ビッグデータとは？特徴やメリット・活用事例をわかりやすく解説

最終更新日:2024/02/08

ビッグデータとは、人間が全体を把握することが困難な巨大なデータのことです。近年、ビッグデータは社会情勢の変化や技術の進歩によって、ますます注目されています。本記事では、ビッグデータの定義や種類、活用や事例についてわかりやすく解説します。

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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。

また、近年では、「Veracity（正確性）」を4つ目のVとして拡張した「4V」によって特徴付けられているとも言われています。

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）」

ビックデータの特徴

先ほど説明したビッグデータの特徴である4Vについて、もう少し詳しく解説します。「Volume（量）」については、ビッグデータは従来型のデータと比べて膨大な容量を持ち、その規模は数テラバイトから数ペタバイトにおよびます。

「Variety（多様性）」に関しては、ビッグデータはテキストデータだけでなく、音声や画像、動画、位置情報、ログファイルなど多種多様なデータが対象です。「Velocity（速度）」については、ビッグデータはスピーディーにデータを収集・解析し、ビジネスに活用していくことが求められます。

そして「Veracity（正確性）」に関しては、ビッグデータからビジネス価値を適切に創出するうえでは、正確なデータを集めることが重要です。

ビッグデータを活用している身近な例

ビッグデータは、予測や意思決定・ニーズの把握といった場面で使用されることが多いです。たとえば、企業はビッグデータを活用することでデータドリブンな意思決定を行うことができ、より正確な顧客ニーズの把握などが可能になります。

ここでは、ビッグデータを活用している身近な例として、以下の3つを紹介します。

• Nシステム
• 防犯カメラ
• 交通系ICカード

Nシステム

Nシステムは、「自動車ナンバー自動読取装置」のことです。警察が設置した監視システムであり、Nシステムでは膨大な量の自動車ナンバーをビッグデータとして保持しています。

走行中の自動車ナンバーとNシステムで管理している自動車ナンバーを照合することで、ドライバーへの警告や犯罪捜査などに活用できます。

防犯カメラ

防犯カメラもビッグデータの身近な活用例です。防犯カメラは、防犯目的としてだけでなく、ビッグデータを収集するための手段としても利用できます。

たとえば、店舗に入店する人の性別や年齢層などを分析し、ビッグデータとして蓄積することで、メインとなる顧客層を特定することが可能です。また、「どの棚の商品が多く取られているか」「棚に戻されやすい商品はどれか」といった顧客や商品に関するデータも集めることができます。

このような顧客情報をビッグデータとして蓄積することで、より効果的なマーケティング活動につなげられます。

交通系ICカード

ビッグデータを活用している身近な例としては、交通系ICカードも挙げられます。交通系ICカードは、電車やバスの運賃の支払いを効率化するだけでなく、消費者の移動情報や購買情報をビッグデータとして収集できます。

交通系ICカードを通じて、「どの駅で」「どの商品が」多く買われているかなどのデータを集めることができ、駅ナカ店舗の効率的な出店戦略などに役立てることが可能です。

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

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。

ビッグデータの構造化データは、企業や組織にとって重要な情報源となります。具体的には、顧客の購買履歴やデモグラフィック情報、在庫管理や販売データなど、ビジネス上のさまざまな分野で利用可能です。

たとえば、構造化データを分析することで、企業は顧客嗜好や需要予測をおこない、適切なマーケティング戦略が立てられます。また、製品の品質管理や在庫管理においても、生産ラインや在庫の最適化が可能になります。

非構造化データ

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。

ビッグデータの非構造化データは、従来の構造化データとは異なり、形式化されていない大量の情報です。具体的には、音声データ、画像データ、テキストデータ、ソーシャルメディアの投稿やコメントなどがあります。

このような非構造化データは、従来の分析手法では扱いづらく、処理に時間がかかることが多いですが、その分析手法が進化したことで、活用が進んでいます。たとえば、テキストデータの分析では、自然言語処理技術を使い、文章内のキーワードの抽出や感情分析が可能になりました。また、画像データの分析では、機械学習技術を用いた画像認識により、顧客の購買行動の予測や製品の品質管理などに活用されます。

これらの非構造化データの分析は、ビジネス上の意思決定やマーケティング戦略に活用できます。

半構造化データ

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。ビッグデータの半構造化データは、構造化データと非構造化データの中間的な形態をとる情報です。具体的な例としては、WebページのHTML、ログファイル、XMLファイルなどがあります。

このようなデータは、構造化データに比べて自由度が高く、非構造化データに比べて処理が容易なため、さまざまな分野で活用されています。たとえば、WebページのHTMLからのデータ抽出により、Webサイトの改善点を把握したり、競合情報の収集が可能です。また、ログファイルの解析により、サイトのトラフィックや利用状況の分析ができます。XMLファイルの解析により、製品情報の一元管理や配送管理の最適化も可能です。

