オススメ『Exploratory』データサイエンス・ツール

さっそくですが当ブログのトップページで紹介しているExploratoryを知っていますか？

『Exploratory』とは？

Exploratoryは日本語で「探索的な」という意味です。

本記事で紹介するExploratoryはデータサインエンスをサポートするツールです。

ExploratoryのシンプルなUIは、 誰もが自分でデータをすばやく探索し、意思決定に役立つインサイトを発見し、他のメンバーに効果的に伝えることを可能にします。

出典：Exploratory

引用文を一言で表現すれば「データサイエンスの民主化」でありExploratory社のビジョンでもあります。

データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。

出典：Wikipedia

簡単に言うと「データから新しい発見を導くこと」です。

誰もがデータから新しい発見をして、さらに別の誰かに伝えることが出来る、これをサポートしてくれるツールがExploratoryです。

データサイエンスというとプログラミングの知識がないとできないと思われるかもしれません。

しかしExploratoryを利用するのに基本的にプログラミングの知識は不要です。

ExploratoryはRというプログラミング言語で構築されていますので、R言語の知識があればより拡張性は高まります。

プログラミングの知識はなくてもあっても、インサイトを導く時間を短縮し誰でも簡単に利用することができます。

Exploratoryを提供するのは製品名にもなっているシリコンバレー発ベンチャー企業のExploratory社です。

シリコンバレー（アメリカ）といってもCEOは日本人の西田勘一郎さん、メンバーも全員が日本人です。

『Exploratory』との出会い

COVID-19（コロナウイルス）感染症の流行の中で、テレワークになると時間的余裕が出来ました。

余裕のできた時間で何か個性的で有用性の高いスキルを身に付けられないかと考えていました。（←動機）

そんな中でExploratoryが開催するオンラインセミナーに参加したのがファーストコンタクトでした。

私の周りにはデータサイエンスに精通した人は数少なく（＝個性的）、データを使ってビジネスシーンで意思決定の動機を導き出す（＝有用性）事は、まさに私の動機にピッタリだったのです。

出会いから月日は流れ2022年に入ってExploratoryを契約して本格的にデータサイエンスを学ぶことにしました。

『Exploratory』利用面オススメポイント3選

30日間の無料トライアルと明瞭な料金プラン

プラン	概略	月払い価格 $	年払い価格 $
トライアル	全プラン30日	0	–
アカデミック	学生、教師	0	0
パーソナル	5GB	49	39
ビジネス	10GB	99	79
ビジネスプラス	100GB	199	163
コラボレーションサーバー	ビジネス専用	–	3798

いずれのプランでもまずはトライアルでExploratoryを体感してみることをオススメします。

引き続き利用したい場合は利用環境に適したプランを選択できます。

教育機関なら無料で導入できるので、ぜひ検討の一案にしたいですね。

私は個人利用なのでパーソナルを契約していますが、ビジネスよりも扱えるデータ容量が少ないだけでパーソナルでも十分な機能が備わっています。

ビジネス利用の場合は扱うデータ容量によって2プラン用意されており、さらに特定のクローズ環境での利用のためにコラボレーションサーバーも準備されています。

BIツールで有名なTableau（タブロー）の個人プランが年払い$70なのでTableauの半額くらいで利用できるのもオススメのポイントです。

ただし利用できる機能やシーンによって価格が高いか安いかは一概には言えません。

導入に不安を持たれている方はExploratory社のHPから契約前にコンタクトして相談されることをオススメします。

充実のセミナーで楽しく学べる

セミナー	開催周期	対象者	費用
データサイエンス・ブートキャンプ	不定期	統計解析を学びたい方	有料
データラングリング・トレーニング	不定期	データ加工を学びたい方	有料
アンケートデータ分析・トレーニング	不定期	テキスト解析を学びたい方	有料
Exploratory使い方セミナー	毎月1回	初心者	無料
データサイエンス勉強会	3ヶ月に1回	活用事例を学びたい方	無料
オンライン・セミナー	毎週木曜日12時	誰でも	無料
Exploratory Hour	毎週火曜日12時	誰でも	無料

データサイエンスの民主化を掲げるだけあって充実のセミナーです。

以前はオフラインの対面だったようですが、コロナ感染対策によりオンライン（Zoom）でのセミナーが中心となっています。

いずれのセミナーもCEOの西田さんはじめ、日本人スタッフが丁寧に教育、解説してくれます。

有料セミナーはExploratory利用者向けに統計解析、データ加工、テキスト解析を学ことができます。

Exploratory使い方セミナーは初心者や学び直したい方にも1から使い方を教えてくれるので契約後も安心です。

データサイエンス勉強会やオンライン・セミナーはデータサイエンスだけでなく統計学やビジネスについても学べるのでオススメのセミナーです。

データサイエンス勉強会やオンライン・セミナーはExploratoryのホームページや西田さんのYoutubeチャンネルでも動画が公開されるのでオンタイムでセミナーに参加できなかった時や復習にも便利です。

