NHKスペシャルが良かった。震災ビッグデータによる復興未来

NHKスペシャルが、とても良かった。震災ビッグデータによる復興の鍵を示してもらった。

震災後2年半を経過してもなお復興が進んでいないという。これがどうしてなのかの原因をさまざまなビッグデータにもとづいて、1つの状態をあらわにしてみる試みであった。

1.携帯電話の位置情報から、人の動きを表すことで、人口動態を明らかにしてみせる。

役場も被災した都市の人口を正確に掴めていないようであったが、人の動きは思った以上にジグザクと上げ下げをしていることを示していた。時期によって、出入りが多かったのだろう。携帯電話から人口推移を導ければ、政策にも多いに影響を与えることができる。

2.被災した12万社を含めた70万社の取引状態を表すことで、コネクターハブと呼ばれる企業の存在を炙りだした。

被災した企業の取引2万本が震災後に失われたという。企業1社あたり、20社程度の取引先があるものの、取引先のその先まで含めると4-5千社となるということで、このなかで好循環な取引経路を活かした企業ほど、売上が落ちることなく推移したという。

水産加工業が中心の話ではあったが、たらこ加工の製造業者は、日本の大手通販会社(たぶん、楽天)の販売を強化することで、そのあと、新しい取引先を数社見つけて、いまは盛況になっているという。この会社が潤うことで、たらこが納まる高級な箱の会社に発注が続き、その箱を作る会社の売上の増加につながったという。

3.ツイッター上の履歴から分かる風評被害の分析

一人の強力なツイッターが、悪口というか、良くない事例を拡散させると、確かに負の影響を受けてしまう可能性があるという話。放射能を受けた桃を食べることはできないというツイートを繰り返し、その後、福島の桃の業者を訪問をして、いまの正しい状態として、業者にとって良いツイートに変えたという。桃の業者側も、放射能を日々測定して、問題がないと伝え続ける努力をしていた。風評被害である。この風評被害が、どれだけ、復興の足をひっぱているかをあきらかにした。

http://www.nhk.or.jp/special/detail/2013/0908/index.html

私自身は、とくに2番について興味がわいた。取引企業間の強弱を分かることができるならば、次に取引すべき、あるいは営業するべき企業を、その企業に示すことができるのではないかと考えた。これは、ビッグデータが示すビジネスコンサルティングそのものである。役所がこれを有効活用して、地元企業に企業同士をつなげていければよいし、またこのつながりを押し進めるならば、これコネクティングに大きなビジネスの可能性があるということである。

ビッグデータの活用法として、あたらしく気づいたことであり、今後の日本のビジネスの活性化に多いに活用されたら、良い結果をもたらすだろうと思った次第である。


日立製作所がSUICA履歴情報をマーケティングに活用するビジネスを発表しました。

すっかりとバズワードになった感のある『ビッグ・データ』、ITビジネスの動きが盛んになってきました。

日立製作所から、JR東日本の電子乗車券SUICA(発行枚数4298万枚)の情報を活用したマーケティング提供サービスが発表されました。

日立製作所のサイト

http://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/field/statica/

駅利用者の性別、年代、利用目的や滞在時間、乗降時間帯などを集め、それぞれのデータに分析を加えた月1回のリポートを販売するらしい。

駅周辺の利用者情報、居住者の規模や構成が見える化されることにより、新たにお店を出そうとする企業や不動産事業の評価、広告の出し方などに大きく影響を与えそうである。

SUICA利用者の行動パターンから、駅周辺の居住者の特性が分かることも多かろうと思う。

また電子乗車券は、SUICAに限らない。その他、10種類(Kitaca / PASMO / Suica / manaca / TOICA / PiTaPa / ICOCA / はやかけん / nimoca / SUGOCA)もある。

解析結果を販売するビジネスであり、販売先は、企業、自治体を想定しておられるようである。いろいろな応用ができそうな感じがする。

これから、日本全国で利用者の動きを捉えて、マーケティングに活用されることだろう。

どこまで深堀りされて、新ビジネスにつなげられていくのかが、楽しみである。

 

 


ICTは、TからCに向かって、やっとIに到りました。

ICTは、Information And Communication Technology の頭文字を取った略語です。技術からコミュニケーションを支えるという視点(SNS)から、最近は先頭文字であるI、情報(データ)に注目が集まっています。

日本では、一人あたり年間で30時間の交通渋滞に巻き込まれるのだそうです。これを日本全体で換算すれば、38億時間の非効率性を生み出しているので、そのロス金額は、12兆円及ぶのだそうです。車載センサーからの情報を拾いあげて、リアルタイムに解析した結果を、ドライバーに戻すことにより、このロスをなくそうという試みがあります。さらには、CO2削減にもつながるということで、ITがおおいに活躍する場面ではないかと思います。

