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直近の社会や企業にとってデータはどんどん有効活用していかねばならず、ビッグデータ分析は力を入れていくべき分野です。
大量であり多種多様なデータを分析し、企業が行うビジネスに有意義な情報を手に入れることが可能です。AI活用も行われていて、クロス集計、回帰分析といった分析を行うこともできます。
データ社会である今、データの集約は容易に行えるようになっていますが、その大量のデータをうまく扱うことが企業で成果を出すために必要なものです。
よりビジネス成果をあげていくためにも、ビッグデータ分析をより的確に行い、多くの有意義な情報を見つけていきましょう。
WEBマーケティング企業にてフロントエンド、WEBディレクターをメインに担当。メルマガのABテスト等を実施し、開封率の向上を実現した。オウンドメディア運用でも、コンバージョン率向上を目標に、SEO施策をメインに様々な施策を行う。
ビッグデータ分析に強い日本の大手会社10選
ビッグデータ分析をできるシステム開発会社は多数ございます。
しかし企業として、ビッグデータを扱えている企業は少ないのではないでしょうか。
今回はそのような企業のためにも、現状持っているデータを有意義に扱えるビッグデータ分析に強い会社を10選あげました。
それぞれ分析手法が異なり、多くの事例がありますので、企業が求めている条件に当てはまるかどうか確認することが大切です。
ぜひご覧の上、ビッグデータを有意義に扱えるような企業を見つけましょう。
NEC Corporation
- 製造業や医療業界など、ビッグデータを活用した実績多数
- クロス分析やアソシエーション分析、回帰分析など分析手法も幅広く対応可能
NEC Corporationでは、ITに対して幅広く活動を行っており、ビッグデータに関しても多くの実績を持っており、事例も業界問わず多数存在しています。
製造業や医療業界、その他営業・販売業界などそれぞれの業界に適したビッグデータ活用を行っており、全国に散財していた顧客データを統一し、営業支援を容易かつ的確に行うことが可能になりました。
NEC Corporationでは、分析手法も幅広く活用しており、クロス分析や回帰分析など分析の基本となる手法を幅広く活用しています。
分析を行う中で、どの分析手法を行うのがふさわしいのか判断することからスタートです。
多くのノウハウを持っている企業だからこそ、企業にとってふさわしい分析手法を見つけ、実際に分析するところまで安心して任せることができますよ。
富士通
- インフラ業、サービス業など多くの事例があり
- データ分析支援プラットフォームを利用して、部門を横断した分析を可能に
富士通ではData Analytics Smarter Hub（データ アナリティクス スマーター ハブ）という、データ分析支援プラットフォームを利用し、お客様のビッグデータ分析を可能としています。
データ分析支援プラットフォームを利用することで、さまざまな分析手法を幅広い部署で利用することができ、分析結果を部署やチームを問わず企業全体で活用することが可能です。
分析環境管理機能によって分析環境を整え管理し、データ管理機能を利用し分析したデータを迅速に探索、そして分析ナレッジ管理機能により、分析ナレッジの蓄積や容易な再利用を実現しています。
実績としても、インフラ業やサービス業など幅広く活用されており、企業に合わせたソリューションの提供を行っています。
NTTデータ
- 金融、教育、建設から個人のお客様にも向けた幅広い実績あり
- AIを活用した分析手法あり。分析のためのデータマスキングなども対応可能
NTTデータではビッグデータ分析にあたるデータの収集から可視化まで全て一括で運用を行ってくれます。ビッグデータを活用するためには、分析するためのデータ処理機能の準備を入念に行う必要がございます。
そのような点から、NTTデータにまとめて分析を依頼することができるのです。
また実績としても金融や教育、建設など幅広く実績を持っています。
事例の1つとしてSNSデータを用いてTwitterセンチメント指標をまとめており、株価指数との相関を明らかにしており、他にもデータの設計を行う際の対応を自動化できるツールの利用を実現。
幅広くデータを扱う上で必要な対応を幅広く行ってくれるのがNTTデータになっています。
https://www.nttdata.com/jp/ja/
東芝デジタルソリューションズ
- GridDBやGridDB Cloudなどビッグデータを扱うソリューションあり
- 株式や気象の分析など幅広く利用実績あり
GridDBやGridDB Cloudというようなビッグデータを扱うソリューションを提供しております。
多くのデータの処理をサイバー上で行い分析、そしてそれらの有意義を提供し、企業が簡単にビジネス成果を出せるようにしてくれます。
