データサイエンスとAIの違いってどこ?様々な角度から考えるAIとデータサイエンスの違いと考えるべき基準
  • データサイエンスとAIの関係性がわからないからどうやって勉強すればいいのかわからない
  • AIを勉強すればデータサイエンスも習得できる?
疑問に思う人

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、結論としては気にしないでそれよりも学習を通して何をしたいのかということを明らかにしてAIのスクールなどで相談したほうがいいです。

コツリン
頭の整理は勉強してから自分なりの基準を持ってからの方がいいぞ

というのもデータサイエンスとAIの関係は文脈で関係性が変わってきてしまうからです。

そのためいろいろな定義が出てきてしまい頭の整理につながらなくなってしまいます。

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!

AIの学習をするかどうかで迷っている方へのアドバイス
そもそもAIの学習をするのはなぜですか?
もしかしたらAI以外のことを学習した方がいいかもしれないし、そもそも学習する必要性がないかもしれません。
また、AIの学習方法も色々ありそれぞれにメリットデメリットがあります
当サイトでは実際にAIのスクールで学んだ筆者がAIの学習理由や学習方法などを提示していますが、重要なことはAI学習までの正しい学習ステップを踏むことです。
このステップを踏まないでいると、勉強した方がいいかで迷ってしまい時間を無駄にしてしまったり間違えた学習方法でお金を浪費してしまうことになります。

コツリン
実際に俺も学習をするまでに悩んでしまって時間を浪費したり、余計な教材を買ってお金を無駄にしてしまったんだ・・・。

このSTEP自体は完全無料でできます。
みなさんはAI学習をするかどうかで迷ったり、お金を浪費することのないように当サイトのAI学習までの正しいSTEPを参考にAI学習をするかどうか決めてみてください。

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ますが、それ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。

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。

コツリン
データ分析の結果をビジネスに生かす力のことを協会ではビジネス力と定義しているぞ

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。

よく使われる基準を押さえよう

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。

  • 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ソフトウェア
  • 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

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。

現代におけるAI搭載のソフトウェアの主流の考え方

(事前準備)データサイエンスの機械学習により過去のデータを分析

  1. 新しいデータを入力
  2. 入力結果を過去のデータ分析と照らし合わせて判断
  3. 判断内容をもとにプログラミングによって人間の代わりに作業を行う

この一連の作業内容を搭載したソフトウェアがAI搭載のソフトウェアと考えられる

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。

結論:データサイエンスとAIの関係は勉強してから考える

このようにデータサイエンスとAIの関係性を理解しようとすると文脈によっていろいろな考え方が発生してしまいます。

そのため、実際に体験することで自分なりの判断基準をもち、文脈の中でどういった意味なのかということを判断するほうが賢明といえます。

ひとエちゃん
確かに、これだけ文脈で意味合いが変わるなら、実際に勉強して自分なりの判断基準を持った方がいいわね

特にAIのスクールなどでは機械学習でデータの分析手法を勉強することからデータサイエンスを勉強することも可能ですが、AIの構築方法を知るのとデータサイエンティストはまた別物と考えることができます。

大切なことは自分がどういった目的で勉強したいのかということを明確にして相談することで受講内容とのミスマッチが減ります。。

コツリン
AIやデータサイエンスのスクールもコンセプトがいろいろあるから自分がデータをどう活用したいのかを明確にしておくことが大切だ

おすすめのAIやデータサイエンスのスクールは次のとおりです。

おすすめAIスクール

キカガク

\Microsoftが学ぶ/

アイデミー

\3ヶ月でAI人材/

データミックス

\現場目線のAI/

こういったスクールの無料相談会で自分がどういったことを勉強したいのかということを明確にしてミスマッチのない勉強を行ってください。

おすすめAIスクール

キカガク

アイデミー

データミックス