経営に直結した情報分析手法としてビッグデータの活用に期待が集まっている。6月19日に開催された「ビッグデータ分析プラットフォーム・セミナー」(マイナビ主催)のオープニングセッションに登壇した日本IBM 理事 インフォメーション・マネジメント事業部長の塚本眞一氏は、ビッグデータの実態を示す概念「3つのV」を解説した後、ビッグデータの活用を実現するためのテクノロジーと代表的な先進事例を紹介した。

"3つのV"が示すビッグデータの実態

「この数年でモバイルデバイスやセンサー、ICタグなどの活用が急激に進み、従来、企業であまり扱ってこなかった非構造化データが爆発的に増加している。今やその比率は全体の8割を占めるほどである」。

冒頭、塚本氏はデータが爆発的増加を続ける背景についてこう述べ、「大量(Volume)」のデータが「多様(Variety)」かつ「高頻度(Velocity)」に発生し続けている状況こそがビッグデータであると指摘した。

「この"3つのV"で示されるビッグデータを処理対象にすることにできれば、母数が増大し分析精度の飛躍的な向上が見込める。ビッグデータは従来のテクノロジーでは扱うのが困難だったが、テクノロジーの進化によってそれが可能になり、活用いかんでビジネス価値の獲得機会につながる洞察を得ることができる。これが今日、このテーマに多くの企業が注目する理由である」(塚本氏)

先進事例が示す、ビッグデータがビジネスにもたらす価値

続けて塚本氏は、「ビッグデータの活用でこれまでの不可能を可能にし、ビジネス価値獲得機会を創出した事例がすでに登場している」と話し、いくつかの事例／ユースケースを紹介した。

最初に紹介されたのは、代替エネルギーとしてのコージェネレーション(熱電併給)システムの早期異常検知を実現するユースケースである。これは、システムのエンジン吸気圧力と吸気率という2つの変数について、正常時には相関が高いが、異常時にはその相関が崩れることから、両変数の相関の変化をモニタリングして異常を迅速に検知するというもの。両変数それぞれにしきい値を設定しても、それぞれの変数自体が正常範囲内にあれば、異常を示すアラートは発せられないため役に立たないが、相関の変化をモニタリングすることで、従来の手法では見逃されてしまっていた異常の発見ができるのがポイントだ。

このユースケースに採用された、複数の変数の相関を調べるという統計解析アルゴリズムのアプローチは、IBMの基礎研究所によって開発されたものだ。このシステムによって、以前は発見できなかった重度の故障の6割が事前に検知できるようになり、顧客がシステムの停止時に電力会社から購入する電気代も大幅に削減されることになる。

「ビッグデータの活用は、より身近なビジネス分野にも効果をもたらす」(塚本氏)として、2つ目に紹介されたのが国内のオンライン証券会社が現在開発中の事例である。これは、Twitterでユーザーが時々刻々と発する「つぶやき」を数値化し分析することで株価の動向予測を行い、同社の顧客に向け付加価値サービスとして提供しようというもの。塚本氏によれば、このシステムのような、インターネット上を流れるデータをリアルタイムに捕捉・分析して得られる予測の精度は非常に高く、米国インディアナ大学が同様の株価分析予測を試みた結果、86.7%という高精度での予測が行えたという。

3つ目に紹介されたのは、デンマークに本拠を置くグローバルな風力発電装置メーカーの事例だ。このメーカーは、風力発電タービンの発電効率と寿命が設置場所によって大きく変わることに着目し、天候や地形データ、衛星写真などのPB(ペタバイト)級に及ぶ気象関連データの解析システムを構築した。このシステムでは、地表を1平方キロメートルのグリッドにし、各グリッドに150以上のパラメータ値を設定。タービンに搭載されたセンサーが収集するデータと併せて膨大な気象データの解析が高速に実行される。このプロジェクトから得たビジネス効果を、塚本氏は次のように説明する。

「タービンの発電効率と寿命を最大化する、ベストな設置場所を特定するために要する分析時間が、システム導入前の3週間からわずか15分に短縮された。この違いは非常に大きなもので、同社は顧客に対してこの市場のどの競合他社よりも最適かつ最速の提案ができるようになり、世界中で契約を獲得し続けている」

ビッグデータ分野におけるIBMのアドバンテージ

セッションの後半、塚本氏は、ビッグデータの活用を支援するIBMの技術アプローチについて言及。アプローチは大きく3系統に分類され、それぞれの特徴が以下のように説明された。

1つ目は大量データを処理するためのテクノロジーで、最も直接的なこのアプローチを同社は「ビッグデータ・エンタープライズ・エンジン」と呼んでいる。同エンジンは、3つの異なるテクノロジーで形成される。1つは、今までのデータ処理テクノロジーでは対応できなかった膨大なデータを高速に処理するテクノロジーで、Hadoopベースのデータ分析基盤である「IBM InfoSphere BigInsights」が担う。もう1つはリアルタイムに流れている情報(ストリーム)からデータを選択し、人間が扱える形にするテクノロジーで、同社独自のストリーム・コンピューティング技術を実装した「IBM InfoSphere Streams」が担う。そして最後は、従来から企業データ処理の中核ともいえる構造化データ分析を高速化するDWHアプライアンス「IBM Netezza」である。

2つ目は、人間が自由に情報を作ることに対応するテクノロジーで、ICA(IBM Contents Analytics)と呼ばれるテキスト分析エンジンだ。これは、例えばスマートフォンを使ってやりとりしている情報をビジネスに活用可能なデータに変換するようなテクノロジーで、20カ国以上の多言語に対応したテキスト・アナリティクスが可能である。

そして3つ目は、動画、音声など多種多様なデジタルデータを扱うためのテクノロジーで、IMARS(Integration with IBM Multimedia Analysis and Retrieval System)と呼ばれ、犯罪防止システムや駐車場管理システムなどに応用されている。

塚本氏は、「IBMは、3つのVに照らしたデータの特性に応じて複数のプラットフォームやテクノロジーを用意し、それらからユーザーは最適なアプローチを選択することができる。これこそが、ビッグデータ分野におけるIBMのアドバンテージである」と強調。そして、交通管制、新生児医療、天文学、製造、販売管理など、ビジネスのあらゆる分野で世界中の企業の価値創造を支援していると語って講演を締めくくった。

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