ビッグデータとITイノベーション
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経済学部3年生向けの講義「イノベーションマネジメント概論」（2015年7月17日）の講義資料です。
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- 1. ビッグデータ × ITイノベーション 山本 祐輔 京都大学 大学院経営管理研究部 yusuke@hontolab.org イノベーションマネージメント概論（2015.7.17）
- 5. 例: 検索行動 × インフルエンザ流行予測 画像はhttps://www.google.co.jp/より インフルエンザ タミフル
- 7. Google Flu Trendの予測方法 Jeremy Ginsberg et al., “Detecting influenza epidemics using search engine query data”, Nature 457, 1012-1014 (2009). 1日あたり30億回検索されるGoogle検索の中で インフルエンザに関する検索頻度の推移を解析
- 9. 例2: GPS対応携帯電話 × 混雑度 http://lab.its-mo.com/densitymap/ より
- 11. North American detail map of Flickr and Twitter locations By Eric Fischer, https://www.flickr.com/photos/walkingsf/5912385701/in/album-72157627140310742/
- 12. By Eric Fischer, https://www.flickr.com/photos/walkingsf/5912385701/in/album-72157627140310742/ ビッグデータのすごさ データを超大量に集めると 今まで分からなかったことが 浮かび上がってくる
- 16. ビッグデータとは何か?1
- 17. ビッグデータとビジネス *1 鈴木良介著「ビッグデータビジネスの時代」（平成23年11月） *2 McKinsey Global Institute “Big data： The next frontier for innovation, competition, and productivity”（平成23年5月） ビッグデータ ビッグデータビジネス ビッグデータを用いて社会・経済の問題解決や、業務の付加価値 向上を行う、あるいは支援する事業 • 事業に役立つ知見を導出するためのデータ • 典型的なDBソフトウェアが把握し、蓄積し、運用し、分析できる 能力を超えたサイズのデータ • 多くの部門において、数十テラバイトから数ペタバイトの範囲
- 19. 3Vが必要になるケース例: 商品の推薦 商品A 商品B 商品C 商品D 商品E 山本 ● ● 佐藤 ● ● ● 鈴木 ● ● 伊藤 ● ● ？ Q. 伊藤さんに商品Eを推薦すべきか？ A. 購買履歴が類似するユーザの商品を推薦すればよい アイデア ● 5つの商品の購買履歴でユーザの好みが分かるか？ ● 好みが似ているユーザを探すのに3人でよいのか？
- 20. 好みを詳細に調べるには 商品 A 商品 B 商品 C 商品 D 商品 E F G H I J K L M N O P 山本 ● ● ● ● ● 佐藤 ● ● ● ● ● 鈴木 ● ● ● ● ● ● 伊藤 ● ● ? ● ● ● データの種類を増やす
- 21. 好みが合う人を調べるには 商品 A 商品 B 商品 C 商品 D 商品 E F G H I J K L M N O P 山本 ● ● ● ● ● 佐藤 ● ● ● ● ● 鈴木 ● ● ● ● ● ● 伊藤 ● ● ? ● ● ● 斎藤 ● ● ● ● 田中 ● 加藤 ● ● 玉置 ● 祇園 ● ● ● ● ● ● 東 ● ● 河端 ● ● 烏丸 ● ● 量 増
- 22. 好みが合う人を調べるには 商品 A 商品 B 商品 C 商品 D 商品 E F G H I J K L M N O P 山本 ● ● ● ● ● 佐藤 ● ● ● ● ● 鈴木 ● ● ● ● ● ● 伊藤 ● ● ? ● ● ● 斎藤 ● ● ● ● 田中 ● 加藤 ● ● 玉置 ● 祇園 ● ● ● ● ● ● 東 ● ● 河端 ● ● 烏丸 ● ●
- 24. Top 10 Twitter non-English languages in London http://www.theguardian.com/news/datablog/interactive/2012/oct/25/twitter-languages-london-top-ten
- 26. 最適アクション決定: 農業 x ビッグデータ ワインの品質をビッグデータで高めるFrution Science ● ブドウの木に取り付ける 特殊センサーを開発 ● モニタリング結果から最適な 水あげ量、タイミングを予測 ● 木の状態、天気、土湿度、 木の配置などをモニタリング http://www.wired.com/2012/10/mf-fruition-sciences-winemakers/all/
- 27. Predictive Policing: 犯罪が発生する前に、犯罪現場に警察官を送り込む http://www.nytimes.com/2011/08/16/us/16police.html?_r=0 ● 米国サンタクルーズ市警と UCLAとの共同研究 ● 犯罪の種類や発生時間、 発生場所などのデータから 犯罪発生予測モデルを構築 犯罪レポート1万1000件/年 電話通報記録10万5000件/年 http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/watcher/14/334361/080100020/?ST=bigdata&P=2 ● 電子化された犯罪レポート
