データサイエンスの身近な例

データサイエンスの活用事例を調べようとした際、専門用語の解説ばかりで具体的な活用イメージが湧かなかった経験はないでしょうか。普段使っているショッピングサイトや交通アプリなど、日常生活に潜む身近な例を知ることによって、データサイエンスが私たちの生活にどう役立っているのかを明確に理解できます。

この記事では、データサイエンスが日常生活で活用されている身近な例を具体的に紹介するとともに、ビジネスにおける需要予測や不正検知の仕組みを解説し、よくある疑問にも回答します。これから学習を始めたい方やデータサイエンスがもたらす恩恵について調べている方は、ぜひ参考にしてください。

データサイエンスとは、統計学やプログラミングの手法を使ってデータから知見を導き出し、課題解決や意思決定に役立てる分野です。この分野の技術は、私たちが普段利用している多くのサービスにも組み込まれています。

以下に、日常生活で活用されている代表的な例をまとめました。

それぞれの機能がどのような仕組みで動いているのか、具体的な内容を順番に解説します。仕組みを知ることで、日頃利用しているサービスの見え方が変わってくるはずです。

ECサイトのレコメンド機能

インターネット通販を利用する際、おすすめの商品が表示される機能はデータサイエンスの代表例です。膨大な商品データやユーザーの行動履歴を分析し、個々の好みに合わせた商品を提案します。

この仕組みには、主に以下のようなデータが活用されています。

• 過去の購入履歴や閲覧履歴
• 検索キーワードの傾向
• 類似したユーザーの購買パターン

これらの情報を機械学習(データからパターンを自動で学習し、予測や分類を行う技術)で処理することによって、購買や閲覧の傾向から関心を持つ可能性が高い商品を推定できるのが特徴です。結果として、買い物の利便性が向上し、企業側も売上の増加を見込めます。

動画配信サービスの推薦システム

動画配信サービスでも、視聴者の好みに合わせた作品の推薦システムが導入されているのが特徴です。サービスによって収集するデータの範囲は異なりますが、多くの場合は視聴履歴や作品の属性、評価などのデータを分析することでこの機能を実現しています。

推薦システムに活用される代表的なデータは、以下の通りです。

• 視聴した作品のジャンルや監督
• 動画の再生時間や一時停止のタイミング
• 作品に対する評価やレビュー内容

ユーザー一人ひとりの好みを細かく分類し、まだ見ていないけれど気に入りそうな作品を提示する仕組みです。利用者ごとにおすすめ内容を調整するパーソナライズが進むことで、私たちは好みの作品によりスムーズに出会えます。

交通アプリのルート検索

スマートフォンに搭載された交通アプリのルート検索機能は、時刻表や運賃、路線網から経路を導き出す探索・最適化の技術を土台としつつ、遅延予測や混雑予測などのデータサイエンスによる分析も組み合わされています。出発地から目的地までの経路を、短時間で複数算出できる点が特徴です。

ルートの計算には、次のような多様なデータが組み合わされています。

• 鉄道やバスの時刻表データ
• 駅間の距離や乗り換えにかかる徒歩時間
• リアルタイムの運行状況や遅延情報

これらのデータを高速で処理し、所要時間や運賃、乗り換え回数といった利用者の優先条件に応じて複数のルート候補を提示します。日々の通勤や旅行において、効率的な移動を後押しする技術と言えるでしょう。

高速道路の渋滞予測

休日や連休中の移動で役立つ高速道路の渋滞予測も、過去のデータを活用した身近な分析事例です。いつ、どの区間で、どれくらいの渋滞が発生するかを事前に予測してドライバーに知らせます。

渋滞予測には、以下のような条件と結果の分析が用いられます。

• 過去の交通量と実際の渋滞発生状況
• 曜日や時間帯、季節ごとの変動パターン
• 天候や周辺イベントの開催有無

予測データが提供されることで、私たちは出発時間をずらしたり、別のルートを選択したりする判断が可能です。交通渋滞の緩和は、社会全体の効率化にも繋がる大きなメリットをもたらします。

データサイエンスは、私たちの日常生活だけではなく、ビジネスの現場でも広く活用されており、業務の効率化や意思決定の精度向上に役立っています。

各分野におけるデータサイエンスの活用例は、以下の通りです。

それぞれの事例について、具体的な仕組みや得られる効果を順番に解説します。自社の業務にどう応用できるか考えながら確認してみてください。

クレジットカードの不正利用検知

金融機関や決済サービスでは、クレジットカードの不正利用を未然に防ぐためにデータサイエンスを用いています。

過去の膨大な決済データから、不正な取引に共通するパターンを機械学習モデルに学習させるという仕組みです。

不正利用を判定する際の主なチェック項目として、以下が挙げられます。

• 決済が行われた時間帯や地域
• 過去の購買履歴との類似性
• 短時間での連続した高額決済

不正検知サービスを提供するStripeによる、決済データの活用方法の説明は次の通りです。

カードネットワークとカード発行会社から直接得られたタイムリーかつ正確なデータを活用します。

出典:Stripe 不正防止における機械学習の基本

つまり、決済フローから直接得られる正確なデータをリアルタイムで解析することが、不正利用の早期発見につながります。

小売店の需要予測

スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの小売店では、適切な発注を行うために需要予測を行っています。

