アルゴリズム競争力を身に纏う企業の台頭
第 4回－ 世界 の動きからみる
データ分析に関わる技術の進化と深化 －KPMG アドバイザリーライトハウス

POINT 1

データ分析に 関する 技術 の 進化・深化によって加速するビジネス改革
データ取得技術、データ加工技術、データ分析技術、計算処理集積回路、アルゴリズムと、近年、データ分析に関する技術の進化・深化は目覚ましいものがある。その結果、多くの事業が精緻に計測できるようになり、

中林 真太郎／パートナー

改善・改革が加速されている。これは、社会課題・企業課題を定量として認識し、数学的手法を用いて解決できる時代の 到来を

KPMG FASCSS – Digital示すものである。

田中 秀和／執行役員パートナー

従 では「多くの事象は計測でき、改善・改革できる」ようになりました。
来は「 測れないものは改善できない」と言われてきましたが、現在これはつまり、社会課題・企業課題を定量として認識し、数学的手法を用いて解決できる時代が到来したということです。ここに至るまでには、データの取得・加工、計算処理集積回路、アルゴリズムなど、データ分析に関するさまざまな技術の進化・深化がありました。

本連載では、4 回にわたって日本企業が意識的に身に纏うべき新たな競争力について解説してきました。最終回となる本稿では、アルゴリズム(処理 )の中核を担う � データ分析�がどのような進化・深化を遂げているのか。また、社会課題・企業課題を数学的手法で解決する時代におけるデータ分析の進化と深化について、実務経験の観点から解説します。

本連載を通じ、「 アルゴリズム競争力を身につけるためには目先のビジネス課題の解決のみならず、将来や関連業界の動きなどを広く捉える必要性がある」ことを感じていただけたならば幸いです。

なお、本文中の意見に関する部分については、筆者の私見であることをあらかじめお断りいたします。

POINT 2

データ 分析技術 の 進化・深化 がもたらすデータの多様性
データ分析技術の進化・深化は、分析の対象を広げることにもつながっている。最初は数字だけだったデータ分析の対象は、今では 数字と文字が 双璧をなし、今後は 画像と映像もその役割を担うことになると思われる。データの 多様 性は、モノづくりや 医療分野、エンターテインメント分野 への 応用が期待されているにとどまらず、メタバースや感覚のインターネットにも広がろうとしている。

POINT 3

アルゴリズムの 進化 が データ 分析の民主化を推し進める

精緻 な データ分析を行うには 数学的バッ
クグランド が 必 要とされていたが、それがデータ 分析 の民 主化を 阻む 障壁となっていた。今、アルゴリズムは絶えまない進化を遂げ、各種ツールによって高度な専門知識がなくてもアウトカムを得ることができるようになった。つまり、アルゴリズムの進化がデータ分析における数学的バックグランド

中林 真太郎Shintaro Nakabayashi

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K PMG Insight Vol.59

田中 秀和の 必 要性を 低減させ、データ分析 の民主化を強力に推し進めているのである。

Hidekazu Tanaka© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

ⅠⅡ

社会課題・企業課題を数学的手法で解決する時代の到来

データ取得技術の進化

データやデータ分析を活用する重要性がるウェブ上から特定の情報を収集するス

データは、ありとあらゆる場所から取得企業経営やオペレーション改善・改革にできるようになりました。よく知られてい認識されて数十年。今、人工知能（ 以下、クレイピングのほか、近年では物理セン「 AI 」という）を用いて意思決定の機械化・自動化に挑戦する企業は明らかに増えています。また、データサイエンスという分野の仕事が確立し、多くの企業がデータサイエンティストを採用、大規模な組織を構築するケースも出てきました。

