07_人材・キャリアtwitter2facebook0hatenabookmark20lineビッグデータ業界のキーパーソンにお話をうかがう「ビッグデータマガジン・インタビュー」。林直樹さまと、井上博行さまにお話をうかがいました。―――御社におけるビッグデータビジネスについて教えてください。新ビジネス推進部ビッグデータ・情報活用推進室が発足したのは2013年です。実際には、ビッグデータというキーワードが誕生する前から、弊社では企業活動の中の様々な場面で蓄積された情報の分析や解析、データマイニングなどの情報活用ビジネスを行っております。1980年ごろから、様々な業界のお客さまとデータ主導のマーケティングの実現に向けて取り組んできました。その中でも特に通販業界は、受発注情報、問い合わせ情報、出荷状況など、顧客とのやり取りがデータとして残ります。基本的に店舗を持たない業態のため、そのデータ活用が事業の生命線である業界とも言え、当時から蓄積されている購買履歴を分析して、どのターゲットにどのようなプロモーションをかけ、どうマーケットリソースを最適配分するかといったことを蓄積されたデータから解析、活用する取り組みを行っていました。当時は「データベースマーケティング」であったり、「CRM」であったりとビッグデータというキーワードではありませんでしたが、その取組み内容としては現在注目を集めている「ビッグデータ活用」そのものであり、蓄積されるデータ量の変化や技術動向の違いはあるものの、ビッグデータというキーワードの誕生以前より、いまでいうビッグデータ活用に携わってきたといえるかもしれません。―――御社のサービスについて教えてください。日本ユニシスグループでは、様々なビッグデータ処理基盤製品に加え、ビッグデータの利活用基盤として、ソーシャルメディア分析ツールTopicExplorer、TopicStation、データマイニングツールMiningPro21、BIツールMartSolutionなどの自社開発の分析製品をラインナップしています。アドホック分析やダッシュボード的な要素を補完するためにQlikViewやMotionBoardなどの他社製品を組み合わせたご提案など、お客さまそれぞれのご要望に対するソリューションを提供しています。お客さまのご要望を、CRM/O2O、社会・産業インフラ、コンプライアンス・リスク管理、情報システム基盤構築という4つの大きな適用シナリオに分類し、それぞれのシナリオに応じたソリューションセットを提供し、企業のビッグデータを価値に変えるお手伝いをしています。ビッグデータテクノロジーと製品・サービス(クリックにより拡大表示されます)―――ユーザー事例を教えてください。<ユーザー事例>クチコミ情報の活用:良品計画さま無印良品を展開する良品計画さまでは、コミュニティサイトに寄せられるクチコミ情報をTopicExplorerで分析し、商品開発やプロモーションに活用されています。持ち運びができるおしゃれな照明器具の販売に際し、当初はおしゃれなインテリアを求めている若い女性層をターゲットと考えていました。TopicExplorerでクチコミを分析すると、当初考えていたターゲットに加え、小さなお子さまがいらっしゃる家庭で枕元に置くために購入されていることが新たにわかりました。レトルトカレーの嗜好分析なども、マーケッターの固定観念ではなく、データ中心の分析を行い、得られた示唆を商品企画やプロモーションに活用されています。事例:良品計画さま自社SNSで市場の声分析(クリックにて拡大表示されます)<ユーザー事例>テレマティクス分野における活用:堀場製作所さま分析・計測機器の総合メーカーである堀場製作所さまでは、ドライブレコーダーなどから収集したデータの活用など、車両運行管理やテレマティクス分野におけるビッグデータの活用を行っていらっしゃいます。見える化など、安全運転の意識向上を支援する弊社クラウド型サービス「無事故プログラムDR」のアーキテクチャーやネットワーク基盤技術を活用し、堀場製作所さまと新運行管理システムを構築しました。これは車両に搭載したドライブレコーダーから無線を使って運行情報をリアルタイムにデータセンターで収集し、急ブレーキ時の映像や燃費など、その車両の動態を管理できるクラウドサービスです。危険な運転をした場合には、瞬時にメールで通知することもできます。今後は、蓄積される運行データの解析により、低燃費ルート・安全ルート・最早ルートの案内や、効率的な物流システムや安全運転につながるシミュレーション機能の開発を進められる予定です。これらの技術は既に踏切監視や自然災害監視などのサービスで実現されているものであり、今後その適用用途を更に拡張していこうと考えています。Archiveソリューションを提供しており、自社においても活用をはじめています。大量メールアーカイブ(クリックにて拡大表示されます)同一内容である転送メールは、送信時期や送信先等が異なっていたとしても、重複排除した状態でディスクに書き込まれるなど、増加し続けるメールに対してムダのないストレージ活用が行えるようになりました。保管技術だけではなく有事の際には高速に情報を検索、抽出できるので、万一の場合でも、即時対応できるようになっています。