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No.R02G0147

2013年「ビッグデータ(BigData)」×活用シーンに関する市場調査 Ver.2

出版日 2013年8月
価格
CD-Rタイプ 210,000円(税込)
ページ数 本報告書82ページ+付録参考資料508枚
発行<調査・編集> (株)ESP総研
備考 ※CD-RにはPDFデータと   Excelデータ(集計&加工用Lowデータ)が収録されています。

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レポート内容

~(1)セグメント別×ビッグデータ活用シーンの整理・マトリックス作成
  (2)(言及)企業別×ビッグデータ活用シーンの
    抽出・分類分け・マトリックス化調査
  (3)ビッグデータ市場における活用シーンの徹底調査⇒
    企業活動において増大し続けるさまざまなログやデータから
    トレンドや予兆をいち早く察知、新しいビジネスへの活用、
    現状の業務改善など、
    ビッグデータの活用シーンを網羅的且つ多面的に俯瞰
  (4)出典企業別×ビッグデータ活用シーン代表例も添付~


■概要■
 2013年度上半期も残すところ僅かとなったが、「ビッグデータ」の活用シーンを網羅的に調査&整理・マトリックス化することが今なお求められている。
 2012年後半から、どのような企業(ベンダ、ユーザー)がどのような活用シーン(ビッグデータ)を具体的に掲げているのか?「先行事例」について言及先、出典先企業を明らかにした上で、詳細且つ網羅的な「ビッグデータ」活用シーンを俯瞰し、次の新たな戦略・ソリューション・サービス開発に活かしていきたいとするITベンダが目立つ。
 その背景にあるのは、ビッグデータの活用シーン(先行事例)を多面的に深く考察することで、あらゆる業種、業界のユーザー向けに新たなビジネスを生み出していく(創造していく)ヒントを掴もう!といった機運の高まりがある。しかしながら、「ビッグデータ」活用シーンはノウハウ・知恵であり、迂闊にすべてを語ることは難しい(公開できる内容であれば話せる)とする企業(ベンダ、ユーザー)が多いことも事実である。
 こうした声を受けて、ESP総研では"「2013年「ビッグデータ」×活用シーンに関する市場調査」"のリニューアル継続版となる"2013年「ビッグデータ」×活用シーンに関する市場調査 Ver.2"について調査&レポート化することとなった。
 今回、ご多忙にも関わらず「当該調査」にご協力頂いた皆様にはこの場を借りて心から深く感謝申し上げると共に、この調査報告書が「ビッグデータ」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

<1>総括 編

 ・セグメント(大項目×中分類)別 集計&分析(全体)<1>
 ・セグメント(大項目×中分類)別 集計&分析(全体)<2>
 ・セグメント(大項目×中分類)別 集計&分析(全体)<3>
 ・セグメント(大項目×中分類)別 集計&分析(全体)
 ・ビッグデータ×活用シーン(大項目、中項目(抽出件数 含む)、小項目
  =ビッグデータの詳細な活用シーン、言及している企業名、企業の代表TEL)

