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ビッグデータ活用方法とは | 活用での留意点や事例・BIツール徹底解説

膨大な情報を収集し、それを自在に分析可能になった現在、さまざまな業種や自治体などでビッグデータ活用が進んでいます。その活用方法や留意点を、事例を交えながら紹介します。※初回公開日:17/8/18
データ分析BIツール
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企業が継続して事業を展開するために必要な「人」「モノ」「金」は、経営資産として広く認識されていますが、インターネットなどを通じて莫大な情報を集めやすくなった現在、こういった情報を従来の経営資産と同等に捉え、事業拡大に役立てようという動きが活発化しています。

そして「ビッグデータ活用」というキーワードが注目されるようになりました。
しかし、ビッグデータの根本的な意味が理解しきれなかったり、ビッグデータをどのように活用していいかわからない場合も多いようです。

ビッグデータとはどのようなものなのか、基本的な解説からビッグデータの活用方法、活用事例を紹介していきます。

ビッグデータとは

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」となります。
従来から小売業などでは会員制の導入によって、顧客データや購買履歴のデータベースを構築していました。

ですが、テクノロジーとインフラの進化によって、これまでとは比較にならない多くの種類のデータを収集、記録・保存できるようになっただけでなく、その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てさまざまな取り組みが行われています。

今やビッグデータ活用は、さまざまな職種の企業が活用しているだけでなく、公的機関や農業などでも活用されており、ビッグデータ活用によって以下のような価値を生み出しています。

  • 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

これは一例に過ぎませんが、収集したビッグデータをどのように活用するか、蓄積されたノウハウとアイディアによっては、従来は気が付くことのなかった価値を生み出すことも可能です。

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ビッグデータの活用方法

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に留意しておくべき点、ビッグデータ活用によって得ることのできるメリットについて見てみます。

ビッグデータ活用の留意点

(1)課題を把握してデータ活用の目的を明確にする
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。

(2)データ活用効果が表れたかを検証する
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、その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。

(3)データ活用方針の見直しをする
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。

(4)データ収集、分析を継続して行う
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。

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ビッグデータ活用のメリット

メリット(1)さまざまなデータを定量化可能
従来は定量化=数値で表すことの難しかったデータも、さまざまなデータを組み合わせて分析することによって定量化可能です。

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。この定量化は、データが蓄積されていけばより精度も高くなります。

メリット(2)意思決定の迅速化
定量化された客観的なデータが入手可能なため、それを元にした戦略の決定、変更、実行などの意思決定を迅速に行うことが可能となります。

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きだすことが可能でしょう。

メリット(3)新たなビジネスモデル創出
さまざまなデータを収集、分析していく中で、思いもよらないデータの動きが発見され、それを検証して仮説を立て、可能性を追求することにより、新たなビジネスモデルに発展していく場合があります。

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。

メリット(4)ビジネスプロセスの改革
ビッグデータ活用を進める中で、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。

こういったデータ活用は若手中心に行われることが多く、企業の中で若手が積極的に動けるようになると、時代に即したビジネスプロセスの改革が進めやすくなります。

ビッグデータの活用事例

ここまでで、ビッグデータとはどのようなものか、その活用に際しての留意点、メリットを紹介してきましたが、実際にビッグデータが活用されて効果を上げている事例をいくつか紹介しましょう。

事例(1)経営情報の可視化を目指す日立造船

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。

その効果、「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、その活用を全社的に取り込むことを視野に入れています。

事例(2)新たな町づくりに取り組む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が、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。

事例(3)膨大なMUJI Passportの情報を活用する無印良品

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が、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。

その結果、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が、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。

事例(4)学生の満足度向上を目指す明治学院大学

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。その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、学内組織の企画等が行われ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。

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ビッグデータサービス紹介

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。

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Actionista!は、以下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。実際に使用するとその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。
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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。

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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、豊富なリソースを基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!

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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、必要な時に必要な人に最新データの把握を促します。

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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、その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。

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