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第1部 特集 ICTがもたらす世界規模でのパラダイムシフト
第1節 様々な価値を生み出すビッグデータ

(4) ビッグデータの実態把握に向けて

ビッグデータのライフサイクルは、生成の後、流通、蓄積、分析可能化といった過程を経て、実際に分析・活用に供することとなるが、その過程で多くのデータが消滅したり死蔵されたりするものと考えられる。よって、実際に分析・活用されているデータは、生成されたデータの中のごく一部に過ぎないと考えられる。

本来であれば、ライフサイクルの各段階におけるビッグデータ量を計測できることが望ましいが、世界的にもビッグデータの計測スキームは確立されていないことから、今回の調査でも昨年と同様、以下のマクロ・ミクロの2つの手法に分けて、データ量や発現効果の推計を試行した(図表3-1-1-12)。なお、今後、計測手法等のさらなる精緻化を図っていく予定である。

図表3-1-1-12 ビッグデータ分析のスキーム図
(出典)総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに関する調査研究」(平成25年)
ア データ流通量等の計測(マクロ調査)

データ流通量の計測では、上記のライフサイクルのうち、どの程度の量のビッグデータが流通されているのかについて、公表データや企業アンケート調査データ等を用いつつ、定量的な計測を行った。併せて、データ流通量と経済成長の関係性について分析を行った。

イ ビッグデータの活用による発現効果の計測(ミクロ調査)

ビッグデータの活用による発現効果の計測では、上記のライフサイクルのうち、実際にどのデータがどの業務で活用され、どの程度の効果を得ているのか、実際にビッグデータを活用する企業等が公表するデータや企業等へのヒアリング・アンケート等を行った。その結果に基づき、ビッグデータの活用パターン及び効果発現メカニズムを業種ごとに整理するとともに、得られたデータに基づいて発現効果の推計を実施した。

続く本節第2項においてはマクロ調査、本節第3項においてはミクロ調査について、それぞれの計測手法の詳細及び結果について記載する5、6



5 マクロ調査、ミクロ調査ともに、時間的制約やデータの入手状況等の事情により、全業種を網羅した調査の実施に困難が伴ったため、調査の一部では、対象業種を限定している。今後、計測方法等の見直しを行いつつ、調査範囲を拡げていく予定である。

6 マクロ調査及びミクロ調査の実施に当たっては、九州大学大学院経済学研究院 篠﨑彰彦教授、情報セキュリティ大学院大学 廣松毅教授及び神奈川大学経済学部 飯塚信夫教授に助言をいただいた。

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