近年、ビッグデータの活用がさまざまな業界で進んでいます。膨大なデータを分析し、マーケティング戦略の最適化や業務効率化を図ることで、市場内での競争優位性を確立しています。
本記事では、ビッグデータの基本や活用メリット・デメリットを解説した上で、業界別の成功事例10選をご紹介します。また、ビッグデータを効果的に収集・活用する方法についても触れていきますので、自社のデータ戦略を検討する際の参考にしてください。
ビッグデータの基本
そもそも「ビッグデータ」とは何を指すのでしょうか？また、ビッグデータにはどのような種類があり、どのような影響をもたらすのでしょうか？ここでは、ビッグデータの基本について解説していきます。
そもそもビッグデータとは何か？注目される背景
総務省の定義によると、ビッグデータは「デジタル技術の進化により蓄積された、膨大なデータを活用し、価値を生み出すデータ群」とされています。
つまりビッグデータとは、大量かつ多様なデータの集合体であり、従来のデータベース管理システムでは処理が難しい規模のデータを指します。
ビッグデータ活用が普及している背景には、以下のような要因があります。
- デジタル技術の発展：IoT、クラウドコンピューティング、AI技術の進化により、データの収集・処理・分析が容易になった。
- スマートフォンやセンサー技術の普及：位置情報や行動履歴、オンラインの購買履歴など、個人の詳細なデータが取得可能になった。
- 市場競争の激化：企業はデータを活用し、顧客のニーズを的確に把握することで、マーケティングや商品開発に活かすことが求められている。
こうした背景のもと、ビッグデータはさまざまな業界で活用され、経営判断の精度向上や新たなビジネスモデルの創出に貢献しています。
ビッグデータには3種類ある
ビッグデータは、その性質や取得元によって大きく3つの種類に分類されます。
オープンデータ
オープンデータとは、国や地方自治体、研究機関、企業などが誰でも自由に利用できるよう公開しているデータのことを指します。
たとえば、政府統計、気象データ、交通データ、国勢調査データなどが挙げられます。特徴としては、多くが無料で取得でき、営利・非営利問わず活用できることです。
特に、自治体が公開しているオープンデータは、都市計画や防災対策、ビジネスの戦略策定に役立てられています。
産業データ
産業データは、企業や産業界が独自に収集・管理しているデータのことです。産業データはさらに「知のデジタル化」と「M2Mデータ」の2種類に分けられます。
- 知のデジタル化：企業が蓄積したノウハウや業務プロセスをデジタル化したデータ（例：製造工程データ、販売データ）
- M2Mデータ（Machine to Machine）：機械同士が相互にデータを送受信することで得られるデータ（例：IoTセンサーによる機械の稼働状況データ）
たとえば、製造業ではIoTを活用し、機械の動作データをリアルタイムで収集・分析することで、予防保全や生産性向上に役立てています。
パーソナルデータ
パーソナルデータとは、個人に紐づく情報のことです。主に、消費者の行動や趣味嗜好、健康状態などに関するデータを指します。
たとえば、ECサイトの購買履歴、位置情報、ウェアラブル端末の健康データなどが挙げられます。マーケティング分野では、パーソナルデータを活用したターゲティング広告やレコメンドシステムが普及しており、企業の売上向上に貢献しています。一方、個人情報保護の観点から適切な管理が必要です。
ビッグデータとAIの掛け合わせがもたらす影響とは
ビッグデータとAIの組み合わせにより、企業の意思決定や業務プロセスは大きく変革しています。AIは膨大なデータを高速かつ正確に分析し、人間の手では不可能な規模の予測や最適化を実現します。ここでは、ビッグデータとAIの掛け合わせがもたらす影響を解説します。
データ分析の自動化と高速化
従来のデータ分析では、データの収集・整理・分析に多大な時間とコストがかかっていました。しかし、AIを活用することで、データの処理スピードが飛躍的に向上し、リアルタイムでの分析が可能になります。
