【2021年業界別】ビッグデータとは?ビッグデータの裏からビッグデータの活用事例まで完全解説 /* Template Name: singlenew(2019.11.12) */    

【2021年版】ビッグデータの裏からビッグデータの活用事例まで

最終更新日:2021-4-21

ビッグテータ活用事例

近年、「ビッグデータ」という言葉がよく耳にするでしょう。ビッグデータの活用により、新しい発見ができ、抱えている課題の解決と業務運営の効率化が期待されるので、企業や組織の働き方を変え、様々な業界に革命を起こしたとも言います。ビッグデータとビッグデータの活用は新しい概念ではありません。

しかしながら、「ビッグデータとは一体なに?どうしてそんなに重要視されてるの?」と聞かれたら、 うまく説明できますか?

それで今回、あなたの知らないビッグデータのあり方を説明します。ビッグデータの裏から、様々な業界での活用事例まで、ビッグデータの活用を完全解説!

ビッグデータとは何か

「ビッグデータ」と聞いて、多くの人が直感的にイメージするのは、データの量が巨大だという見方が多いでしょう。ボリュームはあくまでビッグデータの一側面に過ぎません。

ビッグデータは量だけではありません。あなたに知らないビッグデータの側面があるかもしれません。私たちの生活を大きく変化させ、あなたが驚くくらいのチカラが、ビッグデータに秘めています。

ビッグデータは、どの程度のデータ規模かという量的側面だけでなく、どのようなデータから構成されるか、あるいはそのデータがどのように利用されるかという質的側面において、従来のデータシステムとは違いがあると考えられます。

ビッグデータの特性は頭文字がVから始まる次の三つのキーワードで示されます。

ビッグデータとは 量

量的側面(Volumeボリューム)

まず、その量的側面については、「ビッグデータは、典型的なデータベースソフトウェアが把握し、蓄積し、運用し、分析できる能力を超えたサイズのデータを指します。ビッグデータは、多くの部門において、数十TBから数PBの範囲に及ぶ」との見方があります。(1PB=1024TB、1TB=1000GB)

情報化社会の巨量データを扱い、利用するための第一歩は、データの統合です。異なるソースからデータを抽出します(Extract)、抽出したデータをビジネスでの必要に応じて変換・加工します(Transform)。変換・加工済みのデータをターゲットシステムやファイルとしてロードします(Load)。いわゆるデータのETL。

統合されたデータを可視化させ、人が直感的にアクセス可能な有用で一貫した情報に変換するツールとして、BI(ビジネスインテリジェンス)はまずあげられます。データの声に耳を傾けて強力な成果を達成するために、BIが存在すると言ってもいいでしょう。

(出典)総務省「ICTコトづくり検討会議」報告書

質的側面(Varietyバラエティ)

次に、その質的側面についてみると、ビッグデータを構成するデータの出所が多様です。

簡単に言うと、情報化社会に暮らしている私たちのすべての行為がデータになります。私たち自身が、データそのものです。

ビジネスから見れば、BIツールや各種の図表、ダッシュボードツールにより、データをビジュアル化された後、企業にビジネス的洞察をもたらす本当の価値を持ちます。

たとえばIoTデータの活用シーン:>>設備稼働状況の可視化(⇒デモを見る)

                >>電力消費量のモニタリング(⇒デモを見る)

営業とマーケティングデータの可視化利用:>>リアルタイムのセールスパフォーマンス(⇒デモを見る)

従来から企業内に存在する販売データや在庫データなどに加え、コールセンターの通話履歴、現在既に活用が進んでいるウェブサービス分野でのオンラインショッピングサイトやブログサイトにおいて蓄積される購入履歴やエントリー履歴、ウェブで配信された音楽や動画等のマルチメディアデータ、ソーシャルメディア内のテキストデータや書き込むプロフィールやコメント、また携帯のGPS、ICカードやRFIDにおいて検知される位置情報、乗車履歴、センサーデータ、CRMシステムや会員カードデータにおいて管理されるカスタマーデータといった様々な分野のデータが今後、さらに活用を広げられると想定されています。

また個々のデータのみならず、各データを連携させることでさらなる付加価値の創出も期待されます。

(出典)情報通信審議会ICT基本戦略ボード「ビッグデータの活用に関するアドホックグループ」資料

速さの側面(Velocityベロシティ)

