金融分野で存在感高まるビッグデータ--その理由やトレンドを考察
ミリ秒単位のリアルタイム性が要求される金融サービス分野では、ビッグデータ関連のアプリケーションやベンダーに対する興味がひときわ高まっている。その理由は、アーキテクチャや規制、透明性、意思決定、スピードに対するニーズなどさまざまだ。 資本市場に特化したコンサルタント企業であるTABB Groupは最近、金融サービス分野におけるリアルタイムのビッグデータアナリティクスに関するレポートを公開した。そのこと自体、ビッグデータが注目を集めているしるしとなっている。今や専門的なコンサルタント企業がデータアーキテクチャの分析や検討に力を注ぐほどにまで、ビッグデータが金融セクターで注目されているのだ。ITRS Groupの依頼によって作成された同レポートの内容もこの結論を裏付けており、TABB Groupが話をしたすべての企業がビッグデータアナリティクスを利用中、あるいは試用中だと述べている。 金融セクタ
ビッグデータやAI活用のための最重要インフラ「人財」は揃っているのか？
筆者も週末を中心に教壇に立っている事業構想大学院大学では、学外の識者をお招きして「サロンスピーチ」という取り組みを定期的に開催している。2015年12月15日にはAI×データはビジネスをどう変えるかというテーマでヤフーのCSOである安宅和人氏のサロンスピーチが行われた。 講演会は予想以上の申し込みがあり、サテライト会場もいっぱいになる盛況ぶりであった。聴講希望者をタイトルより想像される通り、最新のトレンドを追った内容であったが、一貫して出されたメッセージは「データアナリストなどの人材が足りない」といった日本の将来を憂うメッセージであった。今回はその講演内容と共に人材不足という問題を紹介していきたい。（文中の参照資料は当日の投影データではなく、経済産業省の）産業構造審議会 新産業構造部会（第2回）—配布資料からの抜粋。また、月刊事業構想3月号にも関連記事が掲載されているので参照願いたい） デ
「ビッグデータそのものに価値はない、大切なのはアルゴリズム」とガートナー
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 ビッグデータは過去のものであり、大切なのはアルゴリズムだ--Gartner ResearchのシニアバイスプレジデントPeter Sondergaard氏の見解だ。 Sondergaard氏は米国時間10月27日、「Gartner Symposium ITxpo 2015」でデジタル面での成長を支援する鍵を握るものはアルゴリズムだと述べた。 「ビッグデータそのものに価値はない。もちろん、データは必要だ。しかし、一時的なものだ。データそのものは変化をもたらさない。企業はITをデータ収集部門と見ているかもしれないが、誰だってデータを集めることができる時代だ。誰だってデータを保持できるし、データ分析のために専門家を雇うことができる--データの
ビッグデータの本命は「保険」だ --- 中西 崇文 : アゴラ - ライブドアブログ
昨今聞かれるようになったビッグデータ。実はビッグデータと金融商品は今後最強のタッグとして我々の目の前に現れるようになるだろう。なぜ、金融商品がビッグデータとの相性がよいのか、現在の動きを追ってみたい。 ■保険会社が自動車会社やカーナビ業社とタッグを組んだ 先日の日本経済新聞では、やさしい運転で割引、若者狙う「ビッグデータ自動車保険」 見出しが躍った。ソニー損保は、加速度測定データで測られたデータに基づき、保険料が安くなるというソリューションが始まった。また、あいおいニッセイ同和損保は、トヨタ自動車の「T-Connect」という、インターネットに接続されているカーナビを用いて、そのカーナビデータによって保険料を決めるというソリューションが始まった。 これらのソリューションの共通点は、事前審査ではなく、保険契約後の各人の振る舞いによって保険料が決まること、その振る舞いを確実に日々刻々と蓄
ビッグデータ活用の勝敗を分けるリアルタイムアナリティクス--4つの成功事例
