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ビックデータとAIとの関係性とは？活用のメリット・デメリット、IoTとの関係性もわかりやすく解説

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ビッグデータ AI

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近年注目されているものにビッグデータがあります。私たちが日々自由な生活を送る中で蓄積されたものがビッグデータとなり、その中から傾向を探り、私たちの生活に自然な形でアプローチができるようにしていきます。

本記事ではビッグデータのAI活用に着目し、ビッグデータとは何かやビッグデータのAI活用におけるメリット・デメリットなどを解説します。

AIとの関係性を知る前に理解しておきたいビッグデータのあれこれ

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ビッグデータのAI活用を解説する前に、まずはビッグデータとはそもそもどういうものなのかを解説します。

そもそもビッグデータとは

ビッグデータとは色々な形、性質、種類を持つデータを指します。ビッグデータはデータの量を示す「Volume」、種類を示す「Variety」、発生頻度などを示す「Velocity」の3つのVで構成されています。

近年はこの3つのVにプラスして、真実性を示す「Veracity」、価値を示す「Value」も含まれ、5つのVとしての特徴を持ちます。この5つのVがしっかりしているものが質の高いビッグデータとして信頼を集め、AI開発に用いられることになります。

ビッグデータの範囲

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ビッグデータはどこからがビッグデータなのか、知らない人がほとんどではないでしょうか。実はデータのサイズによってビッグデータかどうかの定義が行えると言われています。そのサイズは数十テラバイト、数百テラバイトからペタバイトまでと言われています。

1ペタバイトは1テラバイトの1000倍、ギガバイトで称すると100万ギガバイトになります。1ペタバイトはデータセンターに置かれているデータ量と同じようなものなので、この範疇になるとビッグデータとして扱われます。

少なくとも数人分のデータを集めてビッグデータになるわけではなく、対象人数がケタ違いに多くないと成立しないと言えるでしょう。

スモールデータも存在する

ビッグがあるならスモールもあると誰しもが思うでしょう。その通り、スモールデータも実は存在します。スモールデータはサイズの大きさではなく、扱いやすい形でまとめられているデータを指します。そのため、ビッグデータの中から特定のデータを取り出したものに対してスモールデータと呼ばれることがあるのです。

スモールデータはとにかく扱いやすく、既にデータとしてまとめられていることもあり、ハイパフォーマンスなマシーンを用意する必要がなく、時間コスト、金銭コストをかけなくてもいいのが特徴的です。

スモールデータがあることでより扱いやすく、ターゲットを絞り込む形で活用していくことができるとされています。ビッグデータにはビッグデータの良さがあり、スモールデータにはスモールデータの良さがあるような関係性であり、どちらが上か下かというものではありません。

AIとビッグデータの関係性とは

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ここからはAIとビッグデータの関係性についてご紹介していきます。

大量のデータを活用できる

ビッグデータは確かに企業にとって重要なアイテムであり、企業経営を行っていく中で貴重な存在であることは言うまでもありません。しかし、この時代はとんでもない情報社会であり、膨大にもほどがあるデータを上手く活用しないと、何にもならない現実があります。

超膨大な情報をいかに効率よく、正確に分析していくかという局面においてAIの存在はあまりにも貴重です。特にビッグデータの活用が加速していったのは2012年とされています。この時にディープラーニングが登場したことで、ビッグデータの活用がしやすくなったためです。

互いの武器を活かしあう関係性

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ビッグデータとAIとの関係性は、お互いが持つ武器をそれぞれ活かしあうような関係性です。先ほどもご紹介した通り、ビッグデータがただあるだけではどうにもできません。ビッグデータは高級魚もしくはブランド牛のようなものですが、高級魚そのものを手にしたところで、包丁などがなければおいしく食べることはできません。

AIは包丁のようなものであり、データをうまく捌いてビッグデータに価値を見出していきます。そんなAIも包丁だけではおいしい料理は作れません。食材あっての包丁です。それぞれが相互に強みを発揮することで、それぞれの良さが活きる、ビッグデータとAIはまさにそんな関係と言えます。

ビッグデータのAI活用におけるメリット

ここからはビッグデータのAI活用におけるメリットについてご紹介していきます。

業務の効率化につながる

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ビッグデータのAI活用を行っていくことで、業務の効率化につなげられます。データをたくさんとったところで分析をしなければ意味がありませんが、この分析を人力で行っていくのは非常に大変です。そんな時にAIを活用することで、ビッグデータの解析がとてもスムーズに行えます。

人間が分析することもできないわけではないですが、大量のデータを扱う中でどうしても間違いが生じることもあります。間違いが生じれば非効率的な作業が生じることからも、AIを活用していくことはとても大事なことです。