データの発生頻度や更新頻度もビッグテータの特性の一つです。

たとえば、全国のコンビニで24時間発生するPOSデータ、ECサイトでユーザーがアクセスするたびに発生するウェブのクリックストリームデータ、ピーク時には一秒あたり約7000件に達するらしいです。

画像出典:watch.impress.co.jp

データはどのようにして価値を創出するのか

伝統的に、モノとサービスの価値を生むものは、人による労働、機械設備の稼働といったものであると考えられてきました。例えば、肉やにんじんやじゃがいも、トマトといった栽培野菜は、料理人が道具である調理器具を使って、シチューやカレーとなり、素材から人の食べ物という形で新たな価値を生みます。また、広い厨房、多数の料理人、多数の調理器具を用意すれば、より多くの人に食べ物を提供することが可能になり、価値を量的に増加させました。

この例では、食材の適切な分量やプロセスを整理したレシピも必要ですね。レシピとは、まさに料理作りのデータであり、従来からデータは価値の創出に必要なものでした。

要するに、単にデータを提供するだけではなく、インフォメーション化(情報化)して分かりやすく示すことの重要性です。では、データを如何にインフォメーション化するか?

答えはデータの可視化(⇒可視化方法を見る)ですね。ビッグデータ可視化ツール(⇒ツール紹介)やBIツールなどを利用し、数値の裏にあるインフォメーションを分かりやすく直感的に表現してから、分析したり統合したりするんです。そして結果を出して、次の行動の計画や変動の予測などに繋がります。

ビッグデータ活用
(出典)総務省「平成28年(2016年)版情報通信白書」

「volume」については、購入履歴を例に取ると、ある人があるモノを一回購入した際のデータから分かることは極めて少ないが、多数の人の多数の購入履歴を分析すれば、人々の購買行動の傾向を見いだすことができます。これにより、人の将来の購買行動を予測したり、更には広告等で働きかけることにより、購買行動を引き出したりすることが可能となります。

たとえば、監視カメラの映像データはこれまで店舗での犯罪抑止、犯罪者を捕まえたりするために使われていたが、最近では、いわゆる「人物行動分析」で、顧客の購買行為を解析するためにそれを使い、モバイル機器から多店舗の状況把握ができます。買い物客の店内での商品を選択するときの行動や視線をモニタリングし、分析することで、商品の陳列場所やPR方式を変えたところ、売り上げが増加したケースもあります。

画像出典:enterprisezine

「variety」については、上記の例において、購入者の年齢や性別のみならず、住所や家族構成、更には交友関係、趣味、関心事項といったデータが入手できれば、より緻密な分析が可能です。

また、スマートフォンを常に携帯していれば、今日一日のうち何時頃にどのような所へ行き、どれだけ歩いたのか、階段は何階分上がったのかといった現実世界でのデータも収集できます。時間・場所・行動等に関するより細粒化されたデータは、この点の価値を更に高めることになります。またこの点において、警察や公安の角度から見れば、犯罪抑止といった社会的課題の解決にも繋がります。

このほか、IoTの導入が進むにつれて、人に関するデータに加え、モノの状態や動作に関するデータもセンサー等の機器を通じて記録・収集できるようになっています。

たとえば、SuicaやPASMOなどの交通系ICカードで言うと、店舗での購買履歴に加え、電車やバスなどの乗車記録がわかります。会員の属性データが登録されているケースも比較的多いことから、駅ビルや駅に隣接するスーパーやデパートなど店舗での購買履歴と合わせれば、「20代女性は休日に、xx線を使ってxx駅に到着し駅ビルのxx百貨店で買い物する傾向が強い、xx時からxx時までが到着のピークだ」、「50代男性はxx駅に到着しても、駅ビルではほとんど買い物はしない、近くの居酒屋で飲む傾向が強い」といったような会員行動を深く分析できます。

ビッグデータ活用にはどんなメリットがあるのか

業界によって、ビッグデータの活用方法と効果が違いますが、基本的には下記の3つのメリットが得られます。

1.現状を正確に把握する

過去、企業は人の勘と経験に頼り、ビジネスの状態を把握することが多かったです。ビッグテータの活用に伴い、様々なデータの収集や格納が容易になり、分析が可能になります。現状把握に必要な情報をデータ分析や可視化ツールでわかりやすいレポートに転換すれば、経営層が組織全体の経営状況を、現場職員が特定の業務の進捗状況を知るようになります。

