一段目 ITの知識がある人向け 「ビッグデータ」の意味

その名の通り、従来のシステムやアプリケーションでは処理や蓄積することができなかった「巨大なデータ」を指す。

高速なCPU、大容量・高速なメモリや記憶装置の登場といったコンピューター技術の進展により、これまでは処理が不可能だった巨大なデータが実用的な時間やコストで処理できるようになり、近年注目されるようになってきた。

ビッグデータを構成するデータとしては、Webのアクセスログやオンライショップの購入履歴、POS（販売時点情報管理）データやポイントカードなどから得られる購買行動履歴、IoT（モノのインターネット）機器から集められるセンサーデータなどが挙げられる。

具体的に処理できるデータ量としては数十テラバイトからエクサバイト（テラ→ペタ→エクサ）といわれている。

ビッグデータでは、これらの大量なデータを有機的に分析することで、過去のパターン分析にもとづく近未来の予測や異変の察知などができるため、個々の利用者ニーズに合わせたサービスの提供や業務効率化などへの活用が注目されている。

二段目 ITが苦手な経営者向け

データを集め、分析して意味のあるデータを引き出すということは最もコンピューターが得意とする作業です。そして、元となるデータは多ければ多いほど良質な結果が得られます。

しかし、データの量が増えれば増えるほど、収集するための記憶装置も処理するためのCPU（中央演算装置）やメモリも大量に必要となります。コンピューターの性能上昇により、これまでは難しいと考えられていた量のデータ処理が短時間で行えるようになったことで、この「ビッグデータ」が注目を集めるようになりました。

例えば、レンタルビデオやコンビニエンスストアなど、いろいろなところで使われるポイントカードは、それぞれの利用者が、「いつ」「何を買った」ということが全て記録されています。その情報を分析すると、「レンタルビデオである作品を借りた30代の女性客が、コンビニエンスストアで何を購入したか」が分かります。

また、天候の情報を組み合わせると、「暑い日の朝に、20代の女性に売れる飲み物」のような情報を手に入れることがでるため、そのデータに合った商品展開や販促策を考えることが可能になります。

ある機器メーカーでは、IoT（モノのインターネット）を使って機器の状態を常に本社に送り常に分析を行っています。この取り組みでは軽微な異常を検知することが可能になり、過去の故障分析から、近い将来起こりうる故障を予測もできるようになるため、事前に定期保守で直すことで、メンテナンスの負荷を削減できるといいます。これはビッグデータの活用例の1つといえます。

三段目 小学生向け

未来を予測するために、過去からの記録をたくさん調べて、同じような傾向を見つけるという方法があります。

みなさんに一番身近な例でいうと、「天気予報」がそれになります。

昔は毎日空を見て、過去の経験から翌日の天気を予測していました。「きれいな夕焼けが見られると明日は晴れる」といった感じです。

そのうち、気温や湿度、気圧などを1日数回測って、その変化から天気を予測するようになりました。すると、空を見ていただけの頃よりは予報が当たるようになりましたが、それでも外れることも少なくありませんでした。

そして今、天気予報はコンピューターを使って行われています。日本中にある「アメダス」とよばれる自動で気温や湿度、気圧などを計測する機械の情報や雨雲を見るレーダー、常に日本が見下ろせる赤道の上にいる気象衛星「ひまわり」から送られてくる雲の様子や海の上の温度などの情報を集めて、過去の天気と比較して、数時間後の天気や雨の降り方、風、台風の動きを予測しているんですよ。

「ビッグデータ」というのは、天気予報でいえば、気温や湿度、雨雲、そして過去の天気など、たくさんのデータのことをいいます。昔は空を見るだけでしたが、今ではビッグデータという、たくさんのデータを使うことで天気予報が当たる確率を高めているのです。このようにビッグデータは上手に使うと私たちの暮らしに役に立つので、国や会社などがさまざまな利用法を研究したり進めているんですよ。