構造化データと非構造化データ：主な相違点

このガイドでは以下を学びます：

• 構造化データとは？
• 非構造化データとは何か？
• 半構造化データとは何か？
• プロジェクトに適したツールの選び方

各データタイプの主な違い

• 構造化データ：構造化データは常にモデルに従います。ORM（オブジェクトリレーショナルマッピング）を使用したWebアプリを使用している場合でも、手書きのスプレッドシートで従業員を確認している場合でも、それぞれに「名前」、「採用日」、「給与額」があります。
• 非構造化データ：テキストファイル、音楽、動画、画像など、ほぼその他すべてがこれに該当します。非構造化データは、行と列にきれいに収まることはありません。
• 半構造化データ：ハイブリッドモデルに従います。全てがオブジェクトですが、統一されたスキーマはありません。従業員情報を例にとると、「年俸」「時給」「退職金制度」「健康保険」「労働組合加入」などの項目が存在しますが、全ての従業員がこれらを持つわけではありません。

構造化データ

前述の通り、構造化データは厳密な構造を採用します。全てのオブジェクトが同一のフィールドを持ちます。値は異なるものの、構造は完全に同一です。

なぜ使うのか？

構造化データは厳格で完全に事前定義されたスキーマを使用します。各スプレッドシートには列のセットがあり、各行はこれらの列すべてに値を持ちます——空白のセルはありません。構造化データでは、レポート作成やモデルトレーニングのいずれにおいても、パターン、傾向、相関関係を容易に特定できます。

構造化データの実際の例

• SQLデータベース
• CSVファイル
• Excelファイル
• 商品リスト（名称、価格、説明）
• ソーシャルメディアプロフィール（ユーザー名、自己紹介、プロフィールページ）
• ブロックチェーン（ブロック高、トランザクション数、ブロックハッシュ、採掘難易度）

課題

堅牢な構造はデータの扱いやすさを実現しますが、同時に以下の問題を引き起こします。

• 技術的負債：これが弱点です。「名前」を「名」と「姓」の2つのフィールドに分割すると、すべてを調整する必要があります。ウェブサイト、高レベルなツールなど、小さな変更でもエンジニアがパイプラインを変更しなければならない場合が多くあります。
• スケーラビリティ問題：大規模環境では、数千人が同時に大規模な結合処理を行う際にパフォーマンスがボトルネックとなる。
• 文脈の制限：名前や年齢といった基本情報のみを収集します。システムは本質的にこの事前定義されたスキーマに縛られます。サポートチケットには問題の種類は表示されても、顧客の不満レベルは記載されません。
• 収集バイアス：事前に重要データを限定します。製品名・価格・説明といった基本情報は収集しても、販売者評価は収集せず、分析に影響する重要なレポートデータが欠落します。

収集方法

構造化データを収集する方法は様々あり、そのほとんどはそのままシステムに適合します。

• ユーザー入力：ユーザーが情報を入力すると、調整不要で直接データベースに保存されます。
• API：REST APIは多くの場合、クリーンで即利用可能なデータを提供します。当社ではウェブスクレイピングと SERPの両方に対応したAPIを提供しています。
• 内部・外部システム：ユーザーがウェブサイトとやり取りする際に、自動化されたシステムが利用イベントを追跡し情報を保存します（Google Analytics を想像してください）。各ユーザーにはトラッキングクッキーが割り当てられ、そのクッキーが統一されたユーザーデータを明らかにします。
• 履歴データセット：これらは事前にスクレイピングされ、クリーニングされ、ソートされていることがよくあります。当社の大規模なデータセットマーケットプレイスはここでご覧いただけます。データセット全般について詳しく知りたい場合は、こちらのガイドをご覧ください。
• 手動入力：驚くべきことに、2026年現在でも依然として一般的です。世界中の無数の人々が、常に手作業でデータをスプレッドシートに入力しています。

非構造化データ

非構造化データには規則がありません。事前定義されたスキーマが存在しないのです。名前、年齢、入社日といった情報が全ての人に存在するわけではありません。実際、全ての対象が人間であるとも限りません。これは、私たちが日々接するメディアの大部分を占めています。

なぜ利用するのか？

非構造化データは柔軟性があります。保存が容易で、操作しやすく、文脈が豊富です。しかし、構造化されていないため、大規模な分析が困難です。

適切なツールがあれば、非構造化データは宝の山となり得ます。分析に組み込む方法さえ見つかればの話です。「ハウ・トゥ・トレイン・ユア・ドラゴン」がGoogleスプレッドシートに読み込まれる日は、まだ先の話でしょう。

非構造化データの現実世界の例

構造化データとは異なり、このリストは文字通り無限です。以下にいくつかの例を示します。

• ドキュメントベースのデータベース（MongoDBとMariaDB）
• テキストファイル
• 画像（Google画像検索のスクレイピング手法はこちらで学べます）
• PDF
• 動画（デモ、インタビュー、テレビ番組、映画）
• 音声ファイル（オーディオブック、音楽、ポッドキャスト）
• 人間の記憶（信頼性が低く、構造化されておらず、現実のもの）

