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ビッグデータ解析で何ができる?何に気を付けるべきか

この記事の所要時間: 728

ニュースや新聞を見るとよくあるのが、
ビッグデータという文字です。
国もビッグデータの扱いに関する法律
制定する方向にあります。
とはいえビッグデータとは何か?
私達の生活に関係してくるのでしょうか。

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ビッグデータとは

ビッグデータとは何か?大きな情報?
とはいえ明確な定義はありません。
何テラバイト以上がビッグなのか?
決めることはできないでしょう。

総務省によれば共通する特徴として、
多量性、多種性、リアルタイム性、
この3つを挙げています。

多量性とは、ビッグと名乗る所以です。
一般的なソフトウェアでは解析できない
それ以上のデータ量を意味します。

多種性とは、多方面から得られた情報、
それらを組み合わせることによって
違った側面、結果が得られることです。

そしてリアルタイム性とは、今この瞬間に生まれた情報です。

データの利用は即効性が命でもあります。時々刻々変化する情報を的確に分析する、そうしたことができて初めて、ビッグデータとの称号が得られるのです。

かつてはデータマイニング?

かつてビッグデータ解析のことを
データマイニングと呼んでいました。
マイニング(mining)とは、鉱業です。
つまりデータから鉱脈を見出す!

実例として挙げられたのは、
男性はおむつとビールを一緒に買う!
一見関係なさそうなことに相関がある
そうして売り上げをアップさせました。

ちなみにビッグデータとの用語は、
2010年頃から登場したようです。
そして一般化したのは2013年から?
統計がデータサイエンスと呼ばれる、
名前を変えたらヒットする商品は、
昔からありましたからね。

ビッグデータが普及した理由は

ビッグデータ解析が普及した理由は何か?
もちろん情報処理能力の向上です。

理化学研究所と富士通が開発した
スーパーコンピュータ京の共用開始は、
2012年です。
その頃から大きな情報が扱える、
ビッグデータ解析が実用レベルに
なりました。

一方で情報を処理する人工知能AIも
ディープラーニングなどの手法を取り入れ
急速に分析能力がアップしました。
さらにIoT、全ての物がネットにつながる。
使えるデータ量も増大していきます。

もちろんどれが原因で結果ではなく、
相乗効果、徐々につながりを持ち、
それが一気に開花する!
今後も急速な進化が期待されています。

ビッグデータでできることは

ビッグデータ解析によってできることは、
実際にどんなことがあるのでしょうか。

1.マーケティング

先に紹介しましたが最も望まれる分野は、
マーケティングにおいてです。

どの商品と商品が一緒に売れているか?
それがわかれば、並べて陳列する!
肉売場に焼き肉のタレがありますね。
もっと意外な関係がわかるかも。

これまでは店員の勘に頼っていた売筋商品
それを客観的データで証明できます。

一方で天気によって弁当や飲物が売れる
おでんはいつから販売すべきか?
コンビニでは死活問題でもあります。

現場のみならず、企業の経営判断も?
投資をすべきか待つべきか?
中途半端な雇われ社長は不要になります。
社長室がコンピュータ室に変わる!
SF的な世界が実現するでしょう。

2.医療や健康分野

こちらもある意味では死活問題です。
健康診断の結果を分析して死亡率を測る!
AIががんの診断をする時代です。

新しい薬を発見する際にも、
開発期間を短縮でき、結果として
薬の値段を下げることができます。

もちろん安全性試験もしやすくなります。
特定の人だけ遺伝的に現れる副作用!
そうした分析も可能になるでしょう。
薬害を減らすことにも貢献します。

一方で適切な薬の処方や治療ができるので
医療費の低減にも貢献するでしょう。
無駄な投薬はないのか?

藪医者はいらなくなる?
今でもパソコンしか見ない医者がいる?
これからはパソコン自体が患者を診る!
自宅で診断してもらえる時代が来る?

