東京・銀座の和食店、がんこ銀座四丁目店。街の喧騒から隔離されたくつろぎ空間は、商談の場としても人気が高い。ここが、過去数回にわたり科学的・工学的アプローチによる「おもてなし研究のフィールド」になった。顧客が望む十分な接客ができているのか。それをつかむため"仲居さん"にセンサーを付け、行動を分析。おもてなしのレベルを高め、夜間の注文件数を4割伸ばすことに成功した。サービス業では、顧客の評価に直結
bigdataに関するnebokegaoのブックマーク (16)
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nebokegao 2014/06/29
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（ザ・テクノロジー：１２）料理の戦略、勘よりデータ：朝日新聞デジタル
展開するガストの過去の購買履歴を分析すると、「若者はハンバーグ、シニア層は和食」とは言い切れず、シニア層もハンバーグを注文していることが浮かび上がった。人気メニューの「チーズＩＮハンバーグ」は他の商品より数割もリピート率が高く、幅広い層が支持する看板商品であることもはっきりした。 消費増税前の駆け込み消費の反動で、顧客の懐具合は厳しいに違いない。そこで増税後の４月、ガストはこの看板メニューを１００円引きの３９９円にする１１日間限定のキャンペーンを実施した。 効果はてきめんだった。１年以上足を運ばなかった「休眠顧客」が３割以上やってきた。「お客様を引っ張り出すことに成功しました」。社長の谷真は言う。 最大公約数的な商品を低価格にして顧客をひきつけ、次はステーキで客単価を上げる。４月下旬から約１カ月続けたステーキのキャンペーンでは、中年男性には鉄板に乗ったステーキ、中年女性には白い皿に盛ったピ
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Wearable Tech Expo in Tokyo〈Day2〉〜2020年東京五輪は、ウエアラブルでどう変わるか? #WearableTechJP - BRIDGE（ブリッジ）
Wearable Tech Expo in Tokyo〈Day2〉〜2020年東京五輪は、ウエアラブルでどう変わるか? #WearableTechJP 左から：上路健介氏（博報堂DY）、夏野剛氏（慶応大学大学院）、為末大氏（アスリートソサエティ）、井幡晃三氏（総務省）、佐々木俊尚氏（ジャーナリスト） 今週開催された、Wearable Tech Expo 2014 in Tokyo の2日目午後のセッションでは、2020年に開催される東京オリンピックが、ウエアラブル・デバイスでどのように変わるかをテーマに議論が交わされた。 このセッションに参加したのは、夏野剛氏（慶応大学大学院）、為末大氏（アスリートソサエティ）、井幡晃三氏（総務省）、佐々木俊尚氏（ジャーナリスト）、猪子寿之氏（チームラボ）の5名の有識者達だ。モデレータは、博報堂DYの上路健介氏が務めた。 ウエアラブル・デバイスを使った、オ
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「きのこの山」VS.「たけのこの里」戦争に決着!? 購買データ分析で“大差”あり
そろそろバレンタインデーですね。バレンタインといえばチョコレート――ということで、全国民を巻き込みかねない「きのこの山」「たけのこの里」“どっち派”戦争について、無料家計簿アプリ「ReceReco」（レシレコ）の購買データ分析を通じて考察してみたいと思います。 スマートフォンでレシート写真を撮るだけで家計簿を作れる無料iPhone／Androidアプリ。ダウンロード数は115万、登録レシート枚数は2000万枚、登録された支出総額は450億円を超えている（2013年11月時点）。なお、登録されたレシートデータを個人が特定されない範囲で二次利用することは全ユーザーに事前許諾済み。 関連記事：目指したのは「究極のシンプル」 レシート撮るだけ家計簿アプリ「ReceReco」の狙い 全体戦況は「ダブルスコア」で決着 常に並び称され、ネット上でもよく比較される明治の2大ブランド「きのこの山」と「たけの
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「日本のIT、完敗の恐れも」 ヤフー、「パーソナルデータ」活用規制に危機感
「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
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医療のビッグデータに関して - やまもといちろうBLOG（ブログ）
興味深かったので。本稿は元記事を否定するものでも批判するものもありませんが、一応。 「優秀」な医療機関はごく一部、 医療のビッグデータが示す現実とは http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/38789 たぶん、この書き手の多田智裕さんは自明のこととして敢えて触れていないのかもしれませんが、論点としては２つ。ひとつはその症例が手術するべきものであるかどうか、次に、患者にとって「”優秀な”医療機関とは何か」です。 もちろん、NCDで取り扱うデータは麻酔手術のものである以上、そこから導き出されるデータは疾患別の治療成績と一部の予後であって、これをもって有効な情報を導き出せるかというと微妙なところです。だからこそ、情報の読み取り方を理解できない国民が勘違いをして騒ぐ（あるいは週刊誌などで面白おかしく報道される）危険を考えて公表しない、となるわけですけれども、実際に
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Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
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世論調査の限界を超えろ--オバマ陣営のデータ戦略は「有権者を一人ずつ数える」
