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ビッグデータを理解しよう!基礎知識から活用事例までまとめて紹介

最終更新日:2022/08/08

ビッグデータの基礎と活用法

現代ではビッグデータによって、さまざまな情報分析や活用が可能になったといわれています。しかし、ビッグデータとは具体的に何を指し、どのように活用できるのかというと、疑問に思うこともまだ多いかもしれません。

今回はビッグデータとは何か、ビッグデータによって何ができるのかといった基礎知識から活用事例や活用の課題まで解説します。

■ビッグデータとは

ビッグデータとは、さまざまな種類・形式の大量のデータのことをいいます。明確な定義はありませんが、「Volume(量)」「Variety(多様性)」「Velocity(速度)」の3つのVが高いレベルであることが特徴です。

総務省によれば、ビッグデータは、以下の4つに分類できるとされています。

  • 国や地方公共団体が提供する「オープンデータ」
  • 暗黙知(ノウハウ)をデジタル化・構造化したデータ
  • M2M(Machine to Machine)から吐き出されるストリーミングデータ
  • 個人の属性に係る「パーソナルデータ」

参照:総務省「情報通信白書(平成29年版)」

■ビッグデータを構成するデータの種類

ビッグデータに含まれるデータには、構造化データ・半構造化データ・非構造化データの3種類があります。

  • 構造化データ
  • 非構造化データ
  • 半構造化データ

構造化データとは、データに対してあらかじめ定義づけがおこなわれ、すぐに利用できるように特定の形式で整えられたデータのことです。

これに対して非構造化データとは、まったく規則性のない、構造化されていないデータをいいます。自由記述のテキストデータだけではなく、音声や動画、画像、SNSへの投稿内容も非構造化データです。規則性がないため本来は分類や分析が難しいものでしたが、技術の進歩によって迅速に分類や分析ができるようになったことで、ビジネスにも活用され始めました。

そして、構造化データと非構造化データの間にあたるものが半構造化データです。構造、形式が完全に決められてはいないが、少し手を加えれば分類でき、構造化データとして扱うことができるようになるデータの状態をいいます。

■ビッグデータが注目される理由

日本でビッグデータが注目されるようになったきっかけは、平成24年度(2012年度)の総務省の「情報白書」にてビッグデータの重要性に言及されたことにあります。

その後、IoTAI技術の発展や普及、データ活用に関する法整備が進められたことでビッグデータの活用が進んでいきました。平成29年度(2017年度)の総務省の「情報白書」では「ビッグデータ利活用元年の到来」と紹介されています。

ビッグデータはビジネスの世界だけでなく、医療や防災など多様な分野で活用できるため、今後ますます注目度は高まっていくでしょう。

参照:総務省「情報通信白書(平成24年版)」
総務省「情報通信白書(平成29年版)」

■ビッグデータの代表的な活用分野

ビッグデータは現在、さまざまな分野で活用が進められています。ここでは、ビッグデータの代表的な活用分野について解説します。

●予測

ビッグデータには膨大な量のデータが含まれていますが、そのデータを分析することで、人の行動や売れ行きといった傾向を割り出すことができ、高精度な予測をおこなうことができます。

たとえば季節、天候、気温といったデータから、その時期によく売れる商品がどんなものかを予測することが可能です。予測ができれば、あらかじめ商品を製造する、仕入れる、プロモーションをかけるといった準備ができます。

反対に売れないものを無駄に製造する、仕入れてしまうといったミスが減れば商品の廃棄やロスも減らすことが可能となり、企業の業績アップ、環境への配慮にもつながるでしょう。

●意思決定

企業は常に何かしら課題を抱えており、課題解決のための意思決定を必要としていますが、従来は限られたデータを基に、できるだけ課題解決に近いと思われる方法を経験則から選択しなくてはなりませんでした。

しかし、ビッグデータを活用することで、企業はデータに裏付けられた、より精度の高い意思決定をすることができるようになりました。このように、経営やビジネスにデータ分析を活かすことを、データドリブンと呼びます。

●ニーズの把握

ビッグデータからは、顧客がどのようなことに興味があるのか、また企業の商品やサービスに対して顧客がどのように感じているか、といったさまざまなことがわかります。

ビッグデータをしっかりと分析すると、詳細な顧客理解、さらにはニーズの把握につながるのです。たとえばコンビニでは、どの店で、いつ、何が売れたかをデータ化し、データを基に仕入を管理することで、より売れやすい環境を作ることができます。

データ分析の結果を基にマーケティング施策をおこなうことで、顧客のニーズにあったサービスや商品を提供でき、顧客満足度の上昇、リピーターの獲得、企業の業績アップといった結果を生み出すことができるでしょう。

■ビッグデータ導入の手順

ビッグデータを導入するには、まず分析の元となるデータを収集し、蓄積をおこなうことが必要となります。

収集・蓄積したデータは情報整理をおこない、可視化することが大切です。これらを元にデータ分析をし、その結果から施策を決め、実行にうつします。

施策をおこなった後も、データの収集と分析は続けていかなくてはなりません。さらに施策についても成果を分析し、新しい分析結果と照合して、改善すべき部分を見出して施策に反映させていくことが重要です。

■ビッグデータ活用の課題

ビッグデータは幅広い分野で活用できますが、ビッグデータ活用にあたっては課題も複数あります。いずれも、ビッグデータが活用できるようになった時代ならではの課題といえるでしょう。どのような課題があるのか、それぞれについて詳しく解説します。

