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クラウドとビッグデータ
ー個人情報の活用ー

柴田英寿
2013
目
1 はじめに
アプリ使ってますか
演習1
クラウドとデータ
i-Ware Labの取組
ひらめき
調べてみると
2 個人情報の活用
個人情報を活用する動き
パーソナライゼーション
オーダーメイド
Pandora
演習2...
1
はじめに
Hidetoshi Shibata

3
アプリ使ってますか

Hidetoshi Shibata

4
信用して大丈夫か

Hidetoshi Shibata

5
SUICAのデータ
JR東日本SUICAの情報を販売
10駅1年分で500万円
販売開始後、ネットで論争
– 個人情報が漏洩する
– 運賃を値引きしろ

JR東日本、当面販売中止

Hidetoshi Shibata

6
演習1
他人のスマホ、パソコン等から電話帳、
カードの利用情報などを入手することで実現
できる面白いことを考えてみてください
(悪用も可)
4人1チームで5分議論してください。
後でチームの代表の人に
一番斬新なアイディアを
発表してもら...
発表

Hidetoshi Shibata

8
まとめ
相手のことがわかるのはビジネスチャンス
わかられるのは怖い

Hidetoshi Shibata

9
Break

Hidetoshi Shibata

10
i-Ware Labの取組
レーザーでの足型計測器を製作
足型データビジネスを構想
情報を囲い込まない
情報を囲い込むなら大企業にも売らない

Hidetoshi Shibata

アシックスホームページより

11
クラウドとデータ
クラウド

データ

インターネット

Hidetoshi Shibata

12
クラウドとデータ
クラウド

属性
データ

個人
データ

Felica
インターネット

Hidetoshi Shibata

13
匿名、記名、実名
匿名:相手も自分も誰かわからない
– 病歴、DNA

記名:相手はわからないが自分はわかる
– ネットサービスのアカウント名

実名:相手も自分も誰かわかる
– 契約書、願書

匿名は安心だがメリットも来ない
Hide...
活用したいデータ
 電話帳データ/LINE
 Twitterのつぶやき
 Facebookのタイムライン
 自動車のエンジンやステアリングの情報
 飛行機や建設機械、船の情報
 足形データ→i-Wareが活用
 DNAの情報、病気...
2
個人情報の活用
Hidetoshi Shibata

17
個人情報を活用する動き
OECD
– GoogleやFacebook等の個人情報集積を危惧
– 対抗勢力に援助の姿勢

世界経済フォーラム
– 個人情報の活用による経済発展をレポート
– ダボス会議にてセッションを開催

Hidetoshi...
パーソナライゼーション
もともとは広告の用語
GoogleやAmazonの推奨で注目を集めた
気に入るニュースが表示される
推奨リンクが表示される
– 一度買ったものはしばらく不要
– 買ったものより良い条件が見つかると不快
– 贈り物...
泡に包まれる
自分の好みのものしか見聞きしなくなる
コンピューターは泡の中が得意
人間は泡の外を考えることができる
泡の外を知ることがこれからのトレンド

Hidetoshi Shibata

20
オーダーメイド
衣料
オーダーメイドスポーツ下着
医療
オーダーメイド創薬
教育
まだない
金融
個人金融
(クラウドレンディング)
Hidetoshi Shibata

21
Pandora
Music DNA Project
– 曲を250の要素で評価
– 評価者は作曲や音楽理論の学位を持つ専門家
– 要素から好みの曲を推奨する
– 選びながら自分のラジオ局ができてくる
– 完璧な局⇒オーダーメイド
– 新しい局...
演習2
 オーダーメイドしたいものを考えてください。
– 何をオーダーメイドしたい
– そのためにはあなたのどんな情報が必要か?
– (その情報が漏れたらあなたは困るか?)

 チームを変わりたい人は変わってください。
 やり方(演習1と...
終了!

