ビッグデータは膨大なデータから新しい価値を創造することができ、近年注目が集まってきているものの1つです。しかし、具体的にビッグデータがなぜ注目されているのか、利用することで起きる問題はあまり知られていません。
そこで、ここではビッグデータの基本概念から問題点、解決策についてご紹介します。ビッグデータについて深く知りたいとお考えの方は、ぜひご確認ください。
ビッグデータの基本理解
まずはビッグデータがどのようなものなのかを知ることが重要です。言葉から何となく大量のデータと認識している方は多いですが、それだけでは足りません。ここでビッグデータの具体的な内容について確認し、今後の理解がスムーズになるようにしておきましょう。
ビッグデータとは何か
ビッグデータは従来のデータベース管理システムでは記録や保管・解析が難しいような巨大なデータ群を指します。具体的には3Vと言われる以下の3つの特徴を備えています。
・Volume（量）：量が膨大であるデータ
・Variety（多様性）：多種多様な種類のデータ
・Velocity（速度）：データの更新が頻繁におこなわれるデータ
ただし、これを満たしていても価値のないデータはありますよね。また、嘘だらけのデータがあっても有効活用することはできません。そこで、近年では下記の2つをくわえて5Vとすることもあります。
・Veracity（真実性）：データの内容が正しいこと
・Value（価値）：データを分析・活用することで価値を出すことができるデータ
ビッグデータの代表的な例としては以下のようなものが挙げられます。
・インターネットログデータ
・ソーシャルメディアデータ
・センサーデータ
・画像・動画データ
ビッグデータは従来のデータ分析では見えなかった新たなパターンや傾向を明らかにすることが可能です。そのため、ビジネスや社会問題の解決などさまざまな分野で活用され始めてきました。
ビッグデータが注目される背景
ビッグデータが注目される背景には大きく分けて2つの要因があります。
1つ目の要因は技術革新によってデータが爆発的に増えたことです。現在ではインターネットやIoTの普及により私たちの生活からさまざまなデータが生成されるようになりました。また、データの保存・処理・分析の技術も進歩したことで従来では扱うことが難しかった膨大な量のデータの活用が可能になっています。これらのようにデータ自体が増えたことからビッグデータの価値も高まってきているのです。
2つ目の要因はビジネスや社会問題の解決に向けたニーズです。ビジネスでは顧客のニーズを理解し、新たな価値を創造するためにビッグデータを活用したマーケティングや商品開発が求められています。また、社会問題の解決においても交通事故や自然災害の予測、犯罪の傾向分析などビッグデータの活用が期待されています。このようにビジネス上での需要とビッグデータの活用法がマッチしているのです。
これらの背景からビッグデータはビジネスや社会問題の解決などさまざまな分野で活用されています。また、現在では適用されていないような分野にも適用されていく可能性が高いです。
ビッグデータの問題点
ビッグデータの利活用にはさまざまなメリットが出てきます。しかし、一方でデメリットも同時に持っているものです。メリットだけでなく、必ずデメリットについても確認しておきましょう。
データの質と信頼性の問題
ビッグデータの活用にはデータの質と信頼性が重要です。質の悪いデータをたくさん用いても間違った結果を返してくる可能性があります。その結果、街遭った意志決定をおこなってしまうかもしれません。そして、現在のビッグデータは必ず質が担保されているものではないといった問題があります。
ビッグデータの質と信頼性に影響を与える要因としては下記のようなものが挙げられます。
・データの収集方法：データの収集方法が適切でない場合、データに偏りが生じたり誤ったデータが多く含まれる場合があります。
・データの加工方法：データの加工方法が適切でない場合、データの意味や意図が失われ、分析結果が正確なものにならない可能性があります。
・データの保管方法：データの保管方法が適切でない場合、データが破損したり改ざんされたりする可能性があります。
つまり、ビッグデータを活用しようと考えた場合には上記3つには深く注意しておかなければなりません。
具体的な例としては2014年に全米で病院チェーンを展開しているCommunity Health Systems（CHS）が不正アクセスによって患者の個人情報が450万人ほど流出した可能性があることを公表したものがあります。こちらはオープンソースの実装ライブラリの脆弱性が原因です。つまり、こちらはデータの保管方法に問題がありました。発生頻度としては一回ですが、450万人と多くのデータが流出したことで影響が大きくなっています。
