現代のビジネスシーンで頻繁に耳にする「ビッグデータとは」、その定義や意味について、最新のデータが医療や産業といった分野で日本の企業に注目されている点から、具体的には何を指すのでしょうか。この記事では、初心者でも理解できるようにビッグデータとは何かを簡単に解説し、AIを活用した最新の事例を交えながら、みなさんが抱える課題を効果的に解決するためのヒントを提供します。
目次
ビッグデータとは？
ビッグデータとは、最新のIT技術によって網羅された結果、人間では到底把握できない膨大なdata群であり、初心者向けにその定義や意味をわかりやすく解説し、医療や産業分野での活用が期待されています。
ビッグデータを特徴付ける基礎的な分類として『4V』という概念が存在し、『Volume』『Variety』『Velocity』『Veracity』の4つのVが、データの構造や運用効果を示す重要なポイントとして解説され、企業や法人によるビジネス活用の背景と展望を定義する上で参考とされています。
※非構造化データ：データベース化しにくいため検索や集計、解析が難しいデータ
身近なビッグデータの例
- ソーシャルメディアの書き込み
- ウェブ上で配信される音声や動画
- ECサイトやブログの履歴
- GPS、ICカードなどの利用で蓄積されるセンサーデータ
- 企業の販売管理システムで蓄積される取引明細
- ウェブサーバー上で自動的に生成されるアクセスログ
- オフィスのPCで作成される文書やメール
- CRMシステム等で管理されるDM販促・会員データ
概念としてのビッグデータはイメージを掴みにくい部分があるかもしれませんが、実は身近に多くあります。
・ビッグデータとは、わかりやすく解説された定義に基づく、日常生活に潜む基礎知識の例です。
・ソーシャルメディア上の書き込みは、AIを活用してデータを簡単に集計し、最新の情報を把握できる重要な情報源となっています。
・ウェブ上で配信される音声や動画は、IT技術とAI解析の導入により、顧客のニーズを把握し、産業全体の活用効果を高める情報として注目されています。
・ECサイトやブログの履歴は、AIを活用してデータを分類し、顧客の購買パターンを把握するための基礎的な情報として利用されています。
・GPSやICカードの利用で蓄積されるセンサーデータは、IoT技術と連携し、データを効率的に集計することで、産業における活用メリットをもたらす基礎情報となっています。
・企業の販売管理システムで蓄積される取引明細は、ITとAI技術を活用してデータが自動的に集計され、顧客の購買傾向を把握するための有用な情報となっています。
・ウェブサーバー上で自動的に生成されるアクセスログは、ITを活用してデータを簡単に集計し、最新のセキュリティ対策と顧客ニーズの把握に寄与する情報源となっています。
・オフィスのPCで作成される文書やメールは、総務省のガイドラインに沿ってITを活用し、関連情報が安全に管理されることで業務効率化に寄与しています。
・CRMシステム等で管理されるDM販促・会員データは、AIを活用してデータの傾向分析が行われ、顧客のニーズ把握や販売戦略の予測に寄与する基礎情報となっています。
例えば、ソーシャルメディアのユーザーが書き込む投稿やプロフィール、動画配信サイトに投稿される音声や動画、ECサイトやブログページを見た際に記録される履歴もビッグデータです。ウェブサーバー上で自動的に生成されるアクセスログは、ログデータとも呼ばれており、システム障害が発生した際などに原因を突き止めるために使用されます。
ビッグデータを使ってできること
- 未来予測
- 顧客満足度の向上
- イノベーション
ビッグデータを使ってどのようなことができるのでしょうか。ここでは、「未来予測」、「顧客満足度の向上」、「イノベーション」の3つの観点でできることについて解説していきます。
●未来予測
ビッグデータを活用すると、膨大な過去のデータをもとに精度の高い未来予測を立てることが可能です。
例えば、商品やサービスの需要予測を行えば、在庫や製造量を過不足なく適切に管理できるので、無駄なコストの削減や業務効率化につな
