こんにちは。
皆さんはビックデータについて、ご存知でしょうか？
本記事では初心者でも分かるように、そもそもビッグデータとは何かという点や、ビックデータの問題点について解説します。
さらに、ビッグデータの活用に成功した身近な業種や企業や、AIとマーケティングの関係性についても詳しく紹介していきますのでぜひ最後までご一読ください。
目次 ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような膨大なデータ群のことを指します。 少し難しいので分かり易くすると、分析によって経済的な価値を生み出しあらゆる形で増え続けるデータのことです。 実はビッグデータには大きな特徴があり、それは「4つのV」の要素を含むことです。 以上の4つが含まれていることがビッグデータである条件です。 続いてビッグデータを用いた身近な例10選を見ていきましょう。 以下から業種によるビックデータの活用方法や、実際にビックデータを活用している企業を具体的に紹介していきます。 日本医師会によると、リアルタイムでのビッグデータは疾病予防に優位性があるとされています。 医療機関で診察や治療を受けると、さまざまな情報（検査結果、処方薬品）によって医療資料が作られます。 また、同じ症状を持つ患者のデータが多いほど病気の特定や進行具合の判断が容易になります。 そのため、本人では気づきにくい病気でも早期に発見することができ、患者の健康を守ることが可能です。 また、新薬の開発においても、AIによって研究対象物を絞り込むことで新薬開発の成功率が上がり、新薬の開発速度やコストを抑えることにも成功しています。 JMDCでは医療のビッグデータを活用して新たなソリューションを出すことに貢献しています。 主に疫学におけるビッグデータを提供しており、webツールサービス、解析サービス、ローデータ提供サービス、パブリケーションサポートサービスの４つを軸に提供しています。 ビッグデータが活用される前は、それぞれの講師が自身の経験によって、学生がテストでよくつまずくポイントを判断し、授業や課題の配布を行っていました。 しかし、ビッグデータを活用することで全国の学生のデータを集計でき、学生がどの問題を間違えやすいのかはもちろん、一日あたり何時間勉強しているのか、睡眠時間などまでも集計することができます。 これにより、学生一人ひとりに合わせてどのような問題演習を行うのかが最適であるのかが分かったり、学生や講師個人でも気づけなかった学生の不得意分野を発見したりすることが可能となります。 ベネッセでは様々な学校にアンケートや観察を行うことにより膨大なデータを取得しました。 そして、それらに検証を重ねてデジタル教材の学習分析ツールの開発に成功しました。 このツールは主に小学生から高校生までの全学年の学習記録を元に、個人にあった教材ツールを提供します。 その他、それぞれの学習状態からその生徒の最終着地点を予測することも可能です。 参照：「データ利活用」株式会社ベネッセコーポレーション Benesse DIGITAL TRANSFORMATION ECにおいてビッグデータはとても重要な要素です。 トレンドの予測、価格の最適化、パーソナライズされたサービスの提供、カスタマーサービスの最適化の4つがビッグデータの集積をする上での大きな指標です。 トレンド予測は主にsnsの投稿とサイトの行動データを考慮して行われます。 価格の最適化に関しては、基本的に価格は市場によって決定されるので、市場の購買データや他社の価格、商品の原価を考慮します。 （パーソナライズされたサービスの提供は、下記のAmazonの企業例で解説します。） カスタマーサービスの最適化に関しては、オンラインでのチャットのやり取りやsnsの情報、購入履歴のデータによって行われます。 アマゾンは売り上げを増やすために「客数×客単価」という売上方程式を掲げています。 アマゾンがまずビッグデータを用いて行ったことは、客数の増加のために低所得者にターゲットを絞ることです。 銀行口座やクレジットカードを持っていなくても、アマゾンキャッシュと言うサービスによって、ネットで買い物ができるようにしました。 加えて、顧客の中でも一般会員とプライム会員に分け、プライム会員にはセット率（購買点数）を上げることに重点を置き、売上を向上させました。 そして、アマゾンの更なる強みがリコメンデーションのアルゴリズムです。 これは、皆さんも見たことがあるであろう、アマゾンで商品を購入した人に対して、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」と表示するものです。 これは協力フィルタリングと呼ばれるもので、売り上げを大きく押し上げた要因の一つです。 アマゾンのおすすめ精度が高い理由は、あるユーザーがチェックした商品や購入したデータと、別のユーザー同士のデータの類似性を見つけて関連づけることに成功したためです。 これらは、アマゾンがこれまで蓄積してきたビッグデータに出口を見出したと言えるでしょう。 製造業におけるビッグデータの活用は大きなポテンシャルを秘めています。 製造業の工場では数多くのセンサーを用いています。 ある装置の中には一つにつき200個近くのセンサーが搭載され、検知や計測、制御を行っています。 これらのビッグデータは常に蓄積されて改善、効率化を推進しています。 ホンダでは、顧客の車に搭載しているカーナビから走行データを収集して分析することで、渋滞の改善やその過程における事故が起こりやすい箇所などを特定することに成功しています。 また、自動車の製造過程においても上記のように工場で常にデータを採集し、効率化に努めてます。 参照： 新潟県では携帯電話やスマートフォンを用いての国内、外の来訪者数を調査しました。 NTTドコモの回線を持つ携帯電話で、ある期間内における使用エリアを調べるというものです。 