ビッグデータがイノベーションを 引き起こす - 富士通 - Fujitsu

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ビッグデータがイノベーションを 引き起こす - 富士通 - Fujitsu

ビッグデータがイノベーションを

引 き 起 こす

キュレーターが 実 践 する 新 たなデータ 活 用

2013 年 5 月 17 日

富 士 通 株 式 会 社

次 世 代 情 報 系 ソリューション 本 部

戦 略 企 画 統 括 部 インテリジェントコンピューティング 部

高 梨 益 樹

Copyright 2013 FUJITSU LIMITED


ビッグデータのもたらすインパクト

ビッグデータの 活 用 により

・ 米 国 のヘルスケア 領 域 では、 毎 年 3000 億 ドル 以 上 の 価 値 創 出 が 期 待

される。

・ 個 人 の 位 置 情 報 データを 活 用 することで6000 億 ドルの 消 費 者 価 値 創 出

が 期 待 される。

・EUの 公 共 セクターでは 年 間 2500 億 ユーロの 価 値 創 出 が 期 待 される。

・ 小 売 業 の 純 利 益 率 に60%の 改 善 可 能 性 がある。

14 万 人 ~19 万 人 の 分 析 専 門 家 が 不 足

ビッグデータを 活 用 するために

・2018 年 までに、 米 国 だけで14 万 人 ~19 万 人 の 分 析 専 門 家 が 不 足 し、

分 析 結 果 をもとに 意 思 決 定 のできるマネージャーや 分 析 家 も150 万 人 不 足

すると 予 想 される。

McKinsey Global Institute, May 2011

Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity

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目 次

Ⅰ データでできること/すべきこと

Ⅱ 集 める/ 貯 める

Ⅲ 分 析 / 活 用

Ⅳ キュレーションサービス( 商 品 紹 介 )

Ⅴ 事 例

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Ⅰ データでできること/すべきこと

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【LODから】 データジャーナリズム

2008 年 オハイオ 州 ゼーンズビル

弁 護 士 が 作 成 した 地 図

・ 白 人 と 黒 人 の 家

・ 上 下 水 道

の 関 係 を 可 視 化

偶 然 以 上 の 相 関 が 認 められ、1,090 万 ドルの

損 害 賠 償 が 命 じられた。

*TED2010:TimBerners-Lee 講 演 「Row Date Now」より

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生 活 習 慣 病 の 高 リスク 者 を 予 測

10 万 人 、 過 去 3 年 分 のデータをもとにした 機 械 学 習 によるリスク 予 測 モデル

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まとめ 「Ⅰ データでできること/すべきこと」

• 目 的 から

• 必 要 なデータを 集 めて

• 分 析 することで

• 課 題 を 解 決

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Ⅱ 集 める/ 貯 める

- 必 要 なデータとは -

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なぜ 大 量 のデータが 必 要 か

データの 集 積 度 を 上 げることで、ひとつのモノ・ひとりのヒトを

より 深 く 理 解 できる。

賑 わい 度

歩 行 者 属 性

市 民 の 状 態

渋 滞 度

路 面 の 状 態

都 市 の 状 態

一 人 ひとりに 価 値 あるフィードバックを

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実 現 するしくみ「コンバージェンスサービス」

リアルワールドとバーチャルワールドが 密 接 に 連 携

リアルワールド

センシング

リアルワールドの 写 像

フィードバック

リアルワールドへのアクション

バーチャルワールド

大 量 データ 収 集

融 合

知 恵

富 士 通 のクラウド 基 盤

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コンバージェンスサービス 全 体 の 取 り 組 み

コンバージェンスサービスは、プラットフォーム、アプリ、 人 材 で 構 成 されています。

お 客 様 の 商 品 ・サービス

インテグレーション


アプリ・サービス 型 (SaaS)

データ 型

• お 客 様 が

アプリ 開 発

または

• お 客 様 のアプリを

富 士 通 が

受 託 開 発

スペーシオウル

SPATIOWL

位 置 情 報

サービス

提 供 中

肌 メモリ

肌 分 析

サービス

提 供 中

ソーシャル

メディア

分 析 ツール

提 供 中

ダッシュ

ボード

機 能

企 業 顧 客

マスタの

一 元 化

データプラーザ

DataPlaza

地 域 特 性

情 報

提 供 予 定 提 供 予 定 提 供 予 定

・・・

キュレーション

サービス

キュレーター

提 供 中

データ 活 用 基 盤 サービス(PaaS)

