ビッグデータ事例--薬剤の副作用の予測がほぼ100％可能に
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 京都大学は1月22日、医学研究科特定研究員の江谷典子氏の成果として、薬剤やその副作用、疾患の原因となる遺伝子などのビッグデータを解析することで、副作用をほぼ確実に予測できるという研究結果を発表した。 この解析により既存の薬剤の中で、元々のターゲット以外の疾患に効果を発揮する可能性があるものについて予測し、いままで治療薬が公開されていない疾患に対して300件以上の候補を発見できたという。 江谷氏は将来的にはプログラムを半導体チップへ組み込んだ、SoC（システム オン チップ）を用いることで、セキュリティ強化が可能であり、同時にデータ 処理も高速化できるため、今回のようなビッグデータを用いた予測が手軽にできるようになると説明している。 研究
2020年にIoT（Internet of Things）の普及でつながるデバイスと市場の成長性：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
IoT（Internet of Things）の普及に伴い、様々な事業者各社がIoTでつながるデバイス数と市場の成長性を明示しており、特に注目すべきは一つの節目となる2020年です。各社の2020年をイメージしたIoTに関わる発表内容や市場の成長性を整理してみたいと思います。 □ガートナー 米調査会社のガートナーによると、2009年時点でインターネットにつながっていたモノの数はおおよそ25億個で、そのほとんどは、PCやスマートフォン、タブレット端末といったデバイスですが、2020年には、IoTの普及は急速に進み、2020年には300億個以上のデバイスがつながり、コンピュータ以外のデバイスが過半数を占め、1兆9000億ドル（約194兆円）の経済価値を創出すると予測しています。 □インテル インテルは、IoTの普及により、2020年には確実に500億のデバイスがインターネットに接続されると予測
ビッグデータ活用を成功させる3つの要諦：日経ビジネスオンライン
ここ日本でも「ビッグデータ」に対する関心が高まり、一般にも知られるようになってきました。このキーワードとそれが表すコンセプトが注目される最初の契機の1つとなったのが、マッキンゼーの研究機関であるマッキンゼー・グローバル・インスティチュートが2011年6月に出したリポート「Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity（ビッグデータ：イノベーション、競争、生産性の次のフロンティア）」です（リポートの概要を紹介した記事はこちら）。 このリポートに書かれたビッグデータの考え方などは、ビッグデータを自社の競争優位に結びつける戦略をまだ持ち合わせていない多くの日本企業にとって、依然として参考になると思います。 一方で、リポートが出た2011年6月から2年余りが経過し、ビッグデータに関連して多くの変化が
日本を代表するビッグデータ技術者集団が米国で起業、米トレジャーデータがDWHクラウド開始
写真2●トレジャーデータのメンバー。CEOは米レッドハットなどで勤務した芳川裕誠氏。CTOの太田一樹氏はプリファードインフラストラクチャーの前CTO。楽天で分散キー・バリュー・ストアのROMAを開発した西澤無我氏、OSSのログ収集ツールFluentdやメッセージングミドルウエアMessagePackを開発した古橋貞之氏、MongoDB JPの設立メンバー井上敬浩氏などが参加している 米トレジャーデータは2012年9月27日（米国時間）、データウエアハウス（DWH）のクラウドサービスである「Treasure Data Cloud Data Warehouse（DWH） Service」を開始したと発表した。「Hadoop」をベースにしたDWHだが、Hadoop独自の「MapReduce」ではなく、SQLのクエリーや「JDBC」「ODBC」などを使って蓄積したデータを活用できることが特徴。米国
『閉じこもるインターネット』 - 成毛眞ブログ
