非構造化データ
非構造化データ
非構造化データとは？
今日のデジタル時代において、組織は顧客とのやり取り、ソーシャルメディア活動、オンライン取引、センサーやデータ分析など、様々なソースから必要不可欠なデータを生成している。このデータは構造化データと非構造化データに分類される。構造化データとは、あらかじめ定義された方法で整理され、簡単に検索・分析できるデータを指す。一方、非構造化データは、あらかじめ定義されたフォーマットやスキーマを持たず、検索や分析が容易ではありません。
非構造化データの例
非構造化データには、テキスト、画像、音声ファイル、動画ファイル、ソーシャルメディアへの投稿、センサーデータなど、さまざまな形式がある。このようなデータは一般的に整理されておらず、特定の構造やスキーマを必要とするため、分析が難しくなります。 このような課題にもかかわらず、非構造化データは事業運営において重要な役割を果たしている。組織はこのようなデータを収集することで、洞察を得たり、ビジネス・インテリジェンスを得たり、情報に基づいた意思決定を行ったり、ビジネス・プロセスを改善したりしている。例えば、ソーシャルメディアから収集した顧客からのフィードバックは、組織が製品やサービスを改善するのに役立ち、センサーデータは機器の故障を予測し、ダウンタイムを防ぐのに役立つ。
検索性と使いやすさ
構造化されたデータは一般的に検索や活用が容易であるのに対し、非構造化データは検索や分析を行う前に処理が必要となる。非構造化データを分析することで、特定のユースケースに基づいた新しいツールの作成と分析が可能になる。これらのプログラムは一般的に機械学習技術を使用して学習する。構造化データ分析には機械知能が使われているかもしれないが、膨大な量の非構造化データを管理し、非構造化データの多様性を実現するには、機械知能が必要だった。数年前、研究者はデータ検索にキーワード検索ツールを使い、データに関する基本的な情報を見つけることができた。Eディスカバリーもその一例である。しかし、非構造化データは急速に増加しており、ユーザーの行動からも学習できるアナリティクスが必要とされている。
非構造化データ分析の課題
しかし、課題は非構造化データを効果的に分析することにある。ビジネス・ユーザーにとって残念なことに、従来のリレーショナル・データベースやデータ管理ツールは、非構造化データを分析するようには設計されていない。例えば、ユーザーが様々な角度から撮影した靴の写真を集めて似たような靴を検索する場合、画像の生のピクセル値から純粋に靴のスタイル、サイズ、色などを理解することは不可能であるため、リレーショナルデータベースでは不可能である。したがって、非構造化データから洞察を引き出すには、自然言語処理や機械学習などの専門的なソフトウェアや技術が必要になる。
NLPとMLと非構造化データ
自然言語処理（NLP）は人工知能（AI）の一分野であり、コンピュータと人間の言語との相互作用を扱う。コンピュータが人間の言葉を理解し、解釈し、生成することを可能にする。NLP技術は、顧客のレビュー、電子メール、ソーシャルメディアへの投稿などの非構造化データを分析し、顧客の感情、嗜好、行動に関する洞察を得る。 機械学習は、非構造化データを分析するもう一つの専門技術である。これはAIの一種で、コンピュータが明示的にプログラムされることなく、どこかに保存されている非構造化データから学習することを可能にする。機械学習アルゴリズムは、非構造化データの大規模なデータセットで訓練され、パターンを特定して予測を行う。例えば、機械学習は画像や動画をその内容に基づいて分類したり、センサーのデータに基づいて機器の故障を予測したりする。
ベクトル・データベース
そこで役立つのがベクトル・データベースだ。ベクトル・データベースは、画像、動画、テキスト、音声ファイル、その他の非構造化データを、キーワードやタグ（ユーザーやキュレーターが手作業で入力することが多い）ではなく、その内容から検索するのに役立つ。強力な機械学習モデルと組み合わせることで、ベクトルデータベースはセマンティック検索や推薦システムに革命を起こすことができる。 非構造化データのユビキタス化が進むにつれて、そのようなデータを理解するために訓練された機械学習モデルが着実に増加している。word2vecは、ニューラルネットワークを使用して単語の関連付けを学習する自然言語処理（NLP）アルゴリズムであり、初期の例としてよく知られている。word2vecモデルは、単一の単語（英語だけでなく、さまざまな言語）を浮動小数点値またはベクトルのリストに変換することができます。モデルの学習方法により、互いに近いベクトルは類似した単語を表すため、埋め込みベクトルと呼ばれる。
まとめ
ベクトルデータベースが役に立つのはこのような場合だ。ベクトルデータベースは、画像、動画、テキスト、音声ファイル、その他の非構造化データを、キーワードやタグ（ユーザーやキュレーターが手動で入力することが多い）ではなく、その内容から検索するのに役立つ。強力な機械学習モデルと組み合わせることで、ベクトルデータベースはセマンティック検索や推薦システムに革命を起こすことができる。 結論として、非構造化データは組織にとって課題と機会の両方をもたらす。非構造化データは、構造化データよりも分析が難しい反面、組織が十分な情報に基づいた意思決定を行い、業務を改善するのに役立つ貴重な洞察を含んでいる。さらに、ベクトル・データベース、自然言語処理、機械学習などの専門的なソフトウェアやテクニックを使えば、組織は非構造化データ分析の力を引き出し、今日のデータ主導の世界で競争力を得ることができる。