特集 『ビッグデータ時代の品質管理』

特集にあたって
安井 清一웬のは，現状をリアルタイムに，広範囲に，そして，多１．ビッグデータ方面(言語データである投稿と気象データを統合するなど)から観測するがゆえに，ビッグデータになるとビッグデータ(，データサイエンス(DatBigData)aいうことである．

)，真偽は別として，これらを活用できなけれ
Science

したがって，ビッグデータは従来と比べて，現状のば取り残されると言われるほど，今日のビジネス界の姿を正確に表しているのではないかという期待感が湧キーワードとなった．ビッグデータ，データサイエン

いてくる．その中にはビジネスにヒントを与えてくれ

ティスト関連の書籍は多数出版され，また，様々な企る問題，課題があり，そして，ビジネスチャンスを掘業がセミナーを開催しており，人気がある．今春からり起こそうとするのである．そのために必要なビッグ

日経ビッグデータという専門誌の刊行が始まった．

データの分析手法がデータサイエンスと呼ばれ，デー

ビッグデータとは，読んで字のごとく，大量データの こ と で あ り，特 に ３ つ の V，Vol量)，Varume(i-タサイエンスを扱うことができる人をデータサイエンティスト()という．
DataScientist多種多様)，Velety(ocity(発生速度・更新頻度)を有

ビッグデータは，用語そのものは形態を示す表現でしたもののことである．さらに，今日においては，もあるが，意味においては，「量，多様性，発生速度・う１つの V，Veを加えることもある．
racity(正確さ)

更新頻度の面で管理が困難なデータ，および，それらVol
umeの目安としては 10TB以上，データの Vari-を蓄積・処理・分析するための技術，さらに，それらetyとはデータが構造化されているデータ(リレーシのデータを分析し，有用な意味や洞察を引き出せる人ョナルデータベース)，Webサイトや画像，音声，テ材や組織を含む包括的な概念」(日経 BP［２］，p.
4)

キストなどの非構造化データを分析対象とすることをである．従って，ビッグデータの文脈で語られるデー指す．また，Velocityとは，これらのデータがオンタサイエンスとは，従来の統計手法に加え，データマラインやリアルタイムで発生する状況に対応すること

イニング技術，データベースや可視化などのソフトウを指している．

ェア技術，ビジネスとデータ解析とをつなげられる技

このようなビッグデータは，どのようにして発生す術を合わせたものであり，そのような人材，すなわるのだろうか．例えば，民間企業で天気予報を提供すち，データサイエンティストの育成が急務であると言るウェザーニューズは，日本各地にいるユーザから，われる．そして，ビッグデータを生かすことが今後の頻繁に送られてくる投稿を気象データに統合して，天企業のあるべき姿であると言われ，そのような組織は気を予想している．富士ゼロックスや小松製作所など

欧米では「データ駆動型企業(Data Driven Enter-

では，製品１つ１つに取り付けられた観測器から，状)」と呼ばれるようになった［１］．
prise態を示すデータがリアルタイムに送信され，故障予測

ここまでがビッグデータの概要であるが，ところに役立てている．他にも例はあるが，共通して言えるで，このフレーズ，もしくはこれまでの話，どこかで聞き覚えなないだろうか．データ駆動型企業は，(デ平成 26年６月 16日
웬東京理科大学

受付

理工学部

経営工学科

連絡先：〒 278‑85
10千葉県野田市山崎 2641(勤務先)/ータの規模に違いはあるが)データに基づいたマネジメントを行う企業のことであり，「事実(データ)にもとづく管理」を基礎とし，データからマネジメントま品質Vo
l.4
4,No.3

で包括的な方法論を有する TQM 企業ということでリティクスへというパラダイムシフトを表している．

はないだろうか．

ビッグデータの特徴を，情報技術や分析技術，ビッグしかし，ビッグデータは独自の発展をしてきておデータの利活用などの観点から解き表し，ビジネス・り，データの規模がビジネスのやり方を大きく変えるアナリティクスの特徴，今後の展望について論じる．

かもしれない．このビッグデータ時代において，ビッグデータの文脈から品質管理を考えることは，今後の発展において有用であろう．まずはそのための下地としての話題を本特集で提供したい．

3．
2 半導体製造におけるプロセス管理
半導体製造は，今や，高度に装置化された産業の１つである．10年前と比較して，装置の発達，SQC技術の変化を読み取り，ビッグデータの影響，今後の展

２．ビッグデータの論説と事例
ビッグデータ関連の書籍に，これまで多くの事例が紹介されてきた．これらを，マーケティング・企画→望について論じる．
3．
3 植物栽培におけるデータ解析の課題と今後に向けた取組みについて

設計→生産→販売・流通→アフターサービスの製品ラ

ビッグデータの事例として，スマートアグリ(植物イフサイクル，および，技術開発，教育・訓練などの工場や IT などを利用した次世代農業)はよく取り上製品ライフサイクルに対するオフライン部門を含む観げられる．温度，湿度などをリアルタイムにモニタリ点から整理すると，マーケティング・企画，販売，アングして生産者を援助する等の事例があるが，植物栽フターサービスなどの顧客と企業との接点における活培において工業的な視点から見る．モニタリングし援動事例が主である．一方，設計，生産，技術開発や教助するための測定装置およびシステムの構築について育・訓練など顧客からは見えない企業内の活動の事例の事例を紹介する．

［３］の言葉を借りれば，現はあまりない．藤本(2008)

在のところ，ビッグデータの事例は「表の競争力」に3．
4 製造業におけるデータサイエンスの社内教育

多く，「裏の競争力」に関わる事例はあまりない．し工業の分野でも大規模・高次元データが利用可能なかし，ビッグデータは，センサー技術，情報技術，イ環境になってきた．ところが，これらのデータを利用ンフラストラクチャーの熟達によるものであり，これしようとしたときに，従来の SQC教育で扱っているはどの部門にも影響を与えている．

手法では歯が立たないという状況が発生しており，デまた，品質管理は今日まで，どちらかというと，表ータサイエンスの手法が必要である．このような変化の競争力というよりは，裏の競争力を強化するためのを技術者にどうやって認識させ，どのような教育を行方法論について，多くの力が注がれてきた．さらに，っているのか，社内で取り組んでいる事例を紹介する．

業種別に見ると，品質管理は製造業に注力してきた歴史が長い．ビッグデータは情報サービス業，公共サービス業，流通業などに多い．

3．
5 大学におけるデータサイエンス教育
データサイエンティストはすでにかなり不足していそこで，ビッグデータと品質管理との関わりを考えると言われており，ビッグデータが本格化すれば，さるにあたって，裏の競争力をキーワードにして，主にらにそのような人材が必要になるだろう．人材の社会製造業を意識し，ビッグデータを総括した１編の論説への供給源の１つであり，高等教育機関である大学のと４編の事例を紹介する．

重要性は益々増すだろう．大学におけるデータサイエンス教育を紹介する．

３．各テーマの概要
3．1 ビッグデータの活用とビジネス・アナリティ
クス
ビッグデータという言葉は，情報技術や分析技術などの要素技術の変化だけでなく，また，ビジネス・インテリジェンスとも根本的に異なる，ビジネス・アナJu
ly2014

参考文献［１］城田真琴(2012)： ビッグデータの衝撃―巨大なデータが戦略を決める― ，東洋経済新聞．
［２］日経 BP(2012)： １冊でわかるビッグデータ―ビジネス革命の新潮流― ，日経 BP．
［３］藤本隆宏(2007)：
「ものづくり経営学」，光文社新書．

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