近年「ビッグデータを利活用しなければ」と盛んに言われています。総務省の平成26年版情報通信白書では、「2013年の国内データ流通量は8年前の約8.7倍になり、60.9兆円に及ぶ売上向上効果に寄与するなどデータ活用はさまざまな価値を創出。」と報告されています。その傾向は、さらに強まりセンサーなどのデータの活用は途上の段階とも記されています。すると、「わが社もビッグデータに乗り遅れてはいけない!」と思われる方がいらっしゃると思いますが、少し待って下さい。これまでも、データ分析はしっかり行われてきたのではないでしょうか。Sales)システムで売り上げを把握して、品質管理や納品管理していたじゃないか、とお考えの方もいらっしゃると思います。今までもデータ分析はずっと行われていたのです。関わらず、なぜ、ビッグデータが注目を集めるのでしょうか。デバイスの多様化と個人化」ビッグデータと呼ばれる背景として、データのVolume(量)が莫大に増え、データのVelocity(更新頻度)が増え、データのVariety(種類)が増えたことに起因します。これはビッグデータの3Vと呼ばれています。デバイスの多様化と個人化」があります。くなったことにより、どこにでも誰にでも設置でき、かつ高精細に状況を把握できるようになりました。センサーから取り出された大量で更新頻度が高くさまざまなデータを処理し、認識する機能が発達してきたという意味です。「デバイスの多様化と個人化」は、お持ちのスマートフォンに目をやってください。これこそセンサーだらけです。GPSセンサー、近接センサー、輝度センサー、加速度センサー、ジャイロスコープ、場合によっては、カメラ、音声、実際の手入力など。センサーだらけのものを一人一人が持ち歩く時代になったのです。この通り、現実世界から現実世界の状況を十分表現するだけの大量、随時、さまざまなデータを取り込むことができるようになったのです。これがビッグデータの背景なのです。従来のデータ分析とビッグデータ分析の違い現実世界の状況を十分表現するだけの大量に、随時、さまざまなデータを集めることが可能になったと書きましたが、それで分析手法が変わるのでしょうか?従来のデータ分析手法を考えてみましょう。従来ならば、調べたいことに対して、全てのデータを集めることが困難だったため、現実世界全体の中から、サンプルデータを取り、シミュレーションすることにより科学を検証していました。センサーデバイスも高価なものが多く、多数のセンサーデバイスを購入・設置することが不可能でした。その場合、これまでの知見を活かし、仮説を立て、モデリング(その仮説を示す仕組みを仮想的に構築すること)をし、そのモデリングの中で重要だと思われる場所にセンサーデバイスを設置し、それをサンプルデータ(データ分析対象)として測定をしました。その結果から、現実の事象を予測していたわけです。現実世界の状況を十分表現するだけの大量に、随時、さまざまなデータを集めることが可能になった今、仮説を立てて、サンプルデータ(データ分析対象)を選ぶ必要がないのです。現実世界の状況を十分表現するだけのデータが存在するのがビッグデータの環境だからです。この図が、これまでのデータ分析とビッグデータの分析の違いです。大きな違いは、サンプルデータ(データ分析対象)を選ぶ必要がないことです。サンプルデータ(データ分析対象)を選ぶ必要がないということは、仮説を立てる必要がないということなのです。これは非常に大きなことです。これまでの科学では「仮説」を立ててそれを「検証」するのが王道でした。ビッグデータの分析では「仮説」はデータ分析の入り口でしかなく、「データが表した事が真実」だという考えに至るのです。新しい発見のためのビッグデータ分析ここでよく考えてみて下さい。「仮説」を立てるのは誰でしょうか?その事柄を良く知る「人間」です。その人間が思っている「仮説」を権威付けるのが「検証」というわけです。「仮説」が当たり前なら、当たり前の結果しかでません。人間の考えることなので、常識の枠からはみ出ることはないのです。それならば、いくらやみくもにデータ分析しても常識的なことばかりで、価値を生み出すことを考えられないでしょう。ビッグデータの分析によって、データから現実世界の真実を見せられ、必要に応じて「人間」が実践するという時代になったのです。これによって、常識にとらわれない、新しい発見が生まれるのです。Zの法則を打ち破ったダイドードリンコみなさん「Zの法則」というのをご存知でしょうか。見る消費者の視点は、上段左側からはじまり、右へ移動、上段を見終えると、下段左側へ移動して右へ移動していくという、つまり消費者の視点がZ字のように移動する法則を指します。上段左側がポイントで、ここに売れる商品、利益が出る商品を置く事が常識となっていたのです。ダイドードリンコは、自動販売機を販売ルートの大半を占めており、自動販売機での売上げは非常に重要でした。以前は、Zの法則に倣い、ダイドードリンコの自動販売機では、主力シリーズ「ブレンドシリーズ」を右上に配置していました。そんな中、全ての自動販売機にアイトラッキング(消費者の視点を認識するセンサー)を取り付け、調査をしたところ、自動販売機に限っては下段に視線が集まることが分かったのです。これにより、ダイドードリンコの売り上げは前年比1.2%増という好結果を出しました。プロセスがなく、アイトラッキングというセンサーが拾った現実を可視化した結果です。これによってZの法則という常識が打ち破られたのです。これこそ、ビッグデータ分析の強みなのです。データは正直者―身構えず利活用を今回は、これまでのデータ分析とビッグデータの分析との違いを出すために、ビッグデータ分析の成功例を挙げました。これまでのデータ分析を用いて成功をしている企業もたくさんあります。どちらにせよ、今後データ活用によるビジネス展開は重要な局面に向かうことは、確かです。身構えずできるところから、データ活用を進めていく事が重要だと思います。大切なことは、データを「色眼鏡なく」みること。情報通信研究機構にてナレッジクラスタシステムの研究開発、大規模データ分析・可視化手法に関する研究開発等に従事し、2014年4月、現職に至る。データ分析に関する研究を続けている。専門は、データ分析システム、統合データベース、感性情報処理、メディアコンテンツ分析。近年は、ビッグデータ分析手法を通したデータ分析工学分野の創出、ソーシャルメディアコンテンツ伝搬モデルデザインに興味を持つ。知的財産管理に関する諸問題にも造詣を持つ。Data」担当(共著)(Routledge刊、2014年8月発売予定)がある。趣味は楽曲制作、ピアノ演奏。RECORD)など、これまで3枚のアルバムCDリリースがある。コメントをキャンセルコメントName*Email*(公開されません)Website次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。Reserved.arrowuphome。