桜前線など多くの気象予報はデータ分析に基づくものです。ここでは身近にあるデータ分析のサービスなどをご紹介。

身近な事象とデータ分析の関係が分かる。
データ分析の実利用の仕方がわかる。
特集に関するご要望は目安箱からお寄せください。

特集概略

今年も各地で桜が咲いていますね。気象予報士の方がテレビで「今年の開花予想は○○日です」「例年よりも○○日早い 予想です」といった説明をよく耳にします。
皆さんご存じかと思いますが、桜の開花予想など、気象予報はデータの蓄積と、データ分析の非常に身近な事例です。
例えばある資料によれば、桜の開花であれば、過去55年分の開花データ、各気象台が観測している各地方の気象データ(アメダスによる雨量データ)などを用いるようです。
特に最近では、毎年2月1日以降の累積温度が600度をこえると開花する、といった予測方法もあります。
データの観点でいえば、どうやってデータを蓄積するのかというのはデータ構築や、データベースの構築のお話です。どんなデータが開花という事象に影響しているか、あるいはしていないか、というのは効果指標の話です。そして、累積度を見える化するというのはBI(ビジネス・インテリジェンス)の話と言えそうです。
このように、身近なところにも、データを生成する〜データを分析して生活やビジネスに活かすというシーンがたくさんあります。この特集では、身近なデータを利活用するための方法や、事例についてご紹介していきます。

関連する商品・サービス・事例(データ活用カウンセリング)

読者の方や、貴社にとって有効なデータ活用とはどのようなものでしょうか。どういう道筋をたてて、いったいどこから着手すればよいでしょうか。そうした際に役立つサービスがあります。

サービス概要

「データ活用カウンセリング」では
・自社に合わせたAIを導入したいが、何から進めていいのか分からない
・データは自社に溜まっているが、活用されていない
・AIに関して限られたリソースをどう分配していいのか分からない
といった課題の解決をサポートしてくれます。

桜前線の場合は「いつ桜前線が、どの地域で開花するか」 といったことを「目的」として設定しましたが、貴社における予測したい目的は何か?そのために必要なデータは今あるデータで足りるのか?
新規にデータを作成する必要があるのか?などを整理していきます。

このサービスへのリンク

ご紹介した「データ活用カウンセリング」はこちらからより詳しい情報をご覧いただけます。

関連する商品・サービス・事例(解析エンジン研究サービス)

例えばカウンセリングを受けた結果、皆さんの課題を解決する為には、既存の解析・分析手法では目的を達成できないかも しれません。このような場合も、皆さんを支援してくれるサービスがあります。

サービス概要

「解析エンジン研究サービス」では
・自社の問題が既存の解析エンジンで解決できない
・解析のアイデアがあるが具現化できない
・自社のみで専門的な解析エンジンの研究ができないといった課題の解決をサポートしてくれます。
桜前線の場合でも、様々なデータと、様々な解析手法を使って「オリジナルな予測モデル」を研究機関などでも構築しているようです。新しい解析エンジンを構築するには統計や分析の専門家(博士号を取得した人など)が必要になることもしばしばありますが、こうした人材を社内ですぐに用意するのは難しい場合には、ここで紹介したサービスが効率的かもしれません。

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ご紹介した「解析エンジン研究サービス」はこちらからより詳しい情報をご覧いただけます。

関連する商品・サービス・事例(特徴度解析)

桜前線では、累積温度といった値(特徴量)が、開花という事象に強く相関関係があることが分かっているようです。きっと、雨量や、生息してい地域なども関係していそうです。こうした様々な値(特徴量)は、どれが目的に相関が強く、あるいは弱いのでしょうか。
皆さんが捉えたい事象と関係があるの値は何か?そんな疑問に答えてくれるサービスがあります。

サービス概要

特徴度解析では、目的変数(従属変数)と呼ばれる、予測したい変数、つまり開花するとか、開花しないといった物事の結果に対する原因が何で、その原因がどのように結果である目的変数に効いているのかを数値で表します。ここで原因は、説明変数(独立変数)と呼ばれば、右図にあるように多くの説明変数が、1つの目的変数に対応することが多くあります。特徴度解析では、これまでの業務経験に照らして、例えば開花時期に影響がしていると考えられている指標が解析の結果からも適当であることを確認したり、あるいは、今まで想定していなかったような説明変数を発見する場合もあります。

