ビッグデータ

背景・歴史

インターネット、SNS、スマートフォン、IoT機器などの普及により、社会には日々、膨大な量のデータが生み出されるようになりました。「ビッグデータ」という言葉自体は、もともとデータマイニングの分野で使われていた専門用語でしたが、2010年代に入り、こうした巨大なデータの活用が新しいビジネスや社会の在り方を変える可能性を持つとして、新聞や雑誌でも広く取り上げられる注目のキーワードになりました。近年では、人工知能関連の技術が急速に発展したことで、話題の中心はビッグデータそのものよりも、それを活用するAI技術に移りつつあります。

なぜこの考え方が使われるようになったのか

データの量が増えれば増えるほど、そこに含まれる細かい傾向やパターンを見つけ出せる可能性が高まります。しかし、あまりに巨大で複雑なデータは、従来のデータベースや表計算ソフトでは扱いきれず、専用の技術や考え方が必要になります。ビッグデータという概念は、こうした「大量・多様・高速に生成されるデータ」を、社会や企業の活動に役立てるための新しい可能性として重視されるようになりました。

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ビッグデータは、しばしば次のような特徴で説明されます。

• 量（Volume）：従来のシステムでは扱いきれないほどの、膨大なデータ量。
• 多様性（Variety）：数値データだけでなく、文章、画像、位置情報など、様々な種類のデータが含まれること。
• 速度（Velocity）：SNSの投稿やセンサーのデータのように、データが絶え間なく高速に生成されること。

ビッグデータの活用には、収集・選別・保存・検索・転送・分析・可視化といった、様々な段階での技術的な課題があります。これらを乗り越えることで、企業活動の分析、医療や防犯分野への応用、交通状況の把握など、幅広い分野での活用が期待されています。

関連して知っておきたいこと

ビッグデータの分析には、しばしば人工知能の技術が活用されます。また、国や自治体が公開するオープンデータも、社会にとって価値のあるビッグデータの一種として活用されることがあります。