ビッグデータとは？意味や定義、身近な活用事例5選
ビッグデータとは？意味や定義、身近な活用事例5選
「BIG DATA（ビッグデータ）」は、2010年頃から注目を浴びるようになったテクノロジーであり、私たちの生活に大きな変革をもたらす可能性があります。ビジネスニュースや雑誌では、様々な企業がビッグデータを活用する取り組みが特集されていますが、実際にビッグデータについて詳しく理解している人はまだ少ないかもしれません。 そこで、この記事では、ビッグデータ活用に興味を持っている方々のために、基本的な意味から具体的な活用事例までをわかりやすく解説します。
目次
ビッグデータとは？
はじめにビッグデータの意味や定義、注目されている背景について紹介します。
ビッグデータの意味と定義
ビッグデータ（BIG DATA）と聞くと、なんとなく「たくさんのデータ」「膨大なデータ」というイメージを持つ方も多いのではないでしょうか？たしかに、そのようなイメージも間違いではありませんが、正確には、「たくさんのデータ」「膨大なデータ」という意味ではありません。
ビッグデータとは、「Volume（量）」「Velocity（速度）」「Variety（種類）」「Value（価値）」「Veracity（真実性）」の5つの「V」からなる様々な種類や形式のデータのことです。
この5つの「V」については後ほど詳しく紹介します。
ただ、ビッグデータには、明確に決まった定義があるわけではなく、いろいろな機関や企業、団体が定義をしていますが、ここでは総務省やIT用語辞典のビッグデータの定義についても紹介します。
総務省「ビッグデータ」定義
総務省の「平成29年版 情報通信白書」では、下記のようにビッグデータが定義されています。
『デジタル化の更なる進展やネットワークの高度化、また、スマートフォンやセンサー等IoT関連機器の小型化・低コスト化によるIoTの進展により、スマートフォン等を通じた位置情報や行動履歴、インターネットやテレビでの視聴・消費行動等に関する情報、また小型化したセンサー等から得られる膨大なデータ』
（参考）平成29年版 情報通信白書：ビッグデータの定義及び範囲｜総務省
IT用語辞典「ビッグデータ」定義
IT用語辞典では、下記のようにビッグデータが定義されています。
『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巨大なデータ群。』
（参考）ビッグデータ（big data）とは｜IT用語辞典 e-Words
ビッグデータが注目される理由と背景
ビッグデータが世界中で広くここまで注目を集め、日本でもビッグデータという概念が普及した理由を端的に言うと、テクノロジーの進化により、情報爆発が起き、それに伴い情報（データ）の重要性がさらに高まったからです。
2007年にAppleが発売したiPhoneをはじめとするスマートフォンが登場したことにより、スマートフォン上でFacebookやTwitter、Instagram、LINEなどのSNSを用いて、世界中の人々がインターネットで繋がる世界が実現しました。
ITおよび通信分野に関する調査を行う米国のIDCは、2010年に発表した「The Digital Universe Decade – Are You Ready?」で下記のように述べています。
・Twitter：1日2億件以上のつぶやきがされている
・Facebook：毎月75億枚の写真が投稿されている
・Youtube：毎分48時間分の動画がアップロードされている
（参考）The Digital Universe Decade – Are You Ready?｜IDC
当時の発表から10年以上も経過した現在では、スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスやスマートスピーカーなどのIoTデバイスが世界中で普及しており、当時よりも多くの情報がインターネット上で爆発的に増え続けています。これがまさに情報爆発時代と呼ばれる所以です。
ほんの数年前まではデータ取得が難しかったような情報でも、今では簡単に取得することができるようになり、さらにAIによってそのデータを解析することが以前よりも容易になったため、世界中の企業で「データ・ドリブンマーケティング」や「データ・ドリブン経営」などと共に「ビッグデータ」が広まっていきました。
ビッグデータの活用事例5選
ここでは、ビッグデータの活用事例を5つ紹介します。
【飲食・外食業界】スシロー
