ビッグデータのビジネスモデルとインターネット文化

“ビッグデータとインターネット時代” に求められるビジネスモデル B-frontier研究所 高橋 浩

ビッグデータについての基本質問？ ビッグデータってマーケッティグの手法？  手持ちデータを違った角度から見直して新たな気 づきが見つかるなら取り組みたい。 でも、大規模投資も新規人材投入もデータ 統合のような作業も必要なら・・  ビッグデータに向いたビジネスモデルが必要！ それにはアイディア（戦略）が必要 アイディアを守る手立てがないと、投資回収出来ず、 ビジネスモデルも構築できない。【リスク認識】 2

これまでの日本の潜在的取組みは？ データ蓄積の布石 • 基本データがどれだけ存在するか？ ⇒そもそも有効データが蓄積されるような環境 にしてきたか？ ⇒ビジネス環境が“根本的に変化”したとの基 本認識で取組んできたか？ データ分析への取組み • 顧客を分析対象としてデータ分析で取組むと の認識で対応してきたか？ ⇒データ分析対応のスキル、人材、支援するソ フト部隊連携の体制になっているか？ ⇒適切な意思決定、予算確保などの体制を整え てきたか？ 3

国際比較データ１ 新たに蓄積されたデータ量の地政学的比較 出典：McKinsey Global Institute「Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity」（平成23年5月) 4

国際比較データ２ データサイエンティスト予備軍数の各国別比較 5 出典：McKinsey Global Institute「Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity」（平成23年5月)

蓄積データ量と活用人材力の比較 • 先進国で“新たに蓄積されたデータ量”比較でみ ると、ＧＤＰ比較で日本は著しく低い*1。 – 北米3500ペタバイト以上・・・・・・・・２．７９（ＧＤＰ比） – ヨーロッパ2000ペタバイト以上・・・１．８７（ＧＤＰ比） – 日本400ペタバイト以上・・・・・・・・ １（ＧＤＰ比） • 統計学や機械学習に関する高等訓練経験を有 し、データ分析に係る才能を有する大学卒業生 数（2008年）比較で日本は著しく低い。 – – – – 米国・・・2万4,730人 中国・・・1万7,410人 インド・・・1万3,270人 日本・・・・3,400人（人口比で日本１に対し米国３） *1：“新たに蓄積されたデータ量”は、“当該年に新たに追加されたデジタルストレージ量”。調査対象は2010年。 6

“データが競争力の源泉”の時代なのに！ • 日本はデータ蓄積量が少なく、新たなデータ蓄積 ペースも遅い。 • データサイエンティスト予備軍育成ペースも遅い。 米国が先行するのに有益だったと思われる要因 ① 「データ」を競争力の源泉として浮上してきた グーグル、アマゾン、フェイスブックなどの活躍 と、その波及効果 ② 低コストでデータ収集し、そこから利益を獲得す るビジネスモデル成立と、サービス拡大効果 ③ 集めたデータを元に、予測・発見・整理などを行 う仕組みを洗練させ、ビジネスに活用する活動 への期待効果と拡大効果 7

日本を後追いにしてきた可能性のある要因 ① 企業情報システムが部分最適化のままで、低レベ ル・データ活用に留まっている。 ② 米国でデジタル化/IT化済みの広範な分野に相当す る広範囲デジタル化/IT化が実現できていない。 ③ 個人情報保護など法制への過剰な配慮と対応の硬 直性がある。 ④ “感と経験”に頼るタコツボ構造で維持されてきた直 観/感性重視の気風を脱却するインセンティブが弱い。 ⑤ 統計学など、データサイエンティストの基礎となる学 問の普及が特定分野に限定され、担い手が少ない。 IT活用不足と同根？ 結構深い根拠に関係している？8