このように弊社では、ご要望に沿ったソリューションをお客さまのニーズに合わせてベストオブブリードでご提供すると同時に、過去の実績から得たデータサイエンティストのナレッジを集約しパッケージソリューション化、することにも注力しています。「マーケティングプラットフォームサービス」や、「M2Mプラットフォームサービス」の提供にも注力しています。―――人材に関して、課題だと感じることをお聞かせください。データサイエンティストが不足しているということは事実だと思いますが、ビッグデータの活用に必要とされるスキルと経験を完璧にそなえているデータサイエンティストの役割をひとりで担う必要はないと考えています。データサイエンティストに必要なスキル群(クリックにて拡大表示されます)そのため弊社では、データサイエンティストに必要とされるスキルを因数分解し、それぞれのスペシャリストによるチーミングを行っています。1)ドメインエキスパート:業務に精通し、ビジネス上の課題解決を行う2)アナリティクスアーキテクト:顧客要件と技術の紐づけを行う3)データアナリスト:データ分析を行う4)BI、BAデータ処理基盤スペシャリスト:実装を行うこのように、それぞれの強みであるスキルを持ち寄ることで、「データサイエンティストチーム」を構成する一方で、重要だと感じている点は、ビジネスに精通してお客さまの課題を解決しようとする姿勢です。弊社は、さまざまな業種業態の知識や実績があるため、お客さまのビジネスを理解した上で、お客さまの課題解決をどうデータに落とし込み、どう実装していけばよいのか、お客さまのビジネスに最適なソリューションのご提供が可能だと考えています。ビッグデータ活用は、お客さまの課題を解決するためのものであるべきです。データを整備し、ツールやソリューションを導入するだけでは、お客さまの課題解決には至りません。最後に、ビッグデータマガジンの読者の皆さまむけに、メッセージをいただけますか。林直樹さま大手企業さまにビッグデータ活用についてアンケートを実施したことがあります。その結果感じたのは、「ビッグデータ活用は、経営課題の解決という目的ありきでのアプローチが大切である」ということです。情報活用によってビジネス上の課題を解決するということはビッグデータというキーワードが流行する以前から変わっていないと考えています。アンケートには「ビッグデータ活用はROIが見えづらい」という意見もありました。これに関しては、「ビッグデータは小さくはじめて大きく育てる」とよいのではないかと考えています。ビッグデータ活用の取り組みは、ある業務や部門の業務を効果検証しながら横展開していくことで、ローリスクかつROIを明確化させていくことができると考えています。一方で、それらを実践するためのデータサイエンティストは必須ですが、人材は有限です。そのため弊社では、蓄積しているナレッジやノウハウを逐次ソリューション化していくことにも取り組んでいます。究極的にはこれらの整備により、データサイエンティストなしに、ビッグデータ活用が行えるプラットフォームを、お客さまに提供していきたいと考えています。井上博行さまビッグデータというキーワードが着目されていますが、汎用機時代の情報活用と本質的には変わっていないと私も感じています。ビジネス課題解決のためにいかに情報を活用するのかといったプロセスは、ビッグデータであろうとなかろうと情報活用という点では同じです。ビッグデータというキーワードを前にすると「ビッグデータなら魔法のような解があるのでは...」と期待してしまう傾向があることも否めません。考えるべきことは、「なにをどうしたいのか?」であり、「データがあるから素晴らしいことがなにかできないのか?」ではないと思います。ビッグデータというキーワードに踊らされず、ビジネス上の課題をどう解決したいのか?そのためにビッグデータはどのように活用できるのか?ということから、ビッグデータ活用をスタートしてほしいですね。急速に“ビッグデータ”というキーワードが注目されているものの、つまるところ、先進的な企業はビッグデータかどうかを意識することなく、蓄積されている情報をいかに活用するかということを時代に関係なく取り組まれていると改めて感じました。一方で従来とは異なり、ソーシャルネットワークから得られるナマの声やセンサーデータなど、「入手することが難しかったデータと既存情報の組み合わせが行いやすくなったこと」や、Hadoopに代表されるテクノロジーの進化により「大量データを処理しやすくなったこと」、ユーザビリティの高いBIツールなどの誕生で「データ分析がしやすくなってきたこと」など、ビッグデータを活用する下支えの足並みがそろってきているようにも感じます。情報はいつの時代も企業にとって重要な経営資源です。「ビッグデータをいかに活用するか」という表現を使うことも多い中、その言葉の意味は決して“ビッグデータは魔法の杖”といった期待を意味するのではなく、データを活用することで、どのような新しい価値が生み出せる可能性があるのか?ということを念頭にシナリオを描き、それを随時効果検証する地道な仕組みづくりなのでは...ということを感じました。林さま、井上さま、ありがとうございました。コメントをキャンセルコメントName*Email*(公開されません)Website次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。Reserved.arrowuphome。