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Special Feature

流通視点で見るビッグデータ活用の現状と課題

折笠 俊輔

公益財団法人流通経済研究所主任研究員

本稿では、ビジネスの現状や複数のビッグ

1 はじめに（問題意識）データに関する先行研究などから、ビッグデ現在、様々な次元でビッグデータが叫ばれ、確にし、ビッグデータ活用の課題と将来の展活用が進んでいる。ビッグデータが選挙の得望について流通の視点を中心に探っていきた

票数予測に使われたり、ニュースの素材にない。

ータがどのようなものなのか、その定義を明ったり、企業のマーケティング戦略に利用されたり、といった話は枚挙に暇がない。
一般的には、「大規模なデータ＝ビッグデータ」といった認識で捉えられ、具体的なデ2 ビッグデータとは何か？

ータの中身（情報）としては、各種ドキュメ

まず、ここでは「ビッグデータ」という言

ント情報、画像、動画、通信ログ、POS データ、葉の定義を確認し、その特徴について明確に各種 ID カードの履歴、各種センサーデータ、する。

スマートフォンから送信される情報、SNS の総務省が平成 24 年に発行した情報通信白発信データといったものがあげられる。この書では、ビッグデータを「事業に役立つ知識ようにビッグデータという言葉が指すデータを導出するためのデータ」としたうえで、この種類は非常に多く、かつそれを利用しようの「事業に役立つ知識」をデータ利用者の観とする領域も多岐にわたる。そのため、様々点から、「個別に、即時に、多面的な検討をな次元で「ビッグデータ」という言葉が使わ踏まえた付加価値提供を行いたいというユーれ、「ビッグデータ」という言葉の定義が曖ザー企業等のニーズを満たす知見」としてい昧になってしまっている現状がある。また、る。そこから、ビッグデータの特徴として「高ビッグデータの活用が多く叫ばれる一方で、解像（事象を構成する個々の要素に分解し、ビッグデータの活用が上手く進まない、とい把握・対応することを可能とするデータ）」、った話を聞くことも多い。ビッグデータの活「高頻度（リアルタイム性の高いデータなど、用について、単発のプロジェクトなど、スポ時間的な解像度が高いデータ）」「多様性（セ、ット単位で分析し、施策に活用するケースはンサーのデータなども含む、多種多様なデー多く聞くが、ビッグデータを日常の業務におタ）」をあげている。

いて定常的に利用できるように、通常業務の新保（2012）はビッグデータを「特定のデスキームやシステムに組み込んでいる企業はータがデータベース等を用いて体系的に構成非常に少ないのではないかと思われる。

されているのではなく、大量の情報が散在し2015.7（No.515）

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たままの状態の非構造化データのことをいデータだけではなく、非定型の非構造化デう」と定義している。この定義における「散ータ（SNS などから吐き出されるデータの在したままの状態の非構造化データ」とは、多くは非構造データである）など、データデータベースに決まった構造やフォーマットの出所、形式、含まれる内容に多様性があで格納されているような構造化されたデーること。

タ（構造化データ＝データ構造が明確に定義③ Velocity（処理のリアルタイム性）：大量されたデータ）ではなく、個人による WEBで多様な種類のデータを、いかにリアルタ上の掲示板への書き込み情報や、Twitter、イムに分析、処理することができるか、とFacebook に代表されるソーシャルネットワいう処理のリアルタイム性である。一般的ーキングサービス（以降、SNS とする）上に IT システムや分析基盤の技術的な見直の発信、動画や写真のように構造が定義されしによって改善が図られる要素でもある。ていないデータや、情報の質や長さが不均一

なお、３つ目の V である Velocity － 処理なデータを指す。なお、新保（2012）が上記のリアルタイム性は、ビッグデータ活用におの定義を提唱した背景には、IBM 上席副社

ける IT 技術、情報処理技術の重要性を指摘長である Mills（2011）の「WEB に繋がる装するものであるとも言えるだろう。そもそも置が１兆台を超え、2020 年までにデータ量ビッグデータの活用が謳われるようになったが現在の 44 倍に達し、その 80% がリレーシ

背景には、データを蓄積するためのデータベョナルデータベース管理システムでは管理ースの大規模化や、各種情報、データを転されない非構造化データである」という見送・共有するための通信インフラの発展と速解がある。また、IBM の報告書（Davis and度向上、大量のデータを分析するための分析

