本日の論点 １
北海道大学サステナビリティウィーク2013
産学官セミナー「地理空間情報が拓く未来Ⅴ」

ビッグデータとは何か、なぜ今なのか

ビッグデータの衝撃

株式会社野村総合研究所
情報技術本部先端ITイノベーション部
上級研究員 城田 真琴
Twitter :@Makoto_Shirota
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ビッグデータとは何か？

広義のビッグデータ

「既存の技術では管理が困難なデータ」のこと

広義のビッグデータは、３Ｖの特性を持つデータを適切に処理、分析し、有用な知見を導き出すこと

ボリュームが増えすぎて、クエリ（問合せ）に対する応答時間が許容範囲を超える、テキストデータや音声、動画など、RDBMSに格納できない等ビッグデータの特性（３V）-Volume （データの量）• 絶対値では表せないが、現時点では、数10テラバイトから数ペタバイト程度を指すことが多い

 ビッグデータから、意味のある情報を引き出すための人材や組織論に注目した場合

Volume数10テラ～ペタバイトクラス-Variety （データの種類）• 構造化データに加え、従来のRDBMSに格納できない非構造化データが大半を占める-Velocity（データの発生頻度、更新頻度）• センサーやWebのクリック
ストリームデータなどリアルタイムデータが増加
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広義のビッグデータ

Big DataVariety
非構造化
データの急増 大量のデータを効率的に処理、分析するための技術に焦点を当てた場合

人材、組織（データサイエンティスト等）

データ処理・蓄積・分析技術（Hadoop、NoSQL、機械学習等、統計解析など）有用な知見

非構造化データ

Velocity 文字通り、データそのものを指す場合

リアルタイムデータの増加（テキスト、動画、音声、センサー、GPS等）

構造化データ（顧客データ、売上データ等）
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狭義のビッグデータ（3Vの特性を持つ)3

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本日の論点 ２参考）ビッグデータ処理に必要な基盤技術製品
 データの分析技術自体には、大きな変化はなく、データ処理・蓄積基盤にビッグデータ対応が求められている。
 最終的には、データマイニングや統計解析、意思決定に繋げる体制が重要にデータの分析（意思決定に役立つ洞察を得る） IBM
意思決定アクション

統計解析
マイニング

イベント抽出ストリーム
データ処理：CEP等）

ＧＰＳ

IBM、オラクル
Sybase(SAP)
日立

Webログ
ファイル

構造化データERPCRM

SPSS（IBM）
SASR(オープンソース）

オラクル
マイクロソフト
SAP
マイクロストラテジー

データの蓄積

データの加工・処理

NoSQL
インメモリ
DWH

連携強化

非構造化データ

BIツール

DWH
専用マシン

ETL&データ統合
RDBMS

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オラクル
SAP
オラクル
テラデータ
マイクロソフト
Netezza（IBM）
GreenPlum（EMC）
Vertica（HP）
オラクル（Exadata)

オラクル
マイクロソフトIBM＜個別最適・バッチ型＞
プログレッシブ保険 運転特性に応じた自動車保険のディスカウントプログラム
UBI（Usage Based Insurance）と呼ばれる自動車保険商品
契約者は保険会社から提供される下記のようなデバイスをマイカーに取り付け、デバイスが運転頻度、運転速度、走行距離、運転時間（帯）などのデータを収集し、無線で保険会社に送信
保険会社は送信されたデータを契約から３０日間分析し、最初のディスカウント料率を決定。
最終的な料率は契約から60日後に決定される。契約者の運転習慣からリスクに応じて、最大30％オフ。

ビッグデータ活用の方向性としては、大まかに個別最適／全体最適×ストック型データ処理／フロー型データ処理の４パターンに分類される

リアルタイム

個別最適
全体最適

個別最適・バッチ型

個別最適・リアルタイム型

 特定の個人やモノのデータを広範囲に収集、分析
 個々に最適な商品やサービスの推奨/最適な処置を実施（タイミングは不問） ワン・トゥー・ワン・マーケティング
 顧客離反分析 機器の故障予測など

 特定の個人やモノのデータを広範囲に収集、分析
 個々に最適な商品やサービスの推奨/最適な処置をリアルタイムに実施

全体最適・バッチ型

全体最適・リアルタイム型

 多数の個人やモノが発するデータを収集・分析
 コミュニティ全体に役立つ統計情報をフィードバック/最適な処置を実施（タイミングは不問） ECサイトのログからユーザーのニーズを把握
 Twitterのつぶやきをベースにサービス改善 Webサイトのユーザビリティ改善 など
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ビッグデータの分析用途の類型と活用事例

バッチ

ビッグデータの活用パターンにはどのようなものがあるのか？

 行動ターゲティング広告
 行動に応じたクーポン配信
 リアルタイムの商品レコメンデーション など
顧客はデバイスを車内に設置

デバイスは、運転頻度、速度、走行距離、運転時間帯などのデータを収集

データは無線によって、自動的にプログ
レッシブ保険のサーバにアップロード

 多数の個人やモノが発するデータを収集・分析
 コミュニティ全体に役立つ統計情報をリアルタイ
ムにフィードバック/最適な処置を実施
 道路の渋滞予測
 スマートメータによる電力需要予測 など

顧客は自分のドライビングデータをネット上で確認可能。カーライフの見直しへ。
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＜全体最適・リアルタイム型＞

本日の論点 ３

野村総合研究所「全力プローブ道路交通情報」
VICSのデータに加え、プローブ技術の利用により、裏道を含めた目的地までの最適経路到着予測時刻、タクシー代など、従来より精度の高いナビゲーションを提供

ビッグデータとGIS/GPS●ＮＲＩが実現した「全力プローブ交通情報」
全力プローブ交通情報

ＮＲＩ※ＶＩＣＳ対象道路上の車両からもデータ収集
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ホンダ カーナビ情報を埼玉県に提供 交通事故の未然防止対策に活用①

参考） 観光庁 GPS機能を活用した観光行動の調査分析

ホンダは2007年12月よりインターナビ・フローティングカーデータ（数秒間隔で取得した車の位置情報）を埼玉県に提供時間ごとの位置情報から加速度を計算、重力加速度の0.3倍以上の大きさを持つ減速度を一つの指標に設定し、急ブレーキの発生箇所の絞り込みを実施（抽出されたデータ数は合計で約5万件）

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出所） http://kenplatz.nikkeibp.co.jp/article/const/news/20130823/629149/?P=310出所） http://www.mlit.go.jp/common/001015467.pdf
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株式会社 AGoop 人口の流動性をビッグデータ解析で可視化

NTTドコモ モバイル空間統計の実用化を開始（2013年10月～）

スマートフォン用アプリケーションのログデータをエリア別・時間別に集計解析した結果を可視化
期間内利用者数：約560万人（のべ）、解析ログ件数：約2億5千万件

携帯電話サービスの提供に必要となる運用データの一部である位置データと顧客の属性データ（年齢・性別・住所）を用いて、基地局エリア毎の携帯電話台数を顧客属性別に集計し、ドコモの携帯電話の普及率を加味することで、人口の地理的分布を推計＜東京23区周辺のエリア別・時間帯別の人口流動性＞

出所） http://www.agoop.co.jp/solutions/reports/report_11/report.html
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出所】NTTドコモ資料（ http://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/info/notice/page/130906_00.pdf）

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総務省「パーソナルデータの利用・流通に関する研究会」

本日の論点 ４

パーソナルデータの適切な利用・流通の促進に向けて、パーソナルデータの利活用のルールを明確化するため、パーソナルデータの利活用の枠組みとその実現に向けて先行的に実施すべき方向性を提示
パーソナルデータ利活用の原則

１．透明性の確保
２．本人の関与の機会の確保
３．取得の際の経緯（コンテキスト）の尊重
４．必要最小限の取得
５．適正な手段による取得
６．適切な安全管理措置
７．プライバシー・バイ・デザイン