将来的な展望がしやすい

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ビッグデータには多くの人が自由に利用し、買い物を行う中で積み重なった情報が存在します。属性なども踏まえた傾向がはっきりと示されやすく、今の状況と将来的な展望がしやすくなります。

特定の属性を持つ人はこんな買い物をしやすい、こんなものが買われやすいという傾向が出てくれば、その傾向に合わせて準備を進めていくだけで効率的な経営が行えます。

データをベースにした決断がしやすい

ビッグデータはいわば事実を積み重ねて作られたものなので、嘘偽りがないものと言えます。噓偽りがないものから傾向を探っていくわけですから、そのデータは根拠としては十分正しく、データをベースにした決断ができれば一番確実です。

特にこの時代は先行き不透明と言われやすく、確かなことが言いにくい時代でもあります。データ、事実は根拠として確かであり、誰であっても同じような決断が行えるようになります。その一方でビッグデータの解析には労力を伴います。労力を少しもかけずに、しかも、効率よく解析を行うにはビッグデータのAI活用がおすすめであり、大きなメリットです。

ビッグデータのAI活用におけるデメリット

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次にビッグデータのAI活用におけるデメリットについてご紹介していきます。

セキュリティ対策

ビッグデータは個人が行う行動のすべてが詰め込まれており、場合によっては個人情報となる場合があります。個人情報であるビッグデータに対する配慮を一切せずに自由に扱っていけば、何かしらの問題を引き起こす可能性が想定されます。

誰しもがアクセスできるもの、個人情報に配慮された物であれば何ら問題はありませんが、著作権が含まれるケースがあれば、そこに対する配慮は必要です。セキュリティ対策を万全にしておかないと大変な目に巻き込まれることも十分考えられます。

膨大なデータへの対応

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ビッグデータはとにかく大量であり、いかにそれを集めていくか、貯めこんでいくか、そして、活用していくかが問われやすくなります。

せっかくビッグデータを集めたとしても、いかに応用するかが分からなければ何の意味もありません。ましてビッグデータを適切に管理する、蓄積することも同じです。

ビッグデータのAI活用とIoTの関係性

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ビッグデータのAI活用のほか、IoTの関係性についてもご紹介していきます。

そもそもIoTとは

最初にIoTとは何かについてご紹介します。そもそもIoTは「Internet of Things」を略したもので、要約するとインターネットにつながったモノです。ネットに接続されているので、スマホなどのデバイスを使って外から動かすことができるのがIoTです。

例えば、外出先でお風呂を沸かす操作を行えば、帰宅してすぐにあったかいお風呂に入れます。これもIoTに対応しているからこそであり、実装が進んでいます。

ビッグデータとIoTの関係性

IoTはネットに接続し、ネットを通じて情報を得て、その情報がどんどん蓄積されていくことになります。そのため、活用すればするほどデータが蓄積されるので、次第にビッグデータとなっていくのです。

こうしたIoTは世界で動き、その数は数百億レベル、今後加速度的に増えることが予想されます。活用によっては人間の心理なども読み取れる可能性もあるなど、ビッグデータの可能性をより高めさせてくれるのがIoTと言えます。ゆえにプライバシーの問題など克服すべき課題も多いと言えるでしょう。

ビッグデータのAI活用と関係性のある職業

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ビッグデータをAIを使って活用していく中で、有効活用できる人材がいなければ活用したくてもできないのが実情です。ビッグデータの扱い方だけでなく、AIを扱える人材でなければいけません。

こうした人材として注目されるのがデータサイエンティストやデータアナリストです。それぞれAIに対して詳しいだけでなく、いかにデータを活用していくかに関する専門家と言えます。データサイエンティストの中にはAIの知識をかなり有している人も多く、AIの知識はもはや必須です。

その一方で意外とデータサイエンティストの数は少なく、優秀なデータサイエンティストの需要は高まっている中で供給があまり追いついていません。ビッグデータの活用は必須である状況にあり、今後もその傾向は続くと思われます。

まとめ

ビッグデータの活用は必須であり、データサイエンティストなどを積極的に活用しながら経営につなげていく、もしくは開発を進めていくことが重要です。ビッグデータは人間の営みをデータ上で十分再現するだけのものがあり、上手く活用できれば、人間の行動についての研究が行えるでしょう。

だからこそ、ビッグデータとAIの連携は重要であり、それぞれの知識が求められます。データサイエンティストを始めとする職種が今後当たり前になる時代も近づいていくことでしょう。

さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。

⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。

そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。

ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！

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