時間を直線に喩えると、未来は時間線の中で未だ起きていない部分を指す。すなわち、未だ起きていない事象の存在する時空間である。その意味で未来は過去（既に起きた事象と時間の集まり）の反対であり、現在（今起きつつある事象の集まり）の反対でもある。未来学者とは、そのような未来を見通し、何らかの分析を試みようとする人々である。未来学は様々な文化的文脈の中では異なる用語で呼ばれる。foresight、未来派（futurism）、prospective、futuribles（フランスでは雑誌名でもある）、prospectiva（ラテンアメリカで使われる用語）などである。英語圏では future study（未来研究）が一般化しつつある。 未来学者は、ありうべき未来を予測するべく Strategic Foresight（戦略的洞察）の適用を試みる。現在の傾向から未来の状態を予測するのが典型的な方法論だが、逆

どもです。林岳彦です。息子の3DSにバーチャルコンソールの「ソロモンの鍵」を密かに入れました（まだ３面）。 さて。 前回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ につきましては沢山ブクマ等をいただき大変ありがとうございました*1。大変感謝しております。 さて。上記記事について、ublftboさんから「相関関係の定義が書かれていないのでは」（相関と因果 - Interdisciplinary）とのご指摘をいただいたきました。 ご指摘は確かにごもっともですので、今回は「相関」概念についてと、そのついでに近年に開発された"21世紀の相関（MIC）"の話について私なりに書いてみたいと思います。 （以下、ややマニア向けの話になるかもしれません。あと前回ほどではないですが、それなりに長いです。）

ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。

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印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 選挙でソーシャルメディアを活用するのは当たり前、情報は分析してこそ価値が生まれる。写真はオバマ大統領とFacebookのマーク・ザッカーバーグCEO（出典：Christopher Dilts/Obama for America） 米国の大統領選挙でオバマ大統領が再選を果たした。 この勝利をもたらした重要な要因がオバマ陣営の「情報戦」に求められるようだ。 オバマ陣営は徹底してビッグデータを活用したという話が、開票日翌日のTIMEの記事に載っていた。 アップルやマイクロソフト（とくにXbox）など、すぐにでも採り上げておかないといけない話題が山積みだが、今回はこの米大統領選挙に関する「旬のネタ」を紹介したい。 選挙対策のプロが頼ろうとする「

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ビッグデータを加工して「人の流れデータ」を 「人の流れプロジェクト」では、代表的なものとして、国や地方自治体で行ったパーソントリップ調査などで得られたデータを使っている。例えば、首都圏でいえば70万～80万人分の1日の活動情報などである。もともとの調査データは、被験者に配布された、朝、家を出てから、自宅に戻るまでの移動に関する調査票の記述などだ。したがって、このままでは自宅、学校や会社、昼食の場所といった地点や通過時刻の情報と、それぞれの移動手段の情報しかないことになる。 この情報を動線のデータにするには、調査元から許諾を得た上で元データを加工する必要がある。徒歩や交通手段の記述データと地点ごとの緯度、経度情報を合わせ、時間経過に伴う動

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 情報テクノロジーの分野において「ビッグデータ」というキーワードがかなり浸透した。しかし、企業経営の現場では言葉だけが躍り、このキーワードに対する期待と疑念という両極端の反応が見られる。本連載では、企業経営の観点から、ビッグデータの捉え方、ビッグデータの企業経営への生かし方について考察し、経営戦略上の核心に迫る。 ビッグデータについては各種メディアなどが既に基本的な内容を整理しているが、連載の初回として、今一度ビッグデータの概念を確認し、ビッグデータの説明で用いられる3つのVについて、概要と企業経営の観点から注視すべきポイントを整理する。 情報テクノロジーの分野では時折、もっともらしい言葉が飛び交いそれが大きな渦になって、企業のマネジメン

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 本特集「ビッグデータとは何か」では、今回と次回で大量かつ非定型（かつ、場合によってはリアルタイム）という特性を有する「ビッグデータ」を適切に処理するためのテクノロジの動向について見ていこう。 「ビッグデータ」テクノロジの大原則 まず、「ビッグデータ」を扱う際に用いられるテクノロジの一般的原則を見ていこう。 最も重要な原則は分散処理だ。データを多数の機器（サーバやストレージ）に（重複を許しながら）配置し、処理することで、高いスケーラビリティと耐障害性を実現するという考え方だ。データ量が増えた場合には、機器のアップグレードではなく追加により対応できなければならない。いわゆるスケールアウト（水平スケーラビリティ）が実現されていなければならない

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 本特集「ビッグデータとは何か」の過去2回では、ストレージ、そしてデータ管理という「ビッグデータ」のインフラについて述べてきた。今回は「ビッグデータ」のアプリケーション（応用）について考えていこう。 広くとらえたいビッグデータの応用 最初に述べておきたい点は、一般的な認識では「ビッグデータ」は（大量データの）分析と表裏一体ととらえられているかもしれないが、その認識はやや限定的にすぎるのではないかということだ。もちろん、データ分析が「ビッグデータ」の最も重要な活用法であることは否定しないが、本特集の第1回でも述べたように、ビッグデータの応用分野は分析だけではなく、大量データの配信（典型的にはマルチメディアストリーミング）と保存（典型的にはイ

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「ビッグデータ」の処理テクノロジとしては、構造化データ向きのRDBMS、非構造化データ向きのHadoopという使い分けが定石的考え方になりつつある。しかし、企業内には大量の文書という非構造化データもある。このデータを処理する（より正確に言えばユーザーが活用可能にする）テクノロジとしてサーチエンジンを忘れてはならない。そもそも、MapReduce等のGoogleの「ビッグデータ」処理基盤もサーチエンジンがその起源だ。 「ビッグデータ」時代のサーチの重要性 大規模ウェブサービスプロバイダーや通信事業者、そして無線タグを活用する小売業や運送業などを除く一般的企業内の非構造化データは、今のところMicrosoft OfficeファイルやEメール

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます SAS Institute Japanは、東京・港区内で同社の戦略や最新技術を紹介する「SAS Executive Briefing」を開催した。 米SAS Institute最高経営責任者（CEO）のJim Goodnight氏や、最高マーケティング責任者（CMO）のJim Davis氏ら、同社幹部が講演。ビッグデータの重要性や意義、活用の方法などを説くとともに、新たな時代に向けて企業は何をすべきかを説明した。 変化の速度は待ってくれない SAS Institute Japan代表取締役社長の吉田仁志氏は、「データの効率的な利用と分析の重要性などが叫ばれ、その結果、“見える化”の整備が一巡したが、“見える化”してもさして状況は変わらな

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日立製作所は11月9日、都内で「Hitachi Platform Solutions World 2012」を開催した。顧客との「協創」をコンセプトに、ビッグデータやクラウドの事例や製品を一堂に集めたイベントとなった。 冒頭の挨拶に登壇した同社ITプラットフォーム事業本部 開発統括本部 統括本部長の阿部淳氏は、このイベントのテーマを「データ利活用だ」と定めた。 データ活用の分野では、さまざまなIT企業がデータウェアハウスやビジネスインテリジェンスという名称とともに取り組んできた経緯がある。しかし、阿部氏はユーザー側の取り組みの「85％が失敗している」と指摘。その原因を「コンピューターを計算機として電卓のように使っていた時代から、現場の情

「ビッグデータ」が今日のIT業界における重要キーワードとなっていることに異論のある人はいないだろう。本特集では、テックバイザージェイピー代表の栗原潔氏が「ビッグデータ」の機会と課題、各ベンダーの戦略を解説する。