『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
統計分析をフル活用し、年間数千万以上の広告宣伝費削減に成功─ リクルート式ビッグデータのビジネス活用最前線
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自販機でPOSデータを収集、販売戦略の中核として徹底活用
1990年東日本旅客鉄道に入社。JR東日本千葉支社などで6年間勤務した後、三菱商事へ2年間出向。その後、グループ会社およびJR東日本事業創造本部において、東京駅開発や地方不振会社の支援に携わる。2012年6月、JR東日本ウォータービジネス代表取締役社長に就任。（写真：都築 雅人） 自動販売機の前に購入者が立つと、小型センサーでとらえた画像から性別や年齢を認識するとともに、時間帯や気温に合わせて、おすすめの飲料を提示する――。こんな次世代自販機が、東日本旅客鉄道（JR東日本）のエキナカ（駅構内）に増えてきている。JR東日本ウォータービジネス（東京・渋谷区）が運営する飲料自販機「アキュア」の最新鋭機である。 同社が、この自販機を投入したのは2010年8月。当初、東京・品川駅に2台を設置したところ、周辺の従来型自販機に比べて売り上げが約3倍にも伸びた。現在、設置台数は400台を超え、当面は500
曖昧な世界の競争が、データに裏打ちされた競争に変わる
1946年東京生まれ。71年、慶応義塾大学経済学部卒業。ダイエーを経て72年、全日本食品に入社。東京本部における営業体制を整備し、営業本部長と就任後、四国本部長に就任するほか、各地区本部開設と基盤整備に従事。81年に取締役就任。常務取締役営業本部長、本社経営本部長、専務取締役経営本部長、副社長を経て、2001年に代表取締役社長に就任。（写真：北山 宏一） 「これからの小売業は、データ活用に優れたところが勝ち残っていくことになるでしょう」。全日本食品の齋藤充弘社長は、このように強調する。同社は、約1800の加盟店と提携チェーンで構成する日本最大のボランタリーチェーン「全日食チェーン」の運営会社。大手のスーパーやコンビニなどに対応するために、古くから様々な情報化に取り組んでいる。 例えば、2010年9月に稼働した販売促進システム「ZFSP」。購買履歴に応じて、「顧客別チラシ」を提供するシステム
脅威とチャンスが広がる時代、データ活用に優れた企業が勝ち残る
脅威とチャンスが広がる時代、データ活用に優れた企業が勝ち残る 東京大学教授 工学系研究科技術経営戦略学専攻 元橋 一之 氏 企業内外に存在する多種多様で膨大なデータ資産の生かし方が事業の優劣を決め、企業の競争力を左右する――。ビッグデータ活用が注目を集めるなか、企業はどのような姿勢で取り組めば成果につなげることができるのか。ビッグデータ活用を成功に導く勘所を、識者や先進ユーザー企業、ベンダー企業へのインタビューを基に紹介する。 第1回は、経営戦略論やITイノベーションを専門とする元橋一之 東京大学教授に、企業経営におけるビッグデータの意義や有効活用方法を聞いた。 企業経営において、情報システムに蓄積したデータを活用することの重要性は、昔から指摘されています。なぜ今、改めてビッグデータが注目されているのでしょうか。 それには、大きく2つの要因があります。1つは、企業の経営環境が最近になって大
第4回 日テレ「JoinTV」の挑戦――テレビの価値はビッグデータ＋セカンドスクリーンで「視聴率」から「視聴質」へ
第4回 日テレ「JoinTV」の挑戦――テレビの価値はビッグデータ＋セカンドスクリーンで「視聴率」から「視聴質」へ：【連載】ビッグデータアナリティクス時代のデジタルマーケティング（1/2 ページ） テレビの視聴時間は減少傾向にある。視聴率がとれなければスポンサーはつかない。どうするか？ 日本テレビが出した答えは「テレビをもっと面白くする」だった。「視聴率」の獲得ではなく、「試聴質」向上への挑戦。スマートデバイスとソーシャルメディアを使ってテレビを玩具にする日本テレビの「セカンドスクリーン」戦略とは？ 今回は、ビッグデータアナリティクス時代を迎え、現在のテクノロジーの変化に対応しようとしている企業を紹介したい。家政婦のミタが視聴率40％を超え、2011年度視聴率三冠王に輝く「日本テレビ放送網（以下、日本テレビ）」だ。 一見、放送業界は放送利権に守られた保守的な業界のように見えるかもしれない。
データマイニングを仕事にする人の生態系 - dataminer.me
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
第2回 世の中のあらゆる事象を数値化し、ビジネスに反映させる
企業内で発生するデータ 現在、一般的に企業が保有しているとされるデータは構造化データが大半を占めている。例えば、顧客情報、経理情報、販売情報、在庫情報、物流情報、人事情報などのデータベースに格納することを前提として作成されたデータだ。フォーマットも各企業内で統一されており、データベースにとっても扱いやすい形となっている。 インターネットから発生するデータ Webはそもそも情報の取得が簡単なため、多くの企業がアンケートフォームやメールマガジンを活用している。ITリテラシーの高い企業の中には、Toolbarを利用したURL閲覧履歴の取得、ユーザー認証による閲覧履歴の取得、ページごとの視聴属性の取得といった高度な情報収集を行っている企業も存在する。 すでに多くの事例が存在するWeb上の情報検知／入力手段だが、ビッグデータアナリティクス時代となり、ソーシャルメディアから発生する「人の話し言葉」や「
