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この2013年、「ヘイズ（霞）」は多くの都市住民にとって最も気になる流行語のひとつとなりました。東京では、建設現場の作業停止、バスの運行停止、工場の操業停止など、政府がさまざまな汚染物質の排出を減らすための対策を講じなければならないほどでした。
霞」の敵はどこから？ビッグデータ時代の到来は、生活環境の最も重要な要素である「空気の質」をより正確に把握し、判断することにつながるため、その発生源を突き止めることができるかもしれません。
未来のビッグデータの価値の核心は予測にある」。CSU情報科学技術学部長の李維平氏は、CSU先端技術研究所で行われている科学研究を紹介。"大きなデータベースを構築し、そこから規則性を見出すために、行き当たりばったりに見えるデータもあるのです"マイクロソフト社との協力によるこの科学的研究プロジェクトは、一旦規則性が見つかれば、政府による霞んだ天候の管理に科学的根拠を提供することが期待されます。
「このような作業はすべてビッグデータに基づいてのみ可能であり、どんなに高度なモデルであっても、膨大なデータが入ってこなければ良い結果を得ることはできません」。と、気象庁気象業務センターのシニアエンジニア、唐乾洪氏。
ビッグデータの時代において、データとは単に人々がインターネット上に書き込む情報を意味するものではありません。世界中の産業機器や自動車、電力メーターには無数のデジタルセンサーが搭載され、位置や温度、湿度、さらには空気中の化学物質の変化に関する情報を随時測定し、送信しています。
マイクロソフトは、既存のモニタリングステーションや市内の様々なデータソースから提供された大気質データに基づいて、データマイニングと機械学習技術を適用してビッグデータを最大限に活用し、モニタリング情報と対応する結果との間の暗黙のマッピングを作成することで、微小粒子状物質に関する情報を含む都市の大気質データをリアルタイムで推論することができます。
ビッグデータ時代の気象サービスはどうなる？唐乾洪は、目に見える未来において、地理情報と社会経済データを組み込んだ気象サービスによって、例えば、この突風は入り口の看板の上を吹き抜けるのか、目の前の高速交差点は雨が降っているのか、鉄砲水は発生するのか、など、いつでもどこでも何が起こるかわからないことを知ることができるようになると考えています。
多くの場合、ビッグデータは足元に存在しているのですが、そのことに気づいていないのです。
世界のデータ量は1年半ごとに驚異的なスピードで倍増しており、世界のデジタル化は急速に進んでいます。実際、ビッグデータ分析アプリケーションは、都市交通から大気質、建築設計から映画製作まで、生活のあらゆる側面に浸透しています。ビッグデータは人々の生活をどのように変えたのでしょうか？そこで、マイクロソフト・リサーチ社長のピーター・リー氏、マイクロソフト・リサーチ・アジア社長のサイモン・フン氏、マイクロソフト・グローバル上級副社長のイジェン・ズー氏にインタビューし、ビッグデータの謎に迫りました。
デジタルビジネス時代：ビッグデータと機械学習とは？この技術のビジネス応用の展望は？
ホン・シャオウェン：よく例を挙げるのですが、例えばあなたのお母さんが明日東京に遊びに来るとします。しかし、あなたはその日の午後に会議があり、3時か4時になるとコンピューターは自動的にEメールから便名を取り出し、航空会社のウェブサイトに行くと、その便は遅れており、7時まで到着しないと告げます。また、交通状況に応じて、いつどのような方法で出発を知らせるかを決めてくれます。タクシーで何分かかるか、地下鉄で何分かかるか、あるいはソーシャルネットワークで近くの友人を探して運転してもらうこともできます。
このような自動化はすべて可能ですが、現在ではそのようなシステムやサービスがないため、数分おきに見るしかなく、時間の無駄であり、多くの場合許可されていません。このようなことは、実はビッグデータと機械学習の症状であり、電子メールのデータ、地図のデータ、飛行機のデータ、交通機関のデータなど、さまざまな種類のデータを必要とします。ビッグデータはただ大きいだけでなく、多様で統合されているのです。
ビッグデータは、新聞や雑誌の記事をどれだけの人が実際に読んでいるか、その記事を読んだ人の感想はどうか、誰に転送されたのか、といった別の意味でも活用されています。昔は、こういったことはアンケートを取らないとわからなかったかもしれませんが、今はインターネットを通じて、より身近なものになりました。収集されたビッグデータが断片的で煩雑である場合、どのようにそれらを見るのですか？これにはデータの可視化が必要で、これは管理者にとって非常に重要です。マネジャーは、ある決定を下す際に、ある地域で人々がこのことにどのように反応するのかを見たいのです。
ビッグデータと機械学習は、あらゆる産業で同じような用途があります。
DIGITAL BUSINESS AGE：ビッグデータとクラウド・コンピューティングは表裏一体であり、クラウド・コンピューティングがビッグデータ時代を支えていると言われています。しかし、ビッグデータとクラウド・コンピューティングが実際に軌道に乗ったり、消費者に普及したりする際に直面する障害や課題にはどのようなものがあるのでしょうか？
周易鎮：実際、一般ユーザーはビッグデータとクラウド・コンピューティングがもたらす多くの利点やメリットをすでに享受しています。例えば、ウィンドウズ・フォンでテキストを入力するとき、前の単語を入力すると、次の単語や語彙のプロンプトが表示されます。あるいは、携帯電話やPCでメールを送受信する際のスパムフィルタリング。これらはすべて、ビッグデータと機械学習を統合して実現する技術です。
似たようなアプリケーションはどこにでもありますし、無視されているほど多くの場所に存在しているかもしれません。
もうひとつの典型的な例がクラウドです。例えば、携帯電話の写真をクラウドに保存しておけば、携帯電話をなくして新しいものを買ったとしても、またクラウドから写真をダウンロードすることができます。
Digital Business Times：ウェアラブル端末は「人体のモノのインターネット」のようなもので、センシング技術によってユーザーの体温や血圧、心拍数などのデータを検知することができ、こうした個人の身体データベースは非常に価値があります。では、マイクロソフトがウェアラブル端末で今後最も大きなチャンスを得るのは、ハードウェア端末、クラウド、ソフトウェアのどこになるのでしょうか？
ピーター・リー：3つの分野すべてですが、私が最も期待しているのはクラウドです。なぜクラウドかというと、クラウド・コンピューティング環境には多くのデータ、多くのコンピューティング・パワーがあり、機械学習機能を使えば、非常に高度なインテリジェント製品を示すことができるからです。例えば、クラウドから過去1年間に十分な運動をしたかどうかを見たり、食事が健康的かどうかを判断したり、医師に情報を提供したりすることができます。これらにはすべて、非常に優れたクラウド・アーキテクチャーが必要です。