Tepton, 2011）によれば、日々の生活においソフトやそのソフトでの処理を実現するためて生成されるデータは 2.5 エクサバイト（１の半導体の進化、といったハードとソフト両エクサバイト＝ 10 の 18 乗バイト）にのぼり、面における技術の発展がある。藤井ら（2013）

世界の 90% のデータは過去２年間で生み出は、ビッグデータを蓄積、解析するための基されており、１日あたりの Twitter のつぶや盤技術としてデータベースマネジメントシス

きは 10 億件、Facebook の投稿は 300 億件にテム、並列分散処理、分散共有ファイルシス達するという。

テム／ストレージの３つをあげている。ビッ

上記のような IBM の発信を受けて、2012

グデータ活用の発展の裏側には、データの蓄年に O’Reilly Radar Team は次に示す「３つ積から解析までをカバーする IT 技術の発展のＶ（the three Vs）でビッグデータの特徴があるのである。

を示した。

以上を踏まえ、ビッグデータの特徴を明確① Volume（ デ ー タ の サ イ ズ や 数 の 大 規 模にし、その定義を考えてみよう。まず、総務性）：映像ファイルのような一つのデータ省の定義である「事業に役立つ知識を導出すの規模が大きいものだけではなく、Twit-るためのデータ」という視点は外すことがでter のつぶやきデータのような１件１件のきない。ビッグデータは、集計や分析をする

データは小さくても、非常に数が多いことことが目的のデータではなく、それをビジネで規模が大きくなっているデータも含む。

スなどの事業に活用することが目的のデータ② Variety（データの多様性）：構造化されたであるためである。さらに、前述したビッグ特集 ● コミュニケーション・データと購買履歴データの融合

7データの３つのＶの内容を考慮しなければならない。Variety は総務省の多様性と共通する概念であり、Velocity と総務省の高頻度も（図表１）。
ここでは、それぞれのプロセスごとの重要なポイントと課題について整理したい。

情報伝達と処理の違いこそあれ、リアルタイム性という意味では共通する概念である。つ[1] データの収集

まり、非構造化データも含まれる意味での多ビッグデータの定義で議論したように、ビ様性と、データの取得と処理の面でのリアルッグデータは構造化の有無を問わない多様タイム性がビッグデータの特徴であり、多様なデータを指す。流通業界に関わる代表的性とリアルタイム性を追求するからこそ、デなものとして、構造化されたデータとしてータ量が膨大になっているとも言える。

は、POS データや商品マスタ、ID-POS デー

こうした要素から、本稿ではビッグデータタなどがあげられる。加えて販促や広告の実を以下のように定義する。

施状況についてデータベースにまとめたデー「ビッグデータとは、テキスト、画像、動タがあれば、それも構造化データとして捉え画等の構造化されていない様々なデータ（非ることができる。非構造化データとしては、構造化データ）を含む多様性と、データの取Twitter や ブ ロ グ、Facebook な ど の SNS に得と処理が高頻度で行われるリアルタイム性

よる消費者の発信データや、店舗に対するおを持つ、データ数やデータに含まれる変数が客様の声、店舗の監視カメラの映像、売場の非常に多い大容量データであり、事業に有用写真といった多種多様なものがあげられる。

な知見を導出するためのデータである」

だが、こうしたデータの多くは、他の目的のために構築されたシステムから吐き出さ

3 ビッグデータ活用のプロセスと課題れ、自動的に収集され、保存されているログデータ、あるいは通信の結果としてのトランザクションデータであることに注意が必要でビッグデータ活用のプロセスは、大きく①ある。ビッグデータ活用の文脈で収集、分析、データの収集、②データの分析、③分析結果

利用を検討するデータは多くの場合、他の目の利用の３ステップに分けることができる的で収集された２次データなのである。例え

図表1
ビッグデータ活用の３つのステップ

ば、POS データは、売上の管理や商品発注のための販売時点管理が本来の目的であり、そのために収集されているデータである。よって、例えば新商品開発に POS データを利用するような場合、POS データは違う目的で収集されたデータ（＝２次データ）となる。これは他のデータも同様で、Twitter のつぶやきデータなどの SNS のデータも本来の目的は、ユーザー間のコミュニケーションであり、コミュニケーションの輪の外側にいる第三者である企業がマーケティングに活用する場合は、ユーザーのコミュニケーション
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Marchand and Peppard（2013）は、通常

