ビッグデータという言葉を聞いたことはありませんか？ビッグデータとは、人間では全体を把握することが難しい巨大なデータ群のことです。¹
ビッグデータは近年、社会情勢の変化や関連技術の進化によって、これまで以上に注目を集めています。¹
しかし、あなたはビッグデータを自分のビジネスに活用していますか？もし活用していないなら、あなたのビジネスは大きな機会損失や競争力低下につながるかもしれません。
なぜなら、ビッグデータを活用することで、以下のようなメリットが得られるからです。
- 高精度な予測分析による最適化
- リアルタイムでデータを「見える化」
- 顧客に合わせた顧客体験サービスの実現
これらのメリットは、あらゆる分野・業界でビッグデータの利活用が期待されている理由です。¹
では、具体的にどのようにビッグデータを活用すればよいのでしょうか？この記事では、ビッグデータの基礎知識や活用事例、注意点やポイントをわかりやすく解説します。
ビッグデータとは
ビッグデータとは、人間では全体を把握することが困難な巨大なデータ群のことです。¹
明確な定義は存在しませんが、一般的にはVolume（量）、Variety（多様性）、Velocity（速度あるいは頻度）の「3つのV」を高いレベルで備えていることが特徴とされています。¹
また近年では、これにVeracity（正確性）とValue（価値）を加えた「5つのV」をビッグデータの特徴とするとも言われています。¹
ビッグデータを収集、蓄積、分析することで、さまざまな成果を生み出します。
ビッグデータが普及した背景
例に挙げたようなビッグデータの活用が注目され始めたのは2010年代の初頭ごろからです。²
しかし、企画書や見積書といった文書データやデザインデータ、監視カメラの動画データはそれまでにも存在はしていたはずですよね。
では、何がきっかけでビッグデータが普及したのでしょうか？
その背景には以下の2つの要因があります。
- データ量の爆発的な増加
- テクノロジーの発展
データ量の爆発的な増加
インターネットやスマートフォン、SNSやクラウドサービスなどが普及したことで、人々が日々生成するデータ量が飛躍的に増えました。²
またIoT（Internet of Things）やAI（Artificial Intelligence）など新しい技術やサービスも登場し、機器やセンサーからも多種多様なデータが収集されるようになりました。²
これらにより生み出される膨大な量・種類・速度・正確性・価値を持つデータ群がビッグデータです。
テクノロジーの発展
一方で、単に大量・多様・高速・正確・有益なデータがあるだけでは意味がありません。それらを適切に処理・分析・活用する必要があります。
しかし従来ではそのような処理・分析・活用が困難だったりコストが高かったりする場合もありました。²
そこで役立ったのがテクノロジー（技術）の発展です。
例えば以下のような技術が挙げられます。
- クラウドコンピューティング
- データやソフトウェアをインターネット上で利用できる技術
- データストレージや処理能力を必要に応じて拡張・縮小できる
- 初期投資や運用コストを削減できる
- 分散処理
- 複数台のコンピューターで一つの処理を分担して行う技術
- 大規模・複雑・高速な処理を効率的に実行できる
- HadoopやSparkなどオープンソースソフトウェアが普及した
- 機械学習
- コンピューターが自動的に学習して最適化する技術
- データからパターンや傾向を抽出し予測や判断を行える
- 深層学習（Deep Learning）やニューラルネットワーク（Neural Network）など高度な手法が開発された
これらの技術により、ビッグデータを安価・迅速・精密に扱えるようになりました。
これにより、ビッグデータを活用することで、さまざまな分野や業界で新たな価値やインサイトを生み出すことが可能になりました。
ビッグデータの活用事例
ビッグデータを活用することで、どのような成果が得られるのでしょうか？
ここでは、ビッグデータの活用事例をいくつか紹介します。
マーケティング
ビッグデータをマーケティングに活用することで、以下のようなメリットがあります。
- 顧客のニーズや行動を分析し、パーソナライズされたサービスやコミュニケーションを提供できる
- 市場の動向や競合の戦略を把握し、効果的なプロモーションや価格設定を行える
- キャンペーンや広告の効果測定や最適化をリアルタイムで行える
例えば、以下のような事例があります。
- Amazon
- 購買履歴や閲覧履歴などのビッグデータを分析し、顧客に合わせた商品やコンテンツのおすすめを行っている
- また、レビューなどの口コミデータも分析し、商品の品質や評判を把握している
- Netflix
- 視聴履歴や評価履歴などのビッグデータを分析し、顧客に合わせた映画やドラマのおすすめを行っている
- また、自社制作のオリジナル作品もビッグデータをもとに企画・制作している
- Starbucks
- 店舗の位置情報や売上情報、会員カードやアプリの利用情報などのビッグデータを分析し、顧客に合わせたクーポンや特典を提供している
- また、新規店舗の出店計画もビッグデータをもとに決定している
医療
ビッグデータを医療に活用することで、以下のようなメリットがあります。
- 患者の健康状態や治療経過をモニタリングし、予防や早期発見・診断・治療・予後管理を行える