がります。他にも、人流の予測、事故や犯罪の予測、自然災害の予測などにも応用できるでしょう。
AI(人工知能)技術と組み合わせれば、より詳細な予測を立てることもできます。
●顧客満足度の向上
顧客行動のビッグデータを収集・分析することで、顧客満足度の改善につながります。さらにはインターネットとつながったモノであるIoTと組み合わせることで、よりユーザビリティや顧客満足度を高めることも可能です。
ビッグデータにより高精度かつスピーディーに、顧客活動を分析し、事業における課題を発見できるため、マーケティング戦略の手法としても注目されています。
●イノベーション
ビッグデータを分析することで新しいアイデアを生み出すことやイノベーションにつながります。
例としては、製品開発やその工程におけるイノベーションなどです。ビッグデータの利用目的として、業務の改善だけでなく、その後の新サービス開発までを意識した取り組みは増加傾向にあります。国や地方公共団体が提供する「オープンデータ」と組み合わせることで、この流れは一層加速できるでしょう。
ビッグデータ活用のメリット
- 精度の高い情報を目的に活かせる
- リアルタイムの情報を目的に活かせる
- 各部門に散在するデータを一元管理できる
- 意志決定のスピードが早くなる
膨大な情報量を持つビッグデータに基づいた分析ができれば、従来よりも高い精度での予測が可能です。また、ビッグデータの普及にともなって分析技術も進化したことで、データをリアルタイムで処理し、見える化できるようにもなりました。
さまざまなビジネスシーンにおいて、直感的な意思決定ではなく、データに裏付けられた論理的な意思決定を行えるようになるので、業務のスピード感も上がるでしょう。
ビッグデータ活用のサイクル
ビッグデータ活用にはいくつかのステップをともなうサイクルがあります。ここからは、それぞれの役割について解説していきます。
●収集・蓄積
ビックデータを活用するためには、まず情報元となるデータを収集しなければなりません。まずは自社システム、製品のIoTやWEBサーバ
などでビッグデータを収集、蓄積しましょう。４つのVに沿って目的のために必要なデータを集めることが大切です。
データを漏れなく収集し、安全に蓄積するためにシステムを構築するのもおすすめ。外部サービスへ委託する方法もあります。
●可視化
収集・蓄積したデータは整理し、分析できるよう可視化する必要があります。データを客観的に把握するためには欠かせない工程です。
まず最終的に「何を知りたいか」を明確にしてから作業を行うことが大切です。
蓄積・収集同様に、外部サービスに委託する方法もあります。
●分析・解析
可視化されたデータをついに分析、解析します。分析する際は、順位や最大・最小価値などの「定量分析」と、変化や傾向などの「定性分析」の両方を行いましょう。
できるだけ正確な予測や傾向を出すためには、数字と論理を明確にした分析・解析が必要です。外部に委託する方法もありますが、まず「何を得たいか」を明確にし、目的に相応しい分析・解析手法をとりましょう。
※収集、可視化、解析を行い意思決定に使える状態のデータにすることを「データドリブン」といいます。
●意思決定
データの分析・解析結果から得られた知見をもとに、新たな施策や戦略の策定、変更を検討します。実際のプロジェクトに起こしていくには、分析結果を客観的に見つめることが大切です。意思決定の際に客観的な視点で分析結果を確認するためにも、データの可視化はしっかり行っておきましょう。
意思決定によって施策を変更したら、そこから得られるビッグデータにより再び活用のサイクルを回します。
ビッグデータ活用における注意点
うまく活用できれば大きな利益を生み出すビッグデータですが、いくつか気を付けるべきポイントもあります。具体的にどのような点に注意すべきかを解説していきます。
- 管理・運用
- 専門技術者の確保
- セキュリティ対策
●管理・運用
ビッグデータは一般的に企業における複数の部門にまたがるデータです。各部門に個別に散在するデータを一元管理、運用するシステムが欠かせません。データ容量は膨大なため、サーバーにしてもクラウドにしても費用がかかることを念頭に置いておきましょう。さらに、管理・運用を行う人件費も必要です。無駄なコストをかけないためにも、保守管理・運用の方針を明確にしておくことが大切です。