たとえば、SNSの投稿データやセンサーデータをAIが即座に解析することで、トレンドの変化を瞬時に把握することが可能です。
予測精度の向上
AIは機械学習を用いることで、過去のデータからパターンを学習し、将来の動向を高精度で予測することができます。これにより、在庫管理、需要予測、故障予知、株価分析など、さまざまな分野での意思決定がより的確になり、コスト削減や売上向上につながりやすくなるでしょう。
意思決定の最適化
AIは単なるデータ分析ツールではなく、最適なアクションを提案する役割も担います。たとえば、マーケティングでは顧客データを分析し、個別最適な広告を配信したり、購買行動を予測してキャンペーンを設計したりすることが可能になります。これにより、売上の最大化や広告費の最適化が実現されるでしょう。
ビッグデータを活用するメリット
ビッグデータを活用することで、ビジネスシーンでさまざまなメリットが得られます。ここでは、主なメリットを3つご紹介します。
高精度の効果検証が行える
ビッグデータは「Velocity（速度）」を持つため、リアルタイムで収集できるデータも多々あります。マーケティング戦略を立案する時点でビッグデータから必要なデータを収集、分析することでマーケティング戦略を実行した際に得られる効果を推定できます。
顧客満足度を向上できる
ビッグデータを収集・分析すると、顧客が求めている商品やサービスのニーズを把握したり、ある商品に対する購入理由や不満を確認したりできます。顧客に関するデータから集めた内容をもとに、新しい商品やサービスを開発できるので、顧客満足度の向上に繋がります。
マーケティングを効率化できる
消費者の購入パターンやホームページ上で閲覧回数が高い商品などマーケティングに役立つデータをビッグデータから入手できます。マーケティング施策を策定するために必要なデータを既存のデータから集められるため、マーケティングにかかる手間を効率化できます。
ビッグデータを活用するデメリット
ビッグデータの活用はメリットばかりではありません。活用する際はデメリットも念頭に置くようにしましょう。
費用がかかる
データの量が膨大なビッグデータは管理、収集、分析など、そのデータの取り扱いに費用がかかります。システムやツールによってかかる費用は異なりますが、継続的にかかる場合がほとんどでしょう。
プライバシー侵害の恐れがある
ビッグデータから収集できるデータの中には取り扱いを誤るとプライバシーの侵害に繋がる可能性のあるデータも含まれています。プライバシーの侵害は社会的な企業の信頼を失うことにもなりかねません。
【業界別】ビッグデータの活用事例10選
近年、さまざまな業界でビッグデータを活用し、業務の効率化や売上向上につなげる動きが加速しています。企業は、膨大なデータを収集・分析し、課題解決や新たな価値創出に活かしています。
ここでは、ビッグデータを有効に活用している企業の具体的な事例を紹介します。
【飲食】スシロー
■課題：大量のデータを活用できず、運営の最適化が困難
回転寿司チェーンのスシローは、全国約350店舗を展開し、年間約10億皿もの寿司を提供しています。しかし、これまで蓄積してきた40億件以上のデータは十分に活用できておらず、売上分析や店舗オペレーションの最適化が課題となっていました。
■ビッグデータの活用：リアルタイム分析で需要予測を最適化
全店舗のPOSデータ、ICタグによる皿の流通状況、客の滞在時間などのデータをリアルタイムで分析し、寿司の廃棄を最小限に抑える仕組みを構築しました。
■成果：売上向上と廃棄削減を実現
- 需要予測の精度向上により、売れ残りや食品廃棄を削減
- 店舗オペレーションが改善され、提供スピードの向上
- データ活用による新商品開発の効率化
参考：ビッグデータの高速分析で、隠れていた課題や問題点を可視化。回転寿司業界のNo.1を支える迅速な経営判断と店舗オペレーションを実現 | アシスト
【スポーツ】アシックス
■課題：スポーツにおけるデータ活用が不十分
