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2013年「ビッグデータ(BigData)」 ×活用シーンに関する市場調査【ピンポイント調査(マルチ企画)】

 

出版社 出版年月価格 ページ数
ESP総研
2012年12月お問い合わせください 38

*本体価格:200,000円。参考資料162枚(Excel Lowデータ)も添付します。

サマリー

【はじめに】

 2012年も残すところ数日となったが、「ビッグデータ(BigData)」の活用シーンを網羅的に調査&整理・マトリックス化することが求められている。

 しかも、どんな企業がどんな活用シーン(ビッグデータ:BigData)を具体的に掲げているのか?「先行事例」について言及先、出典先企業を明らかにした上で、詳細且つ網羅的な「ビッグデータ(BigData)」活用シーンを俯瞰し、次の新たな戦略・ソリューション・サービス開発に活かしていきたいとするITベンダが目立つ。

 その背景にあるのは、ビッグデータの活用シーン(先行事例)を多面的に深く考察することで、あらゆる業種、業界のユーザー向けに新たなビジネスを生み出していく(創造していく)ヒントを掴もう!といった機運の高まりがある。

 こうした声を受けて、ESP総研では「 2013年「ビッグデータ(BigData)」 ×活用シーンに関する市場調査 」について調査&レポート化することとなった。

 今回、ご多忙にも関わらず「当該調査」にご協力頂いた皆様にはこの場を借りて心から深く感謝申し上げると共に、この調査報告書が「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【サブタイトル】

~(1)セグメント別×ビッグデータ(BigData) 活用シーンの整理・マトリックス作成(2)(言及)企業別×ビッグデータ(BigData) 活用シーンの抽出・分類分け・マトリックス化調査(3)ビッグデータ(BigData)市場における活用シーンの徹底調査⇒企業活動において増大し続けるさまざまなログやデータからトレンドや予兆をいち早く察知、新しいビジネスへの活用、現状の業務改善など、ビッグデータ(BigData)の活用シーンを網羅的且つ多面的に俯瞰(4)出典企業別×ビッグデータ(BigData)活用シーン 代表例 も添付~

【調査対象】

・Web上で「ビッグデータ(BigData)×活用シーン」を掲げている企業または団体

【調査方法】

・ 弊社専門調査員によって、Webや文献に加え、ビッグデータ(BigData)×活用シーンについて言及している企業・団体などへの多面的なヒアリングを行い、レポーティングした。

【調査&レポート期間】

・ 2012年11月28日(調査開始)~2012年12月26日(レポーティング終了)。2012年12月26日に報告書作成が終了した。

【ピンポイント調査(マルチ企画)】とは?

1)「自主企画調査」が不特定多数を対象とした「調査レポート」(定価は10万円未満/冊・枚)であるのに対し、「ピンポイント調査(マルチ企画)」は不特定多数を対象としているものの、特定の業界に特化した「調査レポート」(定価は100万円未満/枚・PDF 等)となります。
2) 「ピンポイント調査(マルチ企画)」を実施する背景には、不況などの影響により、お客様の方で「個別調査」に対して従来通りコスト(数百万円/テーマ)をかけられない!といったご要望にお応えするなどがあります。
3)つまり、「個別調査」を実施したいものの100万円未満/テーマしか調査予算がない「クライアント」様のご要望を満たすための「調査レポート」内容となっております。
4)基本的に、最低で5社以上からの「ご注文」または特定の企業様からの強い「ご要望」「リクエスト」があった場合に「ピンポイント調査(マルチ企画) 」を実施しております。
5)なお、「ピンポイント調査(マルチ企画) 」レポートは、個別調査、特別企画調査ではなく、あくまで出版物としての位置付けですので、権利の帰属、つまり成果物(本報告書及びその記載内容を含む)の著作権などは、(株)ESP総研に帰属します。



目次

【目次】

Ⅰ.総括 編 P1

1)セグメント(大項目×中分類)別 集計&分析(全体)<1> P2
1)セグメント(大項目×中分類)別 集計&分析(全体)<2> P3
2)ビッグデータ×活用シーン(大項目、中項目(抽出件数 含む)、小項目=ビッグデータの詳細な活用シーン、言及している企業名、企業の代表TEL) P4

