ビッグデータを活用し、実際に成果をあげたという事例がよく聞かれるようになってきました。自社のビジネスにも「ビッグデータを取り入れたい」と考えている企業は多いでしょう。一方、ビッグデータとはどのようなもので、何を実現できるのかについては曖昧なままになっているという方もいるかもしれません。
そこで本記事では、ビッグデータの基本的な意味について説明したうえで、ビジネスに活用できるデータの種類や活用事例を紹介していきます。
ビッグデータとは
ビッグデータという用語は、「データの巨大な集まり」のことを指すものと考えれば概ね間違いありません。世界中から集められた膨大な量のデータを格納すると、単位でいえばテラバイトやペタバイトに及ぶ大きさになることもあります。
しかし、ビッグデータの定義として重要なのは、巨大かどうかよりも目的を果たせるかどうかです。現実の企業活動に用いる文脈では、以下のようなデータが「ビッグデータ」と呼ばれます。
– 一般的なパソコンやデータベースで扱える範囲を超えたサイズをもつ
– ビジネスに役立つ何らかの知見を得られる
これらの特徴は、ビッグデータがAIやDXと関係の深い概念であることを示しています。それぞれとの関係について、詳しくみていきましょう。
ビッグデータとAI
サイズの大きなデータを扱うためには、必然的にそれに見合うデジタル技術が必要となります。例えば、以下のような技術です。
– 膨大な量のデータを保管しておけるストレージ技術
– 高速にデータを処理できる分析技術
ビッグデータは、こうした技術が進歩したことにより実用可能になりました。なかでも近年めざましい発展をとげているのが、AIを用いた分析技術です。人の力だけでは導き出すことが難しいパターンを、高度な分析によりデータから読み解けるようになりました。
ビッグデータとDX
DXは「デジタル技術とデータを活用」してビジネスに役立てる取り組みです。データに裏付けられた分析結果によって、人の勘や経験ばかりに頼らない、より効果的なビジネス施策の選択が可能になります。
その際の手段として近年目立つようになってきたのが、ビッグデータをAIとともに用いる例です。DXは「AIとビッグデータを活用」するものだと読み替えても差し支えがないほど、今やこの2つはDXに必須の要素となっています。
ビッグデータの性質
ビッグデータには、従来のデータとは異なる3つの性質があります。それぞれの頭文字をとって「3つのV」などと呼ばれている、ビッグデータがもつこれらの性質について説明します。
– データ量が多い（Volume）
– データの種類が多い（Variety）
– データの更新頻度が高い（Velocity）
データ量が多い（Volume）
1つ目の「V」は「Volume」で、「容量」のことです。ビッグデータには「大量のデータを扱う」という特徴があることを示しています。
例えば、SNSに世界中から投稿される膨大なテキストは、明らかに大容量のデータといえるでしょう。ほかにも、実用的にはそこまで巨大ではない以下のようなデータもビッグデータと呼んで問題ありません。
– 全国の支店から集めた業務データ
– 長期にわたって蓄積されたWebサイトのアクセスログ
ビッグデータのこの性質（Volume）は、具体的なサイズを規定するものではないため曖昧な部分もありますが、このあと説明する残り2つの「V」を実現するために必要な要素でもあります。
データの種類が多い（Variety）
2つ目の「V」は「Variety」で、「多様性」のことです。ビッグデータの「さまざまな種類のデータが含まれる」という特徴を示しています。
例えば、一般的なデータベースに格納されるデータは、あらかじめ形式が決まっている「構造化データ」です。これに対し、ビッグデータでは構造を一様に決められない「非構造化データ」を扱うケースが多くなります。また、より多くのデータを収集しようとすれば、その出どころも多岐にわたることになるでしょう。
こうした多様なデータは、思いもよらない情報を内在していることが少なくありません。そこでAIを用いて総合的に分析することにより、新たな知見がみつかる可能性が広がるのです。
データの更新頻度が高い（Velocity）
3つ目の「V」は「Velocity」で、「速度」のことです。ビッグデータには「新しいデータが頻繁に追加される」という特徴があることを示しています。
例えば、全国展開しているチェーン店のPOSデータを即座にデータセンターに送信するようなケースでは、時間帯によっては1秒間に数千件ものペースでデータが増えることも考えられるでしょう。これは、データを処理する際にもスピードが求められることを意味しています。
適切にAIを用いれば、こうしたデータをリアルタイムに近い速さで分析することも可能です。これにより、状況の変化に対して即応性の高いビジネス判断を実現しやすくなるでしょう。
ビジネスに活用できるビッグデータの種類
ここからは、具体的にどのような種類のデータが「3つのV」の性質をもち、ビジネスにも活用できるビッグデータとなりうるのかを説明していきます。
– 不特定多数から収集したデータ
– ユーザーから収集したデータ
– 社内で収集したデータ
– 各種オープンデータ
不特定多数から収集したデータ
インターネットなどを通して不特定多数から収集した膨大なデータは、間違いなくビッグデータといえます。例えば、以下のようなデータです。