“後追い誘発”との相関が想定される日本の文化的側面 ① 自然と人間を峻別し自然を分析対象とする西欧文 化と相容れない文化の伝統がある。 ② インサイダー重視に根ざす自前主義の伝統が強く、 パートナーとの対等・広域連携に制約がある。 ③ 組織の目的遂行よりも組織内連携維持の意識が 強く、目的遂行が中途半端になりやすい。 ④ 組織目的が曖昧なため、俯瞰的に見た全体目標 設定や戦略的行動に制約がある。 ⑤ それぞれが状況に応じて頑張ることになり、不確実 性回避の傾向が増す。 ⑥ 均質的取組みが多くなり、小さな変化には対応で きても抜本的変化や新陳代謝への対応が困難に なる。 参考：池田信夫、「「空気」の構造‐日本人はなぜ決められないのか」、白水社、2013、圓川隆夫、「我が国文 9 化と品質」、日本規格協会、2009.などを参考にした。

マーケティンング３．０とも言われているが 10

マーケティング3.0 「価値主導のマーケティング」 • 企業が消費者の集合知と協働するようになり、商品や ブランドは企業が一方的に作り上げるものではなくなる。 • 消費者は企業によってコントロールされる受動的な存 在ではない。 • 消費者は自発的に世界をよりよい場所にしようと活動 し、自分たちの問題を解決しようとする。 • 製品やサービスも、このようなマインド・精神を基準にし て選ばれる。 • マーケティング3.0においては、信頼関係や感情的な結 びつきといった関係を構築することはが望ましい。 • 消費者との協働によって消費を含めたあらゆる人間活 動の高みを目指し、世界をよりよい場所にして行くとい 11 う姿勢・心意気が必要になる。

インターネット環境の変化とは？ インターネットでの価値創造へのＷｅｂ2.0の影響 • Web 2.0の動向とその特性が価値創造と価 値獲得のルールを変更 • 確立していたインターネット・ビジネスモデ ルの有効性が大幅に見直しに • どのような影響を及ぼしているかを、4つの ビジネスモデルタイプで描写➡４Ｃモデル＊ ＊：Bernd W. Wirtz, Oliver Schilke and Sebastian Ullrich, “Strategic Development of Business Models Implications of the Web 2.0 for Creating Value on the Internet-”, Long Range Planning 43 (2010) 272-290 12

4Cモデル：インターネットビジネスモデルの類型 価値提案: コンテンツ 定義: 企業がオンラインコンテンツを収集、選択、分 配、および/または提示 コマース 定義: 企業がオンライン取引を開始、交渉、およ び/または実行 コンテキスト 定義: 企業がオンラインで入手可能な情報をソート、 および/または集約 コネクション 定義: 企業が物理および/または仮想ネットワーク・ インフラストラクチャを提供 多種類のコンテンツへの便利でユーザーフレン ドリーなアクセスを提供 収益: 主にオンライン広告（しかし購読/加入や従量課 金が増加） 価値提案: 買い手と売り手のために商品やサービスのコスト 効率の良い交換場所を提供 収益: 売上高、手数料 価値提案: インターネットユーザーに非透明性と複雑性を軽 減するための構造とナビゲーションを提供 収益: 主にオンライン広告 価値提案: インターネット上で情報交換するための前提条件 を提供 収益: オンライン広告、加入料金、時間課金、ボリューム 課金 13 Bernd W. Wirtz, Oliver Schilke and Sebastian Ullrich, “Strategic Development of Business Models -Implications of the Web 2.0 for Creating Value on the Internet-”, Long Range Planning 43 (2010) 272-290

インターネットでの価値創造へのＷｅｂ2.0の影響（続） • 成功しているビジネスモデルは頻繁に新たな課 題に対して調整➡一種の“高速環境変換能力” – 重要な環境変化に直面し、それに適合できないビジ ネス·モデルを持った多くの企業は致命的 • Web 2.0で成功する具体的ビジネスモデルは、 従来のインターネット・ビジネスモデルとは大きく 異なる可能性があり、企業は競争力を維持する ため、既存のビジネスモデル見直しを余儀なくさ れる。 ・・・D. J. Teece, “Business models, business strategy and innovation”, 2010 14

