【AI No.151】今更聞けない！非構造化データをサクッと解説

この記事では、非構造化データについてわかりやすく解説します。データ管理の基本を理解して、効率的にデータ活用するための参考にしてください。

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非構造化データとは？

非構造化データとは、特定の形式に整理されていない情報の集合であり、従来のデータベースに収められることが難しいデータのことを指します。テキストデータ、画像、音声などが例として挙げられます。これらのデータは一見して構造がなく、多くの分析技術を必要とします。

非構造化データの例として「ソーシャルメディアの投稿」が挙げられます。各投稿には文章、画像、動画、コメントなど多種多様な情報が含まれますが、これらは特定の枠組みに整理されていません。このようなデータを収集して分析することが求められます。


graph TD;  A[ソーシャルメディア] --> B[投稿]  B --> C[文章]  B --> D[画像]  B --> E[動画]  B --> F[コメント]  F --> G[分析技術の必要性]

この図は、ソーシャルメディアの投稿がどのように多種多様な情報を含み、それを解析するために高度な技術が必要であることを示しています。

別の例として「電子メール」があります。電子メールは件名、本文、添付ファイルなどから成り立っており、内容に一貫した形式がないため非構造化データとされます。


graph TD;  A[電子メール] --> B[件名]  A --> C[本文]  A --> D[添付ファイル]  D --> E[非一貫性のある形式]

この図からわかるように、電子メールは特定の枠組みがなく、情報が無秩序に構成されるため、非構造化データに分類されます。

非構造化データの概念は、ビッグデータ時代の到来に伴い、従来のデータベースでは収めきれない情報をどう扱うかが問われたことから生まれました。特に、企業や研究機関が大量の情報を有効に利用する必要が高まる中で、その分析と保存方法が重要視されました。


graph LR;  A[ビッグデータ] --> B[データ管理の必要性]  B --> C[非構造化データの概念]  C --> D[分析と保存方法の発展]

非構造化データの研究にはデータサイエンス分野の多くの学者が貢献しています。その中でも、特に著名な人物はジョン・ブレスリン博士で、非構造化データの管理手法の確立に貢献しました。博士はデータの自由な利用と管理を実現するための基盤技術を開発し、多くの企業や学術研究で活用されています。

非構造化データの登場は、インターネットの普及と情報技術の発展と共に促進されました。特に、2000年代に入り、企業が膨大なデータを効率的に扱うための新たな技術として発展しました。この背景には、ビッグデータの普及により、情報を迅速に分析し、価値を引き出す必要があったためです。

非構造化データは、一貫したフォーマットが存在しないため、多くの人がデータの収集と解析の方法で困惑することが多いです。特に、AIの学習データとして利用する際には、そのままの形式では利用できないため、整形処理が必要になります。

非構造化データは、テキスト、画像、動画などの多種多様な形式から成り立っており、特定の形式がない点が特徴です。データの内部構造が曖昧であるため、自然言語処理や画像認識技術が必要となります。


graph TD;  A[非構造化データ] --> B[テキスト]  A --> C[画像]  A --> D[動画]  D --> E[自然言語処理と画像認識技術]

非構造化データは、主に顧客分析やマーケティングなどで活用され、企業の意思決定に役立っています。

非構造化データは、SNSのユーザー投稿から顧客のニーズや傾向を分析するために用いられます。例えば、画像認識技術を用いて顧客の関心対象を可視化することができ、マーケティング戦略の改善に繋がります。


graph TD;  A[SNSデータ] --> B[ニーズ分析]  B --> C[マーケティング戦略改善]

また、非構造化データはカスタマーサポートの分野でも利用されます。顧客のフィードバックや問い合わせ内容を解析することで、改善が必要なサービス内容を特定し、顧客満足度を向上させます。


graph TD;  A[顧客フィードバック] --> B[内容解析]  B --> C[サービス改善]

非構造化データには、自然言語処理（NLP）技術が非常に有効です。NLPを活用することで、膨大なテキストデータの中から重要なキーワードを自動抽出し、情報の整理と迅速な意思決定に役立てることができます。

非構造化データの理解において、あわせて学ぶ必要があるAIに関連する5個のキーワードを挙げて、それぞれを簡単に説明します。

人間の言語をコンピュータが理解する技術で、主に文章の解析に用いられます。

データからパターンを学び、自動で予測や分類を行う技術です。

膨大なデータから有益な情報を抽出する技術で、企業の意思決定に活用されます。

膨大なデータの集合体で、企業活動や研究において分析が必要なデータのことです。

機械学習の一種で、多層ニューラルネットワークを用いた高精度な分析手法です。

非構造化データを理解することで、多様なデータから価値を引き出し、迅速な意思決定に役立てることが可能になります。この知識は、日常生活や仕事の中でより効率的なデータ活用をサポートします。