Ⅱ.参考資料 編(162枚) *出典企業別×ビッグデータ(BigData)活用シーン 代表例

1-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<テレビ番組放映中に視聴者に投票を依頼したいときに、Twitterへの投稿を呼びかけることで、リアルタイムに投票結果を集計して視聴者にフィードバックすることができる×㈱NTTデータ>
1-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<「もしかして」機能、Googleサジェスト機能(過去の入力ログや登録情報を分析し、近い情報を「もしかして」と尋ねている) × JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
1-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<意思決定の自動化、リアルタイム処理の促進×一般社団法人 行政刷新研究機構>
1-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<「見える化エンジン」APIによるデータ連携×㈱プラスアルファ・コンサルティング>
1-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<M2Mデータが集まる共通クラウドプラットフォームの特性を生かし、異業種間、企業間等で各種データを連携させる×㈱NTTデータ >
1-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<データセンター空調監視システム× ㈱日立製作所>
1-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<各ラックごとの温度をリアルタイムに計測し、ゲートウェイを通じて集約。さらにストリーム基盤と連携して温度状況を解析し、空調のきめ細かな温度設定や風量の制御に活用(データセンターのサーバルーム)× ㈱日立製作所>
1-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<基幹システムのプロセスを革新×富士通㈱>
1-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<情報系システムの戦略的活用を深化×富士通㈱>
1-10)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<アルゴリズム改良×㈱野村総合研究所>
1-11)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<Webサイトのユーザービリティの改善、SaaSの機能改善、検索エンジンのアルゴリズム改善×㈱野村総合研究所>
1-12)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ユーザーの滞留時間やリトライ頻度などの分析により、サービスレベルを定性的な評価だけでなく数値として知ることができる、ITリソースへの投資やチューニングの効果が測定可能となるだけでなく、平常値に対して特異な値が表れるといったシステムトラブルの前兆を知ることができるので、ユーザーの解約やより深刻な障害発生といったリスク回避にもつながる ×MSN>
2-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<クリスマス前の繁忙期にアクセスが集中してエラーが発生していたeコマースサイトについて、過去数年にわたる同時期の顧客データを元に分析して不安定な状況を未然に防止することで、売上50%増を実現(米国大手百貨店「Macy’s」)×独立行政法人 情報処理推進機構 >
2-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<オンライントレードやeコマースサイトでの多重アクセスによる負荷軽減×富士通㈱>
2-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<Web動線、陳列棚の配置最適化×㈱野村総合研究所>
2-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<EC、コールセンター、直営店舗のチャネルシームレスな接客を実現×日本オラクル㈱ >
2-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<来客の属性や購入商品の他、その日の天候や地域の行事など多様なデータを組み合わせて売れ筋を分析することで、品揃えに役立てている(コンビニ) × ㈱日立製作所>
2-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<売上データ内の製品番号の関連性ロジックの生成からお勧め商品の表示までを自動化した。結果として4ヵ月で20%の売上増を達成した (ECサイト「 John Lewis」 )×日本ヒューレッド・パッカード㈱ >
2-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<日々、数億件のデータ処理で店舗ごとの売れ筋商品を予測×富士通㈱>
2-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<数百万人の利用者が残した億単位の評価データを処理することで、作品分類と利用者を機械的に関連付ける(米Netflix社)×㈱野村総合研究所 >
2-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ディーラから誤請求・不正請求を検知する、車載装置から稼働状況を把握し、需要予測の新しい情報源として活用する(米建機メーカー)× SAS Institute Japan ㈱ >
2-10)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<新製品の販売告知やWeb連動型キャンペーンなど、様々な広報宣伝活動を通じた消費者の反応を定期的に観測することで、宣伝の効果を分析×富士通㈱>
2-11)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<製品の拡販プロモーション効果をソーシャルメディアで観測、社内にある販売データと掛け合わせれば、プロモーションによる話題化と販売状況の関係を分析×富士通㈱>
2-12)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<Webサイト内で多くの顧客が離脱したページや行動履歴を把握し、Webサイトを改善し購買率向上× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
2-13)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ECサイトの動線分析・行動ターゲティング×一般社団法人 行政刷新研究機構>