第1回 ビッグデータアナリティクスの全体像
第1回 ビッグデータアナリティクスの全体像：【連載】ビッグデータアナリティクス時代のデジタルマーケティング（1/2 ページ） 情報技術とマーケティングの関係は今後ますます密接になっていく。では、ITの世界はいま、どうなっているのか？ そして、今後どうなるのか？ 伊藤忠テクノソリューションズの大元隆志氏が5つの技術トレンドと3つのパラダイムシフトを切り口に、マーケターにとっての「ITのいま」を読み解く。 新たな情報化社会の出現 永らく続いたPC中心の時代は終わりを告げ、ITを取り巻く環境は大きく形を変えようとしている。その変化は単なる技術の変化に留まらず、利用する側をも巻き込み、新たな情報化社会を創りだそうとしている。 大きな変化の渦は、従来の職業に対する概念にも変化を与えている。特定の職種だけに求められていたスキルが、職種の垣根を越えて必要とされるようになってきた。その中の1つにマーケティ
凱旋する日本人ベンチャー：日経ビジネスオンライン
米シリコンバレーで日本人起業のベンチャーに注目が集まる。ビッグデータ分野の大型新人「トレジャーデータ」だ。マネックス証券など日本企業への「逆輸入」も進んでいる。 多岐にわたる膨大なデータ群を意味する「ビッグデータ」。もともとはIT（情報技術）業界を中心に使われてきた言葉だが、最近では金融業、小売業、製造業など幅広い業種で耳にするようになってきた。消費者の動きをデータ解析によって捉え、マーケティングに応用したり、商品開発に生かしたりするケースが少しずつ増えている。 こうした中、2011年7月に米シリコンバレーで日本人が立ち上げたベンチャー企業、トレジャーデータに注目が集まっている。同社は、大量のデータを複数のマシンに分散させ、処理時間を大幅に短縮させる「Hadoop（ハドゥープ）」と米アマゾン・ドット・コムのクラウドサービスを組み合わせ、安価にビッグデータ活用を可能にするサービスを手がける。
革新支える分析力：日経ビジネスオンライン
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン ネットやスマートフォン、ICカードなどの普及を背景に様々な経路で大量の顧客情報が企業に蓄積されるようになった。そのデータを活用して販促や製品開発に結びつける。こうした新たな企業の試みが密かに広がり始めた。それは「データ革命」と言うべき潜在力を秘める。企業の取り組みの現状と将来に向けた課題を探った。 202X年5月の休日の昼下がり。30代のAさんは妻とドライブに出かけた。高速道路を降りて一般道へと出た瞬間、車内に着信音が鳴り響く。妻が手にしたスマートフォン（高機能携帯電話）の画面に、1通のメールが表示されていた。 「日本初上陸、キャリア女性に人気のある米国ブランドのお店が500m先にオープンしました」。画面には地図と電話番号。先日、妻に買った洋
銅メダルかけ宿敵韓国と激突する日本代表の試練：日経ビジネスオンライン
8月7日（現地時間）、英ロンドンのウェンブリー・スタジアムで行われたロンドン五輪男子サッカーの準決勝。関塚隆監督率いる日本五輪代表はメキシコ代表と対戦して1―3で敗れ、初めての五輪決勝進出を逃した。 しかし、まだメダルを手にするチャンスは残されている。本日（日本時間では11日未明）に英カーディフで行われる3位決定戦で韓国に勝利すれば、1968年のメキシコ五輪以来、44年ぶりの銅メダルを獲得する。 一方、準決勝でブラジルと戦って0―3で敗れた韓国にとっては、五輪で初のメダル獲得を目指す戦いとなる。 アジアの宿敵を相手に関塚ジャパンはどのような戦いを挑むのか。3位決定戦の行方を占うために、データに基づいてメキシコ戦を振り返ってみよう。 メキシコ相手に完敗した真因 試合後のメディアの報道では、敗因を日本選手の疲労や一瞬の気の緩みが招いた失点に求める声が少なくない。確かにいずれも敗戦の一因ではあろ
コンビニの売れ筋はビッグデータが作る：日経ビジネスオンライン
T会員は、メールアドレスを登録している方も多くいるので、希望者に向けたメールやweb経由によるアンケート調査も可能となる。様々な調査をしている中の1つとして、『あじわい Famima Cafe』に関してのマーケティング調査がある。 より正確なアンケートを採ることができる コンビニ各社は自社ブランドによるチルド飲料開発でしのぎを削っているが、ファミリーマートには『あじわい Famima Cafe 』というオリジナルブランドがある。コーヒーや紅茶、果汁系飲料、デザート飲料などのドリンクのチルドカップ飲料だ。素材への強いコダワリが特徴で季節に合わせた商品を提案している。 この調査では『あじわい Famima Cafe 』の購入者を対象に実施した。T会員の場合、購入者がわかるので購入者に直接アンケートを送ることができる。