スポーツメーカーのアシックスは、シューズやウェアの開発においてデータ活用の必要性を認識していましたが、従来の方法ではリアルタイム性や精度の高いフィードバックが難しいという課題がありました。
■ビッグデータの活用：IoT技術を活用したフィードフォワード戦略
アシックスは、IoT技術を導入し、シューズやウェアの使用データをリアルタイムで収集するシステムを開発しました。特に、「フィードフォワード」の考え方を取り入れ、過去のデータをもとに未来のパフォーマンス向上につながるアドバイスを提供できる仕組みを構築しました。
■成果：選手のパフォーマンス向上と製品開発の最適化
- ランニング時の歩幅や着地データを収集し、最適なトレーニングメニューを提供
- 時系列データを活用した新製品開発の加速
- シューズの耐久性やフィット感の向上
【コンビニ】セブンイレブン
■課題：全国2万店舗以上のデータ管理が複雑化
セブンイレブンは全国に2万1000店舗を展開しており、各店舗のPOSデータを活用した経営が求められていました。しかし、従来のシステムではデータの集約や分析に時間がかかり、リアルタイムの経営判断が難しい状況でした。
■ビッグデータの活用：リアルタイムデータ基盤「セブンセントラル」
2020年、セブンイレブンはGoogle Cloud上に「セブンセントラル」というデータ活用基盤を構築。全国のPOSデータをリアルタイムで収集・分析し、売上や在庫状況を即座に把握できるようにしました。
■成果：データを活かした店舗経営の効率化
- 需要予測を最適化し、品切れや廃棄ロスを削減
- 天候や地域特性に応じた発注システムを導入し、売上向上
- リアルタイム分析による迅速な意思決定が可能に
参考：セブン‐イレブン、2万1000店舗のPOSデータをリアルタイムで収集分析するデータ基盤「セブンセントラル」を構築 | IT Leaders
【アパレル】ZOZO
■課題：顧客に最適なファッション提案が難しい
ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOは、ユーザーの購買履歴や閲覧データを活用し、よりパーソナライズされたショッピング体験を提供する必要がありました。
■ビッグデータの活用：AIによる購買予測と類似アイテム検索
ZOZOは、独自のAIシステムを開発し、以下の機能を導入しました。
- 購買予測AI：顧客ごとに30日以内の購入確率を算出し、適切なマーケティング施策を実施
- 類似アイテム検索：AIが色やデザインを識別し、ユーザーが好みそうな商品を提案
- 古着のAI値付け：中古商品の最適な買取価格を算出
■成果：売上向上と顧客満足度の向上
- 購買予測AIの導入により、売上が大幅に増加
- 類似アイテム検索により、ユーザーの滞在時間が4倍に増加
- 古着の買取価格の最適化で、買取率向上
参考：【ZOZO・エアークローゼット事例】AIを活用する最前線ファッションテックの現状とは？ | 通販新聞ダイジェスト
【タクシー】ジャパンタクシー
■課題：タクシーの需給バランスが不安定
タクシー業界大手のジャパンタクシーは、タクシーの需要が時間帯や天候、イベントによって大きく変動するため、効率的な配車が課題となっていました。
■ビッグデータの活用：AIによる需要予測システム
同社は、「AIタクシー」を導入し、天候・曜日・時間帯・イベントの有無などのデータを分析し、30分後のタクシー需要をリアルタイムで予測する仕組みを構築しました。
■成果：配車の効率化と売上向上
- 需要予測の精度向上により、タクシーの待機時間を削減
- 乗車率の向上による売上増加
- 新人ドライバーでも経験豊富なベテランドライバーと同等の売上を実現
参考：AIによる需要予測で売上高増も！タクシー業界で進むスマート改革 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」
【教育】リクルート
■課題：受験生の学習効率向上が課題
リクルートが提供する「スタディサプリ」は、累計42万人以上の学習データを蓄積してきました。しかし、従来の教育システムでは、すべての生徒に同じ学習順序を提供しており、個々の理解度や最適な学習順序を考慮できていませんでした。
