ビッグデータの活用事例や方法は？サービスも紹介 | 製造業・自治体

ビッグデータを一言で表現すると「事業拡大に役立てる巨大データ」です。多くのデータを収集、記録・保存できるように、また膨大なデータを素早く処理できるようになったため、ビッグデータを活用した次のような取り組みが進められています。

• 業務内容の最適化によるコスト削減
• 将来的な売上傾向の予測
• 業務の問題や課題を特定
• 新たな可能性や仮説の発見

ビッグデータの活用法

意思決定の迅速化

データを元にした戦略の決定や変更、実行といった意思決定が迅速になります。数値という説得力のあるデータは、意思決定を行うマネジメントに大きな影響を与えるだけでなく、さらに良い結果を求めるための工夫や洞察も導けるでしょう。

新たなビジネスモデル創出

ビッグデータは新たなビジネスモデルに発展していく場合もあります。さまざまなデータを収集、分析していく中で思いもよらない結果が発見されることで、ビジネスの創出につながります。新たなビジネスモデル創出でなくとも、既存のビジネスモデルをブラッシュアップし、磨き上げていけるメリットは大きいと言えるでしょう。

ビジネスプロセスの改革

意思決定の迅速化やビジネスモデルの創出、ブラッシュアップが効果として表れると、根源的なビジネスプロセスの改革へとつながっていきます。

さまざまなデータを定量化

多様なデータを組み合わせて分析することで定量化が可能になっています。定量化されたデータは数値という客観的なデータとなり、感覚でしか捉えられていなかった情報が正しい、もしくは間違っているということが判明します。データが蓄積されていけばより精度も高くなるのが特徴です。

ビッグデータの活用事例（企業・行政）

ビッグデータを活用して効果を上げている事例をいくつか紹介します。他分野のさまざまな数値を改善できることに気がつくでしょう。

製造業 - 日立造船

企業の持続的な成長のために不可欠な、あらゆる経営情報の可視化という課題に取り組んだ日立造船は、「経営企画」「人事管理」「安全管理」「生産管理」というテーマでビッグデータ活用を開始しました。

情報の可視化のため、従来、手作業で行っていた集計および報告書作成を自動化したところ、省力化と同時に、あらゆる角度からのデータ可視化がほぼリアルタイムで可能となり、さまざまな気付きを得られました。

効果として「将来的な受注予測分析」「災害データの可視化による危険予知の啓蒙」「プロジェクト予算の遂行状況を把握する」など、ビッグデータ活用に取り組んだすべてのテーマで、一定の成果を上げつつあり、ビッグデータの活用を全社的に取り込むことを視野に入れています。

自治体 - 福岡県糟屋郡篠栗町

社会動態による若い世帯の転出という問題が表面化して来た福岡県糟屋郡篠栗町では、住民基本台帳、福祉、医療保険、財務管理といった情報を一元管理する地方創世支援システムを導入、子育て計画支援事業を開始しました。

従来は職員が実感していてもデータの定量化が不可能だったり、役場内の有益なデータを活用できずにいました。しかし、数値の裏付けを元にした予測が可能となり、さまざまな施策を計画し、実行に移せるようになりました。

また、過去の出来事に紐づけて人口推移を分析することにより、声なき住民のデータから「なぜ」がわかるようになったことから、このシステムを住民に公開し、行政とのコミニュケーションツールとして発展させることを計画しています。

製造業と販売業 - 無印良品

無印良品の主力である、実店舗への誘導を目的に開発されたアプリMUJI Passportは、利用者拡大によってすでに数千万件にもおよぶデータを収集していました。このビッグデータを有効に活用するため、無印良品は新たなBIツールを導入しました。

結果として従来、商圏分析はエリアマネージャーの感覚に頼っている状況でした。商圏分析の結果が視覚化されるようになると、新規出店が与える既存店への影響予測が立てやすくなったばかりでなく、オープン後の検証、データへの反映まで行えるようになりました。今後は、顧客時間の拡大という、新たな課題に向けてビッグデータの活用を進めていく予定です。

大学 - 明治学院大学

明治学院大学では、客観的事実に基づいた教育方法の改善や制度の見直しを通じ、学生の満足度を高めていくため、ビッグデータを活用することにしました。データ項目は学生の出身地域、高校を含んだ多岐に渡り、入試から就職までを一元化して分析可能にしたもので、従来、主観的な感覚や経験で判断していた学生の傾向が、客観的に判断できるようになりました。

