今後デジタルトランスフォーメーションがより重要になってくると考えられる。「ビッグデータ」耳にしたことがあるという方は多いでしょうが、日ごろからデータベースやデータ分析に携わっているわけでもない限り、意味や活用法を正しく理解できている方は少ないでしょう。

ここでは、ビッグデータの定義、基礎知識から活用方法、メリット・デメリットまで、ビッグデータの概要をまとめてご紹介します。

1.ビッグデータ (Big Data) とは

ビッグデータ（Big Data）とは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような膨大なデータ群のことです。明確な定義があるわけではなく、企業向け情報システムメーカーのマーケティング用語として多用されています　IT用語辞典より抜粋

一般的に、ビッグデータはVolume (量)、Velocity (速度)、Variety (種類)、Value（価値）の４つのVにより表されます。

Volume (量)

ビッグデータの「ビッグ」はそのデータの量を表しています。ビッグデータでは、密度が低く、構造化されていないデータを大量に処理しなければなりません。データ量の単位は数十テラバイトの場合もあれば、数百ペタバイト(1ペタバイト=1024テラバイト)に及ぶことさえあります。

Velocity (速度)

速度とは、データが受け取られ、処理されるまでの高速な速度のことです。さまざまなサービスやメディア、センサーなどから得られる膨大な量のデータをほぼリアルタイムで処理する必要があります。

Variety (種類)

種類とは、利用できるデータが多様であることを指します。従来のデータは構造化されていましたが、ビッグデータの普及とともに、テキスト、音声、動画などの構造化されていない新しいデータの種類が増えています。

Value（価値）

データには固有の価値があります。しかし、それもその価値が発見されなければ意味がありません。同じく重要なのが、そのデータがどのくらい信頼できるかということです。ビッグデータに価値を見出す上で重要なのは、その分析だけではなく、検出プロセス全体です。

2．ビッグデータの活用事例

2.1.金融業での活用

金融業はビッグデータが長年活用されている業種の一つです。

• パーソナライズされたサービスの提供
• クラスタリングを活用したポートフォリオの最適化

2.2．流通・小売業での活用

流通・小売業ではビジネスチャンスを発見するために、ビッグデータが活用されています。

• 売上・顧客データを活用したマーケティング活動の最適化
• 効率的な供給を実現するための需要分析

2.3. 製造業での活用

製造業はIoTの導入が進んでおり、その中でビッグデータの活用も盛んにおこなわれているのが特徴です。主な目的としては生産性の向上や品質管理に活用されています。

• 工場設備の稼働状況の把握
• 予実管理

2.4. 農業での活用

農業は第一次産業として、人の経験則や勘に頼る部分が大きかった分野です。安定的な生産とナレッジの共有のために下記のような取り組みが行われています。

• IoTセンサーを用いて現実の気象状況を測定し、生産計画を可視化する
• 気象データからリスクを予測して被害を抑える対策をする
• 既存農家の経験をデータ化して新機能業者に提供する

2.5. 公共事業での活用

政府の公共事業でもビッグデータの活用が進んでいます。

• 地域・領域の課題を発見し政治判断の材料として活用
• 行政が保有しているデータを民間に開放

2.6. 教育での活用

教育業とビッグデータも相性がよい組み合わせです。

• パーソナライズされた教育の提供
• 学生一人ひとりの特性の把握
• 教材の最適化・改善

３．ビッグデータ活用のメリットとデメリット

3.1．メリット

リアルタイム性の高さ

生成・取得場所ごと、また利用部署ごとに形式もバラバラに散らばっていた膨大なデータをビッグデータとして集約、迅速に処理することで、従来のデータは、単一のデータであっても収集してから分析を行うという手順を踏むため、リアルタイム性は低く、複数データを統合するとなれば、さらに時間も手間もかかりました。

ビッグデータはオンラインで複数個所のさまざまな種類のデータを収集して瞬時にデータの更新・分析が行われ、リアルタイム性が高いというメリットがあります。

新規ビジネスなどが発掘できる

BIツールなどを用い、膨大なデータの中から有益な情報を発掘するデータマイニングを行うことにより、データ同士の関係性が発見され、思いもよらなかった示唆を得ることが期待できます。

抱えていた課題を解決したり、新しいビジネスや手法、施策などを導き出すヒントにつながる発見が可能になります。

精度の高い効果測定（検証）ができる

データマイニングによって示唆を得られたら、これを元に新たな施策を企画することになるでしょう。

この施策を実行した後は、効果測定（検証）を行う必要がありますが、これもビッグデータを分析することで可能です。つまり、仮説を検証する分析も、仮説から示唆を発見するデータマイニングも、ともにビッグデータを活用すれば可能になるということです。

3.2.　デメリット

匿名データでも個人が特定されてしまう

一方、ビッグデータ活用にはメリットだけではなく、デメリットも存在します。それは、膨大なデータから関連性のある情報を突き合わせることで、匿名データから個人を特定できてしまうという点です。

これは、ビッグデータを活用してマーケティングなどの精度を高めようとする企業側というより消費者にとってのデメリットですが、こうした問題が広がり、法規制が厳しくなることで、活用幅が狭まりかねません。

ビッグデータを利活用する企業には、個人情報保護法を始め政府から示されるガイドライン等に沿い、データを慎重に取り扱う心構えが求められます。

４．まとめ

今回はビッグデータの各業界の活用事例や、活用のポイントなどを解説してきました。

ビッグデータには価値がありますが、人間側で適切に扱えないと意味がありません。ぜひビッグデータを活用して商品やサービスのビジネスチャンスを広げたり、課題解決を行ったりしてみてみましょう。

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