バズワード化しているビッグデータとは何か、その定義を整理しました。 ここでは単にITトレンドとはせずに、社会的な影響として捉えています。 そしてその背景から、将来のビッグデータによる影響を分析しています。 くわえて、ビッグデータがもたらした社会で、どういったイノベーションが必要になってくるのかをまとめました（オープン・イノベーション）。

1. ビッグデータ時代における
オープン・イノベーションの可能性
2012.01.27
渋谷 健
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2. 文書変更履歴
Ver 更新日 更新者 更新内容
0.01 2011/11/17 渋谷 健 ドラフト作成
1.00 2011/11/18 渋谷 健 リリース版
1.01 2011/11/18 渋谷 健 最終構成
1.02 2011/11/18 渋谷 健 アニメーション設定
2.00 2012/1/25 渋谷 健 2012年1月までの情報を反映
2.01 2012/1/27 渋谷 健 修正リリース版
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3. 自己紹介 渋谷 健
料理コンテスト １
１ プラクティショナー
BPMプラクティショナー
結婚 ２
２ ゼンリン
ダイエット ３
３ 転職
Twitter ４
４ テーマ
携帯電話 ５
５ マネジメント
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4. 自己紹介 渋谷 健
料理コンテスト １
１ プラクティショナー
BPMプラクティショナー
結婚 ２
２ ゼンリン
ダイエット ３
３ 転職
Twitter ４
４ テーマ
携帯電話 ５
５ マネジメント
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5. 出典：News速報.com
（http://www.mon-news.sakura.ne.jp/2006-6-1-15.html）
出典：首相官邸HP
（http://www.kantei.go.jp/jp/koizumiprofile/）
出典：タレント・芸能情報ブログ
（http://tarento.seesaa.net/article/12545104.html）
５ 年前・・・２００７年
５
出典：Wikipedia
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6. 出典：首相官邸HP
（http://www.kantei.go.jp/jp/koizumiprofile/）
出典：Never
５ 年後・・・２０ ２年
５ ・・・２０1２年
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7. 出典：首相官邸HP
（http://www.kantei.go.jp/jp/koizumiprofile/）
出典：Never
激変する社会 進化するデバイス
５ 年間で作られたトレンドの中に
５
現在の私たちはいます。
クラウド／SNSの普及
クラウド／ の普及 成長したデジタル・ネイティブ世代
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8. キーワードの一つは…
ビッグデータ
５ 年後の私たちは、
５
どのような社会の中で
生きているのでしょうか
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9. ビッグデータ とは
「速さ」
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10. 「ムーアの法則」は
いまだ健在
ビッグデータ とは
「速さ」
「ボラックの法則」
の貢献
出典：Wikipedia
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11. モバイル通信速度
モバイルも
光回線並みに 4G
100Mbps
出典：NTTドコモ
ビッグデータ とは
出典：ソフトバンク
3.9G
出典：KDDI
50Mbps
「速さ」
出典：イー・モバイル 3G
384 3.5G
64 3Mbps
2Kbps 10Kbps 29Kbps Kbps Kbps 14Mbps
1993年 1995年 1997年 1999年 2001年 2004年 2006年 2009年 2012年
参考） NTTドコモ 携帯電話のデータ通信速度の進化（http://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/info/news_release/report/060223.pdf）」
Wikipedia
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12. ビッグデータ とは
「量」 Info
Info
Data
Data
Info
Info Data
Data
Data
Data
「速さ」
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13. わずか5年で
わずか 年で
情報流通量は１０倍に 情報流通量
2000
1800
1800
1600
1400
ビッグデータ とは
「量」1200
エクサバイト
Info
Info
1000 Data
Data
Data
Data 988
800 Info
Info
Data
Data
600 「速さ」
400 543
362
200 242
161
0
0.023
2000年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年
参考：Netcraft 「Netcraft Web Server Survey」、
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14. 年平均10%で成長し続けるストレージ市場
年平均 で成長し続けるストレージ市場
ビッグデータ とは
「量」 Info
Info
Data
Data
Info
Info Data
Data
Data
Data
「速さ」
出典）IDC Japan, 1/2012
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15. 「多様性」
ビッグデータ とは
「量」 Info
Info
Data
Data
Info