2-14)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<購入者情報と購入者の買い物かごの中身の情報を基にデータ分析を行い、優良顧客となりうる妊娠女性の買い物習慣を検証、妊婦に対して適切なクーポンを提供することで、消費行動に結びつけ、成果を上げている(米スーパーマーケット「Target」) ×富士通㈱>
2-15)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<オンライン販売のアクセスログ分析から新たな価値を発見×富士通㈱>
2-16)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<お客様の動線を分析して店舗レイアウトを改善×富士通㈱>
2-17)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<消費者の行動ライフログから、購買パターンやタイミングを予測× ㈱富士通研究所>
2-18)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<行動ターゲティング広告×㈱野村総合研究所 >
2-19)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<Suicaのデータを利用し見えなかった嗜好が見えてきた× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
2-20)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<自販機でPOSデータを収集、販売戦略の中核として徹底活用×JR東日本ウォータービジネス>
2-21)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<iPadを利用し購入前の試着データも入れたことから、今まで見えなかった施策が見えてきた×JBアドバンスト・テクノロジー㈱>
2-22)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ローソンの会員カードPontaのデータとPOSデータ、さらに今後はYahoo!の口コミを組み合わせることで、SCM、CRMといった業務へ活かす取り組みが行われている×富士通㈱ >
2-23)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<消費者ニーズの発掘や販売戦略の立案のために、ソーシャルメディアのクチコミを用いた市場分析×富士通㈱>
2-24)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<自社ブランドの業界内のポジションや満足度の調査だけでなく、外部環境による変化や影響範囲を把握×富士通㈱>
2-25)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<新商品発売前の前評判情報から、商品の売れ行きを事前予測× ㈱富士通研究所>
2-26)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<先進的なユーザの意見を抽出し、潜在的な商品ニーズを把握× ㈱富士通研究所>
2-27)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<Amazonリコメンド(大量のログを解析し、似たような傾向を示す人に情報を配信する仕組み)× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
2-28)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<最適なタイミングで最適な顧客に最適な価格による販売促進(米大手小売会社)×SAS Institute Japan ㈱>
2-29)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<スマートフォンを持った利用者が提携店舗に近づくと広告が送信され、実際に入店したり提携ブランドの商品のQRコードをスキャンするとポイントを獲得し、それをギフト券などと交換できるサービスを展開×独立行政法人 情報処理推進機構 >
2-30)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<有料サービスの利用内容、頻度、利用時間帯などをユーザー毎に分析し、あと少し背中を押してやることで購買行動を起こす可能性の高いユーザーを抽出、限定で割引クーポンやプレゼントを提供し、キャンペーン施策の費用対効果をアップ× MSN >
2-31)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<販売促進・見込み顧客獲得(最適な商品やサービスのレコメンデーション)×一般社団法人 行政刷新研究機構>
2-32)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<顧客のプロファイルや購入履歴を分析することで、興味を持ってもらえそうな別の商品をリコメンド(推奨)し、アップセルやクロスセルにつなげていく(インターネット通販サイト) × ㈱日立製作所>
2-33)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<「自動発注」と「顧客別チラシ」という仕組み×日本オラクル㈱ >
2-34)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<位置情報を利用したクーポン配信サービス×富士通㈱>
2-35)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ECサイトにおけるリコメンデーション(商品推薦)×㈱野村総合研究所>
2-36)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<商品・サービスのレコメンデーション×㈱野村総合研究所>
2-37)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<クーポン配信×㈱野村総合研究所>
2-38)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<販売促進の過程では、適切な顧客に、適切なタイミングで、適切な商品・サービスを、適切な価格で推奨×㈱野村総合研究所>
3-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<携帯電話のGPSを利用して30万人のウェザーリポーターに人間の目で見てもらった天気情報を送ってもらうことで、気性レーダーから予測した情報と掛け合わせてより精度の高い天気予報が可能に。予測するのが難しかったゲリラ雷?も80%事前予測可能に× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
3-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<Twitter上で流れる膨大なつぶやきを収集し、近い将来の風邪の「話題度」を予測。天気予報とも組み合わせて向こう1週間の予測(カゼミル+)× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