これを元に、実情に見合った教育方法を取り入れたり、学内組織の企画が行われたりするようになっています。さらにデータが蓄積されていくことによって傾向分析や予測の精度を上げ、教育サービスの強化や充実、学生の学習支援や生活支援に役立てていく予定です。

また、ビッグデータ活用の1つの方法としてテキストマイニングも挙げられます。こちらも合わせて確認するとよいでしょう。

ビッグデータを活用するときの注意点

データ抽出で結果が180度変化

ビッグデータでは意図的に情報を操作・誘導可能です。データのどこを対象とするかによってまったく異なる結果が導出されます。

たとえば、携帯電話会社が電波のつながりやすさを喧伝するとき、1社は地域Aのデータに基づき「つながりやすさNo.1」とする方、他社は地域Bでの結果からやはり「つながりやすさNo.1」だと伝えます。それぞれ事実ではあるものの、異なる結果が出力されています。

大きなインパクトによる誤誘導

これまでにない画期的な発見は直ちに、市場から高い人気を得ます。インパクトが大きいが故に、それが偽りであったとしても、かなりの注目を集めます。

結果として、正しい結果を説く退屈な研究への興味を失わせてしまいます。これは、望ましくない循環です。極端なインパクトに左右されず、ビッグデータへの取り組みは地道に考えるべきです。

顧客が望まない方法の推奨

ビッグデータを分析し正しい結果が導かれたとしても、顧客に不快な思いをさせては意味がありません。

たとえば、スーパー大手の米ターゲットは、女子高生の自宅に赤ちゃん用品のクーポン券を届けてしまい、妊娠が親に発覚して大きな騒ぎを起こしました。

コンピューターで妊婦の買い物傾向を分析したところ、妊娠初期はカルシウムやマグネシウムといったサプリメントを、中期になると無香料のローションを買う傾向があるとの結果を適用したためです。この女子高生は、結果と同じ購買履歴をもっていたためクーポン券の送付先に選ばれてしまいました。

勘や経験とのバランス

日本では、勘と経験を持つエキスパートを尊ぶ傾向が強く、コンピューターが弾き出した結果に従うことには、依然として抵抗感があることも多いようです。

この国民性は、欧米企業が持っている感覚とは異なっています。欧米ではビッグデータ以前から、データを駆使して科学的・効率的に経営しようとする傾向が強いです。勘や経験とデータをいかに使い分けるが重要になってくるでしょう。

活用できるデータの見極め

ビッグデータに異常値が多い場合、分析に必要な値が揃わない可能性もあります。

ビッグデータの活用では、分析対象であるビッグデータ自体が重要なのではなく、ビッグデータを生み出したユーザーの行動やモノの流れを読み取ることが大切です。動きに関連したデータ駆動（Data Driven）こそが本質と言えるでしょう。

分析手法が未確立

データには賞味期限があります。たとえば人口統計的区分はすでに意味がなくなっているといえるでしょう。性別、年齢、住所といった顧客属性データが人口統計的区分として利用され、重要な役割を果たしてきました。しかし1970年代から人口統計区分はビジネス上で使われ続けているため、目新しい発見が少ないのも事実です。

現在のビッグデータ活用では、まだまだ分析ツールやインフラ、あるいは取得できるであろうデータの議論に終始しています。今後は、ビッグデータを活用したい領域における理論とデータ群をどう確立するかが鍵になるでしょう。

ビッグデータを活用する際のポイント

ビッグデータを活用することによって生み出せる価値には、ノウハウやアイディアによってさまざまなものが考えられることは紹介しましたが、次にビッグデータを活用する際のポイントを紹介します。

課題を把握する

事業拡大を目指す企業にとって、ビッグデータ活用自体がゴールではありません。まずは事業拡大という目的に向かって、どのような課題があり、どのような戦略を展開していくのかを明確にする必要があります。

ここが明確になれば、おのずとどのようなデータが必要で、それをどのように分析して活用すればよいのかが見えてきます。

効果を検証する

ビッグデータ活用の目的が明確になり、実際にデータ活用によって立てられた戦略を実行した結果、効果がどの程度表れたのかを検証する必要があります。

この場合、企業のマネジメント側が積極的に関わり、価値の向上や新たな価値の創出につながったか、ビジネスプロセスを含む経営戦略の根幹に関わることを検証する必要があります。

