司会（小平和一朗専務理事）：今日は「ビッグデータ活用最前線 –独自開発のデータマネジメントプラットフォーム」というテーマでお願いをしている。「ビッグデータ」はよく聞くことがあるが、アルベルトの上村社長はビッグデータビジネスをきちんと立ち上げているという事で、どういう分野で、どういう事を、どの様に運用しているのか非常に関心を持ち、今日の講演をお願いした。

講師（上村崇(株)ALBERT代表取締役社長）：アルベルトの一番の強みは何かというと「分析力」である。「高度なデータ分析のノウハウおよび技術」を持っている事が強みになっている。「ビッグデータ」という言葉が生まれる前から、今世の中で注目されている「データを分析する事によって企業が意志決定する」という事を目指して事業展開している。
サービスの一つとして「アナリティクス・コンサルティング」という事業をやっている。ビッグデータ時代の分析は、超大容量のデータで、かつ形式が整っていない様々な形式のバリエーションがある。そういったものがリアルタイムに蓄積されていく。「大容量、種類が複雑かつリアルタイム性がある」と言った条件を満たしているものを「ビッグデータ」と呼ぶが、ビッグデータ時代の分析は、エクセルの四則演算時代の分析とは全く次元が違って、インフラの技術も重要で、分散処理の技術も重要である。それ以上に「データマイニング」と呼ばれる大量データの解析によってインサイトを見つけるための高度な分析手法が必要になる。

そういった分析が出来る人員が日本に不足しており、どこの会社も欲しい人材ではあるものの自社で抱える事が出来ていない状況がある。
日本には統計を専門にする学部も学科もない。あるとすれば金融工学の中で統計の知識を学んでいる者であったり、医学部で医療統計を勉強している者であったりとか、様々な学部に統計知識が必要とされているものの、専門の学部、学科というのが無い、散在しているという状況があって、なかなか「データサイエンティスト」と最近呼ばれている技術・ノウハウを持った人間が育ちにくい環境がある。
分析部門だけで20名を超える規模になっている。本当の意味でのデータサイエンティストを20名抱えている会社は世の中にほとんど無いと思う。それが弊社の一番の強みになっている。

いま提供しているビッグデータ活用の領域のサービスとして２つある。
一つが「アナリティクス・コンサルティング」という事で、クライアントからビッグデータを預かり、そのデータを弊社の分析部門で分析し、その結果をレポーティングしていくというビジネスである。この「アナリティクス・コンサルティング」の領域が売上の10％位を占めている。この領域があまり大きくなってしまうと、元の労働集約型のモデルになってしまう。
次に、高度な分析を提供しながらも、その分析案件で編み出したアルゴリズム・分析手法をこちらの「マーケティング・プラットフォーム」サービスでシステムにして提供している。こちらの「マーケティング・プラットフォーム」事業が売上の90％を占めている。

「マーケティング・プラットフォーム」とは何かと言うと、クライアントが蓄積可能なビッグデータを自動的に分析して、その結果に基づいて経営者が見る為のダッシュボードを提供したり、「マーケティング・オートメーション」としてメールやウエッブ、ダイレクトメール、店舗の運営、報告といったものを自動的に配信していく。その結果のレポーティングも自動的に行っていく。
データに基づいて意思決定、必要のある部門やチャネルのおけるデータの蓄積から分析、活用までの一貫したシステムというのを提供するのが「マーケティング・プラットフォーム」のサービスである。

矢野経済研究所のアンケートで「ビッグデータ活用により実現したいことは何ですか」を関連企業に調査した所、４割近くが「マーケティング課題をビッグデータによって実現したい」と回答されている。
「弊社は分析力をコアにします」という事だが、この分析力を活用して「マーケティング・ソリューション」を提供していくという事で、現状、マーケティングの領域にフォーカスしている。
これは自分たちが取り組んできた領域がマーケティング領域だったので得意な分野をやっているという事だが、結果としてビッグデータ活用の中心マーケットが「マーケティング課題の解決」であるという事があって、自分たちが取り組んでいくべきと思っている領域が、クライアントから見てもメインストリームになっている事に自信を深めている。

二番目として「各種センサデータの活用」が言われていて、この二つを合わせて過半数になる。
この「各種センサデータ」というのはまだまだ新しい領域で、最近Internet of Things=IoT、モノのインターネットやM2Mと言った領域が世界的に注目されていて、そこがビッグデータの次の活用領域として伸びてくると言われている。
今まではデジタルデータと言うと、このようなパソコンを目の前に置いて、椅子に座ってアクセスして、例えばeコマースのサイトで買い物をするとか、ウエッブサイトを閲覧するとか、そういったものから取れてくるデータがほとんどだったが、スマートフォンの普及であったりやセンサの普及で、ありとあらゆる場所・モノがネットにつながり、データセンターにデータを送ってくる世の中になった。
爆発的にデータの種類やデータの量が、このM2M、IoTによって増えている。そういったデータを活用していきたいというニーズが二番目に大きい。このIoT領域・センサデータの領域にも非常に可能性を感じて、いま取り組みをしている状況である。

この半年くらいでIoT、M2Mという事で急速に注目を集めているが、弊社は2014年３月、１年以上前に「M2M、IoTに対応するためのビッグデータ・リアルタイム分析を行うサービスを開始」というニュースリリースを出している。アマゾン社のKinesis（大規模な分散データストリームをリアルタイムで処理するクラウドサービス）というインフラを活用して、センサデータの分析領域に進出している。

センサのデータというのは、当たり前だがセンサが無いと取れない訳であるが、弊社の場合、とれたデータを分析して活用するという事がメインだが「そもそもデータが取れていません」というクライアントに対して、データを取るところからお手伝いをしている。
シナノ電子（センサーメーカー）と提携して「データが取れていないお客様にデータセンサネットワークの構築をご提供する」という発表を４月にしている。　

弊社が提供している「マーケティング・プラットフォームsmarticA!DMP」を説明する。DMPは一般名称でデータ・マネージメント・プラットフォームの略称である。このプラットフォームは幾つかのシステムで構成されていて、「大容量データウェアハウス」を提供している。
このデータウェアハウスは、例えば先ほどの消費者の行動データ、「どの様なCMに接触したのか、何処で何を買ったのか」といったデータを、企業が持っている購買データ、POSデータの場合もあるし、eコマースのリアルタイム購買データの場合もある。
他にもコールセンター・コンタクトセンターで「どの様な問い合わせをしてきたか」を、その企業が持っている商品マスターのデータ、あらゆるデータをこのデータウェアハウスの中にリアルタイムに蓄積していく。「その蓄積のための箱を準備する」と言う事が一つある。
次に、ここにデータが溜まると、この「データマイニングエンジン」というシステムでビッグデータを自動的に解析する。具体的には、例えばあるユーザが「次に何を買うのか」といった分析であったり、ある店舗があった時に「その店舗に明日何人のユーザが来るのか」という予測であったり、様々なニーズによってこのデータマイニングエンジンがデータを自動的に分析することができる。

広告領域ではどの様な事をやっているかを説明したい。
例えば私が今デジカメを探していて、あるメディアでデジカメを見たとすると当社のエンジンがそのログを解析してこの人がどんな種類のどんなデジカメを探しているのか、と言う事を特定して、いろんな広告メディア、例えば食べログでレストランを調べた時とか、日経新聞のウエブサイトでニュースを読んだとき、こういった枠が出てきて、「今あなたはデジカメを探しているよね。8万円から9万円のランクのものを探していますよね」という事で、自動的にターゲティングして広告を配信する。
今までは誰にでも同じ広告を配信していたのが一般的であった。しかし、ユーザのログを解析して、その人がいま正に探しているモノをターゲティングして配信するという事が出来る。

弊社に「データを渡して分析して欲しい、システム化して欲しい」というニーズの他に、「自社にそういった分析ができる人員を持ちたい、専門部署を作りたい」というニーズも多々あり、そのような企業に対して『データサイエンティスト養成講座』と言う事で、弊社の会長の山一などを講師として派遣して、新入社員研修であったり、マネージャー向けのキャリア研修の中でデータサイエンティストの養成をお手伝いする様な事もやっている。
ほんとに基本的な統計の基礎知識、例えば「相関係数とは何か、t検定はどうやるのか」といった非常にベーシックな所から「高度なベイジアンネットワークをRで行うとか、SPSSを使ってクラスタリングをする」といった実務レベルのものまで、企業の要望に応じてコースを組んで、データサイエンティストの養成講座を提供する事もやっている。