# オープニング どうも、支部長です。今日もものづくりの視点でやっていきたいと思います。 この番組は、産業機械の現役エンジニアである私、支部長が、ものづくりに関するトピックを独自の視点で解説する番組となっております。 今日は、読書アウトプット回です。 最近、私が読んだ本をアウトプットすることで、学びを深めていくという回になっております。 今日紹介する書籍はこちらです。 データサイエンスはじめの一歩という本ですね。 これ、ものづくりじゃないんですけど、データサイエンスって言ったら、割と最近よく聞く言葉ですよね。 データサイエンティストって言ったら、一時期は世界で最もセクシーな職業であると言われてましたからね。 絵も言えぬ称号がね、そういうふうに与えられてましたんで、意味はちょっとよくわかんないんですけど、とにかくセクシーな職業なんですよ。 でもですね、データサイエンスってイメージで言うと、一部のデータの専門家だけしか扱わないようなイメージがあるんだけど、 これね、実は誰もが身につけるべき素養になりつつあるんですね。 現代の必修科目と言ってもいいと思います。 今日はですね、そんなお話をしていきたいと思います。 # データサイエンスってなんだ？ 皆さんはですね、データサイエンスっていう言葉を聞いたら、どういうイメージありますか? なんだかこう、情報工学系の専門家が、データをですね、あれこれいじくりまわしてですね、 統計を用いて、いろんな小難しいグラフとか表を作り出す、みたいなね、イメージあると思うんですけど、 まあ、言ってしまえば多くの人が、自分とは関係ないものだなっていう風に感じていると思います。 もちろんね、データサイエンスっていうね、アカデミックな意味もあるんだけど、 今、データサイエンスっていう言葉はですね、すごい広い意味で捉えれば、 データから意味を抽出して活用すると、その方法のことを指すようなね、意味合いもあります。 だから、実は製造業であろうが、接着業であろうが、農業であろうが、 そこから得られるデータを何かに役に立てる、活用するという意味では、誰もが利用できる技術であると言えます。 最近やたらね、データサイエンスっていうのが、小鮮かに叫ばれるようになってきてますけど、それにはね、実は理由があります。 一つ目がですね、まずは環境として、昨今はデータがいっぱい取れるようになったということですね。 インターネットが普及しましたと。もうデータね、手に入れ放題です。 そしてさらに、そういったデータを非常に大量にですね、貯めておけるようになったんですね。 データを活用しやすい環境っていうのはね、だいぶ整っていると。じゃあデータ使わないにこうしたことはないんじゃないかということで、データサイエンスね、非常に注目されているわけです。 そしてもう一つの理由。これはネガティブな理由なんですけども、現代はあらゆるものが複雑になってきたということですね。 先行きが不透明である時代というのも理由の一つですし、サービスやものが爆発的に増えて、ビジネスの形っていうのは非常に複雑になってきたんです。 不確実性とはよく言いますよね。文化の時代だなんて言葉、聞いたことあると思いますけど。 ない人はですね、文化を調べてほしいんですけど、それちょっと置いといて。とにかく先が読めない時代だと言われています。 今までですね、あらゆるものを判断する上で、経験とか感とか、そういったものが使われてきたんですけども、それだけではですね、だんだんとカバーしきれなくなってきたんです。 風が吹けば置き屋が儲かる、ではないんですけど、一見関係のない事象の間にある繋がり、それを見えるようにして活用しようという時代になってきたんですね。 ゆえにそこに使われるのがデータサイエンスという分野で、昨今はですね、非常に強い注目を集めているというわけです。 # ガーベッジインガーベッジアウト データサイエンスとやらを誰が実践するのかといえば、それはデータサイエンティストだけではなくて、あなた自身なんですね。 別にプログラムとか書けなくても、Excelを使えば基本的なデータ処理はできます。 データ存在の相関とか因果関係があるか、そういったものはExcelレベルでも見ることができる場合もあるんですね。 やっぱりこうデータサイエンスって聞くと、どうしても今だとAIだみたいな感じになりがちなんだけど、 実はその手前側にもっともっとやるべきことがいっぱいあってですね、AIはあくまでも手段の一つにしか過ぎないんですね。 何かと最近はねデジタルイコールAIと結びつけがちなんだけど、その手前にはデータサイエンスの素養とか基礎知識ってのは必ず必要になってくるわけです。 そもそもデータをどうやって取り扱うかとか、どうやって処理するか、集めるべきデータは何なのか、どうやって集めるか、これ全部データサイエンスです。 例えば一番定番なデータ集めって皆さんなんだと思います?皆さんも必ずやったことあると思うんですけど、アンケートです。 アンケートって言ったら紙に書くっていうすごいアナログなイメージあるんですけど、アンケートを作る上でもそこにデータサイエンス的な考え方っていうのが必要なんですよ。 あれって別に適当に作っているわけじゃないですからね。有効なアンケートにするために、有効なデータを取るためにどういう風なアンケート設計にすればいいかっていうのはちゃんと考え方があるんです。 