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日米最新事例 ビッグデータ 本当の破壊力 2013.9.30<3> 日経ビジネスの特集記事(25)

日経ビジネスの特集記事(25)

日米最新事例 ビッグデータ 本当の破壊力 2013.9.30

データを「解放」せよ

ビッグデータを蓄積し、解析することで商機を逃すか、

逃さないということは、企業にとって生死を

分ける問題となりかねません


一方で、顧客にとっては、自分の個人情報が、

どう使われているのか分からない不安を、

解消することは容易ではありません。


そうした不安を完全に解消することはできないに

しても、考えられる一つの手段はあると、

日経ビジネスは述べています。

データを共有することで得られるメリットに

ついて、人々により深く認識、実感してもらう

ことだ。(P.43)



プライバシーに関する日経ビジネスの考え方は

次のとおりです。

プライバシーに関わる情報は、悪用されぬよう

最大限の注意を払って扱われるべきものでは

ある。だが、未来圏から吹きつける清冽な

可能性の風を受け止めるには、盲目的に保護

すればいいものではないことも確かだ。世界

を新たに記述し始めた“大きなデータ”は、

「公と私」という古くて新しい課題を改めて

社会に突きつけている。(P.45)




遺伝子解析が激安に

23対の染色体のうち、22対まで男女とも同じX染色体を

持ち、23番目の染色体がX染色体だけか、X染色体と

Y染色体の両方を持つかで、男女を分けることは

多くの人が知っていることです。


つまり、X染色体だけを持っていれば女性であり、

Y染色体を持てば男性になるわけです。


そして、23対の染色体に含まれる、A、T、C、Gの

わずか4つの塩基が31億対もあり、最近まで、

解読するには非常に高くついたのです。


ところが、アメリカのベンチャー企業の中に、

激安で解読サービスを提供するところが出てきました。

コンピューター処理能力が向上したことで、コストは

劇的に下がったのです。

1人の人間の全遺伝情報を解読する費用は、2001年9月に

9530万ドル(約95億3000万円)だった。23対の染色体に

含まれる31億もの塩基対の配列を解読するのは、

極めて高くついた。それが、2012年10月には6618ドル

(約66万1800円)へと、実に1万4400分の1に下がっている。

(P.48)


23アンド・ミーという米ベンチャー企業は、すべての遺伝子情報

ではなく、一部の遺伝子情報だけを解析することで、低コスト化

を実現しているそうです。


同社のアン・ウォジッキCEO (最高経営責任者)は、99ドルで

サービスを提供することを明言したということです。


どんな点にメリットがあるのでしょうか?

利用者は様々な健康リスクを知ることで、

生活習慣を改善したり、病院で治療を受ける際の

参考にできる
。(P.47)



ビッグデータを巡るIT企業の覇権争いの中で、

台風の目になっている企業は米アマゾン・ドット・

コムの傘下でITインフラを提供する

「アマゾン ウェブ サービス(AWS)」だそうです。


膨大な顧客情報を保管し、商品の購買や閲覧の履歴を

分析して、お薦め商品を提案するなど、アマゾンが

データ活用のノウハウに長けていることは、世界的に

知られている。(P.50)



ビッグデータを蓄積し、解析することは膨大なコストがかかります。

そのため、このようなサービス提供会社から安価なサービスを

提供されるため、大企業でもこのサービスを利用することが多い、

ということです。


日経ビジネスは次のような言葉で結んでいます。

大量のデータを、安価に、迅速に分析できる世界が

急速に広がる米国。新しいビジネスが誕生し、産業界の

リーダーも戦略を転換している。日本企業もデータの

荒波に翻弄されるのではなく、変化を見据えて、データ

活用で新たな産業を生み出したり、経営構造を変革した

りすることが欠かせない。(P.50)





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日米最新事例 ビッグデータ 本当の破壊力 2013.9.30<2> 日経ビジネスの特集記事(25)

日経ビジネスの特集記事(25)

日米最新事例 ビッグデータ 本当の破壊力 2013.9.30

量は質に転じる

threshold(スレッシュホールド=閾値(いちき、又は、しきいち))

