NHKスペシャル「東京スカイツリー 世界最難関への挑戦」ができるまで。

こんにちは。
今日は、昨日参加した勉強会の報告です。

NHKスペシャル「東京スカイツリー　世界最難関への挑戦」
http://www.nhk.or.jp/special/detail/2011/0724/

NHKスペシャルで、史上2番目の視聴率、16.9%を叩きだした本特集は、たった一人の広報担当者の思いから生まれたのでした。

特に許可を得ていないので、ご担当者の方の名前は、Ｎ氏と伏せておきます。

＜当時の状況・背景＞
2006年、談合問題がマスコミに叩かれ、業界・現場が意気消沈。
当時広報担当だったN氏は、誠実にモノづくりに取り組む現場に報いたいという思いで、何か出来ないかと考えていた

＜スカイツリーのＰＲを行おう！＞
当初、会社としてスカイツリーに関する主体的なＰＲ計画は無かった
Ｎ氏は、スカイツリーを通じて、現場の素晴らしさを世の中にＰＲしたいと考えた
B to Bが中心の大林組にとって、一番PRしたい対象（お客様）は、経営層。
と、考えた時に経営層が良く見る媒体は、NHKと日経新聞だと思い至った

　→　日経に一面広告を出す

さらに、スカイツリー施工の記録映像を残すため、NHKエンタープライズ社に発注したことをきっかけに、NHKスペシャルで特集を組んで貰うことを考える

☆☆☆
例えば、日経新聞の一面広告を出すのは、当時予算で4500万円（定価？）したとのこと
一担当者が決済できる額ではありません。これを、どのように周囲を説得し、実現したか、が皆さん気になるところでしょうけど、それはオフレコな話もあり残念ながら書けません。

ただ、

「一人一人の社員の強い想いが、大きなうねりを生むことができる。綿密な計画が全てではない。」

というメッセージが印象的です。

賢い綿密な計画を立てることは否定しませんが、時として、たった一人の熱い想いが、巨象を動かすこともあるのですね。一企業が、NHK社に、「NHKスペシャルで特集組んで！」とお願いしても、全く相手にして貰えないそうですから。。。

これからの知識創造社会においても、社員であれ、独立した起業家であれ、自分でアウトプットを出す責任と、それに想いがこもっていることが大事です。今回は、一人の想いが皆に伝染して結果が出た良い例ですが、想いがぶつかりあって、更に凄い化学反応を起こす、そんなこともあると思います。

因みに、実際にNHKスペシャルの取材が始まってからも、工事の現場が、カメラなどを入れるのを嫌う文化があったり、と苦労は絶えなかったようです。
しかし、日曜日（現場が休みの時）にカメラを入れて、それを日曜夕方のニュースで流して貰う。などの地道な努力で、現場のカメラに対する抵抗感を無くしていったとのこと。

凄いものって、才能のある人が、華々しく作る（Ipohneとか）というイメージもありますが、（もちろんN氏も凄い方だと思いますが）、地道な努力が陰にあることは忘れないようにしたいです。

落ちとしましては、「ダイオウイカ」に視聴率は抜かれたそうです。恐るべしダイオウイカ。
http://www.nhk.or.jp/special/detail/2013/0727/

科学万能の今の時代にも、未知な領域は沢山あるものですね。人間の可能性は無限大です。

【参加報告】BigData Conference

本日はBigData Conference（4月22日、23日）への参加報告です。
ワールドビジネスサテライトでも放映されていました。

運営者から：
参加者のプロフィール
社長・役員が2割
部長クラスも加えると、7割以上が意思決定者

自分は、マイノリティの3割ということです（笑）

午前中は、「Visionaries Session」という位置付けで、11社の方から順番に講演がありました。
今朝、パレスホテルで行われたフォーラムを受けての結果とのことです。

フォーラムでは、5つの課題が確認された
【定義】
・定義が定まっていない
・定義にこだわらず実践しろ、という意見もある

【事業創出】
・ビッグデータを活用した成長戦略をいかに描くか（企業の成長戦略に繋げること）

【金】
・ビッグデータ活用による投資対効果の試算
・15年前、メール導入で、ROIの話があった
　　but　コミュニケーションの当然のインフラとなり、今はROIとは言わない
　　　　　Bigdataは早晩、（目に見えない）インフラとなるべき　　

