ビッグデータとは?実例と今後の活用例

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BIGDATAとは?

「5G」や「AI」といった最新技術と並んで重要視されている「ビッグデータ」は、
AIの登場によって活用の幅が大きく広がり、今後のビジネスを大きく左右するホットなワードです。
今回は実例も取り入れ、ビッグデータとは何か?解説していきたいと思います。

ビッグデータとは何?

ビッグデータとは、一般的なコンピューターやソフトウェアでは処理しきれないほどの、膨大なデータの集合体を指します。
厳密に、「どんなデータが何テラバイト以上あればビッグデータ」という定義はありません。
画像と映像のように異なる種類の情報、異なるデータベース、異なる言語であっても、それらを一つのデータの集合体として指す場合には「ビッグデータ」として使われます。

たとえばECサイトを例にします。
個人の嗜好に合わせたおすすめの商品を表示させる場合、
その人の年齢、性別、閲覧した商品、購入履歴、ログインした時間など様々なデータを元に、おすすめ商品を導きます。

その際、1人分のデータよりも大人数のデータがある方が、より正確に、その人の嗜好にあった商品をおすすめできるのですが、1億人といった超大人数のデータを処理することは、当時のコンピューターの性能では難しかったのです。

コンピューターの処理能力の向上や、AIといった新しい情報処理アルゴリズムの登場によって、今まで活用できず、破棄あるいは放置されていた大量のデータの活用が可能になりました。

私たちもすでに使っている、ビッグデータの事例

大量のデータを活用する動きは実はすでに行われています。

・google 検索エンジン

もはや、私たちの生活の情報インフラとなっている、Google社の検索エンジンですが、
検索したワードに対して、正確な情報やサイトを表示する仕組みは、まさにビッグデータを活用した代表的な例です。

検索ワード、どのサイトを開いたか、サイトに滞在した時間、検索した人の位置情報・年齢・性別・過去の検索履歴といった様々なデータを蓄積し、
そのデータを分析することで、本当に知りたい内容・サイトが表示されるような仕組みです。

ちなみにGoogleでは全世界で年2兆回、1秒で63000回以上も検索されているそうです。

・ECサイト

Amazonや楽天市場などのECサイトを使っていると、「あなたへおすすめ」といったカテゴリに、よく購入するもに近い商品や、そのジャンルでの新作商品などが表示されます。
こういった個人の嗜好に合わせてオススメのコンテンツを表示してくれる、いわゆるレコメンド機能にも大量のデータが使われています。
購入履歴はもちろんですが、年齢・性別といった個人情報、商品の閲覧履歴、スクロールの速度といった、動作もトラッキングしているかもしれません。

このビッグデータを分析し活用することで、レコメンド機能が実施され、良い商品とマッチングすることができます。

・ダイドー自販機 

コーヒーでおなじみダイドードリンコ社は、ビッグデータを活用することで、自販機の売り上げをアップさせることに成功しました。

消費者が自販機の商品選ぶとき、一番左上の商品を最初に見てから、アルファベットのZ流れで目線を動かすことが定説でした。

ダイドードリンコ社はアイトラッキングによって消費者の目線を分析したところ、実際は左上はあまり見ておらず、左下に視線が集まっていることがわかりました。

この分析結果を元に、主力商品を左下に配置し、商品が目立つようPOPシールも貼り付けたところ、売り上げが数十%上がったそうです。
※自販機のリニューアルや広告も影響しているとこと。

Source:日本経済新聞

・スシロー

回転寿司の大きな問題「食品廃棄」。
生鮮食品である商品をそのままディスプレイしているため、手をつけられなかった商品や、客と商品の供給バランスによって、通常の飲食店よりもはるかに多くの「食品廃棄」が発生してしまいます。

これによる原価ロスや、食品ロス(食べられるのに廃棄されている)は大きな問題でした。

スシローは皿にICチップを組み込むことで、どんなネタが「いつ」、「どれだけ」消費されたのかデータを収集。
時間や日付、気象データなどと合わせて分析することで、需要予測を立てました。
これによって廃棄量は4分の1に抑えることに成功しました。