Mary Shacklett （Special to TechRepublic） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2015-06-02 06:15 ビッグデータは非構造化データをもたらすことにより、組織によるバッチレポートの強化に役立つ。非構造化データは従来の構造化データと組み合わさることで、ある一定の期間に企業で何が起きているかについて、より完全な全体像を描き出す。このようにして作成された有益なレポートによって、意志決定者は状況の変化により的確に対応できるようになる。 しかし企業は同時に、データに基づいて素早く行動に移せるように、リアルタイムかニア・リアルタイムのデータやアナリティクスも求めている。幸いなことに、リアルタイムやニア・リアルタイムのビッグデータとアナリティクスについての十分な経験的結果が得られつつあり、こうしたデータがどのような場合に「使える」のか、また競争上の差につな
機械との競争ならぬ「協調」が人間を幸福にする：日経ビジネスオンライン
最終回です。ビッグデータに後押しされるように台頭してきた今回の人工知能ブームが健全に開花し、過去2回のブーム（1950～60年代、1980年代）のように期待外れのあまりにバブルがはじけて終わったりしないことを願いつつ、人間と機械の役割分担などについて引き続き具体化し、産業的な付加価値を追求してまいりたいと思う今日この頃です。現時点での方向性を探りながら、いくつか、これまで触れ足りなかった話題を取り上げます。 ビッグデータとAIが相互に不可欠な技術として発展 最近の記事「ビッグデータの国内市場『年率27％で成長も課題山積』」によれば、ビッグデータの分析に使われる情報システムなどのインフラの国内市場は2014年時点の444億円から、年平均成長率27％のペースで拡大を続け、2019年に1469億円に上る見通しとのことです。いわゆるインテリジェント・ストレージや、検索・配信などの「上流工程」への投
“やるかやらないか”で二極化するビッグデータ活用 一般企業への浸透が進む
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） | ビッグデータ | データ | データ分析 IDC Japanの草地 慎太郎氏《クリックで拡大》 ビッグデータの活用に取り組む企業は、システムインテグレーター（SI）やネット系企業など技術力のある企業から、一般企業へと拡大している。その一方で、取り組みを強化する企業と見送る企業の姿勢が鮮明となり、二極化が進んでいる状況が明らかになった。 IT専門調査会社のIDC Japanのソフトウェア＆セキュリティグループでマーケットアナリストを務める草地 慎太郎氏はユーザー層の拡大について、次のように話す。「ビッグデータ活用の黎明期では、自社でシステムを構築できるITに明るい企業が積極的に導入を進めていった。それが今では、“一般企業がビッグデータを活用してビジネスをどう改善するか”に変わってきた。それに応じるように、大手ベンダーはビジネス課題を中心と
IT経験の少ないメンバーで達成した従来比130% お客様とつながり続けるためのビッグデータ活用セミナー
「ビッグデータ活用」という言葉だけが一人歩きしており、「何か取り組まなければ」という危機感を抱えつつも多くの企業が具体的な施策に取り組めていないのが現状です。 その障壁になっているもののひとつとして、社内の人材リソースの問題があります。何かツールを導入したとしても、それを使いこなし、活用できるデータの専門家がいない。そうした声は、多くの企業から聞こえてきます。 しかし、オートバックスセブンでは、IT経験が少なく、データ分析にも不慣れなメンバー全員がツールを活用し、購入率は従来比130％、開封率は2倍、分析は1週間から3日へ、そして効果の“見える化”による社内説得と、様々な成果を実現させています。 本セミナーでは、オートバックスセブンのデータ活用を牽引した担当者の方をお招きし、どのようにツールを活用する組織をつくり、データを活用してどのような施策を実現させているのかをお話しいただきます。 プ
ビッグデータ活用によりマーケティングの最適化を実現
