Google CloudではじめるAI/ML入門 ―ハンズオンで学ぶデータ基盤、分析、エージェント開発

1章データサイエンス概論

1.1　はじめに

本章では、データサイエンスの基本概念とGoogle Cloudを用いた実践の基礎を解説します。AIおよび機械学習の役割についても取り上げ、データ分析やモデル開発に必要な知識の土台を構築します。

この章の内容

• データサイエンスの定義と目的
• データサイエンスの基本概念
• データサイエンスがビジネスや技術分野で果たす役割
• データサイエンスと人工知能
• データの収集、分析、可視化、モデリング、意思決定支援の流れ

データサイエンスは、データから有用な知見を抽出し、ビジネスや社会の意思決定に役立てる学問と実務の分野です。本章では、その定義と役割から始め、AIや機械学習との関連性を紐解き、最後にデータサイエンスの一連の流れについて解説します。

1.2　データサイエンスの定義と目的

ICTの急速な発展により、スマートフォン、IoT、企業のデジタル化などを通じて、かつてないほど大量のデータが生成、蓄積される時代を迎えています。このような「ビッグデータ」は、量（Volume）、処理速度（Velocity）、多様性（Variety）の3V（さらに正確性や価値を加えた5V）で特徴付けられ、従来の手法では扱いきれないほど巨大で複雑です。

データサイエンスは、このビッグデータから有用な知見を抽出するための学際的な分野であり、統計学、情報科学、コンピューターサイエンス、数学、そしてドメイン知識を融合しています。その目的は、膨大なデータからパターンや傾向を発見し、具体的なアクションにつなげることです。ビジネスでは顧客行動予測やマーケティング最適化、科学研究では新しい発見や社会問題の解決などに貢献します。

具体的には、データサイエンスは次の役割を果たします。