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データ活用

ビッグデータの活用事例とは?日常生活や業界別に分けて解説!

データサイエンス DX 業務改善 生産性向上 データでビジネスをもっと面白く データ活用 新たな問いへの挑戦

現在では多くの企業がビッグデータを活用し、売上に貢献させています。自社でも取り入れたいと考えても、活用方法を知らなければ導入し活用することは難しいでしょう。

「ビッグデータの活用の仕方がわからない」
「ビッグデータの活用事例が知りたい」
上記のようなお悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、導入検討中の方に役立つビッグデータで解決できること、ビッグデータ活用例などについて紹介します。
最後まで読むことで、ビッグデータの活用方法の理解が進む内容になっていますのでぜひ参考にしてください。

■ビッグデータとは

ビッグデータとは、以下の3つの「V」を満たすデータです。

1、ボリューム (Volume):
ビッグデータは、非常に大量のデータを指します。伝統的なデータ処理システムでは処理しきれないほどの膨大な量のデータを含んでいます。

2、バラエティ (Variety):
ビッグデータは、さまざまな形式や種類のデータを含んでいます。テキスト、画像、音声、ビデオなどの様々なデータ形式を包括しています。

3、速度 (Velocity):
ビッグデータは、高速で生成されるデータを指します。インターネットの普及やセンサー技術の進歩により、リアルタイム又はほぼリアルタイムでデータが生成されることがあります。

デジタル化の進展により、以下のデータを効率的に収集・共有できるようになりました。

・スマートフォンの位置情報や行動履歴
・インターネットならびにテレビでの視聴・消費行動
・小型化センサーから獲得できるデータ

総務省の「情報通信白書平成29年版」ではビッグデータを以下の4つに分類しています。

種類内容
オープンデータ政府や地方公共団体などの情報について、オープンになったデータ
産業データ知のデジタル化多様な分野・産業などの様々なノウハウや蓄積をデジタル化
M2Mデータ工場のIoT機器から収集されるデータ、橋梁に設置されたIoT機器からのセンシングデータなど
パーソナルデータ個人の属性情報、移動・行動・購買履歴、ウェアラブル機器から収集された個人情報

データ流通・利活用の促進により、個人・企業・政府等の間でデータを円滑に循環させることで、イノベーションを加速させられます。
参考:総務省の「情報通信白書平成29年版」

■ビッグデータで解決できること

ビッグデータの活用により、過去のデータを適切に活用できたり、高精度の予測ができたりします。ここから詳しく見ていきましょう。

◇過去のデータの適切な活用

ビッグデータによって、過去のデータに関する適切な活用が可能です。
膨大な情報から、必要なデータを取り出し、過去の成功事例によって全ての社員の業務を標準化することができます。
例えば優秀な営業マンの成功事例や顧客情報をデータベース化することにより、ノウハウや知識を集約し効率的な営業ができるようになります。
その結果、売上や生産性の向上につなげられるだけではなく、無駄な作業を省けコスト削減にもつなげられます。

◇高精度の予測

ビッグデータに基づく高精度な予測によって、これまでの勘に頼っていた属人的な意思決定から、データに裏付けされた意思決定ができます。
例えば、イベント会場で弁当を売る場合、ビッグデータを使って売上個数を予測することが可能です。
従来の売上予測は属人的な勘と経験に頼っていました。

しかし、下記の内容を解析することにより、データに裏付けた数値によって、高精度な予測ができます。

・イベントの内容
・過去の来客数
・年齢層
・天気
・気温
・イベント参加者のSNSでの書き込み

その結果、新しいビジネスを生み出すこともできるでしょう。

◇不足や余剰の解消

ビッグデータの活用により、予測の精度を高めることが可能になり、過剰生産や在庫不測の解決にもつなげられます。
従来、企業は属人的な業務によって生産数を判断していました。
勘と経験に頼った予測では正確な数値が予測できず、在庫不測が発生していたのです。ビッグデータの分析により正確な数値を把握することが可能、コスト削減にもつなげられます。
例えば、オフィス用のプリンターやコピー機の場合、センサーがついているため、稼働状況や機器の状態をチェックすることが可能です。
その状態をチェックした際に、故障をする可能性があるかどうかがわかり、対策が取れます。また、消耗品がなくなるタイミングも知れるため即座に補充が可能です。

■ビッグデータ活用例

ビッグデータ活用例は日常生活における活用例と企業での活用例の大きく2つに分けることができます。それぞれ具体的に解説します。

◇日常生活における活用例

日常生活における主な活用例は、以下の3つです。

・天気予報・災害情報
・位置情報
・医療情報システム

▲天気予報・災害情報

気象庁は気象観測システムを設置し最新の気象データを収集することで、以下のデータを民間気象会社に提供しています。

・スーパーコンピュータで分析した数値予測シミュレーションデータ
・アメダスなどの実測データ

気象会社は上記データを活用し、予報サービスや顧客の依頼に応じた予測サービスを提供しています。
気象データを利用すると、リアルタイムで気象状況や災害危険度の視覚化が可能です。その結果、どこで土砂災害が起こる危険性があるのかを予測できます。

例えば、鉄道に特化したリスク管理情報「防災さきもりRailways」では、危険度が上がると下記のように警告を発信します。

・路線図や地図上へのアラート表示
・警告灯の点灯
・メール配信

▲位置情報

観光業界はGPSを活用した位置情報を利用しています。
スマートフォンやタブレットによる位置情報や投稿内容によって観光客の旅行動態の実態及び潜在的なニーズを把握することが可能です。
例えば観光庁では「ICTを活用した訪日外国人観光動態調査 報告書」で、観光ビッグデータを活用した観光振興を発表しました。
GPSデータの利用によって訪問者が多いスポットや滞在時間が長いスポットを把握できます。その結果、新たな観光資源の掘り起こしにつなげることが可能です。

