ビッグデータとは？ AIやIoTとの関係も合わせて解説

近年、IoTやAIなどの技術の普及により、さまざまなデータの活用が注目されています。そのなかで、ひときわ聞く機会が増えた用語として「ビッグデータ」が挙げられるでしょう。しかし、ビッグデータについては詳しくわからないという方も多いと思います。
そこでこの記事では、ビッグデータの概要からIoTやAIとの関係性、活用するメリット・デメリット、活用例について解説します。

1. ビッグデータとは
2. ビッグデータと「IoT」「AI」の関係
3. ビッグデータを活用するメリット・デメリット
4. ビッグデータの活用例

ビッグデータとは

ビッグデータは単なる大量のデータを表す言葉ではありません。ビッグデータとは「さまざまな形をした、さまざまな性格を持った、さまざまな種類のデータのこと」を表す、次の3つの「V」からなる巨大なデータ群です。

• Volume：データの大きさ、量
• Verocity：データの発生・更新頻度、処理の速さ
• Variety：データの種類、多様性

テクノロジーの進化によって大量の多様性に富んだデータを処理できるようになり、管理・活用も行いやすくなりました。その結果、ビッグデータは現状分析から未来予測、新たな事業のための足がかりとしても利用されており、DX（デジタルトランスフォーメーション）を実現させる要素としても重要視されています。

ビッグデータと「IoT」「AI」の関係

ビッグデータと併せて聞く機会の多い「IoT」や「AI」との関係性について簡単に解説します。

ビッグデータとIoT

IoTはあらゆるモノをネットワークに接続し、相互に情報をやり取りするための仕組みです。「モノのインターネット」とも呼ばれます。

IoTの普及により、これまでは取得することが難しかった「リアルタイムの情報」が取得しやすくなりました。例えば、スマートスピーカーやスマートホームなどでは、人々の生活にかかわる情報が収集できます。これらの情報をビッグデータとして収集・解析することで、より生活を便利にするための仕組みづくりなどが実現可能です。

その他にも、自動運転技術におけるリアルタイムな情報の取得・処理にもビッグデータとIoTは用いられており、さまざまな領域で活用されています。

ビッグデータとAI

AI（人工知能）は、大量のデータをコンピューターが自動的に学び続けることでその精度を高めていきます。人手不足の解消や新たな事業のために活用されており、AIが学ぶためのデータをビッグデータとして大量に投入することが可能です。

また、IoTとも組み合わせることで、IoTで情報を収集し、ビッグデータとしてAIが学習するという仕組みが構築できます。より優れたAIモデルが生み出され、さまざまなサービスやプロダクトに活用されることで、業務の効率化や生活の利便性向上などの効果が期待できます。

ビッグデータを活用するメリット・デメリット

ビッグデータはさまざまな性質・種類の大量のデータであり、その特性から次のような分野で活用できます。

• 現状把握
• 異常検知
• 未来予測
• 意思決定
• 結果の分析

など

これらの活用により、業務の効率化や新たなプロダクトの開発に活かせる点がメリットです。業務効率化による人材不足の解消・生産性の向上や、コストの削減、顧客満足度の向上が期待できます。ビッグデータは企業が抱える多くの課題を解決するために活用できます。

反対に、ビッグデータはそのままでは活用できず、データ分析のために専門知識や技術が必要になる点はデメリットと言えるでしょう。また、ビッグデータに含まれる情報の中には個人情報も含まれることがあるため、適切な取り扱いをしなければ不利益をもたらす可能性がある点もデメリットの一つです。

また、ビッグデータの情報源によってはデータの質や信用性が低い可能性もあります。データの取捨選択も難しく、運用・取り扱いの難しさがデメリットです。

ビッグデータの活用例

小売業などでは需要予測や在庫管理、農業では天候や収穫の予測に活用されています。医療分野では診断アシスタントとして膨大な情報のなかから的確な情報を引き出し、意思決定を行なうことに活用されている事例もあります。

AIによるクレジットカードの不正利用検知では、AIに取り込むための学習データとしてビッグデータが活用されており、このことからもビッグデータとAI・IoTの関係性の強さがわかるでしょう。

その他にも、データに基づいた経営判断の素材としても活用されており、ビッグデータの活用は業種や業態を問わず大きな効果をもたらします。

ビッグデータは「さまざまな形をした、さまざまな性格を持った、さまざまな種類のデータ」です。業種・業態を問わずさまざまな分野に活用でき、業務の効率化や顧客満足度の向上のために活用されています。

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