株式会社あきんどスシローでは、全てのすし皿にICタグを取り付け、レーンに流れる寿司の鮮度や売上状況の把握と管理を実現しており、どの店で、いつどんな寿司がレーンに流され、いつ食べられたのか、それとも廃棄されてしまったのか、どのテーブルでいつどんな商品が注文されたのか、といったデータを毎年10億件以上蓄積しています。これらのデータと店舗の混み具合や個々のお客様が着席されてからの経過時間を加味し、1分後と15分後の需要を予測してレーンに流すネタや量のコントロールに活用しています。
（参考）ビッグデータの高速分析で、隠れていた課題や問題点を可視化。回転寿司業界のNo.1を支える迅速な経営判断と店舗オペレーションを実現｜アシスト
【飲料業界】ダイドードリンコ
ダイドードリンコ株式会社は、ビッグデータを活用することによって、自動販売機で販売する商品サンプルの配置を決定しています。また、アイトラッキング・データ（被験者が実際の自動販売機にて商品を購入する際にどこを見て、商品を認識しているのかを表すデータ）と、これまでの消費者のアンケートデータを掛け合わせたことにより、消費者行動に関するデータの種類を増やすことができ、分析の効果が上昇しました。
（参考）平成27年版 情報通信白書（3）国内ビッグデータ活用事例｜総務省
【旅行業界】エクスペディア
エクスペディアグループは、提携宿泊施設に対してビッグデータを活用した新しいデータ分析ツールの提供をしています。この新ツール「お客様情報（Guest Insights）」は、世界的な旅行プラットフォームであるエクスペディアグループが全世界の提携施設向けに提供しています。提携宿泊施設は、オンラインの予約管理システム「エクスペディアグループパートナーセントラル」に新たに追加された分析ツールを利用することで、過去のデータや分析データをリアルタイムで得ることができます。例えば、宿泊施設はお客様の居住地、平均客室単価、平均リードタイム、平均宿泊数、平均キャンセル率などの情報を瞬時に把握することができます。このツールはほぼリアルタイムにデータを更新し、常に正確かつ最新の情報を提供するため、提携宿泊施設は戦略的な対応策を立てることができます。また、お客様の宿泊状況や予約動向を把握することで、効果的なリーチを行い、予約率の向上も可能です。
（参考）エクスペディア、ビッグデータを活用した新データ分析ツールを宿泊施設に提供開始｜観光経済新聞
【EC業界】amazon
アマゾンは、売上を増やすために「顧客数×顧客単価」という売上方程式を重視しています。
アマゾンは、まずビッグデータを活用して顧客数を増やすために、低所得者をターゲットにすることに取り組みました。銀行口座やクレジットカードを持っていない人でも、アマゾンキャッシュというサービスを通じてオンラインショッピングを利用できるようにしました。さらに、顧客を一般会員とプライム会員に分け、プライム会員のセット率（購買点数）向上に重点を置くことで売上を伸ばしました。
また、アマゾンの強みの一つは、リコメンデーションのアルゴリズムです。これは、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」と表示する仕組みです。この協力フィルタリングと呼ばれる手法は、売上を大幅に押し上げる要因の一つです。アマゾンのおすすめ精度の高さは、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付けることに成功したからです。これらは、アマゾンが長年にわたって蓄積してきたビッグデータの成果です。
（参考）アマゾンの｢データ分析｣はここまで徹底する 礎を築いたキーマンが著書で明かす裏側｜東洋経済オンライン
【交通業界】ナビタイムジャパン
株式会社ナビタイムジャパンは、ナビゲーションサービス「NAVITIME」のログデータ（位置情報、移動軌跡、経路検索情報など）の分析において、ビッグデータを活用しています。月間ユーザー数約4,100万のこのサービスでは、携帯カーナビプローブデータ、経路検索条件データ、経路選択データ、公共交通時刻表データ、インバウンドGPSデータなどのデータを活用し、アプリの利便性向上だけでなく、交通そのものの利便性向上にも貢献しています。
（引用）AWS 導入事例：株式会社ナビタイムジャパン | AWS
ビッグデータの特徴5つの「V」
2000年代初頭に定義されたビッグデータは、「Volume（量）」「Velocity（速度）」「Variety（種類）」の3つの「V」で表されることが多かったのですが、2022年現在では、その3つの「V」に「Value（価値）」と「Veracity（真実性）」の2つの「V」を合わせて5つの「V」として表されることが多くなりました。