■ビッグデータの活用：AIによる個別最適化学習の実現
リクルートは、東京大学の松尾研究室と共同で、AIを活用した最適な学習パスを開発しました。過去の学習履歴やテストデータを分析し、個々の理解度に応じたカリキュラムを自動生成する仕組みを構築しました。
■成果：学習効率の向上と合格率アップ
- AIが最適な学習順序を提案し、理解度が向上
- 生徒ごとの弱点を分析し、適切な復習問題を提示
- 効率的な学習により、受験生の合格率アップ
参考：AIで受験生の学習効率を高める、リクルートが「スタディサプリ」を強化 | 日経クロステック（xTECH）
【婚活】えひめ結婚支援センター
■課題：結婚支援のマッチング率が低い
愛媛県の「えひめ結婚支援センター」では、婚活イベントやマッチング支援を行っていましたが、従来の方法では成約率が低く、マッチング精度の向上が求められていました。
■ビッグデータの活用：お見合い履歴の分析とマッチング最適化
同センターは、過去5年間に蓄積したお見合い履歴データを解析し、AIを活用した「ビッグデータからのおすすめ機能」を導入。お見合いの成功率が高い相手を自動で推薦するシステムを構築しました。
■成果：マッチング率の大幅向上
- 従来のマッチング成功率13% → AI導入後29%に向上（+16ポイント）
- 地域独自の特性を考慮した婚活事業の展開が可能に
- 社会的要因と独身者の傾向分析により、地域ごとの婚活支援の精度向上
参考：えひめ結婚支援センター『愛結び』におけるビッグデータの活用｜ICT地域活性化ポータル
【農業】日本工業大学
■課題：農業の人手不足と受粉作業の効率化
日本の農業は高齢化が進み、特に受粉作業の担い手不足が深刻な問題となっています。特にトマトの受粉は経験則に頼っており、最適な受粉タイミングを判断するのが難しい状況でした。
■ビッグデータの活用：AIとドローンによる自動受粉システム
日本工業大学は、AIを活用してトマトの最適な受粉時期を特定するシステムを開発しました。ドローンにカメラを搭載し、AIが花の開花状態を判別し、受粉に最適なタイミングでドローンが作業を実施する仕組みを導入しました。
■成果：生産性向上と効率的な受粉作業の実現
- AIの判定精度により、受粉成功率が70%以上に向上
- ドローンによる自動受粉で農家の負担を軽減
- 気候変動の影響を受けにくいスマート農業の実現
参考：ドローンとAIでトマトの受粉 日本工業大、未来の農業に挑む | Science Portal
【保険】大同生命
■課題：保険営業の効率化とリスク管理の高度化
大同生命は、中小企業向けの保険を提供する企業ですが、従来の営業活動は経験や勘に頼る部分が多く、成約率にばらつきがありました。また、保険引受の精度向上や、医務査定の自動化も大きな課題となっていました。
■ビッグデータの活用：AIと外部データを活用したデータドリブン経営
大同生命は、ビッグデータを活用し、営業活動の効率化や保険引受の高度化を進めました。主に3つの取り組みを実施しました。
- 営業リードの高度化
- 保険引受の拡大
- 医務査定AIの導入（業界初の特許取得）
■成果：データドリブン経営の推進と顧客満足度向上
- AIとビッグデータを活用した営業戦略で、新契約高が約8倍に増加
- 医療ビッグデータを活用し、保険引受の拡大を実現
- 医務査定AIの導入で、査定精度90%以上の案件が全体の63%を占める
参考：データドリブン保険経営の要諦〜大同生命におけるビジネス・アナリティクス・クリエイティブ三位一体改革〜 | Financial Services Blog
【旅行】エクスペディア
■課題：旅行者に最適な情報提供の最適化
旅行予約サイト「エクスペディア」は、1億6800万人以上の会員データを持ち、ホテルや航空券の予約をサポートしていましたが、膨大なデータをどのように活用するかが課題となっていました。
■ビッグデータの活用：AIによる価格予測とパーソナライズド検索