量 子コンピューターや高 速 5 G ネット

ワークの登場、エッジコンピューティングサー技術のめざましい発展により、温度や光、空気の動きなど、さまざまな状態のデータを取得することができます。

1. 大学で開発が進む新たな装着者の体温や血圧、心拍数などのバイタ

では、汗や唾液、尿などの生体流体も測定可能となりました。

米国の大学では、シルク製のマイクロ償利用可能になるなど、データを取得・蓄ニードルで食品の腐敗や汚染を検知するす。これらは、データ分析が民主化する準を組 込むことで常にバイタルサインを測積・分析するインフラの整備も進んでいま備が技術的にも整ってきたことを示しています。

データ分析の注目度の高まりは、世界中の多くの大学でデータサイエンス、ビジネスアナリティクスという名称のコースが素を超える一眼レフも販売されているな

ど、映像センサーの品質は非常に高くなっています。

3. スタジアムをスマート化する
センシング・テクノロジー

センシング・テクノロジーは、スポーツタを活用することでスタジアム内外にイノルサインを容易に測定できます。また近年

ログラミング用ライブラリが世界中で無およそ 3 0万台でしたが、今では 6,000万画ウェアラブルセンサーは柔軟で伸縮性ジネスに用いた手法やそれらを実装したす。並行して、多様なデータ分析を行うプ

9 0 年代後半のデジタルカメラの画素数は分野でも注目を集めています。オランダがあり、肌にも直接つけられることから、ツールの開発は加速度的に進化していまを取得できるようになりました。たとえば、

ウェアラブルセンサーやセンサー技術・可視化技術の成熟が後押しとなり、統計学や数学・確率論をビ

歩により、少ない光量でも高精細な映像

スマート食品センサー2、布地にセンサー定できる衣類 3、顔の小さな動きを測定できるALS（ 筋萎縮性側索硬化症 ）患者用

薄型ウェアラブルセンサー4 、バッテリーやBluetoothチップなしでワイヤレス通信できる薄型ウェアラブルセンサー 5 、握るだのJohan Cruijff Arenaスタジアム 8 は、デーベーションを起こしました。スマートフォン

からスタジアムのシステムに接続すると、自宅から座席までの道順をリアルタイムに案内してくれるほか、駐車場の空き状況や公共交通機関を利用する場合の乗換案内といった情報なども提供してくれます。
また、最先端のセンサーが、芝生の健康状態から顧客の動きまでスタジアムのあらゆるシーンを監視し、最高の体験を演出します。これらのセンサーによって適時適切な場所にセキュリティを配置することが可能となり、課題を回避するのにも役立ちます。

さらに、停電時にはスタジアムや周辺企けで物体の形や重量を予測するセンサー業に電力を供給できるよう、リサイクルし学、オンライン教育や社会人受けの講座（ STAG ）」6 など、さまざまなシーンでの活常用電源システムを備えています。これにも、データサイエンスを学ぶことができるムの開発が行われています。

開設されていることからもわかります。米国では、学部生全員に必修としている大を提供している大学もあります。日本で学部・学科の設置大学は20を超えました。
AI・データ分析に関する学会やカンファレンスの活動も米国を中心に活発で、非常に多くの有識者が最新の情報に耳を傾けています 1。

また、従業員が匿名で企業をレビューする米国の職業ランキングでは、IT／DX 以外のさまざまな職業を抑え、データサイエンティストが第3位に入っています。

を搭載した手袋「 Scalable Tactile Glove
用が期待される新しいセンシングメカニズ
また、東京大学大学院では、ハサミで簡た電気自動車のバッテリーを活用した非より、現地やお茶の間のファンが、試合中の重要な瞬間を見逃すことを防ぐのです。
これらの事例が示すように、取得した単に切れる、複数の化学物質を測定可能データを即時に処理・分析することで「 計サー 7を開発しています。

りもはるかに容易となりました。これは、な高感度・多目的ウェアラブル化学セン

2. 映像センサーの進化
数あるセン サーのな かでも映 像 センサーの進化には目を見張るものがありま測し、その場で改善を行う」ことは従来よ

データ取得技術の進化によって、企業における意思決定のスピードが変化し得ることを示しています。企業はこのことに注視すべきだと考えます。

す。映像センサーにはCCDやCMOSという半導体が使用されており、その技術の進© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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2Digital
Transformation