ビッグデータと個人情報／
プライバシー保護

本人の同意を得なくても、利活用行うことができるケース

１．適切な匿名化措置を施していること
２．匿名化したデータを再識別化しないことを約束・公表すること
３．匿名化したデータを第三者に提供する場合は、提供先が再識別化することを契約で禁止すること（出所）総務省「パーソナルデータの利用・流通に関する研究会」報告書
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高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部「パーソナルデータに関する検討会」

本日の論点 ５

政府のIT総合戦略本部は2013年9月2日、「パーソナルデータに関する検討会」を開催、制度見直し方針などのとりまとめを年内に行う予定

オープンデータとGIS/GPS（出所） http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/pd/wg/dai1/siryou1_1.pdf
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16『世界最先端IT国家創造宣言』

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オープンデータで期待されること

2013年6月14日に閣議決定した第2次安倍内閣におけるＩＴ戦略

１．行政の透明性の向上• 地方自治体にとっても、「透明性」がデフォルトになる• 市民にとってだけでなく、職員にとっても他の部局とデータ共有が容易に• データ公開が促進する「セルフサービス化」は、行政コストの削減にも寄与

２．地域住民の利便性向上• データ「公開」だけでは道半ば。「活用」を促すには使いやすいアプリが必要• ex.子育てに役立つ施設情報、大気汚染の情報、公衆トイレ情報、バスの運行情報等を地図アプリと組み合わせると、飛躍的に利便性が向上する

３．地域経済の活性化• オープンデータを生きたデータとするには、ＩＴコミュニティとの協働が不可欠• 元気なITベンチャーが生まれる都市へ、地域課題はITで解決へ• 暮らしやすい街→住民増加→地域経済の活性化、新たな雇用創出への期待

地方自治体のオープンデータ政策は、市民生活に直結
出所）内閣官房IT総合戦略室内閣参事官濱島秀夫氏資料「政府の新たなIT戦略 『世界最先端IT国家創造』宣言について」

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オープンデータの活用による住民の利便性向上

サンフランシスコ市営交通局のリアルタイム交通情報システム「 Next Bus」
「Next Bus」は、バスに取り付けられたGPSを利用し、バスの到着時刻を利用者の望む方法（Web、SMS、モバイル、電話）で教えてくれる仕組み

出所） http://news.nextbus.com/how-nextbus-works-2/
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出所） http://news.nextbus.com/how-nextbus-works-2/how-wemake-riders-lives-easier/20

国内事例）横浜市泉区
交通安全情報共有GISを用いた「泉ココ事故情報配信メール」

国内事例）室蘭市 オープンデータポータル
2013年8月30日から、オープンデータライブラリを整備し、市が保有する様々なデータのうち、個人情報など公開できないものを除くデータについて、2次利用可能な形で積極的に公開

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出所） http://www.city.muroran.lg.jp/main/org2260/opendata.html

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まとめ

横浜市の泉警察署からの交通事故情報を泉交通安全協会がデジタルマップに蓄積
WebGIS「まっぷdeコミュニケーション」を用いて文面を作成し、携帯電話向けメール配信サービスを用いて登録者に週一回（地図サービスへのリンク付き）を配信

ビッグデータとは、これまで活用してこなかったデータや外部のデータを積極的に収集・分析し、新たな知見や洞察を得ようとする一連の取り組み
活用パターンは「個別最適／全体最適」「リアルタイム／バッチ」で分類可能
既に、スマートフォンを起点として、GIS/GPSを利用した新たなサービスが生まれている。特に自動車× GIS/GPSには引き続き注目したい。
本格的なビジネス活用に向けて、個人情報保護、プライバシー侵害への配慮が必要。直近では政府の法改正の動向に注意。
GIS/GPS業界にとっても、これからの政府・自治体を中心とするオープンデータのインパクトは大きい＜平成２３年 横浜市泉区交通事故(人身事故）MAP＞

出所） http://www.zenrin.co.jp/news/130424.html
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