今回は、私が主に携わっている
データ解析ソフトウェアの役割
についてお話します。

IT 技術が進歩した現代においては
金融, 物流, 教育, 医療など
さまざまな分野でソフトウェアや
システムの利用が
欠かせなくなっています。

それは、科学 (サイエンス) の分野の
データ解析においても
例外ではなく、
実験や解析など、いろいろなケースで
ソフトウェアが必要になってきます。

データ解析において
ソフトウェアが必要になるケースは
以下の6つが挙げられます。

● 試料 (サンプル) 管理
● 機器制御
● 自動化
● データ解析
● データ管理
● 可視化

それぞれについて、
見ていきたいと思います。

試料管理

化学、薬学、医学、生物学、
地質学、環境学等の実験においては
何か試料 (サンプル) を採取して
それに対して実験をする事も
多いです。

そのサンプルは、
希少なものであったり
有料の標品であったり、
放射性を持つものであったり、
また、患者さんなど
プライベートな情報が
含まれるものであったりと、

厳密かつ正確に
管理をする事が求められるものも
数多くあります。

その様な場合にも
やはり、ソフトウェアは
活躍します。

帳簿等で管理した時と
比べて、
検索、集計が
容易になります。

機器制御

実験においては、
専門の機器を用いる事も多く、
その様な場合は、機器の制御は
ソフトウェアで行なう事も
多々あります。

大抵の場合は、
制御用のソフトウェアは
機器に付属しており、

いろいろなパラメータを
指定して、
その実験用の機器を動かす他、

その機器から得られたデータを
確認する事が
できる様になっています。

自動化

単純な作業で
毎日やる様な事であったり、
頻繁、大量に行う様な事であれば
「自動化」がその助けと
なってくれます。

たとえば、ちょっと
データを開いて値を確認する様な
作業でも、
数が 数千、数万となると
人手では数週間から数ヶ月・・・
時には数年作業になってしまいますし、

次々に新しいデータが出てくる様な
環境では、
日々増えてくるデータに対応する
必要も出てきます。

その様な場合は、
それを一括で実行できる様な
ソフトウェアを利用する事で
研究者達の時間を
もっと、創造性のある事に
使う事ができる様になります。

データ解析

出てくるデータから
価値のある情報を取り出したり、
科学的に「差がある」事を
立証する為に統計解析を
行なったりする時にも
ソフトウェアは活躍します。

複雑な数値計算を行なったり、
データを全て網羅した上で
目的のものを取り出したりなど・・・

人手では、なかなか大変の作業も
ソフトウェアを使えば
すぐに出来る様になります。

データ管理

実験により出てきた情報を
蓄積、管理をする時にも
ソフトウェアは欠かせない存在に
なります。

これまでに出てきたデータに
対し、検索、集計、比較等が
できる様になります。

可視化

実験で出てくるデータは
通常は数字の羅列で、
それだけでは、人間の目では
それが、どの様な特徴を
持っているのか、把握する事は
なかなか出来ません。

そこで、役に立つのが
ソフトウェアの「可視化」機能です。

数字の羅列から、
人間の目でそれが
どの様なデータであるのかを
判断しやすくする為に、

グラフ、散布図、ヒートマップ

などといった方法で
表現します。

以上、データ解析ソフトウェアの
役割について述べてみました。

この様に科学者にとっても
さまざまな部分で
ソフトウェアは欠かせない存在に
なっています。