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なぜ「データと対話」しなければならないか(その3)

検索の「品質」は企業の命運すら左右する!

2014年8月21日(木)

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 本コラムの以前の回「ビッグデータが変えた『知識よりもデータが偉い?』 」では、それがどういうことか、何を意味するのか、明快な回答を出しきれませんでした。記事中の「知識と情報の違いをどう捉えるか」の項では、情報検索と知識検索の違いにまでは踏み込みませんでした。

 とは言え今日、単なる情報検索ならウェブと一部の専門検索エンジンでできますし、知識検索なら辞書やWikipediaのような百科事典的サイト、また、特定の目的に沿って問題解決の手順や処方箋に近い知識の記述を求めるならば人力検索サイトに頼る方法がある(まだ回答がなければ質問を投げておくこともできる!)ということを、情報リテラシーのある人なら皆知っています。

 お盆の時期に、戦争と平和、国民主権と民主主義(経済奴隷でないことも含む)について考えながら、ふと気づきました。2010年以降のビッグデータの時代に、知識よりデータが偉いのは当たり前である、と。

 上に記した知識検索の方法により、既に知られている知識や問題解決方法は容易に素早く手に入るようになりました。言い換えれば、既存の知識は前世紀に比べてはるかに安く、多くの場合「無料」で入手できるようになりました。しかし、未知の知識、問題解決方法、その前提としての現状把握、その原因分析(なぜこんな数字になったのか?など)について言えば、生データを適切なツールを通して解析し、試行錯誤(データと対話!)を繰り返さねばなりません。その分析能力には、属人性や能力差が存在し続けます。

 ビッグデータ活用のためにコストをかける大きな理由は、そこに前人未踏の新発見、問題解決のための新知識の創造、そして、それらの業務化による競争力確保ができるという期待、見込みがあるからです。流通した途端にタダ同然となる既存知識と違って、未知の、まだ囲い込み可能な新知識は百万倍もの価値があるでしょう。それを生み出せる源泉こそが生データ。だから「データの方が(既存)知識より偉い」のです。

 知識発見のためには、データを適切なツールによって眺めて絞り込み、構造化・再編成し、再び不足データ、関連データを補充してから絞り込む、といったデータとの対話が必須です。すなわち、データと対話することがインテリジェンスの発見、新知識の創造プロセスの勘所、本質であり、極めて重要なのであります。ちなみに、アライドアーキテクツ社とメタデータ社が8月15日に共同発表した「ソーシャルアナライザー」は、データとの対話をスムーズに支援する機能を備えており、適切な検索式セットをコンサルティングして提供するオプションメニューを持つサービスです。

 目的志向、問題解決志向で、データ収集の上流段階からその吟味、加工、構造化、見える化、そして、人の頭脳による分析に至るまで「データと対話」し、「洞察」→「仮説発見(着想)」→「検証」→…というサイクルを繰り返し、必要に応じて前工程へとフィードバックをかける。これなくしては、無駄に大量データを購入させられたり、見当違いのデータをモニタリングし続けることになります。いくら洞察を得たくとも、低品質なデータのままでは「無い袖は振れない」状態にとどまってしまいます。

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「なぜ「データと対話」しなければならないか(その3)」の著者

野村 直之

野村 直之(のむら・なおゆき)

メタデータ株式会社社長

NEC、MIT人工知能研究所、ジャストシステム等を経てメタデータを創業。ビッグデータ分析、ソーシャル活用、機微情報の匿名化ソリューションなどを提供中

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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名和 利男 サイバーディフェンス研究所上級分析官