データサイエンスの世界ではですね、ガーベッジイン、ガーベッジアウトという言葉があります。 これAIの文脈でもよく使われる言葉なんですけど、どういうことかっていうと、ゴミを入れたらゴミが出てくるという言葉です。 これがねガーベッジイン、ガーベッジアウトね。つまりどんなに素晴らしいデータ処理の技術とか統計の知識があったところで、データ自体がゴミだったら何したって出てくるのはゴミだということです。 だから最初に取得するデータの質っていうのはね、めちゃくちゃ大事だということね。製造業でもしばしば行われるミスが、データがあれば何ができるんじゃないかといって、見える化から始めちゃうパターンです。 アプローチとしてはね、そういう方法もあるにはあるんだけど、やっぱどんなに良いIoTツールでデータを集めたとしても、 集めても意味のないゴミのデータはいくら集めたところで、やっぱゴミなんですね。それをどういじくりまえしたところで、やっぱゴミしか出てこないみたいな失敗が山ほど起きてます。 だからですね、そうならないためにもデータサイエンスの基本的な知識っていうのが誰しもに必要になってくるわけですね。 # データサイエンスはじめの一歩 ということで、今日紹介する本がこちらです。 高段者サイエンティフィックさんから出版されている データサイエンスはじめの一歩という本です。 これはですね、まさにはじめの一歩という名前の通りですね。 誰でも無理なく学べるデータサイエンスの入門書です。 今回はですね、高段者サイエンティフィックさんから研本をいただきまして、紹介させていただいております。 自分で買った本じゃないですね。 本当に8月末ぐらいに出たばっかの本で、送ってもらいましたんでね、読みました。 私は活動上、結構出版社から研本をいただくことが多いんですけど、 良かったら宣伝してくださいということでいただくんですけど、 良くないものは宣伝してません。 いただいたものは読むんですけどね。 なんかこれ微妙だなって思うものは封殺してます。 今までそこそこ封殺してきた本あるんですけど、 今回は良き本だったので皆さんに紹介します。 だから何でもかんでもいいよって言ってるわけじゃないよってことをね、 理解してくださいということです。 このデータサイエンス初めの一歩はね、 内容としては初めの一歩と言いつつ、ちょっと難しい部分はあるんだけど、 面白いのはデータサイエンスの具体的な話、 データの処理とかそういう話から入らずに、 まず第一章としてデータサイエンスというものが、 社会の各分野でどのように活用されているかっていう事例がずらーって書いてあるんですよ。 最初の90ページぐらいはね、ずっといろんな分野の事例が書いてあって、 その具体的なデータサイエンスの手前の話をね、すごいしっかりしてくれるんですよ。 だからなんでそもそもデータサイエンスを学ばなきゃいけないかっていうことが、 徹底して書かれてるんで、結構珍しい構成だなと思うし、面白いなって思いました。 もちろんその中には製造業の事例もあって、 そこでは産業ロボットとデータサイエンス、AIの活用についてって書いてありました。 その事例の後は具体的なデータ処理の仕方とかの話になるんだけど、 これもプログラミングの話じゃなくてさ、 Excel処理を前提とした話で進んでいくんで、本当に初学者向けでいい本だなと思いました。 これもともとは、筑波大学の理系以外の学部の学生に対して、 データサイエンスを教えるための授業のカルキュラム、それを元にした本ということで、 理系じゃなくても分かるように書かれてます。 といっても数式とか出てくるし、ちょっと難しい部分はあるんですけど、 分かんない部分は飛ばして読んでもいいんで、 データサイエンスというものの概要をなんとなくふわっと掴むみたいなところがすごい大事だと思います。 まさに初めの一歩のやり始め。 そういうデータサイエンスの概要から具体までをふわっと網羅的に学べる本だと思いますね。 リンク貼っておきますので、もしよかったらぜひともお手に取ってみてください。 # クロージング 私もそんなにデータサイエンスの勉強って正直あんまりしっかりしてこなかったんで、今回研鋒してもらって非常にラッキーと思いましたね。 ただ若干ね、さっきも言ったんだけどアカデミックな部分があって、誰もが片手間で気軽に読めるかって言ったらね、そういう作りの本ではないですね。 データサイエンスを勉強したいなっていうモチベーションがあって、一歩を踏み出したいという人にはすごくいい本なんじゃないかなと思います。 これね、さっきも言ったけど本当に8月末に出た本なんで、出来立てホヤホヤなんですね。 だから中に載ってる事例とかも比較的新しいものを取り扱ってるんで、とてもお勧めできる一冊だなと思いました。 ぜひとも皆さんもね、データサイエンスという分野を自分ごととして考えてみる、そういう視点を持っていただけるといいんじゃないかなと思いました。 というわけで、今回はここまでとさせていただきます。私は技術ブログ、支部長技術研究所も運営してますので、そちらの方もぜひチェックしてください。 Xの方も毎日ものづくりに関する投稿しておりますので、よろしくお願いします。 Podcast、ものづくりのラジオの方も毎週土曜日中日で配信中です。お時間あればぜひ聞いてください。 というわけで、今回はここまで。以上、支部長でした。ではでは。