データ分析・AI

データサイエンティストは、会社の担当者から「何を知りたいか」を聞き取り、分析の目的を決めるところから始めます。データを集めて整え、統計や機械学習で分析し、結果をだれにでも分かるグラフや言葉で伝えます。

機械学習エンジニアは、データから予測や判別をするしくみ(モデル)をつくり、アプリや業務のシステムに組み込みます。つくって終わりではなく、新しいデータで精度が落ちていないかを見張り、学習し直すことも受け持ちます。

活躍の場は IT の会社だけではありません。小売、製造、金融、医療、スポーツ、行政など、記録が積み上がるところならどこでも、データを読む人の出番があります。

店が商品を仕入れすぎると売れ残り、少なすぎると品切れになります。過去の売上に、曜日・天気・気温・近くの行事などを組み合わせて、売れる量を前もって見積もるのが需要予測です。

気象庁は、スーパーマーケットの販売データと気象データを使って、気温と売れ行きの関係を調べています。仙台のスーパーの家族向けのアイスは、平均気温が 15℃ を超えるころから売れ始めます。そして、25℃ を超えると販売数が急に増えることが分かりました。この関係を使えば、2 週間先までの気温の予測から、仕入れや売り場づくりを前もって準備できます。

予測が当たれば、売れ残りの廃棄も減らせます。日本で食べられるのに捨てられた食品(食品ロス)は、2024 年度で約 461 万トン。そのうち 237 万トンは、お店や工場などの事業者から出ています。