日本企業のビッグ・データへの取り組みに関する調査（従業員数500人以上のユーザー企業のITリーダー対象） 

ガートナー ジャパンは、日本企業のビッグ・データへの取り組みに関する調査結果を発表しました。

従業員数500人以上のユーザー企業のITリーダーを対象にした本調査の結果、67.2%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になりました (図1参照)。日本におけるビッグ・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ます。ガートナーでは、ビッグ・データへの期待が小さくなり、取り組みを進める企業が若干減少すると予測していましたが (図1の点線部)、実際には2015年の65.6%から1.6ポイントの微増となりました。

企業がビッグ・データの活用を進める最終的な目的は、テクノロジを導入することではなく、ビッグ・データを集めることでもなく、ビジネス上の成果 (例えば、売り上げや利益の増大、顧客関係の改善) を生み出すことです。これまで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異なり、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になります。こうした背景から、実際にビッグ・データの活用に取り組み始めた企業では、「実際に何を分析すれば、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受けられます。

また、「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」との問いには、72.8%の企業が「はい」と回答しました (図2参照)。しかしながら、ビジネス部門との対話を進めているのは19%にすぎず、4割に上る企業は1年以内に対話を始める見込みであることが明らかとなりました。


調査手法

2016年2月に実施した本調査は、IT部門の中でも特にITインフラストラクチャにかかわるマネージャーに向けたアンケート調査を通して、日本における企業・組織のさまざまなITのニーズや課題を分析することを目的としたものです。回答者としては、日本全国の従業員数500人以上のITユーザー企業に勤務し、ITインフラストラクチャにかかわる企画や製品、ソリューション、に対して決裁権がある／関与している、もしくはITインフラストラクチャの戦略に関与している役職を想定しています。有効回答数は515件で、回答企業の従業員数規模別の内訳は、2,000人以上が259社、1,000～1,999人が99社、500～999人が157社でした。

定義

ビッグ・データ
データの量、処理速度、種類や処理方法の多様性と複雑性において、これまでとは異なる、コスト効果が高く革新的な情報処理プロセスを必要とするデータである。その活用目的は、経営や業務に向けて、より有効かつ迅速な洞察および意思決定を得ることにある。

アルゴリズム・ビジネス
ガートナーはアルゴリズム・ビジネスを、工業化された数理的なアルゴリズム群を複合的に用い、「判断の自動化」や「プロセスの自動化」により競合上の差別化をもたらすもの、と定義している。アルゴリズムでは、社内のデータのみならず、公開されているデータ、パートナーのデータを複合的に使用できる。アルゴリズムを活用するためにAPIが公開されている場合には、誰もが繰り返し使用することができる。

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