“Jubatus（ユバタス）（NTT）”とは

NTTがベンチャー企業のPFI（プリファードインフラストラクチャー）と共同開発したビッグデータ解析用ソフトウェアで、2011年10月に誰もが利用できるオープンソースとして公開されています。

ツイッターの「つぶやき」すべてを監視し分類・整理する機能があります。このソフトウェアには以下のような特徴があるようです。

（1）蓄積されたビッグデータをバッチ処理でなく逐次処理しながらリアルタイムに解析する点

（2）分散処理により高価なスーパーコンピュータを利用する必要がなくしかも機械学習できるようにしている点

ビッグデータ解析ソフトとして、オープンソースの「Hadoop（※）」が知られていますが、上記の特徴はHadoopとの違いになっているようです。

※ 大規模データの分散処理（注：無共有型）を支えるソフトウェアフレームワークで、Javaで記述されています。

NTTでは、2014年１月より、グループ会社のNTTソフトウェアを通じてJubatusの商用サポート体制を提供しているようです。ビッグデータ解析の応用事例を広げて行こうとしています。

関連サイトに、例えば、http://research.preferred.jp/2011/10/jubatus/があります。

“人流分析”とは

カメラやセンサーなどを利用して、商業施設やイベント会場などにおける人の流れを測定し、その数や混雑度、動線などを把握する手法です。商業施設のレイアウトやデザインの改良、マーケティング、防災面など、その活用が進みつつあるようです。

人の流れを把握する手法として、（1）カメラと画像認識技術とを組み合わたもの、（2）レーダー型のセンサーを利用するもの、（3）無線発信機とスマートフォンを組み合わせたもの、などが存在するようです。

従来、商業施設のにぎわいは入場者数の把握程度だったようですが、人流分析を利用すると、スポット毎や通路毎の詳細なにぎわい、人の流れの方向などが正確に把握できます。このような情報を商業施設のデザインなどに利用する動きが登場しているようです。

また、展示会における来場者の流れを分析しマーケティングへ応用するようなことも検討されているようです。上記（1）のカメラと画像認識を組み合わせた分析を利用すると、来場者の性別や年齢層がある程度把握できるため、製品とそれに関心を抱く人との関係などを把握してマーケティングに生かすようなことも考えられているようです。なお、この場合、プライバシーの配慮から、カメラの映像は残さず、統計的なデータのみを残すような使い方がされているようです。

さらには、防災面への活用として、人が多く集まるような場所での人流をリアルタイムに監視し、流入する基準値を超えた場合に、流入を規制するようなものも考えられているようです。

今後、人流分析をビジネスや防災、その他に活かそうとする動きが活発化していきそうです。

“回転すし総合管理システム（あきんどスシロー）”とは

回転寿司チェーンの「あきんどスシロー（※1）」が、2012年に導入を開始した、コンベア上へ提供する寿司ネタの種類や量を来店客の滞在時間対応に予測するシステムです。

※1 1975年、大阪市に創業。2013年9月現在で全国362店舗を運営しているようです。2011年より回転寿司の売り上げ日本一を続けているようです。

ビッグデータの活用は、流通業、製造業、農業など色々な分野で行われつつありますが、飲食業においても需要予測などにおいて行われているようです。

回転寿司チェーンの「あきんどスシロー」は、以前より蓄積していた膨大な寿司ネタの販売データ、いわゆるビッグデータを、効果的に分析しコンベア上へ提供する寿司ネタの需要を来店客対応に予測する『回転すし総合管理システム』を2012年に導入したようです。具体的には、コンベア上に流す寿司ネタやその量を、当該客の1分経過後、さらに15分経過後に予測するようです。

この予測に基づいて店舗を営業したところ、鮮度管理のために一定時間注文されなかった場合（例えば、”まぐろ”の場合、コンベアに載せられてから距離にして350m以上そのままであった場合）に廃棄される量が、導入前の約1/4に削減したとのことです。

導入に至った背景として、かねてより、(1) RFIDの導入により毎年10億件以上のデータが収集できていたものを何とかうまく活用したい、また、(2)コンベア上に載せられるネタのなかで一定時間以上そのままで廃棄となるものを何とか減らしたい、と思っていた中で、ビッグデータ分析ツール（プラットフォーム）の「QlikView」（※2）との出会いがあったようです。店長のノウハウと組み合わせることにより、上記の「回転すし総合管理システム」を作り上げるに至ったとのことです。

※2 販売元は「ソフトバンク・テクノロジー」です。

“ビッグデータ”とは

意味からすると「膨大なデータ」ということですが、その定義はまだ固まっていないようです。

単に、データ量が大きいということではなく利用価値があるものをビッグデータと呼ぶようです。専門家の間では、「企業の経営や事業、人々の生活に役立つ知恵を導きだすためのデータ」というような解釈が定着しつつあるようです。

米大手調査会社のIDC（International Data Corporation）は、以下の3つの条件のうちいずれかひとつが満たされるとビッグデータと言えると提唱しているようです。

(1) 100テラ（注: テラは10の12乗）バイト以上の規模で収集・蓄積されたデータ

IDCの試算では、2012年のデータ量は全世界で2.8ゼタバイト（注：ゼタは10の21乗。ギガ→テラ→ペタ→エクサ→ゼタ→ヨタと3乗ずつ増えます。）で、2020年には40ゼタバイトに増加するとのことです。

(2) 高速に収集・処理されたデータ           

交通事故時のデータ収集のように瞬時に収集して分析されるようなものもビッグデータの要因と位置付けられています。

(3) 毎年1.6倍以上のペースで増え続けるデータ

新たな情報が急速に増えていくことも利用価値を高めることからビッグデータの要因として位置づけられています。

ビッグデータが注目されるようになったのは、収集されるデータ量が増えたということだけでなく、それらを処理・蓄積できるIT（情報技術）が手ごろな価格で整いつつあることが要因となっているようです。