ビッグデータの誤謬

いまIT関連で注目されている用語に「ビッグデータ」がある。企業はビジネスにおいてデータや情報を活用するために様々なITを利用しているが、ITにおける「ビッグデータ」とは巨大なデータ、ということでありよく引き合いにだされるのはFacebookなどのソーシャル・ネットワークである。

ビッグデータの特徴はそのボリュームだけでなく扱うデータの種類が多いことだ。数字や文字だけでなく、文章、音声、動画などの非構造化データも含まれ、この取り扱うデータの多さが、従来のデータとビックデータを区別するものかもしれない。そしてすでにビッグデータを活用しているのが、Google やAmazon、FacebookなどのWebサービス事業者で、顧客の属性を捉えて、広告やリコメンデーションなどを打ち出している。

しかしいくら大量のデータがあってもそれだけでは価値はない。企業に必要なのは、そのデータをもとによりよい意思決定をし、企業競争力を強めるのに役に立つ「情報」である。データと情報は同じではないことを心に留めておく必要があるだろう。

またビッグデータを集めても、それに比例して情報量が増えるのではない。たとえばソーシャル・ネットワークにはいくつもの冗長している部分がある。ツイートやシェアされたものは、データ量として増えても、情報としてその価値が2倍になるわけではないからだ。重複が多いほど、それが人々の興味を引くものであったという情報分析を行い、それを即座にビジネスに結びつけるという使い方は危険である。人の興味や嗜好は冷めやすく移ろいやすいことを考えると、ツイートを頼りに商売をすることはあまりにもリスクが大きいからだ（ちなみにツイッターの"Twit"という単語は、バカとかまぬけ、という意味だ）。

ＩＴ業界に40年以上たずさわっていて思うのは、特にカタカナやアルファベットを使ったマーケティング用語には注意をしたほうがいいということだ。英語を母国語とする私がわからないような曖昧なものもある。まずは日本語で再考し、日本語で意味のあるものなら検討の余地がある。クラウドコンピューティングもその一つで、かつてデータセンターやリモートコンピューティングサービスと呼ばれたものと、基本的にどこが違うのだろう。

ビッグデータに話をもどすと、その大量データのなかから情報を抽出する場合、その情報は「有益」なものか、または「有益なものに関連」している必要がある。何が有益かの判断を行うのは人間である。大量にデータが増えれば、比例的にとは言わないまでも、それがもたらす情報量も増えてくるだろう。ただし、ビッグデータを集めてデータ量だけ増やしても、「価値のある」情報を見つける確率が増えるとは限らない。むしろ減るのではないだろうか。