3.交通機関の予測

年末年始やお盆の渋滞を緩和したい!
明確な渋滞予測が可能になるでしょう。
どの道を使うと速く到着できるか!
カーナビも進化しそうです。

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既に実用化していますが、信号の管理!
青信号の時間を数秒長くする、
右折専用の信号を設置するだけで、
意外なほどスムーズになるようです。

通勤電車に関してもラッシュの緩和!
時間帯によってどこを増やして減らすか
それがわかれば通勤電車も楽になる。

4.天気予報

天気予報の精度がさらに上がります。
これまでもコンピュータを使って
雲の動きなどを分析していました。

そもそも天気予報とは、
同じような雲や大気が動いた際、
雨が降った確率は〇パーセント!
そうして決めていました。

新しい気象衛星を打ち上げたことにより
データの量は増えました。
次はこれをどのように利用するかです。

気温や天気がより正確に予報できれば、
行楽地の需要予測ができます。
お店も売れ残りや売り切れを防げます。

もちろん地球温暖化の状況も
知ることができるし、対策もできます。

5.防災

気象データと絡めて分析したい分野は、
防災です。台風、豪雨、地震もあります。

どの規模の雨や風が来たら、どうなるか。
堤防は壊れないか津波はどこまで来るか?
避難経路は安全なのか?

現在では不可能と考えられていますが、
地震や火山の噴火を予知できるかも。

6.農業革命

世界的な異常気象で農業が危ぶまれる?
事前に天気が正確にわかれば、
予防対策はできるでしょう。

一方で生産性の向上にも役立ちます。
人工衛星から特殊な写真を撮影すると、
成熟状況が確認できたりします。
それに合わせて肥料や水の管理!
今後は無人トラクタやドローンを使えば、
農業のイメージが一変するでしょう。

大規模化しても自然を破壊しない!
日本国内における食料自給率もアップ!
新たな農業革命として期待されています。

リスクはないのか

ビッグデータ解析のデメリットは何か?
もちろん多くのリスク要因があります。

1.情報が勝手に使われる

2013年にちょっとした騒動が起きました。
JR東日本がICカードであるSUICAの情報を、
利用客に無断で業者へ販売した?

もちろん個人が特定できないように
適正な処理をされています。
人の移動や履歴がわかれば、
マーケティングに生かせます。

そもそもSUICAなどの利用規約には、
データを使用する旨が示されています。
顧客はそれを読んでいないだけ?
とはいえ事前に何の連絡もなかった?
そこが問題視されたようです。

個人情報が漏れたら困ります。
しかしスマホを使っているならば、
常に情報がダダ漏れである事実を、
誰も知らないのでしょうかね。

2.本当に正しい判断なのか

AIががんの治療法を見つけた!
大きな話題になりました。
今後は企業の経営判断、保険商品の選択、
様々な分野に使われると予測されます。

とはいえ本当に正しい判断でしょうか。
自動運転車も同じことでしょうが、
医療ミスをした場合、誰が責任をとる?

株式やFXでもパソコンが勝手に判断する?
桁を間違えたら市場がパニックになる!

もちろん怖いのは悪意のあるプログラム!
AIは性善説に基づいて作られています。
しかし某社のロボットが差別を容認した?
開発中止に追い込まれました。

統計は客観性があるのも事実です。
しかし思い込みという落し穴もあります。
正しい情報を入力しなければ、
正しい結果が現れないのも当然です。

3.技術者が不足している

日本で最も心配なのは、技術者不足です。
統計的な知識を持つ人がいません。

そもそも大学で統計分析を必須化すべき?
今後は算数と同様に必要となるでしょう。
しかし一部の国では九九を覚えない?
計算機があるからだそうです。
とはいえ計算機は信用できるのか?

今では医者であっても統計的知識がない?
だから業者によって偏ったデータが
作られて薬の宣伝に使われてしまいます。

ビッグデータの解析によって
意外な事実がわかるとおもしろいですが、
それが本当に正しい結果なのか?
誰もが自ら判断できる教育が必要です。

両刃の剣です

ビッグデータは両刃の剣です。
便利なものにはリスクがある。
それを知っておくだけでも、違います。
データを鵜呑みにするのではなく、
ちょっと考える習慣を作りましょう。

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たくと
たくと
生まれつき無関心な子供はいない! そう信じ、学習塾や講習会などで、 科学を楽しく解説しようと日々奮闘しています。 半世紀生きていますが、 気持ちは、今でも夢見る少年です。

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