ここでは、その5つの「V」について詳しく紹介します。
Volume（量）
ビッグデータの1つ目の特徴は、「Volume（量）」です。
ビッグデータのデータ量は、ExcelデータやCSVデータのような構造化されたデータやそのように構造化されていない非構造化データを含めて、数十テラバイトや数百ペタバイトというデータ量になる事もあります。
Velocity（速度）
ビッグデータの2つ目の特徴は、「Velocity（速度）」です。
ビッグデータでは、データの処理速度がとても重要です。データの送受信をしてから処理されるまでの速度が、いかに高速であるかというのが、データをリアルタイム活用するような領域では求められます。
Variety（種類）
ビッグデータの3つ目の特徴は、「Variety（種類）」です。
ビッグデータにおける種類とは、活用できるデータがいかに多様であるかという事を指します。これまでのデータ分析では、あらかじめ決まった形式に整理された構造化データを扱っていましたが、ビッグデータの普及とともに、テキストデータや音声データ、動画データ、位置情報、ログファイル、IoTセンサー情報など、様々な構造化データや半構造化データ、非構造化データを扱うことが可能になりました。
Value（価値）
近年、ビッグデータの4つ目の特徴として注目されているのが、「Value（価値）」です。
ビッグデータの中には、それぞれデータ固有の価値が存在しますが、そのデータ自体の価値を発見し、分析・活用されなければ、何の意味もありません。そのためビッグデータを、ビジネス上の価値に結びつけたり、社会課題の解決に役立てたりする必要があります。
Veracity（真実性）
近年、ビッグデータの5つ目の特徴として着目されているのが「Veracity（真実性）」です。
ビッグデータを活用する際には、データ自体の真偽を正しく把握し活用する必要があります。SNSなどでよく耳にすることの多くなったフェイクニュースやノイズデータを排除し、いかに正しい情報であるかを担保することが必要です。
ビッグデータ活用の導入ステップ
ビッグデータをビジネスで活用するには、下記で紹介するようなステップで導入する必要があります。
①データの収集
ビッグデータ活用には、データの収集が必須になります。まずは、どのようなシステムからどんなデータを収集するかを設計する必要があります。具体的には、企業の基幹システムやウェブサーバー、IoTデバイス、他社ツールなどから収集するのが一般的です。
一般的なデータ収集元
・基幹システム
・ウェブサーバー
・IoTデバイス
・他社ツール
など
②データの分析と可視化
収集を行なったデータは、そのままでは最終的な意思決定をするのに不十分です。そのため、収集したデータを分析し可視化する必要があります。収集したデータの分析と可視化をするには、BIツールなどを利用する必要があります。
おすすめのデータ可視化ツール（BIツール）5選
・【Google】Google
https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/data-studio/
・【Microsoft】Microsoft Power BI
https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/
・【日立グループ】Pentaho
https://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/platform/pentaho/index.html
・【株式会社デジタルスフィア】Qlick Sense
https://www.qlik.com/ja-jp/
・【Tableau Japan株式会社】Tableau
https://www.tableau.com/ja-jp
③データに基づく意思決定
データの分析と可視化をおこなった後には、そのデータ結果を基にした意思決定が必要です。データに基づきマーケティング施策の策定をし実施することを「データ・ドリブンマーケティング」と呼びます。また、データに基づき経営の意思決定をすることを「データ・ドリブン経営」と呼びます。
ビッグデータとIoTやAIの関係性
ビッグデータについて語られる際に、必ずと言っていいほど言及されるのが「IoT」と「AI」です。ここでは、ビッグデータとIoT・AIの関係性を紹介します。
ビッグデータとIoTの関係性