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Ⅲ

データ加工技術の進化

ここまで、センサーによるデータの即時取得、処理・分析によって実現された事例

第 4回－ 世界の動きからみるデータ分析に関わる技術の進化と深化 －という下処理が、分析という料理の味を変に、多様な集積回路を組み合わせて容易にデータの特性を把握することが重要なでに市場に提供しています。えてしまうことがあるからです。分析の前のです。

連企業だけではありません。米大手自動大きな労力を要します。したがって、適ロセッサー「 D1」を開発しました。同社でにおけるデータ加工を人の手で行うにはて説明します。

切なツールを客観的に評価することはア

ルゴリズム競争力を身につけ、最終的に1. データ加工用ツールの進化

MLOps（ マシンラーニングオペレーティン

データを効果的に活用するためには、前処理やブレンディング、分析などの処理が必要になります。従来はそうした処理を一つひとつ人の手で行っていましたが、今ではその多くを自動化できるようになりました。データの加工から出力までの一連の作業をワンストップで実行できるツール

グシステム ）を実装する企業に向かううえでとても重要と言えるでしょう。
Ⅳ

計算処理集積回路の進化

社会的ニーズとして、膨大な情報を処理する必要が顕在化し、従来の集積回路もあります。

（ ASIC ）／CPUから新しいプロセッサーユにとどまりません。今では、機械学習のモそうして開発されたプロセッサーの 1つが、データ加工技術の進化は、データ分析デル作成でも自動化が進んでいます。従来、データサイエンティストなどが手作業で行っていた特徴量の前処理やモデル選定といった高度な作業が自動化できるということは、AIの専門知識がなくても、機械学習のモデル構築が可能になるということです。

ただし、データを効率的に処理できたとしても、品質が伴わなければ意味がありません。データの品質を高くするには、偽装欠損値問題（ 欠損値に望ましくない値ニットの必要性が認識されはじめました。
3D グラフィックスなどの画像処理に特化したGPU（Graphics Processing Unit ）です。
カナダ・トロント大学の研究チームが開発した AlexNetはこの GPUを実装しており、同アーキテクチャが 2 012 年に画像認識コンテストで勝利したことで、ディープラーニングは爆発的なブームとなりました。GPUは並列的な演算処理が得意だったので、ディープラーニングと相性がよかったのです。

膨大な資本を武器に、自社独自のプロが入っている状態 ）やゼロ問題（ ゼロが同セッサーを開発する企業も出てきました。

の品質を下げてしまうような問題に対処し高速化するために、ディープラーニング用じ列に繰り返し出てくる状態）など、データなければなりませんが、これらデータの品質に関わる問題に対処するツールもあります。

ています。TPUは、世界トップクラスのプロ棋士に勝ったことで一躍有名になった囲
一方、クラウド大手企業は独自設計した

タ加工はデータを見ずに事務的に行えるワークロードに対してベストとなるインス

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用スーパーコンピューターに組み込み、自動運転技術の開発を加速させようとしていると言われています。

高度なデータ分析を取り巻く集積回路レベルでの基盤技術は、今や飛ぶ鳥を落とす勢いで進化しています。自社製品にプロセッサーを積んでいる企業の多くはこれらの進化に関して十分な注意を払っていると思われますが、それ以外の企業であっても、プロセッサー技術の進化に関して最低限の理解は必要です。前段でも述
べたとおり、企業の意思決定スピードは情報の処理スピードにも左右され得るからです。少なくとも、自社で標準としているクラウドサービスの提供ベンダーの海外カンファレンスなどで、IaaSレベルの技術進化を常にキャッチアップするようにしておくべきです。
Ⅴ

データの多様性と分析技術の進化

長らくデータ分析における主な分析対らです。その後、「 文字」に関する分析手

第 2 世代機械学習チップを搭載したインス

3

プニューラルネットワークのトレーニングの集積回路（ASIC ）である「TPU」を開発しデータ抽出を自動化などで簡略化するものではありません。それは、データ加工は、D1 を開発中の自動運転機能のディー

