非構造化データとは？ - 定義から構造化データとの違い・活用における課題などについて解説 -
近年、あらゆるビジネスシーンでデータの活用が増えてきました。その中で注目されているデータの一つが、非構造化データです。画像データやテキストデータなど、世の中には幅広い非構造化データが存在しており、有効活用する道を模索すればビジネス革新やそれに必要な示唆をもたらすかもしれません。
また、構造化データとの違いや、非構造データを活用する際の課題を理解すると、より非構造化データを活用できるでしょう。
そこでこの記事では、非構造化の意味や活用における課題などについて詳しく解説します。
非構造化データとは
ここでは、非構造化データの基礎知識として、以下の3つを解説します。
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- 非構造化データの意味
- 構造化データの意味
- 非構造化データが必要とされる背景
それでは、一つずつ解説していきます。
非構造化データの意味
基礎知識の1つ目は、非構造化データの意味です。非構造化データは、構造が明確に決まっていないデータを意味します。後述の「構造化データ」の対義語です。非構造化データはデータベース化できず、検索や集計などに不向きなデータです。
ただ、非構造化データはデータ単体で意味をもつ上に、量や発生頻度が多いという特徴もあります。
構造化データの意味
基礎知識の2つ目は、構造化データの意味です。構造化データは、ExcelやCSV形式などのように、行と列をもって、事前定義した構造に整形されたデータを意味します。データが整形されているため更新や検索などが容易で、データ解析や分析に適したデータ構造です。
非構造化データが必要とされる背景
基礎知識の3つ目は、非構造化データが必要とされる背景です。DXやIoTなど、現在のビジネスシーンではビッグデータの活用が求められている機会が増えてきています。
しかし、ビッグデータの中には、非構造化データが数多く存在しています。また、非構造化データの中には日々の業務やビジネストレンドに関連するデータも多いため、ビジネスシーンで非構造化データを使いこなす重要性が高まっているのです。
関連記事：ビジネスを変えるデータ活用とは？- データがもたらす利益や成功事例を解説
非構造化データの例
ここでは、非構造化データの例として、以下の4つを解説します。
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- 画像データ
- 音声データ
- テキストデータ
- センサーデータ
それでは、一つずつ解説していきます。
画像データ
1つ目は、画像データです。デジカメ画像や3D画像など、画像データは身近に数多く存在しています。代表的な非構造化データの一つといえるでしょう。最近では、AI技術の発達に伴い、顔認証や商品判別などより幅広い用途で活用されるようになってきました。また、動画データも画像データの一種です。
音声データ
2つ目は、音声データです。AIスピーカーの普及や音声認識技術の進歩を受けて音声入力が一般化してきたことを背景に、音声データの利用が拡大してきているのです。
例えば、コールセンターでのやり取りを、音声データとテキストデータの形で自動保存することで、記録や分析の効率を向上させている事例があります。また、音声データから、相手の感情や機械の異常を検知するシステムも普及してきています。
テキストデータ
3つ目は、テキストデータです。短文のSNS投稿から長文の記事まで、インターネット上にはさまざまな種類のテキストデータが豊富に存在しています。また、クチコミ内容によるイメージ調査や議事録自動作成、自動翻訳など、テキストデータを活用するシーンも、数多く存在します。
センサーデータ
4つ目は、センサーデータです。IoT技術やセンサー技術の進歩に伴い、非構造化データとしてセンサーデータが活用される事例が増えてきました。センサーデータを活用している事例を、以下に3つ表にまとめます。
表1：センサーデータを活用している事例
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工場 |
湿度などをセンサーで計測して、トラブルを予測する。 |
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ヘルスケア |
心拍数などを計測して、ストレスや病気の予兆を察知する。 |
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自動運転 |
車間距離などをセンサーで計測して、速度を調整する。 |
構造化データと非構造化データの違いを比較
ここでは、構造化データと非構造化データの比較として、以下の2つを解説します。
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- 非構造化データと構造化データの比較表
- 半構造化データ
それでは、一つずつ解説していきます。
非構造化データと構造化データの比較表
1つ目は、非構造化データと構造化データの比較表です。それぞれのメリットとデメリットを、以下の通り表にまとめます。
表2：非構造化データと構造化データの比較表
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非構造化データ |
構造化データ |
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定量的か定性的か |
一般的に定性的データ |
一般的に定量的データ |
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データ・モデル変更の柔軟性 |