そもそもIoTとは、「アイオーティー」と読み、「Internet of Things」の略で、日本では「モノのインターネット」とも呼ばれています。もっとわかりやすくいうと、「これまでインターネットに繋がらなかったモノがインターネットに繋がるようになった」と解釈することができます。
具体的に、現在、私たちの生活の中でもメガネや時計、自動車などのありとあらゆるモノがインターネットとつながり、私たちの生活を便利にしています。
IoTとビッグデータの関係性は、IoTデバイスからありとあらゆる大量の情報を取集したデータをまさにビッグデータと呼ぶことができます。
IoTデバイスで収集する大量のデータ ≒ ビッグデータ
「IoT」について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。
『IoTとは？Internet of Things（モノのインターネット）の意味や仕組みを事例を交えてわかりやすく簡単に解説！』
ビッグデータと人工知能（AI）の関係性
人工知能（AI）とは
人工知能（AI / Artificial Intelligence）とは、コンピューターサイエンスの一分野で、音声認識、意志決定、視覚など、通常は人間の知能に関連するタスクをコンピューターシステムが学習して実行することを可能にするものの総称のことを言います。
ビッグデータと人工知能（AI）の関係性
ビッグデータと人工知能（AI）は相互に密接な関係を築いています。ビッグデータは、それ単体では、活用することができませんが、人工知能（AI）がビッグデータの学習と分析・解析を行うことで初めてビッグデータの活用が可能になります。また、人工知能（AI）もビッグデータなどの教師データや学習するためのデータがないとその本領を発揮できません。このように、ビッグデータと人工知能（AI）の両方が揃って初めて互いの価値を活かせる関係性が成り立っています。
ビッグデータとオープンデータやスモールデータとの違いや関係性
ビッグデータに近しい言葉に「オープンデータ」と「スモールデータ」というものがあります。ここでは、ビッグデータとそのオープンデータとスモールデータとの違いや関係性について紹介します。
ビッグデータとオープンデータの違いや関係性
オープンデータとは
オープンデータとは、インターネットなどを通じて誰でも自由に入手し、許可された範囲内で自由に複製や加工、利用ができるデータのことです。
ビッグデータとオープンデータの関係性
ビッグデータとオープンデータは、一般的に民間企業が扱うビッグデータの中に、政府が持つオープンデータの一部が、内包されるという関係性になります。
また、下記の表でそれぞれの違いを紹介します。
| ビッグデータ | オープンデータ | |
|---|---|---|
| 意味 | ビッグデータとは、「Volume（量）」「Velocity（速度）」「Variety（種類）」「Value（価値）」「Veracity（真実性）」の5つの「V」からなる様々な種類や形式のデータのこと | オープンデータとは、インターネットなどを通じて誰でも自由に入手し、許可された範囲内で自由に複製や加工、利用ができるデータのこと |
| データ保有者 | 民間企業 | 日本政府や地方公共団体 |
| データ活用の目的 | ・大量データを収集分析することにより、新たなインサイトを発見 ・企業のマーケティング活動や経営の意思決定に活用 |
・行政の透明性や信頼性の向上 ・官民協働による公共サービスの提供、民間サービス創出の促進 ・新ビジネスの創出や企業活動の効率化を通じた経済活性化 |
「ビッグデータとオープンデータの違い」について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
『ビッグデータとオープンデータの違いとは？オープンデータの意味や特徴、活用事例をわかりやすく解説！』
ビッグデータとスモールデータの違いや関係性
スモールデータとは
スモールデータとは、アクセスが簡単で、扱いやすい形式かつ有意義な洞察が可能なデータのことです。
また、ビッグデータの特定のレコードやデータだけを抽出したものをスモールデータとして扱うこともあります。そのため、抽出元のデータサイズではなく、抽出した後の活用する部分だけのデータサイズに焦点を当てて「スモール」と呼んでいます。
スモールデータの特徴
①取り扱いが簡単
②時間とお金がかからない
③付加情報を合わせることでインサイトの発見が可能
ビッグデータとスモールデータの関係性
ビッグデータには、ビッグデータならではの特徴があり、スモールデータには、スモールデータならではの特徴があります。どちらか一方が優れていて、どちらか一方は、優れていないという関係性ではなく、ビッグデータとスモールデータは、それぞれが共に補完し合う関係性で成り立っています。
