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ビッグデータとモノづくり~モノづくりにおけるビッグデータの活用

データサイエンス入門コースモノづくりにおいても、ビッグデータは大きな活用チャンスがあります。たとえば工程や製品にセンサーを設置すれば、より精細かつリアルタイムな工程情報や製品の稼働データを収集・分析することができます。これらの情報を通し、より的確な工程や製品の改善を進めたり、あるいは有効なサービス提供につなげたりすることができるようになります。

このモノづくりにおけるビッグデータ活用においても、成果につなげていく活動をするためには3つのポイントがあると言われています。一つは解決すべき課題を明確にし、その課題に対して適切な分析の計画を進められること。もう一つはシステム技術を駆使し、課題にあったデータオペレーションを行えること。そしてもう一つは、統計手法の知識や力量を持って、実際の分析の準備・計画や分析結果の解釈・検証を的確に行えることです。

まず初めに考えるべきは「解決すべき課題」です。まず活動のねらい、目的をはっきりとさせます。この課題に応じて、どのような取り組みをすべきなのかを明確にするのです。この辺りは、一般的に行われている問題解決や課題達成、改善活動などの取り組みにも通じる部分ですので、詳細な説明は必要ないかと思います。

次に出てくるのは「ICT、システム技術」です。ICTとはInformation and Communication Technologyの略で、情報通信技術のことです。“IT技術”と言った方が、通りが良いかもしれません。ビッグデータのような大量で、しかも常に更新されていくようなデータの場合、ICT技術なしでは収集や蓄積、管理をしていくことは困難です。近年ではBI(Business Intelligence)ツールが高度に発達してきており、工程に設置されたセンサーから収集した情報をデータベースに格納し、またダッシュボードなどの機能を用いて状況を閲覧することができるようにもなってきています。ただ、どのような形にせよ、それを扱える人材・スキルを含めてインフラとして整備する必要がありますので、一朝一夕に準備できるものではないのが難しいところです。

そして最後が「統計手法」です。データを分析するという事は、ただ単に手法を知っていればよいという訳ではありません。もしそれだけの話なら、簡単にシステムに代替されてしまいます。そうならないのは、そこに人間としての判断力が求められるためです。ビッグデータとは、文字通り、多種多様かつ大量のデータの集合体です。それらを単純に分析ツールに投入しても、その量に応じた大量の分析データが出てきてしまうだけです。そこには本来の目的に必要な情報だけでなく、不必要な情報も出てきます。また、コンピューターは数値同士の相関関係を導き出すことはできますが、それらが意味のあるものなのか、あるいは偶然の産物なのか、また単なる相関なのか因果関係にもとづくものなのか、は判断してくれません。まさに玉石混交、といった状況になってしまうのです。しかし、実際に問題解決に役立てていくには、データを取捨選択し、組み合わせを考え、分析手法を意識して使いこなし、そこから得られる意味を見極めていく必要があります。そのためには、統計手法、しかもビッグデータの解析に適した手法をきちんと理解し、分析に関する豊かな経験・知見を持った人材が必要になります。
 

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