ビジネスモデル種別とＷｅｂ 2.0要因の相関度 ビジネス・ ソーシャ モデル Web 2.0 要因 コンテンツ コマース コンテキスト コネクション インタラク ユーザー カスタマイ 価値付与 ゼーション/ ル・ネット ション志 ワーキング 向 個人化 ++ + ++ ++: 極めて強い相関; + ++ + +: 強い相関; ++ o o o o: 中間的相関; + + + + -: 弱い相関 Bernd W. Wirtz, Oliver Schilke and Sebastian Ullrich, “Strategic Development of Business Models -Implications of the Web 2.0 for Creating 15 Value on the Internet-”, Long Range Planning 43 (2010) 272-290

インターネット・ビッグ４でマッピング Ｗｅｂ２．０要因 （ｲﾝﾀｰﾈｯﾄの価値） ビジネス・モデル種別 コンテンツ ユーザー価 値付与 企業＊ サービス モバイル Apple コマース コンテキ スト インタラク ション志向 ソーシャル・ ネットワーキ ング Amazon Google ビッグ データ ソーシャ ル Facebook コネクショ ン カスタマイ ゼーション/ 個人化 クラウド ＊：Googleには世界の全ての情報があり、Appleはエレガントなデザインの王様であり、 社会生活があるところにFacebookがあり、全てのものを買うところにAmazonがある。・・・ 16 Eric Schmidt, “Identifies the Big Four of the Internet”, （Forbes 2011,6,1）

相互に入り組んでおり、明確な境界は無い！ インフラ/共 通基盤寄り コネクション（ソーシャ ル・ネットワーキング） クラウド Amazon Apple コマース（インタラク ション志向） コンテンツ（ユーザー価値付与、ソーシャ ル・ネットワーキング） Google ビッグデータ モバイル ソーシャル Facebook コンテキスト ユーザー価 値主導寄り 17

ビッグデータの影響 • 「ビッグデータは限りなく全てのデータを扱う」 • 「量さえあれば精度は重要でなくなる」 • 「因果関係ではなく相関関係が重要になる」 • 「量」が変われば「本質」が変わる。 • 相関関係が単純になる結果、社会が因果関 係を求めなくなる可能性がある。 • 意思決定が機械に任される可能性が増す。 • 暮らし方から世界との付き合い方まで変わる。 18

クリス・アンダーセンの指摘 • 「データ洪水で科学的研究法は時代遅れにな る」 • もはや「理論の終焉」にほかならない。 • ～最初に仮説を立て、因果関係モデルを使っ て仮説が現実に合致するかどうかを検証する 従来の科学的発見の手法はその役目を終え ようとしている ⇒特に社会科学 • 理論を持たない純粋な相関分析が台頭する。 2008年「ワイアード誌」の特集“ペタバイト時代” http://www.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory 19

• http://www.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory

３タイプのビッグデータ企業 • 企業が保有・活用しているデータを無形資産 と考える傾向が登場する。 • 但し、当の企業がデータに潜む価値を余すと ころなく引き出せる可能性は小さい。 • ビッグデータ時代にはデータを第三者にライ センスする可能性が登場する。 – データ型・・データ入手可能企業/ツイッター – スキル型・・分析企業/テラデータ – アイディア型・・データから新たな価値を生み出す 創業者や従業員がいる企業（本命か！） 20

仮説と課題解決糸口の設定 仮説の設定 1. ビッグデータ手法に取組む強度・姿勢は文化 的側面と相関がある。 2. リスク（不確実性）回避性向の強い文化はビッ グデータ取組みを制約する。 課題解決糸口の設定 1. ビジネスモデル・アプローチ強化は上記リスク 軽減に貢献する。 2. ビッグデータへの取組みはボトムアップ組織が 俯瞰的現実を知る機会となる。 21

