データ分析市場の傾向
はじめに
ITの進歩により、一般の人でもAIやビッグデータといった言葉をよく耳にするようになったのではないでしょうか。AIやビッグデータは、データ分析と密接な関係を持っています。データ分析力が注目されている現在において、データ分析を取り巻く市場状況は、どのようになっているのでしょう。
データ分析と企業
データ分析とは、事実としてある数字や記号といったデータから、法則や傾向を導き、整理・分類することで価値ある情報にすることです。IT技術の進化により、以前よりデータを集めることが容易になりました。ネットや実店舗における購買データやアクセスデータは、自動的に蓄積されています。収集したデータを元に分析を行い、経営の意思決定やマーケティングに活かすことができます。しかし、収集したデータを有効活用できていない企業もあります。
注目されている技術
AIと機械学習
AIとは、人工知能のことを指します。人工知能は、分野によって意義に差異があるので、定義は明確に定めっていません。いくつか例を挙げると、「人工的に作られた知能を持つ実態」や「人工的に作られた知的なふるまいをするためのも」といった考え方があります。AIには、特化型AIと汎用型AIがあります。
特化型AI
特化型AIとは、限定された範囲の課題に対して、学習処理を行う人工知能のことです。現在、話題になるAIはこの特化型AIを指しています。ゲームなどでは、人間のトッププレイヤーとの勝負に、AIが勝ち越すなど話題になりました。
汎用型AI
汎用型AIとは、人間と同じように様々な分野で、学習処理を行う人工知能のことです。イレギュラーが起きても、学習したことから総合的な判断をくだし、対応することができます。イメージしやすいのは、青いネコ型のロボットは汎用型AIを搭載しているといってよいでしょう。現在の社会では汎用型AIは、実現していません。
機械学習
機械学習は、コンピュータに学習させて、人間と同じような認識・判断を行わせる人工知能の手法の1つです。学習処理と判定処理の2つの手順で行われます。学習処理で訓練データを使ってトレーニングすることで、学習機を賢くしていきます。十分な精度まで賢くなったら、判定処理を行います。判定処理は、学習機が未知のデータ（未学習のデータ）が何なのかを判定します。機械学習の訓練にあたって、データの質が非常に重要で、質の悪いデータで学習させることで、精度の悪い判定をするAIができる可能性があります。
ビッグデータ
ビッグデータとは、データの量・データの種類・データの発生頻度、更新頻度の3つの要素からなる、様々なデータのことを指します。ビッグデータを総務省は、4つのグループに分類しています。
オープンデータ
オープンデータは、政府や公共団体が保有している公共情報を指します。データを活用した新事業や、事業の効率化を目的にデータの開示を進めています。
知のデジタル化
企業ノウハウをデジタル化・構造化したデータです。
ストリーミングデータ
機械同士から収集できるセンシングデータなどを指します。
パーソナルデータ
パーソナルデータは、ウェアラブル機器から収集された個人情報です。
データ分析における資格
データ分析の力の評価基準として資格があります。
データベーススペシャリスト
企業活動を支える膨大なデータ群を管理し、パフォーマンスの高いデータベースシステムを構築して運用する、情報管理者の試験です。
統計検定
統計に関する知識や活用力を評価する試験です。データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する力が求められます。自分のレベルにあった試験を受けることができます。
ディープラーニング検定
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業活用する能力や知識を有しているかを検定する試験です。AI・機械学習・ディープラーニングに関わる分野について出題されます。
データ分析の今後
収集したデータを有効活用しようと考えている企業が増加傾向にあります。その結果市場予測では、10%前後の市場成長が予測されています。IoTや5Gによって、ビッグデータがさらに増加していく中で、データ分析力はさらに必要性が高くなると予想されます。データについて知見を高め有効に活用できることで、ビジネスチャンスは広がるでしょう。
まとめ
データ分析市場は拡大傾向にあります。データ分析について、よくわからないという方でも、いまから学び始めることで、3年後5年後の自分のビジネスに、役立てることができるのではないでしょうか。データ分析について学び、その活用方法を実践できば、データ分析市場でも自分の価値を示せるのではないでしょうか。データ分析を活用するにあたって、AIやビッグデータへの基本的なことも理解できればよいのではないでしょうか。
