ガートナー 国内ビッグデータへの取り組み
「幻滅期」に突入したビッグデータ、しかし国内企業の取り組みは継続
ガートナー ジャパンは、従業員数500人以上のユーザー企業のITリーダーを対象に、ビッグデータへの取り組みに関する調査を実施し、その結果を発表した。
ガートナー ジャパンは2016年10月に、「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2016年」を発表した。この中で「ビッグデータ」はハイプ・サイクルのピークを越えて「幻滅期」の底へと向かう状況にあり、ビッグデータへの期待は小さくなり、取り組みを進める企業が若干減少するだろうと予測していた。
「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2016年」（出典：ガートナー）
しかし、別途、従業員数500人以上の国内ユーザー企業のITリーダーを対象に、ビッグデータへの取り組みに関する調査を実施したところ、67.2％（前年調査比1.6％増）の日本企業が、ビッグデータに向けた活動を既に進めていることが明らかとなった。
企業におけるビッグデータ活用の最終目的を達成するためには？
日本企業のビッグデータへの取り組み状況（出典：ガートナー）
企業におけるビッグデータ活用の最終目的は、テクノロジーそのものを導入することでも、膨大なデータを集めることでもなく、売上拡大や顧客関係の改善といったビジネス上の成果を出すことにある。そして、この最終目的を達成するためには、解決すべき課題や改善すべきテーマを最初に特定することが必要となり、従来IT部門が取り組んできたようなゴールと方法論が比較的明白なプロジェクトとは大きく異なる。実際、ビッグデータの活用に取り組み始めた企業の中には、「何を分析すれば、ビジネス上の成果が生まれるのか？」について悩んでいるケースが多く見られるという。
同調査で、「ビジネス部門には、データ活用で解決できる課題や新しいアイデアが多く埋もれていると思うか」を聞いたところ、72.8％の企業が「はい」と回答。しかし、実際にビジネス部門との対話に着手し始めている企業は19％にすぎず、40％の企業は「1年以内に対話を始める」見込みであるとしている。
ビジネス部門に課題やアイデアは眠っている（出典：ガートナー）
アナリストの視点
今回の調査結果を受け、ガートナー リサーチ部門 バイスプレジデントの鈴木雅喜氏は次のようにコメントを寄せている。「ビッグデータへの期待値は以前と比べて落ち着いてきたものの、デジタル化やIoTに取り組んでいく上でビッグデータに関する活動が必要であることを企業が認識し、引き続き取り組んでいることが明らかとなった。また、1年先および3年先にビッグデータから得られる価値として、『過去の知見』よりも『将来の予測』『判断の自動化』『ビジネスプロセスの自動化』が大きくなると考える企業が多いことも分かった。データ活用の幅が3年以内に『将来の予測』『判断の自動化』『ビジネスプロセスの自動化』へと実際に広がっていくとは考えにくいものの、企業が目指す方向性は定まりつつあることが、今回の調査から明らかとなった」。
ビッグデータのコンセプトの下、「量」「速度」「複雑性」の面で分析可能なデータの幅が広がっているという。加えて、データの重要な活用方法として、いかに「将来の予測」を進めるか、いかにアルゴリズムを適用し「判断の自動化」や「ビジネスプロセスの自動化」を進めるかという点が、今後さらに重要になると、ガートナーは予測する。
また、鈴木氏は次のような見解を示している。「ガートナーでは、デジタルビジネスが進化する中で、今後、アルゴリズムビジネスが広がっていくとみている。アルゴリズムビジネスにおいては、データ分析の結果に基づいたアルゴリズム（パラメータから解を得るためのロジック）によって、『判断の自動化』と『ビジネスプロセスの自動化』を可能とし、新たなビジネス価値を生み出していく。今回の調査結果は、アルゴリズムビジネスへの期待値が既に高まっていることを示唆している。ガートナーは、ビッグデータへの期待値が調整局面にあるとみているが、今回の調査結果から、日本企業のビッグデータに向けた取り組みは引き続き、着実に進行しつつあることが明らかとなった。ユーザー企業は、デジタルビジネスやIoTのシナリオの中でビッグデータの意義を捉え、活動をさらに進めていくべきである。ビジネス部門との協業から課題やテーマを把握し、『過去の知見』のみではなく『将来の予測』『判断の自動化』『ビジネスプロセスの自動化』を進めることも視野に、アイデアの探索と試行を、デジタル化を見据えた企業戦略の下で進めることが重要だ」（鈴木氏）。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
市場動向（製造IT）
製造業向けITツール／サービスに関する市場動向、実態調査、セキュリティインシデントなど、製造業におけるIT活用の“今”をお届けします。
この記事の著者
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社 Green AI] AIで脱炭素計画を最適化、初年度からエネルギーコストとCO2を削減する方法 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 「ペロブスカイト太陽電池」の普及戦略が公表 政府が目指すコスト・導入量のロードマップを解説 -
市場調査・トレンド
[スマートジャパン編集部] 導入が加速する再エネ・系統向け蓄電システム コスト・収益性の現状分析 -
技術文書・技術解説
[スマートジャパン編集部] いまさら聞けない「ペロブスカイト太陽電池」の基礎知識と政策動向 -
技術文書・技術解説
[スマートジャパン編集部] 「ペロブスカイト太陽電池」の開発動向、日本の投資戦略やコスト目標の見通しは？
関連記事
こんなメディアも見られています
TechFactoryに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
特集
- マテリアルズ・インフォマティクスの動向調査
- 研究・開発職のデジタル活用調査
- 設計・解析業務におけるAI活用
- 3Dプリンタ利用動向調査
- CAD利用動向調査
- つながる工場の現状と課題
- 製造業におけるAI開発および活用の実態
- 設計・製造現場における品質管理
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：フィジカルAIが生み出す新たな「設計思想」――電子版2026年8月号
-
2
半導体装置メーカー 業績まとめ【2027年3月期第1四半期】
-
3
新入社員に読んで欲しい鉄鋼材料の基礎知識まとめ（Part4）
-
4
一時は時価総額トヨタ超え キオクシア2026年度の動向
-
5
微細配線間の絶縁劣化をどう捉える？ 先端パッケージ評価の最前線
-
6
新入社員に読んで欲しい鉄鋼材料の基礎知識まとめ（Part1）
-
7
EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版：2026年上半期の半導体業界を振り返る――電子版2026年7月号
-
8
新入社員に読んで欲しい鉄鋼材料の基礎知識まとめ（Part3）
-
9
CADツールの見直しは本当に必要？ 切り替えの理由と効果を7つの質問で検証
-
10
新入社員に読んで欲しい鉄鋼材料の基礎知識まとめ（Part2）
TechFactory SNS
@techfactory_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechFactoryをフォロー