昨今では「ビッグデータ」という言葉を耳にしない日はないほど、その概念がビジネスに浸透しています。簡単に説明すれば、「膨大かつ多種多様なデータであり、解析によってビジネスに新しい知見を導き出すもの、そしてビジネスに貢献するもの」です。本稿では、このビッグデータについて改めて整理しつつ、現在のITトレンドであるIoTとAIとの関係を明確にしていきます。
ビッグデータとは？
ビッグデータは一般的に「とにかく大量のデータ」を認識されており、間違いではありませんがビッグデータの本質を捉えているとは言えません。ビッグデータに関する定義はいくつか存在しますが、最初に提唱された定義は米調査会社ガートナーによる「3V」です。これは「Volume（ボリューム）」「Velocity（速度）」「Variety（種類）」の頭文字を取っており、以下のような意味合いがあります。
Volume（ボリューム）
ビッグデータは得てして膨大な量のデータ群であり、日々蓄積されていくものである
Velocity（速度）
ビッグデータの処理速度は高速でなくてはならず、ビジネスニーズに応える必要がある
Variety（種類）
ビッグデータは多種多様なデータの集まりであり、その組み合わせでビジネスに有用な知見を導き出す。
単にデータ量が多いだけではビッグデータとしては認められません。そこに処理速度や種類の豊富さという要件が加わることで、初めてビッグデータとして活用できます。
ビッグデータの重要性
ビッグデータというキーワードが登場したのは2011年頃であり、その後急速に世界中に浸透していきます。その理由が「データ量の劇的な増加」と「ビッグデータ解析基盤の整備」です。
データ量の劇的な増加
世界のデータ量は「集積回路におけるトランジスタ数が18カ月ごとに1.5倍になる」というムーアの法則に従い、年々劇的な増加を見せています。処理できるデータ量が増えるということは、収集できるデータ量も増えるということであり、世界のデータ量はここ10年で10倍以上に膨らみました。最近では、世界のデータ量の8割以上は直近2年間で生成されているというほど、データが爆発的に増え続けています。
こうしたデータ量の増加に応じて自然と生まれたのが「今まで着目していなかったデータを解析して、客観的視点から次のアクションプランを創り出せないか？」というニーズです。従来、製品別の売上情報から今後の売上を予測したり、それに対し定性した在庫数を設定したり、効率的な生産計画を立てたり、顧客別の販売実績を分析して優良顧客や購入の可能性が高い顧客を選別したりと、データ解析をもとにしたアクションプランはいくつも作られています。
これに加えて、今まで活用したことのなかったデータに着目し、収集・解析することで新しいビジネスの知見を導き出し、次のアクションプランを作ることで成功を収めた企業が登場していきます。
ビッグデータ解析基盤の整備
そしてもう1つ、ビッグデータが注目された理由が解析基盤の整備にあります。今日のビジネスにおいて、ビッグデータを解析するためにはデータサイエンティストの力以外にもそれを支える環境が必要です。企業は各業務システムから統合的にデータを収集するシステム基盤を構築し、そこにBI（Business Intelligence：ビジネス・インテリジェンス）を連携することで、半自動的案ビッグデータ解析を可能にしています。
このようなシステムが構築されると、データサイエンティストという特殊な分析要員以外にも、現場部門で働く1人1人がデータサイエンティストになり、新しいアクションプランの創出や業務効率化に必要な情報を能動的に集め、解析し、ビッグデータを活かすようになります。こうした背景からビッグデータの重要性は年々増しており、ビッグデータ解析によって成功したビジネス事例もどんどん生まれています。
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IoTとAIとの関係
ビッグデータとIoT及びAIの関係を説明する前に、IoTとAIの概要を整理します。
IoTとは
IoTとは「Internet of Things（モノのインターネット）」の略であり、あらゆるモノがネットワークを介して接続することで、新しいデータの創出を生み、それをもとに新しいサービスやビジネスモデルを創り出す技術を指します。一方、AIは「Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）」の略であり、現在のIT業界で最もホットなトレンドとなっています。では、ビッグデータがIoTとAIと、どのように関係しているのか？
まず、IoTは様々なモノにセンサーを埋め込んでネットワークと接続し、そこから得られるデータをクラウドコンピューティング等の基盤に蓄積していきます。そうして蓄積したデータは得てしてビッグデータであり、ビッグデータはIoTによって生み出されるものでもあります。
現在世界中のIoT端末は数百億台とも言われており、そのすべてが新しいデータを生み続けています。企業はIoTから生み出されるデータを解析することで、モノに新しい付加価値を付け加えたり、新しいサービスを生みだしたりすることでビジネスの創出が行えます。
AIとは
次に、AIは高性能な処理能力を身に付けるために大量のデータを取り込む必要があります。ビッグデータとして蓄積されたデータを取り込むことにより、特定の分野に特化したコンピューターが誕生し、その分野で人間の脳を超えるほどの能力を身に付けます。要するに、AIにとってビッグデータは必要不可欠な能力源なのです。
さらに、ビッグデータ・IoT・AIはそれぞれ補完関係にあり、IoTによって生み出されたビッグデータをAIが自動解析することで、ビジネスに必要な知見を見出すスピードを劇的に向上します。
こちら「人工知能のメリットとデメリットを理解する」記事もご参考にしてください！
ビッグデータの活用分野
ビッグデータ及びIoT、AIの活用分野は年々広がっています。
これは期間業務やマーケティングなど様々な分野で活用が進んでいます。
例えばマーケティングでは、Webサイトの訪問履歴からECサイトの購買履歴、さらに広範囲な行動履歴などとオフラインの行動を結び付けることによって、オンラインとオフラインを横断する「オムニチャネル戦略」を実現します。さらに、ユーザーごとに趣味趣向を理解し、表示するクリエイティブを変更することでカスタマイズされたマーケティング活動を実施し、CVR（コンバージョン率）を高められるというメリットもあります。
ビッグデータ活用は自動車産業にも広がっています。その代表例が「テレマティクス」と呼ばれるシステムです。テレマティクスは自動車にスマートフォンやカーナビを接続することで、渋滞情報や天気予報などの情報サービスを提供するシステムを指します。GPSの利用だけでなく、自動車の運転状況から車両の位置や速度、通行実績、交通量などのデータを収集して、個々の自動車に個別化された情報を提供します。
例としてはトヨタ自動車の「T-Connect」というナビシステムがあり、これは音声で路面常用や渋滞情報などを伝えるサービスです。ナビにぐるなびなどのアプリを追加したり、ルート案内や緊急情報などを通知したりするサービスもあります。
ビッグデータにもっと注目しよう！
いかがでしょうか？ビッグデータとIoT、それとAIの関りは深く、今後もホットなトレンドとして注目されていくでしょう。そして、この仕組みや大量データを扱える基盤こそが勝敗を決めると言っても過言ではありません。NetAppでは、ビッグデータやIoT、AIに関して注力しており様々なソリューションを提供しています。
この機会に、ビッグデータにより深く注目し、自社における活用方法を模索してみてはいかがでしょうか？その際にはNetAppをご検討いただければ幸いです。
