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金融業界はAIでどう変わったか？ 1日1000億件の市場データを処理するブルームバーグに聞く：これからのAIの話をしよう（金融編）（1/2 ページ） さまざまな業界や企業がAI活用に取り組んでいますが、金融業界は機械学習の導入が比較的進んでいる業界の一つといえるでしょう。株取引や株価予測、銀行窓口の対応などの自動化がその一例です。世界中の金融・経済情報などを扱う米Bloombergも、積極的に機械学習に取り組んでいます。 同社は、世界中の証券取引所から集めた1000億件を超える市場データを1日で処理していて、これはTwitter社が1日で処理する量の約200倍に当たるそうです（Bloomberg調べ）。合わせて、世界中の12万5000以上のメディアから200万件以上のニュース記事を取り込んで処理しています。これは膨大な量といえるでしょう。 そんなBloombergが最近特に注力しているのが
日産自動車が開発する「e-POWER」（図1）。業績回復の鍵を握る、同社にとって重要なパワートレーンの電動化技術だ。 発電専用エンジンと駆動モーター、インバーター、電池（後ろにあって見えない）を組み合わせたハードウエアを、ソフトウエアによって制御する。開発には、日産自動車がこれまでに販売した電動車の市場データ（ビッグデータ）を活用している。（出所：日経ものづくり） e-POWERは、発電専用エンジンと発電機、インバーター、駆動モーター、リチウムイオン2次電池（以下、電池）で構成されたハードウエアと、制御用ソフトウエアから成るシステム。これを搭載した車両（以下、e-POWER搭載車）は、ガソリンで動くエンジンの回転で発電機を回し、発電によって得た電気を電池に充電。続いて、この電池に蓄えられた電気を駆動モーターに供給し、タイヤを回転させることで車両の駆動力を得る仕組みだ。 エンジンとモーターを
小々馬ゼミが若者研究の際に参照させていただいた若者市場に関する「お宝」データと情報の出所（URL)を紹介させていただきます。 若者市場データおまとめ引用 2022年版 1.ティーンズのオタ活（推し活）の現況について 【マイナビティーンズラボ】2022年1月公開 【最新オタ活（推し活）調査】2022年はアニメオタクが急増！？利用金額・グッズ購入割合を比較！ マイナビティーンズから、コロナ禍を経て、10代女子のオタ活実態がどのように変化しているか2022年現在の現状を調査し、1年前の調査と比較して分析を報告されています。 https://teenslab.mynavi.jp/column/research_otakatsu_22/ 2.ティーンズの広告事情について 【マイナビティーンズラボ】2022年1月公開 【SNS広告やテレビCM】気になる10代の女子の広告事情を調査！ マイナビティーンズ
市場データや調査データにもうだまされない！正しい読み方とは？ - OSSに生きるマーケター吉政が語る「IT市場深読み」(2)
気が付けば、マーケティング歴25年である。さまざまなメーカーのマーケティングを担当してきたことで、見えてきたことがある。例えば、世の中にはさまざまな市場データや調査データが公開されているが、これらの中には悪意のあるデータもある。そこで今回は、読者の方に正しい市場を把握いただくべく、調査データの正しい読み方のポイントを紹介する。 調査データは3種類ある 調査データには、ヒアリング系と実数調査系があり、さらにヒアリング系はメーカーヒアリングとユーザーヒアリングに分かれ、合計3種類あることになる。 メーカーヒアリングは、調査会社がメーカーに質問状を送って、メーカーが回答するものだ。「昨年度の出荷本数は何ライセンスですか? 金額も教えてください。また、その裏付けとなる決算書も提出ください」といった感じだ。メーカー側で決算書の提出の承認が降りないこともあり、裏付けのない報告になってしまうこともある。
※この投稿は米国時間 2021 年 4 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 編集者注: この投稿は、Google Cloud での市場データの処理に関する特別シリーズの第 2 部です。今回は、サーバーレス コンポーネントをどのように活用して、柔軟性の高いデータ取り込みパイプラインを構築したかに焦点を当てます。クラウドでのリアルタイムな市場データの可視化については、最初の投稿をご覧ください。 資本市場企業は、無限にあるリアルタイム データセットから迅速に分析情報を抽出する必要があります。企業の市場データのパイプラインは、主要な設計上の考慮事項としてエンドユーザーのデータアクセス要件を検討する必要があるものの、硬直化したデリバリーのメカニズムと分析ツールがこの目標を阻害します。サーバーレス データは、最適な新しいツールの導入時に運用上の障害を取り除く
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金融業界はAIでどう変わったか？ 1日1000億件の市場データを処理するブルームバーグに聞く
日産e-POWERは他社HEVに差異 50万台超の市場データが「宝」
若者市場データ集（おまとめ） | 産業能率大学 小々馬ゼミ:マーケティング、ブランディング研究実践
リアルタイムな市場データ向けのサーバーレス パイプラインの構築 | Google Cloud 公式ブログ
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