ビッグデータとは？その歴史や基礎知識と企業の活用事例から学ぶ重要性やメリットについて

あらゆる業界で聞かれるようになった「ビッグデータ」というワード。なんとなく意味は分かっているものの、「具体的にビッグデータで何ができるのか分からない」という方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、ビッグデータとは何なのか、その基礎的な内容と活用事例などを詳しく紹介します。

ビッグデータとは？歴史と基礎知識

ITの用語としてたびたび耳にするようになったビッグデータという言葉。そのまま直訳すると「大きいデータ」ということになりますが、実は単にサイズが大きいというだけではなく、さまざまな意味が含まれています。

ビッグデータの特徴を表すうえで重要な「3V」とよばれるものがあります。これは「Volume（量）」、「Velocity（頻度）」、「Variety（種類）」という単語の頭文字をとったもの。すなわち、ビッグデータとは「大量で、入出力の頻度の高い、多様なデータ」という表現ができます。

上記のような特徴をもとにビッグデータという言葉が定義されたのが2000年代初頭であり、もともとはデータ統計などの専門分野において活用されていました。しかしその後、2010年代初頭からさまざまなクラウドサービスが登場してきたことによって有名なテクノロジーとなり、認知度も一気に上がりました。

ビッグデータの仕組み

ビッグデータの代表的な仕組みとして挙げられるものに、スマートフォンなどのデバイスから収集するログデータがあります。特定のアプリケーションの利用履歴やアクセス履歴、行動履歴など、あらゆるデータが対象となります。当然、これらのデータは多くのユーザーから収集することでさまざまな用途に応用が可能です。

また、これまでのデータの場合、収集したログを解析するにはコンピュータでの処理が必要でしたが、ネットワークの高速化やコンピュータそのものの性能アップによってリアルタイムでの分析が可能になりました。アクセス履歴などからその人の特性やニーズを把握でき、その人にマッチした広告や商品を紹介するレコメンド機能のような役割を提供することも可能になります。

また、ビッグデータは個人を対象としたものだけではなく、天気予測などにも応用が可能です。過去の天気図とその後の天候の変化をビッグデータとして記録しておくことによって、精度の高い天気予報につなげることができます。

ビッグデータとデータベース

ビッグデータと似た言葉として「データベース」があります。しかし、ビッグデータとデータベースには扱うことが可能なデータについて決定的な違いがあります。それは、構造化データであるか非構造化データであるかという点です。それぞれの違いを簡単に比較してみましょう。

構造化データとはその名の通り、数値などが明確に構造化され従来のコンピュータでも処理が可能なデータであるのに対し、非構造化データは規則性がなく、従来のコンピュータでは処理に膨大な時間を要するデータといえます。

言い方を換えると、構造化データはデータベースで扱うことのできるデータ形式であり、非構造データはビッグデータでしか扱えないデータ形式と表現できます。もちろん、構造化データであってもビッグデータは処理が可能です。

ビッグデータのメリット（目的）

ビッグデータにはどのようなメリットがあり、なぜ多くの企業が活用に向けて動いているのでしょうか。その理由を探っていくと、企業が注目する理由といくつかの利用目的が見えてきます。

１．マーケティングへの活用

まず、さまざまな方法で収集したビッグデータは大きな資産となります。ユーザーのリアルな動向や嗜好が見えるビッグデータは、マーケティングにおいて大きな武器となります。細かなデータであればあるほど、顧客にどのようなニーズがあるのかを細かく知ることができ、その後の商品開発や戦略において大きなヒントをもたらすことになるためです。

２．AIなどへの活用

ビッグデータはAIとの相性も良く、高度な分析も可能になるメリットがあります。人間によるデータ解析やマーケティング予測も重要ですが、同時にAIに学習させることによって、精度の高い分析を実現できます。

AIにとって機械学習のサンプルとなるビッグデータは多ければ多いほど精度が向上するもの。今後本格的にAI導入を検討している企業はもちろんですが、一般ユーザーにとっても将来的にはビッグデータとAIが融合したサービスの恩恵を受けることが可能になります。

ビッグデータの分類

一口にビッグデータといっても、実はさまざまな種類のデータに分類されます。それぞれの分類を挙げながら、どのような分野に活用できるのかを紹介していきましょう。

１．ソーシャルメディアデータ

SNSに個人が書き込む内容やプロフィールなどのデータです。パーソナルな膨大な情報であり、個人の趣味や性格なども判断することが可能。WEBサイトとの連携により、アカウント情報などに利用されることもあります。もちろん、連携前にはユーザーの認証が必要です。

２．マルチメディアデータ

動画や音声などのデータです。動画サイトなどにアップロードされているデータを集計し、世の中のトレンドを把握することも可能です。

３．ウェブサイトデータ

どのサイトにアクセスしているか、または検索履歴などのデータです。ネットショッピングなどで購入した商品の履歴などもウェブサイトデータに該当します。レコメンド機能や広告機能など幅広く応用されています。

４．カスタマーデータ

ビッグデータが登場する以前から存在している顧客データです。自社製品の購入履歴や入電履歴など、あらゆるデータが蓄積されているのがカスタマーデータであり、セール情報やサポートの案内などにも活用されています。

