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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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。
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
＜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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
＜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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
※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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
＜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。
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
・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）
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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。
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
＜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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
＜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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
※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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
＜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
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。
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
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
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
・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）
0 件のコメント:
コメントを投稿