エクスペディアは、70ペタバイト以上のデータを機械学習で分析し、年間6000億件以上の予測処理を実施しました。
- 価格予測AI：航空券の価格推移を分析し、最適な購入タイミングをユーザーにアドバイス
- レコメンドAI：ユーザーの過去の検索履歴や旅行傾向をもとに、最適な宿泊施設やアクティビティを提案
- 音声チャットAI：コールセンターの負担を軽減し、ユーザー対応を効率化
■成果：旅行者の利便性向上と予約率の向上
- 価格予測機能の導入により、最適な予約タイミングの精度向上
- AIによるパーソナライズド検索でユーザー満足度アップ
- 音声チャットAIで800万時間以上のカスタマー対応を削減
参考：https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00749/00002/
ビッグデータを活用するまでの流れ
ビッグデータを効果的に活用するには、データの収集・分析・施策実行・改善のサイクルを回すことが重要です。適切な手順を踏むことで、データの価値を最大限に引き出せます。ここでは、ビッグデータ活用の 4つのステップ を解説します。
ステップ1. 仮説を立ててデータを収集
データ収集の前に、解決すべき課題を整理し、仮説を立てます。例えば、「どの時間帯の広告が最も効果的か？」など、目的を明確にすることが重要です。次に、必要なデータの種類を決め、POSデータやWebの行動履歴、IoTセンサーデータなどを選定します。収集方法は、自社データの活用やアンケート調査、スクレイピングなど、コストや技術的要因を考慮して決定します。
ステップ2. 知りたい内容に合わせてデータを分析
データを収集したら、仮説を検証するための分析を行います。まず、データの重複や欠損を修正する「データクレンジング」を実施し、分析の精度を向上させます。次に、クロス集計や機械学習など、目的に応じた手法を選択します。例えば、顧客の購買パターンを分析する場合はクロス集計、需要予測にはAI解析を活用すると効果的です。
ステップ3. 分析結果をもとに施策を実施
データ分析の結果に基づき、具体的な施策を実行します。例えば、顧客の購買傾向をもとにターゲティング広告を最適化したり、需要予測を活用して在庫管理を改善したりします。施策はデータに裏付けされたものであるため、従来の経験や勘に頼る方法よりも高い精度で成果を出すことが可能です。
ステップ4. 施策の効果を検証し、PDCAを回す
施策の実行後は、その効果を検証し、継続的に改善を行います。KPI（重要業績評価指標）を設定し、売上やコンバージョン率などのデータをもとに成果を分析します。結果に応じて新たな仮説を立て、施策の修正や追加を行いながら、PDCAサイクルを回すことで、より高精度なデータ活用が実現できます。
効率的にデータを収集するWebスクレイピングとは
ビッグデータを活用するためには、大量のデータを効率的に収集する手法が欠かせません。その中でも Webスクレイピング は、インターネット上のデータを自動で取得し、ビジネスやマーケティングに活用する有効な手段です。ここでは、Webスクレイピングの概要と、初心者向けのツールを紹介します。
スクレイピングとは
Webスクレイピングとは、プログラムを使ってWebサイトからデータを自動的に取得する技術です。手作業で情報を集めるのと比べ、大量のデータを短時間で収集できるため、競合調査や市場分析、価格比較などに活用されています。ただし、サイトごとの利用規約を遵守し、適切にデータを取得することが重要です。
スクレイピング初心者におすすめのOctoparseとは
Octoparse（オクトパス）は、プログラミング不要で使えるWebスクレイピングツールです。クリック操作だけでデータの抽出ルールを設定できるため、初心者でも簡単に扱えます。
無料プランでも基本的な機能が利用可能で、商品リストの取得やニュース記事の収集など、さまざまな用途に活用されています。
ビッグデータを扱う際の注意点
