ビッグデータとは？身近な例や期待されることを初心者にもわかりやすく解説！

ビッグデータとは、非常に膨大で複雑なデータの集合体を指します。近年は盛んに名前が聞かれるようになりましたが、そもそもビッグデータとは何か、ビジネスにはどのように活用されるのか、よくわかっていないという方も多いでしょう。

そこで本記事では、ビッグデータの概要や活用例、ビジネスへの応用方法について解説します。事業者・ベンダーそれぞれにおけるメリットや抱えている課題についても紹介しますので、ぜひ最後までお読みください。

ビッグデータとは

ビッグデータとは、膨大で多様なデータ群を指す言葉です。データ量に対して厳密な定義は存在しませんが、従来のシステムでは処理しきれない数十テラ、数ペタ規模のデータ量を持つとされています。

量だけではなくデータの種類や生成される速度も特徴です。従来は、表で整理された構造化データを処理することが主流でした。ですが、ビッグデータにはhtmlファイルやログ履歴のような部分的に規則性が存在する半構造化データや、音声や画像のように規則性を持たない非構造化データも含まれます。

ビッグデータを活用することで、新たなサービスや市場の開拓だけでなく、医療や環境問題といった社会課題の解決に向けた取り組みも発展すると期待されています。

ビッグデータが注目されている理由と期待

ビッグデータが注目される背景には、膨大な情報量と分析技術により、今までになかったビジネスや問題解決が期待できる点にあります。

インターネットやIoT機器の普及によって生成されるデータは従来の方法では管理しきれず、価値の最大化が難しくなっています。ですが、ビッグデータを効率的に収集・分析することで、これまでに無いビジネスチャンスやサービスの開発が期待されるのです。

また、政府が掲げる「Society 5.0」の実現にもビッグデータの役割は非常に重要となります。Society 5.0では、ビッグデータを活用した交通渋滞の緩和、医療の精度向上、災害の予測といった課題解決が期待されています。

ビッグデータには、ビジネス・公共を問わず多くの可能性を秘めており、重要性はさらに高まっています。

ビッグデータが実現された背景

ビッグデータが実現された背景には、技術の進化が大きく関係しています。

インターネットの普及やIoTデバイスの増加により、収集できるデータの量と種類が劇的に増え、クラウド技術やストレージの低コスト化が進んだことで、より膨大でデータを安価に保存できるようになりました。

AI技術の発展により多様なデータを分析する基盤が出来上がり、ビッグデータを有効に活用できる技術が整ったのです。

さらに、日本では「官民データ活用促進基本法」の導入により公共データの利用を促進する仕組みが整備されました。これにより、様々な分野におけるビッグデータの活用が実現したのです。

ビッグデータを活用するメリット

ビッグデータを活用することで、社会やビジネスに多くのメリットをもたらします。具体的なメリットとして挙げられるのは、以下の3つです。

これらのメリットにより、従来の方法では得られなかった価値が生まれ、新たな競争優位性を築くことが可能になります。それぞれのポイントについて解説していきましょう。

データ分析の精度向上によるビジネスの効率化

ビッグデータを活用することで、データ分析の精度が向上し、業務効率化が実現します。

現代のビジネス環境では、消費者の多様化するニーズや急速な市場変化に対応するため、より正確で迅速な分析が必要とされています。そのため、分析の精度を高めることで意思決定の質を向上させ、競争力を維持することが可能です。

例えば、販売データを詳細に分析すれば消費者の行動傾向を把握し、リアルタイムで商品展開を行うことができます。在庫管理も精度の高い分析によって最適化され、不必要な在庫を抱えるリスクを軽減します。

結果として利益率の向上や資源の有効活用が促進され、企業全体の競争力を強化することにつながるのです。

高精度な予測による業務の効率化やリスクの回避

ビッグデータは、在庫管理や渋滞予測のような経験や直感に頼った判断を、データにもとづく客観的で精度の高い意思決定に変える可能性を秘めています。過去の事例や関連データを分析することで、今まで見つけられなかったリスクや傾向を発見し、最適な予測に繋げられるのです。

