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データサイエンスとAI(人工知能)の違いとは何？関係性や活用事例についてもわかりやすく解説！

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データサイエンス ai

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データサイエンス ai

AIの存在が当たり前になった世の中ですが、その世の中においてAIを活用するのに必要とされる学問としてデータサイエンスが存在します。データサイエンティストと呼ばれる職業があるように、データサイエンスは大事な存在と言えます。

そんなデータサイエンスはAIとの関係性にあるのか、データサイエンスとAIの違いや関係性などをご紹介していきます。

データサイエンスとAIそれぞれの解説

データサイエンス ai

データサイエンスとAIの違いを知る前に、まずはデータサイエンスとAIそれぞれの解説を行っていきます。

データサイエンスとは

データサイエンスは、たくさんある情報の中から傾向などを探っていき、見出していくことを指します。AIの知識はもちろんのこと、数学や統計学の知識、プログラミングなど様々な知識を活用していくことで、ビッグデータの解析を行うというものです。

その分析・解析を行う担い手がデータサイエンティストとなります。データサイエンスは学問、データサイエンティストはそれに携わる人なので、その関係性は、物理学における物理学者的なものと言えるでしょう。

AIとは

データサイエンス ai

AIは人工知能を指しており、正式名称は「Artificial Intelligence」です。Artificialという単語に「人工的な」という意味があるので、直訳でも人工的な知能となります。AIの考え方、概念は1950年代から存在し、このころからAIと名付けられています。

AIは当時から先進的な考え方のため、AIブームとして60年代に訪れるなど活況がありましたが、技術力の問題もあってすぐに停滞しています。2006年に第3次となるブームが出てからは、技術力が加速度的に進化していることもあって、今もブームが継続している状況です。

データサイエンスとAIが結びついた時期

データサイエンス ai

ここからはデータサイエンスとAIが結びついた時期、その歴史について解説します。

AIからわすかに遅れて登場したデータサイエンス

AIは1950年代には既に存在したとされていますが、データサイエンスも実はその言葉自体は1970年代にはあったとされています。ただ今のような考え方で用いられていたわけではなく、今の意味合いで用いられるようになったのは1990年代です。

その間、データサイエンスに対する概念、考え方、定義が様々な場で議論され研究されていきました。ゆえにデータサイエンスは学問としての進化を遂げていき、1990年代へとつながっていきます。

1990年代は機械学習では当たり前に用いられる「Python」が登場するなど、ようやく機械学習などのジャンルが活況を呈し始める状況に来ていました。これまでの統計学のやり方ではデータセットが小さい時には有効だけど、大きな場合にはどうかという懸念が当時ありました。

時代はまだビッグデータの時代ではなく、そもそもインターネットが登場して間もない時期でしたが、21世紀に入って加速度的な進化を遂げます。その後、2006年にディープラーニングが登場することでAIとデータサイエンスは結びつくようになるのです。

データサイエンティストは2008年から

データサイエンス ai

YouTubeやTwitter、FacebookなどSNSが盛んになり、それへのアクセスとしてiPhoneが登場するなど、ここ20年で一気にビッグデータ時代へと突入しました。データの価値が突如として高まった中で、2008年にデータサイエンティストを名乗る人たちが出始めました。

以降、Googleなどの大企業では当たり前のようにデータサイエンティストを名乗る人々が現れるようになり、ビッグデータというワードも2010年に登場しています。2012年にデータサイエンティストという仕事が脚光を浴びます。この2012年はディープラーニングにも注目が集まり始めており、この時期がデータサイエンスとAIが結びついた時期と言えるでしょう。

データサイエンスとAIの違いとは？

データサイエンス ai

ここからはいよいよデータサイエンスとAIの違いについて解説していきます。

データサイエンスとAIそれぞれの目的の違い

データサイエンスは、ビッグデータの中からヒントを得る、きっかけをつかむことが目的となっています。ヒントを得るために統計学を用いたり、データマイニングを活用したりします。データサイエンスの範囲はとても広く、データ集めから最適化まで多彩です。

AIの場合は人工知能を活用することで問題解決を行うのがその要因です。人間のように認知する、人間のように思考することで問題解決に挑んでいきます。かなり大きな意味で考えると「問題解決」という点で似ていますが、細かく目的の違いをチェックするとだいぶ異なることは明らかです。

データサイエンスとAIそれぞれの主体の違い

データサイエンス ai

データサイエンスとAIの決定的な違いは、最終的な判断を下す主体性の違いです。例えば、データサイエンスにおいては人が判断をします。統計学やデータマイニングなど様々なものを活用し、それぞれで出された結果から、最終的にデータサイエンティストが色々な結論を下していきます。