ビッグデータを扱う上で、より多くのデータをより早く処理することが必要です。これらによりデータを活用する準備が整います。
そしてそれらのデータを見やすく、柔軟に拡張できることがデータを扱うことが使いやすいデータソリューションとなります。
ソリューションを活用した例として、株式や気象情報など幅広く活用されており、企業に適した形での活用が可能です。
https://www.global.toshiba/jp/company/digitalsolution.html
日立ヴァンタラ
- 国家インフラやイベント業界など多くの事例が存在
- PentahoなどAIを利用したビッグデータ活用
日立ヴァンタラでは国家インフラやイベント業界、コンビニなどでもビッグデータを活用した事例が存在しています。
また、Pentahorといったデータパイプラインの開発を支援する自社サービスも存在。
ほかにも「計画最適化サービス」や「スコアリングサービス」といった、ビッグデータ活用を促進させるサービスを多く提供しています。
ビッグデータを扱う上で、最初の計画や設計が最も重要です。そこには多くのノウハウや経験からできる柔軟な機転が必要となってきます。
このような重要なタームはしっかりノウハウのあるシステム開発会社にご依頼するようにすることがおすすめです。
https://www.hitachivantara.com/ja-jp/home.html
SONYグループ
- SONYグループ全体のソリューションを最大化
- 社内の一員となりソリューションを提供するため、深く企業を理解したビッグデータ活用を可能に
SONYグループは幅広く企業を展開しているため、多くのデータを持っております。
それらを有効活用するためにも自社内のSGSメンバーを中心にビッグデータの活用を最大限行ってまいりました。
多くのデータをグラフ化し、可視化することでただの数字では見えなかった情報を可視化し、新規事業や新しい提案を行うときにより一層根拠があり、正しい選択を行うことができるようになるのです。
また「Sony Data Ocean」といったSONYグループのデータを横断して管理できるプラットフォームも活用しております。
楽天グループ
- 楽天グループが持っている莫大なビッグデータを活用
- 楽天IDと購買データを活用し、さらなる購買の促進を可能としている
楽天での購入や契約など、多くの経済が楽天を通して行われています。そのような環境の楽天に存在しているため、多くのデータを持っています。
そのビッグデータを有効活用することでより一層販売促進を行うことが可能です。
楽天市場では楽天IDと購買履歴のみでデータを構築することで、個人情報とは連携しない状態で顧客の購買行動を収集から分析まで行えます。
実際に購買行動の分析を行うことで、良いタイミングでのクーポンの配布を可能にすることや、「かわいい」といった直感的なワードでの検索も可能です。
LINE Corporation
- LINEによる顧客販促をより促進するためのビッグデータ活用
- LINEデータやYahoo!JAPANのデータといったより多いデータを一括で分析
LINEはYahoo!JAPANと連携を行なっているため、LINEという連絡ツールだけでなく、購買データや閲覧履歴なども一緒に連携することができます。
そのため、お客様の購買行動や興味を計測できるYahoo!JAPANの情報と、お客様と企業をつなぐツールであるLINEを一貫してアクションを起こすことが可能です。
全てのデータを一括で集約し、自動最適化や分析を行います。効果測定の機能としてLINE TagやLINE Conversion APIといった機能が使われています。
これらにより企業と顧客をつないだビジネス促進を可能としているのです。
サイバーエージェント
- AbemaTVやアメブロなどによる多くのデータの体系化を促進
- KPI設計から課題の発見といったプロセスで活用
サイバーエージェントは自社サービスが多くあり、それらのデータを活用するためのビッグデータ活用プロセスを持っています。KPI設計や暗黙知の形式化などに活用されています。
他にも多くのユーザーサービスを持っているサイバーエージェントでは、それらに合わせたビッグデータ活用のノウハウも扱っているのです。
これらのノウハウを持った上で、システム開発会社として他企業への支援も行なっているため、自社として開発実績のある信頼できる企業にご依頼することができます。
SoftBank Group
- 自社製品の在庫管理や適切なタイミングでの販促が可能
- コミュニケーションデータや販売データ、行動データなどを分析
多くの商品を抱えているソフトバンクでは、コミュニケーションデータや販売データ、行動データや業務データなど幅広い分野のデータを分析しております。