- 医療機関や医薬品メーカーなどの医療関係者間でデータを共有し、医療品質や効率性・安全性・コスト削減を向上させる
- ゲノム解析や人工知能などの先端技術と組み合わせて、個人に最適化された医療（パーソナライズドメディシン）を実現する
例えば、以下のような事例があります。
- IBM Watson
- 人工知能（AI）とビッグデータを組み合わせたシステムで、医学文献や臨床試験データなどから最新かつ最適な治療法を提案する
- また、患者のゲノム情報や健康記録などから個別化された診断・治療プランを作成する
- Fitbit
- ウェアラブル端末とアプリで様々な健康情報（歩数・心拍数・睡眠時間・体重・カロリー消費量など）を収集・分析する
- また、目標設定やフィードバック機能で健康管理や運動習慣の改善をサポートする
- Google Flu Trends
- Google検索でインフルエンザに関連するキーワード（発熱・咳・頭痛など）が入力された回数や地域などのビッグデータからインフルエンザ流行の予測・分析・可視化を行う
- また、世界保健機関（WHO）や米国疾病予防管理センター（CDC）など公的機関と協力して流行対策に役立てる
教育
ビッグデータを教育に活用することで、以下のようなメリットがあります。
- 学生の学習履歴や成績・進度・興味・傾向などから学力レベルや学習スタイルを把握し個別指導やカリキュラム設計が行える
- 教師の授業内容や方法・評価基準・教育効果などから教育品質や教師力向上に役立てる
- オンライン教育サービス（MOOCs）などで大規模かつ多様な学習者へアクセス可能にし教育機会均等化に貢献する
例えば、以下のような事例があります。
- Knewton
- アダプティブラーニングという技術で学生一人ひとりに最適化された学習プログラムを提供する
- 学生がオンライン上で教材にアクセスした際にその行動データ（正解率・回答時間・難易度・頻度・順序など）を収集・分析し学力レベルや学習スタイルを把握する
- またその結果に基づいて次に学ぶべき内容や方法・ペース・難易度等を自動的に調整する
- Coursera
- オンライン教育サービス（MOOCs）で世界中の名門大学が提供する講義動画や課題・テスト等が無料で受講できる
- 受講者がオンライン上で教材にアクセスした際にその行動データ（視聴時間・停止箇所・巻き戻し回数・正解率等）を収集・分析し学習効果や難易度等を評価する
- またその結果に基づいて教材内容や方法等を改善したり受講者同士で交流したりする
ビッグデータ活用時の注意点とポイント
ビッグデータを活用することで、多くのメリットが得られることがわかりました。
しかし、ビッグデータを活用する際には、以下のような注意点やポイントも押さえておく必要があります。
- データの質や信頼性
- ビッグデータは量や多様性が高い反面、質や信頼性が低い場合もあります
- 例えば、データが不正確・不完全・偏ったり、古くなったり、改ざんされたりする可能性があります
- そのため、ビッグデータを活用する前には、データの出所や精度・整合性・有効性・安全性などを確認し、必要に応じてクレンジングや補正・検証・保護などの処理を行う必要があります
- データの分析や活用方法
- ビッグデータは単に収集・蓄積するだけでは意味がありません
- データから有益な情報や知識を引き出すためには、適切な分析や活用方法を選択し、実行し、評価する必要があります
- 例えば、目的や課題に応じて分析手法（記述的分析・診断的分析・予測的分析・推薦的分析など）やツール（Excel・R・Pythonなど）を選び、分析結果を可視化やレポーティングで伝え、意思決定や行動に反映させる必要があります
- データの倫理や法律
- ビッグデータは個人情報や機密情報などを含む場合もあります
- そのため、ビッグデータを収集・蓄積・分析・活用する際には、倫理的かつ法律的に適切に扱う必要があります
- 例えば、データの取得や利用には本人の同意や通知を得る必要があります
- また、データの保護や管理には暗号化やアクセス制限などの対策を講じる必要があります
- 更に、データの利用範囲や目的を明確にし、権利侵害や差別・偏見などのリスクを回避する必要があります
まとめ
この記事では、ビッグデータとは何か、どうして普及したのか、どうやって活用すればよいのか、どんな注意点やポイントがあるのかについて解説しました。
ビッグデータは今後も社会やビジネスに大きな影響を与えるでしょう。
あなたもビッグデータを上手に活用して、自分の目標や課題を解決してみませんか？
関連サイト
- NECソリューションイノベータ株式会社：「ビッグデータ」って何？
- 日本IBM株式会社：ビッグデータとは
- 日本オラクル株式会社：ビッグデータとは
- 日本マイクロソフト株式会社：ビッグデータとは
- Google Japan：Google Flu Trends
出典
: NECソリューションイノベータ株式会社：「ビッグデータ」って何？ https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sp/contents/column/20220318_big-data/
: 日本IBM株式会社：ビッグデータとは https://www.ibm.com/jp-ja/analytics/big-data