ビッグデータ活用の最重要ポイントと、実際の活用事例を解説！

ビッグデータ活用は当たり前の問題解決手法になりつつあります。一方で、ビッグデータをうまく活用できないケースや、ビッグデータ活用のイメージが描けず、導入に踏み切れない事例も多くあります。

この記事では、ビッグデータ活用のポイントや、実際の活用例をご紹介します。

ビッグデータ活用は生産性の向上に不可欠

そもそも「ビッグデータ」とは何なのでしょうか。しばしば勘違いされますが、ただ「大量のデータ」を集めただけではビッグデータと呼ぶことはできません。

ビッグデータには、次の3要素が必要です。

ビッグデータを分析・活用して意思決定を行うことで、「主観」「経験則」といった属人性をできる限り排除し、客観的に意思決定を行うことが容易になります。こうした意思決定は、成果の向上に役立つうえ、関係者の納得感にも繋がります。

また、ビッグデータを社内で公開・活用することで、あらゆる社員が経営や意思決定について考えることができます。そのため、新しいビジネスを創出する際にも非常に大きな効果をもたらします。

ビッグデータ活用のポイント

ビッグデータ活用の目的を明確にする

ビッグデータ活用で念頭に置くべきなのは、「ビッグデータは手段であり、目的ではない」ということです。ビッグデータ活用に失敗する要因の一つに、データの収集・分析自体が目的化し、具体的な成果につながらないというものがあります。

ビッグデータ活用を確かな成果に導くために、自社でビッグデータを活用したい理由や、生みたい成果などを今一度整理しましょう。

目的を明確化することで、データ分析に基づく意思決定と検証・改善のループをスムーズに回せるようになります。

ビッグデータを陳腐化させない

ビッグデータは「鮮度が命」です。どれだけ大きなデータを持っていたとしても、古いデータを使っていては思ったように結果を出すことができません。それどころか、誤ったデータが事業に致命的な影響を与えることもあります。

ビッグデータ活用で期待する効果を上げるためには、常に最新のデータを収集するようにしましょう。CRMを活用した顧客データベースの統合や、営業・マーケティングの支援ツールを活用した顧客動向のリアルタイム追跡を行うなど、ITツールを活用すると、ビッグデータの陳腐化をできるだけ防ぐことができます。

CRMについては以下の記事をご参照ください。

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必要に応じツールの導入や専門家の雇用を検討

ビッグデータの活用経験がない人がいきなり分析をやろうとしても、「そもそもデータベースの操作方法がわからない」「仮説の立て方がわからない」「分析の切り口が見いだせない」などの問題に直面してしまいます。

そのため、まずは外部のコンサルタントと契約したり、データ分析の専門家を雇い入れたりして、分析のノウハウを社内に蓄積することが必要になってきます。

また、大きなデータを扱うため、ExcelやAccessなどのオフィスソフトでは限界があります。そのため、「BIツール」とよばれる分析専用のツールを導入することも検討しましょう。

BIツールの詳細は以下の記事をご参考ください。

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参考になる！ビッグデータ活用例3選

小売業（EC）：ユーザーの好みを分析して商品を紹介

Amazonをはじめとする多くのECサイトには、「レコメンドエンジン」という機能がついています。

これは、顧客の購入情報を収集し、ビッグデータとして分析することで、「この買物をした顧客はこの商品もよく購入している」「このユーザーはこのタイプの商品をよく購入している」などといった情報から、おすすめ商品を提示する機能です。

レコメンドエンジンを活用することで、顧客単価の向上やリピーターの獲得といった効果が期待できます。

ECのレコメンドエンジンについて、詳しくは以下の記事をご覧ください。

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製造業：設備を監視して異常を早期発見

製造業では、設備の異常を早期発見するためにビッグデータが活用されています。

意図しない生産ラインの停止（ダウンタイム）は企業の製造能力に大きな打撃を与えます。加えて、ダウンタイムの半数が、機械の故障に起因するものだとされています。

設備のモニタリング情報と過去の故障データを、ビッグデータとして分析することで、将来的な故障の可能性を早期に見極める事ができます。結果として、ダウンタイムを短縮できるほか、機械設備の寿命も延ばせるようになります。

金融業：資産運用戦略の多様化・最適化

金融業においては、資産運用の戦略を多様化・最適化するための手段の1つとしてビッグデータ分析が活用されています。

例えば、SNSのつぶやきをランダムにビッグデータとして抽出・分析することで、市場のセンチメント（心理）を分析し、値動きを予測する事が可能になります。

また、「進化的学習」とよばれるAI活用も存在します。進化的学習では、投資手法をランダムに多数生成し、実証したのちに成績が上位のものだけを残します。その後、残ったものに似た戦略を生成し、同様の検証を繰り返し行うことで優れた投資戦略を作り出します。これも、ランダムなデータを使用したビッグデータ活用だといえます