用語集

「Apache Hadoop(アパッチ ハドゥープ)」とは、 ビッグデータを複数のマシンに分散して処理できる、オープンソースのプラットフォームである。

「Apache Spark(アパッチ スパーク)」は、ビッグデータを複数のマシンに分散して高速に処理できる、オープンソースの分散処理プラットフォームである。

「ERP(Enterprise Resource Planning)」とは、企業における資源(人材、資金、設備、資材、情報など)を一元的に管理し、経営を支援するための手法。その手法のために利用される業務横断型ソフトウェアパッケージは、「ERPパッケージ」「統合基幹業務システム」「統合業務パッケージ」などと呼ばれている。

ETLとは「Extract」「Transform」「Load」の略で、さまざまな場所(販売管理システム/顧客管理システムなど)に別々に存在している雑種多様なデータを抽出し、利用しやすいようにデータを再編集した後に、データウェアハウス(DWH)のような情報倉庫に出力する処理を指す。

IoT(Internet of Things)とは、従来インターネットに接続されていなかったさまざまなモノ(センサーデバイス、デジタルデバイス、工業機械、駆動装置、建物、車など)が、ネットワークを通じてサーバやクラウドサービスに接続されることで、相互情報交換や遠隔制御できる仕組みを指す。

「iPaaS(integration Platform as a Service)」とは「サービスとしての統合プラットフォーム」を意味し、ソリューションとして提供される。さまざまなハードウェアやミドルウェアについての煩雑な管理を大幅に軽減でき、クラウドとオンプレミスのサービスを簡単に統合して展開することが可能となる。

LPWAの規格の一種。LoRAという規格名は、「長距離」を意味する「Long Range」に由来し、少ない出力で最大8km程度という長い距離での通信を実現する。

「LPWA」とは、「Low Power＝省電力」＋「Wide Area=広域エリア」を意味しており、少ない消費電力で、km単位の距離で広範囲に通信できる無線通信技術の総称である。

「MapReduce（マップリデュース）」とは、大規模なデータを分散処理するためのプログラミングモデル。 分割されたデータの断片に加工を施し必要な情報を抽出するMap処理と、Mapで抽出した情報を束ねて処理結果を得るReduce処理の2段階に分けてデータ処理を行う。

LPWA性能を持ったLTEの規格。IoTで使うことを前提に、既存のLTEを拡張し、LTEより簡単に低速と低電力化を実現する。

「NoSQL(ノーエスキューエル)」とは、膨大なデータ量を高速かつ動的に整理し分析する、非リレーショナルな分散データベースシステムである。スケーラビリティ、可用性、耐障害性において、従来のRDB(リレーショナルデータベース)を凌駕するデータベースとしてNoSQLが、注目を集めている。

「R」を用いることで、クロス集計や回帰分析、クラスター分析、シミュレーションなどの基本的な統計分析が可能となる。またオープンソースとしてだけでなく、パッケージを導入することで最新の分析手法を実行することもできる。

「RFM分析」とは、Recency、Frequency、Monetaryという3つの指標で顧客を並べ替え、グループ化した顧客の性質を明らかにする顧客分析の手法のひとつ。

「RPA(Robotic Process Automation)」とは、「ホワイトカラー業務の自動化/効率化を行う取り組み」を意味する。主に、バックオフィスにおけるホワイトカラー業務(人が端末上で行う定型作業)について代行やサポートを行う機能を提供する。

「SIGFOX」(シグフォックス)とは、LPWA技術を利用したグローバルIoTネットワーク。「低価格」「低消費電力」「長距離伝送」を特長としている。

データ間の相関関係を発見する場合に用いられる、データマイニングの手法のひとつ。

アナリティクスとは「データの中に意味のあるパターンを見出し伝えること」を指す包括的かつ多面的な分野。ある目的のために、さまざまな分析手法やソフトウェアベースのアルゴリズムを駆使しながら、データに潜んでいる特定のパターンや相関関係などの知見を抽出することを意味する。