ビジネスモデルとは？ 企業がどのようにして価値を創造し、それを顧客に提供するか、受け取った支払 いを如何に利益に変換するかを定めること・・・C. Zott and R. Amit,2008 製品/サービスに埋め込ませる 技術や機能を選択 価値を獲得するメカニズムを 設計 製品/サービスの消費/利用を通 して顧客へ還元する利益を決定 価値を獲得するメカニズムを 設計 ターゲットとする市場セグメントを 識別 利用可能な収益の流れを確認 顧客のための価値を創造し、支払いを誘惑し、そして、 支払いを利益に変換する 図１．ビジネスモデル設計の要素 D. J. Teece, “Business Models, Business Strategy and Innovation”, Long Range Planning , 43, 2010. 22

ビジネスモデルはビジネス概念モデル • 「ビジネスモデルは、ビジネスの組織的、財務的 ‘アーキテクチャ’に他ならない」 ・・・H. Chesbrough and R. S. Rosenbloom,2002 • 最近のビジネスモデル変化駆動の要因は、 勃興してきた知識経済 インターネットや電子商取引の普及 多くの事業活動のアウトソーシングやオフショアリン グ 世界的な金融サービスの再編 など • お金を稼ぐ方法も産業時代とは大きく変化  “規模”が非常に重要化！！ 23

ビジネスモデルの必要性と 良いビジネスモデル ビジネスモデルの必要性 • 消費者の選択、取引コスト、消費者と生産者の異 質性と競争が存在する市場経済では必須の機能 • “市場に発見を持ち込む必要性”と満たされない “顧客ニーズを満足させる機会を実現する技術イ ノベーション”によって必要とされる。 良いビジネスモデルとは・・  顧客への説得力ある価値提案をもたらし、  優れたコストとリスク構造を実現し、  製品やサービスを創造し提供するビジネスによっ て価値獲得を可能とするもの 24

持続可能な競争優位性確保には・・ • ビジネスモデル分析とビジネス戦略分析を結 合することで、競争上の優位性保護が必要 • ビジネスモデル設計に競争戦略分析を結合 するには、 ① 市場をセグメント化 ② 各セグメントに対する価値提案を作成 ③ その価値を提供する装置を設置 • ビジネス戦略解析は、競争力ある持続可能 なビジネス・モデル設計に重要なステップ ⇔ データ分析（ビッグデータ）が必須！ 25

市場をセグメント化する セグメント毎に価値命題を作成する 各セグメントから価値を獲得するメカニズムを設計し実 装する 競合他社による模倣、顧客/供給者による中抜きを防ぎ、ブ ロックする‘分離メカニズム’を描き出し実装する 競争力のある持続可能なビジネスモデルは、戦略的な分析フィルターを 必要とする 図２．持続可能なビジネスモデル実現のステップ D. J. Teece, “Business Models, Business Strategy and Innovation”, Long Range Planning , 43, 2010.

イノベーションから価値獲得の方法考察は ビジネスモデル設計の重要な要素 • 商業化戦略の無いイノベーションは、企業の 破壊につながる可能性もある。 • インターネット社会では特に消費者は無償で 情報を得る多様な方法を保有しているので、 常に困難な問題に遭遇 • 慎重な戦略分析を伴った優れたビジネスモデ ル設計と実装は、イノベーションを商業的成 功に導くのに必須の事項！ ⇔過去のデータ分析、今後の予測、発見、整理が必須！ 27

インターネット時代に求められる ビジネスモデルとは？ • あまりにもしばしば、企業は、顧客に、単にデ バイスや個別技術部品のような技術‘アイテ ム’を提供するだけで、利用可能なメカニズム を過小利用してきた。 • 新技術の適切な‘マーケティング’はしばしばは るかに多くを必要とする・・W. Davidow,1986 • そして現在は、通常かなり“複合した収益アプ ローチ”が必要とされる。 ⇒状況調査または新たなアイディア発見のキッカケが必要 ⇒そのためには多様なデータ分析からの知見が有効 28

