ファッション分野でのデータ活用が進んでいる。インターネット経由で服を購入する人は年々増加しており、そうした購買者のデータが得られるからだ。最近は、ファッションに関するSNSの投稿やECサイトの購買データからファッショントレンドの予測をするという、ディープラーニング（深層学習）の応用研究も散見されるようになってきた。 筆者は「IQON（アイコン）」という女性向けファッションアプリから利用者の行動を分析している。同アプリの特徴は、複数のECサイトで掲載される商品を横串で閲覧できることだ。ユーザーは約7200ブランド、約190万点の商品数に上るファッションアイテムの情報を見たり、アイテムを組み合わせてコーディネート画像を作成したりして楽しんでいる。IQONアプリから得られる行動ログの分析がどのような知見を与えてくれるのか、一例を紹介したい。 IQONユーザーは、あるコーディネート画像が気に入れば

トップページ ＞ 国内企業インサイド パーク閉鎖し自販機アプリに注力、オウンドメディアに見直し機運 特集 コカ・コーラパーク終了の必然（前編） 「コカ・コーラパーク」がこの12月をもってサービスを終了する一方、売り上げ貢献が明確な日本ハム「BBQ GO!」などは好調だ。オウンドメディア再考が求められている。 「コカ・コーラパーク」は2016年12月21日（水）をもって一部の機能（後述）を除いて全てのサービスを終了させていただきます──。 2007年6月の開設から9年半にわたって日本コカ・コーラのデジタルマーケティング戦略の拠点となってきたコカ・コーラパークが、その幕を閉じることになった。IDは破棄しないものの、毎日配信してきた「朝刊メール」は終了。同社の情報は、コーポレートサイト「Coca-Cola Journey」や、自販機と連携するスマートフォン専用アプリ「Coke ON」、週刊メルマ

「98％クリントン勝利」と前日に予測した米ハフィントンポスト、BREXITに続き世論調査がハズれた理由 米大統領選は、ヒラリー・クリントン氏優勢の戦前の予想を覆し、ドナルド・トランプ氏の勝利に終わった。投開票前日の11月8日、米ハフィントンポストは、「98.0％クリントン氏が勝利する」「選挙人538人のうち、当選ラインの270人を大きく超える323人を獲得する」との観測記事を掲げていた。今年6月に行われたEU（欧州連合）離脱を巡る英国の国民投票でも、同じような展開が見られた。接戦という下馬評を脱して直前に優勢と伝えられた陣営が、ともに苦杯をなめている。なぜ直前の予測がここまで覆されるのか？ 詳細は今後の分析を待つ必要があるが、世論調査といっても、特に対面の場合には人は本心と異なる回答をする、つまり“ウソをつく”場合があることには、留意しておく必要がある。 例えば、バラク・オバマ氏が勝利した

トップページ ＞ インタビュー データを押さえた者が、経営コンサルティングの領域でも勝者になれる 電通 執行役員 大山俊哉氏 インタビュー 電通は7月1日、電通内のデジタルマーケティングセンター、運用型広告専業会社のネクステッジ電通、そしてCRM（顧客関係管理）領域に強みを持つ電通イーマーケティングワンを統合した新会社、電通デジタルを設立する。そこで、代表取締役CEO（最高経営責任者）に就任予定の電通執行役員、大山俊哉氏に、設立の背景や新会社で狙う領域などについて本誌が独占インタビューした。 電通デジタルはどのような組織が統合して設立されるのでしょうか。 電通社内にあったデジタルマーケティング部門を統合したデジタルマーケティングセンター（DMC）を、今年1月1日に設置しました。そのDMCに、ネクステッジ電通と電通イーマーケティングワンを統合する形で、7月1日に設立します。 何人ぐらいの体制

「データを活用して我が社も儲けられないのか？」と上司から言われたとき、どこから考え始めればよいのだろうか。データ活用で売り上げ・利益を得るためのフレームワーク「DIVA（ディーバ）」を2回にわたり紹介する。 データを金に変えたいのはやまやまだが、データそのものは金ではない。データを金にするまでの過程は、「データ→情報→価値→効用」と表現できる。営利事業者であれば効用は金、すなわち売り上げ・利益だ。 この考え方をフレームワークにしたものが「DIVAフレームワーク」（以下、DIVA）だ（下図）。 DIVAは営業、販売促進、保守、開発といった各業務の担当者や新規事業立案担当者が、「どのようにデータを使い事業を高度化するか？ 新規事業を起こすか？」という検討をスムーズに行えるようにすることを目的に筆者が作成した。 DIVAの一行目は成果物・アウトプットであり、データ活用プロセスにおける仕掛品を意味

小笠原 啓 日経ビジネス記者 早稲田大学政治経済学部卒業後、1998年に日経BP社入社。「日経ネットナビ」「日経ビジネス」「日経コンピュータ」の各編集部を経て、2014年9月から現職。製造業を軸に取材活動中 この著者の記事を見る

島津 翔 日経ビジネス記者 2008年東京大学大学院工学系研究科修了、日経BP社に入社。建設系専門誌である日経コンストラクション、日経アーキテクチュアを経て、2014年12月から日経ビジネス記者。担当分野は自動車、自動車部品。 この著者の記事を見る

