分データサイエンスとは?データサイエンスという言葉は,かなり広い意味で使われています。大きくは,従来の統計解析,データマイニング,機械学習といった領域を含んでおり,またその人の関心や出身分野によって重点の置き方は異なるでしょう。いった分野が含まれます(図1⁠)⁠。これらの共通点は,データから何らかの価値を引き出すことを目的としていること,またそれに加えて「統計モデル」を基礎としていることです。統計モデルとは現実のデータ(実測値)そのものではなく,データに対してなんらかの数学的原理を仮定し,抽象化して写し取ったものです。データサイエンスの領域データサイエンスの限界データマイニングからビッグデータ,機械学習,ディープラーニグへといった一連の「ブーム」は,現象を説明するメカニズムを,機械が自動的に描き出してくれるかのような誤解も生み出しています。機械が自動的に出力できるのは,相関関係に関する知識,または相関関係に基づく予測です。それは因果関係を記述する一般的な法則ではありません。仮に「青い車の事故が多い」という「法則」が見つかったとしても,青い色が事故の原因であるとは言えません。不具合のあった車種で青い色が多かったのかもしれません。簡単な問題であれば,相関と因果の違いは常識で判断できます。知見のない分野になると,表面的な相関関係を本質だと誤解しがちになります。機械は,それらを区別するための知識を持ちません。データから帰納的な推論を行うだけでは真実には迫れないということを,データ分析に携わる人は肝に銘じておく必要があります。驚きのある結果が得られない「人が気づかないような驚きのある結果」や「人知を超えた性能」を期待される方はたくさんいます。いう方たちに分析結果を伝えると,「⁠現場感覚と同じだ」と言われたりします。このように言われることは非常に多く,BIツールなどを用いた可視化でも機械学習を用いた分析でも起こり得ます。この原因としては,人が与えた教師ラベルを用いていることや,人の意志が強く反映された偏ったデータを使っていることが挙げられます。無視できないコミュニケーションコスト分析のテクニカルな難しさと同じくらい悩まされるのがコミュニケーションコストです。コミュニケーションコストとは,関係者間で事前知識などに差があり,会話をするのにかかる時間的コストのことです。事前知識で差が出やすいのは分析対象とする業務・商品,データそのもの,分析手法に関する知識です。期待する精度の機械学習モデルが無事作成でき,モデルを実際のビジネスに投入する際にはランニングコストも考慮する必要があります。アカデミックな教科書や理論書の多くは,分析のために採取されたデータを扱う前提で書かれています。ビジネスの場面で遭遇するのは,業務を遂行する中で「たまった」データを使いたいという要望です。実務における分析では,統計の理論や実行の方法だけでなく,雑多なデータ項目の中で何を使ってよいのか,何を入れてはいけないのか,そのまま入れてもよいのか,いけないとしたらどうすべきか,といったことを判断できる知識が必要です。2019」を開催しました。DAY1・DAY2の様子を注目セッションとともにお伝えします。LINEのエンジニア3名がイベントに先駆けて見どころを紹介します。コードの安全性・安定性を高める開発サイクル~テスト管理の効率を上げ,脆弱性診断を自動で行う~本連載では,連載「業務を改善する情報共有の仕掛け」を受けつつ,安全性・安定性を加えた開発サイクルについて考えていきます。書店・販売店の皆様へデベロッパアドミニストレータWEB+デザインライフスタイルサイエンスニュース&レポートメールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。