高精度な予測は、効率的な組織運営や社会問題の解決にも繋がります。ボトルネックになっている業務プロセスを発見したり、様々な要因によって起きる問題を整理することで根本的な問題を表面化したりすることにより、今までにない解決策を発見できるのです。

ただ効率化するだけではなく、持続的な成長や競争力の強化にもつながるのがビッグデータの魅力です。

リアルタイムな情報収集の実現

リアルタイムで情報を収集・解析できることも、ビッグデータの大きなメリットです。従来の静的なデータ分析と異なり、リアルタイムデータを活用することで、変化の激しい状況でも迅速に意思決定や問題解決が可能となります。

実際に、物流業界ではGPSやセンサーを用いてリアルタイムで配送状況を把握し、効率的なルート選択や遅延防止に役立てています。この結果、燃料コストの削減や配送時間の短縮が実現し、顧客満足度の向上にも寄与しているのです。

災害発生時には、SNSやセンサーデータを活用することで迅速に情報を収集し、被害の拡大を防ぐ対策を迅速に講じることもできます。

ビッグデータによるリアルタイムな情報収集と解析は、業務効率化や社会課題への対応を支える重要な要素となっているのです。

ビッグデータを活用した身近な例

ビッグデータは、私たちの日常生活の中でさまざまな形で活用されています。その活用事例として、以下が挙げられます。

これらの事例は、ビッグデータが私たちの生活をより便利にし、社会の課題を解決する手段として重要な役割を果たしていることを示してるのです。それでは、それぞれの事例をくわしく見ていきましょう。

ECサイトのレコメンド

ビッグデータは、ECサイトでのレコメンド機能に活用されています。顧客の閲覧履歴や購入履歴を分析することが可能です。

過去に購入した商品やクリックしたページのデータをもとに、興味を引く商品を表示します。一人ひとりに最適な商品を提案することで、顧客満足度の向上や販売機会の拡大につなげています。

Amazonや楽天市場といった大手ECサイトでは、ビッグデータが積極的に活用されているのです。

カーナビのデータを活用した交通安全対策

カーナビは、ビッグデータを活用してリアルタイムの交通情報を提供し、最適なルート提案や渋滞回避をアナウンスしています。

また、交通情報のデータは行政や自治体にも提供され、交通事故多発地点の改善や信号機の設置計画に役立てられています。

埼玉県では、ホンダのカーナビデータを活用して急ブレーキ多発箇所を特定し、安全対策を実施している他、国土交通省はETC2.0車載器や対応カーナビから収集した移動・走行情報情報を分析し、生活道路の潜在的な危険箇所を特定する取り組みを推進しています。

カーナビのデータは、安全で効率的な交通システムの実現に貢献しています。

気象データや天気予報

気象データの収集と分析にも、ビッグデータが活用されています。気象衛星や地上センサーなどから集められる膨大なデータをスーパーコンピュータが解析することで、数値予報モデルが作成され、気象予報士が最終的な天気予報や警報を発表します。

高精度な天気予報や警報が発表されることで、農業や観光業などの分野も計画立案がしやすくなり、自然災害の事前対策も強化されています。ただし、近年増えている局地的な大雨の予測精度向上にはさらなる技術開発も求められます。

Vからなるビッグデータの5つの特徴

ビッグデータには「5V」と呼ばれる5つの特徴があります。

これらの特徴は、ビッグデータの本質や価値を理解するために重要です。それぞれがデータの収集、管理、分析に欠かせない要素となり、適切に活用することで新たな価値につながります。5つの特徴についてそれぞれくわしく見ていきましょう。

Volume（量）

ビッグデータの最も基本的な特徴は「Volume（量）」です。SNSに投稿されるテキストや画像、動画コンテンツ、IoT機器からリアルタイムで送信される測定データなど、従来のデータと比べてビッグデータは桁違いに膨大な情報を含んでいます。

