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AIとビッグデータ

IBMが開発したAI(「コグニティブ(認知型)・コンピューター」と紹介されることもあります)である「ワトソン」。アメリカのクイズ番組で賞金100万ドルを獲得したことで有名です。ワトソンは、事前にクイズに出題されそうな情報をインプットしておけば、機械学習(人間がもつ学習能力と同じく、コンピューターも経験から学習し、将来予測や意思決定を実現できるようにする技術や手法)や統計の解析などによってクイズに答えることができます。音声や画像を認識できたり、経験から学んで自ら賢くなっていったりするなど、人間の知能に非常に近づいているAIです。

このワトソンの機能とビッグデータを組み合わせた使い方が始まっています。例えば、アメリカとタイの医療機関では、医療の現場にワトソンを導入。がん治療のガイドラインや医学文献の抄録、図書館の公開データなど分析し、「この症状ならこの診断になる」とか「この治療をしたらどうか」など、医師の判断をサポートしています(参考記事)。このほか、資産運用や人材育成支援などにもワトソンは使われているようです(参考記事)。

社会保障分野におけるビッグデータの活用

2016年に利用が始まったマイナンバー制度。マイナンバーとは国民全員に割り当てられる12桁の番号のこと。現在は「社会保障」「税」「災害対策」の3つの分野での利用が認められています。利用分野については、今後利用範囲拡大も議論されています。

社会保障、とくに医療費に関しては、2014年度に40兆円を突破。医療費削減が課題になっています。医療分野でマイナンバーが利用されるようになれば、レセプト情報が医療機関で共有され、重複した診療等を減らすことができ、医療費削減につながります。このレセプト情報や電子カルテなど医療情報のデータが集まった「医療ビッグデータ」が実現すれば、大学や製薬会社の研究・新薬開発などにも役立つでしょう。もちろん個人が特定されない仕組みが必要ですが、医療の質が向上するのは言うまでもありません。

ビッグデータの活用を支援している企業

ビックデータの活用は、

  • データの蓄積
  • 蓄積データの集計・分析
  • 分析したデータの可視化
  • 可視化したデータによる意思決定

と人の手では複雑かつ膨大な作業となるため、これらの支援をサービスとして提供している企業を利用することで、ビックデータ活用の負担を大きく軽減してくれます。

ブレインパッド

ビックデータによるビジネスの創造と経営改善のサービスを提供しているデータ活用のリーディングカンパニーです。 2004年創業以来、ビックデータ活用の支援・提供した企業は1,000社を超えており、その中で得た豊富な実績とナレッジ化したノウハウを強みとしています。 ブレインパッドの最大の強みは、自社で育成が困難な専門的な技術、豊富な分析経験を有したデータサイエンティストが150名以上有していることです。 専門性の高い人材によって以下のようなデータ活用サービスの提供を実現しています。

  • 課題の見える化(アセスメント)コンセプトデザイン
  • トライアル分析によるプロジェクトの実現可能性や投資対効果の検証
  • 課題を解決する分析アルゴリズムやプラットフォームの開発
  • 実際の業務プロセスへの適用と運用改善による継続的なビジネス成果の創出
  • データ活用に適切な製品の選定

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ALBERT

ビックデータを分析する高度なAIアルゴリズムとそれを活用する独自のソリューションの創造を強みにしています。

  • ビッグデータ分析
  • AI活用コンサルティング
  • AIアルゴリズム構築とシステム開発・運用
  • AIを用いた独自プロダクトの提供
  • データサイエンティストの育成支援

を主なサービスとしており、“テーマ”、“活用データ”、“分析手法”、“産業”といった視点で様々なビックデータの支援・活用を公式サイトで紹介しています。

  • 市販の製品では適切にビックデータを活用できない
  • 分析に高度なアルゴリズムやAIが必要
  • 独自にビックデータの活用ソリューションを構築したい

といった企業のリクエストにオーダーメイドで対応しています。

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ウイングアーク 1st

【データのじかん】を運営するウイングアーク1stでは、高信頼・高性能なデータウェアハウス(DWH)と企業を取り巻くさまざまなデータを価値ある情報に変える情報活用ダッシュボードの連携による、ビックデータの活用ソリューションを提供しています。 DWHのSymfoware Analytics Server(富士通)は、従来、数時間かかっていた大量データの集計の処理時間をわずか数秒にまで短縮するので、情報活用ダッシュボードであるMotionBoardで迅速なビックデータの活用を実現してくれます。

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エヌ・ティ・ティ・データ(NTT DATA)

エヌ・ティ・ティ・データ(NTT DATA)では、ビックデータの活用をトータルで支援するサービスを提供しています。

  • ビックデータ活用・BI適用を前提としたビジョン、ロードマップの作成
  • ビックデータ活用・BI適用による工期短縮・品質向上
  • ビックデータ活用・BI適用による価値創出/定着化の支援
  • ビックデータの新サービス・ソリューションの整備・展開
  • 潜在ニーズの掘り起こし
  • 業務ユースケースのコンサル

などに対応しています。 オーダーメイドのソリューションの他に、ビックデータ活用をパッケージ化した製品も多数提供しています。

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株式会社帝国データバンク

株式会社帝国データバンクは主に企業を専門対象にした日本国内最大手の信用調査会社で、ネットでは得ることが困難な膨大な情報をデータサービスとして提供しています。

  • 新規の取引先や顧客の開拓
  • 取引先や顧客の管理
  • 取引先の信用の見極め

といった企業の要求に対応する様々なサービスを提供しています。 また株式会社帝国データバンクではビックデータの分析・活用を研究視点で取り組んでおり、社会的に意義のあるテーマのデータ分析結果を公開・提供しています。

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ビッグデータの導入に関して

組織で新しいことにチャレンジしようとすると、社長や上司から「導入した際の費用対効果」の検証を求められることも多いと思います。ビッグデータの導入に関しても同様でしょう。しかしながら、ビッグデータはそもそも試行錯誤を繰り返して情報・ノウハウを蓄積していくものです。さらに、ビッグデータが結果を出し始めるにはある程度の年月が必要になります。ですから、従来のように検証をしてから導入を検討するという意思決定プロセスにはそぐわないといえます。

もし本気でビッグデータを導入しようと考えている場合は、トライ&エラーを許容し、迅速な意思決定権を付与しつつ、ある程度の時間を覚悟する必要があるでしょう。このように、経営層の意識改革が必要なのです。

まとめ

Photo by TheDigitalArtist

ビッグデータの利用に関しては、Suicaのデータの外部販売が問題になるなど、まだまだ乗り越えなければならない課題も多いです。ベネッセの個人情報流出問題など、消費者は依然として企業の個人情報の扱いに関してナイーブになっています。このような状況下でいかにビッグデータを活用していくのか、各自治体・企業には適切な対応策が求められています。

ビッグデータの活用事例など関連記事をもっと読みたい方はこちらからどうぞ

 (参考文献)
 ※1 岡村久和 監修『IoT時代のビッグデータビジネス革命』(2018年、インプレス社)
 ※2 野村総合研究所「ビッグデータの真実~ビッグデータの誤解を解く~」(PDFファイル)
 ※3 稲田修一『知識ゼロからのビッグデータ入門』(2016年、幻冬舎)
 ※4 大槻知史 「Suicaシステムの概要」(PDFファイル)
 ※5 朝日新聞出版「知恵蔵」(コトバンク)
 ※6 デジタル大辞泉(goo国語辞書

(安齋慎平)

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