製造業におけるビッグデータ活用事例、新しい価値創出のプロセスをひも解く
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日本企業は、販売・財務データなど構造化データの活用は他国と比べても進んでいると言われる。その一方で、ソーシャルメディアからもたらされる非構造化データについては、米国はもちろん、中国にも後塵を拝しているのが実情だ。「日本企業が非構造化データの活用まで踏み込めれば、数多くの競争優位性やコスト削減効果が得られます」と語るのは、SAS Institute Japan（以下、SAS） ビジネス開発本部 IMAグループの山下克之氏だ。同氏は、ビッグデータを活用することで、大きな成功を収めている自動車メーカーの先進的な具体例などについて紹介した。
製造業で求められる2つのビッグデータ活用
ビジネス開発本部
IMAグループ
山下克之氏
まず1つは、既に蓄積されている構造化データだ。製造業では、基幹業務系や実行計画系で「ERP」「SCP」「CRM」などのシステム導入が一巡しており、これらの企業活動のデータは蓄積され続けている。
もう1つは、新しく登場した非構造化データだ。ツイッターやFacebookをはじめとするソーシャルメディア上で生成される情報や、テレマティクス情報、センサー情報などの多種大量のデータが該当する。中でもソーシャルメディアの声は消費行動にも大きな影響をおよぼすため、これらのCGM（一般消費者が生成するメディア）情報をキャッチアップし、製品開発や販売、サポートに活用することが重要になっている。
「ビッグデータといっても、インターネット・CGM情報や車載機器のセンサー情報などの新しいデータにだけ頼っていては解決できません。従来から自社が持っている市場情報や販売情報、原価情報とヒモづけることによって、新しい情報の価値が生まれてきます。構造化データと非構造化データ、この2種類のビッグデータをいかにうまく活用していくか。それが今後の製造業における課題となります。」（山下氏）
製造業がビッグデータを価値のある情報や知見へと転換するプロセス
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