Info Data
Data
Data
Data
「速さ」
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16. インターネット普及状況（世界）
「多様性」
世界のインターネット人口は 1,971
2,110
億人を突破
ビッグデータ とは
1,802
20億人を突破 1,574
「量」 1,093
1,319
Info
Info
1,018 Data
Data
Info
Info Data
Data
817
Data
Data
513
587
719
27%
「速さ」
29% 30%
361 24%
20%
16% 17%
11% 13%
9% 9%
6%
2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010２年 2011年
世界ユーザ数（百万） 世界普及率
参考：Internet World Stats
（http://www.internetworldstats.com/emarketing.htm）
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17. インターネット普及状況（国内）
国内普及率は 「多様性」 95
91 94 96
88
８０％に 77 85 87
79
78% 78% 80%
ビッグデータ とは
69 75%
71% 73% 73%
64% 66%
56
「量」
47
58%
Info
Info
46% Data
Data Data
37% Info
Info Data
Data
Data
「速さ」
2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010２年 2011年
国内ユーザ数（百万） 国内普及率
参考：社会実情データ図鑑
（http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/6210.html）
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18. 国内IT関連事業者
「多様性」
インターネットサービスの激増 23,574
23,355
16,262
ビッグデータ とは
18,259
14,631
「量」 1,452
1,722
Info
Info
Data
Data
Info
Info Data
Data
Data
Data
「速さ」
513
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
事業者数
インターネットサービス
参考：経済産業省 特定サービス産業実態調査
（http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/tokusabizi/index.html）
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19. 「多様性」
ビッグデータ とは
「量」 Info
Info
Data
Data
Info
Info Data
Data
Data
Data
「速さ」
「複雑性」
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20. 特別ではなくなった サイバー犯罪推移
サイバートラブル
6,000
「多様性」
5,000
1,915
ビッグデータ とは
1,753
4,000
1,592 1,541
1,347 1,383
「量」 3,000
994
1,203
1,025 Info 1,049
Info
2,000 Data
Data
Info
Info Data
Data
Data
Data
1,000 「速さ」
0
2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年（予測）
その他 著作権 青少年保護 児童買春
「複雑性」 わいせつ物領布等
児童被害数（出会い系）
出会い系
児童被害数（SNS）
児童ポルノ 詐欺
参考：警察庁「平成23年上半期のサイバー犯罪の検挙状況等について」
（http://www.npa.go.jp/cyber/statics/index.html）
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21. まったく新しい問題
「多様性」
炎上
ビッグデータ とは
「量」 Occupy Wall St.
クーポン Info
Info
Data
Data
Info
Info Data
Data
Data
Data
プライベート流出 「速さ」
「複雑性」
カンニング アラブの春
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22. 見直しが迫られる価値観
「多様性」
ビッグデータ とは
著作権
「量」 Info
Info
Data
Data
Info
Info Data
Data
Data
Data
信頼性 「速さ」
個人情報
「複雑性」
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23. 「多様性」
ビッグデータ とは
「量」
私たちの社会に影響
Data
Data
Data
Data
Info
Info
Info
Info
Data
Data
それはＩＴの世界にとどまらない 「速さ」
それはＩＴの世界にとどまらない
「複雑性」
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24. 「ITのコモディティ化」
のコモディティ化」 「多様化する利用方法」
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
つの理由
3つの理由
「変化した価値観」
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25. 「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
今後さらに大きな変化を生む
「価値観の高度化」
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26. 「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
ソーシャル
高度構造化
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
