データサイエンスとAIの違いの本質は何か？【無料勉強法付】

AIのことを勉強しよう思い調べているとデータサイエンスという言葉が出てくると思います。

このAIとデータサイエンスの関係はなかなか複雑でよくわからず、データサイエンスを勉強すればいいのかAIを勉強すればいいのかわからず困ってしまうと思います。

そこでデータサイエンスとAIの関係を考えて頭の整理を行いたくなりますが、基本的には次にように考えましょう。

とはいえAIとデータサイエンスの違いは話の文脈や考え方で変わってしまうため明確な定義はされていません。

そのため、これからAIやデータサイエンスを勉強しようと思い悩んでいるのであれば、自分が何をしたいのかということを明らかにしてその内容を勉強する方がおすすめです。

この記事ではAIとデータサイエンスの関係をいろいろとみてなぜデータサイエンスとAIの関係が複雑なのかを確認し、AIやプログラミングスクールで学ぶこと時に気を付けることを見ていきます。

スクールでの学習に向けて、何をすればいいのかということを確認してみてください！

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AIとデータサイエンスの関係が複雑な理由

AIとデータサイエンスの関係性は一般的に次のように表されることが多いです。

ただし、これはあくまでも一般的な考え方であって企業などによってAIやデータサイエンスをどのように考えるかによってAIとデータサイエンスの関係性は変わると言えます。

しかしながら、どのような場合でもAIとデータサイエンスの間で共通項目は過去のデータを取り扱うという部分で共通しています。

AIとデータサイエンスの違いは文脈や企業・団体の考え方で変わってきますが、それでもAIやデータサイエンスはよく比較されたりその関係性が説明されたりしますが、その根底としてデータサイエンスとAIのどちらにも共通している項目があるということがあります。

一方でAIとデータサイエンスの違いが生まれる場所として次の部分があります。

• AI自体の定義・目標
• データサイエンスの定義・目標

AIにしろデータサイエンスにしろ過去のデータを活用しますが、どちらにも明確な定義がないということが実情です。

そのためデータの取り扱い方や利用方法が企業や団体、話の流れなどでその意味合いが変わってきてしまいます。

どちらも過去のデータを利用するということは共通していますが、同時にAIとデータサイエンスの定義が人のよって違うため自分のやりたいことに対する過去のデータの取り扱いかたをそれぞれの人や企業・団体がAIと捉えたりデータサイエンスと捉えたりと考え方がそれぞれ違います。

その結果としてAIとデータサイエンスの関係性は企業や団体、話の文脈などで意味合いが変わってきてしまうためAIとデータサイエンスの違いが都度変わってしまうということになります。

データサイエンスとAIの関係に対するさまざまな企業や団体の定義

そもそもデータサイエンスとAIはいろいろな関係を持っているためその関係性は文脈などでいろいろ変わってきます。

ここでは、いろいろな企業が提示している関係性やいろいろな文脈でどのように変わるのかを見てみます。

オラクルの場合

オラクルはITのデータベースに関するトップ企業でIT業界では知らない人はいないくらいの企業になります。

オラクルでは次のように考えています。

• AIとは、人間の動作を何らかの方法でコンピューターに模倣させることを意味します。
• データ・サイエンスはAIの分野の1つであり、統計、科学的手法、データ分析の領域がより多く重なったものを意味します。これらの領域はすべて、データから意味や洞察を抽出する目的で使用されます。
• 機械学習はAIのもう1つの分野です。この分野を構成する手法を利用することによって、コンピューターはデータから物事を理解し、AIアプリケーションを提供できるようになります。さらに、次のような定義も紹介しておきましょう。
• ディープ・ラーニング。これは機械学習の分野の1つで、コンピューターがより複雑な問題を解決できるようにするものです。

データ・サイエンスとは？

データ・サイエンスはAIの分野の1つという言葉などから図解すると次にようになります。

ここではAIのことを人間の作業をパソコンにやらせるというように考えます。

また、データサイエンスでは過去のデータを分析しますが、その分析作業自体を人間の作業というように考えることでデータサイエンスがAIの中に含まれるというように考えています。

