データサイエンス勉強会第 1 回

データサイエンス勉強会第 1 回

はじめに

アイディオットのデータサイエンティスト、佐藤です。
今年 4 月に入社し、全社的なデータサイエンスリテラシーの向上のため、いきなりデータサイエンス勉強会を開くことになりました。
入社前からすり合わせはしていたのですが、このスピード感、まさしくベンチャーって感じですね笑
今回は 2024 年 4 月 23 日（火）に行った第 1 回の内容をお送りいたします。

概要

勉強会の目的

1. 普段の業務で <span style="color: indianred; ">データがどう役に立つのか</span> を知る。
2. データを主軸に置くアイディオットだからこそ、 <span style="color: indianred; ">データって何だろう？</span> を深める場を作る。

レベル感

統計検定 2 級程度。

目標

数式をなるべく使わず、図を多く用いてデータサイエンスのイメージを掴む。

背景

会社側

アイディオット側としては、データを扱う仕事であるにもかかわらず、データサイエンスの基本的知識が薄いため、業務で手こずっているとの情報をいただいていました。
ここにアプローチし、全員のレベルアップを図ろう、ということが今回の勉強会の発端になります。

データサイエンティスト側

一方、私たちのようなデータサイエンティストとしても課題感を感じていました。
それは、データに詳しくない方にわかりやすく伝えるにはどうしたらいいのか、という所です。
私なんかは、大学・大学院で「小学生でもわかるように説明しろ」と発表のたびに言われてきましたが、とはいえ、周りはある程度専門知識のある方ばかりのため、多少説明は専門的になっても大丈夫でした。
そこで、社内やお客様に対しての説明の練習をするために、今回の勉強会のような場を求めていました。
こうした両者のニーズがマッチしたため、今回のような勉強会の場を設けさせていただきました。

スケジュール

スケジュールは以下の全 6 回を予定しております。
月に 1 〜 2 回の頻度で行う予定です。
4 〜 6 回の内容は暫定的なため、今後変更があるかもしれません。<p>

自己紹介

そろそろ、「お前は何様やねん」と突っ込まれそうなので、ここで簡単に自己紹介します。
私は大学では、元々ガチガチの文系でしたが、色々あって地元の大学の心理学科に編入。
そこで統計学・データ解析に出会い、これを仕事にしたいと思うようになりました。
大学院ではニューロサイエンス（脳科学）で VR の研究を行い、1 社目では人工知能の研究開発で 20 年以上の実績がある老舗企業に入社。
以上のような経歴をたどり、データサイエンス・機械学習や深層学習の知見やスキルを深め、アイディオットに入社しました。

第 1 回の目的

1. <span style="color: indianred; ">業務</span> や <span style="color: indianred; ">ビジネス</span> におけるデータのイメージを持つ
2. <span style="color: indianred; ">データサイエンスは難しいものではない</span>、といったイメージを持つ
3. データサイエンスにおける最も <span style="color: indianred; ">重要なポイント</span> を知る

ビジネス・業務におけるデータとは？

身の回りのデータ

突然ですが、みなさん、普段の生活や業務において、自分の身の回りにどんなデータがあるかイメージしていただけますか？

銀行の貯金額、毎月の支出、1 つのプロジェクトにかける工数…

色々思い浮かぶかと思いますが、これらがあることで、皆さんはあるメリットを受けていますよね？

貯金額や支出であれば、自分の金銭の管理ができる。
プロジェクトの工数であれば、そのプロジェクトの管理ができる。

そう、 <span style="color: indianred; ">データとはマネジメントするためのツール</span> なのです。

メーターとしてのデータ

ある有名な話として、データは車のメーターやナビに例えられます。
以下の図のように、車のメーターやナビが分からないと、今のスピードや自分がどこにいるか、どう進めばいいか、残りの燃料などわからないですよね？
まさしく事故を起こすために走っているようなものです。

一方、車のメーターやナビがわかれば、スピードや燃料、自分の現在地などがわかり、目的地に到着するまでに何キロのスピードで走ればいいか、いつ燃料を補給すればいいのか、などの目処を立てることもできます。
データは、 <span style="color: indianred; ">普段の生活や業務をマネジメントするためのツール</span> なのです。

データサイエンスの重要なポイント

データ分析の流れ

次に、データサイエンスの重要なポイントを、データ分析の流れに従って見ていきます。
データ分析の基本的な流れは、以下の 8 つのステップになります。

手前味噌で恐縮ですが、私の大学院生時代の研究を当てはめていきます。
私はちょうどコロナ禍が始まった 2020 年に大学院に進学し、リモートワークでの不安の増加や業務効率の低下といった課題に対し、VR による解決策を考案しました。
当然、この裏には VR で一儲けできないかと甘い目論見もありましたので、最終的にデモを作成し、ビジコンで発表したりしていました。
そのため、ビジネス的な考え方の例として取り上げられるかと思います。

さて、ここで『データ』と名前のつくものは『データ収集』と『データ解析』の 2 つになります。
データ分析、ひいては研究において重要なところはその前段階、 <span style="color: indianred; ">「課題」・「調査」・「仮説立案」・「目的」</span> になります。
ここの「合理性」・「社会的価値」・「新規性」の 3 つが揃わない限り、いくら面白そうな研究でも通りません。
これはビジネスでも同じことだと思います。

どんな対象がどんな課題を持っていて、その原因は何かをしっかり調査し、どんなソリューションや仮説が考えられるか、達成したいことは何か、

以上をはっきりさせない限り、ビジネスや普段の業務は先に進みません。

まとめ

第 1 回は、以下 3 点を目標にして内容を見てきました。
これまでの内容を振り返り、答えを下に加えて改めて整理します。

1. 業務やビジネスにおけるデータのイメージを持つ　
   → データは普段の業務やビジネスを <span style="color: indianred; ">マネジメント</span> するためのツール
2. データサイエンスは難しいものではない、といったイメージを持つ
   → データは周りにありふれたものであり、 <span style="color: indianred; ">データサイエンスは難しいものでない</span>
3. データサイエンスにおける最も重要なポイントを知る
   → 重要なことは、プロジェクトの <span style="color: indianred; ">課題・目的・仮説</span>。
   データサイエンスは <span style="color: indianred; ">手段</span>。

次回

次回はデータの種類、ばらつきについてお伝えする予定です。
目標として、データの種類と様々なデータのばらつきについてイメージを持っていただくことです。

ここまでお読みいただき、ありがとうございました。

あとがき

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