ビッグデータとは、人間では把握しきれない大容量データ群のことです。DX推進に欠かせないビッグデータの注目度は日々高まっており、活用する企業が増えています。ビッグデータを活用すれば、迅速な現状分析と意思決定や高精度な将来予測などが可能です。

本記事では、ビッグデータの概要や活用するメリットとポイント、活用している企業事例について解説します。ビッグデータについて知りたい方、DXを推進したい方は、ぜひ参考にしてください。

ビッグデータとは

ビッグデータ（Big Data）とは、これまでの技術では記録や保存、解析が困難な巨大なデータ群のことを指します。明確な定義はありませんが、多様な種類・形式が含まれる非構造化データ・非定型的データで、かつ日々生成・記録される時系列性やリアルタイム性を兼ね備えたデータを指すことが一般的です。具体的には以下のデータが挙げられます。

ビッグデータが注目された背景の一つは、GoogleやAmazon、Facebookなどの台頭です。Googleなどは、ユーザー行動や嗜好に関するデータを収集し、それに基づくサービスを最適化することで急成長を遂げました。近年では、データの重要性が高まりビッグデータの活用企業も増加しています。

従来のテクノロジーでは活用できなかったデータ群を利用すれば、高度な判断や未来の予測に効果的です。ここからは、ビッグデータにおける4つのVと種類について解説します。

ビッグデータにおける4つのV

これまで、ビッグデータは以下3つのVが特徴と言われていました。

上記は、2000年代初頭にIT調査会社のアナリストであるタグ・レイニー氏によって提唱された概念です。ただ、近年はもう1つV（Veracity）が加えられ、以下4つのVが特徴とされています。

上記の4Vを満たすデータを活用すれば、新たなビジネスの創出や業務効率化により、経済的な価値を作り出せます。

データの分類

総務省が発表した「平成29年度版 情報通信白書」によれば、ビッグデータの種類は以下の4つに分けられます。

参照：第1部　特集　データ主導経済と社会変革｜総務省

ビッグデータとDXの関連性

ビッグデータの活用は、DXの推進に欠かせません。ここからは、DXの概要とDX推進におけるビッグデータの重要性について解説します。

DXとは

DXとはデジタルトランスフォーメーションの略称で、AIやIoT、ビッグデータなどのデジタル技術を活用して、企業のビジネスモデルや業務プロセス、企業文化を変革することです。これまでと同じ働き方やビジネスモデルでは、企業の競争力が低下・衰退する可能性があります。人手不足の解消や多様な働き方への対応などを理由に注目度が高まっているDXを推進すれば、以下のメリットを得られます。

DX推進におけるビッグデータの重要性

中には、ITツールを活用したデジタル化をDXと捉えている人もいますが、必ずしもそうではありません。デジタル化には、以下3つの段階があり最終段階がDXです。

デジタイゼーションやデジタライゼーションでは、業務のデジタル化や一部の業務・製造プロセス単位の変革を行うため、ITツールの導入で実現可能です。一方、DXでは全社的なビジネスや業務、組織風土の変革が求められます。大規模な変革には、ITツールの導入はもちろん、内部・外部データの収集・分析・活用が必要です。DXの事例でたびたび紹介されるAIも、開発段階において大量のデータを学習させています。本質的なDXの推進には、ビッグデータの活用が欠かせません。

ビッグデータ活用のメリット

ビッグデータの活用は、企業競争力の向上に有効です。ここからは、ビッグデータを活用するメリットについて解説します。

DXを推進することができる

ビッグデータの活用によりDXを推進できます。前述の通り、本質的なDX推進にはデータの有効利用が欠かせません。データ量が少なければ、ズレや偏りが発生するため、適正な成果を出すためにはビッグデータが必要です。

スピーディーな現状分析と意思決定を実現

ビッグデータを活用したDXの推進により、大量で多角的なデータのリアルタイム処理が可能となります。スピーディーな現状分析と意思決定の実現により、企業競争力の向上が可能です。近年は「データドリブン経営」と呼ばれる、過去の実績や市場の情報など大量のデータを基にした経営が重視されています。

高精度な将来予測

高精度な将来予測も、ビッグデータを活用したDX推進のメリットです。例えば、在庫ロスの削減やリードタイムの短縮が期待できる需要予測AIは、過去と現在の売上データに基づくことで、季節ごとや地域ごとなど様々な角度から売上を予測することが可能となります。このように膨大なデータを分析すれば、直感的な判断を理論的な意思決定に転換できるでしょう。また、経験や勘に頼る必要がないため、担当者による予測精度のバラツキを抑制できます。

顧客体験の向上

ビッグデータを基にDXを推進すれば、顧客体験の向上も可能です。ビッグデータを基に分析することで顧客ニーズの把握や不満の確認ができ、その内容に基づく改良や新サービスの開発ができるでしょう。顧客体験の向上は、リピーターや口コミからの新規顧客獲得に効果的です。

ビッグデータ活用における課題

利用すればメリットを得られるビッグデータですが、課題も存在します。ここからは、ビッグデータ活用における課題について解説します。

スキルを備えた人材が必要

ビッグデータは誰でも活用できるわけではありません。データ活用などに関する専門的な知識・スキルに加え、分析結果からビジネスに役立つ考察を導くための、経営に対する知識も求められます。ただ、必要な知識やスキルを兼ね備えたデータサイエンティストやデータアナリストなどの人材は、多くありません。

