ビッグデータとは？活用事例10選やメリット、導入方法を解説

この記事では、ビッグデータの概要や活用するメリット、導入方法を解説します。

ビッグデータの活用事例もあわせてお伝えします。

AIの発展や急速なデジタル社会の加速に伴い、ビッグデータの活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

ビッグデータとは？

ビッグデータとは、従来のデータベースや人間では有効に活用できないほどの膨大な量のデータの集まりのことです。

ビッグデータは、データの量に注目されがちですが、メールやSNS、動画、行動履歴、位置情報など、多様な形式のデータから構成されています。

近年はAIの機能が向上しており、人間が手動で処理・分析できなかったビッグデータを高速かつ高精度で扱えるようになりました。すでにビジネスやエンタメの分野で活用されており、これまでになかった新たな価値の創造やマーケティング活動に貢献しています。

ビッグデータの構成要素

ビッグデータの構成要素を3つの側面から解説します。

ビッグデータの活用を検討している方は、まずはビッグデータの特徴を知り、自社での活用に役立ててください。

量的側面（Volume）

ビッグデータのデータ量は、多くの部門において、数十テラバイトから数ペタバイトもの範囲に及ぶだろうとの見解がなされており、これまでの方法では処理が困難です。そのため、ビッグデータの活用には、膨大なデータでも瞬時に分析できるAIを用いるのが一般的です。

質的側面（Variety）

ビッグデータは、多種多様な形式のデータである点も特性のひとつです。

SNSのコメントや、配信サイトで提供されている動画、Webサイト、オフィスのパソコン・サーバーに保管されているオフィス文書や売り上げデータなど、さまざまなデータによって構成されます。

これらの多種多様なビッグデータは、量が多くパターンも複雑であることから、従来の方法では処理・分析が困難であるため、AIの活用が求められています。

速さの側面（Velocity）

ビッグデータは、その発生頻度や更新頻度も大きな特性です。たとえば、SNSでは1秒単位で膨大な数のコメントが投稿されており、日々増え続けています。ビジネスにおいても、自社で扱う社内・社外データは常に蓄積されていきます。

とはいえ、これらのビッグデータのリアルタイムでの収集・分析を人間や従来のデータベースで行うのは困難です。

AIを活用すれば、リアルタイムで生成されるデータの収集が可能で、蓄えられたデータを分析することで、迅速な意思決定や問題の早期発見につなげます。

ビッグデータの種類

ビッグデータの種類は、大きく3つにわけられます。

ビックデータの活用を考えている方は、それぞれのデータを有効に活用できるように、特徴や分析することで得られるメリットを抑えておいてください。

構造化データ

構造化データとは、定義づけがされ、特定の形式に整理されたデータです。Excelのように行と列ですでに整理されているデータであるため、操作がしやすく機械学習で利用しやすいのが特徴です。

ビジネスにおいては、顧客データや在庫データが代表的な例で、分析することで適切なマーケティング戦略の立案や、社内リソースの最適化を図れます。

非構造化データ

非構造化データとは、構造が定義されておらず、規則性のないデータです。代表例には、SNSの投稿やメール文章、デザインデータ、動画などがあります。構造化データと比べるとそれぞれのデータで用途が異なり、日々のなかで大量に生成されることから、集計・分析が困難です。

とはいえ、非構造化データのなかには、昨今のトレンドや新しいビジネスの創出につながる情報が多く含まれており、ビッグデータの活用において避けては通れません。

近年はAIの自然言語処理や画像認識技術が発展しており、非構造化データの分析の精度が高まっています。

ビッグデータの活用を検討している方は、扱いやすい構造化データだけでなく、非構造化データも漏れなく収集・分析してください。

半構造化データ

半構造化データとは、構造化データと非構造化データ両方の特徴を持つデータです。WebサイトのHTML情報やXMLが当てはまり、手を加えることで整理・分類が可能な構造化データとして扱えるデータを指します。たとえば、特定のWebサイトのHTML情報を収集・分析すれば、競合分析や自社に対する口コミの確認が可能です。

これらの情報は、ビジネスにおいて意思決定や既存事業の見直しなどに役立ちます。

ビッグデータが注目されている背景

ビッグデータが注目されている背景には、急速なデジタル技術の進化があります。インターネットが普及したことで、個人が簡単に情報を発信できるようになったり、インターネット上でのやり取りが増え、多種多様な膨大なビッグデータが生成されるようになりました。

また、ビッグデータの収集経路は多様化しており、インターネット上だけでなく、小型センサーやスマホ・タブレットをはじめとしたIoTデバイスなどからも多くのデータを集められる社会になっています。

そうして日々生成・収集されるビッグデータには、ユーザーのニーズや、既存の取り組みに活かせる情報が多く含まれており、活用することで新しいビジネスの創出や正確な分析につなげられるため、近年注目されています。