また、さらなる例としてはAmazonが挙げられます。Amazonは採用において過去の履歴書をビッグデータとして用いていましたが、女性の評価が低く見積もられるという現象が起きました。これは過去の技術職応募のほとんどが男性だったことにより、システムは男性を採用するのが好ましいと認識したのです。
つまり、こちらはデータの収集方法に問題があったと言えます。この問題は1年間にわたり、企業に与えた影響も決して小さくなかったと考えられます。対策法としては応募数も考慮にいれ評価点を考えさせるなどが必要でした。
ここまでが技術的な問題点です。そして、技術的な問題点を解決したのちにも運用面で下記のような工夫が必要になってきます。
・定期的に出力されるものが正しいのかを確認する
・運用体制を完備してから運用を始める
・社内全体でビッグデータに対する研修などをおこなう
つまり、運用面では人の手がかなり重要になるのです。最終的な判断は利用する人間によるものであることが現段階では好ましくなっています。
プライバシーとセキュリティの懸念点
ビッグデータの活用にはプライバシーとセキュリティの懸念点があります。
まず、プライバシーの懸念点は、ビッグデータには個人の行動や嗜好、健康状態など、個人情報を含むデータが多く含まれることから出てくる懸念点です。もし、これらのデータが本人の同意なく第三者に漏洩したり、悪用されたりするとプライバシー侵害につながる可能性があります。例えば、健康診断データや病歴データなどを分析することで、本人の病気や障害などが特定されるかもしれません。また、漏洩してしまった企業は信頼を大きく失うことになるでしょう。
次にセキュリティ上の懸念点です。ビッグデータは膨大な量のデータを収集・保管・分析するため、サイバー攻撃や内部不正などのリスクが高まります。これらのリスクによってデータが漏洩したり改ざんされたりすると、企業や個人に大きな被害をもたらす可能性があります。
例えば、顧客情報や機密情報などが漏洩した場合は企業の信用を失うだけでなく、損害賠償などの責任を負う可能性があります。また、個人情報などが漏洩した場合は本人の経済的損失や名誉毀損などの被害に繋がってしまうかもしれません。
ビッグデータの活用を進める際にはプライバシーとセキュリティの懸念点の両方を十分に考慮し、しっかりとした対策を講じることが重要です。
ビッグデータのメリット
ビッグデータが話題になっていることからも分かる通り、ビッグデータはさまざまなメリットが出てくるものです。ここでビジネスと社会問題2つに対してどのようなメリットが出てくるのかを確認してみましょう。
ビジネスへの応用
ビジネスへの応用例としてマーケティングがあります。マーケティングでは顧客の購買履歴や行動履歴を分析することで新たなマーケティング施策を立案したり、商品開発に役立てたりすることが可能です。
また、生産・流通では在庫管理や物流の最適化に活用されています。さらに、経営戦略では顧客のニーズや市場の変化を把握に利用されているなど非常に多くの業界で利用されているものです。
具体的な例としてはスシローが挙げられます。スシローはどのテーブルで、いつ、どのような商品が注文されたのかをビッグデータとして持っており、それを活用することでレーンに流すべき最適な商品を予測しています。
社会問題への応用事例
次に社会問題への適用についてです。ビッグデータがよく用いられる分野としては交通事故や自然災害の予測、犯罪の傾向分析、医療の質向上などがあります。例えば、交通事故では事故の発生件数が多い場所や時間帯を分析し、その場所や時間帯における交通規制や警戒を強化するなどをおこなっています。
具体的な例としては気仙沼市が挙げられます。気仙沼市では健康寿命、交流人口の増加、移住定住の促進、高齢化率、経済の活性化、女性の雇用機会などを市が持っているデータから傾向把握、今後の政策考案をおこなっています。
ビッグデータ問題の解決策
上記のようにビッグデータにはさまざまな問題があります。そして、問題を解決するためには下記のような対策を取っていくことが必要です。
技術的進歩による解決策
技術的進歩によってデータの自動収集や高度な分析技術が開発されればデータの質と信頼性の向上につながります。また、データの解析精度の向上によってより正確な分析結果を得ることが可能です。現在、発展が著しいビッグデータですが、需要の高さから今後も開発は進められていく可能性が高いです。
プライバシー保護のための対策
プライバシー保護のための対策としては、データの収集・利用・保管・廃棄の各段階で個人情報保護のルールを遵守することが重要です。また、セキュリティ対策を強化することで、データの漏洩や改ざんのリスクを低減することができます。さらに、データの収集・利用・保管・廃棄の過程を透明化し、本人の同意を得るといった人間的な取り組みも必要です。