図表2の IT 導入と同じ手順でビッグデータ活用を購買履歴のデータセット例

データ数が多い ⇒ユーザーID
111111111112111113111114111115111116111117111118111119111120111121111122111123

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商品１

商品２・・・

1000
100
2000
100

商品３00010000001000

商品４02001030010001

商品５0000000010000000100100000010・・・

変数が多い⇒

進めようとすると失敗すると指摘する。その理由は、ビッグデータ活用のシステムは、業務システムなどとは根本的に異なり、データベースに情報を蓄積したり、一定の処理を連続的に繰り返し実施したりすることが目的ではなく、最終的に使い手が判断する性質のものであるため、としている。つまり、ビッグの記録データという２次データでしかない。

データを収集・分析して得られた情報の価値

樋口（2013）は、こうしたデータの現状から、を決めるのは使い手にかかっているものとしビッグデータと呼ばれる２次データのデータて捉えることが重要であると指摘しているの量が 10 倍になったとしても、その潜在的価だ。

値が 10 倍になるわけではないとして、それ以上の議論から、ビッグデータ活用に向けを価値密度が低いという形で表現、指摘してたデータ収集における最も重要なポイントといる。樋口（2013）のこの指摘は、ビッグデ課題が見えてくる。それは、収集したデータータとして収集する情報そのものに含まれるの利用までを視野にいれた上でデータの収集価値が限定的であることを示唆している。なを実施しなければならない、ということであお、多くのビッグデータが購買した／しない、る。データの価値密度が低い２次データを闇というような０と１の情報で記録されていた雲に大量に収集したとしても、その価値は高り、多くの０の中にごく稀に購買点数を示すまらない。収集したデータの価値はそのデー数字が入っていたりするようなデータである

タの使い手が、どれだけ意思決定や付加価値ことが価値密度の低さの根底にある。
例えば、向上に活用できたかという点でのみ決まるの図表２のような縦軸（表側）にユーザーID を、である。
「こんなデータがあるから、とりあ横軸（表頭）に商品を取るデータセットを見えず集めてみよう」、「データがあれば有用なてみよう。

知見が得られるはずだ」
といった考え方では、ユーザーごとに、2015 年５月 29 日に購買した商品の点数がデータセットに格納されてデータベースの容量や管理工数に大きな無駄が生じる可能性がある。

いるが、データの中身のほとんどがゼロで埋また、収集するデータが個人の行動の結果め尽くされていることが分かるだろう。ID-のログデータであり、本来の目的の外側でそPOS データなどの購買履歴で例えれば、１れを利用する、という点で「個人情報保護」

回の来店で顧客は全商品を購入するわけではという課題がビッグデータ活用においては必なく、店舗に陳列されている商品のうち、ごずつきまとう。藤井ら（2013）は、ビッグデ

く僅かな数の商品を購入するのである。そのータ活用に向けた課題として、秘密情報の保ため、データ中身の多くが “０” ＝ “ 購買なし ”

護と活用のバランスを適切に管理し、利用価で埋め尽くされる、いわゆる疎なデータにな値の高い秘密情報を安全かつ有効に活用するってしまう。これはビッグデータの価値密度ためにプライバシー保護とセキュリティの確が低いとされる要因の１つであると言える。

保が必要であること、法制度の整備が必要で特集 ● コミュニケーション・データと購買履歴データの融合

9あることに言及している。個人情報の保護のつまり、分析者の属人的な部分で結果にばら意味でも、闇雲に全ての情報を取得するのでつきが発生する可能性があるというデメリッはなく、プライバシーにかかわる情報を除いトが存在する。て、ビジネスに必要な情報のみを的確に取得

仮説発見型アプローチは、分析目標を設定することを考えていく必要があるだろう。

した上で、その目標を達成するための要因となるデータ間の関係性を発見していくアプロ[2] データの分析ーチである。データから規則性を発見するア

ビッグデータの分析は、目的に合わせてプローチ、と言い換えても良いだろう。この様々な手法が用いられ、日々行われている。

アプローチでは機械学習やデータ・マイニン

ここでは、具体的な手法を１つ１つ紹介してグといった技術が用いられることが多く、分いくことは困難であるため、データ分析にお析者に依存せず、安定的な結果を得ることがける基本となる２つのアプローチについて整できるメリットがある。例えば、「商品 A を理するとともに、データ分析における課題に購入した顧客の特性を探る」といった分析目ついて論じたい。