- 28. 将来予測: 配送 x ビッグデータ * 画像はhttp://www.mbaskool.com/business-articles/operations/10043-anticipatory-shipping-evolution-in-e-commerce.html * Method and system for anticipatory package shipping , US 8615473 B2 注文される確率の高い商品を特定し 発注される前に商品を出荷し始める
- 29. なぜ今、ビッグデータなのか?2
- 32. 情報爆発時代の到来 37
- 37. ビッグデータに関するBig Event McKinseyのビッグデータ報告書2011 アメリカでBig Data initiativeが開始2012 ・ 日本企業にもビッグデータという言葉が浸透 ・ ビジネスへの利用を模索し始める ・ 「ビッグデータ」という言葉が誕生 ・ 震災によってビッグデータが少し認識される 日本でも大規模な国プロがスタート2013 ・ CREST/さきがけ、ERATO etc.. ・ ビッグデータ活用が会社の中期経営計画に登場
- 38. ビッグデータのもたらす定量的インパクト by McKinsey (2011) http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation 米国ヘルスケア 年間3000億ドルの価値創出 EU公共セクター 年間2500億ユーロの価値創出 個人GPSデータの活用 年間6000億ドルの価値創出 小売の営業利益 60％改善
- 39. ビッグデータのポテンシャル http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation ● マーケティング、販売計画、 オペレーション、SCMといった あらゆる場面で効果を発揮 ● 特に電機産業、情報産業、 金融・保険産業、行政での インパクトが大きい
- 40. 震災に関する検索キーワード on Yahoo! Japan https://www.youtube.com/watch?v=46B1ukcXLb0
- 41. BigData Initiative in U.S. (2012) ビッグデータ活用にむけて 5年総額2億ドルの 研究費を投資 http://www.washingtonpost.com/business/capitalbusiness/it-contractors-look-for-big-data-opportunities/
- 42. ビッグデータに本気なアメリカ
- 47. iPhone中のセンサーデバイス ● GPS（位置情報） ● マイク ● 近接センサー ● ジャイロセンサー ● 輝度センサー ● 電子コンパス ● 加速度センサー ● 歩数センサー ● 指紋センサー ● カメラ
- 48. モノのインターネット（Internet of Thing, IoT） モノがインターネットに接続することで 超大規模なデータがリアルタイムに収集可能に http://special.nikkeibp.co.jp/ts/article/ad0c/163883/
- 50. 蓄積・集積技術の進化 データの量 複 雑 多 様 性 関係データベース ○ 定型データ処理は高速 × データへの柔軟性が低い NoSQL ○ 複雑・大量データの蓄積に最適化 × 集計処理が弱い
- 51. 蓄積・集積技術の進化 データの量 複 雑 多 様 性 NoSQL ○ 複雑・大量データの蓄積に最適化 × 集計処理が弱い 関係データベース ○ 定型データ処理は高速 × データへの柔軟性が低い MapReduce NoSQLにマッチする 大規模分散技術でカバー
- 59. ビッグデータを活用するには?3
- 67. リテラシー問題3: 蔓延するBadData *1 http://shop.oreilly.com/product/0636920024422.do *2 http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/SSS2013.pdf
- 71. 機械が読みにくいデータフォーマット Bad Data Handbook (O’REILLY)より 変なセルに配置されたデータたち
- 75. ビッグデータを収集する仕組みのデザインが重要 ビッグデータ 新たな価値 うちの会社にはありません! どうやって集めたらいいの？ ● 製品/サービスにセンサーを溶け込ませる ● データ収集を意識して製品/サービスを作る ヒント
- 76. 例: 研究費に対する研究者のニーズを探る https://apps.kura.kyoto-u.ac.jp/fund-search 研究費検索エンジンの利用ログを随時モニタリング ● 検索キーワード ● 絞り込みオプション ● 閲覧されたページ
- 82. 画像はhttps://www.jreast.co.jp/card/thankspoint/より JR東日本、SUICA の利用データを販売開始! ● 販売対象データは首都圏約1800駅での 利用履歴データ ● 約4300万件のSUICAが対象 ● 提供データは乗車履歴、年齢、性別、 SUICA IDを分からないようにしたID
- 84. 個人情報とは 個人情報とは（個人情報保護法 一部要約） • 生存する個人の情報であって、当該情報に含まれる氏名・生年 月日その他の記述等により特定の個人を識別することができる もの（他の情報を容易に照合でき、その結果、識別できるものを 含む） プライバシー情報 • 「他人にみだりに知られたくない情報」がプライバシー情報 • 一方、個人を特定出来る情報は、すべて、個人情報
- 85. ①防犯カメラで録画された氏名不詳の人物映像は個人情報である ②本人が氏名を名乗っている電話の音声情報は個人情報である ③役員や従業員に関する情報は個人情報ではない ④顧客データベース上の顧客IDは単なる数字であり個人情報ではない ⑤個人情報はプライバシー情報のことではない 岡村久道, 鈴木正朝(著)：これだけは守りたい個人情報保護, 日本経済新聞出版社, 2009年2月 95 個人情報と個人データ
- 88. データを超大量に集めれば 見えなかった価値が浮かび上がる 量が質に転換!! ビッグデータ活用に向けた課題 ● 組織にビッグデータの活用意識を浸透させるべし ● ビッグデータを集める仕組みを作るべし ● プライバシー問題にうまく対処すべし まとめ Enjoy summer vacation!!