一般的に柔軟性大 |
一般的に柔軟性少 |
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使用可能なデータ形式 |
幅広いデータ形式 |
特定のデータ形式のみ |
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使用するデータベース |
NoSQLデータベース |
SQLベースのリレーショナルデータベース |
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検索のしやすさ |
一般的に困難 |
一般的に簡単 |
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分析のしやすさ |
一般的に困難 |
一般的に簡単 |
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データの保存場所 |
データレイク |
データウェアハウス |
関連記事：データの代表的な収集方法を解説！どのようなデータを収集・管理してどう活用すればいい？
半構造化データ
2つ目は、半構造化データです。半構造化データは、フレキシブルな構造を持たせた「非構造化データ」を意味します。半構造化データの代表的な例は、以下の2つです。
表3：半構造化データの代表的な例
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JSONデータ （JavaScript Object Notation） |
JavaScriptの書き方をベースにしたデータ定義方法にて記述されたデータを意味する。 |
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XMLデータ （Extensible Markup Language） |
独自に決めたタグ名を使えるマークアップ言語である、XMLにて記述されたデータを意味する。 |
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HTMLデータ （Hyper Text Markup Language） |
Webページを記述するためのマークアップ言語である、HTMLにて記述されたデータを意味する。 |
半構造化データはある程度構造が決まっており、整理すれば構造化データに変換できるものもあります。また、普通の「非構造化データ」よりも、効率的にデータの検索・分析を行えることもメリットです。
非構造化データ活用における課題
ここでは、非構造化データ活用における課題として、以下の4つを解説します。
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- そのままでは活用が困難
- データ容量の大きさ
- 検索・更新の効率性
- セキュリティ確保
それでは、一つずつ解説していきます。
関連記事：データ活用は今や当たり前に！メリットや課題・ビジネスで実施した事例を解説
そのままでは活用が困難
課題の1つ目は、そのままでは活用が困難であることです。非構造化データには構造定義がないため、そのままでは処理が困難です。
それでも、非構造化データを活用するには、以下のポイントを押さえる必要があります。
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- データ自体の意味
- 構造化データへの変換
- データの加工（不要データ削除、単位統一など）
関連記事：データ基盤とは何か？基礎知識から必要とされる理由・構築の流れ・ツールの設定について解説
データ容量の大きさ
課題の2つ目は、データ容量の大きさです。非構造化データは構造化データよりもデータ容量が大きくなりがちな上に、それぞれのデータで用途が異なります。容量が大きなデータを適切に管理するには、以下のポイントを押さえるとよいでしょう。
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- データ管理ルールの設定と社内への展開
- 大規模ストレージの用意
検索・更新の効率性
課題の3つ目は、検索・更新の効率性です。非構造化データは構造化データよりもデータベース上で扱うことが困難であるため、ファイルのボリュームが増えると、検索や更新、蓄積の難易度が高まります。
非構造化データを扱うには、以下のポイントを把握できるようにすることがポイントです。
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- ファイルがどこに存在するか
- 最新のファイルはどれか
- 誰がファイルのどこを更新したか
セキュリティ確保
課題の4つ目は、セキュリティ確保です。非構造化データは、構造化データよりもファイルの作成や編集が容易です。また、非構造化データの中には、機密情報や個人情報が含まれることも少なくありません。
そのため、非構造化データを扱う際には、セキュリティ対策やガバナンスを行うことが求められるのです。
まとめ
現在のビジネスシーンにおいては、データ活用の重要性がますます増大しています。非構造データには構造定義がないため、そのままでは処理が困難である上に、データ容量が大きくなりがちで検索・更新も困難になりがちです。
ただ、非構造データはデータ単体で意味をもつ上に、量や発生頻度も多いことはメリットです。また、非構造化データをビジネスに活かすことで、新規事業立案や顧客体験のアップデートに資する知見を得られる可能性があります。そのため、自社のビジネスにおいて、非構造化データを活用できないか、検討してみてはいかがでしょうか。