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ドスパラプラスでお取り扱いする「THIRDWAVE Pro BTL08IW IoTモデル」もIoTデバイスの一つです。

詳しい製品情報・特徴はこちらのページでご確認いただけますので、合わせてご覧ください。

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れば、確度の高い分析やリスク管理の強化など、さまざまなメリットを得られます。

ビッグデータを活用するメリットを把握し、自社での活用イメージを明確にしてください。

リアルタイムでのデータ分析が可能

ビッグデータを活用すれば、リアルタイムで生成される膨大なデータの分析が可能です。

たとえば、SNSで発信される自社に関するデータをリアルタイムで分析することで、顧客ニーズやトレンドをいち早く把握し、既存事業の見直しなどの迅速な意思決定が可能になります。

また、ECサイトでは、顧客の購買データをリアルタイムで分析することで、関連商品やおすすめ商品を瞬時にリコメンドし、売り上げの最適化を図れます。

正確な現状分析・解決策立案に役立つ

現状分析に課題を感じている方にも、ビッグデータの活用がおすすめです。

得意先ごとの過去の売り上げデータを品種別・月別などで細かく分析することで、得意先の特徴や購買パターン、売り上げの増減を客観的に把握できます。

現状を把握できれば、営業戦略の問題点や改善点を特定でき、得意先別に提案方法を変えたり、営業回数を増やすなどの対策を講じられます。

新しいビジネスの創出につながる

ビッグデータの活用は、新しいビジネスの創出にもつながります。

顧客の購買履歴やSNS・アンケート結果などのデータを分析すれば、性別・年齢別・地域別などのさまざまな視点で顧客のニーズや嗜好の把握が可能です。

お菓子メーカーでたとえると、データ分析の結果、自社の販売している商品には「幼児でも食べられるカロリー控えめのお菓子がないが、市場ニーズが高い」ことが分かれば、分析結果は開発に向けた大きな参考資料となります。

また、競合のデータも分析すれば、より独自性のある開発につなげられます。

リスク管理の強化につながる

ビッグデータを活用すれば、リスク管理の強化にもつなげられます。

たとえば、過去のクレジットカード利用履歴をコンピュータに分析・学習させれば、不正利用されたときに異常なパターンとして検出し、アラームを出してくれます。

また、製造業においても、JIS規格（外部サイト）に準じた合格品の画像をコンピュータに認識させれば、不良品を異常値として検知してくれるため、不良品流出の防止が可能です。

ビッグデータの活用事例

ビッグデータは、すでにさまざまな業界・分野で活用されており、業務効率化やコスト削減、新たなシステムの開発を実現しています。

ビッグデータの活用事例を10個紹介するので、自社での取り組みの参考にしてください。

天気予報・災害情報

天気予報や災害情報にもビッグデータは活用されています。

リアルタイムで気象レーダーから得られる大量のデータを分析することで、当日や明日以降の天気・災害を予測します。

また、過去の気象データをもとにすれば、より精度の高い予報が可能です。

事前に起こり得る災害が予報されれば、対象地域の住民は、避難や住宅への被害緩和のための対策が講じられます。

位置情報

スマホやGPSデバイスから得られる位置情報のデータも、さまざまな分野で活用されています。

たとえば、人気の観光地の時間ごと・場所ごとの混雑状況をデータで分析し可視化すれば、現地に訪問する前に混雑状況が把握でき、旅行プランを立てられます。

また、大規模なスポーツイベントなどでも、過去の入場者数や観客の動きをデータで分析することで、あらかじめ観客の動きを予測し、適切な人員配置を行えます。

BIツール

BIツールとは、データを分析・可視化するためのツールです。

ビッグデータはそのままの状態ではデータの集まりでしかなく、企業が活用するには整理や可視化などの加工が必要です。

BIツールにビッグデータを活用すれば、分析結果をグラフや表の付いたレポートとして出力してくれます。なかには組織内で共有するための機能が備わったBIツールもあります。

企業データの可視化におすすめのBIツールは「Tableau（タブロー）」です。Tableauは、こちらのページで紹介しているのであわせてご確認ください。

医療情報システム

医療分野では、患者の症状や治療記録などのデータを一元管理したシステムをいつでも患者が閲覧できるようにすることで、患者に治療や生活習慣の改善による自身の健康状態の移り変わりを認識してもらい、今後の予防活動に活かしてもらうという取り組みがされています。

また、収集したデータを分析することで、病気の早期発見や効果的な治療法の選択にも役立てられています。

ターゲティング

顧客の購買情報や自社サイトの閲覧情報のデータを活用すれば、効果的なターゲティングを行えます。たとえば、自社のどの商品をどれくらいの頻度で購入しているか把握できれば、顧客の趣味嗜好に応じた商品のリマインドや広告の表示が可能です。