これらの分析結果は、ビジネス上の意思決定や業務改善に役立ちます。

ビックデータの活用で得られる効果

ビッグデータのメリットとしては、主に以下の3点が挙げられます。

• データ分析の精度が高い
• リアルタイムでデータを分析できる
• ユーザーエクスペリエンス(UX)の質が向上する

データ分析の制度が高い

ビッグデータの活用により、データ分析の精度が高まります。たとえば、顧客の嗜好や需要予測、製品品質管理などの分野において、高精度なデータ分析ができると、効率的な業務運営や収益の最大化につながります。

また、市場動向や競合情報の収集・分析にも役立ちます。さらに、ビッグデータを活用した分析により、製品やサービスの改善点や新しいビジネスモデルの発掘が可能です。これらの効果により、企業は競争力を強化し、よりよい成果が得られます。

リアルタイムでデータを分析できる

ビッグデータの活用により、リアルタイムでデータを分析できるようになります。たとえば、IoTデバイスからのデータやソーシャルメディアからのデータをリアルタイムで分析することで、顧客ニーズやトレンドを即時に把握できます。これにより、迅速な対応やサービスの改善が可能になり、企業競争力の強化につながります。

また、リアルタイムでデータを分析することで、異常検知や危機管理などのリスクマネジメントも可能です。ビッグデータのリアルタイム分析をおこなえば、製品やサービスの品質向上、新しいビジネスモデルの発見など、新たなビジネスチャンスも生まれます。これらの効果により、企業はより迅速かつ正確な意思決定をおこない、競争優位性を獲得できます。

ユーザーエクスペリエンス(UX)の質が向上する

ユーザーエクスペリエンス（UX）とは、製品やサービスを使用する際にユーザーが感じる全体的な印象や体験のことを指します。UXは、ユーザーが製品やサービスを使用する際に得る感情、思考、態度、行動、そして直感などの要素を総合的に考慮したものです。

UXの質を向上するためには、ユーザー目線に立った直感的な製品の操作性を提供することなどが求められます。そして直感的な操作性を実現するうえでは、ビッグデータの活用が重要です。ビッグデータを活用することで、顧客が操作で迷う箇所などのデータを収集・分析でき、顧客の振る舞いを理解したうえで製品やサービスの改良につなげられます。

UXの質を向上してユーザーによい体験を与えることで、顧客の満足度やロイヤルティを向上させられるため、競合優位性を獲得できます。また、ユーザーによい体験を与えられれば顧客となり、製品やサービスを頻繁に使用するようになるため、ビジネスの成長にもつながります。

ビッグデータの課題・デメリット

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です。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を補う必要がある

ビッグデータ活用における課題の一つに、スキルを持った人材の不足があります。ビッグデータを活用するには、データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習、ビジネス知識などの高度なスキルが必要です。

しかし、これらのスキルを持った人材は限られており、企業が求める人材を確保することが困難である場合があります。また、データ分析や機械学習に必要なツールや技術は常に更新されており、スキルを持った人材を継続的に教育する必要があります。

このような課題を解決するには、企業は人材育成に注力する必要があります。たとえば、社内での研修や外部の専門的な講座への参加などを通じて、従業員のスキルアップが図れます。また、データ分析や機械学習に特化した大学院プログラムや専門学校などの教育機関もあります。さらに、クラウドサービスの利用やアウトソーシングによって、スキルを持った人材の不足を補うことも可能です。

セキュリティ対策

ビッグデータ活用における課題の一つに、セキュリティ対策があります。ビッグデータには、個人情報や機密情報などの重要なデータが含まれるため、不正アクセスや情報漏洩などのセキュリティリスクについて把握しておきましょう。また、ビッグデータを扱うには、多数の端末やサーバーが関連しており、管理や監視が困難になることも課題です。

このような課題を解決するには、セキュリティ対策に重点を置く必要があります。たとえば、データの暗号化やアクセス制限などのセキュリティ機能の導入や、不正アクセスや攻撃を検知するための監視システムの導入などが効果的です。また、社員に対してセキュリティ教育をおこない、情報漏洩や不正アクセスなどのリスクを軽減することも重要です。さらに、外部のセキュリティ専門家を活用することで、セキュリティリスクの評価や対策の策定をおこなえます。

保守管理・運用コスト

ビッグデータ活用における課題の一つに、保守管理・運用コストがあります。ビッグデータは膨大な量のデータを扱うため、大量のストレージや高性能なサーバー、ネットワーク機器などが必要です。また、データの収集や分析、加工、整理、保管などの運用管理も忘れずおこないましょう。

これらのコストは、ビッグデータの規模や種類によって異なります。また、ビッグデータの変化や増加に対応するには、コストが増大するケースもあると考えられます。

このような課題を解決するには、ビッグデータの運用や保守管理に特化したツール・システムを導入することが効果的です。また、クラウドサービス・マネージドサービスを活用することで、コストの削減やリソースの最適化が可能になります。さらに、自動化や効率化の取り組みにより、作業時間やコストも削減できます。

ビックデータの分析方法

ここでは、ビッグデータの分析方法について説明していきます。主な分析手法は以下のとおりです。

• クロス分析
• ロジスティック回帰分析
• アソシエーション分析
• クラスター分析
• 決定木分析
• 主成分分析

クロス分析

クロス分析は、ビッグデータの分析方法の一つで、2つ以上の変数を同時に分析し、それらの変数間の関係性を明らかにする統計手法です。クロス分析により、大量のデータからパターンを見い出し、傾向について分析できます。

