優れた思想的指導者であり、ThinkJarの創設者兼マネージングプリンシパルであるEsteban Kolsky氏が、ビジネスの世界が進化してきた道と、新次元の成功に必要なものの核心に切り込み、解説してくれた。その核心とは、エコシステムとプラットフォームに他ならない。 この考察は、B2B分野で共通データプラットフォーム（CDP）の提供を手がけるRadiusの依頼でKolsky氏が最近実施した調査の結果から導き出されたものだ。この調査結果により、市場の現況にとどまらない洞察が導き出されている。それは、ビッグデータにまつわる問題を（多少なりとも）解決した世界において、データプラットフォームが進んでいく道に関する重要な思索を与えてくれている。以下は、Kolsky氏による解説となる。 ******* データとデータプラットフォームに関する考察の投稿機会を与えてくれたPaul Greenberg氏にま

統合データベースには、各社員の勤怠データや定期健康診断の結果、産業医の面談記録、生活習慣病による受診歴の有無といったデータを集約する。集約したデータは、産業医や保健師が社員と面談する際に活用する。 社員がどのような健康状態かを従来より多角的に確認でき、より適切な指導が可能になったという。社員自身も専用のWebサイトで自分のデータを閲覧可能。過去18年間分の定期健康診断の各検査項目レベルまで、一覧や折れ線グラフで細かく推移を確認できるようにしている。 富士フイルムグループの健康保険組合は、医療費の増加に伴い2014年度に保険料率の引き上げを余儀なくされた。同社は「社内に分散する社員の健康増進関連のデータを有効活用し、社員の健康への意識・関心を高めることで、将来の医療費増加を抑えたい」（人事部の鈴木宏明マネージャー）と考え、統合データベースを開発したという。 さらに2016年4月から、集めたデ

公正取引委員会は2017年6月6日、ビッグデータの公正な流通や活用を促すため、不当なデータ収集などの行為に独占禁止法を適用する指針を公表した。 大量のデータを集める力を持つ一部の企業が支配的な立場を使って不当にデータを集めたり囲い込んだりすると、消費者の利益を損ねる恐れがあるとし、独禁法を適用する可能性を示した。 公取委が念頭に置くのは人工知能（AI）やIoT（インターネット・オブ・シングズ）、無料ネットサービスなどによる新たな商品やサービスの開発だ。 例えばAIの要素技術である深層学習を使ったシステムの完成度は、学習させるデータの質と量が左右する。無料SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）を通じて集めた閲覧履歴や投稿文を分析すれば、消費者の興味や関心事を知ってマーケティングに生かせる。公取委の木尾修文経済調査室長は、データに基づく社会の発展には「全ての企業が公正にデータを収集・

公正取引委員会は2017年6月6日、データの公正な流通や活用を促進する考え方や判断の参考例を公表した。一部の企業が支配的な立場を利用して他社から不当にデータを得たり、データを囲い込んで市場競争を妨げたりする行為が独占禁止法にあたる可能性を示した。健全な競争を維持する目的から、大量のデータを持つ企業同士の合併を公正取引委員会が審査する場合もある。 公取委の木尾修文経済調査室長は、IoT（インターネット・オブ・シングズ）や人工知能（AI）の普及によって、「データの公正な流通が企業の健全な競争を促すために重要になる」と述べた。AIを使った自動運転技術などの開発には、大量のデータが必要になることを念頭に置いたものだ。 データ市場においてこれまで不明確だった独占禁止法の適用に向けた考えを示した。不当なデータ収集の例としては、立場の強い企業が提携関係にある企業に対して一方的にデータを要求したり、SNS

一部報道によれば、新指針は主に「データの収集」や「囲い込み」に焦点を当てる見通し。データの収集では、大手企業が市場の優位性を利用して必要以上に個人情報を集めたり、当事者の承諾を得ないまま個人情報を別の用途に利用したりすることを想定する。データの囲い込みでは、データへのアクセスを不当に拒む行為が、公正な競争を妨げる事態に該当するかどうかの目安を示す。 公正取引委員会はビッグデータの活用に関する独占禁止法上の考え方や競争政策のあり方を議論するため、2017年1月に「データと競争政策に関する検討会」を発足した。今回の報告では、この検討会における審議内容を示す。

