日本の輸出入は重量ベースでは海上輸送がほぼ100%。世界情勢や経済動向、気候変動がダイレクトに輸送スピードやコストに影響するので、先を見越した運航ルートの検討やリスク回避の対策が必要です。こうした輸送の最適化のほか、船舶の点検保守などでビッグデータが利活用されています。データを駆使すれば無人で運航することも可能になるかも？！

新薬開発にはコストの上昇や既存の手法での開発率の低下といった課題があり、AI技術を駆使して研究?開発を行う「AI創薬」に注目が集まっています。世界にはすでに臨床試験の段階にある開発品も。薬学に関する知識だけではなく、診療データやゲノム情報、ヘルスデータなどの蓄積されたデータを解析するAIに関する知識を持つ人が求められています。

化粧品業界でも、顧客のクチコミデータに基づく新商品の需要の予測や、個々の顧客の化粧品の組み合わせに関するデータを活用する事例が増えています。身近な例としては、美容相談ができるチャットやパーソナルカラーの診断アプリなど。未来ではもっと、さまざまな肌の悩みに応え、メイクによる自己表現の幅を広げることができるかもしれませんね。

観光庁が旗振り役となり、旅行者の利便性向上や周遊促進、観光産業の生産性向上、観光地の経営の高度化において「観光DX」が推進されています。道路の混雑状況や旅行者のクチコミなどSNS のデータを蓄積?分析することが、旅行者の動きを分散したり、新たな観光名所を提案したり、住人にとっても旅行者にとっても街の魅力を高めることに役立ちます。

自分の地元の高齢化と過疎化が進んでいる、そこにUターンするとしたら…？少子化によってバスの運行数が減り、車を運転できない高齢者が困っているという状況で、その課題解決のために必要なデータは何か。例えば、スマホの位置情報の解析による人流データや、ポイントごとの消費データを使って、課題解決のビジョンの根拠とすることも可能です。

教育現場での課題を解決するにもデータサイエンスの活用が鍵を握っています。例えば生徒一人ひとりの学習状況をデータで詳細に把握し、苦手分野に対して適切な学習支援を行うことで、その効果を測る試みも行われています。データの力が教員の長時間労働の解消や、生まれた余裕でface-to-faceのきめ細かな指導につながっていくかもしれません。