事例から見る、ビッグデータ解析の有益な活用方法をご紹介

「ビッグデータ」という言葉がニュースやインターネットで使われるようになって数年がたった現在。用語として広まってはいるものの「そもそも、ビッグデータって何？」という方も多いのではないでしょうか。

実は、ビッグデータは意外にも普段の私たちの生活に密接し、暮らしを豊かにしてくれているのです。そこで今回は、ビッグデータの基本的な知識とともに、ビッグデータの有益な活用事例をご紹介します。

ビッグデータってそもそも何？

ビッグデータが一般にも広まったのは2013年頃。近年のIT技術の進歩により、これまでよりもたくさんの情報を集めることができるようになりました。

IT業界を中心によく使われる用語の1つですが、「ビッグデータのことはイマイチよく分からないし、説明してくれといわれてもできない！」という方は多いと思います。

ビッグデータ活用推進に力を入れている総務省は、ビッグデータを「事業に役立つ知見を導出するためのデータ」と定義していますが、もっと簡単に言い換えると「ビジネスに役立てることのできるたくさんの情報」ということになります。

普段私たちが使っているスマホやパソコン、日常のお買い物やポイントカードなどから得た膨大な情報など、さまざまな種類・形式が含まれる非構造化データ・非定型的データもビッグデータとなります。これらは購買行動などに密接に関係しているため、IT業界だけではなく各種ビジネスに活用することができるというわけです。

また、この集めた情報を解析することのできる技術の発展も、ビッグデータの普及に大きく関わっています。

それを踏まえると、ビッグデータはビジネスに関係するだけで、私たちの生活には関係なさそうと感じるかもしれませんが、ビッグデータは意外と身近なところで活用されているのです。

ビッグデータはこんな身近なところで活用されていた！

安心・安全を目的とした解析

近年、 ビッグデータを活用して事故を未然に防いだり、渋滞を回避するルートを案内したりするサービスが開発されています。

ある自動車メーカーでは、カーナビに通信機能を加えた「インターナビ」を搭載した車を実用化し、毎月2億kmもの走行データを集めています。そのデータを解析すると、急ブレーキを踏んだ回数が多い場所を特定することができるため、この情報から事故が多発している場所を割り出し、警察との事故情報と合わせ「セーフティーマップ」を作成したのです。

運転者が目的地をセットすると、セーフティーマップから事故が多発する場所が通知されるため、事故を未然に防ぐことができるようになりました。実際に埼玉県では、このインターナビを使用した結果、対策前から約7割も事故を軽減することができるようになったという報告もあります。

消費者のニーズに合わせた商品開発

デパートやドラッグストア、コンビニなど、私たちが普段利用する多くのお店には「ポイントカード」がありますよね。利用額に応じてポイントがたまり、一定数がたまると商品券がもらえたり、割引になったり、商品引き換えなどができるため、ほとんどの方は最低1枚はお持ちなのではないでしょうか？実はここにもビッグデータが活用されているのです。

特に消費者の利用回数が多いコンビニでは、ポイントカードのデータを分析し、年代や購入店舗、商品や時間帯など、1日あたり約500万人ものデータが収集されています。そのデータをもとに各世代・地域に合わせた商品開発が可能となり、顧客満足度の向上に役立てられているのです。

鮮度を守り、無駄を削減

ある大手の回転ずしチェーン店でも、ビッグデータが活用されています。

その企業は、消費者が回転しているおすしを手に取る喜びを大事にしており、従来の回転レーンの使用にこだわっています。しかし、この回転方式では廃棄が多くなってしまうことが問題の1つでした。

そこで、お皿1枚ずつにICチップをつけ、売れ筋をリアルタイムで把握し、1分後、15分後に必要な握りの数とネタをリアルタイムで予測可能な「回転すし総合管理システム」を導入しました。

また、ネタごとに一定の走行距離を決め、その値を過ぎれば鮮度が落ちたと判断し破棄するシステムも導入。それにより、鮮度の良いものを常に提供することが可能となり、今どんなネタをどれだけ提供する必要があるのかを的確にキャッチできるようになったのです。

一皿一皿からデータを集め解析することで、すし店は無駄の削減ができ、私たちは常に鮮度の良いおいしいおすしを食べられているといえます。

ビッグデータは意外な場面にも活用されている！

スポーツ界での活用

ビッグデータはスポーツの世界でも活用されるようになりました。

例えば、プロ野球。これまでの常識では、ノーアウトで1塁にランナーがいると、次のバッターはバントしてランナーを次の塁に走らせた方が得点につながるとされていました。しかし、ビッグデータの解析によると、ノーアウト1塁のままの方が得点確率が高いと示したのです。

このようなデータを集め、選手の評価や戦略を統計学的に考える分析手法を「セイバーメトリクス」と呼び、メジャーリーグではすでに積極的に取り入れられており、日本でも少しずつ浸透しています。

また、ラグビーはサッカーのケガのリスクが3倍高いとされており、このリスクを少しでも低減しようと、イギリスでビッグデータ解析が採用されました。

選手の心拍数や疲労度、ストレスなどのコンディションをリアルタイムで測定し、予測分析から得られた情報をもとにチームパフォーマンスの向上へとつなげています。

スポーツは人間同士で行う競技のため、ケガの予測においてどのような条件が必要なのかはまだ模索中のようですが、もはやスポーツ界では、ビッグデータ活用は必要不可欠になりつつあるといえるでしょう。

ビッグデータと農業

農業は天候に非常に左右されやすく、天災などにより収穫量が少なくなると、スーパーなどの店頭に並ぶ食品の値段が高騰し、従事者だけでなく私たちの生活にも大きく影響を及ぼします。そこで、農作物への少しでも被害を少なくするべく、ビッグデータを活用し天候などを把握する動きが広まっているのです。

日本では、天気や気温の予報を20km四方にエリアを区切って発表することが多いのですが、実際にはもっと狭い範囲の場所で集中豪雨などが起こり、農作物への被害が発生しています。そういった被害を減らすべく、最近ではIT企業と農家が連携し、ビッグデータの解析をもとに、高精度かつ小規模なエリアごとの気象予報や生育の予測を行い、先回りでリスク対応をできるような栽培管理体制を整えているところも増加傾向にあります。

また、これまで認識することが難しいとされていた、土壌と農作物の複雑な因果関係を解明し、収穫量や品質を向上させることも可能となりつつあります。

このように、農業においてもビッグデータは非常に重要な役割を果たしているのです。