【人材】
・データ分析人材の不足
・最適な組織体制を探る試行錯誤

【理解】
・企業がビッグデータを安全に有効に活用できる環境作り
・ビッグデータの活用が、企業だけでは無く、社会や個人にも有益なことを啓蒙する必要

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印象に残ったのは、村田製作所、森川先生（東大）でしょうか。

以下、各発表です。

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データの力をビジネスの力へ　～デジタル化時代の到来～
アクセンチュア　執行役員製造・流通本部　統括本部長　江川昌史様
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＜導入＞
・データの力を使って優位性を発揮している企業（少数）
・ビッグデータブームにあやかろうと、試行錯誤をしているが思うような結果が出せない企業もある

・海外では、ビッグデータ活用にCEOが責任を持っている
・日本ではCEOは、そこまで言及しない。CIOや現場の責任だと思っている

＜業界の話題＞
・経産省が40億円の予算をつけた
・ビッグデータの専門企業（米）が日本進出を狙っている噂

＜TOPICS＞
・データ活用の勘所：完璧を目指さない。PDCAを回すこと、実行が大事

ジョン・ターキー　「ひらめきより、試行錯誤だ！」
ジェフ（FB共同創業者）「とにかく試行（PDCA）の高速化が重要だ！

・データ　×　アルゴリズム　×　適用サービス　＝最適化（新事業創出）
・社内外のデータを組み合わせた活用が主流に

＜3つのアルゴリズム＞
１）多変量解析　　→在庫補充最適化など　（関連特許を保有）　、金融における不正検知事例
2)探索的データ解析　→犯罪防止、顧客離脱モデル、位置情報による道路改善
3)機械学習　→社会インフラ、パターンに認識による予防医療、協調フィルタリング（レコメンド）

＜データ活用の4段階＞
1)社内の過去データを分析して、経営の意思決定に活用
2)自社の顧客情報やWebログ、オープンデータを分析し、社内業務改善やマーケティングに活用
3)他社データや、非構造化データを組み合わせ、サービスの効率化・高度化、さらにOne to Oneマーケティングへの活用
4)センサーデータなどから取得されるデータの活用


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モノづくり力を高める
生産工程データの活用
村田製作所　モノづくり技術統括部　モノづくり強化推進部　生産革新2課　課長　宮森誠様
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＜結論＞
・ビッグデータは意識していない　（スモールデータでも十分に活用できる）
・目的＝品質改善
・手段＝ビッグデータ活用

※この目的を見失わないことは大事だと、常々感じています
　（データを見たい、データを活用したいは、目的では無い！）

＜生産工程データの活用＞
・現場・現物・現認
・技術的な知見（熟練者のノウハウ）
・データ活用（熟練者のサポートという位置付け）

※QCD作り込みのうち、品質を重視

＜データ活用に必要な3要素（上記連携に必要な）＞
・業務直結　（解決すべき課題は何か＝ビジネスに役立つことは何か？）
・解析手法　（データ解析が問題解決に繋がるのか？どのように問題を解いていくのが良いのか）
・情報技術　（データを集める情報技術、環境があるか？簡単に構築できるか？設備のデータ収集も）

＜進化しているIT技術＞
・大量なデータ　（HDDなどのストレージだけでなく、コンピュータそのものが安価に）
・様々なデータ　（基幹業務システムのデータだけでなく、設備や測定機器のデータも自由に扱える）
・高速な処理　（コンピュータだけでなく、ネットワーク回線、設備・測定機器など全て早くなっている）

→これらにより、現場の大量かつ様々なデータの見える化（組合せ）が可能となっている
→経営者、現場にはそのままでは伝わらない
　→伝わるように見せることが大事＝グラフ化

＜グラフ化＝見える化＝形式知化＞
・想定通りの結果を得る→データの裏付けにより、形式知化
・経験と違う結果（グラフ化）が出る
　※どちらも正しいと考える。新しい知見を得られたと思う

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一歩先の経営に、日立のビッグデータを。
日立製作所　情報・通信システム社　システム＆サービス部門　安田誠様
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※基本的にCMセッションかな。