この膨大なデータの処理には、高度な解析技術やクラウドを活用した強力なインフラが求められます。ただし、データ量が増えれば増えるほど、分析によって得られる洞察の精度も上がる一方で、処理スピードやコスト管理などの課題も生まれます。

膨大なデータを蓄積するだけではなく、効率的に管理して活用することがビッグデータを活用するために重要な要素となります。

Variety（多様性）

「Variety（多様性）」も、ビッグデータの特徴です。ビッグデータには、ウェブサイトにおけるユーザーの行動履歴やカスタマーの対応記録、GPSの位置情報のように、従来の表形式では分析できない半構造化・非構造化データも含まれます。

表形式で扱えないデータは分析が困難ですが、今までにない多角的な視点での分析結果を生み出せる点で非常に大きな意義を持ちます。

構造化データの量が増えるだけでは、精度が上がるだけで今までにないアイデアを見つけるのは困難です。だからこそ、多様性のあるデータを扱えるようになることが、ビッグデータを活用する価値と言えるのです。

多様性を最大限に生かすことが、ビッグデータをビジネスの成長に繋げるために重要です。

Velocity（速度）

「Velocity（速度）」もビッグデータの重要な特徴です。リアルタイムで生成される膨大なデータを迅速に処理することで、急激な需要の変化やトレンドの発生にも機会を逃さず活用することができます。

スピード感のあるデータ処理は、顧客体験の向上にも活かせます。ユーザーの行動データをリアルタイムで分析して適切なサービスや情報を提供することで、顧客満足度を向上させることができるでしょう。

リアルタイムに生成されるデータの活用は、ユーザーとの長期的な信頼関係に繋がり、競争優位性を高めてくれるのです。

Veracity（正確性）

ビッグデータの「Veracity（正確性）」は、活用価値に大きく影響する重要な要素です。

データが膨大であるほど、ノイズや誤情報が含まれる可能性が高まります。適切に対応できない場合は分析結果の信頼性が損なわれるだけでなく、誤った判断や意思決定につながるリスクも生じます。

正確性を担保するためには、データの収集過程や処理段階での品質管理が欠かせません。データの出どころが信頼できるかを確認したり、分析の前に異常値を見つけ出す作業をしたりする必要があります。

正確性を高めることは、ビッグデータ活用の根底を支える重要な要素です。

Value（価値）

最後に、ビッグデータの本質は「Value（価値）」を生み出すことにあります。膨大なデータを収集するだけでは意味がなく、分析により有益な情報を発見し、活用することで初めて価値が生まれるのです。

もちろん、膨大なデータから有益な価値を生み出すためには、取り扱う人の分析に関する知識や経験が求められます。分析結果を周囲に伝えるコミュニケーションや、分析結果に対する周囲の理解力も欠かせないでしょう。

ビッグデータから価値を創出することは、一朝一夕でできることではありません。ですが、正しくデータを分析し、ビジネスや社会問題の解決に活用することで、新たな世界の広がりが期待できます。

ビジネスに活用する3種類のビッグデータ

ビッグデータにはさまざまな種類がありますが、ビジネスで特に活用されるのは以下の3種類です。

それぞれ異なる特徴と用途を持ち、目的に合わせて適切に活用することで大きな効果を生み出します。ビジネスの効率化や新たな価値にもつながるため、その重要性はますます高まっています。

それぞれのデータについて、くわしく解説します。

オープンデータ

オープンデータとは、誰でも自由に利用・再配布できるよう公開されたデータを指します。

政府や公共機関が提供する統計情報、地図データ、気象データなどが挙げられ、商用利用を含めてさまざまな用途に活用されます。オープンデータをもとにしたアプリケーション開発や新サービスの提供によって、信頼性の高いビジネスの構築が可能になるでしょう。

公共性が高く、低コストで新たな価値を生み出せる点がオープンデータの特徴です。

産業データ

産業データとは、企業や業界ごとに蓄積・収集される業務データや運営データのことです。製造業における生産ラインの稼働状況や品質管理データ、小売業の売り上げや在庫管理データなどが該当します。

