カルチュア・コンビニエンス・クラブ（CCC）グループのCCCマーケティングは、「Tカード」会員の購買データなどを活用した新たな事業やサービスを、一般の社会人や学生などに企画してもらう「DATA DEMOCRACY DAYS」の参加受け付けを、特設サイトで始めた。 「データは、人と世の中をより楽しく幸せにすることができるだろうか？」をテーマに参加を募り、T会員6500万人の購買データ（ID-POSデータ）などを提供。提供するデータには、特定のT会員を識別できる情報は含まれていないという。 個人・チームで参加可能。最優秀賞には賞金300万円を授与する。プロジェクトから生まれた事業やサービスのうちから優れたものは、実際のサービスとして展開することも視野に入れる。 2月12日まで応募を募り、参加者（最大100人程度）を選考。プレゼン資料を作ってもらう「オープン日」を3～4月に行い、4月21日にプレ
きょう、なんかLINEが事業説明会やってましたが、そこでCCCの提供するTポイントカードに見切りをつけたファミリーマートがLINEと組む発表をするという「ですよねー」感の強い内容も出ていました。 事業戦略発表会「LINE CONFERENCE 2017」開催のご案内 https://linecorp.com/ja/pr/news/ja/2017/1743 ファミマがTポイントやめる？ 伊藤忠社長インタビュー記事が波紋 https://www.j-cast.com/2017/06/08300105.html ファミマとＬＩＮＥ提携 ＡＩ活用、スマホで個別販促 ：日本経済新聞 http://www.nikkei.com/article/DGXLASDZ13ICF_U7A610C1TI1000/ ファミマがTポイントをやめるって話は時期尚早というか、微妙なんでしょうが、相乗りやマーケの組み合わ
お知らせ ニュースリリース 2016年度一覧 事業者が匿名加工情報の具体的な作成方法を検討するにあたっての参考資料（「匿名加工情報作成マニュアル」）を取りまとめました！ 経済産業省は、平成27年9月の個人情報保護法の改正に伴い、新たに定義された匿名加工情報の作成手順・方法について、事業者の今後の検討の参考資料として、「匿名加工作成マニュアル」を作成、公表しました。 1．匿名加工情報とは 平成27年9月に改正された個人情報保護法において、ビッグデータをはじめとするパーソナルデータの利活用に向けて、本人の同意に代わる一定の条件の下、特定の個人を識別することができないように加工された「匿名加工情報」制度が創設されました。 2．位置づけ 匿名加工情報を作成する際の加工の程度は、個人データを取り扱う事業の内容や利用形態によって判断されるべきものであり、一律の基準はありません。個人情報保護法においても
ビッグデータというワードが世の中に定着してから、各企業はこぞってBIツールの導入やそれによるKPIの設定などを行ってきたが、実際に運用できていないというケースも多々あると聞く。では、何故失敗しているのか。マイナビニュースでは７月14（火）に「営業×データ活用 売上げアップを下支えするデータ活用の実践ハウツー」を開催する。本記事では、セミナー登壇者の1人であるカルビー株式会社の本田健氏に、カルビーが失敗した「データ活用」について取材した。 「かつて、われわれは、3000におよぶKPI(重要業績評価指標)を設定していました。そこから学んだことは、『KPIを重視した経営は、現場の心に響かない』です」 こう語るのは、カルビーで営業本部 営業企画部 部長を務める本田健氏だ。 まだ「ビッグデータ」という言葉が登場する以前から、カルビーでは営業・生産の現場から膨大なデータを独自集計し、経営戦略に役立てて
■ 匿名加工情報の規定ぶりが生煮えでマズい事態に（パーソナルデータ保護法制の行方 その15） 個人情報保護法の改正を含む法案が、国会に提出されたとのことで、条文がWebに掲載された。 内閣官房 国会提出法案 第189回通常国会 個人情報の保護に関する法律及び行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律の一部を改正する法律案 概要 要綱 法律案・理由 新旧対照表 参照条文 新旧対照表をパッと見てスッと気づくのは、「匿名加工情報」の取扱い義務の規定ぶりに重大な不具合がある点である。 まず「匿名加工情報」の定義を見てみると、次のようになっている。 第二条 9 この法律において「匿名加工情報」とは、次の各号に掲げる個人情報の区分に応じて当該各号に定める措置を講じて特定の個人を識別することができないように個人情報を加工して得られる個人に関する情報であって、当該個人情報を復元する
■ 世界から孤立は瀬戸際で回避（パーソナルデータ保護法制の行方 その14） 前回、1月5日の日記で、最後に「どうすればよいか」を書こうとしたものの、完成しないうちに急ぎ途中までで公開したところ、あれよあれよと展開し、けっきょく書くタイミングを逸してしまった。 当時は、各方面向けにいくつかのバージョンのスライド資料を作成し、パーソナルデータ関連制度担当室の担当者も出席する1月21日の研究会向けに「パーソナルデータ論点メモ（2015年1月21日）」*1を作成していた。しかし既に、正論を述べたところでどうともならない状況となっており、原案を正当化しようとするばかりで、OECDガイドラインには違反しないだの、OECDガイドラインに違反しても違法ではないだのと、「これはもうだめかもしれない」という状況だった。スライド資料を一部の産業界の方々に託すとともに、22日には一般公開して、どこかに届けばいい！
といっても設立自体は去年なんですが、設立パーティーを開催したり、サイトもできて新規営業が始まりましたのでご報告をば。 株式会社データビークル http://www.dtvcl.com/ もともとは、私のやっているイレギュラーズアンドパートナーズ(I&P)という会社で未来予測事業部というのを立ち上げていて、少人数で回していたら案件が増えすぎて身動きが取れなくなっていたところを、お取引先さまのインフォテリアから油野達也、またこの方面では『統計学が最強の学問である』で著名になった西内啓がジョイン。どうせならちゃんと会社を立ててお客様のニーズに応えていこうということで、データビークル設立となりました。 パートナー会社さまのひとつであるパソナテックさんとこの3月3日に西内が出て行っていろいろ喋る話となりましたので、ご関心のある方はぜひご来場くださいませ。 ここから始まるビッグデータ経営本質論 htt