商品の売上データに加えて、天候や気温、曜日などの外部要因を組み合わせて分析するのが特徴で、需要予測の精度を高める工夫がなされているのが実情です。

需要予測を導入することで得られる主な効果を、以下の表にまとめました。

精度の高い予測によって、店舗運営のコスト削減や利益の最大化を実現でき、経営判断のスピードアップにもつながります。

農業分野の病害予測

近年では、農業分野でもデータサイエンスの活用が進んでおり、経験や勘に頼っていた栽培管理を数値データで補う取り組みが広がっています。

病害予測システムでは、農場に設置したセンサーから得られる温度や湿度、日照量などのデータに加え、気象データや圃場調査、画像診断などを組み合わせて病害の発生リスクを予測するのが一般的です。生育状況の管理は、予測とは別の機能として提供される場合があります。

病害予測システムが収集・分析する主なデータは、以下の通りです。

• 気温・湿度・土壌水分の変化
• 過去の病害発生履歴と気象条件
• ドローン等で撮影した農場の画像

病害の発生リスクを事前に察知して対策を講じることで、農作物の品質向上と収穫量の安定化につながります。

データサイエンスを活用するメリットは何ですか?

過去の膨大なデータを分析し、隠れたパターンや規則性を見つけ出せる点です。データの品質や収集方法を適切に管理したうえで分析すれば、直感や経験だけに頼らない意思決定を支援する材料が得られます。

また、個々のユーザーに合わせたサービスのパーソナライズや日々の業務の効率化を実現できることも大きなメリットと言えます。

データサイエンスはAIとどのように違いますか?

データサイエンスは、データから有用な知見を引き出すための学問や手法の総称です。一方のAIは、人が定めた目的に対して予測や推薦、判断などの出力を生成する機械ベースのシステムや技術群を指します。

データサイエンスの分析過程では、AIや機械学習の技術が用いられる場合があり、両者は手法や用途の面で重なりを持ちながら発展しています。

データサイエンスは統計学とどのように違いますか?

統計学は、収集したデータの特徴や規則性を数学的な手法で説明することに特化した学問分野です。それに対してデータサイエンスは、統計の枠組みを超えたアプローチを取ります。

統計学の手法に加え、プログラミング技術やビジネススキルなども組み合わせて、社会や企業における具体的な課題解決を導き出す点が特徴です。

ITやプログラミングに関するコラム

• 
  【Python】FastAPIで料金プラン見積もりシミュレーターを作ってみた
• 
  【Python】pandasとmatplotlibで在庫データのABC分析と構成比を可視化してみた
• 
  【Python】Flaskで社内FAQをカテゴリ検索できるWebアプリを作ってみた
• 
  【Python】argparseでJSON整形・構文検証・キー検索CLIを試してみた
• 
  【Python】NumPyとmatplotlibでモンテカルロ法による円周率推定と収束過程の可視化を試してみた
• 
  【Python】Playwrightでスクレイピングを試してみた
• 
  【CSS】notで複数の件を除外する方法
• 
  【Git】remote設定を変更する方法
• 
  【VBA】コメントアウトを設定する方法
• 
  x86とx64の違いを分かりやすく解説

ITやプログラミングに関するニュース

• 
  VercelがAI GatewayにSeedream 5.0 Proを追加、AI SDKのモデル指定で画像生成と編集が可能に
• 
  AWSがAmazon LocationのPlaces APIを強化、住所表記の指定と移動手段別の検索が可能に
• 
  VercelがトレースにTree・Waterfallビューを追加、ログ画面で処理の階層と所要時間を確認可能に
• 
  Googleがエージェント評価の再考を提唱、難易度を情報量で測るDiscovery Benchを解説
• 
  Google CloudがCloud Runサンドボックスを公開プレビューで提供、サービスヘルスは一般提供に
• 
  Google Cloud EMEAが英国金融の重要第三者に指定、イングランド銀行・PRA・FCAの直接監督下に
• 
  AWS DMS Schema ConversionがSQL Serverのオフライン変換に対応、ソースDBへ接続せずスキーマを変換可能に
• 
  EC2 G7インスタンスが米国東部（バージニア北部）で利用可能に、G6比でAI推論性能が最大4.6倍
• 
  SageMaker HyperPodが継続プロビジョニングでのAMIベース構成に対応、S3のスクリプト管理なしでSlurmクラスターを作成可能に
• 
  AWSがEMR on EKSでSparkトラブルシューティングエージェントに対応、失敗ジョブの原因分析を自然言語で依頼可能に