＜導入＞
・テレビCM　　（ソーシャルイノベーション）の動画
・データを使う側、提供する側の両面を持っている企業
　→エネルギー、都市、交通、ヘルスケア、水・資源、ロジスティクス、ビッグデータ（IT)、金融

・Big Data＝「コト」＋「ヒト」＋「モノ」

コト：バッグオフィス、業務データ
ヒト：人の活動・動きによる結果
モノ：センサーからの情報とか

アナリティクスでつなぐヒト・モノ・コト
ビジネスと社会の革新のために

＜人の活動状況を捉えるツール＞
・ライフ顕微鏡
・ビジネス顕微鏡
・レーザーセンサー

■データが可視化出来ることのビジネス価値は？

■測れないものは管理出来ない！　（有名な言葉）　←これは良いですね

測れる、見える　＜GAP＞　役立つ、使える

市場や顧客のことが測れて分かる事と、それをどの様にアクションにつなげるかは別のビジネス課題
ビッグデータの解析をしていると、面白い結果が見つかって喜ぶ、で満足するケースがあるが、それをどう経営に結び付けるか重要

　→アナリティクスもメールのように、一般的な仕事になっているでしょう

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パーソナルデータの価値を、生活者の利益に。
～「生活者目線」のビッグデータ活用～
NTTドコモ　執行役員ライフサポートビジネス推進部長　中山俊樹
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＜導入＞
・通信屋は、情報交差点のようなところ
・パーソナルデータの価値を考える

＜新領域の取組＞
↓デジタルコンテンツ　（ここ10年スタート）
↓リアル（コマース）　　数年は、ここ
↓生活サービス　　　　　さらに直近1～2年に力を入れていること　　学び・食事・運動・健康

→ドコモクラウド　（無限の楽しさ・・）

生活サービス　　×　　　イネーブラ

生活サービス：
学ぶ、食べる、健康、運動、買い物を提供する企業との提携　（exクッキングスタジオ）

イネーブラ：
【ドコモの技術】認証、課金、ポイントクーポン、クラウド化、モバイル化、映像配信技術とか

＜ヘルスケアサービスとモバイルICT＞
・ヘルスケアデータ一元管理
　→100万件近く溜まってきた。
　→どうやって、ユーザーへ”Benefit”を返していくかが課題
　　　※今は、バイオリズムの表示など。

・東レと、繊維の共同開発した
　→スポーツ、健康分野にどう使っていくかが、課題。

＜教育サービスとモバイルICT＞
・MOOC　”gacco”をスタート：収益モデル化と新教育携帯への取組

・リアルとデジタルを組み合わせたハイブリッドなラーニングを提供
　→パートナーとともにドコモが目指す「学び」を協創

＜生活サービスで蓄積されるビッグデータ＞

　P X R　（ぴー　エックス　あーる）　　　”PXRの連携”

X=health,shopping,learning・・・）

どのように価値あるデータとしてストックするか。　　連携：環境、空間統計　（気象データの観測もずっとしている）アメダス並み
どのような価値を顧客へ返すかが、ドコモの最重要課題
　（社会的な価値とかも、色々な企業とのコラボも模索）

会社コンセプト「ともに、生きるをデザインする」を大事に。

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ビッグデータで社会価値創造を
NEC取締役　執行役員常務　兼　CMO　　清水隆明
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・10年単位で大きな変化
・予想もしなかったようなことが起きている（リーマンショック、シェールガス革命）

　※リーマンショックは、一部の人間は気付いていたと言われていますが
　　　（実際に、サブプライムローンの問題を警鐘していた人もいたが、バブルの中ではいつでも無視される。このことが、一番の問題ですよね）

＜マクロ視点で予想が可能では。5つの視点＞
1)連鎖する環境・資源問題
2)国家間パワーバランス変化
3)成熟社会モデルの模索
4)個を基点とした社会
5)多様化する脅威

＜今後の国内IT投資の変化＞
・伝統的なITシステムは成熟：コストダウン中心
・新しいITの活用が進展：クラウド、SDN、、、
・日本では情シス（CIO）任せのスタンスが強い
　※業務の効率化だけでは無く、新事業の創出やビジネスモデル変革なども求められる


キリがありませんので、こんなとろこで終えますが、内容盛りだくさんで中々に面白いイベントでした。日経Bigdataを購読すると、無料で参加できます（購読料が年間5万円弱ですが）