3-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<仲居が着ている和服の帯に、加速度センサーやジャイロセンサーを内臓した端末を装着。店内でどのような行動を取ったか、逐一追跡。POSデータと組み合わせて分析すると、顧客が増えて注文が殺到する時間帯に、レジ打ちや備品の片付けなどムダな作業が多く発生することが判明。可能な限り仲居が接客に集中できるよう、業務プロセスの見直しを始めた。× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
3-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<顧客サービスの向上×一般社団法人 行政刷新研究機構>
3-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<アンケート調査の会話をリアルタイムでテキスト化し、オンラインで分析してオペレータに結果をフィードバックした。これによってアンケートの回答率も上がり、会員の満足度も向上した(米医療保険グループ)×日本ヒューレッド・パッカード㈱>
3-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<自社のTwitterアカウントやfacebookページを設けている企業も多いが、それらをフォローしているユーザーのネット上での投稿内容を収集・分析することで、新サービスを投入したときに市場の反応がどの程度ポジティブか、ネガティブかを指標として得ることが可能× MSN >
3-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ブログやソーシャル・ネットワークにおける口コミ、風評、情報流の把握×一般社団法人 行政刷新研究機構>
3-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<TRUE TELLER(コールセンターの問い合わせ分析、品質管理、解約防止分析、CS(顧客満足度)調査、商品開発、マーケティング分析) ×㈱野村総合研究所 >
3-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<保守・サポートの強化、品質管理×一般社団法人 行政刷新研究機構>
3-10)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<複合プリンタの故障予測と予防保守×富士通㈱>
3-11)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<機器の故障予兆監視によるサービスの向上×富士通㈱ >
3-12)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<工業製品の故障や不具合発生の予兆を発見し、予防保守を実現× ㈱富士通研究所>
3-13)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<保守・サポートの過程において、コストを低減したり、コンプライアンス・セキュリティの観点から不正行為をリアルタイムで検知×㈱野村総合研究所>
3-14)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<予測型モデリング機能を活用することで、顧客の嗜好・行動を理解し、顧客獲得プログラムの促進につながる情報を、窓口担当者(コールセンター、店舗、オンライン)に提供(オーストラリア通信会社)× SAS Institute Japan ㈱ >
3-15)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<見込み顧客の現在位置やこれから移動しようとする情報、ソーシャル・メディアで交わされているコメントなど、より多くの「ヒト」ぶまつわる情報を収集し、マーケティングに活用していこうとしている× ㈱日立製作所>
3-16)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ユーザーの反応を見ながらシナリオを変化させて、ユーザーのつなぎとめに役立てている(ゲーム業界)×日本ヒューレッド・パッカード㈱ >
3-17)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<クレームやSNSの口コミ情報を分析し企業リスクを回避×富士通㈱>
4-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<センサーのデータを道路地図情報と組み合わせて分析、見通しの悪さや障害物の存在など、道路上のその場所に構造的な問題があるのではないか、信号が不適切なのではないかといったように推測でき、インフラ改善に役立てることができる× ㈱日立製作所>
4-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<位置と時間による車載器情報の活用×富士通㈱>
4-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<飛行機の出発時刻の遅延予測×㈱野村総合研究所>
4-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<自動車保険で、利用者の運転マナーを位置情報により常時監視することを条件に保険料を割引するサービス×独立行政法人 情報処理推進機構 >
4-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<東日本大震災における「通れた道マップ」サービス×独立行政法人 情報処理推進機構 >
4-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<位置情報サービス(SPATIOWL)×富士通㈱>
4-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<位置情報サービス×富士通㈱>
4-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<一人ひとりのドライバーのドライブ状況を長期的に蓄積・分析することで、運転操作の“荒っぽさ”の度合いを判断し、自動車保険の料率に反映させる× ㈱日立製作所>
4-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<車(GPSや車載センサ)や周辺設備などからのセンサ情報や、蓄積されている様々なデータの解析からユーザへ危険情報の提供、部品寿命などの事前通知、最適ルート案内などの、新しいサービスを提供×日本電気㈱ >
4-10)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<渋滞情報の提供×㈱野村総合研究所>
4-11)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<高精度の道路交通情報サービス「全力案内!ナビ」 ×㈱野村総合研究所>