標を設定し、商品 A 購入者に関係する様々現在、ビッグデータの活用において取られなデータの解析を実施し、商品 A 購入者のるアプローチは、仮説検証型のアプローチと、80％が低脂肪乳を購入していた、スポーツジ仮説発見型のアプローチの大きく２つに分けムに週に３回以上通っている、といった規則られる。

性を見出すことで、「商品 A 購入者は健康志仮説検証型アプローチは最も一般的な分析向が強い」といった仮説を発見するのが、このアプローチであり、初めに検証するべき仮のアプローチである。仮説発見型アプローチ

説を理論や経験に基づいて設定し、データをは、分析者が想像しなかった仮説をデータか用いてそれを検証することで知見を導出するら抽出でき、新しい情報を発見できる可能性ものである。例えば、「商品Ａは高齢者に支がある、という大きなメリットを持つ一方で、持される」という仮説を立案した場合、ID-導出された結果が脆弱である危険性があるとPOS データなどを用いて、高齢者と若年層いうデメリットを持つ。これは、仮説検証型の来店 1000 人あたりの購買点数などを確認アプローチのように、検証データをコントロし、仮説が真であったのかを確認するようなールしない（できない）ため、分析結果は収アプローチである。仮説検証型アプローチは集したデータの質や内容に大きく依存してい事前に仮説とその検証方法を考えてから分析るためである。前述の例であれば、商品Ａをを実行するため、ある程度、確実に結果を知購入した本当の意味での全顧客を対象に分析ることができる。また、検証において実験計できているのならば良いが、特定の店舗の購画法や適切なサンプリングを実施することで買客やデータを収集できた顧客に限定した分比較的頑健な知見を得やすいメリットがあ析であれば、たまたま今回の分析顧客がスポる。その一方で、仮説検証型は設定した仮説ーツジムに良く行っていたり、低脂肪乳を好で良い結果が得られなかった場合、仮説や分んでいたりするだけである可能性も捨てきれ析の切り口を変えて再度分析や検証を行う必ない。もしかすると、分析対象店舗の近くに要がある。また、分析の切り口の設定などは、スポーツジムがあり、それが反映されただけ分析を実施する個人に依存する面が大きい。の結果であるかもしれないのである。
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10分析技術の面に目を向けた場合も、仮説検おいて後者の仮説発見型アプローチが多く用証型アプローチと仮説発見型アプローチではいられる理由の一つがここにある。データ・異なったスタンスを持っていることに注意しマイニングの場合、相関関係などを用いてデたい。仮説検証型アプローチの場合は、主ータを整理する技術であるため、統計のように「統計」の考え方を用いる。これは、検証にモデルを考えたり、因果関係の仮説を設定するべき仮説として事象が発生したメカニズしたりしなくても、機械的、あるいは自動的ムや、目的変数と説明変数の因果に興味を持に大量のデータを処理、整理することができつ、というスタンスである。それに対し、仮る。こうした意味で、大量に自動的に蓄積さ説発見型アプローチでは、「データ・マイニれるビッグデータから何かの知見を得ようとング」の考え方を用いることが多い。
「デーした場合、それらのデータを自動的に処理でタ・マイニング」は、データ間の関係性や規きるデータ・マイニングの技術は非常に魅力則、ルールといったものを発見することを目的なのである。

的としているため、相関関係が分かれば十分

ここで紹介した２つのアプローチはどちらであり、因果関係については分かればなお良が正しいというものではない。分析におけるいが、分からなくても問題が無いというスタ視座が異なっているだけである（図表３）。

ンスを持つ（もちろん手法によって例外はあ

しかし、有効なビッグデータの分析と活用をるが）。つまり、仮説検証型アプローチで用目指すのであれば、それぞれのメリット、デいられる「統計」は事象が発生した要因やそメリットを正しく把握し、目的に合わせて適の裏側にあるメカニズムの解明を目指す技術切なアプローチを取る必要がある。その意味であるのに対し、仮説発見型アプローチで用で、現在、様々な領域で議論されているビッ

