ビッグデータとは？びっぐでーた
ビッグデータとは、量（Volume）、多様性（Variety）、生成速度（Velocity）の3Vで特徴づけられる、従来の関係データベースと定型処理では扱いきれない規模・種類のデータ群。正確性（Veracity）と価値（Value）を足して5Vとすることもある。分散処理基盤とデータレイクを前提に、貯めてから用途を決める点が従来のDWHと異なる。
最終更新：2026-10-06
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従来のデータ処理は、先にスキーマと集計軸を決めてから必要な項目だけを構造化して貯める前提だった。ログ・画像・センサ値のように形式が定まらないデータや秒単位で増え続けるデータはこの枠に収まらず、捨てるしかなかった。ストレージが安くなり分散処理基盤が普及したことで「先に全部貯めて後から用途を決める」ことが現実的になったのが出発点。応用情報ではデータレイク・NoSQL・匿名加工情報とセットで問われる。
具体例
Suicaの乗降記録は1件あたり数十バイトにすぎないが、数年分を集めると駅別・時間帯別の人流が推定でき、JR東日本はこれを統計データとして提供している。1件では意味を持たない記録が、量と粒度がそろうことで運行計画やダイヤ改正の判断材料に変わる。
試験での引っ掛け
「データ量が多いこと」だけを指すと誤り。非構造データを含む多様性と、蓄積を待たずに処理する生成速度への対応まで含む概念である。DWHとの違いも規模ではなく、先にスキーマを決めるか（DWH）貯めた後に決めるか（データレイク）にある。個人データを含む場合の匿名加工の要否は別論点。
関連用語
出た過去問
出典：平成30年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問75（IPA）
ビッグデータ分析の手法の一つであるデシジョンツリーを活用してマーケティング施策の判断に必要な事象を整理し、発生確率の精度を向上させた上で二つのマーケティング施策…
正解：施策b、利益増加額の期待値82億円
要点：デシジョンツリーは末端から期待値を戻して最良枝を選ぶ
後ろから期待値を計算する。施策bでは、確率0.3の枝で追加費用40億円を投じると0.4×150＋0.6×100－40＝80億円となり、追加しない場合の70億円を上回るので80億円を採る。よってbの期待値は0.3×80＋0.7×140－40＝122－40＝82億円である。同様に施策aは0.4×70＋0.6×120－30＝70億円となり、bのほうが大きい。
出典：令和元年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問74（IPA）
ビッグデータ分析の手法の一つであるデシジョンツリーを活用してマーケティング施策の判断に必要な事象を整理し、発生確率の精度を向上させた上で二つのマーケティング施策…
正解：b／82
要点：決定木は末端から期待値を遡り、途中の意思決定点では有利な枝を選ぶ
決定木は末端から遡って期待値を計算します。施策aは、確率0.4の枝で追加投資する場合の期待利益が70億円（追加しない場合の50億円より有利）、確率0.6の枝が120億円なので、0.4×70＋0.6×120＝100億円から初期費用30億円を引いて70億円です。施策bは、0.3の枝で追加投資する場合が80億円、0.7の枝が140億円なので、0.3×80＋0.7×140＝122億円から初期費用40億円を引いて82億円となり、bが有利です。
出典：平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問63（IPA）
ビッグデータを有効活用し、事業価値を生み出す役割を担う専門人材であるデータサイエンティストに求められるスキルセットを表の三つの領域と定義した。データサイエンス力…
正解：分析要件に応じ、決定木分析、ニューラルネットワークなどのモデリング手法の選択、モデルへのパラメタの設定、分析結果の評価ができる。
要点：データサイエンス力は統計・機械学習でモデルを選び評価する力
データサイエンス力は、統計学や機械学習といった情報科学の知識を使って、予測・検定・関係性の把握やデータの加工・可視化を行う力と定義されている。決定木分析やニューラルネットワークといったモデリング手法を選び、パラメタを設定し、結果を評価する能力はまさにこの領域に当たる。
出典：令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問63（IPA）
ビッグデータの利活用を促す取組の一つである情報銀行の説明はどれか。
正解：事業者が、個人との契約などに基づき個人情報を預託され、当該個人の指示又は指定した条件に基づき、データを他の事業者に提供できるようにする取組
要点：情報銀行は本人の指示に基づき預かった個人データを提供する
情報銀行は、本人との契約に基づいて個人情報を預かり、本人の指示や本人があらかじめ定めた条件に従って、そのデータを他の事業者へ提供する事業である。本人が自分のデータの流通先をコントロールできる点が特徴で、データの利活用と本人関与の両立をねらう仕組みである。
出典：令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問75（IPA）
ビッグデータ分析の手法の一つであるデシジョンツリーを活用してマーケティング施策の判断に必要な事象を整理し、発生確率の精度を向上させた上で二つのマーケティング施策…
正解：施策b、期待値82億円
要点：決定木は末端から期待値を求め、意思決定点では最大値を採る
枝の先に意思決定の分岐がある場合は、その時点で期待値の高いほうを選ぶものとして計算する。施策aは追加投資の枝が70、他方が120で、0.4×70＋0.6×120－30＝70となる。施策bは追加投資の枝が80、他方が140で、0.3×80＋0.7×140－40＝82となり、施策bが有利である。
出典・参考
公式シラバスの3 技術要素 ＞ 5. データベース応用 ＞ (1) データベースの応用に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。