データ活用には以下の方法があります。

種類内容
ローミングデータ一定期間内の滞在者数を把握できる
GPSデータスマートフォンやタブレットのアプリにあるGPS機能等を活用し一定時間ごとの測位情報が取れる
SNSデータSNS等でのつぶやきなどからネガティブ・ポジティブの評価や感情・情緒の分析ができる。

参考:観光庁「ICTを活用した訪日外国人観光動態調査に関する手引き」

▲医療情報システム

ドコモ・ヘルスケアのリストバンド型活動量計は、歩数や睡眠時間をセンサーが計測し、スマートフォンを活用してクラウド上にデータを蓄積できます。
専用アプリで生活リズムを解析することにより、生活習慣の見直しや体調管理をすることが可能です。
アプリによって、体重・歩数・生活記録を保存できます。その結果、病気の予防にもつなげられます。
また女性に関しては、基礎体温や月経周期などから食事やダイエットについてのアドバイスを知ることが可能です。体の変調を察知したら婦人科の受診をすすめてくれます。受診によって病気の早期発見もできるでしょう。
参考:NTTドコモ

◇企業での活用例

企業での活用例には下記の業界があります。

・スポーツ業界
・教育業界
・EC業界
・製造業界
・小売業界
・飲食業界
・自治体・行政

▲スポーツ業界

スポーツ業界でも勝てるチームづくりにビッグデータを活用しています。
例えば、メジャーリーグ、日本のプロ野球、高校野球で活用しているのは、統計データで選手を評価する「セイバーメトリクス」です。
「セイバーメトリクス」では、失点の多い選手に対し、以下のように選手が制御できない部分を排除し、評価することができます。
その結果、選手ごとのデータを積み上げられ、強いチームを作ることが可能です。

・天候などの運
・守備力などのデータ
・試合結果の相関

▲教育業界

教育業界では、ベネッセが学校に対するアンケート結果や観察により、デジタル教材の学習分析ツールの開発に成功しました。
ツールの対象は小学生~高校生です。学習記録をベースに、個人に最適な教材ツールを提供するだけではなく、生徒の学習状態によって個別に学習ゴールも予測できます。

▲EC業界

Amazonには「おすすめ商品」を紹介する機能があります。
「おすすめ商品」は、集積した顧客の様々なデータ解析をすることにより、似たような嗜好の人が購入した商品をすすめる仕組みです。
同機能によって、Amazonは人気商品以外にまで消費者の目を届かせ、購買意欲を刺激するのに成功しました。
さらに、獲得したビッグデータを管理するために構築したシステムを他社に貸し出すクラウドサービス(AWS)として展開しています。

▲製造業界

本田技研工業株式会社は顧客に搭載されたカーナビのデータから、以下の4種類についてビッグデータを活用しています。

活用の種類内容
都市計画・渋滞の原因特定
・道路周辺の交通流を予測
・交通流の実態把握
渋滞対策・迂回ルートの告知
・リアルタイムに到着時間を把握
・到着時間を予測
交通安全・危険箇所を地図上に表示
・リアルタイムに到着時間を把握
・急加減速と滑りやすい箇所の把握
防災減災・過去の実績に基づいた避難ルート
・リアルタイムに通れる道の表示

▲小売業界

ヤクルト社はビッグデータの分析によって、15~20%も売上が増加しました。ヤクルトが活用したのは以下のデータです。

・消費者の購買データ
・気象データ
・Googleの検索結果
・広告へのアクセス

かつては同じカテゴリに150点もの商品があり、顧客を奪い合うという状態でした。
ビッグデータの分析によって、15本パックと7本パックは購買層が異なり、並べて販売するのが良いということに気づきました。
その結果、売上増加へとつなげられたのです。

▲飲食業界

ぐるなびは、店舗情報やユーザー情報などビッグデータの分析結果がわかる「ぐるなびデータライブラリ」を公開しました。
分析データでは以下の情報がわかります。

・何が売れやすいのか
・どの年齢層が来客として来ているのか

「ぐるなびデータライブラリ」には以下の機能があります。

機能内容
推移分析メニューや食材の提供・ニーズ推移を分析
トレンド予報独自アルゴリズムで予測した6ヵ月以内の流行メニュー
キーワード探索季節指数・昨対比などのトレンド把握
クロス分析平均価格や価格分布の把握

▲自治体・行政

神奈川県川崎市と株式会社ナビタイムジャパンは、交通分析システムを活用し、交通事故を削減し、交通混雑を緩和するために提携しました。
安全性向上のために、急ブレーキをしやすい箇所や高い速度区間を分析し、カーブミラーや区画線などを設置しています。
また、第3次緊急渋滞対策の5箇所についても分析し、右折レーンの設置や交差点の改良を行いました。

■まとめ

ビッグデータの活用により、過去のデータに関する適切な活用ができたり、高精度の予測ができたりします。
効率的にデータを使うと売上向上にもつなげられるでしょう。
ビッグデータ活用には、専門的な知識が必要です。

ワークスアイディは、データの可視化・統計解析・機械学習モデルを活用しお客様が抱える様々な経営課題に対してデータを活用して伴走させていただきます。
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