現在、ネット上では、膨大なログデータが蓄積され続けており、そのデータをビジネスに活用する動きは加速し続けています。
ビッグデータにはビジネスを改善するためのアイディアがたくさん詰まっており、企業はその活用方法を模索しているのではないでしょうか。ビッグデータの活用は、次の３点に注目することで有効的な活用ができるのではないでしょうか。
１）データの可視化
２）未来予測
３）最適化シナリオ
データの可視化とは、あなたが欲しい情報をあなたが理解出来る形で提示することである。
現代社会では、人間の知見と経験値に頼って判断をしている仕事は多い。
その過去の学習データは莫大な量の蓄積であり、ノウハウを引き継ぐことが難しい。
属人的な業務となり、その人しかできない仕事になっていたりすることも多いのです。
データの可視化をすることで、膨大なデータから必要なデータを理解できる形で出力することができれば、過去のデータを誰でも活用することができるようになるのです。
そうした取り組みが、人工知能とビックデータを活用することで実現し始めています。
職人の目を再現するために、ディープラーニングが活用されています。
画像認識の精度が飛躍的に向上して、画像に現れる違いを人間以上の精度で見分けることができるようになっています。
どの部分をみて、違いを判断をするのか？
経験豊かな職人は、品質の良し悪しを判断できるのですが、ロジカルに説明することができませんでした。
良いか、悪いかの判断をすることはできても、基準を説明できないのです。
その補完をビックデータと人工知能は、カバーすることができるのです。
莫大なデータと判断を学習することで、言語化できていない違いを学習することができるようになるのです。
人工知能が未来予測の精度を上げる。
過去データを未来の購買促進に活用することは、小売業の世界では、当たり前の取り組みではありますが、人工知能の予測精度に大きく関わるのがビックデータ（学習データ）になります。
AIが学習できるビックデータに整えるためには、アノテーションという作業が必要になります。
アノテーションとは、あるデータに対して関連する情報を注釈として、メタデータを付与する作業になります。
アノテーションを行うことで、大量の文書や画像から特定のテキストや画像を抽出したり、大量のデータから必要なテキストや文言を集約することができるようになります。
また、人工知能に知的な作業を行わせるには、アノテーションされたデータを使って人工知能を効率率的に学習させる必要があります。
人工知能を活用した最適化とは
人工知能を活用した最適化は、わかりやすい事例としては、SCM（Supply chain management｜供給連鎖管理）への活用ではないでしょうか。
SCMの代表例としては、ビッグデータの分析によって得られた需要予測に基づいた仕入れ業務などではないでしょうか。
従来は、スタッフの経験値や勘に頼って行っていた仕入れを、ビックデータからの需要予測により在庫管理業務の負荷を下げると同時に精度も向上させることが可能になります。
莫大なデータを処理するための人工知能
ビッグデータは、3つのVと呼ばれる特徴が定義されています。
Volume（膨大な量のデータ）、 Velocity（高速な処理）、 Variety（データの多様性）の特性を持つデータを分析するためには、莫大な時間がかかっていました。
その処理は、ハードウェアの処理速度が向上するだけでは不十分で、AIの技術を用いることで、データ効率良く整理し分析することが可能になりました。
人工知能が、莫大なデータから学習することで、データの中から規則性や特徴を見つけ、その規則性や特徴を活用することでデータについての判断を行うことがビッグデータの解析にも役立っているのです。
過去よりデータ分析の取り組みの重要性は、多くの企業が理解しておりましたが、ビッグデータを上手く分析し活用する技術が完全に整備されていませんでした。
莫大なデータを処理するために、人工知能が必要不可欠となります。
