ところが、日立製作所中央研究所、主管研究長の矢野和男氏は、著書『データの見えざる手：ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則』（草思社、2014年7月発行）の中で、運との出会いを理論化・モデル化し、自身が開発したウエアラブルセンサで実際に運を定量的に測定するとともに、運を向上させる方法も考案している。 そして矢野氏は、運はコントロール可能であると結論し、「運も実力のうち」ではなく、「運こそ実力そのもの」であると言い切っている。 本稿では、この本に沿って、まず、矢野氏が行った運の理論化・モデル化とその定量測定について紹介する。次に、ビジネスにおいて運を良くするにはどうしたらよいか、組織のリーダーの運を向上させるにはどうしたらよいかについて、矢野氏の理論を示す。 その上で、エルピーダやルネサスが失敗した原因が、合弁したことによって運が悪くなったことにあることを、矢野氏の運の理論から導き

現代ビジネスプレミアム会員になれば、 過去の記事がすべて読み放題！ 無料1ヶ月お試しキャンペーン実施中

アメリカでの強化試合で上昇気流を掴めず満身創痍でブラジルに乗り込んだザックジャパンは、ワールドカップ初戦でアフリカの強豪コートジボワールと対戦した。 注目された先発メンバーには、中盤のダブルボランチには長谷部がなんとか間に合い、その相方には遠藤ではなく山口蛍を、さらにセンターバックには今野ではなく森重を起用した。中盤の守備を強固にし、ディフェンスラインにも高さを加え失点のリスクを回避するために守備を強固にした印象を受けた。 一方で、ワントップには大迫を起用し前線でボールを落ち着かせ攻撃の起点を作ろうと試みた。復調を期待された本田の鮮やかなゴールで前半の早い時間で先制するも、後半のドログバ投入で攻撃に厚みを加えたコートジボワールに立て続けに2点を奪われ逆転を許すと、最後まで日本らしいパスサッカーは影を潜めて、初戦で勝ち点を得ることはできなかった。 試合後のインタビューでも「日本らしいサッカー

■有料ページでリアルタイム予想を発信中です。14日(日)は京都を担当したことは記者が10Rで3連単1万160円など合計4本的中。回収率126.1％をマークしました。東西主場の全レースで現地から、パドック、馬場、傾向、各レースの後は振り返りのひと言などを発信します。AI予想、PDF出馬表、地方競馬プランでは全場コンピなど充実のコンテンツでお待ちしています。 詳しくはこちらから ３冠牝馬リバティアイランド24年初戦はドバイシーマＣ目指す　鞍上は川田騎手 中山12Rで勝利して、初勝利のボードを掲げるルメール騎手（左）と写真に納まるピーヒュレク騎手 [記事へ] 競馬配当2400万円超全額を被災地に寄付した粗品、日…[1月14日 17:41] 海外エ女王杯覇者ブレイディヴェーグが３・30ドバイタ…[1月14日 23:39] 競馬ブローザホーン重賞初制覇！前走競走中…／日経新春杯[1月14日 15:5

「ビッグデータ」については、いろいろと定義があるようだ。 総じて、インターネットや情報技術の発達に伴い、文字どおり、たくさんの情報を取り扱った分析ができるようになったということのように見える。 下手な引用だが、ネットで検索できた総務省の「ビッグデータとは何か」という項目を見てみよう（「平成24年度版 情報通信白書」）。 この中では、ビッグデータを「事業に役立つ知見を導出するためのデータ」と位置づける文献を紹介しながら、話が進められている。 この説明は面白い。ちょっと遊びながら展開してみよう。 「ビッグデータ」＝「事業に役立つ知見を導出するためのデータ」 ビッグ・データ ＝事業に役立つ知見を導出するための・データ ビッグ・データ ＝事業に役立つ知見を導出するための・データ ビッグ    ＝事業に役立つ知見を導出するための 「……するための」と言われてもわかりにくいので、少し強めに「……できる

