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ビッグデータの活用事例を業種別に解説!必要となるスキルは?

事業にビッグデータを活用することは、現代の企業にとって必須になりつつあります。

情報技術の進化により、情報の処理速度や処理量が飛躍的に上昇していることから、ビッグデータの活用は、今後より重要になっていくことが予想されます。

この記事では、ビッグデータとは何か、ビッグデータ活用のために必要なスキル、実際の活用例について詳しくまとめます。

ビッグデータとは?活用すると何ができる?

記憶容量の大容量化や、ネットワークの回線の高速化、データの処理の高速化などにより、大量のデータを蓄積し、それらのデータを短時間で扱うことができるようになりました。

ビッグデータとは、さまざまな企業や団体、個人などが日々生成・収集・蓄積している多種多様なデータ群のことです。

ビッグデータに明確な定義はありませんが、インターネットやモバイル端末、センサーなどから得られる膨大なデータ、かつ、リアルタイム性のあるものを指すことが多いです。

企業のデータセンターや、ストレージサービスなどに蓄積したデータを、手元の端末で必要なときに活用するようなシステム事例も多数あり、ますます活用の幅が広がっています。

データ分析

ビッグデータを可視化することで現状を正確に把握することができ、データを分析することで法則などが見えてくるため、今後の予測を立てやすくなります。情報技術の進化により、これまでは処理速度や処理容量などの問題で扱うことができずに眠っていたデータも活用できるようになり、それらのデータを解析することでビジネスに役立てようという動きが高まっています。

ビッグデータの活用により、新たなビジネスチャンスを見出すことや、既存のビジネスの最適化を図ることもでき、これからのビジネスにおける必須の要素として注目され始めています。

 

ビッグデータを活用するために必要なスキル

ビッグデータは、ただ持っているだけでは有用ではなく、しっかりと分析・解析し利用方法を考えることで、ビジネスに活かすことができるようになります。

そのため、ビッグデータを活用するには、データを分析する技術者だけでなく、業務にかかわるすべての人がビッグデータに関するスキルや知識を身に付けておくことが大切です。

また、データを正しく見るための統計知識や、ビッグデータに関するツールの使い方といった情報リテラシーを社員全体で共有していることも、ビジネス利用のためには重要です。

さらに、今までの経験や常識よりも、データに基づいた分析結果を重要視する企業風土であることも必要です。

企業を取り巻く状況は常に変化します。データよりも従来の常識や経験則を重要視して、データに基づく施策を打てないとなると、ビッグデータを十分に活用することは難しいでしょう。

企業活用

ビッグデータと一口に言っても、データの種類はさまざまです。

そのため、自社が持っているデータを分析するための適切なツール、またそれを使いこなす人材の育成も必要です。

もちろん、その元となるデータもしっかり管理されていなければなりません。

データの収集とともに、いつ、どのような方法で収集し、どの程度信頼できるデータかなどのデータの管理や、必要なデータをすぐに閲覧、分析・解析するためのデータの整理が重要です。

 

ビッグデータを分析・活用するデータサイエンティストとは?

データサイエンスとは、情報工学や統計学などを用いてデータを分析・解析する学問であり、データサイエンスを職業として扱う人をデータサイエンティストと呼びます。

データサイエンティストには、大量のデータの収集・管理を行い、そのデータを正しく理解し分析する技術が必要です。

そのため、データサイエンティストに必要な力を、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニア力と定義することができます。

「ビジネス力」というと意外かもしれませんが、データの分析結果をどのように事業に活かすかを考え、他の社員へ適切にプレゼンテーションをする必要があるためです。

当然、その元となるデータから知見を得るためのデータサイエンスの技術や、データを集め、加工・整理するデータエンジニアとしての能力も不可欠です。

  

ビッグデータの活用事例を紹介!業種別にチェック

近年、ビッグデータの有用性が注目されており、さまざまな業種の企業でビッグデータが活用され、効果を上げ始めています。

ここからはビッグデータの実際の活用例をご紹介しましょう。

ビジネス力

ビッグデータの活用例:交通・通信

例えば交通においては、警察のNシステムにおいて、蓄積されたビッグデータが活用されています。

Nシステム(自動車ナンバー自動読み取り装置)は、走行中の自動車のナンバープレートを自動で読み取り、手配車両のナンバーと照合するシステムで、犯罪捜査だけでなく渋滞予測にも利用されています。

また、駐車場において、カメラの映像から車のナンバーを読み取り、自分の車のナンバーを入力することで料金を精算するようなシステムも各地で導入されています。

駐車券が不要になりますのでコスト削減につながるほか、車に乗って精算することがなくなるため、車の出し入れがスムーズになり回転率が上がります。

どの車がどのくらい駐車していたかというデータも同時に取得できますから、今後はマーケティングにも利用できるでしょう。

ビッグデータの活用例:製造業

株式会社IHIは、リモートセンシングデータを用いた農業情報サービスを提供しています。

リモートセンシングとは、遠隔地からセンサーを用いて状況を調べることで、システムでは農作物の生育状況を常にモニタリングしています。

リモートセンシングにより、土地や生産物の状況を把握することで、農作物に対して適切な作業を行うことができるようになります。

その結果、実際に収穫量の安定化や農作物の品質向上、人的・時間的コストの削減などのメリットを得られます。

さらに、データに基づいて農作物を育てることで、明確な作業基準ができることから、技術の伝承や人材育成にも効果があると考えられます。

ビッグデータの活用例:流通・小売業

大手回転寿司チェーンのスシローでは、レーンに乗っている商品の経過時間や売り上げ状況を、皿に取り付けたICタグを用いて管理しています。

どの店で、どんな商品が、どれくらいの時間で売れたか、あるいは売れなかったかといったデータを蓄積し分析することで、レーンに流すべき商品の種類や量を調整しています。

このようにビッグデータから需要を予測して供給に反映することで、ロスを減らしたり、売れる商品が店舗にないという状況をなくしたりすることができるというメリットがあります。

データから需要を予測することは、代表的なビッグデータ活用法の一つです。

ほかにも小売業において店内の監視カメラの映像や地域の天候データなどと商品の売れ行きなどの関係を分析して、経営戦略に活用するなど、幅広い利用が考えられます。

ビッグデータの活用例:金融・保険業

金融や保険業にもビッグデータは有用です。

保険会社なら、従来は数値化されていなかった情報をセンシング技術で数値化し、データを蓄積することで、顧客の持っているリスクに応じた保険商品を勧めることができます。

例えば自動車保険なら、従来の走行距離や年齢、免許の種類だけでなく車のGPS情報により、契約者の運転状況をより正確に把握し、リスク分析に役立てることができます。

 

この記事では、ビッグデータの活用について、実際の事業例を挙げながら紹介しました。

情報技術の進化は目覚ましく、今後も情報機器の処理能力が向上してゆくとともに、ビッグデータの活用の幅はますます広がることが予想されます。

既にデータ重視のマーケティング戦略で業績を上げている企業もあり、ビッグデータの活用は企業にとって大きな一歩になると言えるでしょう。

 

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