2.課題の解決策を導き出す

ビッグテータ活用はデータの収集にとどまらず、データ分析やデータマイニングを介して事物の法則や異常を見出すことできます。そうすると、抱えている課題の原因を特定し、迅速に適切なアクションを取ることが可能です。また、施策の効果をデータ分析によって検証し、施策を繰り返して改善することができます。

3.新たなビジネスチャンスを発見する

ビッグテータ活用のもう一つのメリットは、既存製品とサービス、バイヤーとサプライヤ、消費者の好みに関する情報を収集して統合的な分析を行うことで、企業が新たなビジネス機会を発見し、まったく新しいカテゴリの商品とサービスを創出することです。

業界別のビッグデータ活用事例10選

ビッグデータ活用事例① 製造業

製造業では、データがERPやMES、CMMSなどの数多くのシステムに散在し、データを一元的に利用できないので、工場の稼働状況を全般的に把握するのが実に困難です。IoT/ビッグデータ(⇒応用デモを見る)の高度活用により、製造プロセスを改善できるだけでなく、生産性向上や品質安定などに役立てることができます。

活用シーン:
  • 設備の予知保全:センサーデータの可視化により、工場全体、ラインごとの設備稼働状況、故障の多い設備を把握し、設備の異常を早期に発見できる
  • 予実管理:当初の計画に対して実績が合致しているか、目標と実績の差を認識し、徹底的に原因を分析し、来期からの改善に活かすことができる
  • 製品トラッキング:バーコードスキャナーと無線デバイスを利用し、原材料の調達から生産、そして消費または廃棄まで追跡可能な状態にする
製造業ビッグテータ
FineReportで作ったIoTデータ可視化グラフ

ビッグデータ活用事例② 医療業

毎日大量かつ複雑な非構造化データを生成する医療業は、ビッグデータ技術により、医療情報活用の幅と可能性が広がります。

活用シーン:
  • 流行病の発生を予測し、その影響を最小限に抑えるためにどのような予防策を講じるかを決定するのに役立つ
  • 何百万人もの患者から収集したデータを使用し、根拠に基づいた診断を与えるので、治療費を削減する
  • ウェアラブルデジタルデバイスを使用し、ビッグデータは患者の健康状態を監視し、医者さんにレポートを送信する

ビッグデータ活用事例③ 小売業

ビッグデータは市場と顧客関心の分析により、小売業の発展に絶好の機会を提供します。さまざまな市場情報を収集し、ビッグデータの解析をもとに、顧客エンゲージメントと満足度を判断したり、新製品の開発に役立てたり、市場に投入するタイミングを計ったりするなどの活用が広がっています。

活用シーン:
  • 売上データ、顧客データなどを統合したビッグデータを駆使することで、顧客をパターン別にこまかく分類し、セグメント毎に最適なマーケティング施策を行う
  • 予測分析の助けを借り、商品の需給予測の精度を向上させ、市場に受け入れられない製品の投入を避ける
  • 売れ筋や死に筋商品を分析することで、商品の在庫範囲を決定し、在庫の保有コストの影響を最小限に押さえる
小売業‐ビッグテータ活用
FineReportのモバイル端末で在庫確認

ビッグデータ活用事例④ EC業界

ECサイトはインターネット上で顧客に商品やサービスを販売することで利益を獲得するので、顧客と商品がECサイト運営におけるもっとも重要な要素だと考えられます。EC業界において、ビッグデータはデータ分析やマイニングを通じて法則を導き出し、企業に持続的な競争優位性をもたらします。

活用シーン:
  • 流入元とサイト内の顧客の行動データを組み合わせて、効果のある集客チャンネルと販売活動を判別する
  • 購買データ、競合他社の価格、商品原価などのデータによって商品のベストプライスを決める
  • 顧客の好みや過去の行動パターンに基づいて、その顧客に最適な商品だけを推薦する
EC業‐ビッグテータ活用
FineReportで商品データを可視化

ビッグデータ活用事例⑤ 教育業

教育業界では、学習や教育現場に関する様々なデータが蓄積されています。学習履歴や行動履歴などのビッグデータを収集し、可視化・分析することで、学習の評価や様々な予測、成績と学習行動の関係性を明らかにすることができます。多くの国で、学校や大学でのビッグデータの利用が増えています。

活用シーン:
  • 学習履歴のデータを使用し、個々の学生のためにカスタマイズされたコースとスキームを作成することで、生徒の全体的な結果を改善する
  • 学習コースが受講者にとってどの程度有益かをリアルタイムにモニタリングすることで、コース資料を修正する
  • 生徒の学力データ、学習履歴データの解析により、各生徒の進歩、強み、弱み、興味などを理解し、将来学生に適した職業を判断する

