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5年目のビッグデータビジネスと、
５年目のビッグデータビジネスと、 ヒト・モノ・カネをつなぐ位置データへの期待 2014年 11月15日（土） 13:30〜14:10 株式会社 野村総合研究所 ICT・メディア産業コンサルティング部 主任コンサルタント 鈴木 良介 / [email protected] 〒100-0005 東京都千代田区丸の内1-6-5 丸の内北口ビル 配布用資料 ビッグデータの５年間を５分で振り返る。 n 2010年、英Economistで、”Data, Data, Everywhere” n 2011年、外資系ITベンダの年頭挨拶「ビッグデータ元年」 n 2012年、「35Zバイトは分かったが、儲かるのか？儲からないのか？」 n 2013年、社長がビッグデータと言い始めて、中期経営計画に記載。 n 2014年、業務としてのビッグデータ活用検討が本格化。 1 n 社会課題の解決のために、ビッグデータを活用すると、 2012年の段階で高らかに宣言した事例。（大意） l 我々は技術とデータの活用において先導者でなければならない。 l データの多様化、量の増大、情報生成の速度向上により 生み出される機会を活用していく。 l 優れた技術と分析を用いこれまでの取り組みをさらに高度化していく。 2 「勝たなければ、そこでおしまい」という 総力戦から学ぶべきことは多い。 戦争、大統領選、脱税、人の生き死に… たとえば社会課題の解決も。 3 自動車由来データを交通行政の現場に活かすケースも登場。 「交通事故」の危険性情報につながりやすいデータを活用。 ▼ 例：埼玉県・本田技研による交通事故危険度マップの作成 ２ １ ブレーキが多い現地を 確認したら、交通標識が 見えにくくなっておる。 http://team-6.eng.toyo.ac.jp/kawagoeamenitymap/images/DSCN0069.JPG 「ひとつきに５回以上急ブレーキがあった特に 危険な場所を特定。合わせて１６０か所の交通 事故予測マップが出来上がりました。」 職員が現場を目視 出典： http://www.nhk.or.jp/gendai/kiroku/detail02_3204_1.html 4 「データ＝金」ではない。データを売り物にするためには、 「データ解釈の視点」 と 「ユーザへの働きかけのつくりこみ」 が必要。 n 「ビッグデータ」と呼ばれる背景には、「計測・蓄積」に関するコストの低減がある。 n しかしながら、データそのものが売り物になるわけではなく、 「それをどう活用するか」の設計が肝心かつ難しい。 ▼ 「データ活用」のフレームワーク ー 売 上 １ よのなかの 事象 ２ データ ５ ４ ３ 情報 価値 売上 社会的効用 A Cその情報を用いて、 D B 誰から そのデータを 世の中の事象を 振る舞いを 金をもらうのか？ データに変換する どのように解釈するか？ どのように変えるか？ 5 「やせるフォーク」は、なにがクールなのか？ 早食いが 過ぎると… ひかる！ ふるえる！ 出典 ・Hapilabs社ウェブサイト、 http://www.hapilabs.com/ （2013年1月閲覧） ・『MITメディアラボ』フランク・モス、早川書房（2012年8月） 太らない！ 6 例： 「やせるフォーク」の場合 食事の時にはフォークの 上げ下げが生ずる。 フォークの上げ下げ 加速度データの集合 フォークに加速度 センサを組み込む。 上げ下げが早過ぎる ≒「早食い」 Cool! Cool! 早食いが過ぎるとフォークが 光・振動でたしなめる。 「ミクロな目標の習慣的達成」 7 想像例 「自転車はあぶない」が訴求するのは、目の届かないところにいる子どもをもつ母親？ では、どのようなデータを、どのように活用して、あぶなさを訴求するか？ ▼自転車事故という課題 事例： 11歳の少年が、 60代の女性に接触し、 女性は意識不明。 賠償金は9500万円。 行動量計の汎用化によって、 消費者動態の把握が容易に。 たとえば、「立ち漕ぎ係数」が 一定値を超えたら大人の方に警告。 8 ビッグデータは、 「個々に最適」 かつ 「リアルタイム」な施策を実現する。 n ビッグデータ ＝ 「事業に役立つ知見を導出するための、「高解像」「高頻度生成」「非構造なものを含む多様」なデータ」 ① 高解像であること が付加価値に繋がる ②リアルタイムであること が付加価値に繋がる ③ 多様・非構造であること が付加価値に繋がる 事業への付加価値を生むよう なデータ特性を想定すると、 結果として「ビッグ」 9 なぜビッグデータに注目する必要があるのか？ 