発見、学習、適応の必要性 • ビジネスモデル設計には、創造性、洞察力、およ び顧客、競合他社、供給者についての良い情報 と、インテリジェンスが必要である。 • 顧客、社会、ビジネスのコスト構造に影響を与え る“進化の現実”を理解することが求められる。 新しいビジネスモデルは、起業家/管理者を登場 させ、提案されたユーザ/消費者ニーズへの暫定 的解を表現することで、学習と調整をするような 場合が殆どである。 – 更なる技術イノベーションや組織イノベーションを通し て改良されたモデルによって、時間をかけて置換され るというような意味で、“暫定的”・・・ C. Shirky,2008 29

製品/サービスは、どのように 使用されるか？ それは、顧客の問題に対する どのようなソリューションか？ 顧客は提供された価値の何 に‘支払う’ように勧誘される 可能性があるか？ ターゲット・セグメントはどの程 度の大きさになるか？ 競合製品は存在するか？ 進化途上の産業かどうか？ ドミナント・デザインは既に登 場したか？ 製品が顧客課題へのソリュー ションとしてどのように提示さ れ、かつ単なる新規アイテム でなくされ得るか？ 顧客に価値を提供するために、どの程 度費用がかかるか？ コストは物量に敏感か？ もしそうであればどのようにすべきか？ 供給者特有の顧客価値提案とは何か？ 関連する充当メカニズムとは何か？ どのように模倣者は特定区域で処遇されるべきか？ 図３．（提示）ビジネスモデルに関して確認すべき質問 D. J. Teece, “Business Models, Business Strategy and Innovation”, Long Range Planning , 43, 2010.

良いビジネスモデルの構築に向けて • インターネット、通信、コンピュータ革命は、顧 客に力を与えると共に、製品/サービス提供 において、より多くの差別化の許容と必要性 を求めるようになった。 • 顧客要望、顧客評価、環境とコストの将来の 振舞い、ビジネスモデル設計時の競争相手 の能力等について、根本的真理を抽出するこ とが必要になった。 • 起業家や経営者は、コストと同じく、顧客と競 合他社の将来行動についてまで、多くの情報 に基づいて推測を行う必要がでてきた。 ⇒データに基づく推論が必然（≒ビッグデータ的取組み） 31

ビッグデータ取組み事例からの検証 業種 ツール 業態ビジネス 補完者/補完品 対象・成果 航空業 SPSS Modeler サービス 格安航空、ホテ ル、空港交通 ネット広告（事 例１） SPSS Modeler COGNOS Insight ネット広告 オークション 経営者、広告主、 広告主顧客の行動 広告発信ﾒﾃﾞｨｱ パターン分析 ゴルフ（事例２） SPSS+Cognos エンタメ 交通手段、天候 顧客情報の共有 監査法人 GRCソフト ｺﾝｻﾙﾃｨﾝｸﾞ 法規制機関 リスク識別・評価 病院 SPSS Modeler 医療 病院経営者、 ﾋﾞｼﾞﾈｽｱﾅﾘｽﾄ 医療の質の分析 マーケティング ﾃｷｽﾄﾏｲﾆﾝｸﾞ ｺﾝｻﾙﾃｨﾝｸﾞ 古い顧客意識 価値相場未熟 顧客理解・市場理 解の解析 建機 レプリケータ 製造 （社内改善） ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ情報共有 自動車 検索ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ 製造 活用手法 現場の事実の共有 Webログ分析 自業務の改善 新規ビジネス確立 出典：Information On Demand Conference 2013, 講演集から ：一般ﾕｰｻﾞｰ企業によるﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀへの取組み 32