一歩誤れば監視社会、センサーのデータどう扱う - 日本経済新聞
世の中に大量に散らばった各種のセンサが出力するデータ（センサ・データ）を集めることで、人や物の動きをインターネットの中で"再構成"する動きが進んでいる。いわゆるビッグデータの登場である。これを解析することで、新たなサービス産業が生まれると予測されている。しかし、ビッグデータの中核を成すセンサ・データの扱い方を少しでも誤ると、すぐに深刻なプライバシー問題を引き起こす危険性がある。センサ・データをオープンに使えるようにしながら、利用者のプライバシーをしっかりと守る仕組みの構築が始まった。
進化する統計翻訳は「現代に蘇ったロゼッタストーン」だ（大元 隆志） @gendai_biz
古代エジプトの「神の文字」はなぜ解読できたのか その口からこぼれ落ちる言葉が秩序となり、混沌の中から宇宙を創造したと伝えられる、古代エジプトの創造神「トト」。 古代エジプトから伝わる神話によると、神々の書記官でもあったトトは、ヒエログリフ(神聖文字)を開発し、人々に文明をもたらしたという。世界最古の文字の一つとされるヒエログリフは「メドゥ･ネチェル(神の言葉)」と呼ばれ、神の意志を伝える文字と考えられていた。 ところが、戦争が度重なり、科学の発達によって信仰が遠ざかるとともに、この神の言葉を引き継ぐ者も歴史の舞台から姿を消していった。ヒエログリフを読める人間が地上から消滅したのである。石碑の装飾にも見える謎めいた記号の羅列だけを残して、神へと続く道しるべは永遠に失われたと考えられていた。 この世界最古の文字を解読するきっかけを作ったのは、フランスの英雄ナポレオン･ボナパルトであった。179
ビッグデータは「宝の山」、機械学習で鉱脈を探せ - 日本経済新聞
この連載コラムの前回で、「コンピューターは人間に近づいた？『猫』を認識する技術の本質」と題して、コンピューターサイエンスの重要な一部である「人工知能」の、更にその重要な一部である「機械学習」について、次のように紹介した。 一言でいえば、「人工知能」とは、現行のデジタルコンピューターの上に、我々人間と同程度の「知能」を構成しようとする試み、あるいは、その試みの過程で派生した一群のコンピューター技術の総称である。 そして、「機械学習」とは、その「知能」の重要な一部である「学習能力」を、現行のデジタルコンピューターの上に構成しようとする試み、あるいは、その試みの過程で派生した一群のコンピューター技術の総称である。
Tポイントの会員データ分析から企業は何を知るのか
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 多様なシステムから生み出される多種、大量の「データ」を高速に分析し、そこから得た知見をビジネスの競争力強化や顧客満足度の向上に役立てようとする取り組み——「ビッグデータ」が、大きな注目を集めている。 4月中旬に開催された日本IBM主催の「Information On Demand Conference Japan 2012」の中で、実際にこのビックデータを活用して成果をあげているいくつかの企業の事例が紹介された。その中には、日本人口の約3割におよぶ個人消費者の購買行動に関するデータを活用し、パートナーに対してマーケティング視点での分析サービスを提供している企業があった。 「Tポイント」サービスを展開するカルチュア・コンビニエンス・クラブ
ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 日経デジタルマーケティング
昨日6月6日に日本武道館で行われた「第4回AKB48選抜総選挙」は、過去3回のうち2回センターに輝いた前田敦子の卒業発表による出馬辞退で、跡目争いが注目された。開票に先立って、スポーツ紙からAKBファンを自称するタレント、リサーチ会社までさまざまな事前予想が繰り広げられたが、中でも精度の高さを誇ったのが、ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中させていた。 デジタルマーケティングコンサルティング会社のルグラン（東京都渋谷区）が、総選挙2日前の6月4日に発表した「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」がそれだ。大島優子のセンター返り咲きはもちろんのこと、前年の9位から4位に躍進した指原莉乃を大胆にも3位と予測するなど、かなり精度の高い内容だった。ちなみに予測が外れたのは、20位と予測した梅田彩佳が16位に飛び込み、替わり
MapReduceできる10個のアルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、（何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも）この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form（足し算で表現できる形）になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
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