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  • 学校では学べないデジタル時代のデータ分析法

データが持つ“重力”を活用するために乗り越えるべき3つの壁【第16回】

入江 宏志(DACコンサルティング代表)
2018年12月25日

壁2:そもそもビッグデータをすべて取得することは必要なのか?

 毎日のようにビッグデータと付き合い、分析して感じていることに「確かに分析は必要で、分析をして気付きを得なければならない」ということがある。最初は人手を介さなければならないが、気付きさえ得られれば、その気付きを教師データにして、以後はITやRPA(Robotic Process Automation)、AIなどに任せればよい。一定のルールがない範囲では、まだまだ人材が重要だが、一旦ルールが確定されれば、人間の手からは離れていく。

 その意味で、ルールが確定している分野ならば、苦労してビッグデータを取得する必要はない。AIがシミュレーションしデータを作ればよい。たとえば囲碁というルールが決まった世界ではすでに、AI同士が戦い、シミュレーションによってデータを作っている。「GAN(敵対的生成ネットワーク)」を使ってデータを想像し補完している。

 すべてのデータを取得するのが難しい、もしくは、時間に制約がある場合は、スパースモデリングやベイズ推定などで、取得できたデータのみで全体を推定することが大切だ。制限のあるビジネス環境下では、取得できたデータのみで対応していかねばならない。

壁3:どのデータに価値があるか?

 昨今の新聞・メディアでは、ビッグデータといえば個人データというぐらい消費者のデータを気にしている。確かにB2C(企業対個人)企業だけでなく、B2B(企業間)企業も、末端の消費者の動向が気がかりであろう。セキュリティを考慮しコンプライアンスに従うことは確かに大事だ。苦労して取得した個人データは、個人情報保護法やGDPR(一般データ保護規則)などに神経を尖らせなければならない。

 狭義的な解釈では、ビッグデータはAny Dataだと定義できる。FacebookやGoogleといった米国のプラットフォーマーは、つぶやきや検索ワードなどを自然に集めており、そのAny Dataに値打ちがでる。個人からデータを購入するなど意図的に集めたデータは、歪なものになるのが確実だ。偽ったデータが数多く生まれるに違いない。データを個人と有償で取引するのは難しいからだ。

 筆者は、ヒト・モノ・カネ・ブランド・データの分析を「5大アセット分析」と呼んでいる。そのなかで最も価値を感じているのは企業データだ。これまで活かしきれなかったデータや、日本企業が苦手とする「ブランド」をどう扱うかのほうが、個人データより意味深いと考える。

 シェアリングエコノミーに代表されるクラウド(Crowd)化により、サラリーマンも起業や副業に乗り出す時代になった。企業あるいは起業のデータに一層の可能性が見込まれる。

 ただし、個人データも扱う対象とやり方を工夫すれば価値が出るのは事実だ。個人データを広義のビッグデータ的にみれば、(1)SNSやブログ等で発信されるAny Data、(2)国・地方自治体が管理する確定申告やマイナンバーといったTrusted Data、(3)医療ビッグデータで扱われるような匿名化が必要なAlternative Dataに分けられる(図2)。

図2:個人データの広義のビッグデータ的な分類

 なかでもAlternative Dataの取り扱いには注意が必要だ。匿名化が前提ではあるが、重要性はとても高い。個人データも複数のデータ群を組み合わせれば、既知のこと以上の真実があぶりだせるからだ。

 データ分析においては、これら3つの壁を乗り越えていかねばならない。そのうえで考えなければならないのは、手に入れたデータをいかにビジネスに結び付けるかである。次回は、データをビジネス化するプロセスについて述べる。

入江 宏志(いりえ・ひろし)

DACコンサルティング 代表、コンサルタント。データ分析から、クラウド、ビッグデータ、オープンデータ、GRC、次世代情報システムやデータセンター、人工知能など幅広い領域を対象に、新ビジネスモデル、アプリケーション、ITインフラ、データの4つの観点からコンサルティング活動に携わる。34年間のIT業界の経験として、第4世代言語の開発者を経て、IBM、Oracle、Dimension Data、Protivitiで首尾一貫して最新技術エリアを担当。2017年にデータ分析やコンサルテーションを手がけるDAC(Data, Analytics and Competitive Intelligence)コンサルティングを立ち上げた。

ヒト・モノ・カネに関するデータ分析を手がけ、退職者傾向分析、金融機関での商流分析、部品可視化、ヘルスケアに関する分析、サービスデザイン思考などの実績がある。国家予算などオープンデータを活用したビジネスも開発・推進する。海外を含めたIT新潮流に関する市場分析やデータ分析ノウハウに関した人材育成にも携わっている。