また、分析を通して多くの顧客に同様の傾向が見られたら、適したキャンペーンを展開することで、マーケティング効果を最大化できます。

教育の最適化

教育業界では、デジタル教材の学習記録や個人の成績データを分析することで、パーソナライズ化された教材の提供を行っています。

生徒は自身の理解度に合った教材で学習できるため、苦手科目の克服に役立ちます。教師が生徒一人ひとりの分析結果を確認することで、進路相談や学習意欲を向上させるためのサポートも可能です。

スマート農業

スマート農業とは、AIやIoTなどの最先端技術を活用した農業です。

ロボット農機は、搭載されたカメラから画像データを瞬時に分析し、自動で田畑を耕したり、種を蒔くなどの作業を行ってくれます。また、ドローンやカメラで土壌の状態や作物の生育状況をリアルタイムで分析することで、効率的な収穫や農作物の病気の予防が可能です。

金融取引のリスク管理

ビッグデータは、金融取引のリスク管理にも役立ちます。

金融業界では、過去の取引データをもとに、市場データをリアルタイムで分析し、不正取引や市場変動に対するリスクを早期に検知するシステムが使用されています。

また、クレジットカードの利用のリスク管理にもビッグデータは活用されており、利用履歴を分析することで、これまでのパターンから逸脱した利用があれば、クレジットカード会社に通知が飛ぶように設定されています。

需要予測・在庫管理

ビッグデータを活用すれば、需要予測やより効率的な在庫管理が可能になります。

過去の顧客の購買履歴を分析すれば、顧客の購入頻度や平均購入金額、趣味嗜好を把握可能です。需要に応じた適切な在庫レベルを維持できるため、在庫ロスの発生を抑えらえます。

スポーツの作戦立案

ビッグデータはスポーツ分野でも活用されています。

過去の試合データや選手のパフォーマンスを数値化し分析することで、作戦の立案をサポートしてくれます。また、選手の体温や心拍数、筋肉の動きなどのデータを分析すれば、人間の目では認識できないケガや体調不良の前兆の早期発見が可能です。

スポーツ分野でのビッグデータ・AIの活用は、「AIのスポーツ分野での活用事例13選！メリットやデメリットも解説」で詳しく解説しているので、あわせてご確認ください。

ビッグデータの導入方法

ビッグデータを導入する際は、段階を踏んだ取り組みが必要不可欠。誤った方法で導入してしまうと、ビッグデータを十分に活かしきれません。

ビッグデータの導入を検討している方は、以下の導入方法を参考にしてください。

具体的な機械学習モデル構築の流れは、「機械学習でPythonが選ばれる理由は？できることやライブラリも解説」で解説しているのであわせてご確認ください。

データの収集・蓄積

ビッグデータを導入するには、まずはデータの収集・蓄積が必要です。

データには、日々の営業・タスクで蓄積される売り上げデータや顧客からの問い合わせといったデータもあれば、意識しなければ収集できないSNSでのコメントなどのデータもあります。

それぞれのデータを収集できる経路は異なるため、ビッグデータを導入する方は、事前に自社にどのようなデータが必要で、そのデータはどこから収集できるのか明確にしておいてください。

 データの可視化

データを収集できたら、活用しやすいようにデータの可視化が重要です。

データによっては、そのままの状態では理解しづらい場合があるため、ビッグデータを活用して迅速に意思決定する際には、可視化は必要不可欠です。

データを視覚的に表現することで、膨大なデータの特徴やパターンを把握しやすくなります。

また、前述したBIツールを活用すれば、ビッグデータを扱ったことがない方でも、データをグラフや表などの形式で可視化が可能です。

データ分析・解析

データの収集と可視化が完了したら、いよいよ分析です。

ビッグデータは、多種多様なデータの集まりで、人間の手による分析は困難であるため、一般的にはAIを活用して分析します。

AIを使いこなすには、AIの基礎知識はもちろん、プログラミングや統計学、数学、機械学習などの知識が必要です。

AI人材が自社にいない場合は、既製の製品やサービスの導入がおすすめです。

ビッグデータの代表的な分析方法

ビッグデータを活用するには、正確な分析が欠かせません。

ビッグデータの代表的な分析方法を解説するので、自社で分析する際の参考にしてください。

主成分分析

主成分分析は、データの次元を削減し、複雑なデータを理解しやすいようにカテゴライズさせるための手法です。扱うデータの要因が複雑なほど正確な分析を行えますが、複雑化しすぎると扱いにくく、事実を捉えにくくなります。

商品の購入理由を答えてもらうアンケートを分析して「奇抜なデザインが気に入った」、「シンプルな外見が好みでがない」、「デザインが目を引いた」などの要因がみられた場合、まとめて「デザイン性重視」とすることで、要因が複雑になり過ぎず、シンプルに理解できます。