という言葉があります。

ゴルフの練習に例えてみます。

週に1回ゴルフ練習場へ出かけていた人が、

週に3回に増やし、1回のスイング数も

大幅に増やしたとします。


そうしたら、飛躍的に飛距離が伸び、

ボールが飛んで行くコースもよくなった、

というケースです。

目に見えない境界線を飛び越えて、

猛練習したら上手くなったということですね。

その境界線を閾値というのです。


語学の訓練にも同様なことが言えるかもしれません。

期間を限定して集中して訓練する、インテンシブ・

メソッドが開発されています。


閾値を別の言い方をすれば、「量が質に転じた瞬間」

ということになります。


日経ビジネスは、量は質に転じる効用を大別して3つに

類型化しました。

①多様な趣味・嗜好に対応 「買わない理由」もあぶり出す

ディスカウントストアチェーンのトライアルカンパニーが

6月に九州地域のある1店で、赤外線センサーによる

実験を行ったそうです。

カメラの映像と組み合わされたこのセンサーは、

売り場の棚の前に来た客が、「どの商品を手に取り、

何を棚に戻し、どれを買い物カゴに入れたか」を

すべて記録する。(P.32)


このシステムによって何を把握したいのかと言うと、

「これまで小売店が把握することが難しかった

『レジに行くまでの購買行動』をデータで分析し、

商品の陳列や品揃えに役立てたい」(P.32)

ということです。


このシステムを開発したのは、ベンチャー企業の

ミディー(東京都港区)で、「同社の仕組みが

画期的なのは、センサーが捉えた情報を『リアル

タイムですべて』自動記録する点に」(P.32)

あります。


ミディーの深谷由紀貞社長は「これがあれば、

実店舗とウェブの世界の境界をなくすことが

できる」と話す。(P.33)



顧客の購買行動をリアルタイムで記録分析できる、

システムが至るところで稼働するとします。

そうすると、最終的には購買心理を分析し、

どういった商品をどの棚のどこに、

どれだけ陳列すれば、これだけ売れるという

ことが可視化(見える化)できることになりますね。


すごいことであると同時で、怖いことでもあります。

顧客は自分で商品を選んでいるようでいて、実は、

店の戦略に乗り、無意識のうちに購入し、誘導されて

いることに気づかないことにもなるからです。


よく言えば、顧客の気持ちがわかる店ということに

なり、悪く言えば洗脳ということになります。


②安心・安全を進化 スマホ化したクルマで事故防ぐ

日本におけるスマホの普及率は、現在、

25%程度と言われています。

中国や韓国のほうが普及率は高いそうです。

日本もスマホの普及率はこれからどんどん高まって

いくことでしょう。


さて、そうしたスマホですが、スマホを事故防止に

活かそうという取り組みが、愛知県で進められています。


その理由は――

愛知県内で2012年中に交通事故で亡くなった人は

235人と、10年連続で全国ワースト1位となった。

自動車保有台数の多さと道路総延長の長さがその

原因とみられる。(P.36)


愛知県にはトヨタ自動車の城下町豊田市があります。

そこで、トヨタは愛知県警と連携し、6月から

「ビッグデータ交通情報サービス」に取り組んで

いるそうです。


トヨタ製のカーナビゲーション「G-BOOK」

などを搭載する約330万台のクルマから集めた

走行データを活用するということです。


このデータを基に、
愛知県警は事故が多発しそうな

エリアを絞り込み、対策を講じる


つまりビッグデータを活用して交通情報を未然に

防ぐという取り組みだ。(P.36)



さらに、スマートフォンでもトヨタのアプリ

ケーションソフトを使える仕組みを一新した

そうです。




③経験や勘を超越 選挙も天気も“素人”が的中

ベテランの経験や勘に勝る実績を残すことが

できる可能性がある一つの手段は、ビッグデータを

活用することです。


しかし、それだけではないと、日経ビジネスは

指摘しています。

ベテランの経験に勝るための手段は経験と勘を

数値化することだけではない。群衆の力を総動員

することで大量のデータを集め、打ち勝とうとする

取り組みもある。(P.40)



象徴的な出来事は、隅田川花火大会だといいます。

同大会は、午後7時過ぎの開始から30分後に、

激しい雷雨のため、急遽中止に追い込まれ、

現場は大混乱に陥りました。


ただし気象情報会社のウェザーニューズ社の

会員であれば、ほかの観客よりも少し早めに退散し、

雷雨を避けることができたかもしれない。同社は

午後7時前に会員向けに警報アラームでゲリラ豪雨を

知らせていた
。(P.40)




では、ウェザーニューズ社は、何を根拠に警報アラーム

でゲリラ豪雨を知らせることができたのでしょうか?