ビッグデータを活用する際は、データの品質や信頼性を確保し、適切に管理することが重要です。また、個人情報の取り扱いには慎重を期し、セキュリティ対策を徹底する必要があります。ここでは、ビッグデータを安全かつ効果的に活用するための 3つの注意点 を解説します。
データの品質管理やガバナンス体制を確立する
ビッグデータの活用には、データの正確性と一貫性を維持するための 品質管理 が不可欠です。データの重複や欠損、表記ゆれを適切に処理し、標準化することで、分析の精度が向上します。また、データの取り扱いルールや権限管理を明確にし、企業全体で統一した データガバナンス体制 を構築することも重要です。
信頼性の高いデータソースを選ぶ
収集するデータの信頼性が低いと、誤った分析結果につながる可能性があります。そのため、公的機関や信頼できる企業が提供するデータを活用することが推奨されます。また、リアルタイムデータを取得する際には、データの更新頻度や精度を確認し、常に最新の情報を基に判断できるようにすることが大切です。
プライバシー保護とセキュリティ対策を徹底する
ビッグデータには個人情報が含まれることが多いため、適切な プライバシー保護 が求められます。データの匿名化やアクセス制限を導入し、不正利用を防ぐ仕組みを整えましょう。また、サイバー攻撃のリスクに備え、暗号化や多要素認証などの セキュリティ対策 を徹底し、データの安全性を確保することが重要です。
ビッグデータを活用に関するよくあるご質問
ビッグデータの活用にはさまざまな疑問や不安がつきものです。ここでは、ビッグデータ活用を検討する際によくある質問とその回答をまとめました。
ビッグデータを活用する際に、どのような準備が必要ですか？
ビッグデータを活用するには、まず目的を明確にし、解決したい課題を整理することが重要です。その後、必要なデータの種類を決定し、収集・加工の方法を検討します。分析には適切なツールやシステムの導入が必要であり、データ管理のルールも整備する必要があります。
中小企業でもビッグデータを活用できますか？
以前は大企業が中心でしたが、近年は手頃なツールやクラウドサービスの普及により、中小企業でも活用しやすくなっています。無料または低コストのBIツールやデータ解析サービスを活用すれば、専門知識がなくてもデータ分析が可能です。
ビッグデータ分析を行うためにどのような人材が必要ですか？
データ分析には、データサイエンティストやデータアナリストなどの専門職が求められます。ただし、近年ではAIやBIツールの進化により、プログラミングスキルがなくてもデータ活用が可能になっています。社内のデータ担当者を育成することも選択肢の一つです。
ビッグデータ活用によるコスト削減の具体例は？
需要予測を活用することで、無駄な在庫を減らし、仕入れや生産コストを最適化できます。また、業務効率化のためのAI分析を導入すれば、人的リソースの削減にもつながります。例えば、コールセンターの問い合わせ内容をAIが分類することで、対応時間を短縮し、コスト削減を実現する企業も増えています。
まとめ
ビッグデータの活用は、多くの企業にとって競争力を高める重要な手段となっています。データを収集・分析し、適切な施策を実施することで、業務の効率化や売上向上につなげることが可能です。特にAIとの組み合わせにより、より高度な予測や最適化が実現し、新たなビジネスチャンスも生まれています。
一方で、データの品質管理やプライバシー保護、セキュリティ対策を徹底しなければ、リスクも伴います。適切なガバナンス体制を構築し、信頼性の高いデータを活用することが成功の鍵となります。
ビッグデータは大企業だけでなく、中小企業でも活用可能な時代になっています。目的を明確にし、適切なツールを活用しながら、データを継続的に活かしていくことが重要です。
ウェブサイトのデータを、Excel、CSV、Google Sheets、お好みのデータベースに直接変換。
自動検出機能搭載で、プログラミング不要の簡単データ抽出。
人気サイト向けテンプレート完備。クリック数回でデータ取得可能。
IPプロキシと高度なAPIで、ブロック対策も万全。
クラウドサービスで、いつでも好きな時にスクレイピングをスケジュール。