Hidetoshi Shibata

24
発表

Hidetoshi Shibata

25
Break

Hidetoshi Shibata

26
Break

学生が3ヶ月で事業案を考える
毎年4月~7月に開催、12年目終了
無料
いろいろな大学から学生が集まる
週20~30時間必要
Hidetoshi Shibata

27
3
活用の試みー知の共有ー
Hidetoshi Shibata

28
活用の試みー知の共有ー
場
– 図書館

競争する仕組み
– 賞金稼ぎ
– お手伝いオークション
– コードジャム
– マッチングプライズ

Hidetoshi Shibata

29
図書館
図書館ってクラウドじゃないか
– 本はもともと個人のもの
– 最初の図書館:アレクサンドリア
– 入港する船のすべての書物を供出させた

Wikipedia
– 初期、IBMワトソンのベスト回答はWIKI
– 答えはワトソンがという...
知を競う仕組み
Google Code Jam
– 毎年開催。本選はシリコンバレー

Hidetoshi Shibata

31
Google Code Jam

Hidetoshi Shibata

32
知を競う仕組み
Amazon Bounty Hunter
– 1-Click特許を不成立にさせたら賞金
– 賞金は成立せず、特許は査定

Hidetoshi Shibata

33
知を競う仕組み
Mechanical Turkに発展
– お手伝いオークションの先駆け
– コンピュ-タ-が苦手なことは人が

Hidetoshi Shibata

34
Hidetoshi Shibata

35
Netflix Prize
ネットでの映画配信会社
視聴の半分以上が推奨から
推奨の精度を上げるコンテストを開催
100万件のデータを提供、
残りの300万件を予測
賞金100万ドル
もともとの推奨精度を10%上回る
続編は中止
...
出会い系
ビジネスの基本は出会い系
人と人、人とモノ、ヒトとサービス
どんなデータで推奨するといいか
出会いのためにいろいろな工夫
たくさんの質問で特性を合わせる
⇒個人情報!

Hidetoshi Shibata

38
演習3
成功する出会い系を考えてください。
– 誰と誰を出会わせる?
– どうすればうまくマッチングする?
– どんな情報があればマッチングできる?

Hidetoshi Shibata

39
終了!

Hidetoshi Shibata

40
発表

Hidetoshi Shibata

41
4
まとめ
Hidetoshi Shibata

42
仮説
情報を囲い込まない
– i-Ware Laboratory

コンピューターと人間が協力
– ワトソン、Pandora、Mechanical Turk

人間には競争が必要
– コードジャム、Netflix Prize

Hidet...
コンピューターの世界
が面白くなるには?

情報を囲い込まない

コンピューター
と人の協力

人には
競争が必要
コンピューターの世界
が面白くなる

Hidetoshi Shibata

44
補足
Hidetoshi Shibata

45
プライバシーから個人情報へ
1890年メディアへの対抗
1960年プライバシーの4類型
私生活、私事、誤った情報、名前や写真
1970年代欧米での法制化
1980年OECDプライバシー8原則
1990年代プライバシーの個人情報化
2...
米オープンデータ賞金コンテスト
 Health Design Challenge(米医療IT調整官室)
医療記録情報のインターフェースデザインコンテスト(5万ドル)
優勝:Nightingale

 Apps for Energy
Leaf...
PZとOM
パーソナライゼーション
(PZ)

オーダーメイド
(OM)

主な分野

広告(個告)

製作

価値の根拠

過去の行動

現在の実感

情報の出し方

知らないうちに開示、収集

自分から提供

使い方

欲しいだろうものを推...
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クラウドとビックデータ[一般・大学向け講義]

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Cloud computing & Big data

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  • このスライドである大学で講義をやります。そして、なんと、本も出るんです。12月に。優勝おめでとう!
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  • Netflixの公開データは有名ですね。これのレコメンデーション関連で多くの論文も出ているし、こういうコンテスト日本でもやってほしいですね。
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クラウドとビックデータ[一般・大学向け講義]