4-12)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<次世代交通システム、エネルギー効率に優れたEV(電気自動車)の充電管理システムなど、高機能な社会インフラをスムースに制御・運用することが可能× ㈱日立製作所>
4-13)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<タクシーからも情報をもらうことでより精度の高いカーナビを実現× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
5-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<MRI等の装置情報をオンラインで収集し、ダウンタイムを最小限に留めることにより、高い保守サービス価格を維持(外資系医療機器メーカー)×SAS Institute Japan ㈱>
5-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<過去の知見をシステムに実装し、現在進行形の事象から重要な情報を検知。さらには、複数の患者のデータの相関関係から院内感染の危険を予測× IBM >
5-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<最先端の分析予測技術を駆使することで新生児の潜在的な生命への脅威を漏らさず検知し、たとえ経験やスキルが十分でない医師・看護師であっても適切な処置を行える、あるいは事前に異常発生を予測可能な仕組みの構築× IBM >
5-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<現状の観察プロセスに、新生児の身体に装着されたセンサーから刻々と送られてくる多様かつ大量のバイタル・データ(体温、心拍数、血圧値・血液成分など16種類)をリアルタイムで収集・分析し、心肺停止や院内感染などの罹患リスクの存在を伝える予測分析の仕組み× IBM >
5-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<電子化された医療機関のデータを共有・分析することで、感染病の流行やバイオテロの発生を管理する(米国疾病予防管理センター)×独立行政法人 情報処理推進機構 >
5-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<過去データと関連付けた診断や治療に対応できるほか、法律で定められている長期の保管やデータ提出義務についても対応が容易になる(医療業界)× ㈱日立製作所>
5-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<遺伝子情報の分析を組み合わせたオーダーメイド医療への応用(医療業界)× ㈱日立製作所>
5-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<電子カルテから生活習慣と病気の相関を分析×富士通㈱>
5-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<腕時計型のセンサーから無線でデータが送信され、クラウド上に管理される。医者や患者はいつでもデータにアクセスして、解析して異常を察知することができる(医療業界)×日本ヒューレッド・パッカード㈱ >
5-10)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<健康情報の総合的な活用×富士通㈱>
5-11)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<健康情報分析サービス×富士通㈱>
6-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<代替エネルギーとしてのコージェネレーション(熱電併給)システムの早期異常検知を実現(以前は発見できなかった重度の故障の6割が事前に検知できるようになり、顧客がシステムの停止時に電力会社から購入する電気代も大幅に削減される) ×日本IBM㈱>
6-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<タービンに搭載されたセンサーが収集するデータと併せて膨大な気象データの解析が高速に実行(デンマーク風力発電装置メーカー)×日本IBM㈱>
6-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ガスタービン保全システム× ㈱日立製作所>
6-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<スマートグリッド、インテリジェントな水処理システムなど、高機能な社会インフラをスムースに制御・運用することが可能× ㈱日立製作所>
6-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<スマートシティ(街全体のエネルギーや交通などを検知して最適化するレコメンドや制御を行う)×富士通㈱>
6-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン< Yahoo!の「電力予報」×独立行政法人 情報処理推進機構 >
6-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<家庭向け省エネサービス(家電や家、車などの家庭内の全エネルギーを検知して省エネ制御やレコメンドを行う)×富士通㈱>
6-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<スマートメーターによる電力利用アドバイス×㈱野村総合研究所>
6-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<硬貨より小さなセンサーをエネルギー企業と共同で開発し、石油探索に適用(石油業界)×日本ヒューレッド・パッカード㈱ >
6-10)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<エネルギー需給の見える化と最適化×富士通㈱>
6-11)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<エネルギーマネジメント×富士通㈱>
6-12)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<スマートグリッド(地域全体の発電、給電を監視して全体最適化を行う)×富士通㈱>
6-13)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<スマートメーターなどのセンサーから発生する大量な情報の高速処理×富士通㈱>
6-14)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<スマートメーターによる電力の需要予測×㈱野村総合研究所>
7-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<販売・営業支援(営業日報を可視化し、ナレッジ化して営業力強化)×日本ユニシス㈱>