Source:スシローと無印良品のビッグデータ活用術とは? |AI/人工知能のビジネス活用発信メディア【NISSENデジタルハブ】

AIとビッグデータ

ビッグデータの活用が今後盛んになってくると考えられていますが、
大きな理由として、「AI」の登場が挙げられます。

大量のデータの組み合せをAIによって処理することで、最適なパターンを出力してくれます。
コンビニ大手で例えてみます。
全国の店舗の購入商品、金額、利用時間、客層などの情報を元に、
「20代女性が一番購入しているものを、1時間ごとに調べる」というデータが欲しい場合、全ての情報の組み合わせをコンピュータで処理することで、求める結果に一番近いパターンを導いてくれます。

こういった需要予測などのマーケティングに必要なデータは、サンプル数が多ければ多いほど有効なため、ビッグデータの活用は大きなメリットとなります。

IoTとビッグデータ

5Gの登場によって、急速に発展することが予想されている「IoT」。

スマホはもちろん、街の防犯カメラや電子サイネージ(電光掲示板)、自動車や信号機など、様々なものがインターネットに繋がっている社会では、
それぞれのデバイスからあらゆる情報がインターネットを通じてデータサーバーに蓄積され、ビッグデータとして活用できます。

街の監視カメラの映像を全てデータベースに蓄積し、顔認証技術を使って指名手配犯の顔を割り出したり、カメラに移る特定の人物を追跡したり、
自動車の位置情報、移動速度、目的地までの走行ルートのデータをリアルタイムで分析し、信号機を操作することによって、渋滞のない交通網が実現します。

しかし、こうしたメリットが強調されているIoT化ですが、一方では、様々なものがセンサーとなりインターネットに繋がることで、人の行動が全て監視されるプライバシーの無い社会になってしまうのでは?と危惧している専門家もいます。

今後様々な応用

店舗内の需要予測

店舗内にカメラとマイクを設置し、客の動き、目線、表情、しぐさ、会話内容などをトラッキングし、データ化します。
購買情報や日付、天候などのデータと合わせて分析することで、店舗内の最適な商品配置や導線作り、需要予測といったマーケティングに活用することが出来ます。

防犯カメラと顔認証

街中や施設といった様々なカメラに移る大量の顔データと、指名手配犯や不法入国者、捜索願の出されている人物、といった顔による個人の特定にビッグデータの活用が期待されます。

より正確な気象情報

膨大な量の天気の観測データを分析することで、より正確な天気予報を導くことが出来ます。

関連記事:天気予報はAI(人工知能)により的中精度が99%の時代へ突入か

ビッグデータとプライバシー

ビッグデータの活用はいいことばかりでは無く、プライバシーの問題が大きな議論を呼んでいます。

ビッグデータの特徴は名前の通り、大量のデータを活用することにあります。
様々なデータから最適な解を導くことで、便利なサービスやプロダクトが生まれたり、生活が豊かになりますが、
名前や年齢、顔写真、職業、口座残高といった個人情報のデータも、今後活用の対象になると考えたとき、
どこにいるのか、どんな会話をしているのか、何を購入したのか、といったプライバシーが全て筒抜けの社会になってしまいます。
※もちろん閲覧できるのは限られた企業ですが。

自分の知らないところで、自分の個人情報が使われている、
という「嫌悪感」は強烈で、データを使った便利なサービスや商品の開発を行う企業や団体が、プライバシーとどう向き合うのかよく確認しながら利用することが大事です。

これからくる第4次産業革命でビッグデータはますます活用される

AI、5Gといった新しい技術による「第4次産業革命」によるインパクトは大きく、ビッグデータの活用はその中で大きな役割を担います。

5Gの導入によって、IoT化が促進し、IoT化によって膨大な量(ビッグデータ)のデータ収集が可能に。
収集したビッグデータをAIによって分析することで、新しいサービスやプロダクトの誕生します。

プライバシーの問題が強く残るビッグデータの活用ですが、第4次産業革命全体で考えるとその問題は小さく、うやむやのまま利用規約などにこっそり追記され、利用者は読まずに同意し、結局企業に大量のデータを提供している。
というのが現実でしょう。

プライバシーの問題を考えるよりも、新しいサービスの誕生に目を向けたいと。と筆者は思いました。

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