象は「 数字」でした。数字を使うことで過ます。

ことは俊敏性の観点から重要ですが、デー

車会社は、自動運転の学習用に独自のプ

米大手 IT企業は機械学習ワークロードを碁プログラム「 AlphaGo 」にも使われてい2. ITツール導入のポイント

これらの動きに沿うのは、必ずしもIT 関

しかしながら、機械学習のモデル開発を見てきました。ここからは、意思決定にデータを利活用するための「 加工」についに演算できる機構です。同社はこれを、す去の分析・将来の予測が行われてきたか法の研究が進み、数字と文字は双璧をなす存在となりました。数字と文字だけでなく、情報伝達手段としては今後、「画像」と「 映像 」も重要な役割を担うことになるとされています。

タンスを開発しました。すべての機械学習タンスの選択肢は存在しないことを前提© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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1. モノづくりや医療分野で期待される画像分析

デンマークのコペンハーゲン大学の研究者らで構成される国際チームは、詳細な衛星画像とディープラーニングを組み合わせることで、西アフリカのサヘル地域に樹木と低木を発見、18 億本超の存在を確認しました９。個々の樹木を識別し、数えることができるようになったのです。通常の衛星画像ではこれまで個々の樹木まで識別することができず、サヘル地域には樹木がほとんどないと思われていました。

文化を形成するからです。そうした監 査

トで3Dデータをダウンロードできるサービタンフォード・ケーブルテレビ・ニュースア

業では、人体の 3 次元情報をVR空間で利は従来は人の手で行われていましたが、スナライザーでは AIを活用します。 CNN やMSNBCなどで 2010 年1月から放送された
2 7 万時間以上のニュース映像から、出演の五感に関する調査研究も進んでいます。

フォームの目的は、ニュース報道の偏りや偏向を特定し、透明性を高めることにあります。

同大学の別の研究チームでは、実在す合映像からプレーヤーの動きをモデル化

れは、見え方が変わっても物を認識できる、多くのなかから対象物を認識できるという人の認知特性から着想を得たもので、数字、文字、画像、映像、仮想空間とンを調べるというわけです。本プラット（ CBMM ）は、学習時と異なる未知のデー認識できるAI技術を共同開発しました。こます。

いったデジタルと相性のよいもの、データを定量的に測定・分析して、報道のパターるプロテニスプレーヤーの動きをAIで再現

タ（ out-of-distribution：OOD ）を高精度に用できるソフトウェアを開発したりしてい者や出演者が話した内容、出演時間など日本の大手 IT企業と米国の工科大学のThe Center for Brains, Minds and Machines

ス提供を行ったり、医療系を主としたIT企する「 Vid2Player 」を開発しています 11。試し、テニスプレーヤーを自由に動かしたり、実際には対戦したことがないプレーヤーの試合を合成することができます。プレー

ヤーの練習やコーチング、試合戦略立案

化しやすいものだけではありません。人間

スウェーデンの大手通信機器メーカーが2 019 年 12 月に発表した調査レポート「 10

Hot Consumer Trends 2 0 3 0 」1 4 によると、
2 0 2 5 年までに感覚のインターネットが可能となり、2030 年までにデジタルで考えていることを伝達できるようになると予想されています。世界中の人々が、従来のように視覚と聴覚だけでなく、味覚や嗅覚、触覚などあらゆる感覚でインターネットとつながる「Internet of Sense 」の世界です。

技術的には「 データにならないものはへの貢献が期待できます。

ない」という未来は、もうすぐそこに来てい下するという従来の機械学習の課題を解インのように主に製造業などで使われてなければならないことがあります。それはる交通監視 AIや多種多様な病変がある医用することで、人の動きもシミュレーショOOD データに対して認識精度が大きく低決する技術です。常に観測条件が変化す療の画像診断AIなど、モノづくりや医療分野への応用が期待されています。

