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データ分析の世界に入ると、必ず出てくる用語があります。それが、
「構造化データ（Structured Data）」と「非構造化データ（Unstructured Data）」
この2つの違いを理解することは、データの集め方・扱い方・保存方法・分析手法すべての出発点になります。
今回はこの「構造化／非構造化データとは何か？」を、初心者にもわかりやすく、身近な例でご説明します。
✅ 構造化データとは？
構造化データとは、一定のルールに沿って、整理整頓されたデータのことです。 データベースやスプレッドシートでよく見る、行と列で構成された「表（テーブル）」が代表例です。
🔷 特徴
- 各データは「列（変数）」と「行（レコード）」に分けられている
- 項目名やデータ型（数字・文字・日付など）が決まっている
- 検索や集計、分析がしやすい
🔍 例：売上管理表（ExcelやGoogleスプレッドシート）
| 注文番号 | 日付 | 商品名 | 単価 | 個数 | 合計金額 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0001 | 2025/06/01 | ボールペン | 120 | 5 | 600 |
| 0002 | 2025/06/01 | ノート | 300 | 2 | 600 |
これがまさに構造化データ。列ごとに役割が決まっていて、データベースでもそのまま使えます。
✅ 非構造化データとは？
一方、非構造化データとは、一定の型が決まっておらず、自由な形式で保存されたデータです。 一見するとバラバラで、表にしにくいデータがこれにあたります。
🔶 代表的な例
- 音声（録音ファイル）
- 動画（プレゼン録画、YouTube動画など）
- 画像（写真、スキャンデータ）
- テキスト（メール本文、SNS投稿）
- センサーログや機械データ（IoT機器など）
これらのデータは、単純に「表の行と列」に分けるのが難しいため、直接的な集計や検索ができません。
🆚 両者の違いを一言で
| 項目 | 構造化データ | 非構造化データ |
|---|---|---|
| 形式 | 表形式（テーブル） | 自由形式（文章、画像など） |
| 保存方法 | リレーショナルデータベース（RDB）など | ファイルサーバ、クラウドストレージなど |
| 分析のしやすさ | 非常に分析しやすい | 分析には前処理やAI技術が必要 |
| 例 | Excel、CSV、SQL | PDF、JPG、MP4、SNS投稿、音声ログなど |
💡 ハイブリッド型：半構造化データもある
実はこの2つの中間にあたる「半構造化データ（semi-structured data）」も存在します。
例えば：
- JSONファイル：{ "名前": "佐藤", "年齢": 30 }
- XMLファイル：<名前>佐藤\</名前><年齢>30\</年齢>
これらは、データ自体は自由形式ですが、キーとバリューのペアであるため、ある程度の構造を持っています。
🏢 実務でどう使い分ける？
| シーン | 構造化データ | 非構造化データ |
|---|---|---|
| 顧客情報の管理 | ◎（表形式で保存） | △（手書きメモは非構造） |
| 顧客満足度の声を分析 | △（数字で評価ならOK） | ◎（自由記述・レビューなど） |
| 社内の問い合わせ件数 | ◎（件数集計しやすい） | △（メール本文は非構造） |
▶ 結論： 「何を分析したいか」によって、扱うデータ形式が変わるということです。
✨ まとめ：構造を意識すれば、データに強くなる
- 「構造化」＝表で整理されたデータ → 集計や分析が得意
- 「非構造化」＝形式が自由なデータ → AIや前処理が必要
データを分析する前に、「これは構造化？非構造化？」と見極められるだけで、適切な処理方法・ツールの選び方が変わってきます。
Best regards, (^^ゞ