データをストレージではなく、メインメモリ上に格納するよう設計されたデータベース。また、そのようなデータベースを構築・運用できるデータベース管理システム（DBMS）。「メインメモリデータベース(MMDB)」とも言う。

ウェアラブルデバイスとは、手首/腕/頭など体の一部に装着して使用するコンピュータデバイスの総称を指す。

「クラウド・コンピューティング」とは、データを、パソコンや携帯端末ではなく、インターネット上に保存する使い方やサービス。

クラスター分析 (Cluster analysis)とは、異なる性質のものが混ざりあっている集合体から互いに似たものを集めてグループ(Cluster)を作ることで対象を分析する手法。客観的な基準に従った科学的な分類が可能となるため、マーケティングリサーチなどでよく用いられる。

Web サイトやオンライン・ショップにおける訪問者のアクセス・ログである。Web サイトやオンライン・ショップにアクセスした訪問者が、どのような順番に従ってWebサイト内を移動したのかという一連の履歴がわかる。来訪者はリンクをクリックしてサイト内を移動するため、「クリックの流れ」とも呼ばれる。

2～3種類の情報に限定してデータの分析や集計を行なう手法。縦軸と横軸に項目を割り振り、特定の項目の相互関係を明らかにすることができる。

コネクテッドカー(Connected Car)とは、「ICT端末を搭載し、車両状態や周囲道路状況などのさまざまなデータをセンサーにより取得し、ネットワークを介して集積/分析することで、新たな価値を生み出す自動車」を意味する。次世代の車として人を目的地へ運ぶ以上の価値を提供することが期待されている。

「コレスポンデンス分析」（Correspondence Analysis）とは、類似した項目を明らかにするため、各項目を数値化する分析手法である。

商品やサービスを構成する要素の最適な組み合わせを探るために多変量解析を用いた分析方法。

「サイバーフィジカルシステム」とは、現実世界(フィジカル空間)での膨大な観測データなどの情報をサイバー空間で数値化し定量的に分析することで、より高度な社会を実現するために「社会システム効率化」「新産業創出」「知的生産性向上」などを目指すサービスおよびシステム。

「サポートベクターマシン（SVM：Support Vector Machine）」は、 画像・音声などの情報データから、意味を持つ対象を選別して取り出すパターン認識手法のひとつ。

シンギュラリティ（Technological Singularity：技術的特異点）とは、未来研究において、過去の歴史から今後の人類の技術開発の推測して得られる未来の正確かつ信頼できる限界点を指す。

スマートシティとは、「ICTやIoTなどの先端技術を用いて、基礎インフラと生活インフラサービスを効率的に管理/運営し、環境に配慮しながら人々の生活の質を高め、継続的な経済発展を目的とした新しい都市」を指す。街全体の電力エネルギーの有効利用を図り、生活インフラなどを無駄なく効率的に管理できるもので、省資源化を徹底した環境配慮型都市もしくは地域を目指す。

スマートスピーカー(Smart Speaker)とは、対話型の音声操作に対応したAIアシスタント機能を持つワイヤレススピーカーを指す。

スマートファクトリー(Smart Factory)とは、「工場全体の効率的な稼働を実現することで最大の利益を生み出す環境を整えた工場」を意味する。

「テキストマイニング」とは、自然言語解析などの手法を用いて、大量のテキストデータから付加価値の高い「知見」を探し出す技術である。人間が使用する一般的な文章データについて、文章を単語レベルに分割し解析することで「有益な情報」や「傾向」を取り出すことを目的とする。

「ディープラーニング(Deep Learning：深層学習）」とは、コンピュータによる機械学習の1種であり、人間の脳の階層構造をコンピュータで再現しようと言うアイデアに基づいた「ニューラルネットワーク」を改良し、画像や音声などの認識や、自動運転などの複雑な判断を可能にする。

「デシル分析（Decile Analytics）」とは、購買履歴データをもとに全顧客の購入金額を高い順に10等分し、各ランクの購入比率や売上高構成比などの有益な情報を得るための分析手法。