事例１：質の高いネット広告ビジネス向け ビッグデータの取組み • バナー広告のプラットフォーム機能を提供。膨大 な数の個々の広告枠に機械が自動値付けして 販売（ネットオークション） • 顧客情報の一元化で富裕層の顧客情報を戦略 的に利用し、料金に相応しい正当な価値を提供 – – – – 月間広告リクエスト700億以上 一日25億回のオークション 明確にビジネス目的のために分析手法利用の方針 分析結果を的確に反映できるシステム開発力を保有 • 利用ツール：SPSS Modeler、COGNOS Insightほか 33

ビジネスモデル取組みの具体化と効果 価値の創造と顧客への提供 支払い確保と利益への変換 1. 日本人90％以上（cookie数4億以上、 人間数6000万人以上）のネットユー ザ・データを保有 2. 入札額を決定するエンジン開発 3. １対１マーケティング実施（消費者の性 別、年代を行動履歴から推測） 4. 消費者行動履歴から何に興味関心を 持っているかを自動的に推定 5. これを広告対象商品毎に作成 6. 広告主毎に成約率推定⇒適正入札額 を算出 7. これらを元に広告主顧客へ価値提供 8. 広告代理店がどこまでのユーザーを 広告配信対象にするかをインターラク ティブに設定可能な機能も 1. グラフィック情報を見ながら不要顧客 を広告配信から除外などで効率化 2. 思い込みマーケティングからの脱却に よる効率化 3. 異常データ検知による無駄の排除 4. 各種ダッシュボード（広告枠、案件、総 合、・・）によるチェックで無駄排除 5. データ量拡大によって高級アルゴリズ ムは全滅の体験に基づく処置⇒低コ スト・システム、低コスト・ツール採用 6. 安価なツールの使い熟しで人材育成 7. ターゲット絞込み（分析できれいな結 果がでそうなところを狙うのでなく、ア クション可能で利益が上がるところを 狙う） 「分析ありき」ではなく「ビジネスありき」！ 34

事例２：質の高いゴルフ場経営向け ビッグデータの取組み • 米国投資ファンドがバブル崩壊後、日本各地の ゴルフ場を買収し米国流ゴルフコース・マネジメ ント・ビジネスモデルを導入 • 顧客情報の一元化で富裕層の顧客情報を戦略 的に利用し、料金に相応しい正当な価値を提供 – – – – – 年間約17万件のＣＳコメントをコース別に分類し分析 テキスト分析の上、原則コメントと回答を全て公開 160万人のアクティブ・ユーザーをセグメント化 1600万人の来場者を名寄せ 顧客の継続・離脱を予測 • 利用ツール：ＳＰＳＳ Modeler、ＣｏｇｎｏｓＴＭ１、Ｄ Ｂ２ほか 35

ビジネスモデル取組みの具体化と効果 価値の創造と顧客への提供 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 顧客情報の一元化 1. 一元情報を元に顧客セグメント化 セグメント毎に商品開発 2. 3. 顧客セグメントを活用したセールスア プローチ 4. 顧客の行動、嗜好、属性に基づくプロ 5. モーション 多様な補完サービスを提供（レストラン、 プロショップ、・・） 6. 各プロモーション施策の反応を記録し 的確なフィードバックを実施 7. 顧客ニーズと合致した商品/サービス 8. 情報のみを該当セグメント顧客に提供 9. 優良顧客育成でブランド価値形成 支払い確保と利益への変換 多数ゴルフ場保有運営のシナジー効 果 天候リスク軽減 統合マーケティング 集中購買 安易に顧客のサービス切換えを促す ような情報提供の排除などで効率的 利益向上 顧客データに基づくセールスと単価下 落の抑制などで売上額向上 サービス離脱や利益確保の予想 利益率の高い顧客への特別サービス 顧客生涯価値に基づく戦略立案・遂行 ビジネス環境の変化（顧客情報一元化）が出発点 36

