ビッグデータとは何？SNSコメントやページビューの分析が「ビッグデータ活用」になる理由をわかりやすく解説

「ビッグデータ」という言葉から、単純に「ものすごく大きなデータファイル」を想像する人は少なくありません。しかし実際には、ビッグデータはデータ量の大きさだけで説明される概念ではありません。

例えば、SNSへ投稿された膨大なコメント、Webサイトのページビュー、スマートフォンの位置情報、センサーの測定値、商品の購入履歴などを大量に収集し、そこから傾向や関係を分析して意思決定へ役立てる取り組みは、典型的なビッグデータ活用です。

ポイントは「大量のデータそのもの」だけではなく、大量・高速・多様なデータを処理し、従来は発見しにくかった傾向や価値を取り出すことにあります。SNSコメントやページビューを分析する事例も、この考え方を理解すると分かりやすくなります。

ビッグデータとは何か

ビッグデータには世界共通の「○GB以上ならビッグデータ」という単純な容量基準があるわけではありません。一般には、従来型の方法だけでは効率的な収集・保存・処理・分析が難しくなるほど、大量・高速・多様なデータを扱う概念として説明されます。

総務省の情報通信白書でも、ビッグデータについて、単にデータの大きさだけではなく、データの種類や生成頻度などを含めた考え方が紹介されています。[参照] 総務省「情報通信白書」

したがって「100GBを超えたらビッグデータ」「1億件以上ならビッグデータ」という絶対的な境界線を覚えるより、従来よりはるかに大量・高速・多様なデータを扱い、分析から価値を得るものと理解するほうが実態に近いでしょう。

ビッグデータを理解する「3V」とは

ビッグデータの特徴を説明するときによく使われるのが「3V」という考え方です。Volume、Velocity、Varietyという3つの英単語の頭文字を取ったものです。

例えばSNSでは、世界中の利用者から短時間に大量の文章、画像、動画、反応などが発生します。Webサービスでも、アクセスするたびに日時、閲覧ページ、端末などさまざまなログを記録できます。

後にVeracity（データの信頼性）やValue（価値）などを加えて4V、5Vとして説明する場合もあります。そのため「ビッグデータとは必ず3Vだけで定義される」と考えるより、3Vは特徴を理解する代表的な枠組みと捉えるのが適切です。

8200万件のSNSコメント分析はなぜビッグデータなのか

例えば企業が8200万件ものSNSコメントを収集して分析するとします。1件のコメントだけなら、人間が読んで「この商品は好評だ」と判断することもできます。しかし8200万件を人間が一つずつ読んで集計するのは現実的ではありません。

そこでコンピューターを使って大量の投稿を処理し、どの単語が多いか、商品名と一緒にどのような言葉が使われているか、肯定的・否定的な反応がどの程度あるか、時間によって話題がどう変化したか、といった傾向を調べます。

例えば新商品発売後に大量の投稿を分析して、「デザインについては好評だが、価格に関する不満が多い」という傾向が見つかれば、マーケティングや次の商品開発の判断材料になります。

つまりコメント自体が特別だからビッグデータなのではなく、非常に大量のコメントを集め、計算機で分析し、全体としての傾向や価値を発見するところがポイントです。

500億ページビューの分析がビッグデータ活用になる理由

ページビュー（PV）は、Webページが閲覧された回数を表す指標として使われます。しかし大規模Webサービスでは、単に「今日は何回見られたか」だけではなく、非常に多くのアクセスデータから利用傾向を分析できます。

例えば500億規模のページビューに関連するデータがあれば、「どのようなページがよく閲覧されるか」「どのカテゴリーへ関心が集まっているか」「どの時間帯にアクセスされるか」といった情報を大規模に分析できます。

広告の例なら、その分析結果を利用してユーザーの関心に合う広告を表示するための判断材料にできます。スポーツ関連ページを頻繁に閲覧する傾向があればスポーツ関連広告との相性を推定する、といった考え方です。

ここでも重要なのは500億という数字を保存することではありません。膨大な閲覧データを分析し、広告配信などの意思決定に利用することがビッグデータ活用に当たります。

基地局を建てる場所もデータから判断できる

通信会社が携帯電話の基地局をどこへ設置するか決める場合にも、大規模なデータ分析を活用できます。通信需要や人口、地域、時間帯などに関連するデータを分析すれば、需要の大きい場所を判断する材料になります。

例えば「人口が多い」という情報だけでなく、地域ごとの通信需要、時間帯による変化、既存設備の利用状況など多数の情報を組み合わせれば、「どこへ新しい設備を置けば多くの利用者に効果があるか」をデータに基づいて検討できます。

これはビッグデータの重要な使い方の一つです。経験や勘だけで決定するのではなく、非常に多くの観測結果を集約し、分析結果を意思決定へ利用します。

「データ」と「ビッグデータ活用」を分けて考えると分かりやすい

ビッグデータについて混乱する原因の一つが、「データそのもの」と「データを分析して利用する行為」を一緒に考えてしまうことです。

例えば1人が投稿した「この商品は使いやすかった」という文章は、単なる1件のデータです。同じような投稿を数千万件収集した集合は非常に大規模なデータになります。そして、それらを分析して消費者の評価傾向を調べ、商品開発へ利用することがビッグデータ活用です。