公正取引委員会は、個人情報などビッグデータを特定企業が独占するのを防ぐため、新たな指針をまとめる。人工知能（AI）やIoT技術の普及により、ビッグデータが企業活動における新たな資源になっていると判断。巨大企業が市場での支配的な立場を使ってデータを集めていたり、不当にデータを囲い込んだりした場合、独占禁止法を適用する考えを示す。公取委は1月から専門家を集めた研究会を開いており、近くデータと競争政

日本生命保険は2017年5月17日、野村総合研究所（NRI）、リクルートホールディングス（HD）と共同で健診や医療のビッグデータを使った健康増進サービスを始めると発表した。企業や団体、健康保険組合に向けて、ITを使って健康改善を支援するサービスを2018年4月に開始。サービスを通じて集めた健診などのデータを分析して、新たな保険商品の開発をはじめとする保険事業の強化を図る。 新サービスの名称は「ニッセイ健康増進コンサルティングサービス」。日本生命が企業や団体との契約締結やサービス提供の窓口となる。具体的なサービスはNRI、リクルートHDのノウハウを使って共同開発する。 提供するサービスは大きく三つ。健保組合や共済組合向けには、健診データに基づいて各組合加入者の健康問題に関する現状把握から改善計画の策定、計画の実行、取り組みの評価を支援する。組合の加入者向けには、ネットやスマートフォンを活用し

KDDIは2017年3月14日、アクセンチュアとの共同出資による子会社「ARISE analytics」を設立したと発表した。KDDIが持つビッグデータを分析し、顧客体験価値の向上を図っていくとしている。ビッグデータの活用がauの利用者、ひいてはKDDIの今後に、一体どのような価値をもたらすのだろうか。 ビッグデータ分析で合弁会社を設立 ここ最近の総務省の施策によって、大手キャリア同士のユーザー奪い合い競争が事実上できなくなった。そのため各キャリアは最近、価格施策によってユーザーを獲得する「攻めの戦略」から、既存顧客の満足度を高めて流出を防ぐ「守りの戦略」へとシフトを図っている。 KDDIも、攻めから守りへと明確に戦略をシフトしたキャリアの1つだ。同社は2015年から「お客さま体験価値向上プロジェクト」を立ち上げ、顧客体験価値を高めるための取り組みを強化。2016年には、それまであまり重視

2020年までにデータサイエンティストの業務の4割は自動化される。そしてデータサイエンティストを本職としない「シチズンデータサイエンティスト」が台頭すると、ガートナー データの分析を本職とするデータサイエンティストは、いまもっとも注目されている職業の1つです。そのデータサイエンティストがデータ分析のために行う業務の4割は2020年までに自動化され、そのおかげでデータサイエンティストを本職としない「シチズンデータサイエンティスト」によるデータ分析が台頭してくると、米調査会社が予想しています。 ガートナーによると、シチズンデータサイエンティストとは、データサイエンティストが本職ではないものの、データ分析業務の自動化が進むことで、かつては専門的な知識が必要だった先進的なデータ分析や予測などを自分で行えるようになった人のことを指します。 このシチズンデータサイエンティストの存在は、専門職であるデー

Almost two years ago, I wrote a post about the situation of "Data Scientist" and "Artificial Intelligence" at that time. After two years have passed, now what's happening and what do we see? Below is a summary of current situation of data science, data scientist, artificial intelligence and related topics in Japan. Artificial intelligence (AI) has attracted more and more attention from all over th

昨今、さまざまな企業がビッグデータやIoT（モノのインターネット）関連の事業を推進している。商品の購入履歴やGPSによる位置情報などパーソナルデータを企業が取得し、ビジネスで活用することが増える中、人々に抵抗はないのだろうか――。博報堂と日立製作所が意識調査の結果を発表した。 パーソナルデータのビジネス利用について、不安と期待のどちらの感情が大きいかを聞いたところ、「不安に感じる」と答えた人は52％を占めた。一方、「期待する」と答えた人は19.5％と少数だった。また、男女別では、女性のほうが不安に感じる人が14.6ポイント多かった。 今回の結果は、2年前の調査結果とほぼ同じだという。技術が進歩したにもかかわらず「期待する」との答えが伸び悩む理由については、「前回の調査以降も、企業が個人情報を漏えいする事件が続いており、人々は不安をぬぐえないのでは」とみている。 具体的な理由としては、「利用

