5分で分かるデータサイエンス：5分で分かるシリーズ（2/2 ページ）
データサイエンスをビジネスで活用したい人に向け、データサイエンスの概要と知るべき理由、データ分析やAIとの違い、必要なスキル、作業フロー、活用シーンを、5分で読めるコンパクトな内容で紹介。最後に、次の一歩を踏み出すための参考情報もまとめる。
4分 ―― データサイエンスの活用シーン（職務別と業界別）
データサイエンスは、データが存在する至るところで活用できる可能性があります。例えばこちらの記事では「データ分析で何ができるか？」を、またこちらの記事では「現在の人工知能（AI）ができること」を簡単に紹介しています。
ここでは職務別と業界別に分けて、それぞれ代表的な活用シーンの例を2つずつ紹介します。
職務別シーン1： 営業部での売り上げの現状把握（データ分析）
製品ごとの売り上げデータをグラフ化したり、今後の売り上げを予測したりして分析します。分析結果に基づいて、今後の営業方針を決定します。
職務別シーン2： 広報部でのメール効果測定（データ分析）
顧客に配信したメールと販売数の関係を分析します。分析結果に基づき、販売数が向上するようにメールを工夫します。
業界別シーン1： 回転すしチェーン店での需要予測（データ分析／AI）
すしの皿にICチップを付けることで、どのすしネタがどういう時間帯、季節で売れているかというデータを収集し、需要を予測／分析します。すしネタの発注までを自動化するとAIと言えます。
業界別シーン2： 製造工場での検品自動化（AI）
ベルトコンベアで流れてきた製造中の製品に不具合や異常がないかを、画像データから機械学習したAI（いわゆるAIカメラ）で自動的に判断します。
5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報
データサイエンスの基礎知識を学ぶには
［1分］ページでは、データサイエンスの定義と知るべき理由といった概要を説明しました。データサイエンスは社会人の必須知識となってきています。一般の社会人がデータサイエンスの概要や基礎を学ぶのであれば、『図解まるわかり データサイエンスのしくみ』をお勧めします。また、基本的な考え方を学びたい場合は、『紙と鉛筆で身につける データサイエンティストの仮説思考』がお勧めです。
［2分］ページでは、データサイエンティストになるための必須スキルを紹介しました。データサイエンスに本格的に取り組みたいと考えている場合は、最初の一冊として『教養としてのデータサイエンス』がお勧めです。続編に『応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践』があります。
データサイエンスの基礎知識（リテラシー）があることを証明するには、「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」の受験がお勧めです。簡単な数学を含みますが、『最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版』があります。
データサイエンスの手法を学ぶには
［3分］ページでは、統計学メインと機械学習メインのデータ分析があることと、データサイエンスの作業フローについて紹介しました。統計学メインのデータ分析については、まずは『統計学×データ分析 基礎から体系的に学ぶデータサイエンティスト養成教室』を一読してみてください。
機械学習も含めたデータ分析については、『絵と図でわかる データサイエンス ――難しい数式なしに考え方の基礎が学べる』がお勧めです。次に、より学術的で数学も少し出てきますが、『データサイエンス入門 ― データ取得・可視化・分析の全体像がわかる』を読破してみてください。
［4分］ページでは、データサイエンスの活用シーンを紹介しました。活用法については、日々のニュースが参考になると思います。これまでに紹介した各書籍も参考になるでしょう。
目次
1分 ―― データサイエンス（DS：Data Science）とは（前ページ）
2分 ―― データサイエンティストに必要なスキル（前ページ）
3分 ―― データサイエンスの作業フロー（前ページ）
4分 ―― データサイエンスの活用シーン（職務別と業界別）（現ページ）
5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報（現ページ）
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