そのため「コメントを分析することの何がビッグデータなのか」と考える場合は、コメントという種類ではなく、規模、発生速度、多様性、分析方法、そして分析結果の利用に注目すると理解できます。

普通のデータ分析とビッグデータ分析の境界は明確ではない

ではExcelに100件のアンケート結果を入れて平均値を求めたらビッグデータなのでしょうか。一般的には、それをわざわざビッグデータと呼ぶ必要はないでしょう。通常の表計算ソフトで簡単に扱える規模だからです。

一方、世界中から毎秒大量に発生するWebアクセス、SNS投稿、決済情報、位置情報などを継続的に収集し、複数のコンピューターを使って保存・処理するような状況になると、ビッグデータという言葉が当てはまりやすくなります。

ただし両者の間に「ここからビッグデータ」という絶対的な線があるわけではありません。コンピューター性能や技術が進歩すれば、以前は巨大だったデータを普通の環境で扱えることもあります。

身近なところにもビッグデータ活用はある

ビッグデータは研究所や巨大IT企業だけの話ではありません。日常生活で利用する多くのサービスでも、大量データの分析という考え方が使われています。

例えばECサイトでは、多数の購入・閲覧データから商品の需要やユーザーの関心を推測できます。動画配信サービスでは、視聴履歴などを分析してコンテンツを推薦できます。交通分野では、大量の移動データなどから混雑状況を分析できます。

製造業では工場の機械から取得するセンサーデータを分析し、異常の兆候を発見する用途も考えられます。小売業なら、販売実績、曜日、季節などを分析して商品の需要予測へ役立てることができます。

AIとビッグデータは同じものではない

ビッグデータとAIは一緒に語られることが多いため、同じものと思われることがありますが、両者は別の概念です。

ビッグデータは主に「大量・高速・多様なデータと、それを扱う仕組みや活用」に関する概念です。一方、AI・機械学習はデータからパターンを学習して分類や予測などを行う技術を含みます。

大量のデータを機械学習に利用することはありますが、すべてのビッグデータ分析にAIが必要なわけではありません。単純な集計、統計分析、可視化だけでも、大規模データから重要な傾向を発見できる場合があります。

データ量が多ければ必ず価値が高いわけではない

ビッグデータという言葉には「データが多ければ多いほど正しい」という印象があります。しかし、量だけでは良い分析にはなりません。

例えば大量のSNSコメントを集めても、そのサービスの利用者が社会全体を代表していなければ、分析結果に偏りが生じます。自動投稿や重複データ、誤情報などが含まれる可能性もあります。

また、ある2つの数値に相関が見つかっても、それだけで一方がもう一方の原因だとは証明できません。ビッグデータを使う場合にも、データの品質、収集方法、代表性、分析手法などを検討する必要があります。

プライバシーや個人情報への配慮も重要

Web閲覧履歴、位置情報、購買履歴などは有用な分析材料になる一方、個人の行動と深く関係する情報でもあります。そのためビッグデータ活用では、技術的に分析できるかだけでなく、法令やプライバシー、セキュリティへの配慮が欠かせません。

特に個人を識別できる情報を扱う場合は、適用される法律や利用目的、本人への説明、アクセス管理などを確認する必要があります。日本では個人情報保護委員会が個人情報保護法や各種ガイドラインを公開しています。[参照] 個人情報保護委員会

「データを大量に持っているから自由に分析してよい」ということではありません。データ活用による価値と、利用者の権利・安全を両立させることが重要です。

ビッグデータの事例を読むときは「何を集め、何を発見し、何に使ったか」を見る

英語教材やニュースなどでビッグデータの事例が登場したときは、「データ量が何億件だった」という数字だけを見るより、3段階に分けて考えると理解しやすくなります。

例えば「500億ページビューを分析した」という文章なら、500億という巨大なデータ規模だけで終わりではありません。そのデータから利用者の関心などを推定し、広告ターゲティングの判断材料として活用するところまでが重要です。

まとめ：ビッグデータは「大量の情報から価値を取り出す」と考えると分かりやすい

ビッグデータとは単純に「サイズの大きなファイル」という意味ではありません。一般には、従来の方法では扱いにくいほど大量・高速・多様なデータを収集・処理・分析し、そこから有用な傾向や知見を得る考え方として理解できます。

8200万件のSNSコメントを分析する事例なら、大量の人々の発言から評判や話題の傾向を調べられます。500億規模のページビューなら、膨大な閲覧行動から関心などを分析し、広告配信の判断材料として利用できます。通信関連の大量データなら、需要を分析して基地局を設置する場所の判断にも役立てられます。

つまり「コメントだからビッグデータ」「ページビューだからビッグデータ」なのではありません。非常に大量のコメントや閲覧データなどを集め、コンピューターで分析し、そこから得た知見を実際の判断へ利用することがポイントです。

ビッグデータの事例に出会ったら、「どんなデータを大量に集めたのか」「分析すると何が分かるのか」「その結果を何の判断に使ったのか」の3点に分けて考えると、その事例がビッグデータをどのように活用しているのか理解しやすくなります。