第3回　ビッグデータ「予想ビジネス」 ビッグデータを構成する例 『平成24年版情報通信白書』.

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1 第3回　ビッグデータ「予想ビジネス」 ビッグデータを構成する例 『平成24年版情報通信白書』

2 １．ビッグデータとは 日本IBMが提唱する3つのV＋新たなV
・　多様性　（Variety）：様々な構造化データに加え、音声、画像・映像、テキスト、ク リックストリーム（閲覧者の行動）など様々な非構造データが存在す る。 ・　頻度　（Velocity）：防犯カメラやセンサー（バーコードやICタグ）などから絶え間なく 情報が発信され、SNS上では頻繁に情報の受発信が行われている。 ・　大量　（Volume）：企業が収集・分析するデータが膨大になり、ペタバイト（PB）の 処理能力が当たり前に求められる時代。 　　　　　　　　　　　　　　　１, ０００, ０００, ０００,０００,０００,０００,０００ 　　　　　　　　　　　　　　　ZB　　EB　　PB　　TB　　GB MB　　KB （ゼタ）（エクサ）（ペタ）（テラ）（ギガ） （メガ） （キロ） 　　　　　＋ ・　正確さ　（Veracity）：正しい意思決定には信頼性の高い情報が不可欠ということ が再認識された。データの矛盾の発見、曖昧さの排除、近似値の 積み重ねの禁止などを重視しなければならない。

3 （顧客情報、販売データ、名簿、学籍番号、成績表など） （ネット検索・書き込み、気象状況、位置情報、カメラ画像・映像など）
データ収集から活用まで ※この世の中にデータは溢れている。多様なデータを　収集　し、　分析　することが最初のステップである。 ※次に、データを情報や知識に　変換　し、ビジネスへの活用を検討する。 ※　活用　するには既存の仕組みを変えなければ機能しないことがある。 データ 構造化データ （顧客情報、販売データ、名簿、学籍番号、成績表など） 非構造化データ （ネット検索・書き込み、気象状況、位置情報、カメラ画像・映像など） 収集（ネット経由増） 分析（情報や知識に変換） ビジネス（社会）で活用 販売促進 (戦略立案) 新製品開発（事業創造） リスク回避 （予測） ※構造化データは表形式に整理されたデータのことで、情報システムでの処理に適している。 ※この世の中は、非構造化データの方が多い。 ※非構造化データを収集し、構造化した後の扱いが重要となっている。

4 非構造化データの活用事例 顧客からの苦情 SNS上の不満 来店客の行動 収集方法
電話（コールセンター）、葉書き投函、メール投稿、ホームページへの書き込みなど。 TwitterやFacebookでつぶやかれた内容を収集 センサー内臓カメラ 音や光など特定の事象を感知する装置または部品。感知した結果は電流のオンオフや電圧、デジタル情報に変換して出力する。 構造化 電話やハガキは入力が必要。テキストマイニングなどの技術を用いて分析。 不満や希望などの情報を整理・蓄積 動線（時間と場所） 行動（選択方法と時間） 活用事例 ・新製品の開発 ・サービス水準向上 ・戦略立案・転換 ・新製品開発 陳列やレイアウト変更 セット割提案 課題 「コールセンターは宝の山」。書き込みやメールをそのまま自動で読み込む。 コールセンター以上の宝の山として注目。 費用やプライバシーの問題などがある。

5 ２．ビッグデータ出現の背景 パソコンやモバイル機の普及と性能向上 ・CPUの計算速度が10年で100倍に（3GＨｚ出現、2005年で は30ＧＨｚ） ・「 知を持ったＩＴ 」の出現：リアルタイムのデータを自動で 処理し、意思決定支援 ・スマホやタブレットの性能がＰＣ並みに進歩 通信速度 の向上 ・固定機器の通信速度が10年で1600倍に（100kbps：1秒間 に100キロバイト） ・モバイル機器の通信速度も上昇 ※ネットワークが整備され、高速で大量の情報が提供で きる環境が整った センサー の普及：様々なデータを自動的に取り込めるよう になった。センサーが至る所に設置され、 データを生み出すようになった。例えば、 バーコードや生体認証用の端末など。 速度 ＰＣの通 信速度 モバイル機器の通信速度 年 ネットワーク上の 情報量 データ 爆発 年

6 センサー技術の活用例 ＧＰＳ（Global Positioning System: 全地球測位システム ） ・衛星を用いて、地球上の人や車などの現在地を測定 スマートメーター ・通信機能を持ったデジタル 計測 器（電気、ガス、水道等） スキャナー ・バーコード、文字、画像などを読み込む（レジ、マークシート、生体認証など） ＲＦＩＤ タグ ・通信機能を有するタグによって、現在地を把握（品物やコンテナなどに活用） 冷蔵庫の場合（スマート家電の一例） ・扉の開閉回数と長さ（時間） ・冷蔵庫内外の温度 ・冷蔵庫の中身（個数と保存期間） ※エコ運転と買い物（注文）支援

7 データ爆発の原因 １．インターネットに接続する 端末 の増加 ・ＰＣ、スマホ、タブレットに加え、テレビやゲーム機などの家電も急増（ＩｏＴ） ２．ソーシャルメディア 普及 （利用者は50億人超とも言われている） ・ＳＮＳなどの利用が移動中でもスマホから可能（頻度も多い） ・FacebookやInstagramなどでは写真や動画投稿（情報量大） ・企業もマスメディアだけでなく、ソーシャルメディア活用に本腰 ３．クラウドコンピューティングの進展 ・データの保存を ネット 上で行うことが進み、通信量は急増。 ４． センサー からの情報急増 ・バーコード、文字、画像など以外にも、気象情報や災害情報の把握のため にデータを生み出し続けている。省力化・迅速化・効率化のためにも、セン サーの活用用途が急拡大している。 ５．膨大な仕事を複数のコンピュータで 分散処理 することの進展 ・遊休資源の有効活用はできるが、通信量は増加する。

8 カード利用を分析しやすく 経産省、購買データに規格 小売店への提供後押し 『日経新聞』 2016/2/24
カード利用を分析しやすく　経産省、購買データに規格 小売店への提供後押し 『日経新聞』 2016/2/24 経済産業省は消費者がクレジットカードで買い物し た際のデータ規格を　共通化　し、小売店などが情 報を活用しやすくする。今後は小売店がデータを基 に新規出店や商品企画などの戦略を立てられるよ うになる。 大手小売店などの場合、　ＰＯＳ　データを使えば消 費者が何をどれだけ買ったのか把握できる。一方で 消費者の年齢や性別、他の店での購買状況などは 分からない。より詳しいクレジットカードのデータを 「ビッグデータ」として　消費動向　が分析できる。 データを活用する仕組みができれば、量販店などは 自社の店舗でのカード利用実績などをカード会社か ら取り寄せて分析できるようになる。中小の小売店 などは外部の会社が分析した内容を活用する。