2025.11.04
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みなさんは「データサイエンス」という言葉を聞いたことがありますか?
スマホ、SNS、ゲーム、病院、スポーツチームなど、今やあらゆるところで「データ」が使われています。そのデータを使って問題を発見し、解決するのが「データサイエンティスト」の仕事です。今回は、そんな未来のカギを握る「データサイエンス」について、「医療/福祉/スポーツ/ビジネス」の4つの活躍フィールドにクローズアップして、高校生のみなさんにわかりやすく紹介します!
データサイエンティストとは、膨大なデータの中から「価値のある情報」を見つけ出し、それを使って社会の課題を解決する仕事です。
例えば…
・病気の予測
・介護の効率化
・スポーツ選手のパフォーマンス向上
・商品が売れる仕組みの分析 など
数学・統計、プログラミング、AI(人工知能)などの知識を使って、分析・予測・提案をします。
病院では、患者の診療データや検査結果、生活習慣の情報などをAIで分析することで、「この人は糖尿病になりやすいかも」といった病気の予測ができるようになっています。
これにより、早期発見・早期治療が可能に!
活躍するシーン:病気の発症予測/医師の診断サポート/医療ミスの防止 など
高齢化が進む日本では、介護の現場でもデータが大活躍。
センサーやカメラを使って高齢者の動きをモニターし、「転倒の危険が高まっている」といった兆候を分析します。
活躍するシーン:転倒予防のアラート/介護職員の負担軽減/施設運営の効率化 など
プロのスポーツチームでは、選手の心拍数・走行距離・動きなどのデータをリアルタイムで分析。
それにより、試合中の交代のタイミングや、トレーニング内容を科学的に決めることができます。
活躍するシーン:怪我の予防/戦略の立案/パフォーマンス向上 など
膨大なデータを分析し、顧客の行動や購買傾向、ニーズを明らかにすることで、効果的な商品開発やマーケティング施策を立案できます。
また、経営課題の可視化や業務改善など、企業全体の意思決定支援にも役立ちます。
活躍するシーン:アプリ、商品開発/マーケティング分析/経営支援 など
大学や専門学校の「データサイエンス」に関する学科では、以下のようなことを学びます。
・数学・統計学:データを読み解くための基礎
・プログラミング:データを扱うための技術(例:Pythonなど)
・AI、機械学習:予測や分類などを自動で行う技術
・データ可視化:分析結果をグラフなどでわかりやすく表現
・社会課題の理解:医療・福祉・スポーツ・ビジネスなど実際の分野への応用
データサイエンスは、ただパソコンに向かって作業をするだけではありません。「人の役に立つために、データで何ができるか?」を考える、まさに未来のヒーロー的存在です。医療、福祉、スポーツ、ビジネスなど、社会のいろいろな現場で、データサイエンスの力が必要とされています。もし、あなたが「人の役に立つ仕事がしたい」「科学やITに興味がある」と思っているなら、データサイエンスを学べる学科はぴったりの進路かもしれません!