提 供 中

ビッグデータのリアルタイム 処 理 と、 統 合 ・ 分 析 ・ 利 用 に 必 要 技 術 をすべて 統 合

バリューセンター

クラウド 基 盤

ネットワーク

センサーなど

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データ 活 用 のステップ

私 たちの 考 えるデータ 活 用 (コンバージェンスサービス)

4 新 しい 価 値 へ

3 データから 考 える

2 見 直 すべきデータ/ 新 しいデータ

1 データが 実 現 するイノベーション

つながる

かさねる

ひもとく

ためる

あつめる

キュレーター

・・・

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身 近 なデータを 見 直 す

1 商 品 そのもの( 製 品 /サービス)から 取 得 するログ

・ 商 品 の 使 われ 方

・ 利 用 者 の 考 え

2 業 務 の 中 で 生 み 出 されるデータ

・モノ 作 りの 考 え 方 、 商 品 の 売 り 方

3ヒントになる 外 部 データ

・ 天 候 、 地 図 、SNSなど

事 業 者 しか 入 手 できない

大 量 の 事 実 データ = 価 値 がある

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大 量 の 事 実 データを 再 利 用 する

ローデータ

業 務 システム

他 の 目 的 で 活 用

センサーデータ

運 行 データ

• 目 的 に 応 じたサマライズ

• 費 用 対 効 果 の 選 択

加 工 データ

生 産

日 報

寡 黙

・・・

1000

のデータ

:

1

のデータ

雄 弁

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商 品 やプロセスを 見 続 けるためのデータ

1つの 製 品 や1つの 業 務 の 中 で、データをデザイン

製 品 A

データ

製 品 B

データ

製 品 A

稼 働 状 況

製 品 B

使 われ 方

使 われ 方 や、ユーザ 像 が

そろわない

長 期 的 な 視 点 でデータをデザイン

稼 働 状 況

製 品 の 使 われ 方

利 用 者 の 理 解

長 期 的 な

ビジネス

目 標

・どんなデータを 使 って 新 製 品 のスペックを 考 えるべきか

・ 製 品 や 利 用 者 の 何 を 見 続 けて 行 くべきか

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価 値 のある 新 しいデータを 作 る

ロジックに 価 値

データ

ロジック

生 活 習 慣 病

予 備 群 の 予 測

データに 価 値

生 活 習 慣 病 の 予 測

食 生 活 の 改 善 が

効 果 的 な 集 合


病 院 食 配 達

& 定 期 健 診

サービス

事 業 を 通 してしか 得 られないデータ

長 期 的

アドバンテージ

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まとめ 「Ⅱ 集 める/ 貯 める」

•ひとつのモノ ひとりのヒト を 理 解 する

ためにデータを 集 める/ 貯 める

•データ 発 生 源 に 価 値 あるフィードバックを

• 自 分 たちのデータを 見 直 す

•データのアドバンテージを 次 に 活 かす

•データを 作 って 行 くという 考 え 方

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Ⅲ 分 析 / 活 用

- キュレーターのアプローチ -

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データから 考 えるということ

人 知 に 基 くアプローチ

GOAL

START

• 設 計 はこうなっている

• 利 用 者 はこう 使 うはず

• この 業 務 プロセスはこうあるべき

• プロはこのフローで 考 えている

• 各 工 程 の 品 質 はこうあるべき

GOAL

GOAL

データで 解 くアプローチ

GOAL

GOAL

START

残 された 難 問

• 究 明 できない 障 害

• 歩 留 まり 改 善 の 頭 打 ち

• 上 がらない 発 注 精 度

• 商 品 の 本 当 の 使 われ 方

• ユーザの 満 足 度 / 潜 在 要 求


データを 使 って 解 けないでしょうか

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キュレーターのアプローチ

データビューイング

モデリング&アナリティクス

•データ 活 用 の 目 的 に 向 けて 全 方 位 的

アプローチでデータを 確 認 し、 分 析 方

針 を 作 る。

• 分 析 方 針 に 従 い、

モデルの 構 築 → 評 価 → フィードバック

を 繰 り 返 し、データ 活 用 モデルを 作 る。

1.

データの

概 観

2.

固 有 IDの

確 認

3.

目 的 変 数

の 確 認

4.

説 明 変 数

の 確 認

5.

特 徴 量 の

作 成

6.

モデルの

構 築

7.