Leica M7, 1.4/50 Summilux, RDP III @Griffith Observatory, Los Angels, CA 残念なことに、全く忘れていて風呂に入っていたのだが、期せずして先日取材を受けたNHKスペシャルの「医療ビッグデータ」に、先ほど何秒か登場していたようだ。 それでそのリアルタイム検索結果*1を見ていたのだが、そこで扱われていたデータがビッグデータかどうかというツイートが結構な量であることに驚いた。ビッグデータの特徴として3V（Volume, Variety, and Velocity）と言った言葉が広まってしまっているせいもあるだろう。（自分も時たま使ってしまうので今回反省している。） この方々の気持ちはわかるが、このブログの読者の方々ならお気付きの通り、今起こっている変革の本質はデータが巨大かどうかということではない。 ― 現在起こっている変革の
先日、とあるコンサルの社長さんとお酒を飲みながらお話していて出てきた話題が「畢竟データ分析って何の役に立つんだろう？」というものだったんですが、そこで僕が思い出して紹介したのが「獺祭」で世界進出を成功させている旭酒造のエピソードだったのでした。 ということで、その事例を振り返りながら久しぶりにちょっと与太話でもしようと思います。 http://www.tv-tokyo.co.jp/cambria/backnumber/20140116.html ちなみに上ははてブでも大きな話題を呼んだ東洋経済の特集記事ですが、僕にとってはテレ東カンブリア宮殿で紹介された時の映像の方が遥かに衝撃的でした。 「獺祭」は杜氏でも何でもない普通の社員が、データに基づいて一挙手一投足を決めながら仕込んでいる 東洋経済の記事では割とざっくりとしか書かれてないんですが、カンブリア宮殿で放映された映像では獺祭の製造工程の
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
取引先とのメールで話題爆発（というか面白がり）していた。移動中なので、軽く触れる。先月の記事なんだね。箇条書きにするお。 靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 http://d.hatena.ne.jp/AntiBayesian/20130423 前提： 内容をすべて否定するものではない。そういう見解も成立するし、ためにする議論ではない。 その１： 「データマイニングに必要なのは意外性だ！」 そもそも意外とか仮説の段階で言っているとしたら、それは使えないデータ担当者だ。クビにするべき。 その２： これを利用して小売店や流通業界はデータマイニングをした。どんな意外性のある結果が出てきたと思う？例えばこんなものだった。「冬は鍋の検索回数が多い」 なんたる自明！ 小売や流通は常に売り場面積や仕入れ対販売という係数に支配されていて、いつまで鍋が検索されて需要があるかというようなロングテール的
やぁ。4月も終わりだというのに、いやに寒い日が続いてるね、元気かい？ 面白い話がtwitterに流れていたので紹介したい。 日経コンピュータの話。ビックデータ神話に乗り、多額の費用で解析した靴屋の話、解析結果、冬にブーツが売れ、夏にサンダルが売れるw。 https://twitter.com/yawachi/status/326460494154194944 これを見て君はどう思う？ twitterでは皆がこのニュースに対して嘲笑を投げかけていた。 そりゃそうだろう、大金を掛けて誰でもわかることしか出てこないなんて、笑われて当然さ。 データマイニングってのは、やっぱり、もっとこう、あの有名な「おむつとビール」ような意外性のあるものじゃないとね。 そう、データマイニングに必要なのは意外性だ！ あの靴屋は全く馬鹿なことをしたもんだ、ゲラゲラ！ OK、笑いが取れたようなので、もう一つ同じような話
■ オレオレ匿名化が良貨を駆逐する 「徒歩ログマップ」とビッグデータ 「auナビウォーク」（NAVITIMEのスマホアプリと同等品）に、「徒歩ログマップ」という機能がある。ナビタイムジャパン社のプレスリリース「『徒歩ログマップ』提供開始のお知らせ」によると、2011年4月28日から開始されていたようだ。 この機能、ほとんど説明がない。アプリでは図1の画面に出てくる表示しか説明がないし、ナビタイムジャパン社のプレスリリースでも次のように説明されているだけだ。 『徒歩ログマップ』機能とは、「NAVITIME」、「EZナビウォーク」のGPS情報を元に、5都市（「EZナビウォーク」「au one ナビウォーク」は7都市）及び現在地周辺で最近歩かれている道が地図上で表示できるサービスです。本機能は無料でご利用いただけます。 ・現在から1日以内に通行実績のある道路：緑色 ・1週間以内に通行実績のある道
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 多様なシステムから生み出される多種、大量の「データ」を高速に分析し、そこから得た知見をビジネスの競争力強化や顧客満足度の向上に役立てようとする取り組み——「ビッグデータ」が、大きな注目を集めている。 4月中旬に開催された日本IBM主催の「Information On Demand Conference Japan 2012」の中で、実際にこのビックデータを活用して成果をあげているいくつかの企業の事例が紹介された。その中には、日本人口の約3割におよぶ個人消費者の購買行動に関するデータを活用し、パートナーに対してマーケティング視点での分析サービスを提供している企業があった。 「Tポイント」サービスを展開するカルチュア・コンビニエンス・クラブ
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