利用サイド事業者にて、IT活用の段階を 進めざるを得ない競争状態に入ったため。 n 「電子化・自動化」ができていることと、「事業に寄与する知見導出」ができていることには大きな隔たりがある。 n 同業種の中で「第二の壁」を越えた事業者と越えてない事業者が勝負しようとしたとき、競争力に大きな差が生ずる。 第１の壁 第２の壁 電子化・自動化 ができているか？ データから、 知見導出ができているか？ 現在は、この段階の 事業者が多い。 「電子化はしたけれど…」 10 再掲 自動車由来データを交通行政の現場に活かす。 ▼ 例：埼玉県・本田技研による交通事故危険度マップの作成 ２ １ ブレーキが多い現地を 確認したら、交通標識が 見えにくくなっておる。 http://team-6.eng.toyo.ac.jp/kawagoeamenitymap/images/DSCN0069.JPG 「ひとつきに５回以上急ブレーキがあった特に 危険な場所を特定。合わせて１６０か所の交通 事故予測マップが出来上がりました。」 職員が現場を目視 出典： http://www.nhk.or.jp/gendai/kiroku/detail02_3204_1.html 11 事業者間の壁だけでなく、「事業者内の壁」があることへの留意も必要。 事業者間流通の必要を認識するも、まずは社内からというニーズは多い。 企業グループXの中には 複数の部局がありその間にも壁はある。 n 事業者内流通も含めた流通形態は 以下のように大別される。 データ利用の 難度 仮説捻出の 難度 ① 部局内活用 易 難 ② 他部局への寄与 やや難 やや難 ③ 外部データの活用 有料だが易 やや易 ④ 自社データの外部 提供 （外販） 事業者文化による 判断次第 ２ １ そもそもこれを考え る・調整することが仕 事の人がいない。 ３ ４ 社の内外を 分かつ壁 12 「どのように部局間の壁を超えるの？」 事業者間で横串を通した活用を進めるためには、網羅的なお見合い仮説の構築が必要。 そのデータによって誰が、どのように効用を得るか？ ①××鉄道 が活用。 ①××鉄道 のデータを… ②××商業 が活用。 ③××観光 が活用。 ④××交通 が活用。 ⑤××産業 が活用。 （自社・自部局に閉じた活用） 誰 保 有 収 集 ②××商業 のデータを… ③××観光 ー のデータを… 用 ④××交通 のデータを… ？ ⑤××産業 のデータを… 13 全社を俯瞰しているひとが集まるならば前ページの枠で良い。 色々な部局の当事者を集めて実施する場合のフレームワークにはもう少し補助輪がいる。 n そもそも各部局がどのような「データ」を保持しているのかを、イントロとして確認する。 n 「価値」が発生するわかりやすい状況は誰かの課題が解決されるとき。よってデータと同様に部局の棚卸しを行うことも有用。 そのデータによって誰が、どのように効用を得るか？ 各部局が解決したい課題→ ↓各部局が保有するデータ ー ①営業の データを… ×××××× ②販促 のデータを… ×××××× ・・・ ×××××× ①営業が活用。 ②販促が活用。 ・・・ ×××××× ×××××× ×××××× 誰 保 有 用 収 集 ？ 14 誰がデータ活用の 手助けをするのか？ 15 人材不足 データ活用に関する業務分解 （職能分解例） データ活用に関する業務分解 データサイエンティストなどと呼ばれている範囲。 システム 構築・運用 SE データを ぶんぶん捌く データから 「解釈」の導出 データ・ ハンドラ データ・ インタプリタ 判断をする人 経営 16 データの活用のために、いま求められる人材像。 データ保有 部局・事業者 データサイエンティスト （インタプリタ） データ活用 部局・事業者 n データサイエンティストは 「お見合いおばさん」である。 l 気立てがよく、 l ゆたかな人脈をもち、 l ちょっと押しは強すぎるぐらい。 l 良い釣り書（仮説）を量産する。 仮説 l 決して 「孤高の、頭の良い人達の集団」 ではない。で、あってはならない。 無限の可能性を感じさせ る適切な釣書 17 業務領域が融合すると、「所掌業務」のグレーゾーンが生まれる。 グレーゾーンとは、「お前の予算を俺がより効率的に使ってやる」という仁義無き戦い。 n 広告費6兆円、販売促進費用13兆円、情報システム費用20兆円の奪い合いが、異種格闘技戦の様相となる。 