2023.09/21 実務でデータサイエンスを活用する

2010年から続いている第三次AIブームは10年以上経過してもホットな状態である。これまでの第一次AIブームと第二次AIブームとの違いであり、これがDXの効果と言ってしまえば簡単である。

重要なことは、実務の問題解決にコンピューターを使うことが常識となったことで、データサイエンスの知識は、エクセルを使いこなすのと同様に特別な方法ではなくなった。

当方は50年近くデータサイエンスを実務に応用する努力を続けてきたが、40年ほど前からそれは自然な問題解決動作となった。その結果、科学的な方法ではないという理由で研究所のメンバーからデータFDにいたずらされるなど壮絶なハラスメントを受け、転職している。

かつて、コンピュータリテラシーが低かった時代には、コンピューターで問題解決することは、コンピューターの専門家以外やってはいけない行為だった。

しかし、今はコンピューターで実務の問題解決を行い、業務の効率アップを図ることは常識となった。アカデミアさえもマテリアルズインフォマティクスをこのAIブームで積極的にPRし、非科学的方法を推進している。

データサイエンスを研究することはサイエンスであるが、実務にデータサイエンスを適用し問題解決するロジックは、厳密にいえば非科学的となることに注意したい。

しかし、これで科学で解決できない問題を解決できるのだから、トランスサイエンスの時代には非科学的方法だから、と拒否していてはいけない。

必要に応じデータサイエンスで問題解決後、現象を科学的に解析すればよい。タグチメソッドを含めデータサイエンスの導入に悩まれている方は弊社にご相談ください。

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