課題

このレベルの柔軟性と使いやすさには、実際のコストが伴います。

• 分析が困難、時には不可能：mp4ファイル（あるいは他の非構造化データ）に対してSQLクエリを正確に実行することはできません。
• ストレージは混乱を招く：同じ文書が15バージョンも存在した経験はありませんか？Word、GitHub、Photoshop、YouTube Studioといったツールは、非構造化データの上に構造を模倣するために存在します。
• 構造のない文脈：美しい写真は見る人に感情を呼び起こすかもしれない。しかし機械にとっては、意味も理由もないピクセルの集合体に過ぎない。
• 処理のオーバーヘッド：前述の通り、非構造化データに構造を与えるために生まれた産業全体が存在します。文字起こし、音声処理、動画タグ付け、記事分類（その他多くのタスク）は、秩序の幻想を提供するために膨大な計算能力と手動メンテナンスを必要とします。

収集方法

• ウェブスクレイピング：インターネットの大部分は非構造化です。独自のスクレイパーを作成する場合、Web Unlockerや スクレイピングブラウザが優れたツールを提供します。
• 非構造化ペイロードを含むAPI：画像・動画・音声ファイルのsrcに対してGETリクエストを実行しても、構造化されたデータは得られません。コンテンツをレンダリングするバイナリデータが返されるだけです。
• アップロード：ユーザーが画像や動画をアップロードする際、豊富な文脈を提供します。機械は動画を理解できなくても、従業員は理解できます。
• メールとサポートチャネル：10年前はメールが主要な手段でした。現在ではDiscordのようなツールにより、ユーザーは数秒で問題を投稿しつつ文脈を提供できます。

半構造化データ：ちょうど良い中間点

半構造化データはこれら二つのカテゴリーの中間に位置します。全てが完璧に一致するわけではありませんが、最小限のオーバーヘッドで対応可能です。以下のJSON例をご覧ください。どちらのオブジェクトも人物を表していますが、脳内マッピングほど複雑ではなく、スプレッドシートに直接収まるものでもありません。

[
  {"name": "Alice", "age": 30},
  {"name": "Bob", "city": "London", "hobbies": ["reading", "gaming"]}
]

なぜ使うのか？

半構造化データは柔軟な構造を表現でき、データ適合に最小限の労力で済みます。Pythonクラスを作成し、このデータに厳格な構造を与えましょう。

class Person:
    name: str = "n/a"
    age: int = 0
    city: str = "n/a"
    hobbies: list[str] = []

最小限の作業で、必要な全フィールドを収容する厳格なPersonクラスが完成しました。いずれかのフィールドが欠けている場合、自動的に「n/a」のようなデフォルト値が割り当てられます。

半構造化データの現実世界の例

デジタル世界と物理世界の両方で、半構造化データは至る所に存在します。

• HTML（全てのウェブページはメタデータを含むHTML文書を持つ）
• Markdown（見出し、箇条書き、斜体、太字）
• JSON（キーと値のペア）
• XML（より古めかしいが、依然として緩やかに事前定義されたオブジェクトスキーマ）
• ロギング（エラー、情報、警告などのログレベル）
• 受付フォーム（氏名、生年月日、来訪理由）
• レシート（品目と合計金額は常に記載、割引はケースバイケース）
• 買い物リスト（品名：「レタス」に「アイスバーグレタス」や「ロメインレタス」などのオプション注記）

課題

前述の通り「ちょうど良いバランス」ですが、これには固有の課題が伴います。

• 不整合なフィールド：オブジェクトスキーマは類似しているが同一ではない。システム内に少量の定型コード（前述のPythonクラスのような）が必要となる。
• パース：データは理解可能だが、そのまま互換性があるわけではない。多くの場合、小さなETL（抽出、変換、ロード）プロセスを作成する必要がある。
• ストレージとクエリツールの多様性：SQLのような普遍的な標準が存在しません。NoSQLデータベースは素晴らしい働きをしますが、データを適切にインデックス化する必要があります——単にテーブルを呼び出すだけでは不十分です。クリーンなSELECT * FROM tableオプションは存在しません。
• 検証の難しさ：「Alice」と「Bob」のJSON例を思い出してください。これらのデータは定型処理なしでは実際に結合できませんが、両方が有効なJSONオブジェクトであるため、作業環境はこの差異を無視します。
• 問題が隠れている：一見すると全てが整然と見え、精査の必要性が低下します。しかし、単一のタイプミスが本番環境に到達する可能性があります。システムが「近い」を「十分」とみなすJSONルールに従っているためです。

コレクションメソッド

半構造化データは、既に述べた様々な収集方法を通じて流れます。

• API：ウェブ上にはデータを提供するJSON APIが多数存在します。バックエンドによっては、構築者の好みに基づき構造化データまたは半構造化データを提供します。
• ウェブスクレイピング：商品リストをウェブからスクレイピングする場合、通常は緩やかな構造に従います。これにより、データを取得した後の柔軟性と可読性のバランスが取れます。
• オンラインフォーム：おそらく「任意入力」項目のあるフォームを記入したことがあるでしょう。これらは半構造化データの典型例です。
• システムログとイベント：システムログは「warn」「info」「error」といった基本構造を示すことが多いですが、実際のログメッセージは様々です。
• 電子メール：すべてのメールには「宛先」「差出人」「本文」セクションがあります。ただし「本文」は完全に自由形式です。

要約表：これらのデータタイプの比較

結論

適切なデータタイプ（構造化、半構造化、非構造化）の選択は、プロジェクト目標とデータ活用方法によって決まります。構造化データは迅速な分析とレポート作成に最適です。半構造化データは最小限の設定で柔軟性を提供します。非構造化データは豊富な文脈を提供しますが、価値を抽出するにはより多くの処理が必要です。

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