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ビッグデータの本質とは ~その特性・限界から考える活用範囲~

2015年1月31日 by 理事長 清水 知輝   

理事長 清水 知輝

最近、ビジネス関係の雑誌や番組、CMのキーワードで「ビッグデータ」を良く聞くようになった。
しかし、私は「新しいもの」としての認識を持てず、「どこかで聞いた話」と感じてしまうし、劇的に何かが変わる印象を持てない。
そこで、その特性や限界を考えた上で、どういったものであれば力を発揮できるのかを考えてみたい。


【15年前にもあった同じような話】


「既存のシステムでは捌けない大量のデータを素早く処理することで、今までわからなかったことがわかる」
ビッグデータは、端的に言うとこのように評されることが多い。
世の中の多くがIT化され、様々な端末やセンサー等から情報がデータとして残るようになった現代、保存されている情報量は膨大な量に増えてきている。端的な例として、PC等のハードディスクの容量を見れば、その違いは歴然であり、データ量の膨大さ、という点では、異論をはさむ人はいないだろう。
しかし、その後の処理、さらに分析については、システム的に自動で多くのことを処理できる、という部分以外では多くの進展を見られていないのではないだろうか。


私が、ビッグデータの話を聞いて、真っ先に思い出したのが、DWH(データウェアハウス)である。
今では、サーバ一台で処理できるようなデータ量であるが、当時の処理能力から考えると膨大な量のデータ、ビジネスにおいては購買データ等を処理、分析することで、今まで見えなかったことが数値で見えるようになる、というものだ。
処理するデータ量に大きな差はあれ、科学技術面を除き、ビジネス面だけ捉えれば、実はこのDWHと実務面で大きな差がないのではないか。話を聞けば聞くほど、そう感じてしまうのだ。


では、DWHとビッグデータでは、大きく見て、何が同じで何が違うのだろうか。


【同じ点と異なる点】


データと分析という二つの視点で見ると、差異はもう少し見やすくなる。


データについては、端的に言うと、ビジネスに用いる大部分のデータは同じである。
結局のところ、購買等、マーケティング活動に関わる部分を見たい訳なので、その部分のデータは昔から集める努力が続けられており、ビッグデータにおいても中核データとなってくることに変わりはない。
目的が同じである以上、手段であるデータ蓄積・分析の部分が変わっても、大筋で変わりようはない。
ただ、センサー等の発達で、一定間隔での継続的データが取れるようになったことや、位置情報など従来ではなかった情報が把握できるようになったことが、大きな違いと言える。


次に、分析という観点では、データが多様かつ大量になったため、様々なデータ相関が取れるようになった反面、そのデータを見てどう判断するかについては、因果関係を考える必要があるため、やはり人が行わなければならない点は変わらない。つまり、有用な成果が得られるかは分析者によりけり、という部分は変わらない。
システム的な支援は受け易くなったものの、取得できる情報量も更に大きくなっているため、その難易度はより難しくなっているとも言える。
分析については、システム的には処理が非常に早くなり、時間変化による分析が行いやすくなったり、面や三次元で表示できるようなった以外は、実のところ大きな差はないと言える。


それらをまとめると、

<同じ部分>
・分析成果については、分析者の能力に依存
・今まで取れていたデータの大半は利用可能
<異なる部分>
・同じセンサー等から細かな時間別の変化データが取得可能
・数量データに加えて、位置情報が取得可能

となる。


【ビッグデータの限界】


このようにビジネス面で見てみると、今までも大きな課題となってきたものはそのまま残っていることに気づくだろう。
それは、分析者の能力に分析で得られる成果が依存するということである。
統計解析等の技術は進んでいるが、実のところ、目的・意図が不明瞭な分析で得られることは多くないし、帰納的で背景を理解しない分析ほどリスクが高いものはない。


先日聞いた話で、ある種笑い話みたいな分析がある。
ある設備産業において、経営状況が良い企業とそうでない企業は、経営方針にどういう違いがあるかの相関分析を行った結果、新規技術に力を入れている企業は経営状況が良く、提案等の営業に力を入れている企業は経営状況が悪かったという結果が得られた。
何も考えずに聞くと、この結果からは、「新規技術に力を入れていき、提案等の営業に頼ってはいけない」と思ってしまうかもしれない。しかし、データの相関結果がどのように生み出されたのかを、改めて考えなければ、真の解にはたどり着かないリスクが高い。


この業界は設備産業である以上、新規技術に力を入れるとなると、巨額の設備投資が必要となる。しかし、営業の提案力を上げるだけでは、そこまでの投資は必要ではない。つまり、経営状況が良いからこそ、新規技術に力を入れる、という判断が出来る訳であり、経営状況が良くない企業であっても、営業の提案力を上げることには力を入れることが出来るということかもしれない。要は、相関性の因果関係をどちらの向きで考えるか、ということである。
確実なことはこれだけではわからないが、少なくとも、この経営状況と経営方針との相関については、出た結果を鵜呑みにしてはいけない、ということである。


こういった例は枚挙にいとまがないが、分析結果をどう評価するかは、分析者の能力(センスや経験による部分が大きい)に大きく影響を受けてしまうのであり、それはビッグデータであっても変わりはない。
それが一番の変わらぬ限界とも言えるのだ。


