ビッグデータに関する誤解や勘違いは、現場でよく耳にします。
デジタル化が進んだ現在、過去データを大量かつ簡単に取得できるようになり
企業の多くが膨大なデータを蓄積しています。いわゆる「ビッグデータ」です。

しかし、「ビッグデータを活用できているか？」と問うと
多くの企業が「取得しただけで活用していない」と答えるのが実情です。

■ ビッグデータとは何か？

ビッグデータとは、膨大で多様な種類のデータ群を指します。
特徴として「3つのV」が挙げられます。

  • 量（Volume）
  • 多様性（Variety）
  • 速度（Velocity）

SNS投稿、センサーログ、取引履歴など、多様なデータがリアルタイムで生成されています。
これらを適切に分析することで、新たな知見や価値創出につなげることができます。

■ 「集めたあと」に進めない理由

データを蓄積している企業は多いものの、そこから先に進めない理由の多くは次の二つです。

1. データ扱いに慣れていない

データ分析は、「データサイエンス」と呼ばれる専門領域でもあり、数学・統計・プログラミングなど
多岐にわたるスキルを要します。
とはいえ、高度な分析でなくても、過去データから仮説を立てて見るだけで、多くの気づきや業務改善
につながるのも事実です。

たとえば

  • 顧客の受発注データ：数年間並べると季節変動が見える
  • 見積作成：過去の積み上げを分類してテンプレ化できる
  • 経理データ：単年では分からないが、複数年見ると法則が見える

年単位で俯瞰すると、単体では見えなかった傾向や法則が浮かび上がります。
蓄積だけして分析しないのは、まさに“宝の持ち腐れ”です。

2. 分析する時間がない

「時間があれば分析するんだけど…」という声もよく聞きます。
しかしこれは、“分析しないからこそ仕事が変わらない”という状態でもあります。

特に中小企業では、縦割り組織のため「分析」や「部門横断調整」を担当する部署が存在しないことも
多く、「理屈はわかるが、自分の担当業務ではない」という結論に落ち着きがちです。

結果

  • 目の前の業務で手一杯
  • 分析専門チームを置く余裕もない
  • データは溜まるが活用されない

という悪循環が続きます。

■ 外部人材とAIが鍵になる時代へ

では、どうすべきか？

現状明確な正解があるとは言い切れませんが、
外部の専門人材を活用することは有効な選択肢です。（by まちの総務）
そして期待が集まるのが、対話型AIによるデータ活用です。

HDDに乱雑に蓄積されたデータでも、AIに読み込ませることで、

  • 分析・集計
  • 法則性の抽出（季節変動など）
  • 分類（ブロック化など）

といった処理を機械的に行える未来は十分にあり得ます。

特にデータサイエンス領域は、AIの得意分野となる可能性が高く、
最終的には、人が「意図した目的」をAIに正確に指示できるかどうかが鍵になりそうです。

■ 最後に

私自身、AIによるビッグデータ分析の領域には大きな可能性を感じています。
すでに水面下で進んでいる取り組みもあるはずで、今後も注視していきたい分野です。

ビッグデータは“集めること”が目的ではありません。
分析と活用こそが価値そのものです。

企業が次のステージへ進むためには、この視点が欠かせません。