2015/10/26 「ビッグデータ」「人工知能(AI)」「IoT」がバズワード化して久しい。数年前と比べると、日本企業内においても、経営トップ層も含めてデータ活用に対する意識が明らかに変わってきた。それに伴い、データ活用の道半ばで挫折・頓挫している企業も増えている。ではなぜ、日本企業はビッグデータや人工知能を用いたデータマイニングに挫折しているのか。7日連続で、7つの理由をひとつずつ解説していく。 データは必ずしもビッグでなくてもいい 「ビッグデータ」「AI」ブームの高まりもあり、それがあたかも“魔法の杖”のように捉えられているケースが少なくない。 よくあるのが、「社内に今、保有しているビッグデータを活用する方法を考えろ」といった、データありきで具体性のない指示がマネジメントから現場に降りてくるケースだ。 しかし、ビッグデータや人工知能は、何らかの目的を達成する手段にすぎない。ビッグデー
JALは、10月22日からの約1カ月間、位置管理ソリューションを活用し、空港で貸し出すベビーカーや車いす、空港スタッフの所在を遠隔地からリアルタイムに把握する実証実験を羽田空港で開始すると発表した。 JALでは、2014年7月にBeaconとスマートウォッチを活用したスタッフの所在を把握する実証実験を実施。今回は、Jibe Mobileが開発した位置管理ソリューション「Blu-trail」を活用して、羽田空港国内線第1旅客ターミナルの出発ロビー、および到着ロビー内の人や物品の所在を把握する実証実験を実施する。 実験内容は、羽田空港内にあるベビーカーや車いすなど約200台に装着したBeaconをもとに、その所在を空港スタッフがスマートフォンや、タブレット、PC上の管理画面にて所在位置をリアルタイムに把握するというもの。これにより、顧客からの要望に対し、スピーディーに対応できるほか、混雑状況を
昨日に開催された Devlove という都内で最大規模を誇るコミュニティのイベントにて、「メタ・サービスデザインー情報アーキテクチャの観点から捉えるサービスデザイン」というセッションを担当させていただきました。 当イベントでお話した内容は、同じような取り組みが実際多くの企業または人たちの間で行われていたはずで、目新しさはないかもしれません。ただし問題は、似たようなことが行われていても、必ずしも体系的ではないために途中で頓挫してしまったり、実践者の我流で行われていたために、他の人には理解できずに社内で広がらなくなっていたと思います。 このセッションでは、課題や可能性を共有しながら、参加者の皆さんとの対話を重ね、新しい考え方へのシフトチェンジのための新しく体系化されたコンセプトをともに見つけることを目標としていました。 Meta Service Design from Kazumichi M
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2015-10-15 ユーザビリティテストと言わないユーザビリティテスト マークアップをメインに最近は担当サービス全体の改善などいろいろやっている、おがわです。 突然ですが、みなさんは「テスト」って言葉にどのような印象を持っていますか? 私はこの言葉を聞いただけで気分が沈みます。学生時代の苦手な教科の問題用紙を思い出します。そのせいなのか「ユーザビリティテスト」という言葉があまり好きではありません。 「ユーザビリティテストのテスト対象はサービスだ」ということがわかっていても、「テスト」という言葉をきくと、なんとなくテストしている人の能力を試されているような気分になってしまうのです。 なので、自分がユーザビリティテストを行うときはなるべくこの言葉を使わないようにしています。 さて、どういう言葉を使うようにしているか?とのまえに、私が行っている業務についてお伝えしたいと思います。 ユーザビリテ
先日、ワシントン・ポストのグラフィック・エディター Katie Parkさんの仕事を取り上げました。 参考記事:スクロールを活かした見せ方。カリフォルニア干ばつを伝えるワシントン・ポスト記事 彼女のプロフィールを見ると、ワシントン・ポストで働き始めたのは2012年6月から。デザインやプログラミングスキルがあり、ワシントン・ポスト以前は、データリサーチや編集の仕事をいくつかのメディアで経験しています(主にインターン)。 僕自身がメディア(NewsPicks)で「インフォグラフィック・エディター」として働いていることもあり、「グラフィック・エディター」職にどんな人がいるのかは非常に気になります。 ワシントン・ポストの「グラフィック・エディター」を探すと、Katie Parkさんの他に、以下の方たちが見つかりました。 Samuel Granadosさん 1981年スペイン生まれ。スペインの大学で
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