社会の無駄・非効率性に着目をして、そこにITを導入することによって、社会の効率性を高めるということは、素晴らしい取り組みと感じます。大規模な社会システムに対して、IBM、TOYOTAをはじめとするグローバル企業が取り組まれるのでしょう。

投資金額はまったく知りませんけれども、仮に税金から年間200億円投資して、10年で2000億円で、このインフラが整備されたとします。コストダウンが2兆円であれば、投資効果は10倍なので、ROIは良いのだと思います。

情報の非対称性ゆえに、効率的ではない部分はまだまだ残されているとと思います。たとえば、中小企業として望まれるのは、ビジネスマッチング。発注元がどこに頼んで分からないようなケースに、ネット上でビジネスマッチングをすることは、発注者側にたいしては、最適な答えを導けるのではないでしょうか。
受注者側にとっても、新しい顧客開拓ができることもメリットですが、発注者側には品質が一定そうならば、コストだけで判断する傾向が強いことから、コストメリットに繋がりそうです。

ただ、単発のお仕事の場合には、発注者側が優位に立ってしまう可能が高く、叩き合いになって結果として受注サイドは離れてしまうため、ちょうど良いバランスを保つことができるマッチングサイトを実現できれば、長く生き残ることができるでしょう。


国立情報学研究所のオープンハウスに来ました。

ビッグ・データの活用について、お話をお聴きしたく、国立情報学研究所のオープンハウスに来ました。喜連川先生の基調講演を拝聴いたしました。

お話の30分間はあっという間でした。放送が取り上げるよりも、ツイッター・ブログで取り上げられるほうが早かった事例(原発・オスプレイ)があったこと、銀座でオリンピック選手パレードがあったときの地下鉄の人流量の映像を、興味深く拝見いたしました。

物理空間をセンシングして、フィジカルな空間データをサーバに貯めつつ、そのデータを解析をすることで、さまざまな新しい知見が得られる。上記の例でいえば、交通規制の在り方に影響を与えられる、そして減災・防災に繫る可能性があるということでした。

http://www.nii.ac.jp/event/openhouse/

 

そのあと、ポスタープレゼンテーションのコーナーをひと通り見て来ました。最先端の研究発表のなか、1つのポスター発表に惹かれました。

『ウェブデータ駆動型の観光予報システム』です。

ウェブの予約データを利用して、観光地の宿泊予約数を推定できるという内容で、予約可能プラン数から稼働客室数を推定できるという内容で、ネットに散らばる観光データから、イベント周辺の空き室数、宿泊代金を推定できたという内容でした。http://tric.rois.ac.jp/?action=common_download_main&upload_id=470

ここで、航空機チケット予約の最安値を探ることができないだろうかと思いました。様々な条件によって、航空チケット価格は上げ下げすると思われます。ピーチLCC、地方のイベントが開催、天候の条件、フライトの遅れなど様々な条件によっても、フライト価格は変動するでしょうから、こうしたデータを予約サイトから集めてきて、購入をアドバイスする日本式、旅行代理店が、あらわれれば、一市民としては有り難いかもしれません。米国のフェアキャスト社:http://gendai.ismedia.jp/articles/-/35742?page=4

 


ビッグデータ・アプローチ

4月半ばに、ヤフージャパンが景気指数を独自に発表したことを記憶されている方は多いと思います。

政府が発表する景気指数は、遅れがある(実際3ヶ月に一度)という事実があり、、ビッグ・データから今の景気の状態を表すことができたら面白かろうというプロジェクトだと思います。

2012年検索された75億語から、日々検索される60万語まで絞り込み、さらに景気と高い相関関係にある、206の単語に絞ることができたとあります。私はもっと数万語、数十万語規模になるのではないかと思いましたが、200程度の単語で表されるとは、思いの外少ないという印象でした。

過去の景気動向指数から、リアルタイム景気指数を、概ね予測ができそうとの発表でした。

従来のように地区・商品別集計から、動向分析までが数ヶ月かかっていた方法とは違った視点で、日々検索される単語からマクロ経済指標を算出できる可能性を示したことは、とても興味深い。これは、ビッグ・データの可能性を示した話だと思いました。

http://event.yahoo.co.jp/bigdata/keiki/

精度の向上した指標を提供できるならば、金融業界と組んで新しい金融商品を立ち上げることが可能になるでしょう。こうした独自の経済指標によって、これから景気が落ちこむという予測されるならば、金融先物を先んじて売りはじめることも可能と思われます。その手前でも、マクロ指標を手にしたいと思う中間の業者も存在するかもしれません。

この発表は、年75億件も検索されるヤフージャパンだからできる所業だと思いますが、これまでは無駄なデータと思って捨て去られていたアナログデータは、デジタルデータ化としてその価値を見つだす機運が高まるのだと思います。そのデータの相関から、新しい知見がどんどん発見される時代に入ったのだと思います。