駐車場のコンサルティングを手掛ける駐車場綜合研究所（PMO）は2014年4月から、自動車のナンバープレート情報を基に来店客の動向を分析できる「PMOパーキング・アナライザー」サービスを販売開始する。 カメラで撮影したナンバーをクラウド上で分析し、自動車が登録されている地域を「町名」や「大字」のレベルまで割り出せるのが特徴だ。「ナンバープレートに記載されている『品川』や『足立』などの情報よりも、一段階詳しい地域が把握できる。商業施設などが来店客の動向を分析する時などに有用だ」とPMO営業統括本部の木村直子エグゼクティブコンサルタントは話す。 PMOパーキング・アナライザーでは、割り出した地域情報を地図ソフトと組み合わせて分析できる（画面1、画面2）。来店者の動向を細かく把握して折り込みチラシを配付する場所を変えたり、誘導用の道路看板を設置したりといった、販売促進策を強化できるようになる。さら

マーケティングツールとしてのビッグデータの活用が今注目されている。それは顧客に関する大量のデータを分析すれば、きっと新しい知見が得られるだろうという期待が高まっているためだ。ただ、その一方で課題も多い。あまりもデータが膨大であるがゆえに、どこから手をつけていいのかわからないからだ。だが、私たちは今、ビッグデータを前にして立ち止まることはできない。ビッグデータは確実に未来を変えていくエンジンになりつつあるのだから。では、どう私たちはビッグデータと向き合えばいいのだろうか。 今回は編集工学の第一人者にして、文化、ビジネスに関するさまざまなプロジェクトにかかわり、“伝説のカリスマ編集者”といわれる松岡正剛氏に話を聞いた。 プロフィール 松岡正剛　編集工学研究所所長 1944年生まれ。早稲田大学文学部卒。東京大学客員教授、帝塚山学院大学教授などを経て、現職。イシス編集学校校長。日本流次世代リーダー

「コーヒーはコンビニで買う」――。最近、こういう人が増えてきたのではないだろうか。 首都圏に住む20～40代の男女に、コンビニコーヒーを利用したことがありますか？（関連記事）　と聞いたところ、約半数の人が「利用したことがある」（49.9％）と回答した（朝日大学マーケティング研究所）。なーんだまだ半数の人は利用していないじゃないか、と思われるかもしれないが、利用経験のない人の35％が「機会があれば利用したい」と答えている。数字を見る限り、今後もこの市場の拡大が見込まれるのだ。 ところで、ひとつ気になることがある。コンビニコーヒーはどんな人が買っているのだろうか。「男性はコーヒー、女性はカフェラテ」をよく飲んでいるイメージがあるが、本当にそうした傾向があるのだろうか。そこでローソンのマチカフェを担当している吉澤明男（MACHIcafe・まちかど厨房部・部長）さんに、男女年代別に“売れている商品

（前回記事はこちら） テレビＣＭのクライアント企業にとっても、O2O（オンライン・ツー・オフライン）は今や無視できなくなっている。いや、新たな武器に加わろうとしていると言ってよい。仕掛けるのは、国内最大手の広告代理店である電通だ。 今年６月、電通とO2Oの先駆けで知られるベンチャー企業、スポットライト社が業務提携を発表した。マスメディアとO2Oの連携。一見、交わらないように見えるこのタッグ、実は大きな可能性を秘めている。 スポットライト社が提供するO2Oサービス「スマポ」は、スマートフォン初心者にも人気のアプリ。提携店舗に“来店するだけでポイントがもらえる”O2Oの代表格といえるサービスだ。詳細は前回を見てほしいが、現在、導入店舗は、大丸百貨店、ビックカメラ、ファミリーマートなど、90ブランド、約600店舗に上る。 テレビＣＭを見るとポイントがもらえる！ 両社が実現を狙うO2Oは、マスメデ

昨今は、さまざまなところでビッグデータという言葉を耳にするようになった。例えば、2013年の選挙では多くの事例があったと思う。 2013年の参議院選挙は、インターネットでの選挙活動が解禁された最初の選挙であった。選挙期間中、多くの候補者がインターネットで情報を出し続け、有権者の側もインターネットで情報を検索したり、情報に触れることができた。 この有権者の検索行動を使った、Yahoo! Japan の政党別獲得議席数予測なども発表されたりしている。 このほかにも、ビッグデータの活用事例に触れる機会が増えてきたと思う。しかし、ビジネスという視点では、ビッグデータの活用によって企業が成長する、あるいは経済活動が活性化するということが重要だ。 今回議論したいのは、ビッグデータを活用することで日本の経済は成長するのかということである。ビッグデータの学術利用や研究の領域だけでなく、企業の武器になるのか