クロス分析の特徴として、データの総合的な分析が可能であることや、異なる変数間の相関関係を明らかにできることが挙げられます。また、ビッグデータの分析に適しているため、効率的に処理できると考えられます。

具体的には、市場調査、顧客分析、商品分析、マーケティング戦略の立案などに活用されます。ビッグデータを分析するには、クロス分析以外にも多くの手法がありますが、問題や目的に応じて適切な方法を選択する必要があります。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、ビッグデータの分析方法の一つで、ある事象が発生する確率を求めるための統計的手法です。

ロジスティック回帰分析は、説明変数と目的変数との関係を分析し、目的変数が2値である場合に適用されます。たとえば、ある商品を購入するか否かを予測する際に使用されます。

ロジスティック回帰分析の特徴は、確率を求めるための手法であるため、確率的な予測が可能なこと、説明変数の影響度を詳細に分析できることです。また、ビッグデータの分析に適しており、多数の説明変数がある場合でも、膨大なデータ量を効率的に処理できます。

具体的には、金融やマーケティング分野において、顧客の購買行動や契約の継続確率の予測に活用されます。また、医療分野では、疾患の発症確率の予測にも使用可能です。ビッグデータの分析においては、適切な分析手法を選択することが求められます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、ビッグデータの分析方法の一つで、2つ以上の商品やサービスがどのように関連しているかを分析する統計手法です。

アソシエーション分析では、大量のデータから商品やサービスの購買パターンを分析し、顧客の嗜好・行動傾向が把握できます。具体的には、顧客がどの商品を同時に購入しているか、どの商品がよく一緒に購入されているかを分析できます。

アソシエーション分析の特徴は、関連性のある商品やサービスの発見が可能であること、大量のデータを扱えることです。また、顧客の購買行動を理解すれば、効果的なマーケティング戦略の立案や商品のセット販売などに応用できます。

具体的には、小売業界やオンラインショッピングサイトなどで、顧客の嗜好・購買行動を分析する際に使用されます。

クラスター分析

クラスター分析は、データを似た性質グループに分類する手法の一つで、主にクラスタリングとして知られています。ビッグデータの分析においては、グループ分けをすることで、データの性質や傾向が把握できます。

クラスター分析は、特徴空間において、各データの特徴量を用いてデータを分類する手法です。分類方法には、階層型クラスタリングや非階層型クラスタリングなどがあります。階層型クラスタリングでは、類似度を基に階層構造を構築し、データのグループ分けをおこない、非階層型クラスタリングでは、あらかじめグループ数を決定し、各データをグループに分類します。

クラスター分析の特徴は、類似した特徴をもつデータをグループ化できること、データ間の関係性を可視化できることです。また、グループ化されたデータを解釈することで、データの傾向や特徴が把握できます。具体的には、マーケティングやセグメンテーション、画像処理や音声認識などに利用されます。

たとえば、ビッグデータを活用したマーケティング分析では、顧客をグループ分けすることで、顧客の嗜好や購買傾向を理解し、ターゲティングの精度が高められます。クラスター分析は、ビッグデータの分析において有用な手法の一つです。

決定木分析

決定木分析は、データを木構造に分類する手法の一つで、特に分類問題に適用されます。データを分類するための規則を学習することで、新しいデータが分類できます。決定木は分かりやすく可視化しやすいことが特徴で、分析結果の解釈性が高いのが利点です。

具体的には、医療診断や商品分類、金融の信用リスク分析などに利用されます。決定木分析をおこなうことで、ある条件のもとでどのような結果が生じるかを予測できるため、分析結果がビジネスの意思決定に役立ちます。また、決定木を複数作成してランダムフォレストを構築することで、より高い精度の予測モデルを構築することも可能です。

主成分分析

主成分分析は、複数の変数から構成されるデータを、少ない数の主成分に圧縮することで、データの特徴を捉える手法です。主成分は、元の変数を組み合わせた新しい変数であり、各主成分が表す情報は、もとの変数よりも独立しているという特徴があります。

主成分分析は、特に大量のデータを処理する場合に有効であり、データの次元を削減し、情報を圧縮して扱いやすくすることが可能です。具体的には、マーケティング分析や金融リスク管理、画像解析などに利用されます。主成分分析を用いることで、データの特徴や構造を理解できるため、ビジネス上の意思決定に役立ちます。

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ます。

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ちます。

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ます。

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ります。

データをビジネスに活用しよう

ビッグデータの分析は、現代のビジネスにおいて不可欠な要素となっており、多くのITソリューションが登場しています。

しかし、導入にはコストやセキュリティ対策、プロジェクト体制の構築などの課題が山積みです。最善の導入方法を見つけるには、専門企業に相談することが有効といえます。自社をデータドリブンな組織にするためにも、ビッグデータを活用することの重要性を理解し、専門家と協力して解決策を見つけることが必要です。

ビッグデータを上手に活用することで、企業の成長を促進してみてはいかがでしょうか。

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