静岡大学情報学部1年生前期開講の「情報学総論」の山本担当分1回目「ビッグデータ x ITイノベーション」（2017年6月14日、16日）の講義資料です

1. ビッグデータ × ITイノベーション
情報学総論（2017.6.16）
総合科学技術研究科 情報学専攻

2. 社会ではビッグデータが流行っている！

3. ビッグデータの活用例 機能付き携帯電話 混雑度
現場に行かずともデータを集約・分析すれば
様々な場所の混雑度がリアルタイムに分かる

4. ビッグデータを用いた交通イノベーション 韓国
夜間の携帯電話発信情報と交通情報を大量に集めて
ニーズが把握しにくい夜間のバスの運行ルートを決定

5. Eric Fischer

6. Eric Fischer
ビッグデータのすごさ
デデーデ タタタをタをを超超超大大大量量量にに集集集めめるめると
今
デ
今今今ま
デデー
今ままで
ターータター
までででで分
をタタをを
分分分分か
超超
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超超大大超
かかららな
量大大量量大
ななななか
量量に
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に集集に
かかっっった
集集め集
たたたたこ
めめるめ
たこここと
とるととる
ことととが今今今今まままままでで
浮
でででででで分分分分分
浮浮浮浮か
かかかか分分分分分
かかかかかび
ららかかかかかかか
びびびび上
ななならららなななな
上上上上上上が
なななかかかか
ががががっ
かかかかかかかかかか
ががががっっっって
っっっっっっ
ててててく
とととととががここここここたたたたたたここっったたたた
てててくくくくる

7. ビッグデータ分析 従来のデータ分析
ビッグデータ
の分析
仮説発見
従来型の
データ分析
仮説検証
ビッグデータを見れば
「風が吹けば桶屋が儲かる」的価値を発見できる

8. 様々なドメインで注目されるビッグデータ
効率化・コスト削減
ビジネスモデルの創造
付加価値の向上

9. デザインへのビッグデータ活用例: AI Websites that design themselves
●● 画画画像像と像とテとテテキテキキスキスストストトをトをを与与与え与えれえれれるれるるとるととウとウウェウェェブェブブサブササイサイイトイトトをトをを自自自動動生生成
●●● 訪訪訪訪訪問問問問者者者者の者者のののの行行行行行行行動動動動・動動動動・反反反反反反反応応応応応を応応をををを解解解解解解析析析析し析析析ししししてししててててててデててデデデデデデザデデザザザザザイザザイイイイイインイインンンンンンをンンををををををを修修修修修修修正
The Grid

10. 話したいこと
ビッグデータとは何か?
なぜ今、ビッグデータなのか?
ビッグデータを活用するためには？
Q1.
Q2.
Q3.

11. ビッグデータとは何か?1

12. ビッグデータとビジネス
ビッグデータ
ビッグデータビジネス
•
•
•

13. ビックデータの特徴
Volume
Velocity
Variety

14. が必要になるケース例 商品の推薦
Q. 伊藤さんに商品Eを推薦すべきか？
A. 購買履歴が類似するユーザの商品を推薦すればよい
● 5つの商品の購買履歴でユーザの好みが分かるか？
● 好みが似ているユーザを探すのに3人でよいのか？

15. 好みを詳細に調べるには
データの種類を増やす

16. 好みが合う人を調べるには
デ
�
タ
の
量
を
増
や
す

17. 好みが合う人を調べるには

18. 情報推薦にビッグデータを活用する

19. Top 10 Twitter non-English languages in London

21. IBM Watson
書籍や百科事典など超大量のデータから構築した
知識ベースから正解を探し出す質問応答システム

22. 最適アクション決定 農業 ビッグデータ
ワインの品質をビッグデータで高めるFruition Science
By using large-volume, frequently updated and various BigData

23. Predictive Policing
犯罪が発生する前に、犯罪現場に警察官を送り込む
By using various and frequently updated BigData

24. 将来予測 配送 ビッグデータ
* Method and system for anticipatory package shipping , US 8615473 B2
注文される確率の高い商品を特定し
発注される前に商品を出荷し始める

25. 配送 ビッグデータ in Amazon

26. 小休止～集合知について考えよう
集合知
•
•

27. ビッグデータ×集合知の例：大阪都構想への注目度

28. 集合知は本当に正しいのか？
情報の信憑性を冷静に判断できない情報の信憑性を冷静に判断できない
集合知が集団浅慮にならないように注意が必要
の信憑性
デ
判断でき冷静性を冷静に判
デデ マ