また、機械学習によって過去のデータを分析することで人間が過去から学ぶということをパソコンに行わせていることになるため機械学習もAIの一分野というように考えています。
▶︎関連記事：機械学習ってなに？|機械学習の意味から使いみちまで解説

データサイエンティスト協会やIPAの考え方

データサイエンティスト協会やIPA（情報処理推進機構）の「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説」では次のように書かれています。

私たちは今、「データを活用して新しい価値を生み出す」力が必要とされる世界に生きています。これまでは既存の市場やルールのなかで切磋琢磨し活動することがモノ・カネを生み出すことにつながってきましたが、これからは、枠組みを超えた新しい価値を創出・創造することが富へとつながる時代を迎えます。その新しい価値を生む鍵となるのがデータやAIです。私たちはデータをどのように扱い、どのような価値を、どのような社会を生み出していくのかをデザインし、実現させるスキルを磨かなければなりません。ひとりでも多くの人がデータを味方につけ、新たな社会を描いてほしい。データサイエンティストスキルチェックリスト／タスクリストはそんな思いを込めて、データ利活用のために必要とされるスキルを体系化しています。

データサイエンティストのためのスキルチェックリスト/タスクリスト概説

ここから考えるとデータを活用して価値を生み出すためにAIの技術を利用するということになりますのでAIはデータサイエンスを実現するための手段と考えられます。

各種スキルや定義から考える関係

データサイエンティストのスキルリストには「機械学習」があります。

機械学習とは過去のデータを分析し特徴を見つけ出すことで未知のデータに対して予測や判断を行うためのアルゴリズムを作成する作業になります。

AIでは機械学習によって作られてアルゴリズムを利用するためAI搭載のソフトウェアの構造は次のようになることが多いです。

一方で、AIが判断のみではなく人間の代わりに作業をするというところまでというように考えればデータサイエンスとAIの関係は次のようになります。

ビジネスの目的から考えるデータサイエンスとAI

データサイエンスとAIをビジネスの目的で考えると次のようになります。

• AI→データから機械側で判断を行い人間の代替を行ってくれる
• データサイエンス→データを分析し分析結果から人間が主体となってデータから価値を見出す

ビジネスで導入する目的という視点で考えると判断の主体が人間なのか機械なのかということがポイントになってきます。

そのため、データサイエンティストにはデータ分析をした後にビジネスの発展につながるための能力が必要とされています。

データサイエンスの目的から考えるAIとの関係

データサイエンスの目的はデータ分析をビジネスの発展に活かすことですがデータの活用には二つの方針があります。

• データを分析して分析結果からビジネスに生かせる情報を探る
• データを分析して未知のデータを予測判断してくれる

ここで予測判断する技術のことをデータサイエンスの技術として機械学習とされています。

この機械学習は人間の代わりに判断し作業を行ってくれるのでAIと考えることができます。

歴史的な背景から考える

機械学習自体の歴史は古く1959年ごろには発想がありました。

しかしながら、データ量の不足や技術的な問題から実際に機械学習が注目を浴びだしたのは2000年代以降になります。

一方でデータサイエンスという言葉は1974年くらいから考えられてきたものです。

そもそもでいえば機械学習とデータサイエンスは別の考えから生れているものですが、時代の流れとともに共通しているデータの活用という部分からデータサイエンスが機械学習を必須のスキルとして取り込んでいると考えることができます。

よく使われるデータサイエンスとAIの違いの基準

ここまでで見たように、データサイエンスとAIの違いや関係性は文脈などでいくらでも変わってきてしまいます。

とはいえ何も基準がないと、結局データサイエンスととAIの関係に対して何もなかったら意味が分からなくなってしまうとも言えますので一般的によく使われる基準を紹介いたします。