モノの
今後さらに大きな変化を生む
インターネット
クラウド
デバイス
「価値観の高度化」 出典：YouTube / Nokia
（http://www.youtube.com/watch?v=ZdeWK6G3p5U&feature=youtu.be) 出典：YouTube / aatma studio
（http://www.youtube.com/watch?v=lzsBwnv_dAg&feature=player_embedded)
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27. 「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
ソーシャル
高度構造化
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
セマンティックWeb
セマンティック
モノの
今後さらに大きな変化を生む
インターネット
クラウド
デバイス
Tim Berners-Lee
「価値観の高度化」
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28. シームレスに
つながるICT
つながる
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
ソーシャル
高度構造化
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
モノの
今後さらに大きな変化を生む
インターネット
クラウド
デバイス
「価値観の高度化」
出典）The Linking Open Data cloud diagram（http://richard.cyganiak.de/2007/10/lod/）
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29. 「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
ユビキタス
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
今後さらに大きな変化を生む
アンビエント
「価値観の高度化」
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30. 「ＩＴの更なる進化」
Web2.0 + World 「新たな利用形態」
2
= Web
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
今後さらに大きな変化を生む
「価値観の高度化」
Tim O'Reilly
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31. 農業
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
ファッション
ビッグデータ とは
出典）：IT Pro
（http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20120119/378896/）
私たちの社会に影響
エンターテイメント
家具
今後さらに大きな変化を生む
出典）アドタイ
（http://www.advertimes.com/20110908/article29065/）
出典）：Sony Dot Switch
（http://www.sony.co.jp/united/makedotbelieve/ds/）
「価値観の高度化」
出典）：Instant Fundas（http://www.instantfundas.com/2012/01/samsungs-smart-window-brings-minority.html）
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32. 意思決定
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
直感
分析
変わる価値観 ビッグデータ とは
結合
検索
私たちの社会に影響
保存
今後さらに大きな変化を生む
形式化
存在（暗黙知）
「価値観の高度化」
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33. 意思決定
地図マッシュアップ
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
直感
分析
変わる価値観 ビッグデータ とは
結合
検索
私たちの社会に影響
保存
今後さらに大きな変化を生む
形式化
SNS連携 存在（暗黙知）
「価値観の高度化」 API
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34. サイト分析 意思決定
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
直感
分析
変わる価値観 ビッグデータ とは
結合 Twitter分析
検索
私たちの社会に影響
保存
今後さらに大きな変化を生む
形式化
存在（暗黙知） 出典：twitrratr
（http://twitrratr.com/）
SNS分析 「価値観の高度化」
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35. 意思決定
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
直感
実際の風景に重ねるARナビ
分析
変わる価値観 ビッグデータ とは
文脈に応えるアプリ
結合
検索
私たちの社会に影響
保存
今後さらに大きな変化を生む
形式化
存在（暗黙知） 出典：itmediaガジェト / パイオニア
（http://gadget.itmedia.co.jp/gg/articles/1110/05/news072.html）
「価値観の高度化」
出典：YouTube / ソルトルックス
（http://www.youtube.com/watch?v=c1FmZUz5BOo）
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36. 意思決定
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
直感