ビッグデータ活用の難しさに直面する企業が多い中、カー用品の販売・取付・交換サービス、車検・整備、車の買取・販売サービスを提供する小売店舗で構成されるフランチャイズチェンを運営するオートバックスセブンは、先進的な取り組みを行っている。860万人のアクティブ 層を含む会員に対し、ビッグデータを用いてパーソラナイズ化したキャンペーンを実現。その舞台裏について聞いた。 (左から)オートバックスセブン マーケティング部 CRMグループ 課長 福島将人氏、 日本情報通信 ソリューション推進本部 ソフトウェア・テクニカルセールス部 植田春樹氏、同グループ長 中田寛之氏 オートバックスセブン×日本情報通信 適切なタイミングで適切な人に ──会員向けマーケティング施策として、どのようなことを行っていますか。 福島:プロモーションはDMとメールが中心です
リクルートからMITへ。ビッグデータ分析により人間の意思決定メカニズム解析に挑む数原良彦氏 - エンジニアtype | 転職type
リクルートホールディングスは2015年4月1日、新規事業開発機関「Recruit Institute of Technology」を人工知能の研究所として再編したと発表した。一方では米MITメディアラボとスタンフォード大学に客員研究員を派遣するなど、R&D拡張の動きが活発だ。 弊誌では今回、昨年12月よりMITに出向し、ビッグデータ分析の世界的権威であるアレックス（サンディ）・ペントランド教授とともに研究を進めている客員研究員の数原良彦氏に話を聞くことができた。 数原氏は、2008年に慶應義塾大学大学院の修士課程を修了し、同年NTT研究所に入社。以来6年間、情報検索と機械学習に関わる研究開発に携わった後、昨年9月にリクルートに加わった。 数原氏はどのような思いを持ち、どのような研究をしているのか。そのミッションと構想を語ってもらった。 人工知能は意思決定をどこまでサポートできるのか？ 数原
AI秘書は人間関係を円滑にしてくれるか？：日経ビジネスオンライン
本連載ですが、日経ビジネスオンラインのコラムとしては、ラスト2回となりました。そこで、ビッグデータの活用と、そのための人工知能と人間の頭脳の役割分担などについて、徒然なるままに綴ってまいりたいと思います。 IoT機器にもっともっとビッグデータを生成させよう 4月下旬、東京ミッドタウンで開催された日経ビッグデータカンファレンスで、国立情報学研究所長の喜連川優教授が最近のビッグデータ関連の研究成果、動向について基調講演をされました。彼は経産省系の情報大公開プロジェクトのリーダーとして、また文科省の「情報爆発時代に向けた新しいIT（情報技術）基盤技術の研究」において、一貫して「情報爆発という一大事に対抗する技術の開発をすべし」との危機感を前提に実用技術の開発を主導してこられた印象があります。 途中でどんなに、Googleはじめ米国の巨大ベンチャーにうっちゃりをかけられようが不屈の精神で立ち直って
結局、AIに負ける心配がない職業とは？：日経ビジネスオンライン
これまで一貫して、人と機械が各々得意な能力を組み合わせて豊かな生産、生活が実現するという楽観論を展開してまいりました。膨大なデータに基づくランキング、判断や、超高速に力ずくですべての可能性を計算できる能力では、機械はほぼヒトを凌駕してしまうことでしょう。しかし、前回記事で触れたフレーム問題や、将棋で王手をかけられたら回避すべしといった基本原理の理解不足の類により、人がまだまだ優位な点が向こう数十年は残ると思います。 将来、量子コンピュータなどの仕組み(アーキテクチャ)が飛躍的に進化するまでは、人間が未知の事態等に世界知識・教養を駆使して対応し、「適当に」計算を打ち切って妥当な判断を下す能力によって、高速に大量のデータ、パターンと照合するという力技では解決でき難い問題を解く役割が続く、ということであります。 最適化の計算や、チェスや将棋の如き知的、論理的判断、シミュレーションのような課題です
「賢いコンピュータ」が繰り出した、まさかの反則技：日経ビジネスオンライン