時系列分析

時系列分析とは、時間の経過で変化するデータをもとにした手法です。具体的には、株価や気温、Webサイトのアクセス数などが当てはまります。

時系列データは、過去をさかのぼることで季節変動や循環変動による影響を把握でき、パターンをつかめるため、将来の予測や予測モデルの構築に活用されます。

売り上げデータも時系列データの一種で、時系列分析を行うことで、最適な在庫管理や価格設定が可能です。

クロス集計

クロス集計とは、複数の変数を同時に分析する手法です。クロス集計を行うことで、膨大なデータからパターンを見つけ出せます。

たとえば、性別と年代の2軸で売り上げデータを分析することで、どの客層に選ばれている商品なのか把握できます。

そのため、市場調査や商品分析に用いられることの多い分析です。

決定木分析

決定木分析は、データを木のように枝分かれさせて分類する手法です。分類状況が可視化されて把握しやすいのが特徴で、属性や特徴にもとづいた分類を行う際に用いられます。

たとえば、商品Aを購入した顧客をまずは性別で分類し、さらに住所や年齢などの属性で細部まで分類することで「商品Aは首都圏在住の30代女性が最も購入している商品」といったように、商品の特徴を明確にできます。

クラスター分析

クラスター分析は、類似したデータをグループ化し特徴を見つけ出すための手法です。主に、整理されていないデータの分類やセグメンテーションに活用します。

たとえば、購買データやアンケート結果から顧客の思考を「性能重視」・「価格重視」の2つに分類できます。

性能重視の顧客には、自社の最新技術を活用した商品の情報を提供し、価格重視の顧客には、コスパの優れた商品を提案することで、効果的なターゲティングが可能です。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、複数の商品・サービスの相関性を見つけ出すための手法です。

商品Aを購入した顧客が同時に購入する商品はなにか把握できれば、同じ棚に陳列させる、セット販売をするなど、販売戦略に活かせます。

アソシエーション分析は、実際にECサイトのレコメンド機能に活用されており、機会損失を防ぎ、売り上げの最大化を狙うために効果的です。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、複数の変数を比較・分析し、事象の発生する確率を求める手法です。主に、顧客の購買や契約成立の確率、病気の発生リスクを予測する際に活用されています。

たとえば、患者の1日の飲酒量・喫煙量、コレステロール値などの具体的な数値データと、病気の有無を比較・分析することで、患者の健康診断結果から、病気の発生リスクを予測できます。

ビッグデータの課題

ビッグデータの活用は、企業にさまざまなメリットをもたらす一方で、有効に活用するには課題があります。

ビッグデータの活用を検討している方は、ビッグデータを活用するうえでの課題を認識し、事前に解消しておくことをおすすめします。

収集するデータの質の高さが求められる

ビッグデータを有効に活用するには、収集するデータの量だけでなく、質も重視してください。いくらデータの量が多くても、表記ゆれやデータの重複があったり、正確性に欠けるデータばかりでは、適切な分析結果を得られません。

データを活用する際は、データの収集経路が明確で、分析に適したデータを収集するように心がけてください。

データ管理に注意が必要

収集したデータには、個人情報が含まれている場合があります。管理が不十分で個人情報が大量に流出し、大きな問題に発展したケースは珍しくありません。

データを活用する際には、流出しないようにデータの保管方法をルール化し、セキュリティ対策も十分に行ってください。

ビッグデータを扱える人材の確保が必要

質の高いデータを大量に収集できても、自社にビッグデータを扱える人材がいなければ活用できません。

とはいえ、ビッグデータを扱うには、データ分析や統計学、機械学習などの専門知識やスキルを持つ人材が必要です。具体的には、データサイエンティストなどの資格を持った人材の配置が適切です。

自社で教育が難しい場合は、中途採用での確保をおすすめします。

コストがかかる

ビッグデータの活用には、データ取集から加工、分析まで長い時間がかかり、その分人件費が多く発生してしまいます。また、企業の人的リソースによっては、ビッグデータを扱える人材を新たに確保する必要があります。

ビッグデータを活用する企業は、これらのコストを考慮したうえでの取り組みが必要です。

まとめ

この記事では、ビッグデータの構成要素から種類、活用事例や課題まで解説しました。

ビッグデータは、AIを用いて分析することで、既存ビジネスのサポートや、新しいビジネスの創出に活用できます。

とはいえ、ビッグデータを扱うには、データ分析や機械学習などのスキルを持った人材が必要不可欠です。

ビッグデータの活用を検討している方は、早い段階で人材の確保とデータ収集に取り掛かり、競合優位性のある取り組みを行えるように準備を進めておくことをおすすめします。