ビッグデータとは？メリットや導入手順と企業の活用例をチェック！

ビッグデータは、近年ビジネスで耳にする機会が多い言葉です。データ分析に活用することで、企業はさまざまなメリットを得られます。ビッグデータとは、どのようなデータを指すのでしょうか。

この記事では、ビッグデータの基礎知識やメリット、活用事例を解説します。正しい方法でビッグデータを活用し、企業の利益向上を実現しましょう。

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ビッグデータに関する基礎知識

インターネット記事やニュースでビッグデータという言葉を目にしても、何を指すか分からない方もいるのではないでしょうか。ここでは、ビッグデータの概要や種類、総務省の定義と範囲を紹介します。ビッグデータの基礎を把握して、理解を深めましょう。

ビッグデータとは

ビッグデータとは、日々蓄積する多種多様なデータ群のことです。明確な定義はありませんが、従来のデータベース管理システムでは、記録・解析が難しい膨大なデータ群を指します。ビッグデータの特徴として、以下の「3つのV」があります。

データの種類

ビッグデータを構成するデータは、構造化データと非構造化データに分類できます。それぞれの内容は以下の通りです。

定義と範囲

総務省は、ビッグデータを4つに分類しています。それぞれの定義と範囲は以下の通りです。

ビッグデータ普及の背景

ビッグデータという言葉が普及したのは2010年代です。それより前から動画やテキストのような非構造化データは存在しましたが、なぜビッグデータの活用に注目が集まったのでしょうか。ここでは、ビッグデータ普及の背景と身近な活用例を紹介します。

データ量の増加

ビッグデータが普及した背景のひとつとして、SNSの普及によるデータ量の増加があります。2000年代後半からスマートフォンを使った画像・テキストデータの投稿が活発化し、2010年代前半には画像・動画がスムーズにアップロードできるようになりました。

米国の調査会社「IDC」は、2025年にはデジタルデータ量が180ゼタバイトに達すると予測しています。これは、2010年の約180倍です。

技術の発展

ビッグデータが普及した背景には、データを収集・蓄積・分析する技術の進歩があります。

インターネット・IoTの発展、クラウドサービスの普及、データ管理システムの進化により、膨大なデータを活用できる基盤ができました。技術的・金銭的なハードルが下がり、多くの企業がビッグデータの活用を始めています。

身近な活用例

社会のさまざまな場所に、ビッグデータを活用したシステムがあります。身近な活用例は以下の通りです。

ビッグデータと関係性が深い用語

ビッグデータを活用して企業や社会を活性化するには、他の技術と組み合わせる必要があります。ビッグデータと関係性が深い用語が、オープンデータとAIです。ここでは、オープンデータとAIの概要と併せて、ビッグデータとの組み合わせ例を紹介します。

オープンデータ

オープンデータとは、景気動向指数や民間企業の退職金のような国・自治体が公開する公共データを指します。ビッグデータのひとつですが、企業が独自で調査するのは困難です。

企業が自社で集められるビッグデータとオープンデータを組み合わせることで、より大きな利益や革新的なイノベーションを生み出せます。

AI

AIは、人間のように判断・行動できる技術の集合体です。膨大なデータに基づいた機械学習やディープラーニングにより、複雑な課題を実行できるようになります。

IBMは、人間の知能に大きく近づいたAI「IBM Watson」を開発しました。タイの医療機関が持つビッグデータ（がん治療のガイドラインや医学文献など）と組み合わせて、医療現場での判断をサポートしています。

ビッグデータの導入手順

ビッグデータの導入は、データの収集、加工と整理、分析の順に行います。各手順の内容は以下の通りです。

企業のビッグデータ活用事例

ビッグデータをどう活用するかイメージできない方もいるかもしれません。しかし、さまざまな企業がビッグデータの活用に成功しています。ここでは、企業のビッグデータ活用事例を3つ紹介します。それぞれの企業の目的と成果に着目すれば、自社で活用するヒントになるでしょう。

ダイドードリンコ株式会社

清涼飲料水を販売するダイドードリンコ株式会社は、ビッグデータを活用して自動販売機の効果的な商品配置を実現しました。

自動販売機の利用者は、左上から「Z」を描くように視線を動かすという定説があります。しかし、消費者アンケートデータに加えて利用者のアイトラッキングデータを分析すると、一番下の段から商品を見ていることが分かりました。

主力商品を視線が集まるエリアに配置した結果、売り上げが増加しています。

有限会社ゑびや

老舗飲食店を経営する有限会社ゑびやは、ビッグデータに基づく来客予測システムを開発し、導入しています。

以前は経験と勘に頼る昔ながらの経営で、「来客数を予測できず、適正な人員配置ができない」「売り切れと廃棄ロスが発生する」といった課題がありました。

ビッグデータを活用した経営にシフトチェンジした結果、95％の精度で来客数を予測できるようになり、廃棄ロスは導入前と比べて72.8％削減、従業員1人当たりの年間売上高は約3倍に増加しています。

LMIグループ株式会社

複数の雑貨店を経営するLMIグループ株式会社は、解析カメラによるPOSデータ分析に取り組んでいます。

実店舗では、ECサイトのように顧客行動を分析できません。店内に設置した解析カメラから入店率やディスプレイ視聴率を分析し、売り上げに関係することが分かりました。顧客の目に入る位置にコンセプト商品や季節感のある商品を配置した結果、売り上げが約2割 向上しています。