ビッグデータ活用事例⑥ 銀行業

銀行業では、ビッグデータが長年活用され、既に競争戦略上欠かせないものになりました。現金の回収から財務管理まで、ビッグデータは銀行のあらゆる業務の効率を上げます。 銀行業のビッグデータアプリケーションは、顧客の手間を省き、収益を生み出します。

活用シーン:
  • クラウドコンピューティングによって、リスク計算のデータ処理にかかるコストを削減し、リスクマネジメントの効率をアップする
  • 顧客データの収集、分析を通じて、より一人一人に合致した個別サービスを提供する
  • クラスタリング+アソシエーションのデータ分析の手法を使い、支店の場所選定などの重要な決定の精度を上げる
銀行‐ビッグテータ活用
FineReportで作った銀行の業務ダッシュボード

ビッグデータ活用事例⑦ 旅行業

旅行業界は、主に顧客の観光地への興味と、その行動特徴に基づいてビジネスを展開します。 現在、代理店よりもWebサービスを使用する傾向があります。ビッグデータは、ネットから世界中の観光地と観光客の情報を収集し、旅行需要の予測に大きく役立ちます。

活用シーン:
  • 口コミや顧客の検索キーワードを分析することにより、観光地の人気度を評価する
  • 航空会社は旅行中の乗客とその荷物のデータによって効果的に計画し、それに応じてサービスを提供する
  • 地理的位置、交通、および天気の情報に基づいて、特定の顧客に適したオファーと特典を送信する
旅行業ビッグテータ
   

ビッグデータ活用事例⑧ 政府

どの国の政府でも毎日、国民、経済成長、エネルギー資源、交通などに関するさまざまな記録とデータベースを追跡する必要があるです。これらのデータの適切な調査と分析は、政府の日々の業務を支援します。

活用シーン:
  • 注意しなければならない領域を特定し、政治プログラム上での迅速な意思決定を実現する
  • 失業、テロリズム、エネルギー資源探査などの国家的課題を克服する
  • 行政が保有している地理空間情報や防災情報などの公共データを二次利用しやすい形で民間に開放し、ビジネス利用を促す
政府‐ビッグテータ活用

ビッグデータ活用事例⑨ 農業

農業は経験と勘に頼る部分が多かったですが、農作業にビッグデータを駆使し、デジタル技術を導入すれば、予測や生産性向上、生産現場の見える化を可能にします。

活用シーン:
  • センサーから得られた気温・日射量・雨量や農作業のデータを解析し、生産計画から収穫・出荷までを見える化する
  • 気象データ等の様々なビッグデータからリスクを予測し、事前の対策を実現する
  • 篤農家の持つ様々な技術・判断を記録・データ化し、そのノウハウを新規就農者等に共有する

ビッグデータ活用事例⑩ 飲食業

競争が激しくなる飲食業界では、市場地位を維持するためにデータドリブンの経営戦略を設定する企業が増えています。過去、レストランは顧客の来店を待つだけだっだの状態ですが、飲食店の情報をビッグデータ化すれば、来店客数を予想でき、リピート顧客を増やすためのサービスや販促活動を調整することができます。

活用シーン:
  • 付近で飲食店を探している人のスマホなどに、最適なタイミングで、効果的に広告を出す
  • センサーによって店内での行動をデータ化し、現場のオペレーションを大幅に改善する
  • 過去の売れ筋の分析やより正確な来店予測、売り上げ予測によって、生産者が出荷調整できる
飲食業‐ビッグテータ活用
   

おすすめのビッグデータ活用ツール

ビッグデータ活用の事例とメリットを理解したところ、具体的にどのツール、どんな方法でビッグデータを活用するかを聞きたい方がいると思います。ビッグデータツールには目的や用途別に様々ですが、BIツール(Tableau,FineReport)、データマイニングツール(Python,R)、データ可視化ライブラリ(Echarts,Highcharts)、データマップ(PowerMap,Polymaps)などがあります。詳しい内容につきまして、以下の記事をご覧ください。
≫ビッグデータ分析・可視化におすすめのツール11選

弊社が開発しているFineReportはデータ統合・可視化やデータ入力、モバイル対応などをオールインワンに集結したデータ活用ツールであり、製造、小売、金融、ECをはじめとする業界で豊富な導入実績を持っています。ビッグデータの利活用に、

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