日本語How toや日本人スタッフの手厚いサポートで安心

記事冒頭でもお話ししましたが、Exploratoryはシリコンバレー発ベンチャー企業でありながらCEO以下メンバー全員が日本人です。

アメリカでの活動が中心ですが、日本での活動も盛んに行われているのはこれまでお話ししてきた通りです。

公式ホームページにはExploratoryに関するセミナー、How to（マニュアル）が日本語で豊富に掲載されています。

さらに困ったことや質問を直接相談したい場合はホームページ上のチャットやメールでコンタクトすることもできますし、Zoomを利用してオンラインで対応もしてくれます。

なんといっても日本人である以上、日本語でコミュニケーションが取れるのは1番の安心です。

『Exploratory』機能面オススメポイント3選

エクセルが使えるなら難しくない

データテーブルはエクセルやナンバーズ（mac）のような表計算ソフトのスタイルに似ています。

シンプルでモダンなUIは、データの加工、可視化、 統計や機械学習のアルゴリズム、ダッシュボードやレポートの作成といったデータサイエンスには欠かせないタスクを簡単に行うことを可能にします。

出典：Exploratory

Exploratoryでは表計算ソフトにはないデータ加工の過程をステップとして全て可視化してくれています。

表計算ソフト上でデータ加工して修正する時に、どういう加工をしたかブラックボックスになり後から修正するのに苦労した経験はないでしょうか？

Exploratoryならステップを選択して必要な修正ができますし、加えた修正の即時反映が可能です。

データ加工した後はチャートタブから可視化したり、アナリティクスタブから統計解析にも利用できます。

データさえあれば気軽に統計解析ができる

加工したデータはアナリティクスタブから統計解析に利用できます。

例えば上図は2022年版世界幸福度ランキングをK-Meansクラスタリングでカテゴリー（クラスター）分類した結果です。

カテゴリー分類とは、ある条件のもとで類似した個々のデータをいくつかのグループに分けること。

K-Meansクラスタリングの結果、3つのカテゴリーに分類されることが直感的に分かります。

もう少し定量的に分類結果を見るために箱ヒゲ図を見ます。

クラスター1はスコアが平均、クラスター2はスコアが低い、クラスター3はスコアが高いカテゴリーに分類されることが簡単に可視化できます。

幸福度ランキング上位の国がクラスター3、下位がクラスター2に分類される事は感覚的に分かりますが、本当に正しいのでしょうか？

例えばブルガリアは全146カ国で半分の73カ国よりも下位である85位ですが、ランキング上位が集まるクラスター3に分類されます。

このように単純にランキングの良し悪しで判断するのではなく、データを別の角度から見ると新しい発見が得られます。

一見難しそうなことを誰でも簡単にできるのがExploratoryの素晴らしいポイントです。

外部サービスから簡単にデータを取得できる

ビジネス利用の場合、勤める会社にエクセルなどで管理されているデータがあればすぐにExploratoryで使うことができます。

私のような個人利用の場合は手持ちのデータがなくてExploratoryを使う価値を見出せないケースもあると思います。

しかしExploratoryはFREDやe-Stateなどから経済データ、拡張機能から株価や天気データなども簡単に取得できるので心配する必要はありません。

例えばFRED（連邦準備制度経済データ）からは経済データを取得することができます。

日米金利差拡大に伴う10年物債権利回りの推移について調べる際も簡単にデータを取得してExploratoryで重ね合わせのラインチャートを作ることができます。

誰でもどんなシーンでも簡単にデータを取得して新たな発見ができるのはExploratoryが有用であるポイントの1つです。

『Exploratory』活用事例

当ブログのトレンド解説

既に当ブログをご覧頂いている読者様にはお馴染みの「トレンド解説」で使用しています。

googleトレンドやキーワードプランナーからデータを取得し棒グラフや折線グラフなどで可視化し、私なりのインサイトをご紹介しています。

またTwitterサーチから単語を抽出してワードクラウドで可視化したり、世界や地域データを使用して地図で可視化したりと、直感的にデータを表現することができます。

社会問題の独自考察

ニュースや新聞などメディアを賑わせている社会問題について公開データ（e-StatやFREDなど）を使用して独自考察しています。

例えば、「コロナウイルス感染症の流行により首都圏から地方への移住者が増えた」と聞いた事はないでしょうか？

この仮説をe-Statを利用して総務省が公表している人口推計のデータを取得し、Exploratoryで可視化して考察してみました。

以下の考察では「転入÷転出（転入/転出）」として1より多ければ転入が多い、1より小さければ転出が多いとしました。

2019年から2021年にかけて東京都の転入/転出は大きく減少（1.25→1.03）している一方で、東京近郊の千葉、埼玉、神奈川の転入/転出は順調に伸ばしています。

つまり「東京からの転出者は増えたが、東京から遠ざかる人は少ないのではないか」と言うインサイトを導きました。

またコロナウイルス感染症の流行の中でも宮城県への転入/転出が2019年から大きく伸ばしています（0.94→1.01）。

2011年の東日本大震災からの復興が進んでいること、またコロナウイルス感染症により大都市に住む必要が無くなったことから「震災によって他県に移住した人が戻ってきているのではないか」というインサイトを導きました。

このようにデータから新しい発見を導き出すことで、例えば「新規出店する場所は首都圏がいいか？地方が良いか？」の議題に対して適切な判断をすることができます。

まとめ

本記事では私のオススメ、Exploratoryというデータサインエンスをサポートするツールについてご紹介させて頂きました。

個性的で有用性の高いスキルを身につけたいという動機から出会い、新しい知識と可能性を引き出してくれたExploratoryに感謝しています。

まだまだExploratoryひよっこユーザーですが、Exploratoryとの出会いと付き合いが私の豊かな人生の一助となるようにこれからも学び続けたいと思います。

もしこの記事を読んでExploratoryに興味を持っていただけたら、まずはホームページを覗いてみてください。