現状やニーズの把握を行うことができ、商品開発においても新しく開発するにあたりよりターゲットにぴったりな施策を立てることが可能です。
自社内のデータを扱う上で、部署ごとに分断せずに一貫してデータを活用する必要がございます。そこでCDPというプラットフォームを活用し、企業全体で同一のデータを閲覧し円滑に業務を行えるのです。
ビッグデータの種類
ビッグデータはざっくり言うと「莫大なデータ」ですが、ビッグデータの中にも多くの種類が存在しております。
しっかり構造化されており数字のまとまりが見えやすく分析が行いやすいものや、反対に煩雑になっており検索が難しいもの、また分析を行いにくいデータなどがございます。
これらのビッグデータの種類を理解し、自社で持っているデータはどの種類に当てはまるのか確認してみましょう。
構造化データ
構造化データとはスキーマオンライトとも呼ばれ、上記でも紹介しているように構造化が行いやすいデータとなっています。
ExcelやCSVファイルなど行と列によって、整理できているようなデータは構造化データと言えるのではないでしょうか。
構造化データのメリットとして、多くのツールでの利用が容易だったり、機械学習で利用しやすかったりする点があげられます。ある程度法則が存在し、形式が定まっているため、他ツールでも簡単に利用ができるのです。
また、検索も項目ごとに検索が可能で容易に情報を見つけやすくなるため、該当のデータを利用する人にとって扱いやすいものとなります。
非構造化データ
文字通り構造化データの反対を表す非構造化データは、構造の定義がされていないデータのことを指します。
データベース化しづらく、一括管理することが難しいデータです。提案書や企画書、見積もり書などドキュメントによってまとめられているものや、デザインデータやロゴなどの画像タイプのようなものなど、非構造化データも多く存在しております。
非構造化データはそれ単体で意味を持ってしまうため、統括して扱うことが難しいのです。しかし反対に自由度が高く、整理の必要がないため、データ収集が早く行えるといったメリットもございます。
半構造化データ
半構造化データは非構造化データにフレキシブルな構造を与え、一部データとして扱えるような形にしたものになります。
非構造化データは上記であげたように扱いにくいというデメリットがあり、データとしては一元管理が難しいです。
それらの非構造化データはドキュメント型やグラフ型などさまざまな形があります。さまざまな形であるものですが、全てをデータ＋名前（タグ）の形で管理するのです。
こうすることにより、データの抽出の際の検索が容易になり、データ利用時、必要な情報を必要な形で利用できるため、自由度も高く、データベースとして管理することも可能になります。
時系列データ
時系列データは時間の経過に合わせ連続的または定期的に観測されるデータになります。
企業で扱っている企業売り上げや来訪者数、社員の稼働時間などが該当するデータです。
時系列データからはさまざまな情報を得ることができます。時期や季節によって変化する顧客の動きの変化や、企業の売り上げが曜日、時期単位、創業以来といったさまざまな規模感で確認することが可能です。
これらは企業の弱みや強みを把握するだけでなく、外的要因の把握といった分析に必要な要素を多く可視化してくれるデータとなっています。
地理空間データ
地域や特定の場所内での時間の経過を把握できるデータベースとなります。
地理空間データは位置情報と属性情報に時間情報を組み合わせたものです。位置情報はその場限りのものから、動きをおった動的なものなど形式は必要な情報によって違います。
地理空間データにおいて位置情報が重要になりますが、そのデータの収集を叶えているのはお持ちの携帯によるデータが多いです。該当のデバイスの位置情報と、既存の地図による店舗などの位置情報が重複することで、お客様がお店に入ったと判断することができます。
これにより、今までなかなか集計しづらかったオフラインでの購買行動なども把握することができるようになったのです。
ソーシャルメディアデータ
ソーシャルメディアとはX（旧Twitter）やInstagramなどSNS上に集まっている情報をデータとして集めたものになります。
直近のソーシャルメディアには、顧客となりうる多くの消費者が存在しており、企業も対等な立場でコミュニケーションを取れる環境として、広く活用されています。そのためソーシャルメディアデータを収集することでより購買行動が理解しやすいデータを集めることができるのです。
リアクションの数やブランド名や商品名などのタグの数値など定量的なデータから、人気な投稿の内容や反対のマイナス的な意見など定性的なデータも取得することができます。
日々多くの投稿が行われているため、計測するデータによってはより規模の大きいビッグデータとなりますが、扱うことができれば、より精度の高い情報を得ることが可能です。