重要なのは、ビッグデータを扱うようになったから、何かが変わるのではなく、課題をもった分析者が新たにビッグデータを扱えるようになることで、アウトプットが大きくかわる可能性がある、ということである。
今まで以上に、マーケティングや経営に詳しい分析者が求められていく、ということなのだ。


【特性とそこから考える活用範囲】


ただ、ビッグデータではセンサー等から継時的にデータが得られることや、携帯等から位置情報を把握することが可能となっている。実際のところ、こういった情報があるからこそ、データ量が飛躍的に大きくなっているともいえる。


それによって、何が変わるのか。
・「即時性」が高いために、直ぐにデータに基づいた施策が打てる
・「時系列に基づいた分析」や「位置情報に基づく分析」によって3次元の分析ができる
・「ネット接続率の高まり」により、社会の流れをつかみ易くなっている
ということであろう。


即時性の高さは、データ収集と分析速度がはやくなり、データが少しの遅れだけで把握できるようになったため、例えば、顧客の入り状況でクーポンの随時発行が出来るようになったり、より適切なリコメンドができるようになった。古くは、カーナビの渋滞情報や渋滞を避ける経路案内などもこれにあたる。
こういったことが、様々なデータでも可能であり、それを前提とした施策検討ができるようになっている。


次に、非常に細かな時間単位での時系列分析や、位置情報による人の流れが把握できるようになったことだ。
この情報に、性年代等をつければ、「どんな人」が「どの時間帯」に「どの辺り」を「どの程度」通るのかが、比較的容易につかめる。
これによって、例えば、出店計画だったり、リアルな広告効果やそれによる価格出しなどもできるようになる。
そして、もっと重要だと考えているのは、社会資本投資の計画や効果測定が精度よくできることだ。
例えば、こんなところに道路を通してどうするのか、と思うことはないだろうか。私はよくある。それが、周囲の人の流れを見ることで、道路を通すことでスムーズになり、周囲の交通量が平準化されることがわかれば、非常に納得感もあるし、効率的である。
あるいは、商店街の支援でアーケード(通路の屋根)化があるが、本当にアーケード化が効果的なのか、個々の事例を分析することで、こういうケースでは効果的、こういうケースでは効果が薄い、というような、意味のある支援、政策立案がより精度よくできるようになる可能性がある。
もちろん、街頭調査によって人の流れは時間とお金をかければ把握できるが、より低コストで容易に素早くできるのであれば、環境調査のように必須とすることで、よりよい社会の実現に繋げられるはずだ。


社会の流れをつかむ、というものは、まだまだ雰囲気程度のものであるが、検索キーワードだったり、SNS等でのつぶやきだったりを、大量に集計・分析することで、その時々の世の中の流れや反応を見やすくなった。
電話調査などをよく新聞やTVで実施しているが、固定電話を設置している先に偏るので、こういった流れで別途掴んでおいて社会に戻す意味はあるだろう。


私は、これらの特性を鑑み、ビジネス的な活用も色々と考えられるが、社会資本投資に対する活用が、もっとも重要なものであると考えているし、そうであれば、データ使用についての理解もされやすいのではないだろうか。


最後にまとめよう。
ビッグデータとは、センサー等の発達によって膨大になったデータを取り扱うことであり、分析における要点は今までと大きく変わりはない。
しかし、データ量以外にも、継時的データや位置情報など、今までは取りにくかった情報が容易に取得できるようにもなっている。
これらの特性や限界などを理解することが、まず何より重要である。
また、大きな変化については、その特性を鑑みると、ビジネスよりも社会資本投資の領域において起こりやすいと推察される。また、リアルでの広告効果など、今まで効果が測定しにくかったものに着目すると良い。
そして、ビジネスにおいて成果を出すためには、本文では述べなかったが、「データ分析の特性」を知った上で、「結果から何を読み取るか」の力が欠かせない。また、その結果に従って、「具体的な施策立案」の能力が問われ、もっと言えば、「施策を具現化し現場を動かす」ことも求められる、ということを忘れてはならないということをメッセージとして終わりたい。
基本的な能力を高めておかなければ、新しいツールも意味がないという事なのだ。


◆筆者紹介
FRI&Associatesの草創期メンバーで、現在、NPO法人FRI&Associates 理事長。
外資系コンサルティングファームにて、事業戦略、業務改革、IT導入などを手がけたが、自身の仕事の関わり方に疑問を感じ、ベンチャー企業に転職。経験を活かし、経営・事業・商品・営業等の企画業務、ライン管理職、各種改革関連業務を担い、徹底した現場主義により業績拡大を支えつつ、多数の業界大手企業のマーケティングコンサルティングにも責任者として従事。業界特性を考慮した実践的なアプローチにより実績多数。その後、IT・ライフサイエンス領域の投資育成企業にて子会社の事業企画や経営改革、大手メーカーの機構改革などにあたった後、地元関西に戻り、計測機器メーカーにて、経営企画担当の上席執行役員として、各種改革業務および主要事業のマーケティング、事業開発などを推進する。その後、グローバルファームメンバーである大手監査法人にて、メーカーを中心に経営高度化に関するビジネスアドバイザリーサービスを提供後、住宅リフォーム会社にて、人事とコンプライアンスに携わり、2015年2月から大手携帯販売代理店にて業務改善責任者を担う。

 

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