リアルタイム・データとは

リアルタイム・データは、生成または収集直後（多くの場合ミリ秒以内）に、処理と分析に利用できる情報です。

リアルタイムのデータは、迅速な意思決定の原動力であり、今日のビジネス環境において競争力を維持するために不可欠です。組織はリアルタイムデータを利用してリアルタイム分析を強化し、実行可能な洞察に迅速かつ確実にアクセスできるようにします。2025年のIDCのデータによると、調査対象の企業は、ユースケースの63%において、データは数分以内に処理されなければ役に立たないと回答しています。

企業全体で、リアルタイムのデータは不正アクセス検知の加速、サプライチェーンの最適化、顧客体験のパーソナライズ、リスクの管理に役立ちます。そして、人工知能の時代においては、効果的なAIシステムにはリアルタイム・データが不可欠であることが証明されています。AIモデルは、最新かつ関連性の高いデータを用いることで、最高のパフォーマンスを発揮します。それがなければAIモデルは、古い情報、つまり過去の現実に基づいて意思決定を行う可能性があります。

リアルタイム・データは、以下のようなさまざまなソースから得ることができます。

• モノのインターネット（IoT）デバイスとセンサー
• モバイル・アプリケーション
• 交通システム
• 気象予報サービス
• 金融サービス
• ソーシャル・メディア・プラットフォーム
• スポーツデータベース
• サイバーセキュリティー・インテリジェンス・プラットフォーム
• POSシステムとeコマース・システム

アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）は、処理と保存のために、さまざまなソースからデータ・パイプラインへのリアルタイム・データの送信を自動化するために活用できます。

現代、情報に基づいた意思決定を行うために、履歴データや古い情報（たとえ前日に収集されたばかりのデータであっても）を使用することは、十分とは言えません。¹

しかし、従来のデータ処理アプローチ（つまり、バッチ処理）とデータ駆動型インテリジェンスとの競合において、企業がしばしば余儀なくされるのはまさにこういった状況です。バッチ処理により、タスクは一定の間隔で収集され、最終的には夜間などの特定の時間にバッチで実行されます。

バッチ処理は、定期レポートなど、厳密なタイミングが重要ではないタスクにおいては貴重なツールである一方、企業が即座に洞察を導き出す能力を妨げます。たとえば、不正アクセス検知プログラムの一環としてバッチ・データ処理のみに依存している銀行は、多額の損失が発生したかなり後まで、不審な金融取引の通知を受けられない可能性があります。

（現在ではリアルタイム・データと呼ばれている）データを瞬時に処理できる低遅延テクノロジーの開発により、企業が変化する状況に対応し、ビジネス・インテリジェンスの取り組みを実行する速度に革命が起こりました。

不正行為の例の再確認：リアルタイム・データ処理により、金融取引のリアルタイム・データ分析をサポートし、不審な行為が発生するとすぐに銀行に警告を発します。その結果、銀行は迅速に介入して大きな損失を防ぎ、顧客の資産を守る機会が得られます。

人工知能の導入が増えるにつれ、リアルタイム・データの重要性がさらに高まっています。AIや機械学習を活用したワークフローには、多くの場合、最新かつ高品質なデータが不可欠です。

たとえば、AI駆動型の診断モデルでは、考えられる病状を検出するために現在の患者データが必要ですが、eコマースのチャットボットにはリアルタイムの在庫情報が備わっており、入手可能な製品に関する買い物客の質問に効果的に答えることができます。

特に、エージェント型AIは、リアルタイム・データを活用して自律的な意思決定をサポートします。たとえば、運送会社では、エージェント型AIを使用して、リアルタイムの交通状況に応じて配送ルートを自動的に調整できます。

リアルタイム・データを活用する企業は、次のようなさまざまなメリットを得ることができます。

リアルタイム・データ、ほぼリアルタイム・データ、ストリーミング・データは同じ意味で使用されることがよくありますが、それぞれの用語には微妙な違いがあります。

リアルタイムのデータは生成または収集後にすぐに利用できますが、ほぼリアルタイムのデータは分析やその他の目的でアクセスできるまでに数分、場合によっては数時間かかる場合があります。

たとえば、NASAは、ほぼリアルタイムのデータを、宇宙ベースのプラットフォームに関する機器によって取得されてから1～3時間後に利用できるデータであると見なしています。²

対照的に、Forrester社は、ほぼリアルタイムな分析用のデータを、データ・ソースに応じて15分以内または5分以内に利用できるものとして説明しています。³（データ配信に関連する遅延がわずか数分である場合、実際にはほぼリアルタイムのプロセスであっても、「リアルタイム」と分類される場合があることに注意することが重要です。）

ストリーミング・データ（リアルタイム・データ・ストリームとしても知られる）とは、継続的に生成され、さまざまなソースからデータ・パイプラインに流れ込むデータのことを指します。通常、このデータは、IoT（モノのインターネット）デバイスの記録やソーシャル・メディア・アクティビティーなどのリアルタイム・データです。

しかし、すべてのリアルタイム・データが必ずしもストリーミング・データであるとは限りません。連続的なフローの一部ではなく、個別のイベントとして生成・送信されるリアルタイム・データは、ストリーミング・データとはみなされません。携帯電話ユーザーがアプリを使って（継続的ではなく）一度だけ友人と現在地を共有することは、ストリーミングではないリアルタイム・データの一例と考えられます。

データ管理プロセスとツールのコレクションによって、組織はリアルタイムのデータ・パイプラインを管理できます。

データ取り込みとは、さまざまなソースからデータ・ファイルを収集し、データベースにインポートして、保存、処理、分析するプロセスです。リアルタイムのデータ取り込みとは、さまざまなソースからデータを最小限のレイテンシーで収集することを指します。リアルタイムのデータ取り込み用の主要なツールには、Apache KafkaやAWS Kinesisなどがあります。

データ処理とは、データの収集、準備、分析、保存などの構造化された手順を通じて、未加工データを利用可能な情報に変換することです。リアルタイムのデータ処理では、データが生成または収集されるとすぐにこれらのステップが実行されます。リアルタイム処理用の一般的なフレームワークには、Apache HadoopやSparkなどがあります。

ストリーム処理は、リアルタイムのデータ処理の一形態と考えることができます。ストリーム処理では、データは「移動中」に処理されます。データがデータ・パイプラインを通過するときに、フィルタリング、エンリッチメント、フォーマット設定などのトランスフォーメーションが行われます。Apache Flinkなどのフレームワークを使用すると、組織は複雑なイベントをリアルタイムで処理し、データ集約を大規模に実行できます。

リアルタイムのデータ統合では、複数のソースのデータが利用可能になるとすぐにそれを取得して処理し、すぐにターゲット・システムに統合します。リアルタイム・データ統合のツールと方法には、ストリーム・データ統合（SDI）、変更データ・キャプチャ（CDC）、アプリケーションの連携、データ仮想化などがあります。リアルタイム統合を合理化するためのツールやプラットフォームには、Apache KafkaやIBM® Streamsetsなどがあります。

データ分析は、データセットのクエリ、解釈、視覚化を行います。リアルタイム・データ分析では、データが生成されるときにデータセットに対してこれらのタスクを実行する必要があり、その結果、より適切な意思決定の情報源となるリアルタイムの洞察が得られます。リアルタイム分析ツールは、リアルタイムのデータ取り込み、データ処理、データ統合に加えて、クラウドベースのデータウェアハウスなどの分析ソリューションに最適化されたストレージ方法にも依存しています。

リアルタイム・データは、さまざまな業種・業務を横断する重要なプロセスと機能をサポートします。