●スキルを持った人材の不足

まず課題のひとつは、ビッグデータを分析、活用する人材が不足していることです。

ビッグデータを分析するには、情報科学を駆使したスキルが必要になります。膨大な量のデータを適切に分析することで、初めて課題解決のために活かすことができるのです。

そのため、データ分析などのスキルを持った人材が各所で必要とされていますが、実際にはレベルの高いデータサイエンティストやそれに準ずる人材は常に不足しており、大きな課題となっています。

●セキュリティ対策

近年、ビッグデータの普及とともに注意喚起がおこなわれているのが、ビッグデータの利用に伴うセキュリティ対策です。

ビッグデータのなかには、街中に設置されたカメラやセンサーによって個人が撮影された画像データや、Cookieを利用して取得される個人のブラウジング履歴などの個人情報も多く含まれています。

社内におけるアクセス権限の見直し、データベースとインターネットとの接続など、こうしたパーソナルなデータをどう扱うかといった点は今後の大きな課題となるでしょう。

●保守管理・運用コスト

ビッグデータは大変膨大なデータ量になるため、これらのデータを保管し、さらにスムーズに活用できるだけのシステムや人材が必要です。自社でシステムを構築し、保有するのであれば、運用コスト、保守管理のコストを負担しなければなりません。

保守管理や運用、データ分析を、他社に依頼する方法もあります。このケースであれば自社でのシステム構築や保守管理をする必要がありません。メリット、デメリットは目的によって変わるため、コストを意識しながら自社に最適なビッグデータの導入方法を検討しましょう。

■AIとビッグデータの関係

ビッグデータの普及は、AIの活用と深く関わっています。

AIは膨大なデータを蓄積することによって、その場その場で適切な答えは何かを自分で考えて答えを導き出すことができるシステムです。人間の知能にきわめて近いといわれますが、能力を発揮するためにはデータの蓄積が必要不可欠となります。

ビッグデータが増えることで、AIに蓄積することのできるデータ量が増加し、AI技術の発展にもつながることが予想されています。

たくさんのデータに基づいてAIが機械学習やディープラーニングをおこなうことで、AIの判断がより正確になるなど、ビッグデータはAIの発展にも大いに影響してくるでしょう。

■ビッグデータ×AIの事例

ビッグデータをAI技術に活用している事例は既にたくさんあります。今回はその中から、4つの事例を紹介します。

●消費者のニーズの分析

ビッグデータの解析やAIを活用することで、消費者のニーズの分析に活用することができます。

楽天では自社がもつ大量の顧客データを基盤に、消費者ニーズを分析するDXソリューションツール「Marketing View Premium」を提供しています。

「Marketing View Premium」では、1億を超える楽天の会員データから、小売店、飲食店に求められているニーズを分析。

POSデータなどのオフラインのデータからでは、店舗ごとの消費者ニーズに特化した分析が難しいという課題がありましたが、ビッグデータ解析やAIを活用することで、小売・飲食店の商圏における消費者ニーズを分析し、店舗の品揃え、価格設定、集客などの改善点を定量的なデータとして可視化できるようになりました。

●トレンド予測やメディア分析

ビッグデータは、トレンド予測やメディア分析にも用いられています。

プレスリリース配信サービスを提供するPR TIMESでは、自社で掲載しているプレスリリースやWebニュース記事等のビッグデータをAI解析し、科学的な分析に基づいたトレンド予測、メディア分析を行っています。

大量のデータから記事やキーワードを抽出し、AIで分析することで、トレンドの把握やキーワード提案、配信タイミングの検討に活用が可能です。

特定のキーワードと合わせてよく使われている単語も抽出することもできるため、プレスリリースの作成やメディアごとの特色に合わせたアプローチの検討にも役立つでしょう。

●リアル人流モニタリング

位置情報に関連するビッグデータが活用されたのが、クロスロケーションズが提供する「リアル人流モニタリング」です。

ユーザーは任意の場所についてリアルタイムの人出を知ることができるだけでなく、過去の任意の時点でどのような人がその場を通過したのか、年代や性別とあわせて確認することができます。

人出や人流の情報は店舗運営者、不動産関係者、マーケティング関係者などをはじめさまざまな領域・業界での活用が期待されています。

例えば、人流の分析によって需要予測ができれば、飲食店や小売店でも需要が多いと予想されるときにあらかじめ商品を用意しておくことも可能です。

さらに人通りの多い場所に店舗の場所を決めたり、効果的な広告を打ち出すヒントにしたりと、さまざまな使い方ができるでしょう。

●災害時の避難情報発令をサポート

ビッグデータやAIを災害対策に活用しようという動きも活発化しています。株式会社Specteeは名古屋市の「行政課題を解決する実証プロジェクトに取り組む企業」として採択され、災害時の避難情報発令をサポートするAIシステムを開発しました。

このAIには、過去の避難情報発令に関連するデータが読みこまれており、さらにSNSの投稿や、河川のリアルタイムの状況を読み込むことで、より正確性のある避難指示発令をサポートできるようになっています。

これまで避難指示のような災害時対応は、担当部署の経験則によっておこなわれていましたが、AIを活用することで、災害時対応の判断が属人化することもなく、余裕のある災害対応につながるでしょう。

■データをビジネスに活用しよう

ビッグデータは今や、さまざまな分野で活用されています。ビッグデータが活用できれば、顧客が何を求めているかを分析し、ニーズにあったサービスや商品を提供することで顧客のファン化、業績のアップなどが見込めるでしょう。

ビッグデータの技術はこれからさらに多様な分野・用途で利用され、とりわけビジネスの分野では今後ますます重要性を増すようになっていくことが予想されます。ぜひビッグデータを活用し、的確なビジネス施策の実現を目指してください。

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