レーダー情報を基に当日朝までに警戒地域を特定し、その

地域でスマホを使う会員たちに「ゲリラ豪雨防衛隊」の

結成を呼びかける。隊員(会員)は自分のいる場所の空を

撮影し、同社の「防衛隊本部」に投稿。多い時で1日当たり

3万通もの投稿があるという。(P.40)



ヤフーの安宅和人・事業戦略統括本部長は、日経ビジネスの

取材に、次のように答えています。

世の中の8割以上の人が気になるテーマであれば、

どんな分野のことでも予想できる



どうして、安宅本部長は自信を持ってこう言えるのでしょうか?

大量のデータを蓄積できる環境が整ってきたからです。

そして、ビッグデータを分析できるようになってきたからです。


それでも、ビッグデータを使った分析には、限界があることは

認めています。

ビッグデータの向き不向きをを考慮しながら、新商品の売れ行き

予測などの領域にも広げていくそうです。





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日米最新事例 ビッグデータ 本当の破壊力 2013.9.30<1> 日経ビジネスの特集記事(25)

日経ビジネスの特集記事(25)

日米最新事例 ビッグデータ 本当の破壊力 2013.9.30

ビッグデータとは?

まず、ビッグデータとは何か、から始めることにしましょう!

日経ビジネスは、ビッグデータを次のように定義しています。

インターネットの普及やセンサーとコンピューターの性能向上

などで生み出されている「大量のデジタル化された情報」を

指す。(P.29 『日経ビジネス』2013.9.30)


海外の調査会社やIT企業の定義も紹介しています。

米調査会社のガートナーは、「volume(ボリューム)=量が多い」

「velocity(ベロシティー)=(情報更新の)速度・頻度が高い」

「variety(バラエティー)=種類が多い」という3つのVを

特性として挙げる。米IBMはこれに「veracity(ベラシティー)

=正確さ」も加えている。(P.29 上掲誌)


ここ最近、ビッグデータという言葉を眼や耳にすることが、

多くなってきました。


東日本大震災を契機に、地震や津波、あるいは台風などの

膨大な気象データを解析し、予測精度を向上させることが

喫緊の課題となってきたからです。


私たちの身近な生活にもビッグデータは利用されています。

コンビニなどでの購入履歴等を集積し、ビッグデータを解析し、

商品の品揃えや集客に活かしていることは、周知の事実です。


懸念されることは、個人情報が本人の同意なしに集められ、

利用されることです。こうした問題について、個人情報を

複数のサーバーに切り離し、個人を特定できないような、

仕組みを構築した企業があります。


ただ、それでも個人情報が企業にどう使われているか、

心配になる人はなくならないでしょう。


個人はおびえ、企業は踊る

世界でいったいどれだけの情報量が、流通しているのでしょうか?

こうしたことを調査している企業があります。

日経ビジネスの特集記事から引用します。

米調査会社IDCによると、世界における情報流通量は2012年、

約2.7ゼタバイト(ゼタは1兆の10億倍)だった。これが2020年

には15倍の約40ゼタバイトに達すると予測している。

(P.30)


1兆の10億倍のゼタバイトの情報流通量と言われても、想像がつきませんね?

これだけの情報量を処理するだけで、膨大なコストがかかることでしょう。


ビッグデータの解析でものすごいことができるのでは、

と考える人がいても不思議ではありません。

本当のところはどうなのでしょうか?

あるIT(情報技術)ベンダーの営業担当者の元には、

ビッグデータで何かできないかという相談が多くの

企業から寄せられる。「お客さんが欲しいのは

“ビックリ・データ”。何かすごいことが見つかると

思っている。でもそんな魔法のようなことはない」と

断言する。(P.30)



夢の様な話は、そう簡単に手に入らないということ

でしょうか。


次回は、「量は質に転じる」というテーマで、

日経ビジネスの特集記事をお伝えします。

お楽しみに!




 ★ ☆ ★ ☆ ★ ☆ ★ ☆ ★ ☆ ★ ☆

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藤巻隆

Author:藤巻隆
管理人の藤巻隆です。

以前、ジュゲムブログで、
同タイトルの
「日経ビジネスの特集記事」
を書いていました。

しかし、使い勝手があまり
よくなかったので、
FC2ブログで新たにスタート
することにしました。

現在(2013.10.16)、ブログの
引越を行っているところです。

FC2ブログでは、2013.10.14号
が最初のブログということに
なります。


2013年10月16日記す。

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