7-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<システムを統合して営業活動を効率化×富士通㈱>
7-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<性能(状態)モニタリング、不正取引・不正行為の検出×一般社団法人 行政刷新研究機構>
7-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<内部統制強化や社内の不正防止×一般社団法人 行政刷新研究機構>
7-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<法改正、競合企業の動向、災害発生が事業に与える影響を予測× ㈱富士通研究所>
7-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<会計・財務業務の強化×一般社団法人 行政刷新研究機構>
7-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<帳票バッチ処理の飛躍的な時間短縮×富士通㈱>
7-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<オンライン処理とバッチ処理の同時実行による業務の24時間稼動×富士通㈱>
7-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<企業やその商品・サービスに関する状況変化をリアルタイムに察知× NTTコミュニケーションズ㈱ >
7-10)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<プロモーション効果の測定× NTTコミュニケーションズ㈱ >
7-11)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<WebブラウザーのCookie情報を基に8500万の行動履歴10TBを日次分析し、そこから利用者の興味を推定し、130種類に分類。ゴルフに興味を持つ人にはゴルフクラブの、?動産に興味があるならマンションなどの広告を配信× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
7-12)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<マーケティング施策の高度化と収益増加(米アウトドア用品会社)×SAS Institute Japan ㈱>
7-13)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<2300万会員のアクセス履歴を分析し、どんな動画を見たら有料会員になりやすいかを把握し、黒字化に貢献× JBアドバンスト・テクノロジー㈱ >
7-14)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<経営戦略、事業戦略の策定(需要予測、市場予測)×一般社団法人 行政刷新研究機構>
7-15)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<広告・プロモーション効果の測定×一般社団法人 行政刷新研究機構>
7-16)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ブランド価値の向上、顧客ロイヤリティ向上、退会防止×一般社団法人 行政刷新研究機構>
7-17)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<EC以外のWebサイトにおける動線分析、行動ターゲティング×一般社団法人 行政刷新研究機構>
7-18)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<自社の商品やサービス、イベントへの反響をタイムリーにウォッチ×㈱プラスアルファ・コンサルティング>
7-19)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ブログやツイッター、CM情報から、手軽に競合調査×㈱プラスアルファ・コンサルティング>
7-20)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<リアルタイムにプロモーションの効果測定ができる×㈱プラスアルファ・コンサルティング>
7-21)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<市場調査・商品企画(ネット上のクチコミ情報などから商品開発、商品改善のヒントを発見、お客様のセグメント毎の声の傾向分析、他社製品との比較)×日本ユニシス㈱>
7-22)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<広告宣伝・キャンペーン(広告宣伝、キャンペーンの反響分析(Twitterによるリアルタイム分析)、新商品の反響分析)×日本ユニシス㈱>
7-23)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<リターゲット広告(米TellApart社)×㈱野村総合研究所>
8-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<空港等において、監視カメラ(数百台規模)から得られる画像をリアルタイム分析し、不審者を検知することで、より高い安心・安全を実現×NEC>
8-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<高齢者見守りサービス(家電や家のセンサーにより高齢者を見守る)×富士通㈱>
8-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<地域の防災・防犯(家や車、人、街の状況検知により、消防・警察の指揮などを行い、地域全体の防災・防犯に貢献)×富士通㈱>
8-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<避難誘導サービス(災害時などに状況を判断して、人や車の避難誘導を効果的に行う)×富士通㈱>
8-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ボランティアによるTwitterにおける被災地などからのツィートの内容を精査して位置情報を付加して公開する「sinsai.info」×独立行政法人 情報処理推進機構 >
8-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<各避難所での紙の安否情報を電子化して最大67万件が登録された安否確認システム「パーソンファインダ」×独立行政法人 情報処理推進機構 >
8-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<各被災地で必要なボランティアの情報を配信する「ボランティア情報ステーション」×独立行政法人 情報処理推進機構 >
8-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<航空管制システムのサイバーテロ検知、火山噴火・竜巻発生時などの被害予測×日本IBM㈱>