「ビッグデータとスモールデータの違い」について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
『ビッグデータとスモールデータの違いとは？スモールデータの意味や特徴をわかりやすく解説！』
ビッグデータ活用の支援企業6選
ビッグデータ活用を支援するおすすめのコンサルティング企業を6社紹介します。
【Sky株式会社】ビッグデータ分析・活用支援ソリューション
サービスの特徴
https://www.skygroup.jp/software/development/bigdata.html
ビジネススタイルに変革が求められるなか、デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進やデータ活用の重要性が高まっています。Ｓｋｙ株式会社では、ビッグデータ分析基盤システムを自社開発し、社内でデータ活用に取り組むことでノウハウの蓄積を進めています。
ビッグデータの活用は「データをどのように活用するか」が重要なため、企業や部署が持つニーズによって活用方法が異なります。Ｓｋｙ株式会社は、高速なデータ分析が可能な基盤の構築と自社活用により蓄積した分析ノウハウで、多様なニーズに対応するビッグデータ分析・活用をご支援します。
会社情報
Sky株式会社
東京都港区港南二丁目16番1号 品川イーストワンタワー 15階
https://www.skygroup.jp/
【株式会社アイ・ティ・イノベーション】AI導入・ビッグデータ分析支援
サービスの特徴
https://www.it-innovation.co.jp/consulting/bigdata-ai/
アイ・ティ・イノベーションでは、“様々なビジネス領域の経験とこれまでのAI研究開発で培った先進デジタル技術の知見を持つコンサルタント”が、“世界最先端のテクノロジーを保有するインドの研究者”と連携し、お客様の企業価値向上につながるAI導入・ビッグデータ分析支援サービスをリーズナブルな費用で提供しています。
会社情報
株式会社アイ・ティ・イノベーション
東京都港区港南4-1-8 リバージュ品川5階
https://www.it-innovation.co.jp/
【株式会社エヌ・ティ・ティ・データ】ビッグデータ・BI
サービスの特徴
https://www.nttdata.com/jp/ja/services/bi/
NTTデータは、お客様企業のパートナーとして、ビッグデータ活用における
・潜在ニーズの掘り起こし、業務ユースケースのコンサルテーション
・価値創出/定着化のサポート
・分野・業界軸でビッグデータの新サービス・ソリューションの整備・展開
を提供しています。
また、NTTデータは自社グループで手がけるグローバル規模の開発プロジェクトにビッグデータ活用・BIを適用して工期短縮や品質向上を達成しており、そこで得た知見やノウハウに基づくグローバルBIサービスを提供しています。導入前の事業改革ビジョンの策定やロードマップの作成、グローバル規模でのビッグデータ活用・BIの実装、導入後の定着化・活用まで、トータルに支援します。
会社情報
株式会社エヌ・ティ・ティ・データ
東京都江東区豊洲3-3-3 豊洲センタービル
https://www.nttdata.com/jp/ja/
【BIPROGY株式会社】ビッグデータ活用支援サービス
サービスの特徴
https://pr.biprogy.com/solution/biz/bigdata/solution/service.html
BIPROGYグループでは、上記のような課題を解決し、企業のビッグデータ活用に関する取組みを支援するために「ビッグデータ活用支援サービス」を提供します。お客様は本サービスを利用することで、専門技術者確保の問題やデータ活用に必要な技術・製品を見極めAI，IoT時代に対応したIT基盤を構築する困難さから解放され、ビッグデータ活用を業務改革や新ビジネス創出へと確実につなげていくことが可能になります。 ビッグデータ活用支援サービスの特徴は以下のとおりです。
・BIPROGYグループの知見・ノウハウを体系化
ビッグデータ活用における豊富な経験と様々な製品技術に対する知見／ノウハウを集約・体系化したAI，IoT時代に最適なサービスを提供します。
・お客様の取り組み段階に応じたサービスメニュー
ビッグデータ活用のための取り組みを「現状調査・構想」「評価・トライアル」「構築・アウトソース」「運用・定着」の４段階に分け、お客様の取り組み段階に応じたサービスを提供します。