サービスへのリンク

ご紹介した「特徴度解析」はこちらからより詳しい情報をご覧いただけます。

関連する商品・サービス・事例(センサーデータ分析)

桜前線の予測では、アメダスによる雨量データの取得(これ以外にも多くのデータを利用しているようです)、データの加工、そして開花時期の予測に利用するといった一連の作業をシステマティックに行う必要があります。特にアメダスのようなIoT機器といったセンサーをデータ生成・書き出し手段として使う事がますます増えています。
利用するIoT機器にもよりますが、最近では非常に多くのデータを容易に生成することができようになっています。他方で、IoT機器が生成する膨大なデータを目的を達成できるように利用するには、高度なデータ解析技術が必要になります。
2019年のブラックホールの撮影でも、世界に分散して設置された電波望遠鏡から生成される観測データを日本の研究機関が中心になって「スパースモデリング」という高度な解析手法が活用されて話題になりました。
自社にそんな高度な解析ノウハウがないといった場合に支援してくれるサービスがこちらです。

サービス概要

「センサーデータ分析」では 
・IoTデータがたくさんあるが活用がわからない
・IoTデータから業務改善、新サービスを作りたい
といった課題の解決をサポートしてくれます。

電力メーター、工場に設置された各種センサーなど様々な装置・機器・商品に設置されたセンサーデータの分析などを幅広く支援してくれるサービスです。

サービスへのリンク

ご紹介した「センサーデータ分析」はこちらからより詳しい情報をご覧いただけます。


代表的なビッグデータに関する用語(BI)

IoT機器などによって膨大に取得できるようなデータや、高度な自社オリジナルな解析エンジンも、最後には人間に提示され「判断される」ことで有益な情報として認識されることが多いです。特にビジネスシーンでは、人間のこれまでの経験や、データになっていない情報も総合的に判断することがまだま多いのが現状です。このように、人間に加工されたデータが「情報」として提示される場合がBI、ビジネスインテリジェンスと呼ばれるシステムです。
ビッグデータは、その名前の通り、巨大なデータの集まりです。これを組織における課題解決といった目的に有益な情報に整理し、人間が判断できるように提示される必要があります。BI(Business Intelligence/ビジネスインテリジェンス)とは、企業が情報システムなどで蓄積しているデータを、業務や経営の意思決定に役立てるために分析し、加工することを意味しています。BIの特徴は、経営者や現場の担当者が、みずから情報システムにあるデータを抽出・分析し、有益な情報に加工することで、意思決定を迅速化することにあります。また、その有益な情報への加工には、しばしばデータの可視化が用いられるのも特徴的といえます。
尚、BIでは、提示された情報は「過去のデータ」を元に作成されたものである点には留意が必要です。過去のデータに基づいて意思決定を行うのはあくまでも使う側の人間なので、可視化がきれいに行われても、その情報の意味するところや、具体的な行動変容についてはさらに利用者に検討を要求されることもしばしばです。この点はBAとの違いでもあります。

用語へのリンク

ご紹介した「用語」はこちらからより詳しい情報をご覧いただけます。

BI(Business Intelligence/ビジネスインテリジェンス)

【英語】 BI: Business Intelligence

【読み】 ビーアイ

DX進め方

この特集に関連する用語

ここでご紹介したサービス事例等に関連する用語をご紹介します。是非、こちらもご参照ください。

用語へのリンク

ご紹介した「用語」や関連する「用語」はこちらからより詳しい情報をご覧いただけます。

可視化

【英語】 Visualization

【読み】 カシカ

データ解析

説明変数

【英語】 explanatory variable

【読み】 セツメイヘンスウ

データ解析

センサーデータ

【英語】 Sensor Data

【読み】 センサーデータ

データ解析

特徴度

【英語】 Text Feature

【読み】 トクチョウド

技術研究

特徴度解析

【英語】 Word Feature Analysis

【読み】 トクチョウドカイセキ

技術研究

目的変数

【英語】 response variable

【読み】 モクテキヘンスウ

データ解析


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