口述クイズに勝つAI「WATSON」
分析
変わる価値観 ビッグデータ とは
結合
次世代自販機
検索
私たちの社会に影響
保存
今後さらに大きな変化を生む
形式化 出典：IBM
（http://www-06.ibm.com/ibm/jp/lead/ideasfromibm/watson/index2.html
存在（暗黙知）
出典：itmedia / JR東日本ウォータービジネス
「価値観の高度化」
（http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1008/10/news062.htmll
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37. バイラル
間接的手段
意思決定
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
直感
経験 分析
クレジット
ビッグデータ とは
変わる価値観 結合
知識による手段 検索
私たちの社会に影響
直接的手段 保存 信頼性
今後さらに大きな変化を生む
ロジック
全量調査 形式化
サンプリング
存在（暗黙知）
「価値観の高度化」
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38. バイラル
間接的手段
意思決定
「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
直感
経験 分析
本質的 クレジット
変わる価値観 ビッグデータ とは
ニーズは結合 適正
より精神的に
知識による手段 検索
私たちの社会に影響
直接的手段 保存 信頼性
今後さらに大きな変化を生む
ロジック
全量調査 形式化
サンプリング 社会生活視点
創造性 存在（暗黙知）
「価値観の高度化」
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39. 「ＩＴの更なる進化」 「新たな利用形態」
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
今後さらに大きな変化を生む
単純ではない、予想し得ない未来
「価値観の高度化」
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40. 仕組みが変わる 生活が変わる
未知の可能性
ビッグデータ とは
私たちの社会に影響
単純ではない、予想し得ない未来
常識が変わる
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41. 誰もが教えあい、学びあうことを
科学者のためのネットワーク 目指したサービス
銀行口座の一括管理サービス
仕組みが変わる 生活が変わる
未知の可能性 フリーコンテンツから教科書を
花の定期配送サービス ビッグデータ とは 作るクラウド・サービス
私たちの社会に影響
単純ではない、予想し得ない未来
突発的かつ早急な仕事への シアターの全ての作品を
労働力マッチング パーソナライズした検索サービス
見れるチケットを販売
常識が変わる
©Takeshi Shibuya． 2012. All Rights Reserved. 40

42. ビッグデータ
カオスが イノベーションが
含まれる社会 生まれる社会
単純ではない、予想し得ない未来
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43. ビッグデータ
その一つの可能性が…
オープン・イノベーション
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44. 「阻害要因」
「SECIモデル」
モデル」
「意思ある オープン・ イノベーションとは
コミュニティ」
参考：野中郁次郎・著「知識創造企業」「美徳の経営」
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45. 「阻害要因」
「SECIモデル」
モデル」
暗黙知 暗黙知
共同化(Socialization) 表出化(Externalization)
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
「意思ある オープン・イノベーション とは
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
コミュニティ」
内面化(Internalization) 連結化(Combination)
参考：野中郁次郎・著「知識創造企業」「美徳の経営」 形式知 形式知
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46. 「阻害要因」
「SECIモデル」
モデル」
共通善へ向かう
暗黙知 暗黙知
共同化(Socialization) 表出化(Externalization)
場を作る
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
本質を捉える
巧みに表現する
「意思ある オープン・イノベーション とは
実践・推進する
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
コミュニティ」
内面化(Internalization) 育成する
連結化(Combination)
参考：野中郁次郎・著「知識創造企業」「美徳の経営」 形式知 形式知
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47. 不用意な 「阻害要因」
「SECIモデル」
モデル」
共通善へ向かう あいまい
分散 暗黙知 暗黙知
共同化(Socialization) 表出化(Externalization)
場を作る 個別最適
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
形式主義
優先
内向き 本質を捉える 迷い・
志向 ブレ
巧みに表現する
実行なき 理由なき
「意思ある
評論 オープン・イノベーション 聖域 とは
実践・推進する
過去への 慣習への
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
暗黙知
暗黙知
形式知
形式知
コミュニティ」
固執 こだわり
内面化(Internalization) 育成する
連結化(Combination)
参考：野中郁次郎・著「知識創造企業」「美徳の経営」 形式知 形式知