29. みんなの
意見を集約
集合知
集合愚
集
集

30. 集合知が機能する条件
多様性
独立性
分散性

31. なぜ今、ビッグデータなのか?2

32. ビッグデータが注目され始めた理由
ビッグデータ技術のコモディティ化
情報爆発時代の到来

33. 情報爆発時代の到来

34. 様々な種類のビッグデータ

35. ビッグデータが注目され始めた理由
ビッグデータ技術のコモディティ化
情報爆発時代の到来

36. 技術のコモディティ化 ビッグデータ
収集技術
蓄積・処理技術
分析技術

37. ビッグデータ収集のためのセンサーデバイスの普及

38. 中のセンサーデバイス

39. モノのインターネット（ ）
モノがインターネットに接続することで
超大規模なデータがリアルタイムに収集可能に

40. 蓄積・集積技術の進化
定型化された
業務データ
ビッグデータ
（大量, 速い, 複雑）

41. 蓄積・集積技術の進化
関係データベース
NoSQL

42. 蓄積・集積技術の進化
NoSQL
関係データベース
MapReduce

43. ビッグデータ処理技術のコモディティ化
商用クラウドプラットフォーム
ビッグ3が利用するビッグデータ基盤を
一般人も手軽に利用することが可能に

44. ビッグデータ分析技術の進歩
機械学習
情報検索
自然言語・画像・音声処理
データマイニング

45. Google自動走行車 x ビッグデータ

46. 様々なセンサーを利用
●● 対対対象象物物ま物までまででのでのの距距距離●
●
●
●● 前
対対
前前前前方
象
方方の
物物象
方方ののの車
まま物
車車車車車の
でででので
車車のののの速
離距離の距距のの
速速速速速速度
象物物 走走走行行行距距離
車車の車の動動動き動きときとと傾傾傾き
周周囲囲（囲（（360600 度度）度）の）のの映映映像
GPSPS位位置置情情報

47. 100万キロ以上の走行履歴データを使い人工知能を構築
物体認識
走行経路最適化
パターン分類
車体制御
イベント予測
ビビッビッグッググデグデデーデータタ ××× 機機機械械械学学学習

48. ビッグデータを活用するには?3

49. ビッグデータ イノベーションに向けた課題
ビッグデータのリテラシー向上
ビッグデータを集めるデザイン
ビッグデータとプライバシー

50. リテラシー問題 ビッグデータ活用に対する理解不足
これからはエビデンスベースの
行
こ
行動
れ
動が
か
が大
ら
大事
は
事だ
エ
だっ
ビ
て
デ
て言
ン
言う
ス
うし
ベ
しね
のスー
ね！
ち
行行
ちょ
動動
っ
がが
と
大大
とび
事事
びっ
だだ
ぐ
っっ
ぐデ
てて
デー
言言
タ
うう
タタっ
しし
っって
ねね
ててや
！！
ややつ
を
ちち
をを考
ょょ
考考え
っっ
ええて
とと
ててみ
びび
みみて
っっ
ててよ
ーデデぐぐ
よよ！
ここ
流
れかれか
流流流流流行
からから
行行行行に
らはらはらら
に反
ビビエビエビエエ
反反反反反反応
ビデビデ
応応応応す
デンデンデデ
応応すすすする
スベスベ
すすするるるるるる上
ののススーベベーベベ
上上上上上上司
ななんんだだよよ、ここのの提提案提案。デデータタかから
顧
な
顧客
ん
客の
だ
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よ
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こ
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かび
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嘘で
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苦労
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嘘嘘
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ょょ
よよ。
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そそ
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なな
拠拠持持っ
のの
っって
でで
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きき
ここい
たた
いいや
労労苦苦らら
やや！
ビビッビッグッググデグデデーデ タタタを
理
ビビッ
理理理解
ッッググ
解解解解で
ググデデグ
解解ででででき
デデーーデ
ででききききききな
ーータター
ききなななななない
タををタ
いいいいい上
をを
上上上司
顧顧顧
上層部にビッグデータの考え方を理解させる必要あり

51. 世紀に最も注目される職業であるデータサイエンス人材

52. リテラシー問題 データサイエンス人材
圧倒的に不足している日本のデータサイエンス人材

53. 日本でも 年に全国初の「ビッグデータ」学部が設立へ

54. ビッグデータ イノベーションに向けた課題
ビッグデータのリテラシー向上
ビッグデータを集めるデザイン
ビッグデータとプライバシー

55. ビッグデータを収集する仕組みのデザインが重要
ビッグデータ 新たな価値
うちの会社にはありません!
どうやって集めたらいいの？
● 製品/サービスにセンサーを溶け込ませる
● データ収集を意識して製品/サービスを作る

56. 例 研究費に対する研究者のニーズを探る
研究費検索エンジンの利用ログを随時モニタリング

57. 研究費検索エンジンの利用ログ分析

58. 例 クボタ社の「コメの美味しさが分かる」コンバイン

59. 例 クボタ社の「コメの美味しさが分かる」コンバイン
タタンタンパンパパクパクク/ク//水水水分分含含量量セ量センセンンサンササータ● タ●
収
タタンタ
収収収量
ンンパパ
量量量量セ
パパククパ
量量セセセセン
クク//ク
セセンンンンンンサ
分含水分/水水/
ンンササササササー収収収収収収●

60. 例 クボタ社の「コメの美味しさが分かる」コンバイン
データ収集とサービスが連動することで正の循環が生まれる

61. ビッグデータ イノベーションに向けた課題
ビッグデータのリテラシー向上
ビッグデータを集めるデザイン
ビッグデータとプライバシー

62. 東東日日本本、、 のの利利用用デデーデータタをを販販売売開開始始

63. 東東日日本本、、 のの利利用用デデーデータタをを販販売

64. 個個人人人情情情報報を報報を懸懸懸懸念念す念するするる批批批批判判かから個
一
個人
一時
人情人
時時時時販
情報情
販販販販売
報を報報
売売売売売停
懸を懸懸
停停停停停止
念懸懸念念
止止止止止止へ
る批批批すするる念念す
へへへ…
匿名加工情報は個人情報なのか？

65. 個人情報
プライバシー情報
•
•
個人情報とプライバシー情報

67. 改正個人情報保護法のポイント ビッグデータ利活用促進
特定の個人を識別することができず、元の形に
戻すことができない「匿名加工情報」であれば、
一定の条件の下、本人の同意なしに
第三者に提供できる

68. データを超大量に集めれば
見えなかった価値が浮かび上がる
量が質に転換!!
まとめ