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 今年の米大統領選挙でバラク・オバマ大統領の再選に大いに貢献したのは、オバマ陣営のIT部門だった。この「オバマのギークチーム」をめぐる話題は、なかでもビッグデータ活用について大きな反響があったようだ。 12月に入ってからも、TIMEやMIT Technology Reviewなどが、この話題に焦点をあてた記事を掲載している。とくにMIT Technology Reviewは、オバマ側だけでなくロムニー陣営の取り組みも取材。雑誌（のウェブ版）としては破格のボリュームで、両者のアプローチの違いなども描いた。 この記事をどこまで簡潔に紹介できるか少し心許ないが、興味深かった点などを可能な限り書きだしてみたい。 選挙資金集めも「クラウドソーシング
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プロが選んだ２０世紀に最も言及された１００人の哲学者、ランキングとその盛者必衰をグラフにした
以前に、Google Scholarの被引用数表示機能を使って、２０世紀に出版された「文系学術書」のランキングをつくってみたことがある。 あの「Googleが選ぶ２０世紀の名著１００選」を再審してみたら 読書猿Classic: between / beyond readers Googleが選ぶ思想書、哲学書ベスト１００ 読書猿Classic: between / beyond readers また、米Google社がスキャンした書籍のうち約500万冊をもとに、5000億語からなるデータベースが構築されていて、1500年代からの今までの出版された書籍に出現する語句について、その使用頻度の推移をグラフにできるGoogle Ngram Viewerを使って、数世紀に渡る哲学者人気の趨勢を眺めたこともあった。 Google Ngram Viewerが決める史上最強の哲学者はプラトンだった…と思っ
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グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
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ビッグデータの価格破壊？ Googleが「処理量100GB/月まで無料」の解析サービスBigQueryを提供開始 - ITジャーナリスト星暁雄の"情報論"ノート
情報と技術は未来をどう変えるのか──IT、スマートデバイス、ロボット、電子工作、メディアのアーキテクチャ Google勤務のKazunori SatoさんがGoogle+に簡潔な解説をポストしてくれています。 ポスト1 BigQueryが一般公開されました！数100億件の全検索が数十秒で完了する超並列クエリサービスで、MapReduceと並びGoogleの根幹を支える虎の子技術です。 Google BigQuery brings Big Data analytics to all businesses - Google Developers Blog ポスト2 BigQueryプチ解説：BigQueryはGoogle社内では「Dremel」と呼ばれる超並列クエリインフラを利用した一般向けサービスです。DremelはSybase IQやOracle Exadataと同様のColumar DB
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データマイニング・アルゴリズムのトレンド
HDDの大容量化と分散処理技術の発達でビッグデータの処理が容易になってきたので、ここ数年はデータマイニングが地味なブームになっている（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。2000年代前半のデータウェアハウスのブームではコンセプトだけが先走っていた（大園(2002)）ので、随分と地に足がついた感じだ。しかし人気のアルゴリズムを見ている限りは、まだ十分にデータ分析がされているように思えない。 1. 10年間でソフトウェア的に進歩 地に足がついていると言うのは、ソフトウェア的に色々な面で進歩が見られたことだ。ビッグデータの利用が可能になった事から、応用事例が増えているように思える。 1. 分散処理技術の進歩によるビッグデータの利用 ハードウェア技術の進歩による高速化も著しいが、分散処理技術の進歩はビッグデータの利用を容易に
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クラウド系企業の「ビッグデータ」戦略--Google、Amazon、eBay、Microsoft
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 本特集「ビッグデータとは何か」も第10回となった。今回はクラウド系のビッグプレイヤーの「ビッグデータ」戦略について分析していこう。 クラウドと「ビッグデータ」は、一応は独立した技術分野ではあるが密接に関連している。各クラウドの主要プロバイダーの自社内システムにおける「ビッグデータ」の活用、そして自社の顧客に提供している「ビッグデータ」系のサービスの両面から見ていくことにしよう。 「ビッグデータ」の申し子 Google Googleは、まさに「ビッグデータ」の申し子とも言える企業だ。検索エンジンを初めとして、同社のビジネスの根底にはほぼ例外なく大量データの活用という要素がある。 同社の戦略は、まず大量のデータを収集すればビジネスモデルは後
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"BigData"では何が問題なのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
”ビッグデータで奇跡が起こる” はいどうも。まず、個人的には楽天的な進歩史観には、まったく組しない。 従って、突然に新技術ができて、なんか凄い事になる、というのはさらにまったく同意しない。すべからくブレイクスルーは課題解決により起こると思っているので、問題意識のないところに、こんなものできました的な発想は、基本的にプラスにならないことが多いと思っている。現状のビッグデータブームは2011年の秋口現在は完全にハイプになっており、バブルと言ってもいいと思う。印象として、十数年前のナノテク・ブームに似ている。 とはいえ、過度の期待という側面を除けば、それなり効果もある部分もあり、”そこだけ”を見ていけばそれなりに効果はある（と思う）。大体において、今後は以下の二つのユースケース・カテゴリーに集約されると思う。すなわち、ビッグデータの拠り所はまずもって以下の２点だ。 1 Webのログ解析 というか
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