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48. 「阻害要因」
「SECIモデル」
モデル」
共同化(Socialization) 表出化(Externalization)
リンクによる横のベクトル
内面化(Internalization) 連結化(Combination)
「意思ある オープン・イノベーション とは
コミュニティ」
オープンによる縦のベクトル
参考：野中郁次郎・著「知識創造企業」「美徳の経営」
©Takeshi Shibuya． 2012. All Rights Reserved. 47

49. 「阻害要因」
「SECIモデル」
モデル」
マインド 共同化(Socialization) 表出化(Externalization)
データ/
データ
情報
リンクによる横のベクトル
アイディア
ハート アイディア
内面化(Internalization) 連結化(Combination)
形式知
意思
オープン・イノベーション とは
暗黙知
「意思ある
スキル
コミュニティ」
オープンによる縦のベクトル
参考：オットー・シャーマー・著「U理論」
©Takeshi Shibuya． 2012. All Rights Reserved. 48

50. 「阻害要因」
「SECIモデル」
モデル」
共同化(Socialization) 表出化(Externalization)
リンクによる横のベクトル
知識
アイディア
内面化(Internalization) 連結化(Combination)
場
「意思ある オープン・イノベーション とは
人脈 機会
コミュニティ」
オープンによる縦のベクトル
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51. 「阻害要因」
「SECIモデル」
モデル」
共同化(Socialization) 表出化(Externalization)
リンクによる横のベクトル
内面化(Internalization) 連結化(Combination)
「意思ある オープン・イノベーション とは
コミュニティ」 私たちの新しい可能性
オープンによる縦のベクトル
参考：野中郁次郎・著「知識創造企業」「美徳の経営」
©Takeshi Shibuya． 2012. All Rights Reserved. 50

52. オープン・“コミュニティ ・イノベーション
オープン・ コミュニティ”・イノベーション
コミュニティ
オープン・イノベーション とは
私たちの新しい可能性
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53. 「社会の最適化」 「新しいイノベーション」
オープン・“コミュニティ ・イノベーション
オープン・ コミュニティ”・イノベーション
コミュニティ
私たちの新しい可能性
「解決困難な問題の解決」
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54. 「社会の最適化」 「新しいイノベーション」
レジリエント
オープン・“コミュニティ ・イノベーション
オープン・ コミュニティ”・イノベーション
コミュニティ
サスティナブル
私たちの新しい可能性
「解決困難な問題の解決」 方向を指し示す
スマート つのキーワード
3つのキーワード
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55. 「社会の最適化」 「新しいイノベーション」
全国９００店の焼き鳥店向け
地域流通サービス
オープン・“コミュニティ ・イノベーション
オープン・ コミュニティ”・イノベーション
コミュニティ
私たちの新しい可能性
「解決困難な問題の解決」 スマーターシティ
IBM 世界100都市で
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56. 「社会の最適化」
わたしたちが今日からやるべきことは… 「新しいイノベーション」
社会の問題と向き合う
つながりを外に広げる
開かれた対話の機会を持つ
オープン・“コミュニティ ・イノベーション
オープン・ コミュニティ”・イノベーション
コミュニティ
私たちの新しい可能性
「解決困難な問題の解決」
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57. トレンド
この5年間で作り上げられた現在のトレンド
この 年間で作り上げられた現在のトレンド
これから先、さらに大きく変化する社会
ビッグデータ
ＩＴの世界にとどまらない、社会への影響
その先には単純ではない、予想し得ない未来
オープン・“コミュニティ ・イノベーション
オープン・ コミュニティ”・イノベーション
コミュニティ
私たちの新しい可能性
社会の最適化へ向かうイノベーション
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58. 関連情報はブログにて
ご紹介しています。
©Takeshi Shibuya． 2012. All Rights Reserved.

59. ご清聴ありがとうございました。
Twitter :
@shibutake79
Facebook :
@takeshi.shibuya
Blog :
Big Future From Small World
http://shibuya-bfsw.blogspot.com/
ご意見いただければ幸いです。
2012.01.27
渋谷 健
©Takeshi Shibuya． 2012. All Rights Reserved.

60. • 渋谷 健（しぶや たけし）
≪略歴≫
– 2002年 アクセンチュア株式会社 入社
製造流通業を中心に、業務・SIコンサルティングに従事
– 2008年 サントリーグループ 株式会社エイチ・ビー・アイ 入社
外食企業向けの経営コンサルティングに従事
ナレッジマネジメント実行責任者、
および、流通システムの開発・運用責任者を務める
– 2010年 株式会社 ゼンリン 入社（継続）
新規事業開発、人材育成等に従事
事業開発本部 ビジネス開発部 マネージャー
– 2010年 日本BPM協会 運営幹事着任（継続）
日本BPM協会の企画･運営に参加
≪関連図書≫
– 「クラウドどこでも勉強術」（2011年 村上 崇）
インタビュー掲載
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