<2>参考資料(付録)編(508枚)    *出典企業別×ビッグデータ活用シーン 代表例

 ・より関連性の高い検索結果や、適切な広告が表示される×Amazon
 ・Google翻訳(辞書の組み合わせではなく、
  国連の文書という膨大なデータを処理することで、翻訳を実現)
  ×Google
 ・数日かかった数十億件のテキストデータ処理を30分に短縮。
  ビッグデータの集合知によるオンリーワンの企業情報を提供
  (帝国データバンク)×日本IBM
 ・ソーシャルネットワーク(大量のTEXTおよび画像データを
  処理している)×Facebook/Twitter
 ・2300万会員のアクセス履歴を分析し、どんな動画を見たら
  有料会員になりやすいかを把握し、黒字化に貢献×ドワンゴ
 ・店舗やサービス、プロモーション単位でユーザーの利用傾向を把握し、
  Webサイトを適宜見直すことで、
  タイムリーに集客施策の改善が行える(ぐるなび)×NEC
 ・「集合知の活用」により料理レシピのビジネスモデルを、
  それまでの料理専門家と本・雑誌によるものから、
  一般の主婦とウェブによるものへと変えた×クックパッド
 ・適切な時間に適切なレシピを提供(クックパッド)×
  サイオステクノロジー
 ・ヤフー・ジャパンに登録された6000万人のライフログを使って、
  ターゲティング広告を導入したケースでは広告への反応を示す
  「クリック率」が従来に比べ2倍に上がった×
  ソフトバンクテレコム、ソフトバンクモバイル
 ・Anormaly Detection(統計的手法を用いて異常検知を行う。
  具体的には入力データをもとに確率モデルを学習し、
  確率モデルをもとに異常度合いをスコアリングする)×ラック
 ・Hadoopを採用したことで、1年半分のログから20万人の会員に
  レコメンドメールの送付が可能になった。これにより、CVR
  (コンバージョンレート)が1.6倍になった
  (クーポン・グルメ事業「ホットペッパー」)×リクルートグループ
 ・広告配信システムの業務改善や効率化の意識改革を実現
  (マイクロアド)×伊藤忠テクノソリューションズ
 ・「楽天スーパーDB」(サービスごとに保持していた会員の購買履歴や
  商品閲覧履歴、属性、趣味や関心、ポイントといったデータを統合、
  商品やサービスのリコメンデーションの高度化、
  各会員に表示する画面のパーソナライゼーションなどに活用)×楽天
 ・国立国会図書館サーチ(NDL Search)(国会図書館を
  はじめ、全国の図書館や公文書館などの蔵書を横断的に検索できる)×
  国立国会図書館
 ・ソーシャルプラットフォームのグローバル展開(1.9億ユーザー規模
  を見込む「GREE Platform」)(グリー)×日本オラクル
 ・Webサイトを訪れたユーザーのページ遷移や滞在時間などを
  分析することで、ユーザーの志向を読み取り、その傾向を反映すること
  で、より使いやすくて好まれるサイトが構築できる×日本ユニシス
 ・SaaSの機能改善×非公開
 ・WEBサイトのユーザビリティ改善×非公開
 ・ライフログを活用し、生活者のウェブ上での行動を競合サイトと
  比較した上で自社サイトの課題を発見。サイト来訪者を増やすための
  広告戦略や、コンバージョンを向上させるサイト内コンテンツの
  開発に生かしていく×非公開
 ・レコメンデーションの精度が向上し、ECサイトでの推奨商品の
  クリック率が、システム刷新前と比較して約140%まで向上
  (音楽/映像ECサイト運営会社)×非公開
 ・検索エンジンのアルゴリズム改善×非公開
 ・WebブラウザーのCookie情報を基に8500万の行動履歴
  10TBを日次分析し、そこから利用者の興味を推定し、
  130種類に分類×Platform ID
 ・Webアクセスログの分析を円滑・迅速に行う
  (サービス業)×NEC
 ・PC操作ログからのワークスタイル分析×
  オージス総研データサイエンスセンター
 ・2012年12月に行われた衆議院議員選挙に対するつぶやき、
  364,590件を独自に収集し、再分析×
  プラスアルファコンサルティング
 ・インターネット上でのサイト誘導や、購買に対するリスティングや
  バナー広告などの集客施策がどれだけ事業に貢献したかを分析
  (クーポン・グルメ事業「ホットペッパー」)×リクルート
 ・宿泊・予約データから、地域ごとの宿泊者の特性を分析、自治体に開示
  (国内最大級の宿泊予約サイト「じゃらんnet」)×
  リクルートグループ
 ・ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。
  選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中
  (第4回AKB48選抜総選挙)×ルグラン
 ・データをリアルタイムに分析してキャンペーンなどに活用
  (ゲーム業界)×日本ヒューレット・パッカード
 ・アクセス分析、コンテンツ分析、ソーシャルメディア分析
  (メディア(WEB)業)×日立製作所
 ・ライフログ解析×博報堂

■調査対象■
Web上で「ビッグデータ×活用シーン」を掲げている企業または団体

■調査方法■
ESP総研専門調査員によって、Webや文献に加え、ビッグデータ×
活用シーンについて言及している企業・団体などへの多面的なヒアリングを行い、
レポーティングした。但し、中には「ビッグデータ」活用シーンはノウハウ・
知恵であり、迂闊にすべてを語ることは難しい(公開できる内容であれば話せる)
とする企業(ベンダ、ユーザー)もおり、彼らについては公開できる範囲内で
情報提供頂いた。

■調査&レポート期間■
2013年3月27日(調査開始)~2013年4月30日(調査終了)。
2013年8月19日に集計&報告書作成が終了した。

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