進むデジタルトランスフォーメーション。
重要性を増す「ビッグデータ」を、改めて知る。

ビッグデータとは文字通り大量のデータのことです。そもそもデジタル化されたデータを収集・分析し活用することはコンピューターの得意分野ですが、近年のICT技術の進展、特にスマートフォンなどのモバイルデバイスの普及やクラウド・ソーシャルネットワークといったサービスの進化などにより、十数年前に比べコンピューターが扱うデータの量が爆発的に増えてきていることはみなさんも実感されていると思います。これらを扱う技術や分析結果の利活用が「ビッグデータ」という言葉の元に注目を集めているのです。

また、最新のICT技術によって企業の業務プロセスやビジネス戦略を変革させる試み「デジタルトランスフォーメーション（DX）」の中核技術としても「ビッグデータ」は注目を集めています。

ビッグデータの特長として「3つのV(*)」があると言われています。

1. 量（Volume of Data）

   ネットワークインフラの発達にともない通信速度が高速化したため、モバイルデバイスやGPSなどインターネットに流通するデータ量が爆発的に増加しています。扱うデータ量が多ければ多いほど分析の精度が高まると言われています。

2. 速度（Velocity of Data）

   AI（人工知能：Artificial Intelligence）をはじめとする技術革新の進展により、データ生成の頻度（速度）や集めたデータを分析処理する速度も大幅に早まりました。大量のデータを高速処理することによって、以前では考えられなかった付加価値やイノベーションの創出が生まれようとしています。

3. 多様性（Variety of Data）

   データ分析で扱うデータの種類も増えました。以前はPOS（Point of Sales）レジデータや顧客データなどが主流でしたが、現在はスマートフォン、カーナビ、各種センサー、RFIDなど様々なデバイスを使って、位置、天気・気温、視線移動、など多種多様なデータが分析で扱われるようになっています。

このようにビッグデータ分析では、大量かつ多岐に渡るデータの高速解析が行われています。ここで注目したいのは、扱うデータが以前のようにデータベースで分析しやすいようあらかじめ整えられたデータ（構造化データ）だけではなく、音声・映像データや新聞・雑誌などの活字データといった、以前から流通していたものの取り扱うことが難しかったデータ（非構造化データ）も分析の対象になっている点です。さらに、ブログやSNSのログやGPSから送信される位置情報、ICカードやRFIDといったセンサーからの情報といった新しい非構造化データも次々に現れています。これら構造化／非構造化データを高速に集計・蓄積し、様々なデータ分析処理を行いビジネスや研究開発に役立てることがビッグデータ分析の概念なのです。

ビッグデータの概念

* データの価値（Value of Data）を加えて「4つのV」とすることもあります）

このように非構造化データを含む多種多量なデータの生成・収集・蓄積をリアルタイムで行うビッグデータ分析が可能になったことにより、今までのデータの範囲では把握できなかった顧客のニーズを掴み新しいサービスを提供したり、予測からはずれた異常値の発見がリアルタイムで可能になったりといった効果が見られています。例えば、ECサイトで購買履歴を元におすすめ商品が表示されるレコメンド機能がもっともわかりやすい例です。

また、自動車保険を販売する損保会社が契約者の年齢、車種、車載GPSからの走行距離や運転状況のデータをあわせて分析することで個々の運転状況を詳細に把握し、リスク分析することで、利益の確保と契約者の価格満足度を両立したり、クレジットカード会社がカードの利用された場所と利用者のGPSデータを照合することで、不正利用を検知することなどもすでに行われています。 さらに、これらの分析データを日々の業務に活用することで、企業や行政において意思決定の高度化や迅速化を図り、結果的にコスト削減や収益向上を狙う試みも活発化しています。

ビッグデータの活用から効果発現までの流れ

今後も我々が生成するデータの量は増えることはあれ減ることはないでしょう。これら莫大なデータを収集・蓄積しAIで高速分析することにより、例えば運輸・旅行業界ではチケットの販売数や過去のデータを元に交通機関の混雑などの未来予測を行ったり、医療分野では症例やDNA解析を使い、インフルエンザ流行の予測や、新治療薬の開発を行ったりと、今まで考えられなかったような成果を挙げる可能性があるのです。