こんにちは、西友の富永です。 「ヤバい経済学」が大ヒットしたころからでしょうか。経済学・統計学・社会学といった枠組みで過去のデータ蓄積をもとに未来予測をしたり、何かの事象を証明したりという書籍が書店の棚を賑わせています。 例えば、過去の株価変動を説明できそうないくつかの変数で作ったアルゴリズムに基づく株価予測とアナリストによる株価予測を比較検証したところ、アルゴリズムに分配が上がったとか、グーグル社が過去インフルエンザが流行ったときに上昇した検索ワードを分析し、医療機関よりも早くインフルエンザの流行を予測したとか。 私の勤務する小売りの業界ですと、このような有名な伝説があります。 「夕方の時間帯に紙おむつとビールの売り上げが相関している」と気付いた米国のチェーンがその理由を調べました。すると、クルマでの帰宅途中に奥さんに紙おむつを買ってくるように言われた父親がついでにビールを買っていた、と

仕事をしたら“移動者”が見えてきた： 何気なく歩いていて、こんな買い物をしたことはないだろうか。ディスプレイに並んでいるスイーツがおいしそうだったので、ついつい買ってしまった――。 もちろんスイーツでなくてもいい。それはジュースでもいいし、本でもいい。歩いているときに買うつもりはなかったのに、衝動的に買ってしまう。なぜ人は“移動中”に買い物をしてしまうのだろうか。 こうした人の移動に注目して、生活者の購買行動などを分析している会社がある。その名は「ジェイアール東日本企画 駅消費研究センター」。さまざまな調査を行った結果、移動者のどのようなことが見えてきたのか。同センターの中里栄悠（なかざと・えいゆう）さんに話を聞いた。聞き手は、Business Media 誠編集部の土肥義則。 →人はなぜ駅で買い物をするのか？　潜在意識を分析した（前編） →本記事（後編） 土肥：「ジェイアール東日本企画

ビッグデータ活用が声高に叫ばれるようになって約2年が経過した。しかし、ビッグデータが企業の現場を変えている例はまだまだ少ないように思えるのは、私だけではないだろう。 現場が本当にビッグデータを“使える”ようになるには、それこそ分析の結果を簡潔に、そして分かりやすく伝える努力と工夫がいる。それができなければ、どんなにデータが大量にあっても、活用することはできない。 そんななか、先日、非常に単純で、かつ現場の行動の変化につなげやすいビッグデータ活用を目の当たりにしたので紹介したい。レシピ検索サイトを運営するクックパッドにおける「同時検索」のワード分析と、スーパーマーケットの売り場への情報提供である。同時検索のワード分析とは、「何と何のワードがクックパッドの検索ボックスに一緒に入力されるか」ということである。 スーパーの店員はスマートフォンで同時検索の結果を確認でき、売り場作りに生かせる。そうし

インパクトの大きいビッグデータの活用分野は3つ 今、私のクライアント周辺ではビッグデータ活用がホットなテーマとなっている。従来のインターネットに加え、GPS搭載のスマートフォンの登場とソーシャルメディアの興隆で、顧客の購買行動履歴に関して、把握できる情報量が非常に大きなものとなった。この莫大な情報を分析することで、より洗練された販売成果をもたらそうというのが、ビッグデータ活用という先端領域である。 私も今年に入ってからは2カ月に１回のペースで、ビッグデータ活用先進国である米国に渡り、活用の先進事例を集め始めた。すると、日本の遅れた部分が鮮明になってきた。 前編では、 ・日本では、マーケッター主導による販売仮説シナリオがすっぽり抜け落ちている ・個人の購買履歴情報の活用に関しては、異常にナーバスか無節操かの両極端 ・オフラインでの消費者の購買行動データが不十分な形でしか集積、活用されていない