結果、県外からは「新潟・阿賀」「湯沢・魚沼」「妙高・上越」への訪問が多いことや、国外であれば、台湾からの旅行客は「湯沢・魚沼」、オーストラリアの旅行客は「妙高・上越」への訪問が多い、というようにかなり細かいデータまで採集できたとのことです。 これにより、どのように観光事業を行って行けば良いかが明確になり、効率よく業務を進めていくことが可能になりました。 参照：「”ビッグデータを活用した県内交流人口の動向調査”の結果について」新潟県 ビッグデータには大きく分けて2つの問題点があります。 データは、たとえ多く集めたとしても、測定条件によって質にばらつきが生じてしまいます。 そこで、必要なデータを抽出する際に、データを加工して綺麗なものに変換する作業「クレンジング」が必要となります。 実は、この作業にはかなりの手間と高い技術力が必要となります。 しかし、実際のところ、これらを的確にこなせるサイエンティストが少ないのが現状です。 ビッグデータには個人の購買履歴や興味、関心などのデータを収集されます。 一見すると特に問題は感じないように見えますが、実際、これらはかなりパーソナルな情報であるため、複数のデータを組み合わせた際に個人を特定できてしまう可能性があります。 そこでヨーロッパでは、個人情報に該当する情報の収集を制限する法律であるGDPRが制定されました。 日本でも、個人情報を特定する原因になる「Cookie」を制限できるよう、閣議決定で「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案」が制定されました。 これまで見てきた通り、ビッグデータは人間で処理するには時間的にも技術的にもかなりの労力を要するものです。 そこで有効となってくるのが機械学習やディープラーニングです。 これらによって、従来人間では不可能とされてきた膨大な量のデータの管理や解析や、必要なデータを効率よく抽出したりすることが可能となります。 AI分野における機械学習やディープラーニングは現在、もの凄い速度で成長しています。 2012年から画像認識の処理精度が著しく向上し、今まで処理することができなかった画像や音声のビッグデータの分析や整理も人の手がなくともできるようになりました。 ここでは上記のトピックを踏まえながら、ビックデータがどのように実社会で応用されているのかを見ていきましょう。 ビッグデータをマーケティングに応用する際に最も活用されているのは、顧客の行動データです。 顧客の購買履歴や行動を分析することで、わざわざ市場に赴いて顧客の動向やニーズを調査する手間を減らすことができ、戦略設計の効率化に繋がります。 また、ビッグデータを活用することで、自社の事業の成長や利益をより高精度に把握することが可能となり、自社の伸び悩んでいる課題や要素を早期に発見することができます。 それにより、顧客に対してのアプローチ方法や、あらゆる事態を想定した解決策などを用意できるようになり、有事の際に具体的な対応を迅速に取れるようになります。 また、AIによってそれぞれの顧客の傾向を行動履歴や購買履歴を元に発見できます。 例えば通販サイトにおいて、顧客がどのように商品を閲覧し、何を買い物カゴに入れて、どれを買わなかったのかなどの統計を出すことにより、規則性や類似性、トレンド性を把握し、顧客の行動をある程度予測することができます。 これらの手法はOne to One マーケティングと呼ばれ、顧客の属性や嗜好、行動履歴を元にリターゲティング広告やレコメンデーション広告、ダイレクトメールの送付をする時にも用いられる手法です。 情報は、常に社会のあらゆる所からビックデータに蓄積されていきます。 それ故に考え方やアイディア次第では、他方面の角度からデータを抽出し分析することができると言えます。 ビッグデータには実社会での状況が如実に表れるため、今までの思い込みや仮説などが新しく変わって行く可能性は十分にあり得ます。 本記事を読んで、ビッグデータの切り口は無限大である、ということを感じていただければ幸いです。 最後までご覧いただきありがとうございました。 弊社が運営するコンタクトアースマッチングなら高単価の最先端案件を無料で確認することができます。 現在の年収に満足していない方や、フリーランスとして仕事を探している人は無料で登録をしてみてはいかがでしょうか？ ✔全案件が完全リモート／高単価の案件多数 100万円以上の案件が80％以上
ビッグデータとは
ビッグデータの身近な例10選
● 需給の変化を把握して仕入れの調整
● メーカーによるわずかなサイズの違いを数値化
● 道路状況をリアルタイムで把握、予測
● 会計システムから商品の販売履歴の個数の把握
● SNSやブログへ投稿される文章量や画像
● ICチップを搭載することで利用履歴を記録する
● キャッシュレス決済における購入履歴
● 検索エンジンのデータ
● 体重計の記録データを用いた健康管理医療におけるビッグデータの活用事例
株式会社JMDC
教育におけるビッグデータの活用事例
株式会社ベネッセホールディングス
ECにおけるビッグデータの活用事例
Amazon.com Inc
製造業におけるビッグデータの活用事例
本田技研工業株式会社
・「”自動車×ビッグデータ” まちづくり・防災に活かすクルマのデータとは」本田技研工業株式会社
・「Honda Drive Data Service 自動車のデータを、もっと皆様のお役に」本田技研工業株式会社自治体におけるビッグデータの活用事例
ビックデータの問題点
データの質
セキュリティーの課題
ビッグデータとAIの関係性
ビッグデータを用いたマーケティング
ビックデータの活用事例まとめ
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