・定額でのサービス提供
個々のお客様毎にカスタマイズしたサービス提供に加え、支援内容を定型化・標準化した定額サービスも一部メニューにおいて利用可能です。サービス内容と料金があらかじめ明確になっているため安心してご利用いただけます。
会社情報
BIPROGY株式会社
東京都江東区豊洲1-1-1
https://www.biprogy.com/
【エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社】ビッグデータソリューション
サービスの特徴
https://www.nttcom.co.jp/crm/bigdata/
豊富な実践経験と専門家集団を持つNTTコムウェアが、コンサルティング、プラットフォーム構築、活用支援まで、お客様のビッグデータ活用をサポートします。
会社情報
エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社
東京都港区港南1-9-1 NTT品川TWINS アネックスビル
https://www.nttcom.co.jp/
【株式会社DTS】コンサルティングサービス
サービスの特徴
https://dts-bigdata.jp/service/consultingservice.html
ビジネス課題の解決に向けたデータ利活用の立案からシステム構築、データ分析の運用までワンストップソリューションを提供します。
会社情報
株式会社DTS
東京都中央区八丁堀2-23-1エンパイヤビル
https://www.dts.co.jp/
IoTBiz編集部
2015年から通信・SIM・IoT関連の事業を手掛けるDXHUB株式会社のビジネスを加速させるIoTメディア「IoTBiz」編集部です。 DXHUB株式会社 https://dxhub.co.jp/ 京都本社 〒600-8815 京都府京都市下京区中堂寺粟田町93番地KRP6号館2F 東京オフィス 〒151-0053 東京都渋谷区代々木1-25-5 BIZ SMART代々木 307号室
関連記事
ニュース
DX
AI
この記事では、Cloudpick Japan株式会社と株式会社LMCUが連携して導入した、ホテルタングラムが運営する無人売店の新しい決済システム「ルームキー決済」について紹介しています。
2024-09-10
2min
ニュース
AI
この記事では、株式会社アドバンスト・メディアが提供を開始する、AI音声認識搭載の議事録作成プラットフォーム「VoXT One」について紹介しています。
2024-09-10
3min
ニュース
IoT
この記事では、宮城県大崎市「あ・ら・伊達な道の駅」に設置された、IoTスマートゴミ箱「SmaGO」の実証実験について紹介しています。
2024-09-10
1min
関連資料
おすすめ記事
IoT
M2M
おすすめ
近年、IoT（Internet of Things）やM2M（Machine to Machine）技術の導入が企業の競争力強化や業務効率化に不可欠とされています。これらの先端技術を導入する際には、さまざまな補助金制度が存在し、その活用が推奨されています。本記事では、IoT・M2M導入に関連する補助金の種類や内容を一覧で紹介します。
2024-07-06
7min
カメラ
おすすめ
防犯カメラシステムの導入を検討する際に、欠かせないのが映像を記録するためのレコーダーです。中でも、DVR（デジタルビデオレコーダー）は、長らく防犯カメラシステムの主流として活躍してきました。本記事では、DVRの基本的な特徴やメリット・デメリットを詳しく解説し、NVR（ネットワークビデオレコーダー）との違いについてもわかりやすく説明します。初めて防犯カメラシステムを導入する方や、既存システムの見直しを考えている方にとって、最適な選択肢を見つける手助けとなる情報を提供していきます。
2024-07-06
4min
カメラ
おすすめ
ネットワークビデオレコーダー（NVR）は、防犯カメラや監視カメラの映像をネットワークを介して録画・管理するための機器です。近年、アナログ方式からデジタル方式へと移行が進み、NVRの導入が増えています。本記事では、NVRの仕組みや特徴を詳しく解説し、そのメリット・デメリットについてもわかりやすく紹介します。防犯対策や監視カメラの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
2024-07-06
2min
カテゴリー
キーワード
