今回は、ビックデータの活用について解説します。
1. ビッグデータの活用
「ビッグデータ」はそれ単体では、単なる巨大なデータの塊であり、何の役にも立ちません。ビッグデータを処理して活用する術が整って初めて活用することができます。キーワードを組み合わせると、以下が成立すると考えています。
IoT = センサネットワーク + ビッグデータ + クラウドコンピューティング + 人工知能
つまり、ビッグデータはIoTの構成要素の一部と考えています。IoTの本質は「世界の至る所に大量のセンサーをばらまく」ことに尽きます。その結果、無線ネットワーク経由で、莫大な量のデータがインターネットにアップロードされることになります。この莫大な量のデータこそが「ビッグデータ」です。
- インターネットにアップロードされたビッグデータは、然るべき目的のためにクラウドサーバで処理されます。(クラウドコンピューティング)
- ビッグデータを扱う目的で多いのは「大量データを統計処理することで、ある一定の法則性を探り出す」ことです。(データマイニング)
この法則性を探り当てることに成功すれば、ビジネスで大いに優位に立つことができます。極論すれば、この法則性に従ってビジネスを行うだけで、収益アップするのを約束されたようなものです。
近年、「データサイエンティスト」と呼ばれる職種の専門家が就職市場で人気を集めています。シリコンバレーの名だたるIT企業も高い給料を払って求人しています。その理由は、上述したとおり、彼らはビッグデータ(から探り出せる法則性)の価値を十分に理解しているからです。
更に進んで、「データサイエンティスト」(人間)の代わりに、「人工知能」(コンピューター)に、ビッグデータの統計分析をやらせてみようと言う動きがあります。ここまで来ると、IoTの上流から下流までの間に人間が介在しなくなる世界になります。となると、人間がやるべき仕事(裏を返せば、人工知能ができない仕事)は「ビッグデータの活用法を自分なりに考えてみる」ことくらいしか残されていません。
2. ビッグデータが指す範囲(定義)
ビッグデータの種類の話をするには、まずは、「ビッグデータ」が指す範囲(定義)を明確にする必要があります。結論から言うと、「ビッグデータ」は明確な公式定義がないBuzz word(流行言葉)という側面があります。ですが、一般的には、下記の"4V"を充足するデータを「ビッグデータ」と呼んでいます。
という訳で、上記の"4V"条件を充足するデータであれば何でも「ビッグデータ」となります。このように「ビッグデータ」が指す範囲が余りにも広いことから理解しづらい面もありますが、身近な具体例を挙げると下記のようになります。
- 機械に搭載したセンサーから収集したデータ (いわゆる、IoT)
- 検索エンジンの検索履歴
- オンラインショップの購買履歴
- POSデータ
- SNSなどの書き込みログ
- 動画サイトにアップロードした動画
- クレジットカードの決済履歴
- アフィリエイトサイトのクリック履歴
3. ビックデータの活用
ビッグデータの活用事例は、概ね、ある一定のパターンがあり、次のようなパターンです。
(1) 工業製品にセンサーを搭載して、IoTシステムを構築する。
その目的は、故障の予防保守、商品の位置把握(GPSと連動)、消費者の購買活動の分析、などです。有名な企業では、コマツ、ヤンマー、ロールスロイス、JR子会社(自販機ビジネス)、Amazonなどが挙げられます。故障しそうなタイミングをある程度予測できるようになり、故障する前に予防保守できます。商品の位置を把握することで、物流の最適化を図ることもできます。最近の自動販売機などでは、消費者の購買履歴データを分析し、時間帯や場所に応じて、品揃えを最適化します。売上機会の増大、コスト削減、顧客満足度向上などの様々なメリットが見込めます。
(2) 事業活動により得られるデータを統計分析して、人間では気づけないポイントをフィードバックすることで、自社の製品やサービスの付加価値を向上する。
ビッグデータのメリットは、膨大なデータを統計処理することで、人間では気づけない(処理しきれない)ポイントを洗い出すことが可能なことです。分かりやすい事例は、ECサ...
イト(Amazonや楽天など)が実装している「購買履歴に基づくオススメ機能」でしょう。「同じ製品を購入した顧客全ての購買履歴」というビッグデータに基づいてオススメする商品を決定しているだけあって、顧客がオススメされた製品を実際に購入する可能性が高くなります。
(3) インターネット上に公開されているビッグデータを収集して統計分析し、何らかの法則性を探り出す。
その目的は、端的に言うと「世の中の流行の先読み」です。シリコンバレーのIT企業を筆頭として、先進的な企業が調査研究をしている段階です。ブログ、口コミサイト、SNS(Facebook、twitter、YouTube、Instagram、LINEなど)の書き込み情報は、まさに「ビッグデータ」の典型例だと言えます。これらの「不特定大多数より成るインターネット上の声」は社会の将来の動きを示唆する情報です。例えば、こういった情報から何らかの法則性を見いだせたとしたら、ファッションの流行から株式投資の値動きまで、自社のマーケットの先行きを高精度に予測できるようになるでしょう。