データサイエンティストが支えるビッグデータ・オープンデータの活用事例

急成長するビッグデータ市場

IT技術の進歩により、IoTやAIなどのシステム・サービスが多くの場面で活用されるようになりました。IoTにより、センサーや通信機能で感知したモノの状態など、様々な情報をインターネット経由で伝送することができます。膨大な情報を扱うにあたってインターネットを介して素早く処理できるという利便性から、IoTはデータの収集に欠かせない存在となっています。

また、集めた情報を分析するためにはAIが欠かせません。ビッグデータの分析にAIを導入することで、作業効率化が可能になることに加えて、より多くのデータをサンプルとしてつかうことができるため精度の向上が期待できます。
このように、IoTやAIの普及によってデータの収集・分析がより多面的に蓄積できるようになったことで、取り扱えるデータの種類が増え、膨大なデータの管理および迅速な処理が低コストで可能となり、ビッグデータの市場が急速に拡大しています。

IDC Japan が2021年に発表した予測によると、国内BDA（ビッグデータ解析）ソフトウェア市場は2025年までに6000億円規模と、2019年と比較して倍になるとしています。

また、従来のビッグデータはマーケティングが主な利用目的でしたが、医療や開発、言語処理などと用途も幅広くなってきています。

政府も個人情報をはじめとしたビッグデータの活用を検討しており、プライバシー保護の基準策定が進められるなど、ビッグデータが社会に大きな変化をもたらしています。 また、国や自治体はさまざまな公共データを一般に向けてオープンデータとして開示しています。オープンデータは社会発展に寄与するため公開されたデータで、最近ではインフラ事業や防災などに活用されています。

データサイエンティストの必要性

ビッグデータはその名の通り、膨大なデータの集まりですが、ビッグデータ分析のためには、専門の知識やノウハウを必要とします。このようなデータ分析の専門家が、データサイエンティストです。現状ではデータサイエンティストは高いニーズがあるにもかかわらず、人材が不足しています。

データサイエンティストの仕事は「データを分析し、事業に反映させる」ことであり、必要とされるスキルは統計学や数学、業界ごとの専門知識、膨大なデータを操るIT技術と多岐にわたります。

将来性の高さから、データサイエンティストに興味をお持ちの方も多いでしょう。しかし、最初からデータサイエンティストを目指すことは大変であるため、まずは必須とされるIT技術から身に付けることをおすすめします。 データ処理に用いられるSQLやPHP、Javaなどを学ぶことにより、マーケティングに関するデータ収集の仕組みが作れるようになります。まずは、データベース関連の技術から学び、徐々にマーケティングデータを分析し、企業の意思決定などに活かせるようになりましょう。

国内におけるビッグデータの活用事例

【活用事例1】道路交通

東京ゲートブリッジでは、橋を通過する車両の重量を算出することで過積載などを監視し、橋への負担や事故のもととなる車両の走行を防ぐためにビッグデータを利用しています。

【活用事例2】航空機

ANAは旅客や荷物の重量などの搭載予定情報を瞬時に収集し、機内への搭載物の配置を瞬時に割り付けることで、運航の安全性と燃費効率の改善を果たしています。

【活用事例3】マーケティング

楽天は顧客の商品購入や履歴データを分析、顧客特性に応じた広告配信を行うことで、サービス利用者の増加やクリック率および購買率向上を実現しました。

【活用事例４】翻訳ツール

DeepLという、10億人以上が使用しているといわれている無料のオンライン翻訳ツールでも、ビッグデータが活用されています。膨大な翻訳データをAIが学習し、人間と比べても遜色のないほど精密に翻訳することができます。

おわりに

企業の意思決定にビッグデータやオープンデータは重要な役割を担いますが、データの有効活用のためには、データ活用のスペシャリストであるデータサイエンティストの存在が不可欠です。

インターネット・アカデミーでは、ビッグデータの扱いが容易なデータベース管理システム「NoSQL」を学べる「データベース講座」を設けています。ご興味がありましたら、お気軽に無料カウンセリングにお越しください。