[中島洋の特別対談]

【特別対談企画】ビッグデータをいかにビジネスに生かすか 最先端をいくテラデータの目指す先は

2011年3月7日(月)

膨大な情報を処理する時代だ。企業のあらゆる活動がデータとして生成されるだけでなく、インターネットを通じてさまざまな情報がデータとして取り込まれて保管される。これらのデータは、ただ保管するのではなく、整理し加工処理することで高い価値のある知識や情報が組成され、さらには経営の質、ビジネスの質を飛躍的に高める。テラデータは膨大なデータを保管、情報処理するシステムとしてすでに30年の実績があるが、時代は、同社が照準を合わせた状況になりつつある。日本テラデータ、吉川幸彦社長に聞いた。(本文中敬称略)(聞き手は中島洋MM総研所長)。

吉川幸彦氏
吉川 幸彦氏
日本テラデータ株式会社 代表取締役社長
1976年日本NCR入社。89年から92年まで米国本社ジャパン・マーケティング担当マネジャー。経営企画室長、コンピュータ製品企画部長等を経て、2003年からテラデータ事業本部にて、産業ソリューション事業部長、通信ソリューション事業部長、パートナー営業統括部長等の役職を務める。06年執行役員テラデータ事業本部長、07年常務執行役員、07年9月に日本テラデータの設立と共に代表取締役社長に就任。現在に至る。


吉川幸彦氏
中島 洋氏
MM総研所長
1973年、日本経済新聞社入社。産業部で24年にわたり、ハイテク分野、総合商社、企業経営問題などを担当。1988年から編集委員。この間、日経マグロウヒル社に出向し、日経コンピュータ、日経パソコンの創刊に参加し1997~2002年慶応義塾大学教授。現在、MM総研所長、国際大学教授、首都圏ソフトウェア協同組合理事長、全国ソフトウェア協同組合連合会会長等を兼務。


データは「テラ」から「ペタ」の時代へ
ビジネスインテリジェンスをさらに進化させる

中島:米国のテラデータ社が事業を開始したのが1979年。まだ「メガバイト」が驚きをもって迎えられた時代でしたね。「テラバイト」の時代が来ると30年も前から待ち受けていた。

吉川: 最先端の当社の製品では、テラどころか、ペタになっています。テラの1000倍のペタの単位でもすでに3ケタのデータ量を扱うお客様も出始めています。当社では「ビッグデータ」と呼びますが、データは膨大になって来た。SNSやTwitter、ICタグの普及などデータ量が飛躍的に増え、さらに拍車がかかっています。

中島:データ量が増加すると、その蓄積、検索、加工処理も複雑になりますね。

吉川: まるごと全部のデータを取り扱うだけでなく、データをパーティション化して、処理する領域を絞り込んで効率よく扱えるようにもします。

中島:日経新聞の記者をしていたころ、NCRがテラデータを買収して事業部門にした、という記事を書きました。その頃から、どうやって膨大な情報処理するのか不思議でしたね。

吉川: それがTeradataデータベースの基本構造であり、特徴でもある超並列処理の仕組みです。最新の当社のサーバーでは、1つのチップに6つのコアがあり、このチップが1つのノードに2つ入っている。そのノードを複数つないで、超並列で効率的に稼働させる仕組みを作っています。この「シェアード・ナッシング」という技術は、どこにもボトルネックが発生しません。

中島:NCRとテラデータは2007年にそれぞれの得意分野に事業をフォーカスするという事で、戦略的に分離、独立しましたね。日本テラデータのフォーカスする事業はどういう内容ですか。

吉川: エンタープライズ・データウェアハウス、つまり企業の「情報倉庫」として、さまざまな業種で活用されています。あらゆるデータを統合、一元化して、すべての人がいろいろな視点から加工処理し、意思決定に使って行く。たとえば顧客の購買履歴が大量にデータとして収集されてくると、類型の似た他の顧客の履歴を参照しながら、次にどういう購買行動に出るか推定ができるようになる。仮説を立てて検証する、というようなマーケティングの分野では大きな威力を発揮しています。

中島:具体的にはどういう企業での事例がありますか。

吉川: オークションサイトのeBayでは、500人ものマーケッターが「仮説—検証」の作業で使っているそうです。単なる分析ではなく、購買者が次にどういう行動に出るかを正確に予測して、スムーズに誘導するサービスに役立てている。リアルタイムに現在の購買者の行動に応じてアクションを起こす、ということで、高度なマーケティングの仕組みが構築されています。

中島:迅速な意思決定に役立てる、という点ではまさしくビジネスインテリジェンス(BI)ですね。米国のCIAは世界中から膨大なデータを収集して分析し、政府の対外的活動を複数の候補の中から最適な選択ができるように提示します。これが「インテリジェンス」の代表的な例ですが、この仕組みをビジネス分野で作るとなると、膨大な情報を収集し、的確に分析する仕組みが必要になるわけですね。

吉川: そうですね、しかもこのビッグデータをトップから現場のビジネスピープルまで、それぞれの視点で活用できる。テラデータの提唱する「アクティブ・エンタープライズ・インテリジェンス(AEI)」という考え方です。収集は1つのデータにつき1回で済み、これを多数の人間が何度でもさまざまな角度で利用できる。

日本でも高まる情報活用への意欲
最新の技術も取り入れ、活用ニーズに応える

中島:最近は、日本企業でも「意思決定支援」への投資の意欲が高まってきています。ただ、こういうシステムはトップの理解がないと、なかなか普及は難しくないですか。

吉川: 従来の日本企業では、各部門が独自に情報を利用する仕組みを作って「部分最適」を追求してきた傾向が強いですね。しかし、他の部門との連携ができず、データの活用率は40%程度と言われています。エンタープライズ・データウェアハウスでのデータ活用率80%と比べると非常にもったいない。「全体最適」の視点で再構築しなければならないのですが、それにはトップの理解、決断が不可欠ですね。そこが難しかったのですが、情報システムについて積極的に活用しようという経営者も増えて来ました。「全体最適」の観点から、データの使い方を見直す。私どもも、その意義についてコンサルティングしながら営業活動をしています。

中島:日本テラデータの役割はコンサルティング営業が中心になりますか。

吉川:業界ごとにデータの活用方法を、お客様のビジネスで最も効果が出るようコンサルティングしています。それを実現する当社のサーバーとTeradataデータベース、ツールに加えサードパーティの製品を紹介し、実際のTeradataシステムの構築、さらにシステムの維持管理などを受け持ちます。

中島:超並列によるビッグデータの保管、高速加工処理の技術は分かったのですが、SSDなど、ストレージ装置そのものも技術革新は急ですね。

吉川: ビッグデータをリアルタイムで利用したいというニーズは増えているので、SSDの利用分野は着実に増加すると思います。ただ、HDDの処理性能でも十分だという分野もまだたくさんありますから、そういう分野は価格の安いHDDで、高速処理が必要なところはSSDとハイブリッドの使い方になるだろうと思っています。

中島:技術革新は本当に速いですね。これからもデータの活用提案を通じて、日本企業の競争力向上に尽力して欲しいと思います。今日は有難うございました。

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