– SNSに書き込まれたテキストや、コメント・フォローなどによるユーザー間のつながり
– 動画サイトで配信されているコンテンツ
– 長期にわたって蓄積した、自社サイトのアクセスログ
これらは、ユーザーのニーズや自社製品の評判などを知るための手がかりとして、広く分析・活用できるデータです。
ユーザーから収集したデータ
自社サービスの顧客から得られる情報も、十分なデータサイズがあれば貴重なビッグデータとなります。
– 購入履歴など、購買行動に関するデータ
– アンケートへの回答内容や、ユーザーサポートの記録
– スマートフォンなどを通して得られる位置情報
これらは、サービスの改善や顧客満足度の向上に直結する知見を得るために活用できるデータです。
社内で収集したデータ
社内の活動から生じる以下のようなさまざまなデータは、日々蓄積されて大きくなり、ビッグデータを形成していきます。
– 従業員が作成した各種文書
– 社内システムに蓄積された業務データや研究データ
– 生産ラインなどのセンサーデータ
これらは、生産性や安全性の向上など、業務プロセスの改善に役立てられるでしょう。
各種オープンデータ
政府や自治体などが一般公開しているデータも、ビッグデータとして利用できます。例えば、以下のようなデータが挙げられます。
– 人口などの統計情報
– 気象データ
– ハザードマップや災害情報
これら以外にも、パートナー企業との協力関係や業界内の連携によって構築された、共有データを利用できることもあるでしょう。
ビッグデータの活用事例
ビッグデータは、すでにさまざまな業界で実用化されています。ここでは4つの業界をピックアップして、活用事例の一部を紹介します。
– 小売：需要予測で発注を最適化
– 農業：醸造用ブドウを安定供給へ
– 医療：新薬の研究・開発期間を短縮
– 通信：自動車の渋滞を予測して周辺地域に公開
小売：需要予測で発注を最適化
スーパーやコンビニエンスストアなどの小売業界では、人手不足と食品ロスが大きな課題となっています。商品の発注をベテラン従業員の勘に頼っていると、その従業員が休職や離職をした際に、在庫を適切に保てなくなるなどのリスクがあるのです。
セブン＆アイ・グループのイトーヨーカドーでは、AI技術を取り入れて、傷みやすい食品の需要を日ごとに予測できるようにしました。天気予報やイベント情報など、異なる種類のデータと組み合わせることにより予測精度を高めているのが特徴です。
本事例の詳細は、こちらの記事でも紹介していますのであわせて参考にしてください。
農業：醸造用ブドウを安定供給へ
農業の分野では、近年の異常気象により農作物の安定的な生産が難しくなってきています。気象データなどを見ても、どのように対処すればよいのかわからないのが実情です。
長野県高山村では、これまで属人的だったワイン醸造用ブドウの栽培ノウハウを形式化させる取り組みが行われました。農園内のセンサーからさまざまなデータを収集することで、病気が発生する条件などを明らかにするというものです。あわせてBotによる通知も導入し、必要な対策をタイミングよく打てるようになりました。
本事例の詳細は、こちらの記事でも紹介していますのであわせて参考にしてください。
医療：新薬の研究・開発期間を短縮
近年、新薬開発のターゲットは、症例の少ない難病にシフトしてきています。そのため研究・開発の困難さが増しており、いかに開発期間を短縮するかが課題となっているのです。
そこで、製薬各社は薬の成分となりうるさまざまな化合物をデータ化することで、研究・開発の効率化に取り組んでいます。膨大なデータのなかから、AIにより最適な組み合わせの候補をピックアップする仕組みです。
本事例の詳細は、こちらの記事でも紹介していますのであわせて参考にしてください。
通信：自動車の渋滞を予測して周辺地域に公開
通信サービスには、用途によって異なる品質が求められます。自動車業界においては、自動運転や交通情報のためにリアルタイム性の高い通信が必要です。
NEXCO東日本は、東京湾アクアラインの利用者向けに、AIによる渋滞予測を公開しています。NTTドコモの通信技術とリアルタイム人口統計を用いることで、精度の高い予測を可能にしました。
本事例の詳細は、こちらの記事でも紹介していますのであわせて参考にしてください。
ビッグデータに欠かせないAIの技術力を獲得するには
ビッグデータは、ビジネスに新たな知見をもたらす情報源となるものです。効果的に用いるには、AIとの組み合わせが不可欠といえるでしょう。
一方、AIは高い専門性を必要とする技術です。AIを適切に扱える人材の不足にお悩みの際は、弊社の「AI実装支援」サービスの活用をご検討ください。経験豊かなAIエンジニアが、スピーディな開発や技術獲得などをサポートします。
DXの一環としてビッグデータを用いるためのシステムを構築するには、内製を目指すのが望ましいでしょう。それには、弊社の「AI_STANDARD」サービスがおすすめです。短期間でAIエンジニア不足の解消を目指せる研修サービスとなっていますので、DX推進を担う人材を確保・育成するための施策として、あわせてお役立てください。
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