モデルの

評 価

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データビューイング( 予 測 モデル 作 成 )

1.データの

概 観

2. 固 有 IDの

確 認

3. 目 的 変 数

の 確 認

4. 説 明 変 数

の 確 認

• テーブル 数

• レコード 数

• 項 目 数

• 収 集 期 間

• 予 測 したい 単 位 の 定 義

• 固 有 IDの 存 在

• 全 体 の 出 現 率

• 補 完 の 可 能 性

• 予 測 すべき 事 象 を 定 義

• フラグの 存 在

• データからフラグ 作 成

• 基 本 統 計 量

• ヒントとなる 項 目 の 存 在

• 基 本 統 計 量

• 項 目 間 の 相 関

ID1

ID2

ID3


期 間 1 期 間 2

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モデリング&アナリティクス( 予 測 モデル 作 成 )

5. 特 徴 量 の 作 成

6.モデルの 構 築

7.モデルの 評 価

• ヒントとなる 項 目 を 作 成

学 習 用

データ

ヒントとして 使 用 する 項 目

( 説 明 変 数 )

予 測 したい 項 目

( 目 的 変 数 )

ヒントを 大 量 に 増 やす

特 徴 量

• 予 測 モデルの 構 築

ルール 作 成

( 機 械 学 習 等 )

ルール

• 評 価

• フィードバックによる 精 度 向 上

評 価 用

データ

判 別 器

予 測 結 果

正 誤 を 確 認

正 解

< 数 値 項 目 >

平 均 ・ 最 大 ・ 最 小

分 散 ・ 増 加 率 ・・・ 等

< 名 義 尺 度 項 目 >

イベント 連 鎖

パターン1

パターン2

パターン3

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データから 理 解 するモノ

データを 通 して、モノの 向 こう 側 にいるヒトとコトをとらえる

「 店 員 におすすめ

されたから」


想 い・ 考 え


「 口 コミを 見 て 気 に

なっていたから」

目 に 見 える 事 象 から 推 測

データから 導 く

アンケート

観 察

・・・

△△を 読 んだ

□□を 買 った

○○に 行 った



センサー

音 声

画 像

POS

ウェブ

・・・

データ

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データから 理 解 するステップ

ログから、 機 器 の 使 われ 方 や 利 用 者 を 理 解 ためのロジックを 作 る

1.Sensing

センシング

収 集 / 蓄 積

2.Splicing

スプライシング

意 味 のある 単 位 を 抽 出

3.Expression

エクスプレッション

意 味 をタグ 付 ける

・・・・

・・・・

・・・・

5.Curation

キュレーション

指 標 / 写 像 の 活 用

4.Aggregation

アグリゲーション

コンテキストを 作 る

捉 えたい

モノ/コト

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「ロジック+ データ」で 理 解 する

• ヒトをより 深 く 理 解 するためのデータ 活 用

• ロジックは 精 度 向 上 に、データは 世 界 を 広 げるために



センサー

音 声

画 像

POS

ウェブ

・・・

データ

何 を 理 解 したいか

に 合 わせて

必 要 なデータを 探 す

「モノ」でフィードバック

「 好 み」でフィードバック

「 思 い」でフィードバック

□□を 買 った

○○と 比 較 して 決 めた

□□の 理 念 に 共 感 した

売 上

行 動

その 他

( 参 照 、 時 間 、SNS・・・)

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まとめ 「Ⅲ 分 析 / 活 用 」

•データで 解 く 方 が 効 率 的 な 問 題

• 徹 底 的 にデータを 使 う

データに 語 らせる / データを 味 方 にする

• 理 解 したいモノに 合 わせてデータを 求 める

•ロジックは 精 度 向 上 、データは 世 界 の 拡 大

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Ⅳ キュレーションサービス

( 商 品 紹 介 )