業績低迷にあえぐイオンが、商品政策の中核である同社のPB（プライベートブランド）「トップバリュ」の開発体制を180度転換することが、本誌の取材で明らかになった。 まず、現在6000品目を超えているアイテム数を大幅に削減する。その規模は既存アイテムの4割弱に達する見込みだ。 トップバリュはイオンの看板商品として、これまでグループが総力を挙げて積極的に販売してきた。2014年度には売上高は約7800億円に達している。だが、「安さ」の訴求に偏った商品展開をしてきた結果、ブランドイメージが悪化し、売り場の魅力を損なう一因となっていた。こうした状況に、抜本的なメスを入れる。 イオンは、既存のカテゴリーでトップシェアのNB（ナショナルブランド）商品をベンチマーク（比較対象）にして、トップバリュを開発してきた。カテゴリートップのNB商品に近い品質の商品を、より安く提供することが狙いだ。こうした“NBベン

予測分析コンペの入賞者たちから優れた予測分析モデルのつくり方を学ぼう。入賞者たちのアプローチを観察すると、「仮説」の大切さがよく分かる。 ビッグデータへの期待の中でも最も典型的なのは、未来を予測する技術に対する期待だろう。機械学習に代表される技術を使えば、過去の実績データから法則性を見いだし、将来の出来事に関する何らかの「量」を予測できる。例えば、その出来事がいつまでにどの程度の確率で起こるのかといったことだ。予測の技術はビッグデータ活用の中枢を成す。 予測モデルに関する技術は日進月歩で高度化しており、方法論の選択肢も多岐にわたる。データサイエンティストはこれらの選択肢の中から最適なアプローチや手法を選択するのだが、その基準は明確ではない。 実は、腕利きのデータサイエンティストたちがどのような予測モデルを使用しているのかを知る方法がある。私が所属するオプトデータサイエンスラボはアナリティク

言語データの分析と応用のために自然言語処理と呼ばれる分野で長年研究が行われて来た。同分野が昨年から大きく沸き立っている。米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法「Word2Vec」が、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にしたのだ。 この手法によって得られるベクトル空間には、今まで定量的に捉えることの難しかった言葉の「意味」を極めて直接的に表現しているかのような性質が認められている。今年9月、当社がスポンサー参加した自然言語処理系の研究発表会「NLP若手の会 第9回シンポジウム」でも、多くの研究がWord2Vecに関連したテーマについて取り上げていた。今後、意味解析、文書分類、機械翻訳など様々な分野でWord2Vecの応用が期待されている。 「意味ベクトル」の驚異的な性質 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現する

マーケティング調査で国内2位のマクロミルが、オランダの同業大手、メトリックスラボ社を買収したことが分かった。買収額は約170億円。メトリックスが持つ欧米での調査網を活用し、国内企業の海外での調査業務や、海外企業の日本での調査需要を取り込む。メトリックスの創業者がマクロミルの新社長に就任し、杉本哲哉会長兼社長は会長職に専念することも決めたもようだ。 マクロミルは2000年にリクルート出身の杉本氏が設立。国内に約200万人のモニターを抱え、インターネットを使った低価格の調査業務に定評がある。コンサル会社や通信、食品など幅広い業界の企業を取引先に持つ。2004年に東証マザーズに新規上場。2005年に東証一部に指定替えとなった。2014年初めに米投資会社ベインキャピタル系ファンドの傘下に入り、同4月に東証一部を上場廃止となった。 年間の連結売上高は現在約230億円、EBITDA（利払い・税引き・償

内助の功ハンティング 青色LEDの開発に成功した日本の科学者3名がノーベル物理学賞を受賞すると、テレビ局各社はカメラを背負って「内助の功ハンティング」に出かけた。皆、支えてきた妻が好きである。実際に個々の夫婦がどうであろうと勿論構わないが、テレビが遮二無二「支える妻」を求めてしまう働きかけって、長年正しいものとして蓄積してきた。それって結果的に、女性が活躍しにくい社会とも少なからずリンクしてくる。 その点、受賞者の1人である名古屋大学・天野浩教授の奥様の聡明さが光った。内助の功ハンターが求める奥様像に決して押し切られなかった。宣戦布告のように「内助の功なんてしていませんよ」とキッパリ。スタジオのキャスターは「そんなぁ、それは謙遜ですよね？」と問うと、「私は何もしておりません。夫や研究所の皆さんの努力の賜物です」と表情を変えずに再びキャスターへ差し戻した。 「夫のおかげでロシアに来られた」と