また、医療機器メーカーでは、AI咽頭撮影用カメラを開発し、診療所などで患者様協力のもとに、咽喉画像や診療情報に基づいて病気の所見を検出するAIモデルを確立しています。

2. エンターテインメント分野に応用可能な映像分析

米スタンフォード大学ブラウンメディア

イノベーション研 究 所の研 究チームは、
数 字以 外 の 情 報を活用する仕 組みとして、AIでニュース番組を分析する「 スタンフォード・ケーブルテレビ・ニュースアナライザー」を立ち上げました 10 。米国では、主要な情報源であるケーブルテレビのニュース番組の多くが定期的に監査されています。ニュースで話題になったことが世論や従来のシミュレーションは、デジタルツいましたが、行動データと予測モデルを活ンできるようになります。この技術は、ゲーム開発などエンターテインメント分野にも応用できそうです。

3. 今後の展望
今後は、メタバースにおける分析も増加していくと思われます。経済産業省が発表した「 令和 2 年度コンテンツ海外展開促進事業（ 仮想空間の今後の可能性と諸課ます。この未来を迎えるにあたり、検討し倫理や道徳、法律など利用時における制限・制約についてです。新しい技術には膨大な機会と、表裏をなす脅威が常に存在します。企業のCDO／CIO／CTOを支えるリーダー人材は、これらの動向を把握することが大変重要だと考えます。
Ⅵ

絶え間ないアルゴリズムの進化

さいごに、「 時系列分析 」について解説

題に関する調査分析事業 ）」1 2 では、仮想します。デジタル大辞泉によると、時系列アバターを操作して自由に行動でき、他の的な時間変動を分析し、将来の予測に役空間を「 多人数が参加可能で、参加者が参加者と交流できるインターネット上に構築される仮想の三次元空間 」と定義しています。この仮想の 3 次元空間に対し、2022年6月、米大手ソフトウェア企業はメタバー

分析とは「 ある対象に関する数量の継続立てる手法 」のことです。ビジネスでは、販売数推移や売上高推移などの予測を行うときによく利用されます。

時系列分析で将来を予測するには、多スに対応したアクセス解析ツール「 Adobeくの場合、季節調整といった細かな調整

また、建設業界では、最適なフォーマッ発した時系列分析アルゴリズム「 Prophet 」

13を発表しました。
Analytics 」が必要です。しかし、米大手 IT企業が開© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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DigitalTransformation

アルゴリズム競争力を身に纏う企業の台頭

第 4回－ 世界の動きからみるデータ分析に関わる技術の進化と深化 －は、20 行程度のコーディングで、細かく調ノロジーに置き換わり、現在ではデータとうした使いやすさから、2017年にオープン

ム競争力 � を身に纏う企業が台頭してきまof the human grasp

ムを活用して事業を再定義するときには、

glove-human-grasp-robotics-0529

整しなくても高精度な分析ができます。そソースソフトウェアとして公開されて以降、急速に普及しました。

しかしながら、最新のアルゴリズムが常に最高のアウトカムを約束しているわけではありません。アルゴリズムが利用できる条件や利用上の制約を理 解することは、今後ますます重要となってくるでしょう。

テクノロジーの掛け算である � アルゴリズ

自社の競争価値を改めて見直し、それらが経営オペレーティングシステムのなかのアルゴリズムが健全に発展していくには、やはり数学的に正しく理解され、そのうえ1で活用されていかなければなりません。こべきと考えます。

press220624.html

8

Johan Cruijff Arena �smart� stadium
Johan Cruijff Arena

https://home.kpmg/xx/en/home/

カレンダー・国際会議・学会

insights/2020/07/client-story-johancruijff-arena.html

92

さいごにには、課題を分析シナリオと紐付けること

https://www.qst.go.jp/site/q-leap/Center/link.html

Ⅶ

効果的なビジネスアナリティクスを行う捜査などに有用～https://hsi.ksc.kwansei.ac.jp/AI-のことはデータ分析のエキスパート、データサイエンティストとして常に念頭に置く