閉じこもるインターネット――グーグル・パーソナライズ・民主主義 作者: イーライ・パリサー,Eli Pariser,井口耕二出版社/メーカー: 早川書房発売日: 2012/02/23メディア: 単行本購入: 3人 クリック: 103回この商品を含むブログ (48件) を見る著者は1980年生まれのアメリカ人。リベラル系市民団体MoveOn.orgの理事会長だ。オバマの選挙に積極的に関与するなど、政治的な立場ははっきりしている。本書も第3者の視点で書かれたノンフィクションというよりも、市民の立場から巨大ネット企業に物申すという内容になっている。しかし、そのことを割り引いても本書が指摘するネットの現状は驚くべきものだ。 2009年12月4日、グーグルはユーザーが過去に検索した言葉だけでなく、ログイン場所やブラウザーなど57種類もの「シグナル」を利用して、検索結果を表示するようになった。夫婦が同
obci.jp - このウェブサイトは販売用です！ - obci リソースおよび情報
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グローバル拡大する楽天経済圏の核となる「楽天スーパーDB」の役割と未来
EC業界で快進撃を続ける楽天。サービス利用会員数は8000万（IDベース）を超え、2012年の国内EC取扱高は1兆4460億円となった。その順調な成長を支える要因の1つは、2008年から運用する一元的な会員データウェアハウス（DWH）「楽天スーパーDB」だ。高いレベルのサイトパーソナライゼーションを実現し、サービス間のシナジー効果を高める。楽天スーパーDB活用推進を担うグループコアサービス部 部長の景山 均氏と、同部 グループコアサービス1課 パーソナルプロファイルサービスグループ スーパーDBチームの渡辺 浩太郎氏に今後の展望を聞いた。 楽天経済圏の核となる会員DWH「楽天スーパーDB」 ──景山さんは楽天入社以来、楽天スーパーDBの開発・運用に携わってきたのですよね。 景山氏 私が2007年に入社して最初に任されたものの1つが楽天スーパーDBの開発です。当時の楽天は、「SiteCata
みずほ情報総研 ： Report：ビッグデータ時代に向けて解決されるべき問題とは
データの利活用を進めるには、取り組むべきさまざまな課題がある。 セキュリティ対策やプライバシー保護に関する取り組み、データ分析を行う人材の不足などはその代表的なものだ。先進企業の取り組みから課題解決のヒントを探る。 データの利活用にあたり注意すべきポイントの一つに個人情報やプライバシー保護への対応がある。これは特に消費者行動履歴を収集・利用しようとする企業が直面する課題でもある。従来のマーケティング分析よりさらに踏み込んだ知見を得ようとしているEコマース大手の楽天株式会社では、どのような取り組みを行っているのだろうか。 同社は会員の属性や商品購入履歴などを集約したマーケティングデータベース「楽天スーパーDB（データベース）」の運用を2008年から開始した。同社では、金融以外の各事業のシステム開発部門は1つに集約されており、会員情報も共通化されていたが、購買履歴や宿泊データなど事業固有の情報
「楽天スーパーDB」のすごさがわかる！ ビッグデータ活用を阻む「データ構造」と「消費者行動」の複雑さ
『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
JR東日本のSuicaデータ販売、希望者は「除外」へ--7月26日～9月25日まで受付
交通系ICカード「Suica」のデータを販売するとしていたJR東日本は、発表後の大きな反発を受け、希望者には社外のデータ提供から除外することを明らかにした。7月26日より受け付けを開始する。9月25日までに要望があった分は、既に企業に提供されているデータを除外したものに差し替えるという。 希望者は、SuicaID番号を専用のメールアドレス「 jogaiyobo@jreast.co.jp 」に送信するか、電話でSuicaIDを伝える。電話番号は03-5334-1655（土日祝日を除く平日10時～17時まで受け付け）。なお、SuicaIDは、カードの裏面に記載されているJEから始まる番号で、モバイルSuicaなら「Suica利用状況確認」から「Suica情報」を選択すると見られる。詳細はウェブサイト（PDF）に記載されている。 日立製作所は6月27日、JR東日本からのデータ提供により、駅エリア
なぜ米国はビックデータ大国なのか？日米のビッグデータ活用徹底比較 | 宣伝会議 2013年9月号
