今と未来がわかる データサイエンス(イマトミライガワカル データサイエンス)

インターネット上に蓄積された、膨大な量のデータを活用できるようにするため、いまデータサイエンスが注目されています。本書はそうしたデータサイエンスの基礎技術や関連する AI 技術などのことをオールカラーでビジュアルに解説します。

■世界中に雲のように存在するビッグデータ
現在、インターネットを介して誰でも閲覧できるサーバーが無数にあります。そこには文字情報だけでなく画像、音声、動画などの膨大な情報があります。こうした未整理の状態の複雑なデータをビックデータと呼びます。

■ビッグデータから宝を掘り出す
このビッグデータはただのガラクタの山ように見えて、じつはこの中にはお宝が埋まっています。このお宝を、道具を使って採掘することをデータサイエンス、採掘する人のことをデータサイエンティストと呼びます。

■データ分析の技術やツール
本書では、データの山から必要なデータを抽出する方法やデータから意味のある情報を取り出す統計の技法、ツールのことを、イラストや模式図、チャート図、表などを使ってフルカラーでていねいに解説しています。

■切っても切れない AI 技術との関連
また本書では、 AI がデータを分析する手法であるニューラルネットワークやビッグデータを使ってニューラルネットワークを強化する機械学習、ディープラーニングについてもていねいに解説しています。

【目次】
1 章 データサイエンスの必要性
2 章 データサイエンスと社会
3 章 データサイエンスと技術
4 章 データサイエンスの手法
5 章 データサイエンスと AI の活用

データサイエンスの学び始めでつまずく最大の原因は、個々の手法の難しさよりも、分野の全体像が見えないまま断片的な知識を積み上げてしまうことにあります。『今と未来がわかる データサイエンス』は、まさにこの問題に応える一冊です。川村康文氏の著書として 2025 年 8 月にナツメ社から刊行された A5 判のオールカラー書籍で、データサイエンスの基礎技術と、機械学習やディープラーニングといった AI 技術との関係を、イラストや模式図、チャート図を使って解説する図解型の入門書です。

全 5 章の構成: 必要性の話から AI 活用まで

構成は 5 章で、データサイエンスがなぜ必要とされるのかから始まり、社会との関わり、それを支える技術、分析の手法、そして AI の活用へと進みます。版元の紹介文によれば、膨大なデータの山から必要なデータを抽出する方法、データから意味のある情報を取り出す統計の技法とツール、さらにニューラルネットワークを機械学習で強化する仕組みや ディープラーニング までを扱っており、ビッグデータと AI の関係をひと続きの流れとして俯瞰できる作りになっています。

図解で全体像を一望する読み方の効き目

データサイエンスという言葉が指す範囲は広く、統計学、機械学習、データベース をはじめとするデータ基盤、可視化、そして業務への適用までを含みます。それぞれの領域だけで専門書が何冊も書ける深さがあるため、最初から個別領域の教科書に入ると、自分が地図のどこに立っているのか分からなくなりがちです。まず図解で全域を一望し、興味を持てた領域から専門書へ降りていく二段構えは独学の遠回りを減らす定石で、本書はその一段目を担うタイプの本です。

向いている読者: 前提知識なしで読める体裁

読者として想定しやすいのは、データ活用の議論に加わる必要が出てきたビジネスパーソン、データ分析やデジタル化を推進する部門に配属された人、データサイエンティストという職業に関心を持つ学生です。数式やコードを主役に据えた本ではなく、フルカラーの図で概念をつかませることに重心を置いた体裁なので、プログラミング経験がなくても読み進めやすい構成です。

物足りない人の目安と本書の位置づけ

一方で、すでに Python や R で手を動かして分析している人や、統計系の資格学習を進めている人には、既知の内容の整理にとどまる可能性が高い本です。手法の数理的な導出や実装コードを求めるなら、統計学の教科書やプログラミングによるデータ分析の実装書を直接選ぶほうが早く、本書はその手前、つまり何をどの順で学ぶかを決めるための材料を提供する位置づけになります。

会議で機械学習やビッグデータという言葉が飛び交うたびに輪郭のない不安を覚える人、データ分析の担当者に何を頼めるのか判断がつかない人には、 1 冊で分野の全体像を一望できることの価値は大きいはずです。通読して手に入るのは、データサイエンスの世界地図と、自分が次に学ぶべき領域の見当です。専門書の森へ入る前の起点として持っておくと、その後の学習の迷いが減る一冊です。