いられる「データ・マイニング」は大量のデグデータ活用の手法の多くが、後者の仮説発ータを整理し、人間が解釈しやすい形に視覚見型アプローチに立脚している点には注意が化する技術なのである。ビッグデータ活用に必要である。Davenport（2014）は、ビッグ図表3
仮説検証型アプローチと仮説発見型アプローチの差異

仮説検証型

仮説発見型

データ量

少量でも可
（サンプリングなどの実施）

大量が望ましい

自動化（基本的に）難しい（基本的に）容易

分析技術

統計がメイン

データ・マイニングメリット• 事象の背景にあるメカニズムを解明できる• 因果関係を把握できる• 少量データからでも分析可能• 得られた結果の頑健性が高い• 分析者が想像できない知見を発見できる可能性がある• 大量データを機械的・自動的に処理し、相関関係などを視覚化できる• 分析自体に属人的な要素が少な
いデメリット• 分析者のスキルや知識に結果が • 因果関係や事象発生のメカニズム依存するを把握できない場合がある• 仮説の設定や分析モデル構築に • 得られた結果の頑健性が脆弱で工数がかかるある可能性がある• 分析者が想定した仮説以上の結 • 分析する計算機やデータベースの分析する計算機やデ タベ スの果が得られにくい処理速度の要求スペックが高い

特集 ● コミュニケーション・データと購買履歴データの融合

11データから得られる結果には、因果関係では拠に基づく意思決定」の本質であるとしていない相関関係が含まれており、その中には偶る。つまり、根拠に基づく意思決定ができな然にすぎないものもあると指摘する。いわゆ

ければ、どれほど素晴らしい分析を行ったとる擬似相関である。また彼は、根拠の弱い結してもビッグデータから価値を生み出すこと果であってもデータ量が大きくなれば統計的はできないということである。ビッグデータな優位性が高まる可能性があることも指摘しの活用において最も重要なことは、分析結果ている。

を解釈した上で、改善のための具体的なアク以上のことから、ビッグデータの分析にあションにつなげることであると言えよう。

たっての課題としては、目的や目標に合わせ分析結果の利用についての課題をあげれて分析アプローチと手法を考える必要がある

ば、一つは Ross et al．
（2014）が指摘する「根こと、その中でも仮説発見型のアプローチを拠に基づく意思決定」を可能とする組織作取る場合は、分析と分析結果の解釈を慎重にり、企業文化づくりである。ビッグデータの行わなければならないことがあげられる。

分析から出てくる様々なアウトプットを解釈し、それに基づいて意思決定を行うことの重[3] 分析結果の利用要性を経営層から現場まで共通認識としておビッグデータ活用のプロセスにおいて、最く必要がある。そしてもう一つの課題は、ビも重要なステップがこの分析結果の利用であッグデータの分析と解釈に関する教育、つまる。Ross et al．
（2014）は、ビッグデータのり人づくりである。守口（2014）は、ビッグ収集や分析、システムの構築よりも「根拠にデータのマーケティング活用に関する課題と基づく意思決定の企業文化」が企業業績の改して、データを分析できる人材の不足と、分善に効果的であると指摘している。彼らによ析結果を活用するためのマーケティングの見れば、ビッグデータへの投資の効果が上がら識の必要性を指摘している。つまり、ビッグない要因は、分析結果を意思決定に使えていデータ活用に求められる人材には、データのないことであり「根拠に基づく意思決定」が分析力とマーケティングに関する知識の両面できるのであれば、利用するデータはビッグが求められる、ということである。さらに言データでなくても、もっと小さいデータでもえば、自社の業務や商品、業界に関する理解十分であるという。彼らは、この「根拠に基や知識も必要であろう。

づく意思決定」の本質について、セブン - イ
レブン・ジャパンを例に説明している。これ
は売場の商品発注の権限を各店舗のパートタイマーに与え、彼らに売上日報や天気予報な4 まとめ：

ビッグデータ活用のこれからどのデータを提供したうえで、それぞれの店ここでは、以上の議論を踏まえつつ、これ舗の商圏や顧客に合った商品発注の意思決からの流通におけるビッグデータ活用につい定をさせる、というものである。Ross et al．て３つの方向性を提示する。