ビジネスに活かすという文脈

ビジネスにAIもしくはデータサイエンスを活かすという意味では基本的に二つの方向性があります。

特にデータサイエンスというとデータサイエンティストというデータ分析から実際にビジネスにどう活かすかまでを考える職業があります。

ビジネスでデータサイエンスといえば人が分析結果から価値を見出すというように考えましょう。

AIの構築という文脈

AIもいろいろな考えがありますが現代におけるAI搭載のソフトウェアとして次のように捉えます。

この時、データサイエンスは過去のデータを分析して予測を行う部分と考えそれをAIのソフトウェアに利用していると考えればAIのソフトウェアはデータサイエンスの機能を使っているというように考えることができます。

AIとデータサイエンスのどっちを勉強すればいいのか

AIとデータサイエンスの関係性はいろいろな形がありますが、勉強という観点で見るとどちらもデータを扱うという観点から基本的なデータの扱い方を学習することは可能です。

しかしながら、自分がどのような技術を習得したいのかによってAIを学習するのかデータサイエンスを学習するのかは変わります。

学習の方針も色々ありますが大きく分けて次のように考えましょう。

AIとデータサイエンスの学習

AIを勉強するということは基本的に機械学習と呼ばれるトピックを学習することで人間の代わりに判断を行うことをメインに考えることができます。

一方でデータサイエンスを勉強するということは人間がパソコンに計算を行わせてデータを分析していくことが中心になります。

AIとは

AIを学習するということは機械学習というトピックを中心に学ぶことになります。

機械学習とは、過去のデータから特徴を見つけ出してそれをアルゴリズムに落とし込んでいく作業になります。

この機械学習の結果を利用することで、理由はよく分からないこともあるけど過去の結果の内容を新しいデータに対して適用することで人間の代わりに判断をしてくれます。

ビジネス的な観点で考えると、人間の代わりに判断を行なってくれるので業務の効率化という側面が大きくなります。

データサイエンスの学習

データサイエンスを学習するということは、過去のデータを分析し分析結果を人間が解釈する方法を学ぶということになります。

データの分析と言っても色々な手法がありますが、いずれにしても理由は不明ながらもデータの結果を確認しそこに対して人間が意味付けを行うということが中心になります。

購買履歴のデータ分析をデータサイエンスとAIで考える

ECサイトの購買履歴のデータをAI（機械学習）とデータサイエンスでそれぞれどのようにアプローチするのかを考えて見ましょう。

AIの場合では機械学習によって過去の購買データの特徴を分析しアルゴリズムの中に落とし込んでいきます。

この結果を利用することで、理由はよく分からないけど過去の購買データから商品Aを購入した人は商品Bを購入する傾向が高いため商品Aを購入した人に対してAIが判断しおすすめの商品として商品Bを紹介し売上アップを見込むことができます。

データサイエンスの場合は過去の購買データを分析することで商品Aを購入する人は商品Bを購入する傾向が高いことを理解します。

ここで、人間がなぜ商品Aを購入する人は商品Bを購入するのかという理由を考えることになります。

その理由が判明すればこれまで誰も購入していなかった、商品Cも購入する可能性が高いという新しい価値を見つけ出すことができる可能性が高まります。

まずは無料で勉強してみよう

AIやデータサイエンスは話の文脈や企業ごとの考え方などで変わってしまい、自分なりの基準を持っておかないと関係性を理解することは非常に困難です。

そのため、AIとデータサイエンスのどちらを勉強するべきか迷ってしまうかもしれませんが、最近はキカガクやデータミックスで無料のデータサイエンスに関する講座を受講することができます。

無料で受講するには、無料相談会への参加するだけという簡単な手続きで受講することができます。

そのためにも、まずは無料の講座を受講しAIとデータサイエンスの違いや関係性を理解していきましょう。

大切なことはデータサイエンスとAIの関係性を理解するということではなく、自分が何をしたいのかという目標を明確にして無駄のない勉強方法を行うことです。

無料相談会では現役のエンジニアとも直接相談することができます。

そのため、現役のエンジニアにAIやデータサイエンスに関する相談などをすることもできるためより自分のやりたいことが明確になっていきます。

この機会にAIとデータサイエンスの関係性を理解し、勉強に活かしていきましょう！