知っておくべきデータサイエンスのユースケース5選

データサイエンスのユースケースを数十個または数百個調べている場合でも、会社全体でのデータサイエンスを取り入れることは無限に見えるかもしれません。この記事では、一般的なデータサイエンスのユースケースをいくつか取り上げ、そのユースケースがビジネスの現場でどのように役立ち、そして利益に繋がるのか探ってみましょう。

## 「データサイエンスのユースケース #1：予測モデリング

今日、企業は膨大な量のデータを持っています。そのデータを最大限に活用し、次に起こることにどう対応するべきか予知したいと思うことはよくあることです。[予測モデリング](https://blog.dataiku.com/maintaining-improving-predictive-models)とは、過去のデータを使って将来の出来事を予測することです。製造業における[メンテナンススケジュールの予測](https://blog.dataiku.com/5-reasons-predictive-maintenance-overhyped)や、顧客の行動予測、[売上予測](https://blog.dataiku.com/may-the-fourthcast-be-with-you-forecasting-star-mart-holiday-sales)など、さまざまな用途で活用することができます。

予測モデリングに焦点を当てたデータサイエンスのユースケースは、企業がより良い意思決定を下すのに役立ちます。最終的には、将来起こりそうな出来事をより正確に理解することで企業はさらに力を発揮することができるのです。

![wiki-page-folder-view.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/d51951ed-97b1-d2fe-f502-7e8b57cab119.png)
*Dataikuにおける予知保全プロジェクトでのコラボレーションWiki*

## 「データサイエンスのユースケース #2：NLP
[NLP](https://blog.dataiku.com/hs-search-results?term=nlp&type=SITE_PAGE&type=BLOG_POST&type=LISTING_PAGE)は、人間の言語を分析、理解、生成するためのプロセスを含め、広く活用されているデータサイエンスのユースケースです。これは、感情分析、チャットボット、テキスト分類などの様々なアプリケーションに使うことができます。 NLPは、顧客のフィードバックやソーシャルメディアの投稿を分析することで、企業が顧客を理解するのを手助けします。

## 「データサイエンスのユースケース＃3：画像分析とコンピュータビジョン」
データサイエンスのもう一つの応用例は、画像や映像の分析です。この種のデータサイエンスのユースケースは、企業の業務改善を支援します。これは、企業で起こっていることをよく把握することで実現します。

コンピュータビジョンとは、画像解析と画像認識に関する最新の[ディープラーニング技術](https://blog.dataiku.com/when-and-when-not-to-use-deep-learning)です。視覚データから情報や洞察を抽出するためのアルゴリズムやモデルを開発することが含まれます。

例としては、[物体認識](https://blog.dataiku.com/object-detection-with-deep-learning-on-aerial-imagery)やパターンの検出、時間の経過に伴う変化の追跡などがあります。コンピュータビジョンのアプリケーションには、製造不良の検出や自律型店舗、エッジデプロイメントなどの物体検出、または顔認識や警察の監視などの活用が含まれます。

![11_computervision_dataAugmentation.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/6e83d8ba-2acb-003b-0fa4-d46570fa146f.png)
*Dataikuのビジュアル・コンピュータビジョンの画面*


## データサイエンスのユースケース #4：異常検知

異常検知は、一般的なデータサイエンスのユースケースの1つです。異常検知では、データ内の異常なパターンや正常な動作からの乖離が特定されます。これらのパターンを迅速に識別することは、不正行為の検出や 設備の故障の[検出](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/cc-fraud/?_gl=1*1vikxym*_ga*MTU5ODkzNzYwOS4xNjc0NDYyMTIy*_ga_B3YXRYMY48*MTY3NTk5NzM0My4yNi4xLjE2NzU5OTc4MDIuNjAuMC4w)など、予防的なリスク回避に特に有効です。異常検知は、企業が潜在的な問題を大きな問題になる前に特定するのに役立ちます。

## データサイエンス活用事例5：レコメンデーション・システム
レコメンデーションシステムは、ユーザーの行動データを利用して、[パーソナライズされた商品提案](https://www.dataiku.com/solutions/catalog/product-recommendation/?_gl=1*160myic*_ga*MTU5ODkzNzYwOS4xNjc0NDYyMTIy*_ga_B3YXRYMY48*MTY3NTk5NzM0My4yNi4xLjE2NzU5OTc4MDIuNjAuMC4w)を行うシステムです。企業は、過去のデータや購買パターンを利用して、顧客が喜びそうな類似商品を勧めることができます。

また、ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツを推奨することも可能です。これは、[マーケティング](https://www.dataiku.com/solutions/marketing/?_gl=1*1s8pnoh*_ga*MTU5ODkzNzYwOS4xNjc0NDYyMTIy*_ga_B3YXRYMY48*MTY3NTk5NzM0My4yNi4xLjE2NzU5OTc4MDIuNjAuMC4w)の効率性を高めたり、広告キャンペーンのパーソナライズされたターゲティングを作成するのに役立ちます。総合的に見て、レコメンデーションシステムは、企業が顧客のエンゲージメントと収益を向上させるのに役立つと言えるでしょう。

## 自社に合ったデータサイエンスの活用事例を探す

これらは、データサイエンスの代表的なアプリケーションの一部に過ぎません。このように、MLのユースケースはビジネスの成果に貢献する方法が多岐にわたります。例えば、サプライチェーンの最適化、マーケティングキャンペーンの改善、新しい製品やサービスの開発などにデータサイエンスを活用することができます。重要なのは、特定のビジネス上の問題や機会を特定し、それを解決するための適切なデータサイエンスのアプローチを見つけることです。


Dataikuのコラボレーションデータワークフローを使えば、組織全体でデータサイエンスのユースケースに取り組むことが容易になります。DataikuがどのようにアナリティクスとAIをすべてのプロセスに組み込み、真のデータドリブンを実現するのに役立つか、以下のデモをご覧ください。

## Dataikuのデモを見る
[**こちら**](https://content.dataiku.com/c/Dataiku-demo-jp?x=ssMOBy&_gl=1*19u2q4e*_ga*MTU5ODkzNzYwOS4xNjc0NDYyMTIy*_ga_B3YXRYMY48*MTY3NTk5NzM0My4yNi4xLjE2NzU5OTgwNTUuNTIuMC4w)の15分のエンドツーエンドデモでは、データへの接続から業務の運用化まで、AIライフサイクル全体にわたってDataikuがどのように組織の加速をサポートするツールなのかご覧いただけます。


原文はこちら：[Top 5 Data Science Use Cases You Should Know About](https://blog.dataiku.com/top-data-science-use-cases-you-should-know-about)