（2014）によれば、これはリトルデータから一つ目は、ビッグデータから得られた知大きな価値を生み出す手法であるが、意思決見と消費者の意識や態度を融合させていく

定者に透明性の高い情報を与え、彼らの情報ことである。Kotler（2013）は、ビッグデー活用法に明確に期待を寄せている点で、「根タは消費者の「ビヘイビア（behavior）：行
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動」を捉える手法であり、「アティテュードから得ようとするような姿勢が重要であると（attitude）：態度」と切り分けて考えるべき言えよう。また、仮説発見型アプローチで見であると指摘したうえで、マーケティング力つけた仮説を仮説のままで利用するのではなに優れた企業は、消費者のビヘイビアとアテく、検証を行って、その因果関係やメカニズィテュードの両方をしっかりと捕まえているムを把握したうえで利用していくことも重要企業であり、両方を組み合わせて重層的なマである。

ーケティング手法を展開していると主張して三つ目は、ビッグデータ活用の担い手の育いる。ビッグデータで把握できるのは、消費成である。守口（2014）でも述べられている者の購買や商品選択にかかわる行動であり、通り、現在では多くの企業がビッグデータをその背後にある消費者の意識や態度について収集することが出来ても、それを分析できるはヒアリングや、調査を実施しなければ伺い人材がいないという課題に直面している。こ知ることができないということである。消費

れは数学や統計学を理解し、データ分析の技者に支持される売場づくりや、マーケティン術を持つ “ データ・サイエンティスト ” のよグ施策を考えていく上では、消費者の行動をうな人材を指しているが、それだけではビッ把握するだけでは十分ではない。その行動のグデータの活用は進まないだろう。前に述べ源泉となった消費者の意識や考えを把握してたように、ビッグデータの活用において最もいく必要がある。よって、今後ビッグデータ重要なステップは分析結果を解釈し、実務でを活用していく上では、ビッグデータの分析の改善や意思決定に利用することである。そ

結果と、店頭調査などで得られた顧客の意識のため、ビッグデータ活用の担い手に求めらや態度を組み合わせ、態度と行動の両面かられる能力としては、データの分析能力はもち顧客に接近していくことが重要となるだろ

ろん、マーケティングに関する見識や自社商う。

品・カテゴリーの知識、社内外のステークホ

二つ目は、仮説検証と仮説発見のアプロールダーとのコミュニケーション能力があげらチを融合させていくことである。これは、仮れる。社内でこうした人材を育成していくた

説発見型アプローチにおいても分析目標だけめには、「ビッグデータを分析できる人材」

ではなく、簡単な仮説を設定した上でデータ・ではなく、「ビッグデータを活用できる人材」

マイニングを実施すべき、ということであを育てていく、という認識を持つ必要がある。

る。西本（2014）は、ビッグデータは新たな以上、本稿では流通でのビッグデータ活用

マーケティング・イノベーションを引き起こに向けて、ビッグデータの定義を確認し、活す素材であり、単にデータがあることが競争用のプロセスごとのポイントと課題、今後の優位につながるものではないとしたうえで、方向性について議論を行った。ここで最後に「理論―仮説」もなくビッグデータと対峙し言及しておきたいのはビッグデータの持つ大ても、マーケターや研究者にとって有益な知きな可能性である。そもそもビッグデータと見を生みだすことはできない、と指摘していいう概念は IT 技術の発展なくしては生まれる。単純にデータがあるから分析して何かをなかったものである。その意味でビッグデー見つけようとするのではなく、実務におけるタは技術の発展が切り開いた新しい領域であ課題や解決するべき問題から簡単な仮説を設り、様々な可能性を秘めていると考えられ定し、その解決策につながるヒントをデータる。伊藤（2014）は、経済産業省などがビッ

特集 ● コミュニケーション・データと購買履歴データの融合

13グデータ活用に強い関心を持っている理由として、ビッグデータ活用が個別のビジネスの変化を越えて、産業構造や社会構造の変化につながるためだ、と指摘し、守口（2014）は、ビッグデータはモノと情報の双方の価値設計に活用されるものであると指摘している。こ
こからもビッグデータに大きな期待が寄せられていることが分かるだろう。今後のビッグデータ活用の発展に期待したい。

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