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データ 活 用 をサポートするキュレーター

BI/BAを 担 当 してきた、 研 究 者 、コンサルタント、プロダクト 開 発 者 、

SE 等 を 集 めて、2011 年 1 月 にキュレーター 組 織 。

『データから 導 く』

• 相 関 関 係 / 因 果 関 係 発 見

• イベントパターン 発 見

• パラメータ 最 適 化

• 予 測 シミュレーション

• ダイナミック 最 適 化

・・・

キュレーター

キュレーターの 専 門 スキル

モデリング

アナリティクス

×

×

数 学 、 統 計 学 、 金 融 工 学 など 多 変 量 解 析 、 機 械 学 習 、 最 適 化 など

システムデザイン

並 列 分 散 処 理 、CEPなど

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データによる 価 値 創 造 サイクル

ビッグデータをイノベーションの 手 段 として 捉 え、データによる 価 値 創 造

サイクルの 実 現 を 提 案 。

1stステップ

キュレーター

アクション

アイテム 抽 出

データ 蓄 積

データによる 価 値 創 造 サイクル

課 題 解 決 ・ 業 務 改 革

新 規 ビジネス 創 出

• データからアクションアイテムを 作 り 出 し、 製 品 /サービス/ 業 務 を 良 くして 行 く

• このサイクルが 効 果 を 発 揮 するように、キュレーターが 支 援 する

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商 品 「データコンサルティング」

• データによる 価 値 創 造 サイクルの1stステップ

• サービス/ 製 品 / 業 務 に 必 要 なデータ 活 用 の 検 討 に 最 適

• 標 準 :2ヶ 月 (8 週 間 )のサービス 商 品

0 週 1 週 2 週 3 週 4 週 5 週 6 週 7 週 8 週

1ヒアリング

2データ 授 受

3 分 析 方 針 報 告 4 中 間 報 告 5 最 終 報 告

データビューイング

• データ 活 用 の 目 的 に

向 けて 全 方 位 的 アプ

ローチでデータを 確 認

し、 分 析 方 針 を 作 る。

モデリング & アナリティクス

• 分 析 方 針 に 従 い、

モデルの 作 成 → モデルの 評 価 → フィードバック

を 繰 り 返 し、データ 活 用 モデルを 作 る。

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キュレーションサービス( 分 析 チーム)の 価 値

多 数 の 専 門 家 のノウハウを 集 積 した 分 析 を 提 供 。

目 的 とデータ 特 性 に 合 わせて、 最 適 な 分 析 手 法 をすべて 試 すことで、

「 分 析 をやり 尽 くす」

データビューイング

• 全 方 位 的 なアプローチ

• 体 系 化 と 自 動 化

• リソースパワー

• データの 特 性 をもれなく 把 握

モデリング&アナリティクス

データ 特 性 + 活 用 目 的 +アルゴリズムに

合 わせて 体 系 化 したことで 可 能 となる

・ アルゴリズム 選 択

・ パラメタチューニング

・ データチューニング

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まとめ 「Ⅳ データキュレーションサービス」

•データオリエンテッドなアプローチ

•リソースパワー

• 体 系 化 された 専 門 家 のメソドロジ

• 関 連 サービスの 拡 充 を 計 画 中

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Ⅴ 事 例

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例 1: 購 買 データから 顧 客 の 特 徴 を 見 出 す

ユーザ 要 件

• ロイヤルカスタマーを 増 やしたい

データオリエンテッドな 顧 客 マーケティング

を 行 いたい

キュレーションで

わかったこと

1 入 会 者 のうち 半 数 が 翌 月 に 休 眠 する。

2 若 年 層 のロイヤルカスタマー 率 は、 年 配 層 の1/3

( 購 入 傾 向 は 同 じ)

3 入 会 直 後 に 特 定 商 品 を 購 入 すると 休 眠 しない。

今 後 の

アクション

• 休 眠 しなくなる 特 定 商 品 のプロモーション 強 化

• 若 年 層 をターゲットにした 品 揃 えを 検 討

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例 1: 購 買 データから 顧 客 の 特 徴 を 見 出 す

Step1: 会 員 の 履 歴 を 作 り 出 す

Step2: 新 たな 指 標 を 作 成 する

業 務 データ

会 員 単 位 でデータをまとめる ( 履 歴 )

セグメント 指 標 となる 主 成 分 をデータから 抽 出

商 品 情 報

売 上 伝 票

会 員 属 性


第 3 主 成 分

商 品 特 性

第 2 主 成 分

対 象 者

第 1 主 成 分

頻 度 / 品 数 / 金 額

Step3: 主 成 分 をもとに 会 員 をセグメント

セグメント 例

セグメント 毎 の 会 員 の 変 化

第 1 主 成 分 : 定 期

第 2 主 成 分 : 子 供 向 け

第 3 主 成 分 : 素 材

子 育 て

手 作 り 派

第 1 主 成 分 : 高 級 品

第 2 主 成 分 : 年 配 者 向 け

第 3 主 成 分 : 加 工 品

衣 料 ・ 雑 貨 を

購 入 する

年 配 者

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例 2: 検 査 データから 品 質 見 直 し

ユーザ 要 件

• 返 品 が 減 らない (プロの 知 見 に 基 づく 活 動 の 限 界 )