センサーデータ
センサーとは、自動ドアや自動点灯の電気など多くの場所で使われているものです。
これらはなにか物体が動いたことを、システムによって感知することで、それらを信号に送り特定の動きをするようになっています。
その上でセンサーデータとは、センサーを感知したことを把握する信号に変更されたもののデータことです。
データには感知した情報を蓄積しているため、単純な人の動きなどを時間経過や場所などといった情報とともにまとめたとても純度の高いものとなります。
そのためセンサーデータはとても純度が高く、活用性が高いデータとして注目度が高いデータです。
ビッグデータ分析の重要性
多くの名だたる企業でビッグデータの活用が進んでいることで、活用によるメリットがあることは理解されているかと思います。しかし、中小企業にとっては、ビッグデータを扱う必要があるのかと感じる方もいるのではないでしょうか。
結論、中小企業やベンチャー企業など、会社の規模に関わらずビッグデータを扱うことは重要です。
ここではビッグデータ分析の重要性に関して改めて紹介します。
ビジネス洞察と意思決定
中小企業でビッグデータが重要な理由の1つ目は、ビジネス洞察と意思決定です。ビッグデータでは多くの情報に根拠を持たせてくれるのが大きな魅力です。
データがなければただの仮説になってしまいますが、ビッグデータ分析によって整合性が取れていればその仮説は根拠があり、
意思決定の材料としてもより明確に示してくれるものとなります。
合わせて、ビジネスの今後をどうすれば良いか迷っているような時でも、ビッグデータは道を示してくれます。
ビッグデータは自社で持っている情報だけではございません。ソーシャルデータやセンサーデータなど外部情報から得られる情報もあるのです。
外部データから自社に影響する情報をまとめ、企業のビジネスを確立させていきましょう。
顧客行動の理解
中小企業でビッグデータが重要な理由の2つ目は、顧客行動の理解です。
ビッグデータは今まで可視化されていなかったような顧客情報が数値やまとまった状態で閲覧できるようにしてくれます。
お客様の購買行動は、データや何らかの要因によってアクションへ繋がっています。
その商品に興味を持ったきっかけや、購買を後押しされた理由など、どのようなルートによって購買へ繋がってくれたのか、これらを知ることで、自社製品の強みや落とし穴を把握し、今後のビジネスに昇華することができるのです。
マーケティングの最適化
中小企業でビッグデータが重要である最後の理由は、マーケティングの最適化です。
マーケティングを行う際、多くの要因を考え、多くの施策を実施して最適解を見つけて行かねばなりませんでした。
ですが、ビッグデータ分析を伴うことである程度の正解を見つけた上で、マーケティング施策へ踏み込むことができます。
そうすることで、無駄なコストをかけずにテンポよくマーケティングの改善を行っていくことができるのです。
また、マーケティング施策を始めに行っても、回数を重ねないとその結果が偶発的なものでないのかという確証は得られません。
そのような点でも、ビッグデータ分析と合わせることで、一度のマーケティング施策の結果でも分析結果と合っていれば根拠のあるデータだと言えるようになるのではないでしょうか。
企業のマーケティングの改善を円滑に行うためにも、ビッグデータ分析を疎かにしないで実施するようにしましょう。
ビッグデータ分析のまとめ
ビッグデータ分析はいまやどの企業にとっても、マーケティングを行う上で軽視できないものとなっています。
企業のビジネスを行っていく上で、自社の強みや弱みの把握や自社のお客様になり得る層の把握、お客様のロイヤリティの計測など、把握しておかなくてはいけないことは多くあります。
しかし、これらを全て明確に把握できている企業はなかなか少ないです。
そのような企業課題を改善するために活用するべきであるのがビッグデータ分析となっています。
ビッグデータ分析ではビジネス洞察の理解や意思決定、顧客行動の理解など、多くのことを可視化し直感的に理解できる状態にすることが可能です。
そのため、現状の企業の状態をオンタイムで正確かつ簡単に把握することができ、そのデータを持って新規事業へ昇華させることができます。
このように多くのメリットを持つビッグデータ分析ですが、データの収集から分析、可視化まで行うためには多くのコストを費やす必要があります。現状多くの分析ツールが存在していますが、実際データに関するノウハウがないと使いこなせないことも。
もし自社内でビッグデータ分析の活用が難しいと感じる場合はぜひ株式会社jiteraへご相談ください。ビッグデータに関するノウハウをお客様の企業にあった形でご提案することが可能です。
ぜひ株式会社jiteraと一緒にビッグデータ分析を行い、企業の利益最大化を目指していきましょう。