方針を適宜見直す

ビッグデータ活用効果を検証し、解決された課題、新たな課題などを洗い出して戦略の修正を行ったら、データをどのように活用するかの方針も見直す必要があります。

たとえば、分析に使用していたデータは必要がない場合や、新たな課題を解決するために、新たなデータを収集・分析する必要があるかもしれません。

データ収集や分析を継続する

ビッグデータ活用は、データ収集と活用ノウハウが蓄積されると、徐々に効果が現れて収益に反映されるという側面があります。

このため、ビッグデータを最大限活用するためには、上述した目的の明確化、効果の検証、方針の見直しというサイクルを常に行いつつ、継続したデータの収集と分析を行うことが必要となってきます。

ビッグデータを活用できるサービス

ビックデータ収集や分析に役立つBIツールを紹介します。

注目のBIツール、サービス資料まとめ

• 簡単操作でデータを視覚化
• モバイル対応
• 複数データソースの統合も簡単

Qlik Senseは、ドラッグ＆ドロップの簡単操作で、直感的な探索と発見を可能にする次世代のセルフサービス型データビジュアライゼーションBIツールです。
特別なスキルや専門家は不要で簡単にデータを視覚化できます。モバイルにも対応しているため、スマートフォンやタブレットなどすべてのデバイスでデータの視覚化が可能。データベースを介さない独自設計で、面倒なデータベース運用を必要としません。データマネジャを使用すれば、複数データソースを統合して取り込めます。

• マニュアル不要の簡単な操作性
• サーバーライセンスのみ、複数のメンバーでの活用可能
• 国産のサービスで開発からサポートまで安心対応

Actionista!（アクショニスタ）は、次の画像のようにコンパクトに配置された操作画面なので作業が格段にしやすくなります。実際に使用すると操作性の高さを実感しやすく、誰でも集計・分析・レポーティングを行えます。
予実比や前年比をプログラミングせずに誰でも作成でき、分析軸や値をドラッグ＆ドロップするだけで知識がなくても集計表を作成できます。また、ABC分析やZチャートなどの高度な分析も必要な項目を選ぶだけでデータを可視化できます。集計・分析した結果を元にそのままレポート作成できるので、改善アクションへもすぐにつねげやすくなります。

• 問題解決に向けたデータの可視化
• プログラミング不要の予測分析
• さまざまな形式のファイルに出力可能

Alteryx Designerは、短時間でより多くの情報を分析や可視化できるBIツールです。450万行以上のデータをコーディングなしで処理、1年分の売上データを1時間で抽出といった実績があり、膨大なデータを簡単に扱えます。プログラミング知識を要することの多い予測分析や空間分析も、ドラッグ&ドロップで作成可能。Excelをはじめとした各種形式のファイルに、簡単に出力できます。

• 信頼性のある「データ」の準備が誰でも簡単にできる
• ミスの発生しやすい部分を自動化し、人為的ミスを削減
• あらゆるデータを抽出・集約・結合

Altair Monarchは、データ分析に必要な「データ」を準備するためのデータプレパレーションツールです。人的作業によるオペレーショナルリスクの軽減や、正確なデータ準備によって少ないリードタイムでビックデータの活用を実現します。Excelをはじめとする構造化データのほか、PDFやテキストファイルといった非構造データ、クラウドベースデータ、ビッグデータを含む複数のデータソースに接続可能です。さまざまなデータを抽出・集約・結合し、分析精度を向上させます。

• データソースに直接接続、迅速に大量のデータを収集
• SQLの知識がなくてもデータの結合や変換が可能
• いつでもどこからでも必要な情報にアクセスできる

DOMO（ドーモ）は、データソースに直接接続し、大量のデータを迅速に集められるBIツールです。集めた大量のデータは、1か所に集約し見やすいグラフとして、自動的に可視化されます。SQLの知識がなくても、ドラッグ＆ドロップ操作で、データを結合や変換できます。また、デバイスを問わずにアクセス可能で、いつでもどこからでも必要なデータにアクセスできるため、スムーズな意思決定が可能です。

• 専門知識は不要、自動で分析可能
• 分析結果は自然言語でわかりやすく表示
• 重要な仮説だけを抽出できる

dataDiverは、統計に関する専門知識がほとんどなくても誰でも活用できるBIツールです。経営課題を入力するだけで、社内に蓄積されたデータを分析用に自動生成します。専門知識不要で扱えるため、社外のコンサルタントに頼ることなく、社内情報に精通した社員による分析が可能です。また、膨大な仮説の中から統計的に有意なものだけを抽出できるため、分析にかける時間と労力の削減を目指せます。