産業データは、不良品の削減や稼働率の改善など、業務の効率化や最適化に役立てられます。業界特有の課題を解決し、生産性や利益性の向上を支える重要な役割を果たすのです。

パーソナルデータ

パーソナルデータは、ユーザーの行動履歴や購買履歴、位置情報のような個人に関する情報を指します。顧客のニーズや行動を深く理解できるため、マーケティングやサービスの最適化に活用されることが一般的です。

パーソナルデータを分析することで顧客との関係を強化し、ブランドへの信頼を高めることが可能です。ECサイトのレコメンド機能のように、より的確なターゲティングやパーソナライズされたサービスの展開が可能で、顧客との関係強化や、ブランド力の向上にも繋げられます。

ただし、データを活用する際には、個人情報保護法や倫理面への配慮が欠かせません。適切な運用が求められます。

ビッグデータを構成する3つのデータ

ビッグデータを構成するデータは、主に以下の3種類に分類されます。

それぞれデータの形式や管理方法が異なり、違った特性を持ちます。構造化データは整理されたデータであり、半構造化データは一部規則性を持つデータ、非構造化データは自由な形式のデータのことです。

各データの特徴や活用方法について、くわしく解説していきましょう。

構造化データ

構造化データは、顧客情報や売上データ、商品の在庫数のようにデータベースや表形式で整理されたデータを指します。

項目ごとに明確に整理されているため、検索や分析が簡単に行えるのが構造化データの特徴です。代表的なものにExcelやSQLデータベースが挙げられ、ビジネスにおける管理や分析の基盤となっています。

構造化データは、売上データを分析して売れ筋商品を把握することや、顧客情報を活用してマーケティング施策を最適化するなど、幅広く活用されています。最も管理しやすく、ビジネスに直接活用されることの多いのが構造化データです。

半構造化データ

半構造化データとは、一定の構造を持ちながらも、完全には整理されていないデータを指します。XMLやJSON形式のデータ、メールの内容やWebページのHTMLデータが挙げられます。

半構造化データは一定の規則性があるため、データの抽出や分析が可能ですが、構造化データほど明確ではありません。

SNSの投稿データやログデータも半構造化データとして扱われており、解析することで顧客の声や行動パターンを把握することが可能です。

ビジネスにおいては、顧客との関係強化や意思決定の参考データとして活用されることが多いです。

非構造化データ

非構造化データは、動画や音声、画像のように決まった形式を持たないデータを指します。そのままでは管理や分析が難しいですが、AIや機械学習技術を活用することで、データから有益な情報を抽出することが可能です。

動画データを解析して人物や行動を認識したり、顧客のレビュー内容を分析することで、商品の改善点や評価を把握することができるでしょう。

近年は非構造化データの活用が進み、ビジネスや研究の分野で重要な役割を果たしています。

事業者から見たビッグデータの有用性

ビッグデータは、事業者にとって顧客ニーズの把握や業務運営の効率化、新たなビジネスモデルの構築に役立つ非常に重要なツールです。

データ分析によって消費者の行動パターンや市場の動向を深く理解することで、事業戦略の質を高められます。業務フローの効率化やコスト削減にもつながり、事業の長期運営や安定的な成長に繋げることもできるでしょう。

ビッグデータの適切な活用は、事業の成長を加速させると同時に、競争力を高めることにつながるのです。

ベンダーから見たビッグデータの有用性

ビッグデータは、ITベンダーやシステム提供者にとっても新たな価値を生み出す可能性を秘めています。

データ分析を通じて顧客が抱える課題やニーズを深く理解することができ、より最適化されたソリューションやサービスを提供できるようになるでしょう。過去のデータや実績から潜在的な需要を予測し、ニーズを先取りした提案を行うことも期待できます。

ビッグデータの活用は、競争優位性を生み出すだけでなく、顧客の成功を支援するための重要なツールとなります。ベンダーとしての役割を強化し、ビジネスの成長を支える基盤として有効に活用できます。

