繰り返すウェーブ 重なるウェーブ
2026.10.19
Big Data今見ている波形(ウェーブ)には何らかの周期性がないでしょうか? 複数の波形を重ねると背景の構造がみえてこないでしょうか? 時刻(24時間)や週(7日間)、月(30日間)、年(12ヶ月間)など、時間の流れを分析軸にすると、その波形から繰り返される一定のパターンがみえてくることがあります。
例えば、記事接触データを時間帯ごとに分析すると、スイーツの新商品に関する記事は、ほかのカテゴリーに比べ、朝や昼よりも夜遅い時間帯に読まれていることが判明しました。
分析軸が同じであれば、異なるデータソースから取ってきた波形であっても、同じグラフ上で重ねて分析することもできます。「婚活」という言葉を検索した人の年齢分布と、人口動態統計の初婚、再婚年齢の波形を重ねたら、「婚活」の波形が「初婚」と「再婚」の波形の間にきれいに収まるのです。博報堂の入社前研修では、アイデアを構造的に整理・俯瞰するKJ法を学ぶのが伝統ですが、異なるデータソースの波形同士を重ねることは、さしずめグラフ上でKJ法を行っていくようなものだといえるでしょう。

「生活者発想の手口」とは?
近年、社会と生活のデジタル化が進むなかで「生活者発想」を実践するには、Long Data / Thick Data / Big Dataという3つの生活者データをもとにした生活者洞察が有効です。本コーナーではそれぞれのデータを活用した手口をご紹介していきます。
Big Dataを用いた手口:
デジタル空間上のビッグデータを活用して行動観察(エスノグラフィ)の視点で生活者の実態を読み解きます。