５．センサーデータ

IoTの登場によって注目されているのがセンサーデータです。温度や湿度、照度など、あらゆるデータをセンサーから収集し、空調管理などに役立てます。GPSによって収集される位置情報もセンサーデータのひとつです。

６．オフィスデータ

パソコンで送受信したメールはもちろん、文書や表計算など、オフィスで作成したビジネスデータをオフィスデータとよびます。情報システム部門などがセキュリティ監査を行う際にも活用できるビッグデータです。

７．ログデータ

サーバーで確認することが可能なアクセス履歴やエラーなどのログデータです。セキュリティ対策や障害発生時の対策など、幅広い用途に活用されます。

８．オペレーションデータ

小売店で活用されているPOSデータや取引明細などのデータをオペレーションデータとよびます。売り上げ管理や発注管理、マーケティングなどにも活用されるビッグデータです。

ビッグデータ活用を支える技術

大量のデータを高速に処理する必要があるビッグデータの活用には、それを支える技術があります。なかでももっとも大きな注目を集めているのが、「Hadoop」とよばれるものです。

Hadoopとは複数のコンピュータに対して大量のデータを高速で処理させるための技術です。１台のコンピュータにタスクが集中することがないため、コンピュータの負担を軽減できるだけではなく、万が一コンピュータが故障しても処理が中断されないといったメリットがあります。

大量のデータを扱うビッグデータにとってHadoopは欠かせない技術といえるでしょう。

ビッグデータの代表的な解析法

ビッグデータが高速にデータ解析を行う際、いくつかの解析法が存在します。

１．クロス集計分析

エクセルで作成した表計算のように、縦と横にそれぞれ項目を記入し、該当する数値やデータで集計する解析方法です。

２．アソシエーション分析

傾向を読み取る際に有効なのがアソシエーション分析です。たとえば、「新聞と一緒にコーヒーが購入されている」といった事柄もアソシエーション分析で可能になります。

３．バスケット分析

アソシエーション分析からさらに細分化したのがバスケット分析です。たとえば、おにぎりと一緒に購入されている人気の飲み物は何なのかを分析する際にも活用できます。

４．ABC分析

商品の売れ行きを分析する際に利用されるのがABC分析です。ジャンル別、商品別といったように細かな指定も可能で、小売業界などで多く利用されています。

上記で挙げたものはほんの一例であり、主にマーケティングにおいて利用されることが多い手法をまとめてみました。このほかにもデータの種類や目的に応じて、さまざまなデータ解析方法があります。

ビッグデータとAIの関係性

先述したとおり、AIはビッグデータにとって重要な役割を果たすものです。AIが行う機械学習は、学習の基となるデータの量が増えれば増えるほどその精度も増していきます。仮に10のサンプルデータを基に判断するよりも、100のサンプルデータを基に判断した結果の信頼性が高いのは明白です。

ビッグデータを収集することによって、マーケティングだけではなく自然災害や危険予測など、あらゆる課題を解決してくれるAIが実現可能になるでしょう。

ビッグデータの企業の活用事例

ビッグデータを活用した事例をいくつか紹介していきましょう。

１．回転寿司での鮮度把握と需要予測

回転寿司で流れる皿にICタグを取り付け、鮮度の変化や売り上げのビッグデータを収集。過去のビッグデータをもとに、どのネタがどの程度需要があるのかを見極めてレーンに流れる寿司を管理しています。

２．タクシーでの乗車位置把握

一部のタクシー事業者では、曜日や時間帯ごとにタクシーで乗車した客の位置をビッグデータとして記録しています。これによって曜日や時間帯ごとでのタクシー配車を効率化し、売り上げ向上に役立てています。

３．小売店スタッフの配置調整

あるホームセンターではPOS情報から売り上げ単価の高いポイントを割り出し、その周辺に従業員を重点的に配備。その結果、店舗の売り上げが約15%向上しました。

ビッグデータの問題点と課題

ビッグデータをビジネスに活用するうえで解決しなければならない問題点がいくつか存在します。そのなかでも代表的な2つのポイントを取り上げてみます。

１．プライバシーの保護

ビッグデータを扱ううえでプライバシー保護は慎重に検討しなければなりません。特に顧客の行動やアクセス履歴、購入履歴などが特定できるビッグデータは、ユーザーにとって不快に感じるケースも少なくありません。何よりも企業のコンプライアンスが問われる問題ではありますが、利用するユーザー側も本当に情報を提供して良いか、今一度慎重に考える必要があります。

２．データの消失

サイバー攻撃や人的ミスなどにより、ストレージやクラウド上に保存していたデータが消失するといった危険性があります。バックアップなどを十分に検討しておかないと、せっかく高いコストをかけて取得したデータが一瞬にして無くなってしまうことも考えられます。

ビッグデータ活用、今後の展望

ビッグデータは活用の幅が広く、データの種類も多様であるため、これまで想像もしていなかった用途に活用できる可能性があります。また、今後進化していくAIとの融合によって、さらに高い精度のマーケティング調査や予測が可能になります。

AIもIoTも、その基となるのはビッグデータです。ビッグデータがなければ正確に予測をしたり情報を収集したりすることはできません。次世代の技術を担うもうひとつの主役として、ビッグデータは今後さまざまな分野に活用されていくものと期待されています。