ビッグデータが抱える課題と注意点

ビッグデータは多くの可能性を秘めていますが、解決すべき課題もあります。主な課題は、以下の3点です。

これらの課題は、データ量の増大や技術の複雑化にともなってますます重要になります。それぞれの課題についてくわしく解説していきましょう。

保守管理や運用の負担増加

ビッグデータの活用には、大量のデータを保存・管理するための高度なシステムやインフラが不可欠となるため、保守管理や運用にかかる負担が増加する傾向があります。

データを適切に管理して最新の状態を保つための整備や更新作業には、多くの時間とリソースが必要です。システム障害が発生した場合には、復旧にかかるコストやダウンタイムの影響も無視できません。

ビッグデータを保守するための負担を軽減するには、効率的な運用体制の構築や、障害に素早く対応できる仕組みの整備が重要です。

セキュリティ強化の必要性

ビッグデータには個人情報や機密情報が多く含まれているため、セキュリティを強化する対策が極めて重要です。

暗号化技術やアクセス制御を用いてデータの保護を強化していく方法が一般的ですが、データ利用の透明性を高めるために、利用目的や範囲を明確にしたポリシーの制定も求められます。

ビッグデータの安全性を確保し、信頼性の高い運用を実現することが欠かせません。

運用できるハイスキル人材の不足

ビッグデータの運用において、ハイスキル人材の不足は大きな課題の一つです。

ビッグデータを効果的に活用するには、統計やプログラミング技術、マーケティングの知識が欠かせません。しかし、現状ではデータ解析やシステム運用に精通した人材が不足しており、特にAIや機械学習の分野でのエンジニアやデータサイエンティストの需要が急増しています。

ハイスキル人材の不足への対応策としては、社内の教育や新たな専門家の採用、さらには外部リソースの活用が挙げられます。適切な取り組みと対策によりデータ活用の可能性を広げることができ、ビッグデータの価値を有効に活用できるようになります。

ビッグデータ人材に求められるスキル

ビッグデータを使いこなすには、専門的なスキルを持つ人材が欠かせません。特に、データ分析、技術スキル、ビジネスへの理解という3つの分野での力が求められます。

データ分析は、ビッグデータ人材として基礎となるスキルです。統計や数学の知識を活かして大量のデータを処理し、そこから価値あるアイデアを生み出します。相関分析や回帰分析といった手法を駆使しながら、データの中に隠れたパターンや傾向を見つける力が求められます。

次に、技術スキルも外せません。データを効率よく扱うには、プログラミングやデータベースの知識が必要です。PythonやRのようなプログラミング言語を使いこなすのはもちろん、SQLやクラウドツールを活用して大規模なデータを扱う力も大事です。最近では、機械学習のアルゴリズムを実際に動かすスキルも重要視されています。

最後に、ビジネスへの理解がポイントになります。データをただ分析するだけではなく、ビジネスの目標を正確に把握し、データを基に具体的な解決策を提案する力が必要です。さらに、チーム内や関係者とスムーズにコミュニケーションを取ることも忘れてはいけません。

この3つのスキルはお互いを補い合う関係にあります。それぞれをバランスよく磨いてこそ、ビッグデータ人材としての価値が最大化されるのです。

ビッグデータと共に生活やビジネスを豊かにしよう

ビッグデータとは、従来では扱いきれなかった量や種類を内包するデータのことです。ビッグデータを有効に活用することで、新たな価値を生み出し、日常の利便性を向上させる一歩になると期待されています。

ただし、ビッグデータを効果的に活用するためには適切な技術や分析方法が必要です。データに価値を生み出すのは扱う人であり、膨大な情報を分析しきれなかったり、正しく意思決定に使えなかったりすると、何も価値を生み出すことができません。

それでも、ビッグデータには従来のデータでは生み出せなかった大きな可能性があります。これからますます技術や経験が充実していくことで、さらなる価値が創出されていくでしょう。