SF作家アイザック・アシモフのロボット工学三原則に私が初めて触れたのは、1973年頃に読んだ『鋼鉄都市』(原題：The Caves of Steel)でした。感情をむき出しにするニューヨーク市警刑事と、人間そっくりのロボット刑事が「2人」がペアとなって互いの長所を生かして、何十年ぶりに起きた、論理的に考えて不可能と思われる殺人事件を解決していきます。 昨今流行りの「人工知能脅威論」が気になる方や、人間の仕事が機械に奪われて失業者が溢れるのではないかと心配される方は、この『鋼鉄都市』やその続編の『はだかの太陽』(原題：The Naked Sun、「剥き出しの太陽」の方が原意に近いと思います) を読んでみることをお勧めします。後者の『はだかの太陽』では、理想郷を目指して地球人が進出した惑星ソラリアで、わずかな人口の人類が広大な土地に離れて暮らしており、立体視覚通信システム（今でいう仮想現実VR
「ハリルジャパン」が目指す「縦に」「速い」サッカー：日経ビジネスオンライン
永野 智久 スポーツアナリスト/アンドスポーツ代表 「巧みなワザやコツの可視化」をテーマにスポーツ選手のパフォーマンスを定量的に評価する研究に取り組んでいる。 この著者の記事を見る
AIの健全な産業応用を考える：日経ビジネスオンライン
この連載はもともとビッグデータ分析の科学ということでちょうど１年前にスタートしました。多忙なITベンチャー経営の傍ら１年間、１度も欠かさずに書けたことに我ながら驚くとともに、ご協力いただいた方々、お取引先やメタデータ社の役員、社員には深く感謝しております。 今回は「なぜ人工知能の話題が最近は多いの？」という疑問にシンプルな回答を書いてみたいと思います。 企業のニーズ：「データそのものはいくらでもあるし、収集や、ある程度の整備のめどは立った。でも最終的に経営改善、業績改善につながる分析結果を導き出すのに、生のビッグデータに人間がいきなり徒手空拳で（手作業で）臨んでも新たな知見など出てこない。そこで、コンピュータらしい力技を発揮して、従来は解析困難だったタイプのデータを、人間が見て何か発見したり仮説検証（定性的・定量的）したりするのを支援してほしい。」 ビッグデータのブームが一段落したらやはり
意外に低い？ビッグデータの分析・活用に取り組む企業は3分の1程度【IMJ調査】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
小売大手が詐欺防止のために取り組む「ビッグデータ＋セキュリティ分析」の効果とは
関連キーワード 流通業 | ビッグデータ | データ分析 | セキュリティ | セキュリティ対策 ビッグデータを活用したセキュリティ分析は、企業の情報セキュリティを根本から変えることになる、とある元最高情報セキュリティ責任者（CISO）は語る。情報セキュリティにとどまらない幅広い可能性を秘めている一方で、経営幹部の説得は一筋縄ではいかないことがある。 関連記事 「応募がたったの6人」、セキュリティ人材がどこも引っ張りだこの理由 2015年に注目すべきセキュリティ製品は？ ガートナーが予測 ビッグデータ時代のセキュリティ対策は、今までと同じでよいのか？ 役員会議で議論されるセキュリティ対策に意味はあるのか？
ビッグデータ活用でコスト削減--インテルなどの成功事例
ビッグデータは、市場の開拓や売り上げ増を実現し、消費者行動を効果的に分析する手段として大きく評価されてきた。しかし今では、バックオフィスや運用コストの削減などの分野でも着実に利用が広がりつつある。 Intelは2012年以降、チップの市場投入までの期間を短縮する手段として、ビッグデータと予測分析を活用している。Intel製のすべてのチップは、製造の際に品質検査を受けるが、これには1万9000ものテストが含まれる。テストにかかる時間を短縮するため、Intelはリリース前のチップから収集した過去データの分析を開始した。「こうしたリリース前のチップの製造プロセスで得られる情報を一部抽出し、ウェハレベルで分析する。すべてのチップを対象に1万9000のテストを実施するのではなく、特定のチップに集中してテストを行うことで、テスト時間を短縮することができる」。IntelのRon Kasabian氏のこの
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「ビッグデータ」と「直感」はどっちが大事？：日経ビジネスオンライン
https://jp.techcrunch.com/2015/05/08/20150507the-business-economics-and-opportunity-of-open-source-data-science/
