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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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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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