データは蓄積してこそ活用されます。長期運用を念頭に、予算立てや仕組みづくりを行いましょう。
●専門技術者の確保
ビッグデータを活用するには「収集・集積」「可視化」「分析・解析」の各ステップにおいて、専門の技術者を確保する必要があります。
解析結果を意思決定に反映するための知見を持つ理想的な人材を見つけるためには、ある程度のコストも覚悟しましょう。
しかし専門の技術者の需要は高まる一方で、常に不足している状態があります。採用はもちろん、人材育成も視野に入れながら、ビッグデータを扱える人材を確保しましょう。外部に委託して、専門家に人材育成をお願いする方法もあります。
●セキュリティ対策
パーソナルデータはビッグデータとして利用価値が高い一方で、個人情報保護の法律を遵守した厳重なセキュリティ対策を求められます。
パーソナルデータには個人を特定できてしまうような氏名や生年月日の情報だけでなく、Web上の検索履歴や位置情報、クッキーなども含まれるので注意しましょう。匿名化したパーソナルデータを使用する、事前にプライバシーポリシーを提示するなどの対策が効果的です。
ジールのビッグデータの活用支援事例
ジールがビッグデータ活用の導入を支援した企業を、5つご紹介します。
それぞれの活用事例を具体的に解説しておりますので、ぜひ参考にされてください。
●旭化成株式会社（製造業）
データマネジメント基盤の導入により、旭化成の“データファブリック”を実現
1カ月でプロトタイプを構築し、柔軟なプロジェクト推進にジールが大きく貢献
●株式会社リコー（電気機器）
ジールの技術力と提案力によりAzure Synapse Analyticsによる
先進的なデータ分析基盤の構築を支援
●株式会社トラストバンク（サービス業）
Google Cloud Platform を活用し約6カ月で統合データ分析基盤を構築
常に最新データを利活用できる環境で「ふるさとチョイス」のサービス強化へ
●ヤマハ発動機株式会社（製造業）
ジールの技術支援のもと製造部門がグローバルなデータ分析基盤の構築・運用を実現
●株式会社日本アクセス（卸売業）
ジールの支援により全社を横断する統合ビッグデータ基盤を構築
データの「見える化」を実現し、事業成長を支える高度な情報活用を促進
●セロリー株式会社（製造業）
営業力強化に必要不可欠なデータ活用の高度化と効率化を目指し
ジールのクラウド型データ分析基盤「ZEUSCloud」を導入
ビッグデータの将来性
IT技術の進化が加速する中で、ビッグデータの重要性は今後ますます増していくと考えられます。
ビッグデータは他のIT技術と掛け合わせることで、IoT、AI、データなどの先端技術と統合され、活用の幅が広がる点が特徴です。
ビジネスのみならず、総務省が推進するデジタル改革の背景の下、環境問題や人口動態などの社会的課題の解決にも寄与するでしょう。それと同時に、ビッグデータとオープンデータの融合に基づいた最新のデータ管理のため、初心者でも習得可能な基礎知識を持つ人材育成や、効果的なセキュリティ基盤の導入が必要です。
ビッグデータを活用して社内の課題解決につなげましょう
DX化とは、業務の効率向上や生産性改善に加え、経営やビジネスにおける多様なメリットをもたらす取り組みです。初期コストはかかるものの、例えば経済産業省が示す具体例やデジタル化の定義に基づいた自動化・AI技術の導入が成功すれば、長期的には投資以上の効果向上が企業に返ってくると理解されます。さらに、DX化とはトランスフォーメーションの一環として、最新の2024年における事業変革を推進するために欠かせないと解説されるのです。
特に国内全体では、不足している人材の採用や育成に力を入れる必要がありますが、並行して外部の力を使い推進を進めていくのが現実的です。
ジールでは日本企業のDX実現を支援しています。これまでに1000社以上の豊富な支援実績とノウハウをもとに、あなたの会社が抱えている課題を解決できます。これからDXを推進しようと検討している企業の方はご相談をください。