「デジタルトランスフォーメーション」(DX：Digital transformation)とは、「AIやIoTなどのICTを用いてビジネスや社会システムの基盤についてデジタルを前提とした仕組みに作り替える取り組み」を意味する。「ITの浸透により、企業/産業の事業活動や都市運営などを変革し、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させる」などの概念である。

「データインテグレーション」とは「データ統合」を意味し、「さまざまなデータソースからデータを統合して、意思決定に必要となる情報を得るためのシステムプロセスとビジネスプロセスの組み合わせ」を意味する。

「データウェアハウス(DWH：Data WareHouse)」とは、ビジネスインテリジェンスに活用するための「データ倉庫」を意味し、目的別かつ時系列に編成/統合され、削除や更新されないデータ集合体(データベースシステム)を指す。

「データサイエンス」とは情報学の一種であり、データを重視する学問である。

データマイニング(Data Mining)とは、収集した大量のデータセット(ビッグデータ)に対して、各種データ解析技法(統計学/パターン認識技術/AI技術など)を駆使することにより、そこに潜む「相関関係」「規則性」「傾向」などの「価値のある有用な知見」を見つけ出すための手法を意味する。

データを蓄積する仕組みの構築や運用、データ構造の可視化やデータの意味管理などを行いながらデータを適切に管理することで、データの信頼性・整合性を確保すること。

データ・プレパレーションとは「分析に必要とされるさまざまな非定型データを収集/整形し、迅速な分析開始のためのサポートを行う機能」を意味する。データ・プレパレーションを直訳すると「データの準備」であり、さまざまなデータソースから大量のデータを取得し、次のデータ分析ステップのための準備を行うことを指す。

「ドローン(Drone)」とは、人間のパイロットを搭乗させずに遠隔操縦や自律制御によって飛行する航空機の総称。単に無人航空機のことを指すこともあるが、無線飛行機(ラジコン飛行機)と区別して、特に、自律飛行機能を有している機体を指して使われる。

脳機能の特性を表現することを目指した数学モデルである。人工ニューラルネットワークとも言う。

「BI(Business Intelligence)」とは、経営戦略などのビジネス上の意思決定をサポートするために、企業内に分散蓄積されている多様なデータを収集し、統合的に分析し活用するための手法。意思決定支援システム「DSS(Decision Support System)」の1つに該当するものとされている。

「ビッグデータ(Big Data)」とは、一般的なソフトウェアの能力を超えたサイズのデータ集合であり、従来のデータベース管理システムでは「記録」「保管」「管理」「解析」などの処理が難しいほどの巨大で複雑なデータ群。「インターネット普及」「コンピュータの処理速度」「クラウド技術向上」などに伴い、日々大量に生成され溢れている大容量デジタルデータを指す。

18世紀のイギリスの数学者であるトーマス・ベイズによって示された条件付き確率に関して成り立つ定理に基づく理論。

「ボット(BOT)」とは、人間がコンピュータを操作して行う処理について、人間に代わって特定の命令に従って自動的に実行するアプリケーションプログラムを意味する。主にインターネットにおいて単純な繰り返しタスクを自動で実行するプログラムを指し、ボットによるタスク実行速度は人間が手動で行う場合に比べて遥かに高速に実行される。

マーケティングとは「自社の商品(サービス)が良く売れる仕組みを作り出す活動」を意味する。マーケティング活動として「顧客理解」「商品開発」「販売促進戦略(広告宣伝)」「効果検証」までの一連のプロセスについて統合的に計画して管理実行を行う。

「マーケティングオートメーション（Marketing Automation：MA）」とは、デジタルマーケティングのプロセスの一部を自動化するソリューションプラットフォームである。

「リアルタイムデータ処理」とは、すべてのデータをストレージに格納して処理していた従来手法に代わり、ビッグデータをリアルタイムで処理するための手法。「ストリームデータ処理技術」「複合イベント処理技術」「インメモリデータ処理技術」などの技術を利用することで、データをリアルタイム分析できる処理基盤が普及してきている。

「ロジスティック回帰分析」とは多変量解析の一種。線形回帰分析が量的変数を予測するのに対して、ロジスティック回帰分析は質的確率を予測する。「キャンペーン反応率」「特定商品の普及率」などマーケティングの現場で活用されるほか、「土砂災害発生危険基準線の確率」を求めたり、理学療法現場でも活用される。

