最近、「ビッグデータの話とBI（ビジネスインテリジェンス）とは何が違うのですか」との質問をよく受ける。そんなときには、「同じです」と私は答える。もう少し厳密に言えば、「ビジネスにおけるビッグデータ活用とBIの取り組みは本質的に同じ」ということだ。 このことから、ビッグデータ活用の将来を簡単に予言できる。つまり、日本企業の取り組みは99％失敗する。かつてBIの取り組みの多くが失敗した。そして今、なぜBIで失敗したかを総括することもなく、「これからはビッグデータ」だと浮かれている。と言うか、ビッグデータ活用がBIと本質的に同じであることにも気づいていない。これでは上手くいくはずがない。 ビッグデータ活用とBIの違いでよく言われることは、扱うデータの量と質。BIの場合、従来の基幹系システムで管理しているデータの分析が中心だった。一方、ビッグデータ活用では顧客の行動履歴、そして“つぶやき”のような

ソフトバンクの携帯電話が5年連続で純増トップなのは、頭を使っているから――。ソフトバンク社長の孫正義氏がビッグデータを活用した戦略の一端を、オラクルグループのイベントで披露した。 4月9日、六本木のホテルで開催された「Oracle CloudWorld Tokyo」。衛星中継で登場した米オラクルのラリー・エリソンCEOに紹介され、基調講演を行ったのがソフトバンク社長の孫正義氏だ。ソフトバンクにおけるビッグデータの詳細な活用法が初めて披露された。 ビッグデータを活用する意味は、「少ない設備投資金額で、より大きな効果が得られること」（孫氏）。そのためには、ビッグデータの科学的検証が有効だという。 ソフトバンクが発表した新30年ビジョンでも「クラウドを人類最大の資産にしたい」（孫氏）という思いが鮮明に出ていた。「人に提供する前に自分自身で活用しないと、よさがわからない」（同）との考えの下、それを

ソーシャルメディアサイトからデータを掘り起こして個人の生活を描き出せるソフトウェアが、米軍の契約企業によって開発されていることが分かった。折しも企業の間では、仕事と私生活を区別せず、私物デバイスを業務で利用するBYOD（Bring Your Own Device）を巡り、セキュリティ対策上の課題が増すことへの懸念が広がっている（参考記事：BYOD解禁で個人情報が丸見えに――原因と対策は？）。 防衛技術企業の米Raytheonは2010年、米軍との共同研究開発プロジェクトの一環として、個人の動きを追跡し、未来の行動を予測できるソフトウェアを開発した。英Guardian紙の報道によれば、同プロジェクトは、サイバー空間から「何兆もの存在」を分析する国家安全保障システム構築の一環として始まった。 関連記事 脆弱性も個人情報も丸見え？　危険な「無料の情報収集ツール」 今後必須になる？　ソーシャルメデ

通信カラオケ「JOYSOUND（ジョイサウンド）」を中核に、業務用カラオケ事業、店舗事業、モバイルエンタテイメント事業などを展開するエクシング。同社では、現在800万人のカラオケソーシャルメディア「うたスキ」の会員数を1000万人に増やすためのプロジェクトを推進中だ。 会員の歌唱履歴管理やカラオケ動画の共有サービスのデータベース基盤では、会員が歌った歌の履歴や得点などの膨大なデータを管理しなければない。2010年に会員数が500万人を突破したころ、1000万人を目指すには、現状の設備では十分な対応ができなくなることに危機感を感じていた。 この資料では、同社におけるデータベース基盤刷新プロジェクトの詳細を紹介している。日本全国のカラオケ店舗に数万台の端末で、1日に数百曲の履歴をデータベースに蓄積し、それを1カ月分蓄積したデータを基に、会員の得点をリアルタイムにランキングするという、非常に高い

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私はこのキュレーションサイトで過去2回、ビッグデータについて考えを述べてきた。初回は「ビッグデータは流行語扱いすべきでない」、2回目は「年末年始、ビッグデータをとことん研究する」である。 ハーバード・ビジネス・レビュー2013年2月号でも、ビッグデータ競争元年という特集が組まれている。このように、ビッグデータについて多くのところで語られるようになったことは非常に喜ばしいことである。 それは、ハーバード・ビジネス・レビュー2013年2月号の42ページに書かれている「勘と経験に頼る経営の是非も、大量のデータの分析が可能になることで、もはや議論の余地はなくなるだろう」という文章を、私自身も歓迎する立場だからである。 また、日本の高度成長期には工場の生産管理や需要予測などでデータに基づくマネジメントが行われていて、それが日本の成功の一つの鍵であったとすると、この分野は日本人の得意分野なのかもしれな

くどう・たくや／マッキンゼー・アンド・カンパニー パートナー、QuantumBlack 共同統括 兼 テレコム・メディア・テクノロジー（TMT）セクターのグローバルリーダシップチームメンバー。 慶應義塾大学を卒業し、コンサルタントとして活躍後、コロンビア大学大学院で経済政策を学ぶため渡米。同大学院で修士号を取得後、ブルームバーグ政権下のニューヨーク市で統計ディレクター職を歴任。在任中、カーネギーメロン工科大学情報技術科学大学院で工学修士号も取得。2011年よりアクセンチュアデジタルの創業メンバーとしてシアトルオフィスにてグローバルのデータサイエンスCOE統括兼北米統括を歴任、KDDIの合弁会社ARISE analyticsではChief Science Officer (CSO)兼取締役を務める。2021年5月よりマッキンゼー・アンド・カンパニーに移籍、シアトルオフィスにてパートナーに着任

企業がスマートな「神経」を作るには、まず人間の目や鼻といった感覚器官に当たる機能を整備し、“感度”を高める必要がある。大量のデータを高速処理できるデータ・ウエアハウスなど、技術の進歩によって様々な場所からあらゆるデータを取得できるようになってきた。JR東日本ウォータービジネスは顔認識センサーなどを使って自動販売機の利用客の属性を把握し、商品開発に生かしている。 JR東日本ウォータービジネス スイカや顔認識で顧客の属性を把握、自販機の品ぞろえや商品開発に生かす 多くの乗降客が行き交うJR品川駅（東京都港区）のコンコース。ひときわ目立つ自動販売機の周りに人だかりができている。前面が47インチのタッチパネル式ディスプレーになっており、画面に表示された飲料のサンプルに触れると、その商品を購入できる。これはJR東日本ウォータービジネス（東京都渋谷区）が2010年8月から展開している次世代自販機だ。2