ビッグデータの活用でバラ色の未来が来るといわれるが、本当か。 ビッグデータと聞くたびに、私は幼い頃に読んでドキドキした宮沢賢治の『注文の多い料理店』や、高校の英語の副読本で読んだジョージ・オーウェルの『アニマル・ファーム』を思い出す。 これらの小説ではヒトは家畜として扱われ、またそれこそが人間の本質だと教える。ビッグデータという技術は、便利な社会をつくる半面、小説に描かれていたヒトが家畜化した世界を現実化させるような気がする。 まずはモノや動物のチェックから ホンモノの家畜の世界では、新型インフルエンザなど疫病の管理が大きな課題になっている。鳥インフルエンザにしろ、BSE（牛海綿状脳症）にしろ、家畜の病気はやっかいだ。なにしろ飼い主の人間も家畜の親戚である。病気が移れば、ニワトリ1匹から始まって、何百万もの人が死亡しかねない。 ところが、家畜は食べ物であり、量産の対象だ。予防や治療に人間の

クレディセゾンは、個人情報を把握した1000万人のネット会員をベースに新規事業を展開。行動履歴分析サービスや加盟店への会員送客サービスなど新たなサービスを開発して、ネット事業の収益多角化を進めている。 「ネットビジネスの取扱額を早期に1000億円にしたい」。今年5月16日の決算説明会で、クレディセゾンの林野宏社長は熱っぽく語った。ネット事業に関する2014年度の目標として、今年4月に1000万人になったネット会員数を前年比12％増の1110万人に増やすほか、ポイント還元サイト「永久不滅.com」を通じた商品販売などの取扱額を同13％増の581億円、クレジットカード事業への貢献利益を同10％増の44億円としている。ちなみに、2013年度クレジットカード事業の営業利益は147億円。ネット事業が大きな軸になりつつあることが分かる。 同社の主力であるクレジットカード事業は、キャッシングがようやく底

通販王国と言われる九州で、一貫してダイレクトマーケティング型ネット広告に従事し、担当した全てのネット通販広告主（クライアント）を大成功させてきた株式会社売れるネット広告社の加藤公一レオ氏が、ネット広告で“売れる”ノウハウ（仕組み）を徹底的に大公開する。 “マーケティング”っていうけど、数字見てどうしたいの？ コンサルなんて職業をやっているとよく、「データ分析どうするんですか？」とか、「この辺ちゃんと分析したほうがいいんじゃないですか？」、なんて質問をされるんだけど、みんな本質が分かってないんだよねぇ。 「商品開発をするために顧客を分析して、その結果を検討する」とかならわかるけど、もう広告を打ち始めちゃっているのにそんなの遅いよ。それとも、今から顧客分析などを詳細に行って、分厚い“マーケティング”分析の提案資料を提示して、現状の仕組みを根底から崩してしまうような“仮説”が欲しいわけ（笑）。

本連載では「最強」の統計家、西内啓氏がビジネスにおけるデータ分析の課題解決フレームワークを明かしていきます。 連載第1回「仮説を最初に立てるな！」では、データ分析で想像しなかった発見、直感に反する発見を得るための「オープン・クエスチョン」の実践の仕方を紹介しました。第2回「分析の前に決めるべき3つのこと」では、意味のあるデータ分析をする前に、決めるべき3つの重要なポイントを紹介しました。 今回は3つの重要なポイントのうち、まず決めるべき「利益に直結する成果指標」の決め方を紹介します。 本連載のすべては書籍『1億人のための統計解析　エクセルを最強の武器にする』に収録しています。 「データからわかった時に、最もうれしい変数」のことを、私は医学と政策科学の分野での表現に倣って「アウトカム」と呼んでいる。これは「成果」という意味だ。 アウトカムとはすなわち、治療方法や政策が目指すべき「最終的なゴー

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このたび、ビッグデータ活用の本質、特に、人間が頭を使って考えるべきことについて、執筆させていただくことになりました。 当方は、いわゆる人工知能的な分野で独自開発ソフトウエアを世に問うべく研鑽に努めてまいりました。「どんなソフトウエアを志向しているのか？」については、昨年のこちらの記事をご参照ください。より多くの人が、たくさんの情報を楽に操って、のびのび創意工夫を発揮し、コラボしながら、1度きりの人生を謳歌するのをお手伝いしたい、という価値観を、商品やサービスに込めております。 NECに在籍当時、小林宏治・NEC元会長の提唱した「C＆Cは人工のしもべ」という言葉を文字通り体現した機械翻訳システム開発に従事しました。「言葉の仕組みの解明とその応用」というテーマに全身魅せられ、一生の仕事、と決めた次第です。言語学の基礎にもはまり、また、概念検索（類似検索／分類／要約）を核にしたナレッジマネジメン

産業革命は、英語では、"Industrial Revolution"と呼ばれる。現在進行しつつあるデジタル情報の活用による「新」産業革命は、いわば、"Industrial Digitization"、あるいは、"Societal Digitization"とも呼ぶべき大きな変曲点になるだろう。 「インターネット」という言葉から想起される、個々人や組織を取り巻くデジタル情報のやり取り。これを大きく超えて、産業と社会のあり方が変わっていくというイメージだ。M2M（機器間通信）を通じた製造を含むサプライチェーンの最適化とコストダウン。ITS（高度道路交通システム）のような運輸・交通システムの非連続的進化、などなどである。 もちろん、我々一人ひとりについての情報がデジタル化され、様々に活用される、ということも変わりなく、ただその手法や程度が幾何級数的に増大するのだと思っている。 前回・前々回に引き