一昔前に「ビッグデータの有効活用」という言葉がもてはやされましたが、その当時きちんと「ビッグデータ」の有用性を理解して、実際に有効活用したのは限られたごく少数の企業です。
そのほとんどが、AIを利用するための人的リソース・知識を有した一部の大企業でした。
また、ビッグデータの有用性に気づいた一部の企業は、データ構造化の仕組み作りにも着手し、AIによるビッグデータ解析に使う事を見越したデータ蓄積システムを構築していきました。
そして現在、さまざまなデバイスが生活の中に浸透したこの世の中では、あらゆるものがデータとして蓄積され、企業の規模を問わず膨大なデータを抱える状態となっています。
この先その企業の明暗は、ビッグデータを有効活用出来るかどうかにかかっていると言っても過言ではありません。
なぜビッグデータを活用できない企業が多いのか。
理由は主に3つ
「データが膨大で整理できない」
「そもそも何に利用できるか分からない」
「価値のある結果がだせると思えない」
だから二の足を踏んでしまう。と言う事のようです。
ただこれは非常にもったいない。
データの整理については、どのような手法でデータを蓄積しているかによるので、なんとも言えないところがありますが、法則性はあるはずです。
データ整理のためのプログラムを組むなどして対応することは可能です。
何に利用できるか、価値・結果を出せるのかについては、断言できますがビッグデータを利用していない今よりも良い結果を出すことができます。
ビッグデータ活用事例は検索すればいくらでも出てくることでしょう。
ビッグデータ活用のメリットは数多くありますが、代表的なものを以下にあげます。
・DX促進
・一部の人間に属人化していた経験則やノウハウが平準化する
・過剰在庫、在庫不足が起きづらくなる
・雇用や人員配置に無駄がなくなる
・生産管理、生産計画が効率化する
・故障や事故を未然に防ぐことができる
・需要予測や売上予測ができる
ほぼ全ての企業がその恩恵を受けられることがおわかりになるかと思います。
ビッグデータがあるのに使わないのは、損をしているのと同じなのです。
では何から始めれば良いか？
ビッグデータを利用できる様にデータの整理から始めようといっても、どんな結果が得たいのか、どういう目的でつかうのかによってデータ整理の方針も変わってきます。
担当者がビッグデータ解析、AI予測・需要予測を理解することは大事ですが、そこに時間を使うよりも外部に委託するのが賢い選択です。
知識は委託先に教えてもらえば良いのです。
ビックデータ解析は手を付けるのが早ければ早いほど、より利益も多く享受できます。
もちろん我々も相談に応じますので、AIによる需要予測で疑問がございましたら気兼ねなくお問い合わせください。
澁谷さくら（AIさくらさん）
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