• 検 査 システムのローデータ(ログ)を 活 用 できていない

データから 品 質 見 直 しをしたい

キュレーションで

わかったこと

1 現 状 データでは、 返 品 予 測 は 不 可 能 。( 精 度 30%)

稼 動 データが 必 要 。

2 検 査 データによる 分 類 で「 良 品 カテゴリ」が 判 明 。

今 後 の

アクション

• 稼 動 データ 取 得 の 検 討

• 良 品 カテゴリから、 新 しい 検 査 基 準 を 検 討

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例 2: 検 査 データから 品 質 見 直 し

キュレーションのアプローチ

活 用 できていなかったローデータから、 分 析 に 活 用 可 能 な 項 目 値 を 抽 出 。

今 まで 活 用 できなかった 検 査 ログ( 波 形 )

下 降

速 度

定 常 値

定 常 値

上 昇

速 度


























69 32 0.2 0.3 76 21 0.5

78 23 0.3 0.4 85 38 0.4

・・・

76 21 0.4 0.2 79 19 0.4

波 形 の 特 徴 に 合 わせて

パートごとに 項 目 値 をつくりだす

10 秒 間 の 検 査 ログから2300の

項 目 値 を 抽 出

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例 2: 検 査 データから 品 質 見 直 し

検 査 ログを 数 値 化 したことでわかったこと

・ 機 械 学 習 による 返 品 予 測 モデルの 作 成

学 習 機

データ 特 性 から 有 効 と 思 われる

7 種 の 学 習 機 を 試 行

ルール

出 荷

予 測 可 能

返 品

予 測 可 能

精 度 30%

→ 現 状 データの 限 界

・クラスタリングによる 良 品 / 不 良 品 の 特 性 を 見 極 め

クラスタ

リング

製 品 のクラスタリング 結 果 (デンドログラム)

不 良 率 xx%

不 良 率 xx%

不 良 率 xx%

不 良 率 0%

不 良 品 0の 小 グループ

→ 良 品 の 定 義 が 可 能

→ 検 査 観 点 へ

良 品 の 特 徴 が

明 確 になり

新 しい 検 査 観 点 へ

分 類 できない 不 良 品 → 現 状 の 検 査 観 点 が 不 足

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例 3:Webページを 評 価 方 法 を 見 直 す

ユーザ 要 件

• リアルなビジネスへのWebの 効 果 を 知 りたい

• アクセスログ+ 経 験 でWebを 管 理 している

SFAなどビジネスデータも 使 ったWeb 評 価 がしたい

キュレーションで

わかったこと

1 商 談 の50%にWebページが 役 立 っている。

20%のページが 商 談 に 役 立 つ。

2 役 立 つページへのアクセス 状 況 から、お 客 様 の

商 談 段 階 を 判 定 可 能 。

今 後 の

アクション

• 役 立 つページへの 優 先 的 な 投 資 を 検 討

• お 客 様 の 商 談 段 階 に 合 わせたリードマネジメントを 検 討

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例 3:Webページを 評 価 方 法 を 見 直 す

キュレーションのアプローチ

データ 起 点 で、 異 種 データのつながりの 強 さを 評 価 する 指 標 を 多 数 作 り 出 し、

つなぎあわせの 精 度 を 高 める

Webログ

Web

コンテンツ

Web

会 員 データ

Web

ページ

総 ア

クセス

つながり 評 ア 価 指 談 標

顧 客

ページ1 3562 顧 2 客 0.3 B 76 48 213 XX 43 P2

ページ2 4351 顧 3 客 0.4 C 85 16 388 XX 30 P2

ページ3 221 0.2 79 19












・・・


|








顧 客 A 85 14 XX 25 P3

・・・

営 業 データ

営 業 顧 客

データ

異 種 データのつなぎ 合 わせ

による 新 しい 指 標 が、

今 までにない 気 づきを

生 み 出 す。

つなぎあわせたデータの 可 視 化 イメージ

( 異 種 データのつながりが 点 と 線 で 表 現 されている)

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まとめ

•ローデーターは 必 ずある

•データを 味 方 にして 競 争 力 を

•データ 活 用 に 困 ったらキュレーター

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富 士 通 コンタクトライン

0120-933-200

受 付 時 間 9:00~17:30

( 土 ・ 日 ・ 祝 日 ・ 当 社 指 定 の 休 業 日 を 除 く)

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