酸素っち「先生、そういえば、最近よくビッグデータとか聞きますけど、ビッグデータって何ですか？」
カルシウム先生「ビッグデータっていうのは、簡単に言うと、大量のデータを集め、全体の傾向を見る方法だ。」
水素っち「何が新しいんですか？」
カルシウム先生「じつは、ビッグデータの解析技術というのは、今までとあまり変わりがない。変わったのは、今までデータを集めるのに苦労してたのが、比較的簡単に大量のデータを入手可能になって、そのデータ全てを素早く解析できるくらいにパソコンの性能や通信の速度があがったってことなんだ。」
ベリリウムっち「パソコンの性能や通信がよくなったのはわかりますが、比較的簡単に大量のでデータを入手できるってどういうことですか？」
カルシウム先生「今までだと、たとえば、ファミリーレストランの経営者がお客さんの趣味や嗜好を調べようとしたら、街頭アンケート、電話アンケートなどをして、協力者を募ったり、レシートのデータを集めて、どの商品が売れ筋を見たりして、その結果をパソコンに入力するして解析するしかなかった。
これは大変な労力だったんだよ。だから、調査する対象の人数は少なかったんだ。」
「ところが、今はポイントカードに個人情報を付与されていて、そのポイントカードの個人情報と購入履歴を見れば、どんなお客さんが、どんなものを買ったのかが、データとして簡単に残せる。
多くの人のデータが簡単に取れるので、各地域ごと、性別、年齢などによって、流行ってるものの傾向を簡単に調べられたりするんだ。」
ポイントカードの利用者の分だけ、顧客のデータを簡単に取ることができる。
ベリリウムっち「あ～なるほど、いろんなお店で使える共通のポイントカードって、そういう顧客の購入傾向とかを調べる意味があったんですね。お得だからつい作ってしまいますね。」
カルシウム先生「そのとおり。
顧客がどんな商品を求めているか、どんな組み合わせで買っているか、そのお店周辺にはどんなお客様が多いかという情報は喉から手が出るほど欲しいんだ。
その情報を元に、いい商品を開発したり、顧客にとって便利な商品配置にしたりするんだ。」
リチウムっち「でも、個人情報がダダ漏れで心配ですね。」
カルシウム先生「日本では特に、法律が厳しいので、個人情報は厳密に管理されている場合が多い。
ある企業の顧客情報を、内部の人が意図的に漏洩させた事件があったけど、それは情報をお金を出してでも欲しいと企業側が思っている証拠でもあるし、漏洩させた人には重い罪が待っている。
Tポイントなどは、分析結果のみを導入企業側に送り、個人の顧客情報のデータは厳重に管理されているんだよ。」
炭素っち「少し安心しました。でも、利用する企業は本当に厳重に管理してもらいたいですね。
そのほかにはどんな応用がされてるんですか？？」
カルシウム先生「Amazonや楽天市場に代表される、ネット通販の購入履歴によって、その人に合いそうな商品を推薦できる。
通信教育では、多くの生徒に通信教育用動画を見ながら学習させ、どういう先生が人気がある、どの先生の講義が成績が上がる、どこで一時停止された（その説明箇所は理解しにくい）などがわかる。
日立では、日立グループ全社員の健康保険のデータを分析し、医療データに活かそうとしている。例えば、糖尿病を患った人が、どのような薬で改善に向かったかなどがわかる。
健康系では、ある人がどういう運動をし、どういう食事をし、どういう行動をしたら、血糖値や血圧値などにいい影響を与えるかなどがわかる。
こういうデータを大量に集めて、全体的な傾向を探るんだ。
そのほか、事故率の高い運転者の運転技能調査、事故が起きやすい道路の構造調査、老朽化した設備の点検など、数多くの応用分野があるよ。」
データはいろいろな方法で大量に蓄積されている。
カリウムっち「すごい、企業が勝ち残るにはビッグデータは必要になりそうですね。」
カルシウム先生「アメリカでは、Data is the new OIL（データは新しい石油資源だ）と言っているくらいだからね。
ただ、大量のデータはそれだけでは意味をなさず、やはり、古くから使われてきた統計解析の手法などを用いて、様々な解析データを出してはじめて有効な武器となるんだ。」
ヘリウムっち「へ～っ。ところで、統計解析ってなんですか？」
カルシウム先生「統計解析については、今度、銀じいでも呼んで、解説してもらおうかな。銀じいは、元職人さんでモノづくりに携わっていたからね。」
水素っち「やった、銀じいに会える～」
まとめ
・ビッグデータは大量のデータをとり、解析して全体の傾向を探る手法。
・顧客のデータが比較的簡単にとれるようになったので、今までできなかった大量のデータを集めることができ、大量のデータを解析してもすぐに結果が出るほどにPCの性能が上がった。
・ビッグデータの応用分野は幅広く、企業側からもこの手法を求めている。
※ビッグデータという言葉の定義範囲については、専門家の間でも多少の違いがあります。
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