“ビッグデータとインターネット時代” に求められるビジネスモデル • “データに価値が移った”ということをよくよく考え ることができるかどうか！（本当に注目すべきは データ自体が語りだした時、いったい何が起きる かということ） • データを価値に変換できるアイディアのある経営 者、または同僚と協同できる機会に恵まれるかど うか！（データの価値の大半は２次利用から生ま れる） • その価値を獲得するためには、敢えて既存価値 を放棄するような大胆な変革を行えるかどうか！ • そのような変革を後追いで無く他に先んじて実施 しうるビジネス形態を構築できるかどうか！ 37

スマートな時代の競争優位とリーダーシップ IBM CEO Virginia Rometty講演他 • 情報は21世紀の新たな資源。但し、大量データで多くの消費 者の情報を知ることができるからといって、利用法を誤って は無意味。顧客は、自分が欲しいものだけを欲しい方法で 手に入れようとする。だから、平均で返してはいけない。平均 の概念は終焉！（1対1マーケティングが必須）。 • 事業価値は、市場全体に提供するものではなく、個人に対し て提供するもの。顧客誘導型のエンゲージメントを実行し、 常に革新を行い、企業のポートフォリオをリミックスし、企業 を刷新する活動が必須。 • そして、全ての意思決定を大量の情報と分析のもとに行い、 価値創造にインテリジェンスを注入し、深い専門知識を持っ て高付加価値化し信頼を醸成する。これがこれからの企業 の姿。 • 重要なのは情報であってデータではない。沢山のデータから 洞察を得るのが情報。データを如何に上手に加工するかが 勝負の決め手。 38 • ビッグデータ対応、モバイル対応、そしてクラウドが重要。

日本での極めて有効なビッグデータ活用事例 Oracle CloudWorld2013での孫正義氏プレゼン “クラウドを人類最大の資産にしたい” http://www.oracle.co.jp/campaign/lp/cloudworld2013/ • • • • • • モバイル3社のﾊﾟｹｯﾄ接続率調査 スマホ・アプリで30分に一回通信ログ取得（小ﾊﾟｹｯﾄ発 信）。 1.9億件/月をクラウドに蓄積。300億件データを分 析（背景：1000社ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ企業を傘下に持つ） iPhone同士の２社間比較、3社の場所（都市部、住宅地、 郊外、他）の違いによる比較、LTE/３G区別による比較、 他。 ランドマーク別接続率表示も可能（駅、大学、ｼｮｯﾋﾟﾝｸﾞﾓｰ ﾙ、ゴルフ場、スキー場、他） 次の最適基地局、LTE装置設置個所を算出⇒より少ない 投資額でより高い効果を得られる無線ｲﾝﾌﾗ設置戦略を 導出 また、6200万件のツイートを解析することで、自社評判の 39 確認や戦略企画に活用（自然言語処理）

• http://www.oracle.co.jp/campaign/lp/cloudworld2013/

参考文献 • McKinsey Global Institute, “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity”, 2011. • 池田信夫、「「空気」の構造‐日本人はなぜ決められないのか」、白水 社、2013. • 圓川隆夫、「我が国文化と品質」、日本規格協会、2009. • D. J. Teece, “Business Models, Business Strategy and Innovation”, Long Range Planning , 43, 2010. • D. J. Teece, “Explicating dynamic capabilities: the nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance”, Strategic Management Journal, 28, 13, 2007. • S. Winter, “The logic of appropriability: from Schumpeter to Arrow to Teece”, Research Policy 35, 2006. • W. Davidow, “High Technology Marketing”, Free Press, 1986. • C. Shirky, “Here Comes Everybody: The Power of Organizing Without Organizations”, Penguin, 2008.（邦訳：「みんな集まれ！ネットワーク が世界を動かす 」、筑摩書房, 2010. ） • Information On Demand Conference 2013, ﾕｰｻﾞｰ企業講演集, 2013. • ビクター・マイヤー＝ショーンベルガー、ケネス・クキエ、｛ビッグデー タの正体」、講談社、2013年 40