eスポーツ最強をデータサイエンスで目指せ！

目的は「課題解決」

データサイエンスは、「課題解決」を目的としているところが単なる統計分析と異なります。必要なデータの種類や適切な分析手法を考えて、人工知能も含めたコンピュータプログラムで大量のデータを分析し、未来を予測して、目的実現に必要な手段を導き出すのです。
例えばeスポーツで、チームで行うシューティングゲームならば勝てるチームづくりという課題があります。誰がどんな武器で、どれだけ相手を撃ったか・撃たれたかといったデータを収集してプレーヤーの特徴をつかみ、練習方法やチーム構成を決めます。経験豊富な監督がいなくても、大量のデータと適切なプログラムによって誰でもその答えを導き出せるのが、データサイエンスのメリットです。

eスポーツを盛り上げろ

またeスポーツを一つの産業としてみると、大会を盛り上げて参加者や利益を増やすことも考えなくてはなりません。そこもデータサイエンスが得意な分野です。例えば、「ドキドキする接戦」となるような対戦ルールや試合時間を過去の対戦データなどから予想したり、またネット上のレビューコメントを自然言語分析して観客や参加者のニーズを探ることができます。コンピュータ上で行われるeスポーツは、その記録がデジタルデータとして大量に集まるので、データサイエンスが活用しやすいと言えます。

合理的な考え方が必要

日本では、データサイエンスの導入が遅れている状況です。その背景に、日本人の完璧主義的な気質が関係しているという見方もあります。例えば、データ分析から「A案は1％の確率でエラーが起こるが、利益率は10％向上」という予測が出たとします。このとき、「エラー0％」にこだわってA案を却下すれば利益向上の機会を失います。10％のプラスのために1％のマイナスを受け入れるという合理的な考え方が必要なのです。
ただ、そうした合理的な考え方が日本でも浸透しつつあります。今後、eスポーツのみならず、企業、行政などさまざまな分野で、データサイエンスはさらに使われていくと考えられます。

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先生情報 / 大学情報

東京情報大学総合情報学部総合情報学科情報システム学系教授マッキンケネスジェームス先生

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AI、データサイエンス

先生が目指すSDGs

メッセージ

データサイエンスは、今一番伸び代があって熱い分野だと思います。コンピュータ、情報の技術はものすごく発展しているのに、日本の企業はまだまだそれを使いこなせていません。技術を応用できるのに誰も手を付けていない分野がたくさんある状況です。また、データサイエンスは経営判断をするための知識なので、情報技術と経営の知識が同時に学べます。エンジニアとしてではなく、経営者としての道も開けているのです。コンピュータの知識を使ってお金を稼ぎたいなら、データサイエンスがおすすめです。

先生への質問

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東京情報大学は、1988年の創立以来「情報を活かして新しい未来を切り拓く人材育成」を建学の精神に、常に次代の先端を見据えた教育・研究をおこなってきました。
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