ダイエットその後
北川：先月、ダイエットネタを振っちゃったじゃないですか。体重計が届いたんですよ。ちゃんと毎日計量してるわけですよ。知りたくないですか？途中経過を。
小泉：知りたいです。ぱっと見、そんなに大きな変化はなさそうですが…
北川：去年の12／27に山王の人間ドッグで指摘されてから、1ヵ月ちょっと経ちました。何キロ減ったと思います?
小泉：ええと、たしか目標は2ヵ月で15キロでしたよね。うーん、5キロくらいかな？
北川：マイナス5.4キロ。
小泉：おおお！えらい！人は可視化されると強いですね。
北川：確かに、よく営業所で売り上げグラフが貼られているのとかも、しょうがないですね。
小泉：真面目な話はこれくらいにして、本日は、「ビッグデータの民主化」についてお話をうかがえればと思っているんですけれども。
北川：ビッグデータの民主化の話ですね！そういえば僕、前にグローバルピッグファームっていう養豚場の話しましたっけ？
小泉：してないです。
北川：じゃあ、その話をしましょう。しかし、最近、データ分析系の話ばっかりだね。インメモリの話はどこに行っちゃったんだ、と…(ブツブツ…
小泉：はい、こちらがグローバルピッグファームさんですね。↓
北川：SQL Serverの導入事例として登場してくれたお客さんなんですよ。
小泉：和豚もちぶた。
北川：おいしそうでしょう。詳しくは、このページを読んでいただければと思うのですが、ひとことでいうと、和豚もちぶたのおいしさを支える膨大なデータを、Excelフロントのシステムでがんがん活用するっていう話。
小泉：「おいしさを支える膨大なデータ」というのは、具体的にはどんなものなんですか？
北川：それはですね、僕は体重減らしたいんですけど、豚はある程度太ってくれないと困りますよね。
小泉：どうして「僕」と「豚」を比べますか？
北川：豚というのは、種付けから出荷までに10カ月かかります。この10カ月の間においしいお肉になっていただく必要がある！
小泉：おいしいお肉になっていただく…
北川：各個体の体重から、種付け、分娩、離乳などの情報がつまった生産データ。これが「おいしさを支える膨大なデータ」であり、今でいうと、ビッグデータということになります。このデータに対し、使い慣れたExcelを軸にしてデータマイニングを実行しました。そして、どんな育て方をすればおいしい豚として出荷されていくのか。それを見つけることができました、という話です。まさに現場でのデータ活用です。
小泉：ジャンパー着てるし、現場感あふれてます。データマイニングってどんなことやるんですか？
北川：たとえば、個々の豚の情報を把握し、枝肉として出荷された際の品質情報と結び付けていく。
小泉：枝肉というのは、セリが行われる時に出てくるあの肉の状態ですね。この個体の肉が、この枝肉として、これだけの値段がついた、となるわけですよね。
北川：枝肉は売られる前にランク付けされます。いろいろな規格やら基準やらに則って、格付けが行われる。つまり、個々の豚の情報がきちんと残っていれば、いい格付けをもらった個体がどのような生育状況にあったのかを振り返って確認することができる。
小泉：そのデータがたくさんたまって、分析すれば、おいしいお肉になっていただくパターンがつかめる。
北川：そのパターンを適用して、おいしいお肉ができれば、そのパターンが正しいということになります。
