ビッグデータとは？定義、活用例や分析手法などを解説
2025.07.12
社内で、ビッグデータを活用していこうとする動きはありませんか？
昨今、社会情勢の変化や関連技術の進化によって、企業は、ビッグデータを分析して得られた知見をビジネスに活用しています。
今回は、ビッグデータの定義、活用例や分析手法などを解説します。
ビッグデータとは
ビッグデータとは、大容量のさまざまな種類や形式のデータのことです。
文章、画像、動画、音声などのさまざまな形式のデータ群を指します。
ビッグデータの種類は、表形式の列・行に当てはまる構造化データと、表形式の列・行に当てはまらない非構造化データに分けられます。
・構造化データ：CSVデータなど
例）
コンビニやスーパーなどのPOSデータ（販売情報）
顧客データ（氏名・住所・クレジットカード情報・その他属性など）
日別の在庫データ
各種統計データ
・非構造化データ：動画や画像、テキストや音声など
例）
商品やサービスについてのWeb／SNS上のレビュー
監視カメラの動画データ
GPSなどで収集される位置情報
デザインデータ
機器や設備に搭載されたセンサーから得られる情報
企画書や見積書などの文書データ
ビッグデータの3つのV
ビッグデータの特徴をとらえた3つのVを解説します。
3つのVは、Volume（量）、Velocity（速度）、Variety（種類）の頭文字のことです。
・Volume（量）・・・膨大な容量がある。（目安：数テラバイト〜数ペタバイト）
・Variety（種類）・・・列と行
・Velocity（速度）・・・発生速度や頻度が高く、その処理にもスピードが求められる
ビッグデータとは、これら3つのVの特徴のすべて、または、いずれかを持つデータ群のことです。
3つのVに加えて、データの正しさ（Veracity）、価値（Value）を加えた5つのVという概念もあります。
ビッグデータを使うメリット
ビッグデータを使うメリットを挙げてみましょう。
マーケティングを効率化できる
多種多様のデータを分析して、活用すると、消費者のニーズを予測できます。
つまり、広告をどこに出せばいいのか、誰に対して商品をアピールすればいいのかが分かります。
例えば、ネットショップで、消費者が購入した商品に類似した商品を提示することは、ビッグデータによるマーケティングです。
このように、ビッグデータを活用すると、潜在顧客のニーズにあった、効率のいいマーケティングができます。
高精度な予測分析ができる
膨大な情報量を含むビッグデータに基づく分析が行われると、精度の高い予測をすることができます。
そのため、直感的な意思決定から、データに裏付けられた論理的な意思決定に転換することが可能になります。
ビッグデータの課題
今度は、ビッグデータの課題を挙げてみましょう。
セキュリティ対策
ビッグデータには、個人情報が含まれるので、セキュリティ対策が必須となります。
EUでは、EU一般データ保護規則（GDPR ）が施行され、個人データ保護の取り組みが進んでいます。
特に、Webサイト上で取得するCookieのブラウジング情報の取得や利用については、EUなど世界的に注視されています。
そのため、最新の法規制を把握して対応する必要があります。
ハイスキル人材が不足している
ビッグデータを適正に運用するには、データ活用ができる高度なスキルを持った人が欠かせません。
また、技術的な知識やスキルだけでなく、ビジネスに対する深い洞察力を有していることが重要です。
ですが、それらを兼ね備えた人材が不足しているため、自社で人材育成をすることを検討したほうがいいでしょう。
ビッグデータの活用例
ここでは、ビッグデータの活用例を挙げてみましょう。
・交通の分野・・・位置情報サービス
・インターネット関連の分野・・・顧客の検索履歴
・医療関連の分野・・・患者の情報を管理する電子カルテやお金の処理に使う会計システム
・マーケティングの分野・・・購入履歴のデータ
ビッグデータの分析手法
ビッグデータは、収集するだけではなく、収集したデータを適切な方法で分析することによって、企業の事業推進に役立つ知見を導き出すことができます。
では、ビッグデータの分析によく用いられる手法をご紹介します。
クロス集計
クロス集計とは、複数の変数を同時に分析して、変数同士の傾向を明確にするための分析手法のことです。
例えば、「サッカーに興味があるか？」というアンケートをして、その結果を年代ごとに集計すると、年代別のサッカーへの興味の強さが把握できます。
簡単にできて、基本的な分析手法です。
回帰分析
回帰分析とは、何らかの変量（値が変動するもの）がある場合に用いられる手法のことです。
変動の原因を統計的に究明して、回帰モデルの数式を求めます。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、関係がなさそうなデータ間に類似性を見つけることで、「AであればBだろう」といった因果関係（アソシエーションルール）を見いだす分析手法のことです。
例えば、「ビールとおむつの関係性」が挙げられます。
ドラッグストアを対象にした分析で、「おむつを購入した多くの男性が、同時にビールも買っている」という事実がわかったため、両者の商品棚を近づけて売り上げを伸ばすことができたという事例があります。
クラスター分析
クラスター分析とは、データの類似性をもとに分析する手法のことです。
クラスターは、集団という意味ですが、マーケティングの分野では、顧客セグメントの分類をする時に使われます。
例えば、アンケートをして、顧客の年齢や家族構成などをグループ化して、グループごとの売れ筋商品を分析することがあります。
顧客を複数のグループに分けることによって、アプローチすべき年齢層や、強化すべき商品についての仮説を立てることができます。
まとめ
ビッグデータは、さまざまな業種や分野で活用されており、導入している企業は、売り上げを伸ばして成長しています。
事業活動から得られたビッグデータを、社内で情報共有して、今後の活動に活かしていきましょう。
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