8-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<特定のシーンを映像から感知して分析に活用することで、不正の兆候を自動検知(イギリス政府)×日本ヒューレッド・パッカード㈱>
8-10)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<災害発生時の被害や社会的影響を予測し、最善な対応策を選定× ㈱富士通研究所>
9-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<株や為替などリアルタイムに変動する大量なデータを高速処理することにより、大量な金融情報を高速配信するサービスを提供×NEC>
9-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<Twitterのつぶやきから株価予測×㈱野村総合研究所>
9-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン< Twitterでユーザーが時々刻々と発する「つぶやき」を数値化し分析することで株価の動向予測を行い、同社の顧客に向け付加価値サービスとして提供(オンライン証券会社)×日本IBM㈱>
9-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<ATMなどの利用により収集される大量の利用・操作履歴をリアルタイムに分析・解析することにより、カードの不正利用を早期に検知し、被害の拡大を防ぎます×NEC>
9-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<リスク・エクスポージャーの予測と管理を強化(アジア大手銀行)×SAS Institute Japan ㈱>
9-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<決済処理を実行する前にユーザーの利用パターンを照合し、問題のあるユーザーの利用を水際で食い止めるという試み(クレジットカード業界)×日本IBM㈱>
10-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<製造業における最大50%の商品開発や組み立てコストの削減、US小売業での60%超の営業利益率向上 ×みずほ情報総研>
10-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<製品開発×一般社団法人 行政刷新研究機構>
10-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<製品開発×㈱野村総合研究所>
10-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<製品開発の過程においては、自社商材の利用状況に関するデータを事細かに時々刻々と吸いあげることにより、性能過剰あるいは的はずれな開発を回避×㈱野村総合研究所>
10-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<これまでの処理性能を15倍にすることに成功し、4時間かかっていた処理を15~20分にすることで、為替や小麦価格の変動を考慮し、生産計画や原料調達を見直すことに成功×富士通㈱>
10-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<アフターサービス・品質管理(最新の問合せ傾向を把握してFAQなどに反映・お客様対応の品質向上、製品欠陥に関わるワード(やけど、怪我、異臭など)の急増を早期検知、故障情報、不具合情報などを分析し、製品の課題を発見)×日本ユニシス㈱>
10-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<不正・誤請求をスコアリング手法により統計的に導出、品質情報に対して統計モデルを利用、より高度な分析方法を適用(自動車メーカー)×SAS Institute Japan ㈱>
11-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<温度や土壌などセンサネットワークから得られる大量データを収集・分析し、農業に関するリコメンド配信をすることで、農業の生産性向上や農作物の品質改善を支援×NEC>
11-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<農業経営者向けの民間保険(各地におけるトウモロコシ、大豆、小麦などの穀物の影響をモデリングし、書く農業経営者のニーズに合わせたものを用意)×独立行政法人 情報処理推進機構 >
12-1)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<有権者のインターネット上での行動を分析して結果を予想するという試み×みずほ情報総研>
12-2)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<バラク・オバマ陣営は、ビッグデータと呼ばれる大容量の有権者データをITを駆使して分析することで有権者の嗜好を発見した。この分析結果にもとづき、ターゲットとする地域に住む有権者に、より影響力の高いタレントを選出し、そのタレントの自宅で資金集めパーティを開催し、多額の献金を集めることに成功×みずほ情報総研>
12-3)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<Googleアース・エンジン(人工衛星による画像や分析を利用して、気候変動の主な原因の一つとなっている森林破壊を追跡する)×みずほ情報総研>
12-4)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<独自取材の経営情報に加え、ビッグデータへの取組みでホームページ情報も活用。従来のATTACKデータでは抽出できなかった企業情報を、より多くご提供×帝国データバンク>
12-5)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<軍事施設など重要施設への侵入者検知システム×日本IBM㈱>
12-6)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<基礎研究・学術研究・応用研究(実験結果の収集)×一般社団法人 行政刷新研究機構>
12-7)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<取得した来場者情報と、ビッグデータ(気象、広告、交通、SNSなど)とを組み合わせることで、店舗内では取れなかった来場者の来場に至る背景を把握し、来場者の写像を推測×NEC>
12-8)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<新ビジネスへのチャレンジ×富士通㈱>
12-9)ビッグデータ(BigData)×活用シーン<変化する世界の最新の傾向を、即座に把握し活用×富士通㈱>

奥付け

 

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