n 同時に所掌役員のパワーバランスの変化が始まる。 l たとえば、マス広告費用が削減されて広告宣伝部長の権限低下が生じるとか。 ▪ マーケティング本部広告宣伝部 から 情報技術本部 販売促進高度化部 広告宣伝高度化担当課への予算奪取。 CMO （マーケティング担当役員） 広告宣伝費 6兆円 マス 広告 ￥ （広告宣伝以外の） CIO （情報技術担当役員） ￥ 販売促進費 13兆円 情報システム費 20兆円 ネット 広告 具体的には… DM、店頭プロモーション、… 報奨金（リベートなど）を含む? 18 CMO/CIO WAR の構造分析 （米国の場合） 注意 日本にはCMOはいないので、ほとんどは、 事業所掌役員と読み替えられる。 また、CMO/事業所掌役員はみな自分が、 “on the way to CEO” だと考えているため、 CIOのような場合分けは不要。 Chief Marketing Officer CMO on the way to CEO CIO Chief Information Officer Truly LOVES Technology Analog Digital Open war Cold war Might get lucky Best case 19 「気がきく」と「気持ち悪い」の 境界は不明瞭 20 問題意識 プライバシに関する問題に対して、どのように対応するか？ n 例 l 例えば、一人暮らしの女性が、ある夜トイレに入ろうとしたところ電球が切れていることに気づいたとしましょう。 l 「ストックはないな。明日買わなくちゃな。」と電球の型番を控え、 寝る前のメールチェックでもしておくかとメールボックスを開くと、 いつも利用しているECサイトから「（もしかして…）そろそろ電球が切れるころではありませんか？ 【型番●●●●】」というおすすめメールがタイミング良く届いたらどうだろうか。 l また、メールには続けて「併せて、トイレットペーパーもいかがですか？」などと書かれており、 まさかと思い暗いトイレの収納を見てみると1ロールしか残っていない… 「気がきく」と 「気持ち悪い」 の境界は不明瞭 21 問題意識 技術的解決、制度的解決と同じくらい大切なのが、 「サービスそのものの設計」。消費者との間合いをどのように図るか？ n 「制度的」対応、「技術的」対応は、もちろん必要ではあるが、「気持ち悪くない」ようにすることはサービス設計そのもの。 n 消費者との距離感、コミュニケーションを、心地よく設計できるクリエイティビティも求められるのではないか？ 22 頑張って推察せずに、測りたいものを測れるものさしを用意する。 「確定申告の本と、バリ旅行のガイドを買ってましたよね。配送先が白金高輪ということは 結構な懐具合かと思うので、この3万のワインどう？」 が透けて見えてしまうと気持ち悪い。 n 「キャビアを買っているひとは、このワインも買っています」の方がスマート。 n キャビアは、偶然売られているのではなく、上のメッセージを打ち込むために意図的に用意されている。 1996年 ロングテール商材の代表格で ある書籍 2002-2003年 高級食材、アクセサリ、宝飾 品関連の強化 （富裕層の確保） ※いずれも、米国Amazon.comをもとに記載している。 出典： Amazon’s Evolving Ecosystem: A Cyber-bookstore and Application Service Provider (2009) 23 詭弁は燃える。 n 「ヒトの位置データを使っているのではありません。 飼い犬の位置データを使っているのです」 n 「詭弁よ！」フラグはいつ立つの？ n 誰が、 何のために、 どのようにとった、 どんなデータを、 どのように使うか？ で、大いに変わる。「誰が」が変わっただけでも燃える。 24 パーソナルスペース （企業と顧客の距離感） n Aさんとは手を繋ぎたいけれど、 Bさんが近すぎると気持ち悪い。 n すごい近くまでくるけど、 手を出してこなそうな、草食系企業とか。 25 ご清聴、ありがとうございました。 株式会社 野村総合研究所 ICT・メディア産業コンサルティング部 主任コンサルタント 鈴木 良介 l 本資料の電子データをご入用の場合はご連絡ください。 ▪ ご意見、ご感想、おもしろい事例などを、併せて お知らせいただけると、日々を生き抜く励みとなります。 l 本件に関し、ご興味があればお気軽にお声がけください。 [email protected] 26