欧米で先進的な動きが見られるビッグデータ利活用。日本でも、利活用を支援するサービスが相次いで発表されている。米国企業のこれまでの歩みと現状から、日本企業の今後のビッグデータ活用可能性を探る。 「データサイエンティスト急募、厚遇で迎えます」――少し前に米国で、世界最大級のスーパーマーケットチェーン「ウォルマート」によるこんな求人広告が、よく見られたようだ。 ビッグデータの定義に関する議論も冷めやらぬ中、今度はデータサイエンティストという言葉が巷を賑わせている。改めてビッグデータは、いま、どのように利活用されはじめているのだろうか。 従来のデータベースシステムでは処理できないほどの、巨大で不定型なデータの塊、つまりビッグデータが出現するようになったのは、つい最近のことだ。企業がビジネスで使うデータは、従来は事業者単位、あるいは用途単位に、細かく分散していた。また、そうした細切れのデータは、対象
1割のヘビーユーザーが6割の売上を支える現実 5,200万人を超えるPonta会員データを活かすローソンのCRM戦略
『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
「Ponta」の顧客データ分析し、販促策作成
写真●左から福田朗也取締役事業開発本部長兼分析企画室長、松本清一事業開発本部マネージャー、西川裕久事業開発本部マネージャー 共通ポイントサービス「Ponta」を運営するロイヤリティマーケティング（東京都渋谷区）は2012年4月、「ビッグデータ」を活用して、Pontaを採用する企業のビジネスの拡大に役立つ情報を引き出す分析チームを置いた。ゲノム解析の元専門家らを採用し、様々な切り口で分析を進めている。 分析チームは「LM Analytics Lab（LAL）」という名称で、約20人が所属している。LALを置いた狙いは2つある。1つはローソンや日本ケンタッキー・フライド・チキンなどPontaを採用する企業の売り上げや利益の拡大に役立つ情報を得ること。もう1つがロイヤリティマーケティングとして、ビッグデータの分析を事業の柱に育てていくことである。 LALでは4000万人超のPontaの会員情報や
Pontaカードのデータを使って、どんな商品が生まれたのか
Pontaカードのデータを使って、どんな商品が生まれたのか：仕事をしたら“お客の顔”が見えてきた（3）（1/5 ページ） Pontaカードのデータを使って、ローソンではさまざまなことを行っている。その1つが、商品開発だ。カードデータからお客の嗜好を分析して、どんな商品が誕生したのだろうか。 仕事をしたら“お客の顔”が見えてきた： 「ビッグデータ」――。この言葉を一度は聞いたことがある人も多いだろう。膨大なデータを記録・解析して、ビジネスなどに活用するというものだ。最近では経済誌などでも「ビッグデータ」というキーワードが取り上げられつつあるが、分析できる人材が少ないこともあって、まだ成功事例は少ない。 語れる人が少なく、語れる内容もあまりない。取材する側にとっては手足が出せない状況だったが、ある人からこんな情報をいただいた。「発売初日の数字を見ただけで、その商品がヒットするかどうかが分かるん
なぜ発売初日で分かるの？ ヒット商品を見分けることができる理由
なぜ発売初日で分かるの？ ヒット商品を見分けることができる理由：仕事をしたら“お客の顔”が見えてきた（1）（1/5 ページ） 「ローソンでは発売初日の数字を見ただけで、その商品がヒットするかどうかが分かるらしいよ」――。ある人から聞いた話だが、本当にそんなことができるのだろうか。膨大なデータを分析する担当者に、話を聞いてきた。 「ビッグデータ」――。この言葉を一度は聞いたことがある人も多いだろう。膨大なデータを記録・解析して、ビジネスなどに活用するというものだ。最近では経済誌などでも「ビッグデータ」というキーワードが取り上げられつつあるが、分析できる人材が少ないこともあって、まだ成功事例は少ない。 語れる人が少なく、語れる内容もあまりない。取材する側にとっては手足が出せない状況だったが、ある人からこんな情報をいただいた。「発売初日の数字を見ただけで、その商品がヒットするかどうかが分かるんだ
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「日本がビッグデータ後進国になってもいいのか」ヤフーが警鐘を鳴らす理由
ビッグデータ活用は水面下に潜る？ 「情報」から価値を見いだす「知識」が、再浮上の鍵
イノベーションはいつも危なっかしい：日経ビジネスオンライン
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Azureテクノロジ入門 2016 目次 - 日経BP書店