  1. 1. クラウドとビッグデータ ー個人情報の活用ー 柴田英寿 2013
  2. 2. 目 1 はじめに アプリ使ってますか 演習1 クラウドとデータ i-Ware Labの取組 ひらめき 調べてみると 2 個人情報の活用 個人情報を活用する動き パーソナライゼーション オーダーメイド Pandora 演習2 次 3 活用の試みー知の共有ー 図書館 知を競う仕組み Netflix Prize 出会い系 演習3 4 まとめ 仮説 日立グループがやっていること 日立の仕事 Hidetoshi Shibata 2
  3. 3. 1 はじめに Hidetoshi Shibata 3
  4. 4. アプリ使ってますか Hidetoshi Shibata 4
  5. 5. 信用して大丈夫か Hidetoshi Shibata 5
  6. 6. SUICAのデータ JR東日本SUICAの情報を販売 10駅1年分で500万円 販売開始後、ネットで論争 – 個人情報が漏洩する – 運賃を値引きしろ JR東日本、当面販売中止 Hidetoshi Shibata 6
  7. 7. 演習1 他人のスマホ、パソコン等から電話帳、 カードの利用情報などを入手することで実現 できる面白いことを考えてみてください (悪用も可) 4人1チームで5分議論してください。 後でチームの代表の人に 一番斬新なアイディアを 発表してもらいます(1分程度)。 Hidetoshi Shibata 7
  8. 8. 発表 Hidetoshi Shibata 8
  9. 9. まとめ 相手のことがわかるのはビジネスチャンス わかられるのは怖い Hidetoshi Shibata 9
  10. 10. Break Hidetoshi Shibata 10
  11. 11. i-Ware Labの取組 レーザーでの足型計測器を製作 足型データビジネスを構想 情報を囲い込まない 情報を囲い込むなら大企業にも売らない Hidetoshi Shibata アシックスホームページより 11
  12. 12. クラウドとデータ クラウド データ インターネット Hidetoshi Shibata 12
  13. 13. クラウドとデータ クラウド 属性 データ 個人 データ Felica インターネット Hidetoshi Shibata 13
  14. 14. 匿名、記名、実名 匿名:相手も自分も誰かわからない – 病歴、DNA 記名:相手はわからないが自分はわかる – ネットサービスのアカウント名 実名:相手も自分も誰かわかる – 契約書、願書 匿名は安心だがメリットも来ない Hidetoshi Shibata 14
  15. 15. 活用したいデータ  電話帳データ/LINE  Twitterのつぶやき  Facebookのタイムライン  自動車のエンジンやステアリングの情報  飛行機や建設機械、船の情報  足形データ→i-Wareが活用  DNAの情報、病気の情報 ソーシャル I oT Internet of Things Human Metrics  宇宙から飛んでくる電波 ⇒ビッグデータと言われる ⇒あまり、活用がうまくいっていない Hidetoshi Shibata 15
  16. 16. 2 個人情報の活用 Hidetoshi Shibata 17
  17. 17. 個人情報を活用する動き OECD – GoogleやFacebook等の個人情報集積を危惧 – 対抗勢力に援助の姿勢 世界経済フォーラム – 個人情報の活用による経済発展をレポート – ダボス会議にてセッションを開催 Hidetoshi Shibata 18
  18. 18. パーソナライゼーション もともとは広告の用語 GoogleやAmazonの推奨で注目を集めた 気に入るニュースが表示される 推奨リンクが表示される – 一度買ったものはしばらく不要 – 買ったものより良い条件が見つかると不快 – 贈り物と自分用との区別がつかない 何が起こる? Hidetoshi Shibata 19
  19. 19. 泡に包まれる 自分の好みのものしか見聞きしなくなる コンピューターは泡の中が得意 人間は泡の外を考えることができる 泡の外を知ることがこれからのトレンド Hidetoshi Shibata 20
  20. 20. オーダーメイド 衣料 オーダーメイドスポーツ下着 医療 オーダーメイド創薬 教育 まだない 金融 個人金融 (クラウドレンディング) Hidetoshi Shibata 21
  21. 21. Pandora Music DNA Project – 曲を250の要素で評価 – 評価者は作曲や音楽理論の学位を持つ専門家 – 要素から好みの曲を推奨する – 選びながら自分のラジオ局ができてくる – 完璧な局⇒オーダーメイド – 新しい局を作る(好きな曲も☟にする) 人間が評価しているとことがミソ Hidetoshi Shibata 22
  22. 22. 演習2  オーダーメイドしたいものを考えてください。 – 何をオーダーメイドしたい – そのためにはあなたのどんな情報が必要か? – (その情報が漏れたらあなたは困るか?)  チームを変わりたい人は変わってください。  やり方(演習1と同じ) – – – – 列挙 チーム内で紹介 投票 発表準備  5分 Hidetoshi Shibata 23
