ビッグデータの活用事例10選から見るビッグデータの全て

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。新型コロナウイルス感染症の世界的流行により、新たな生活様式への移行が求められています。

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。

これまでもデジタル基盤整備およびデジタル技術活用を通して、サイバー空間とリアル空間の融合が進んでいたが、新型コロナウイルス感染症の発生で、両空間が完全に同期する社会へと向かうことになるとの意見もあります。今後は感染症収束へ向け、5Gをはじめとするデジタル基盤や、IoT・ビッグデータ・AIといったデジタル技術とデジタルデータの活用が、今まで以上に重要となるでしょう。

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。様々な業界でのビッグデータの活用事例から、ビッグデータの裏まで、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。

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、データ可視化ツールはまずあげられます。

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、デジタルデータを活用したサービスの展開、ICT、マーケティングデータの可視化利用などがあげられます。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。

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。

ビッグデータ活用の目的と活用例

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、デジタル社会において大量に発生している非構造データ（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など）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。

• 活用目的その一：経営戦略、事業戦略の策定
  
  活用例：売上データなどの社内情報や統計情報などの社外情報を幅広く収集、分析することによって売上への影響などを予測し、注力事業の決定や戦略企画を行います。

• 活用目的その二：顧客や市場の調査、分析
  
  活用例：顧客データ、販売データ、SNSへの書き込みデータなどから消費傾向を分析し、顧客ニーズや企業への評価を把握します。

• 活用目的その三：商品、サービスの品質向上
  
  活用例：設備や製品にセンサーなどを取り付けて利用状況を収集し、故障や部品の交換時期などを予測します。それによってきめ細やかな保守とメンテナンスを行います。

• 活用目的その四：経営管理
  
  活用例：経理データや売上データ、また各部門からあがってくるデータを分析してこれまでよりも短時間で予実管理を行います。

• 活用目的その五：内部統制強化
  
  活用例：経理データや業務日誌などから不正の可能性や兆候のある取引を事前に検知し、内部統制を強化します。

• 活用目的その六：業務の効率化
  
  活用例：RFIDやセンサーを取り付け稼働状況や位置情報を収集し、そのデータを活用することによって、業務プロセスの効率化・最適化を行います。

• 活用目的その七：基礎研究、学術研究
  
  活用例：センサーなどから収集される大量データを有効活用するための研究開発を行います。

• 活用目的その八：在庫圧縮、最適供給
  
  活用例：販売データや気象データなどから需要予測を行い、生産量と出荷量の調整を行います。またRFIDやセンサーを取り付けてリアルタームに在庫状況を把握します。

業界別のビッグデータ活用事例10選

ビッグデータ活用の目的を紹介しましたので、これからは具体的な活用事例を話していきます。

業界別ビッグデータ活用事例の一部はFineReportを利用している各業界クライアントの実際のビジネスシーンから取り出したものです。以下示したビジネスでのビッグデータ活用DEMOは全てFineReportで作成したものです。

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：

• 設備の稼働監視：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

ビッグデータ活用事例②　防災・危機管理

近年、豪雨による災害が頻発に発生しており、新しい減災案の必要性が高まっています。そこで、佐賀県は令和元年 8 月に佐賀県内で発生した豪雨災害を事例として衛星データ活用の可能性を検証しました。

災害発生前後の画像を合成することにより、浸水域や土砂崩れ域を把握でき、ドローンと組み合わせることで効率的な情報収集が可能になることが分かりました。一方で、比較する画像によっては季節変化（水田等の誤認）、土地利用変化を受けるため、浸水域を完全に特定することが難しいことや、撮影タイミングと最大浸水時点の把握ギャップがあることが明らかになりました。

活用シーン：

人工衛星により被災状況の画像が取得できると、豪雨などで地上からの情報取得が困難な場合などに、災害の影響を受けずに情報取得が可能になることから、避難や排水計画が迅速に行えることになり、人命救助に繋がります。

人工衛星から豪雨時や夜間も撮像ができる SAR（合成開口レーダ）の画像データを活用することで災害時の被害確認を行うことができます。一方で課題も確認できたことから、令和 2 年度の調査で明らかになった課題の解消に引き続き取り組むことにより、近年頻発する日本の災害対応は元より世界的な水害による被害軽減が期待できます。

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

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

ビッグデータ活用事例⑤　健康・福祉

情報化社会により大量のデータが行政に存在するが、それを実際に分析・活用するのは意外と難しいですね。

東京都では多数の事業所が存在するが、その動向をサービス別・年度別・地域別に調べるのは容易ではないです。新たに情報を収集するのは、いろんな方面に新たな負担を強いることになり、労多くして期待していたほど効果が得られないことが多いです。

むしろ、東京都では新規開設する事業所が多数ある一方、廃止する事業所も多数あり、その履歴情報自体は既に存在します。そこで、その莫大な履歴情報から何か有益な情報を得られないだろうかと東京都の介護保険課が考えました。

介護事業所の新規開設数・廃止数が一目で分かり、かつ簡単に操作できるアプリを作るという案があがりました。

活用シーン：

例えば介護事業者が事業所を新規開設したり、廃止したデータはどんどん蓄積されたりしているが、この大量のデータを分析して活用できれば様々な用途が期待できます。

具体的には、どの地域のどの介護サービスの事業所数がどの程度増減しているかを視覚化でき、誰でも簡単に操作できるような仕様となっています。

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

ビッグデータ活用事例⑦　観光業

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

ビッグデータ活用事例⑧　官庁・行政運営

これまで、住民基本台帳に基づく人口構造や人口移動（転入・転出・転居）を把握するためには、各職員がその都度、データの収集・加工・分析を行う必要があり、作業に多くの重複が生じていました。また、利用可能なデータは加工済みのものに限られ、職員が政策立案において必要とする視点（任意の年月、地域、性別、年齢の組み合わせ）に即した分析は困難でした。

そのため、様々な政策の基礎となる人口に関して、長年蓄積されたビッグデータに基づく政策立案に自発的に取り組むことができるよう、簡易な操作で人口構造や人口移動の「見える化」が可能となるツールを独自に開発する必要がありました。

活用シーン：

住民基本台帳のビッグデータを用いて、本市の人口構造や人口移動を「見える化」するシステムを 開発しました。

基幹系システムの運用を行う本市のデジタル・ガバメント推進室から、住民基本台帳の生データの提供を受け、毎月更新しています。

住民台帳データに基づいた「見える化システム」の公開後、これまではデータの収集・加工・分析に膨大な時間が掛かっていたが、作業負担がゼロになり、エリア別の人口構造や人口移動がビジュアル化され、きめ細やかな政策形成が実現したなどのよい反響がありました。

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

これはビッグデータ活用でとても身近の例です。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

ビッグ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ですね。ビッグデータ可視化ツールや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。

ビッグデータの活用が人々の生活をどう影響したのかがわからないっていう方がいますが、私たち身近な例で言うと、購入履歴のことですね。

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出すことができます。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。

上記の身近な例において、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。

ビッグデータ活用ツール

以上はビッグデータについて、様々な面からお話をしました。いかがですか？デジタル社会においてのビッグデータの活用実態をイメージできましたでしょうか。

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

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