• データ加工を素早く実現
• データ処理がマウスのみで操作可能
• 豊富なプリセット機能を搭載

dataFerryは、プログラミングの知識不要で、多様なデータソースから簡単にデータ加工できるデータプレパレーションツールです。各種分析やAI開発、RPAなどといったあらゆるデータにおけるデータ加工の作業スピードを上げ、工数を大幅に削減します。社内データだけでなく、社外のデータも簡単に取り込み・結合できるので広範囲でデータの活用が可能です。異常値除外やグルーピング集計、フォーマットの統一といった、データ加工に必要な操作をワンクリックで実行します。

• さまざまな環境にあるデータをシンプルに可視化
• 最新の情報を最短で取得
• ノウハウの詰め込まれたテンプレート

ウィングアーク1stが提供するMotionBoard Cloud（モーションボードクラウド）は、自社サーバーに構築されたデータベースだけでなく、クラウド環境にあるデータを含めて一元的な情報分析が可能なBIツールです。可視化されたデータから次のアクションが起こしやすい、ノウハウの詰め込まれたテンプレートとともに、外出先からでも最新の情報を瞬時に得られます。

• 大量データや複雑なデータも高速で分析
• クラウド／オンプレミスのデータを集約
• スキルレベルに関係なく扱える

Sisenseは、データの保管場所や、扱う人のスキルレベルに関係なく、データ分析や可視化ができるBIツールです。クラウド／オンプレミスのデータを問わず、ドラッグ＆ドロップで1つのプラットフォームに集約できます。特許出願中のテクノロジーとAIにより、大量なデータや複雑なデータも高速で処理し、結果をダッシュボードに自動表示します。簡単な操作でデータを可視化し、レポートの作成やデータ活用のワークフローを加速させます。

• 多彩な分析レポート
• 分析ノウハウを共有する機能を搭載
• 30年間もの持続的機能開発

Data Knowledgeは、多彩な分析レポートで経営を見える化してくれるBIツールです。各個人が必要なタイミングで必要な視点のデータ分析を行え、だれでも簡単にレポートの作成が可能です。純国産のデータ活用ツールとして1987年に開発され30年もの間、現場の声を反映した本当に必要な機能を実装しています。純国産なので使い勝手も良く、BIツールを初めて使う方でも安心です。

• マニュアル不要の簡単な操作性
• サーバーライセンスのみ、複数のメンバーでの活用可能
• 国産のサービスで開発からサポートまで安心対応

GoodDataはデータの収集からダッシュボード化までを1つのプラットフォームで行えます。さらに主要なRDBMS（データ）すべてにアクセス可能であり、豊富なリソースをもとに分析可能になっています。またマウスの直観的な編集操作のみでダッシュボードが作れるため扱いの難易度は低いでしょう。料金がデータの量で定まるのはわかりやすいですね！

• 迅速なデジタルマーケティング分析
• 既存のSaasソリューションへの埋め込みが簡単
• あらゆる業界、職種に活用できるソリューション

Yellowfinは、グローバルに活用されている完全WebベースのBIプラットフォームで、中央集約型アーキテクチャーを持ち、データをわかりやすく可視化します。クラウド環境を含めたすべてのデータソースにアクセス可能なのに加え、事前アラートやブロードキャスト機能、レポート機能を使用し、必要なときに必要な方に最新データの把握を促します。

• 全社の情報を一元化
• コミュニケーション機能による業務の自動化
• 業務システムごとに最適な環境を選択可能

富士通が提供するGLOVIA iZは、全社の情報を一元化しながら、会計、人事給与、販売管理、経営管理などの業務に応じて、最適化されたシステムを提供しています。それらを組み合わせることによって、経営判断に直結するデータを経営者に提示、日常業務での指示や報告の自動化を通じて、総合的な企業の利益に直結するサービスとなっています。

ビッグデータの活用で価値を生み出すには

膨大な情報を収集、記録、分析して活用できるようになった現在、情報は経営資産と同等のものであると言えますが、そこから新たな価値を生み出すためには、データを活用していくアイディアと実践、検証と見直しが必要であり、同時に継続してデータとノウハウの蓄積を行っていくことが重要です。

また、収集・分析されたビッグデータは、共有されてこそ役立てられます。

関係するメンバーすべてが、データから新たな価値を生み出す、という意識を持つことが何よりも重要ことだと言えるでしょう。

他にもデータ分析の詳細について興味がある方は次の記事を参考にしてください。

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