  23. 23. 終了! Hidetoshi Shibata 24
  24. 24. 発表 Hidetoshi Shibata 25
  25. 25. Break Hidetoshi Shibata 26
  26. 26. Break 学生が3ヶ月で事業案を考える 毎年4月~7月に開催、12年目終了 無料 いろいろな大学から学生が集まる 週20~30時間必要 Hidetoshi Shibata 27
  27. 27. 3 活用の試みー知の共有ー Hidetoshi Shibata 28
  28. 28. 活用の試みー知の共有ー 場 – 図書館 競争する仕組み – 賞金稼ぎ – お手伝いオークション – コードジャム – マッチングプライズ Hidetoshi Shibata 29
  29. 29. 図書館 図書館ってクラウドじゃないか – 本はもともと個人のもの – 最初の図書館:アレクサンドリア – 入港する船のすべての書物を供出させた Wikipedia – 初期、IBMワトソンのベスト回答はWIKI – 答えはワトソンがというより25人の研究者が 用意した探し方が見つけた(司書) Hidetoshi Shibata 30
  30. 30. 知を競う仕組み Google Code Jam – 毎年開催。本選はシリコンバレー Hidetoshi Shibata 31
  31. 31. Google Code Jam Hidetoshi Shibata 32
  32. 32. 知を競う仕組み Amazon Bounty Hunter – 1-Click特許を不成立にさせたら賞金 – 賞金は成立せず、特許は査定 Hidetoshi Shibata 33
  33. 33. 知を競う仕組み Mechanical Turkに発展 – お手伝いオークションの先駆け – コンピュ-タ-が苦手なことは人が Hidetoshi Shibata 34
  34. 34. Hidetoshi Shibata 35
  35. 35. Netflix Prize ネットでの映画配信会社 視聴の半分以上が推奨から 推奨の精度を上げるコンテストを開催 100万件のデータを提供、 残りの300万件を予測 賞金100万ドル もともとの推奨精度を10%上回る 続編は中止 Hidetoshi Shibata 36
  36. 36. 出会い系 ビジネスの基本は出会い系 人と人、人とモノ、ヒトとサービス どんなデータで推奨するといいか 出会いのためにいろいろな工夫 たくさんの質問で特性を合わせる ⇒個人情報! Hidetoshi Shibata 38
  37. 37. 演習3 成功する出会い系を考えてください。 – 誰と誰を出会わせる? – どうすればうまくマッチングする? – どんな情報があればマッチングできる? Hidetoshi Shibata 39
  38. 38. 終了! Hidetoshi Shibata 40
  39. 39. 発表 Hidetoshi Shibata 41
  40. 40. 4 まとめ Hidetoshi Shibata 42
  41. 41. 仮説 情報を囲い込まない – i-Ware Laboratory コンピューターと人間が協力 – ワトソン、Pandora、Mechanical Turk 人間には競争が必要 – コードジャム、Netflix Prize Hidetoshi Shibata 43
  42. 42. コンピューターの世界 が面白くなるには? 情報を囲い込まない コンピューター と人の協力 人には 競争が必要 コンピューターの世界 が面白くなる Hidetoshi Shibata 44
  43. 43. 補足 Hidetoshi Shibata 45
  44. 44. プライバシーから個人情報へ 1890年メディアへの対抗 1960年プライバシーの4類型 私生活、私事、誤った情報、名前や写真 1970年代欧米での法制化 1980年OECDプライバシー8原則 1990年代プライバシーの個人情報化 2000年EUと米国が個人情報利用を和解 2010年代個人情報活用の動き Hidetoshi Shibata 46
  45. 45. 米オープンデータ賞金コンテスト  Health Design Challenge(米医療IT調整官室) 医療記録情報のインターフェースデザインコンテスト(5万ドル) 優勝:Nightingale  Apps for Energy Leafully:電力消費可視化(3万ドル)  BigApps(5万ドル) WayFinderNYC:らNew York市内の場所への行き方を示すAR NYC Facets: オープンデータのメタデータカタログを整備する Hidetoshi Shibata 47
  46. 46. PZとOM パーソナライゼーション (PZ) オーダーメイド (OM) 主な分野 広告(個告) 製作 価値の根拠 過去の行動 現在の実感 情報の出し方 知らないうちに開示、収集 自分から提供 使い方 欲しいだろうものを推奨 欲しいものを注文 Hidetoshi Shibata 48

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