データサイエンス業務の最初の一歩！超初心者向けにぶんちんさんが解説

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データサイエンスの勉強を始めると、数学や機械学習、プログラミングなど、学ぶべきことがたくさんありますよね。しかし、せっかく勉強したのに、仕事で活かせない、成果につながらない、そんな経験はありませんか？

ぶんちんさんは、VRChatの「データサイエンティスト集会」で、「データサイエンス業務　最初の一歩」というテーマで発表を行いました。

今回は、その発表内容を元に、データサイエンス業務の最初の一歩を踏み出すためのヒントをご紹介します。

データサイエンスの学習を始めると、「高度な技術を身につければ、どんな課題も解決できる！」と期待してしまうかもしれません。しかし、ぶんちんさんによると、それは大きな勘違いなのだとか。

高度な技術は、基本的な技術の上位互換ではなく、それぞれにメリットとデメリットがあるため、状況に応じて適切な技術を選択する必要があります。

例えば、高度なアルゴリズムは、より高い精度が期待できる一方で、扱いが複雑で、導入や運用に多くの時間とコストがかかってしまう可能性があります。

高度な技術に魅力を感じ、すぐにPOC（Proof of Concept：概念実証）に挑戦してしまう人もいるかもしれません。しかし、POCに失敗し、プロジェクトが頓挫してしまうケースは少なくありません。

ぶんちんさんは、過去の経験から、POCが失敗する理由として、以下の2点を挙げています。

では、データサイエンス業務で成果を出すためには、どうすれば良いのでしょうか？

ぶんちんさんは、以下の2つのポイントを挙げています。

まずは、技術ありきではなく、現場で本当に困っている人がいるのか、ちょっとした改善で済むことなのかを検討することが重要です。

例えば、「顧客満足度を向上させたい」という漠然とした課題ではなく、「顧客からの問い合わせ件数を減らす」「顧客対応の時間を短縮する」といった具体的な課題を設定するようにしましょう。

課題が明確になったら、最初は高度な技術ではなく、データの可視化など、比較的簡単な手法で試してみることをおすすめします。

簡単な手法でも、課題を解決できる可能性は十分にあります。また、簡単な手法で試すことで、技術以外の課題（例えば、データの収集方法やデータの質の問題）を早期に発見することができます。

データサイエンス業務で成果を出すためには、高度な技術だけでなく、適切な課題設定や技術以外の課題への対応が不可欠です。

特に初心者は、最初から高度な技術に手を出すのではなく、簡単な手法から始め、徐々にステップアップしていくのがおすすめです。

今回の記事が、データサイエンス業務の最初の一歩を踏み出すためのヒントになれば幸いです。