「日本のITが完敗してしまう恐れもある」――ヤフーは1月21日、政府の「パーソナルデータに関する検討会」事務局が示している、パーソナルデータ（個人に関する情報）に関する制度の見直し方針について、異議を唱える記者説明会を開いた。データ利活用の過剰な規制はビッグデータ関連ビジネスの足かせとなり、日本のIT産業を衰退させる恐れがあると警戒している。 パーソナルデータに関する検討会（座長・堀部政男一橋大学名誉教授）は、政府のIT総合戦略本部傘下に昨年9月に設置された。ビッグデータを活用した新ビジネス・サービスが勃興する中、プライバシーの保護などに配慮したパーソナルデータ利活用のルールのあり方を検討したり、監督・紛争処理機能を備えた第三者機関の設置を含む制度の見直し、関連の法改正などについて議論。議事録はWebサイトで公開され、制度の見直し案（事務局案）の概要もPDFで公開されている。 この見直し案
ＮＴＴドコモは６日、携帯電話利用者の位置情報などが分かるビッグデータを１０月に企業向けに販売すると発表した。 携帯電話基地局が、エリア内の携帯電話の位置情報などを自動的に把握している特性を生かし、特定エリアの時間帯ごとの人口の変化などのデータを販売する予定だ。 基地局が収集するデータには、位置情報だけでなく契約者の年齢や性別、住所も含まれる。７月にＪＲ東日本がＩＣカード乗車券「Ｓｕｉｃａ（スイカ）」の乗降履歴を利用者に無断で企業に販売していた問題が発覚したことから、ドコモは、携帯電話番号や生年月日を除くなどして個人の識別ができないようにする。 さらに、契約者が申請すれば、個人データをデータとして利用できないようにする。 ドコモは、企業などにデータを販売する際、顧客の要望に応じたデータを子会社の調査会社に提供し、データをもとに分析したリポートを渡す。
平成21年度に開発・検証を行う「パーソナル情報保護・解析基盤」についてご紹介します。 はじめに これまで、産業界では、商品・サービスというレベルで差別化を図りその競争力を高め、経済を発展させてきました。 しかしながら、「ニーズを喚起する」時代においては、その商品・サービスにおける差別化だけでは厳しくなってきている現状があり、顧客の状況を知るステージに、差別化や付加価値向上のポイントが移行しつつあります。産業界ではこれを、「顧客経験価値」と呼び、その活用を模索し始めています。しかしながら、その実現には従来の個人情報保護という考え方に加えて、「プライバシーを守りながら、利用し、利用者の便益を向上していかなければならない。」という課題が残されています。 図表１ 価値・差別化の段階とニーズのレベルと対応 日本では、事業者による個人情報を含む情報の取得や共有化、二次利用などは、個人情報保護法に抵触す
米IBMは5月21日（現地時間）、スーパーコンピュータ「Watson」による企業向けの顧客サービスやマーケティング支援システム「IBM Watson Engagement Advisor」を発表した。 Watsonは、同社が2011年に発表した「Cognitive Computing（認識するコンピューティング）」でのビッグデータ分析を得意とするコンピュータシステム。米国の人気クイズ番組「Jeopardy!」で人間のチャンピオンに勝って話題になった。 Engagement Advisorは顧客企業およびその顧客のデータを迅速に分析することで、顧客サービスを支援する。例えば、銀行や生命保険会社は自社WebサイトやモバイルサービスにEngagement Advisorの「Ask Watson」機能を組み込める。顧客はこうしたWebサイトで自分の口座や保険プランの確認、新しいプランの相談などをW
最近、「ビッグデータの話とBI（ビジネスインテリジェンス）とは何が違うのですか」との質問をよく受ける。そんなときには、「同じです」と私は答える。もう少し厳密に言えば、「ビジネスにおけるビッグデータ活用とBIの取り組みは本質的に同じ」ということだ。 このことから、ビッグデータ活用の将来を簡単に予言できる。つまり、日本企業の取り組みは99％失敗する。かつてBIの取り組みの多くが失敗した。そして今、なぜBIで失敗したかを総括することもなく、「これからはビッグデータ」だと浮かれている。と言うか、ビッグデータ活用がBIと本質的に同じであることにも気づいていない。これでは上手くいくはずがない。 ビッグデータ活用とBIの違いでよく言われることは、扱うデータの量と質。BIの場合、従来の基幹系システムで管理しているデータの分析が中心だった。一方、ビッグデータ活用では顧客の行動履歴、そして“つぶやき”のような
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
