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）の三つのVで特徴づけられる、従来の仕組みでは扱いきれない規模と性質を持つデータ群。正確性（Veracity）と価値（Value）を加えて五つのVと説明されることもある。構造化されていないデータを含み、たまるそばから処理する必要がある点が従来のデータベースとの違いになる。
最終更新：2026-10-07
この語が出る過去問を解く →背景
センサーやスマートフォン、決済端末が常時記録を吐くようになり、1件ずつは意味を持たない記録が莫大な量でたまるようになった。これを全部関係データベースへ入れて集計する前提では、費用も処理時間も見合わない。分けて並列に処理する基盤と、構造が揃っていないまま扱える仕組みが要る——その必要から生まれた括りである。
具体例
交通系ICカードの乗降記録を数年分ためて時間帯別・区間別の人流を推定し、ダイヤ改正やバス路線の見直しの根拠にする使い方が代表例。処理側ではApache HadoopやSpark、クラウドのAmazon S3とBigQueryのように、大量のデータを分散して置き並列に集計する道具立てが使われる。
試験での引っ掛け
「データ量が多いこと」だけを指すと考えるのは誤りで、非構造データを含む多様性と、リアルタイムに近い生成速度への対応まで含む概念である。また個人に結び付くデータを分析へ回すには、個人情報保護法の匿名加工情報・仮名加工情報の要件を満たす必要がある点も併せて問われる。
関連用語
出た過去問
出典：平成30年度 春期 高度試験 午前Ⅰ 問9（IPA）
ビッグデータの基盤技術として利用されるNoSQLに分類されるデータベースはどれか。
正解：様々な形式のデータを一つのキーに対応付けて管理するキーバリュー型データベース
要点：NoSQLの代表がキーバリュー型データベース
NoSQLは関係データベースの表形式にとらわれないデータベースの総称で、キーバリュー型、カラム指向型、ドキュメント型、グラフ型などに分類される。中でもキーバリュー型は、一つのキーに対して任意の形式の値を対応付けて格納する最も単純な構造で、スケールアウトしやすくビッグデータ基盤で広く使われている。
出典：令和4年度 春期 高度試験 午前Ⅰ 問9（IPA）
ビッグデータの利用におけるデータマイニングを説明したものはどれか。
正解：蓄積されたデータを分析し、単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出すこと
要点：データマイニングは大量データから未知の規則性を掘り出す
データマイニングは、大量に蓄積されたデータを統計的手法や機械学習で分析し、あらかじめ想定していなかった規則性や相関を掘り起こす技術である。条件を指定して該当データを取り出す通常の検索と違い、分析する側が知らなかった知見を見つけ出す点に特徴がある。併売されやすい商品の組合せを見つけるバスケット分析などが代表例である。
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。