IoT、ロボット、AI、ビッグデータ。最近、これらの言葉は色々なところで見聞きしますね。いずれも次の産業革命のための新技術です。
データの活用は流行りの文化にも表れています。
例えば、人気の歌がSNSを使ってユーザーに拡散・共感され、その反応が文字や音声としてストックされるというもの。令和時代にはテレビより配信サービスが優れるのはこういうデータ分析に直結するから当然ですね。
今回は、ビジネスツールとして普及が進むビッグデータと未来社会について考えてみます。
良く言うビッグデータについてわかりやすくて知りたい方や未来のダイエットなどにどう生かされるのか、興味のある方の参考になれば幸いです。
- ビッグデータとはいったいなんなのか？
- ビッグデータの４つの種類
- ビッグデータへの不満・批判
- ビッグデータを使った分かりやすいサービス
- ビッグデータと親和性が高い「センサー」とは
- ダイエットを盛り上げるビックデータ分析
ビッグデータとはいったいなんなのか？
ビッグデータは（普通のソフトでは扱えないほど）巨大で複雑なデータであるためこのような名前がついています。
また、
ビッグデータとはあらゆるデバイスからクラウド上に収集・蓄積されるデータです。
データの単位がテラバイト、ペタバイトを超えてエクサバイトともなるビッグデータですが、種類も多様です。
なので、一口にビッグデータと言ってもどのビッグデータを示しているのか、それが分かるだけで役立ちます。簡単なので理解しておくと良いですよ。
政府も活用に対して積極的です。スマート家電、自動運転、統計解析、さらには自分の体型にフィットする洋服や健康管理アプリを備えたファッション小物など。
これからもっと色々なところで社会への実装は加速していくでしょう。あっと驚く製品も増えていくと思います。
ビッグデータの４つの種類
ビッグデータの種類は４つあります。
ビッグデータの4つの種類とは、第１が構造化データ、第２がテキストデータ、第３が映像・音声データ、第４が非構造化データです。
第１の構造化データは、顧客データや売上データなどですね。第２のテキストデータは、ブログやSNS。第３の映像・音声データはコンテンツ毎の映像や音声そのものです。第４の非構造化データは、ICカードなどから検知・送信されるデータを指します。
ビッグデータがすごいのは、得られたデータから目標達成の最適な行動パターンが予測できたりその人が望むサービスに付加価値をつけて提供できることです。
でも現時点では万能ではない。ビッグデータに対する非難・課題についてみてみましょう。
ビッグデータへの不満・批判
もちろん、ビッグデータには批判的な見方もあります。
科学の基本原則は代表的な母集団を選んで統計的に処理する方法です。
多くの社会現象は全てのデータを収集し分析することは不可能なので、サンプリングして分析する方法しかとれません。
なので、サンプルを拡大して母集団を推定するということをよくします。しかしビッグデータはどうでしょうか。
得られるデータの容量は膨大でも社会現象を知ることを目的としたデータ活用ではいくつか課題があると考えます。具体的には、次の３つの課題があると考えています。
ビッグデータの課題
ビッグデータの3つの課題とは、
第一に取得したビッグデータが社会現象の一部しか表していない場合、本当に知りたいことについてのサンプルが実は少ないこと、第２にビッグデータの加工をするとエラー値や偏りが結構あること、第３に異なるデータを切り貼りしたり、拡大・補完しながら使わないと分析できないケースもあることです。
そして一部の科学者は、ビッグデータの処理に満足しているだけで、科学で解決すべき課題を見失っていることも指摘されており注意が必要です。
ビッグデータの課題
ビッグデータの取得が難しくなっているのも事実です。これはビッグデータの導入が推進された頃からプライバシーの問題があったことに関連します。
最近（2021年2月）では、日本陸上連盟が、選手の身長・体重の個人情報について、今後は非公開とし情報収集も控えると発表しています。
インターネットの普及に伴い、誹謗中傷や誤った情報の拡散が問題視されているからということです。
競技界はデータの活用が進んできています。プロ野球などもその一つです。今後、データを誰がどのようにどんな目的で使うのかをクリアにしながら正しく使うことが必要ですね。
ビッグデータを使った分かりやすいサービス
ビッグデータやIoTサービスの例で分かりやすい３つの例を挙げます。これらが優れているのは、生活の課題や多くの人の問題を解決できる点にあります。
ながら運転防止アプリ
運転中にスマートフォンを使わないことで報酬がもらえるアプリ、ながら運転の抑制になる事故発生率が軽減するというもの
傘の放置防止アプリ
スマートフォンと連動する傘で置き忘れるとアラートで教えてくれるというもの。あったら便利ですよね。
植物の監視アプリ
さらに、センサーを植木鉢にさしておくことで気温や太陽光の量・肥料濃度・土壌の状況を計測し、植物のリアルタイム状態をデバイス（スマホなど）に教えてくれるもの。喋れない生物の状態を客観的にデータで様子を把握することができます。
ビッグデータと親和性が高い「センサー」とは
ビッグデータを取得するためにはセンサーが必要です。というかこのセンサーが肝だと言えます。
センサーは人間の体で例えると五感に近いものです。温度・湿度・気圧・照度・紫外線・音圧・加速度に関する各センサーは馴染みがある人も多いと思います。
ビックデータと親和性の高いセンサーには大きく５つのものがあります。
第１に加速度・角速度センサー（スマホに内蔵されていて歩行量などを計測）、第２に赤外線測距センサー（障害物とデバイスの距離を計測する）、第３に力学センサー（構造物の歪みをセンシングする）、第４にマットセンサー（重さを検知するセンサー）、そして第５に待ち行列センサー（店舗や施設のトイレなどの行列状況を見える化するもの）です。
いずれも生活のあらゆる場所に設置ができます。これらのデータを自動で取得することで、事故や不具合、違反、不便を数値的に、また客観的に解決できる、というのかポイントだと思います。
街中のゴミ箱にうまくセンサーを設置して各ゴミ箱のゴミ蓄積情報を一元管理すれば、ビックデータを使って最適な回収ルートも提案してくれるでしょう。
ダイエットを盛り上げるビックデータ分析
睡眠時の寝言、いびきを記録し睡眠の質を向上させるアプリケーションもあります。
これも個人の日々の睡眠ビッグデータをセンサーで計測して、スマホなどのデバイスにストックしたビックデータ分析の例ですね。睡眠はダイエットに大きく関係しますからね。盛り上がります。
また、料理の重量を検知してどんな食べ物を、どんなスピードでどれくらいの量食べたかを管理できる皿「PLAY-TE」というものがあります。スマート冷蔵庫もビックデータを使ってます、すなわち冷蔵庫にカメラを内蔵し、ドア表面に大型タッチスクリーンを付属、スクリーンには買い物リストなどの表示のほか、インターネットに接続すれば食材の注文が可能になるものです。
食事をデータで管理する時代がやってきています。賢く使って快活に生きていきたいですね。食事管理については本ブログの以下でも紹介しています。参考になれば幸いです。
