城南コベッツ日吉教室

「データサイエンス」という言葉、最近よく見聞きしませんか？
テレビやネットでは「AIが進化する」「ビッグデータの時代」などと語られる中で、この言葉も頻繁に登場します。

とはいえ、「データサイエンスって結局なに？」「自分には関係あるの？」と感じる方も多いのではないでしょうか。

今回は、プログラミングにも深く関係する「データサイエンス」という分野について、やさしくご紹介します。

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データサイエンスって何？

データサイエンスとは、「現実世界の現象をデータを通じて理解・予測し、よりよい意思決定につなげる学問」です。

単なる「データの整理」や「グラフ化」ではなく、そこから規則性や傾向、因果関係を見出し、社会に役立てるのが目的です。

たとえば、プロ野球の大谷翔平選手の活躍の裏にも、さまざまなデータ分析があります。

• 投球回転数やリリースポイント
• 打球速度や打球角度
• 相手ピッチャーごとの打率や球場ごとの成績
• 天候や試合状況との関係性

これらをもとに、プレーの改善や試合戦略が練られています。 これはまさに、データサイエンスが現場で活きている実例です。

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データサイエンスは身近なところに

実は私たちの身の回りにも、データサイエンスは深く入り込んでいます。

• ネット通販：例えばAmazonでは、購入履歴や閲覧履歴を分析し、「この商品を買った人は...」といったリコメンド機能を提供。
• 医療：心電図やMRIなどの画像・数値データをAIが解析し、病気の早期発見につなげる。
• 教育：学習アプリでは、どの単元で間違いやすいかを分析し、個別に適した問題を出題。
• 交通：Googleマップでは、膨大な移動データをもとに、最短ルートや所要時間をリアルタイムで計算。

こうしたサービスの裏には、データを収集・分析し、現実の行動や判断に役立てる仕組みが動いています。

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データサイエンスに必要な3つの力

① 統計学の力

データサイエンスの土台にあるのは統計学です。
統計学とは、データの集め方、整理の仕方、相関や因果の見つけ方を理論的に探究する学問分野です。

この理論的な土台があるからこそ、私たちは「一部のデータ」からでも「全体について信頼できる推測」ができるようになります。

また、ベイズ統計という「新しい情報に応じて予測を更新する」考え方を持つ理論も発展してきました。 特にAIや医療などの分野で広く応用され、自動運転やリコメンド機能で活躍します。

さらに、統計学は社会やビジネスの意思決定の場面でも強力なツールとなっています。
たとえば国や自治体の政策を、経験や勘だけでなく「データ（エビデンス）」に基づいて立案・評価する手法は、EBPM（Evidence-Based Policy Making）＝証拠に基づく政策立案と呼ばれ、近年注目を集めています。

② プログラミングの力

統計学の理論を現実のデータに適用するには、プログラミングの力が不可欠です。

多サイエンスに向いているプログラミング言語であるPythonやRを使えば、

• データを読み込んで整理する（データ整形）
• グラフや図でデータを可視化する
• 統計モデルを実装して仮説を検証する
• AIの学習モデルを構築し、予測や分類を行う

こうした処理を支えるライブラリも年々充実しており、たとえばPythonならpandasやscikit-learn、Rならggplot2やdplyrなどが有名です。

つまり、かつては専門家しか扱えなかった分析が、プログラミングの発展によって誰でも手軽に実践できる時代になってきているのです。

③ 課題発見の力とドメイン知識

最後に重要なのが、課題を発見する力です。

「どんなデータを分析すれば、どんな課題を解決できるのか？」という発想がなければ、いくら高度な分析をしても意味がありません。

ここで求められるのがドメイン知識です。
これは、教育、医療、農業、スポーツなど、特定分野に関する専門的な知識や経験のことです。

たとえば教育の分野であれば、カリキュラムや子どもの発達段階への理解が必要です。
どんなに分析が正確でも、現場の実情と結びついていなければ、実際の意思決定には活かせないのです。

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プログラミングで広がる未来

当教室では、小学生向けプログラミング学習教材「QUREO（キュレオ）」を導入しています。 QUREOで学ぶプログラミングは、ゲーム制作やアプリ開発の楽しさだけでなく、
データサイエンスやAI開発といった、次世代の社会を動かす技術へとつながる学びでもあります。

「楽しいから始めた」学びが、やがて「社会を変える力」につながっていく。

そんな学びの第一歩をここで踏み出しましょう！

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