ロボット(Robot)は、人の代わりに何等かの作業を自律的に行う装置もしくは機械のことで、人間をはじめとする動物の動きを基本に動作する。「産業用ロボット」「サービスロボット」「アミューズメントロボット」「コンピュータプログラム」などに大別される。

「主成分分析」とは、ビッグデータをはじめとした多変量データを統合し新たな総合指標を作り出し、多くの変数にウェイトをつけて少数の合成変数を作る統計手法である。ビッグデータ分析の現場などにおいて、多変量の情報をできるだけ損なわずに低次元空間に縮約する。多変量データを二次元や三次元データに縮約することで、データ全体の視覚化が可能となり、データのもつ情報を解釈しやすくなる。

「人工知能(AI:Artificial Intelligence)」についての厳密な定義については、人工知能研究者/研究機関などのそれぞれの思想や考え方により、解釈や認識にずれが存在するため定まっていない部分がある。一般的には「人工的に作られた人間のような知能」などと定義される。

分析者が質問項目間の因果関係について仮説をたて、複数の構成概念間の関係を検証する統計的手法。

観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的仮説検定の手法のひとつ。

データを異なるグループに分ける際に、まだ分類されていない新しいデータがどちらのグループに入るのかを判別するための基準を得るための分類の手法。

「回帰分析」とは、2つの変数から相関関係や因果関係を導き出すために、一方の変数から将来的な値を予測するための予測式（回帰直線）を求める手法。

「回帰直線」とは、最小二乗法によって求められる2組のデータにおける中心的な分布傾向を表す直線。

多変量解析の手法のひとつであり、多変量データに潜む共通因子を探り出す。

「多変量解析」とは複数の変数に関するデータをもとに、変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称である。多変量解析の入門編ともいえる基本的な事例としては、性別や年齢などの属性プロフィールデータや、特定の商品やサービスに対しての認知度や理解度、好意度などの関係性を統計的に分析する手法がある。

「機械学習(Machine Learning)」とは、人間が学習する基本的な仕組みをコンピュータで再現し実現する技術の総称を指す。機械学習では、学習ベースとなる大量のサンプルデータを入力値として用いて、繰り返し解析を行うことで、データから有用な「規則」「ルール」「知識表現」「判断基準」などを抽出し機械学習モデルを構築していく。

樹木状のモデルを使って要因を分析しその分析結果から境界線を探して予測を行う、データマイニングの手法のひとつ。

「画像認識(Image Recognition)」とは、パターン認識技術の一種であり、画像データから、オブジェクト(文字/顔など)や、対象物の特徴(形状、寸法、数、明暗、色など)を抽出/分析/識別して認識検出する手法。

文字どおり、畳み込み(コンボリューション)を加えたニューラルネットワークの一種。個々のニューロンが視覚野と対応するような形で配置されており、画像や動画認識に広く使われる。

2つないし2つ以上の変量の間で、一方の変量が変化すると他方もそれに応じて変化する相関関係を統計的に分析する分析手法である。

一方の値が変化すれば、他方の値も変化するという、2つの値の関連性を指す。

自動運転車は、電子制御と自動運転装置を使用して、人間の手を介さずに出発地から目的地まで走行できる機能を有する。車両に搭載されたレーダー/カメラなどのセンサー類と、GPS(全地球測位システム)などを利用して、周囲の状況を把握して車両の走行制御を行う。

多変量解析のひとつであり、あるデータをほかの複数のデータによって予測する分析手法である。

「非構造化データ」とは、企業の基幹システムに保管されている構造化データに対し、日常業務で増える電子文書や紙文書、写真、動画、音声、Webコンテンツなど構造化されていないデータを指す。

「音声認識(Speech Recognition)」とは、人の音声(会話)をコンピュータに認識させることで、「話し言葉をテキストデータに変換」あるいは「音声の特徴を捉えて声を出している人を識別」などを行う機能を指す。音声認識技術は、生活の一部として一般的に普及してきている。