導入や運用に手間がかかる

ビッグデータの導入や運用には手間がかかります。
そもそもビッグデータの入手が必要で、収集したビッグデータを活用できる形に加工しなければなりません。ビッグデータを活かすためのシステム構築や運用、そのための人的リソースコストもかかります。また、量が多いデータの保管や管理にも手間とコストが必要です。

法対応やセキュリティ対策が欠かせない

個人情報が含まれる可能性があるビッグデータには、法対応やセキュリティ対策が欠かせません。近年はプライバシー保護に対する注目が高まっており、法規制が進められています。個人情報保護に関する法規制として、例えば以下が施行されました。

また、個人情報が流出すれば企業の信頼性やブランドイメージが低下し、経営の継続が難しくなるケースもあります。クラウドサービスの利用増加などとともに、サイバー攻撃も増えています。慎重な法対応やセキュリティ対策が重要です。

ビッグデータを活用している企業事例

すでに多くの企業がビッグデータを活用しています。ここからは、ビッグデータを活用している企業の事例を紹介します。

イオン

顧客体験の向上を大切にしているイオンでは、以下のデータを活用し「買い物体験」を新しい価値として提供するDXプロジェクトに取り組んでいます。

例えば、入手した顧客の購買履歴に属性を加えたデータをAIに分析させ、顧客理解と嗜好を分布しています。把握した内容をマーケティングに活かすことで、顧客体験と売上の向上を実現しました。また、商品開発にも役立てています。

伊藤忠

伊藤忠ではビッグデータを活用したDX推進により、食品サプライチェーンの最適化に取り組みました。具体的には、小売店と伊藤忠の受発注などの業務データ、天候・カレンダー情報を活用し、自動発注システムを開発しました。

ダイキン

ダイキンは、エアコンや部品の故障に関するデータなどを活用した結果、業務プロセスの改善に繋がりDX推進を実現しました。以前は、部品の経年劣化や不具合などの故障傾向を人力で把握し、品質管理者が異常値を確認した段階で原因を究明していたため、時間と手間がかかっていました。現在は、不良や故障しやすい箇所を自動的に発見し、アラートを出すAIを活用しています。その結果、大幅なリソースの削減に成功しました。

ローソン

約1万5,000店舗のコンビニエンスストアを展開するローソンは、購買履歴と会員別の価値観情報を基にしたターゲティングの実現に向け取り組んでいます。具体的には、購買者の価値観と購入商品の関係を学習させ、クーポンデザインや販促、配信、商品開発強化を図っています。2021年にロッテが販売する「トッポ」で約20万人の会員を対象に最適化されたデザインのクーポンを発行した結果、購入率が12倍まで向上しました。

東急ホテル

東急ホテルでは、ポイントカードなどに基づく東急グループ保有データと位置情報を掛け合わせたビッグデータで、DX推進をしています。具体的には、商業施設・スーパーマーケットの新規出店や渋谷をはじめとしたエリアの開発の参考に活用しています。

ビッグデータを活用する際のポイント

ビッグデータを利用したからといって、必ずしも期待する成果が得られるとは限りません。ここからは、ビッグデータ活用で成果を上げるための活用ポイントについて解説します。

導入・活用目的を明確にする

ビッグデータを活用する際は、導入・活用目的を明確にすることが重要です。どんな目的でなにに活用するかが決まらなければ、どのようなデータを収集すれば良いかが明確になりません。また、あれもこれもと考え範囲を絞らない場合、実施事項が増えて必要な知識・スキルと手間・コストが増加します。

短期的な成果を追い求めない

短期的な成果を追い求めないことも重要です。ビッグデータ活用には試行錯誤が必要で、一朝一夕に成果が出るものではありません。必要なデータの収集から加工・分析・活用まで、各ステップにおいてトライ&エラーが求められます。

短期的な成果を追い求めた結果、途中で取り組みを辞めてしまえば、それまでの努力が水の泡になるでしょう。ビッグデータの活用は、長期的な取り組みと捉えることが重要です。

外部パートナーやツールを利用する

ビッグデータ活用には、専門的な知識やスキルが求められます。自社で必要な人材やノウハウを保有していないケースもあるでしょう。また、人材・ノウハウがあっても、全てを自社で対応すれば多くの手間と時間がかかります。

最近はビッグデータ活用をサポートする企業やツールもあるため、利用がおすすめです。外部パートナーやツールによるサポートを受ければ、自社の負担を減らし成果を得やすくなるでしょう。

弊社のデータ収集サービス「スクレイピング代行サービス」では、法律を遵守した上で、Webサイトからの大量データ収集を代行しています。また、収集したデータは、csv・excel・Json・XMLなど目的や用途に合わせた状態でドライブやデータベースなどご要望に合った場所に納品するため、データ収集だけでなく、加工やデータ保管の手間を減らせます。

まとめ

ビッグデータとは、これまでの技術では記録や保存、解析が困難な巨大なデータ群のことです。企業のビジネスモデルや業務プロセス、企業文化を変革する本質的なDXの推進には、ビッグデータが欠かせません。

ただ、ビッグデータの活用は、データの収集・加工・分析を行うため、多くの手間とコストや知識・スキルを備えた専門人材が必要です。自社のみでの対応は難しく、外部パートナーやツールを上手に利用すると良いでしょう。

ビッグデータのひとつであるWebデータ収集にはスクレイピングが最適です。ただ、データは収集しても加工・分析しなければ活用できません。PigDataならWebデータの収集だけでなく、分析して活用するところまでサポートしています。データ収集のみならず活用についてお考えの際は一度ご相談ください。

⇒データ収集・分析しやすい環境を構築する