ビッグデータを活用するメリット

活用事例から、ビッグデータのメリットがイメージできたのではないでしょうか。現状、経営が安定している企業様も、活用することでさらなる発展が見込めます。ここでは、ビッグデータのメリットを3つ紹介します。ビッグデータの理解をさらに深めましょう。

来客予測や需要予測

ビッグデータを分析すれば、来客予測・需要予測の精度が高まります。将来的な動きが見えやすくなることから、需要に基づく最適な人材配置や商品発注が可能です。人件費や在庫保管費において無駄なコストを削減でき、利益向上につながります。

現状の把握

ビッグデータの分析により、顧客行動や市場動向、産業機器の現状を正確に把握できます。それまで気付かなかった部分を改善すれば、生産性の向上や効果的な商品開発につながるでしょう。現場環境を整備することで、従業員の負担軽減や安全性の向上も見込めます。

質の高い意思決定

ビジネスには要所ごとに意思決定が必要ですが、人の経験や勘に頼ると正確さに欠けます。ビッグデータを分析することで、客観的で質の高い意思決定が可能です。客観的な根拠に基づいた意思決定ができることから、社内での理解も得やすくなります。

ビッグデータの現状の課題

ビッグデータを正しく活用することで、企業は多くのメリットを得られます。しかし、課題にも目を向けなくてはなりません。導入後にトラブルが起こらないようにするためにも、ここで紹介する3つの課題を理解しましょう。

プライバシーへの配慮

ビッグデータの活用次第では、プライバシーを侵害する恐れがあります。例えば、監視カメラを用いたデータ収集です。属性データだけを抽出し、映像は廃棄するなど、プライバシーを配慮して活用する必要があります。

セキュリティー対策を徹底したデータ管理も重要です。情報セキュリティーに知見が浅い場合、外部のサポートを受けながら管理するとよいでしょう。

企業でのスキル不足

ビッグデータを正しく活用するには、一定のデータ分析スキルが必要です。しかし、社内に人材がいないケースも少なくありません。新規で確保したくても、ビッグデータを扱える人材は不足しています。

「ビッグデータの活用に長けた外部企業のサポートを受ける」「サポート体制の充実したデータ分析システムを導入する」といった工夫をするとよいでしょう。

効果がない場合の対応

ビッグデータは、活用目的が不明瞭だったり導入手順を誤ったりすると、効果が出ない場合もあります。期待する効果が出ない場合、取り組み方を見直しましょう。

また、すぐに結果が出るとは限りません。戦略シナリオを事前に描き、時間がかかることも想定しながら取り組むことが大切です。

ビッグデータの今後

今後、5G・ストレージ・クラウド・セキュリティーといった技術の進化に伴い、ビッグデータの重要性は高まる見込みです。

「データの仮想化」など、ビッグデータを活用する技術も進んでいます。データの仮想化とは、複数の異なるソースのデータを仮想データレイヤーに結合し、一元管理できる技術です。データ分析ツールやサービスも進化しているため、今後はより少ない負担やコストでの運用が期待できます。

UMWELTでビッグデータを賢く活用！

AIとビッグデータを組み合わせれば、高度なデータ分析が可能です。しかし、AIを扱える人材がいないという企業様もいるのではないでしょうか。TRYETINGのノーコードAIクラウド『UMWELT』は、専門知識不要で利用できます。ここでは、UMWELTの魅力と導入事例を紹介します。

需要予測や在庫管理が簡単

UMWELTは、需要予測や来客者数予測、安全在庫計算など、ビッグデータの活用に適した多数の機能を備えています。自動発注や在庫管理をはじめとした業務効率化に役立つ機能も豊富です。

アルゴリズムを組み合わせるだけで利用できるため、プログラミングやAIに関する専門知識は必要ありません。カスタマーサクセスによる運用支援もあり、自社で解決できない課題が生じたときはデータ分析の専門家がサポートします。

UMWELTの導入事例

ビューティーブランドを展開するオルビス株式会社様は、需要予測や在庫管理の精度を上げるためにUMWELTを活用しています。

顧客ニーズが多様化し、市場変化が加速する中で、店舗により在庫に偏りが出るといった課題が生じていました。

UMWELTの導入により、既存システムでは対応できなかった需要予測を実現し、在庫補充で精度の高い結果を出しています。今後は新商品の予測も視野に入れながら活用する予定です。

（参考： 『【オルビス様】UMWELT活用事例｜市場の変化で複雑化するサプライチェーンマネジメントに対応｜TRYETING』）

まとめ

ビッグデータとは、多様で膨大なデータ群のことです。表形式のデータだけでなく、動画や画像、テキストのようなデータも含みます。ビッグデータに基づいた需要予測は、利益の向上や新商品の開発に役立つでしょう。

活用にはスキルが求められるだけでなく、成果を得るには時間がかかるため、自社に合ったシステムやサポート体制を整えることが大切です。

UMWELTを導入すれば、専門知識がなくてもビッグデータを有効活用できます。お気軽にお問い合わせください。

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