健康管理、環境安全、食品管理、犯罪ち方」を発見するには、常に物事をデジタく必要があるでしょう。

量子生命Flagshipプロジェクト

多目的ウェアラブル分析化学を実現 ～デジタルはすでに社会と企業に浸透しルで捉える思考のスイッチをオンにしておかれることは望ましいといえます。しかし、

7識することが重要となります。

障壁になっていました。ここで紹介した最新ツールによって、そうした障壁が取り除

https://news.mit.edu/2019/sensor-

キーコンポーネントを構成するようにと意ています。その恩恵を享受し、「 新しい勝

Massachusetts Institute of Technology
Sensor-packed glove learns signatures

した。このことからも、データやアルゴリズ

これまで、数学的バックグランドの必要性が、データ分析の民主化において大きな63が重要です。しかしながら、膨大なビジネ

UNIVERSITY OF COPENHAGEN

Massachusetts Institute of Technology

Artificial intelligence reveals hundreds

Velcro-like food sensor detectsof millions of trees in the Sahara

spoilage and contamination

https://news.ku.dk/all_news/2020/10/

https://news.mit.edu/2020/velcro-

artificial-intelligence-reveals-hundreds-

food-sensor-spoilage-0909

of-millions-of-trees-in-the-sahara/

Massachusetts Institute of Technology

10Stanford

ステーマのなかから効果的なデータ分析

Sensors woven into a shirt can monitor

Stanford launches A I - powered T V

vital signs

news analyzer

は容易ではありません。また、同時多発的

https://news.mit.edu/2020/sensors-

https://news.stanford.edu/2020/08/27/

monitor-vital-signs-0423

stanford-launches-ai-powered-tv-の適用が見込めるエリアを特定することにさまざまな進化・深化がみられる領域でもあることから、新しい方法と従来からのnews-analyzer/
4

方法、その両面から課題に向き合う必要

Massachusetts Institute of Technology
A wearable sensor to help ALS patients

11

https://cs-stanford-edu.translate.

もあります。

communicate

goog/~haotianz/research/vid2player/?_おける多様な問題に触れ、解決への努力

https://news.mit.edu/2020/sensor-als-

x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja&_communicate-1022

x_tr_pto=sc

そのためには、さまざまな業界・業種にを続ける必要があります。ただし、これは技術的発展のみではカバーできるものではありません。常に成長するには、各業

5

Massachusetts Institute of Technology「 仮想空間の今後の可能性と諸課題に

https://news.mit.edu/2022/sensor-まとめました

wireless electronic �skin�

なります。

electronic-chipless-0818

かつて、経営資源といえば、ヒト、モノ、カネでした。それがタレント、データ、テク
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K PMG Insight Vol.59

経済産業省

Engineers fabricate a chip-free,界・業種で働くデータ分析のエキスパートの方々とのネットワーキングがポイントに12関する調査分析事業 」の報告書を取り
https://www.meti.go.jp/press/2021/07/20210713001/20210713001.html© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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アドビ、メタバースとストリーミング
メディアに対 応した 次 世代 の 分析ソリューションを発表

https://www.adobe.com/jp/newsroom/news/202206/20220615_nextgeneration-analytics-solution.html

14Ericsson
10 Hot Consumer Trends 2030
https://www.ericsson.com/en/reportsand-papers/consumerlab/reports/10hot-consumer-trends-2030

関連コンテンツ

ウェブサイトでは、プライシング（価格戦略）の最適化についてご紹介しています。

https://kpmg.com/jp/ja/home/services/advisory/deal-advisory/strategy/cbma/
pricing.html

本稿に関するご質問等は、以下の担当者までお願いいたします。

株式会社 KPMG
アドバイザリーライトハウス
中林真太郎／パートナー

shintaro.nakabayashi@jp.kpmg.com

株式会社 KPMG FAS
田中秀和／執行役員パートナー

hidekazu.tanaka@jp.kpmg.com© 2023 KPMG FAS Co., Ltd., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization of independent
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