その点、AIは機械が判断を下します。このような傾向になったと機械が結論を出してくれるのです。もちろん人間は、その結果に不満があればあの手この手で試行錯誤してブラッシュアップしていくことになります。しかし、AIに手を突っ込むようにして強制的に結論を決めさせることはできないので、最終的にはAIが自分自身で決めていけるのです。

データサイエンスとAIの関係性

データサイエンス ai

ここからはデータサイエンスとAIの関係性についてご紹介します。

AIを道具に使うデータサイエンス

データサイエンスは、ビッグデータの中からヒントを得る、傾向を探るための学問的なもので、データサイエンティストが実際に解析などを行います。この解析において用いられるのがAIです。つまり、データサイエンスにおいてAIはビッグデータの中からヒントを得るために欠かせない道具なのです。

データサイエンスで主体となるのは人であり、最終的なジャッジはデータサイエンティストが下します。AIによってもたらされた傾向を踏まえて、データサイエンティストが判断するのです。

AIを使いこなせるかはデータサイエンティスト次第

データサイエンスにおいてAIは絶対になくてはならない存在です。特にビッグデータ時代において、AIなしでデータサイエンスを成立させることは非常に難しいと言えます。ゆえにデータサイエンティストはAIの知識などを持ち合わせていないとなかなか務まりません。

そのため、システムエンジニアがデータサイエンティストを目指すケースは珍しくなく、AIの確かな知識にデータサイエンスの考え方がアップデートされることで大幅なキャリアアップにつながるのです。

それくらいAIの知識はデータサイエンスにおいては絶対に欠かせない存在です。そして、AIがもたらしたデータをどのように扱うかがデータサイエンティストの腕の見せ所と言えます。いわばAIとデータサイエンスはタッグを組む相棒のようなものです。

データサイエンスとAIそれぞれの活用事例

データサイエンス ai

データサイエンスとAIそれぞれがタッグを組んで活用された事例についてご紹介します。

小売・流通業

データサイエンスとAIがしっかりと活用されているのが小売・流通業です。ビッグデータという点では様々なところで応用されており、特にマーケティングのジャンルでデータサイエンスとAIが用いられています。

マーケティング以外にも生産や流通の場面、店舗運営、接客や販売といったところに用いられています。また、管理する側においても人事や法務などの場面でも用いられることがあります。

保険業

保険のジャンルにおいてもデータサイエンスとAIは用いられています。こちらでもマーケティングに使われているほか、新しい保険などを開発するのにデータサイエンスとAIなどが活用されています。

営業や契約などに使われるなど、そのジャンルは多彩です。何より保険において重要である迅速な保険金の支払いにも関わるなど、AIだけでなくデータサイエンスも重要な意味を持ちます。

建設業

建設業においてもデータサイエンスとAIはしっかりと活用されています。元々建設業は天候に左右されやすかったり、景気などに影響されるものがあったりし、データは豊富にあります。ただ、データ自体が難しく複雑なこともあり、活用されにくいジャンルでもありました。

データサイエンスとAIの活用によって、より有効的な活用が行えるようになり、施工管理を始めとする分野に応用できます。

データサイエンスとAIはもはや切り離せない

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データサイエンスは様々な場面で応用されています。例えば、スコアリングに関しても、これまでの膨大なデータや属性などから、質問に受け答えしていく中でその人の点数が出ます。点数が高ければ社会的に信用できる、低ければ信用されていないという具合に評価ができるのです。

この評価はAIがなければ絶対に成り立ちません。こうした事例はスコアリングに限らず、ありとあらゆるジャンルで見られます。つまり、データサイエンスとAIはもはや切り離せない関係なのです。今後データサイエンティストを目指す方にとって、AIの知識をつけることは絶対条件と言えるでしょう。

まとめ

データサイエンスとAIは主従の関係にあると言っても過言ではありません。しかし、主従関係にあると言っても、データサイエンスがAIを切り捨てることは不可能と言っていい段階にあります。はっきりと主従がありながらもそのタッグは永遠に続くものと思っていいでしょう。

データの価値は加速度的に高まり、データなしに判断をすることは暴挙と言っていいレベルです。いかにデータを分析し、有用なものを導き出せるかが焦点になります。その時にデータサイエンスは欠かせない存在であり、相棒として強力な存在感を見せるのがAIなのです。

さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。

⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。

そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。

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