はじめに
当ブログのサブタイトルは，「データサイエンスの核心を掴む : 学びと発見の記録」である。2025年11月の学びと発見を振り返ってみた。
インプット編
2025年11月は，2冊の本を読んだ。
「先輩データサイエンティストからの指南書」
私は製造業のデータサイエンスチームを率いる立場として，メンバーの育成やプロジェクトの推進に日々取り組んでいる。製造業におけるデータ分析は，単発のモデル構築で終わるのではなく，長期運用・システム連携・品質保証までつなげることが重要である。そのため，チームとして成果を出すには，アルゴリズムの知識だけでなく，エンジニアリングの基礎体力・再現性のある開発環境・品質を保つ仕組みが欠かせないと考える。
浅野純季，木村真也，田中冬馬，武藤克大，栁泉穂 著「先輩データサイエンティストからの指南書」は、まさにその実務基盤を体系的に整理した書籍である。第1章ではデータサイエンスを価値に結びつけるためのエンジニアリング思考を，第2章から第6章では環境構築，コード品質，データ品質，実験管理，そしてプロトタイプ開発といったテーマを段階的に扱っている。
本書を通じて，メンバーが安心して開発・検証・共有できる環境を整えるためのヒントを得たいと考えている。また，属人的な取り組みから脱し，品質とスピードを両立するデータサイエンスチームの在り方について改めて考えるきっかけにしたいと考えている。
「Data-centric AI入門」
近年AI・データ活用の成果は，アルゴリズムの高度化よりも，データ品質とデータ運用プロセスの整備によって左右されることが明確になりつつある。特に製造業においては，センサ情報，設備ログ，検査データなど，多種多様なデータが日常的に生成されているが，それらを適切に収集・整理・改善しなければ，AIは十分な価値を発揮できない。
片岡博雄 監修「Data-centric AI入門」は，データを中心としたAI開発の原則と実践を体系的に示した書籍である。データ品質の重要性，画像・テキスト・ロボット分野における具体例など，AIを業務成果へ結びつけるための考え方が整理されている。本書の内容は，AI活用を単発の技術検証で終わらせず，継続的な改善と価値創出につなげるための組織的基盤構築に資するものであると期待している。
本書を通じて，製造現場でのデータ利活用の知見と照らし合わせながら，データ管理方針，AIプロジェクト推進体制，品質保証プロセスに関する示唆を得て，実務への適用可能性を検討していきたい。
アウトプット編
振り返り
統計検定1級と弊ブログへのアクセス
今年は，2025/11/16に統計検定1級の試験があった。この日の前日にアクセス数が伸びており，弊ブログを受験勉強に使っている方がいるのではないかと推察している。
弊ブログは，最近では最近読んだ書籍の読書メモを記事にすることがほとんどである。一方で，読者の中には統計検定1級合格に向けたヒントを得たい方が多いようである。
過去に学んだ数理統計学のテキストをたまに読み返したり，実務で学んだ手法を使おうとしたときに，これまで理解できていなかったことに理解が及んでいることがある。
このような内容をテーマに記事を作成して，統計検定を受験される方の参考になるようにしていきたい。
実務寄りの本の読書
今月は，数理統計や機械学習の記事というより，実務寄りの本を読んだ。普段の読書メモは，読み進めていて足りない式展開を補足したり，理解がしづらかった部分を補ったりしているが，今月読んだ本はいずれも数式が少なめだったため，各章の要約と，実務に活用していくうえで考察したことなどを書いた。
これまでもビジネス寄りの本を読むことは多かったが，今回のように各章の要約と実務への応用を考えると，これまでよりも理解が深まったように感じた。今後は，実務寄りの本を読む際には，このような読み方を意識していきたい。
本記事を最後まで読んでくださり，どうもありがとうございました。