滋賀大学とPwCあらたがデータサイエンス分野で産学連携 国立大学法人滋賀大学とPwCあらた有限責任監査法人が11月25日、データサイエンス分野で共同研究を開始すると発表した。滋賀大学が2017年4月に新設する「データサイエンス学部」を拠点に、実践的な教育プログラムの開発やビジネス面での本格的なデータサイエンス活用について双方の知見や経験を持ち寄り、産学連携で教育・研究に取り組むとしている。 滋賀大学が新設するデータサイエンス学部は、データサイエンティストの育成を目的とした日本初の大学の専門学部として誕生する。学部長には、元日本統計学会会長で前東京大学大学院情報理工学系研究科教授の竹村彰通氏が就任する予定で、来春に第一期生（募集定員100人）を迎え入れる体制整備を急ピッチで進めているという。 会見に臨んだ竹村氏は、「さまざまな分野でデータ分析力が求められる中、より実践的なプログラムを学生に提

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 ガートナー ジャパンは11月8日、日本企業のビッグ・データへの取り組みに関する調査結果を発表した。それによると、67.2％の日本企業がビッグデータに向けた活動を既に進めていることが明らかになったという。 今回の調査は、日本における企業・組織のさまざまなITのニーズや課題を分析することを目的として2016年2月に実施された。日本全国の従業員数500人以上のITユーザー企業に勤務し、ITインフラストラクチャにかかわる企画や製品、ソリューション、に対して決裁権がある／関与している、もしくはITインフラストラクチャの戦略に関与している役職を想定してアンケート調査を行っている。有効回答数は515件で、回答企業の従業員数規模別の内訳は、2000人以

ComputerworldとCIO Magazineは 2023年5月23日で閉鎖しました。 長らくのご購読ありがとうございました。 日経クロステック TOPページ

国内の2019年におけるビッグデータ関連のソフトウエアの市場規模。同じくIDC Japanが2015年8月に発表しました。 2014年の実績値は110億円ですので、そこからの5年間で4倍超と、急激に成長する計算になります。センサーや家電など様々な機器をインターネットにつなぎデータを収集し、活用するIoT（モノのインターネット）の広がりや、ネット通販の規模拡大、会員情報の活用をはじめとするデジタル経済のさらなる普及が成長を後押ししそうです。 同社のソフトウェア＆セキュリティ担当マーケットアナリストの草地慎太郎氏は「大企業を中心にビッグデータを活用したいとの意欲が強まっていることで、高い成長率が見込まれる」と分析しています。 2014年時点の市場規模をソフトウエアの分野別に見ると、データ管理が約57億円と最も大きく、次いでデータ分析が約33億円、意思決定支援・オートメーションが約20億円などと

アシスト、AWSで「ビッグデータの高速分析をすぐに実現」できるサービスを開始：HPE VerticaとAWSを組み合わせて提供 アシストは、ビッグデータ分析支援サービス「アシストTシャツモデル for Vertica」を開始。HPE VerticaとAWSを組み合わせて提供する。 アシストは2016年8月10日、ビッグデータ分析支援サービス「アシストTシャツモデル for Vertica」を2016年9月に提供開始すると発表した。 このサービスは、ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（以下、HPE）が開発する高速分析用データベース「HPE Vertica」と、「Amazon Web Services（以下、AWS）」を組み合わせて提供するもの。Tシャツモデルという名称には、Tシャツのサイズを選ぶように、自社ニーズに適した規模のモデルを選ぶだけで、すぐにHPE Verticaを利用でき

経済産業省とIoT推進ラボは7月11日、ビッグデータの利活用・人材育成を目的とした、「第2回ビッグデータ分析コンテスト」を開催すると発表した。コンテストの応募受付期間は2016年7月11日～9月1日。参加費は無料。 IoT推進ラボは、IoT、AI、ビッグデータなどを活用した先進的なプロジェクトの創出を目指し、企業連携、資金、規制面での支援のほか、規制改革や制度形成などの環境整備に取り組む組織。ラボでは、ビッグデータ分析コンテストのほか、先進的なIoTプロジェクトを選定して強力にバックアップする「Lab Selection」、企業や自治体とのマッチングを図る「Lab Connection」などを実施している。 2015年12月に開催された第1回目のコンテストでは、「観光」をテーマに、観光客数を予測するアルゴリズムの開発競争を実施。過去1年間の宿泊者数データ、インバウンドデータ、口コミデータ、