SlideShare a Scribd company logo
CCCマーケティング
金融領域でのデータの取組みについて
2018年06月21日(木)
CCCマーケティング株式会社
ファイナンス企画
1/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社
Culture Convenience Club Co.,Ltd.
創業 1983年3月24日
資本金等 27,037百万円 ※2017年3月31日現在 ※資本金、資本剰余金の合計額です。
連結売上高 255,147百万円 ※2017年3月期
代表取締役社長 増田 宗昭
ミッション カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー。
ビジョン 世界一の企画会社
事業ドメイン 生活提案(Lifestyle contents × Platform × Database)
事業概要
CCCは「カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー。」をブランド・ステートメントとして掲げ、
書店事業を中心としたエンタテインメント事業、Tポイントを中心としたデータベース・マーケティング事業のほか
数々のネットサービスや新たなプラットフォームサービスを企画し、それらのプラットフォームを通じて
新しいライフスタイルの提案を行っています。
本社 東京都渋谷区南平台町16番17号渋谷ガーデンタワー6階
会社概要
代表取締役社長 増田 宗昭
コーポレートサイト
http://www.ccc.co.jp/index.html
2/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
沿革
3/24
1983年 3月 大阪府枚方市に「蔦屋書店 枚方店」を創業
1985年 9月 カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社 設立
1986年 6月 日本出版販売(株)と業務提携
1999年 7月 インターネットを利用したサービス「TSUTAYA online」開始
2000年 4月 東証マザーズに上場
2002年 10月 ネット宅配レンタル「TSUTAYA DISCAS」をスタート
2003年 3月 東京証券取引所市場第1部に変更
10月 共通ポイントサービス「Tポイント」開始
2007年 2月 T会員数が2000万人(名寄せ後の利用会員数)を突破。
2008年 6月 デジタルテレビ向け配信事業「TSUTAYA TV」の本格展開を開始
8月 T会員数が3000万人を突破(名寄せ後の利用会員数)
2010年 3月 「Tポイント」を使って会員が社会貢献活動に寄与できる「Tポイント募金」を開始
2011年 7月 マネジメント・バイアウト(MBO)の実施
東京証券取引所市場第一部において上場廃止
12月 東京都渋谷区に代官山 蔦屋書店を中核とする、「代官山 T-SITE」を開業
2012年 5月 T会員数が4000万人を突破(名寄せ後の利用会員数)
10月 Tポイントプログラム運営事業を展開する新会社として株式会社Tポイント・ジャパンを設立
2013年 4月 佐賀県武雄市の「武雄市図書館・歴史資料館」を指定管理者として運営開始
6月 キャラクターやアーティストを券面にデザインしたTカードが登場
12月 北海道函館市に「函館 蔦屋書店」を開業
2014年 10月 T会員数が5000万人を突破(名寄せ後の利用会員数)
新ネットサービス「T-SITE」をオープン
11月 Tカードがそのまま電子マネーになる「Tマネー」を開始
12月 TSUTAYA事業を展開する新会社として株式会社TSUTAYAを設立
出版・コンテンツ事業を展開する新会社としてカルチュア・エンタテインメント株式会社を設立
データベース・マーケティング事業を展開する新会社として株式会社CCCマーケティングを設立
神奈川県藤沢市に複合文化施設「湘南T-SITE」をオープン
Tカードをチケットとしてライブやイベント等に入場できる「Tチケット」を開始
2015年 5月 東京都世田谷区に生活提案型の家電店「二子玉川 蔦屋家電」オープン
大阪市北区に1,000坪を超える「梅田 蔦屋書店」オープン
10月 神奈川県海老名市「海老名市立中央図書館」を指定管理者として運営開始
2016年 3月 宮城県多賀城市「多賀城市立図書館」を指定管理者として運営開始
5月 大阪府枚方市に生活提案型デパートメント「枚方T-SITE」オープン
9月 T会員数が6000万人を突破(名寄せ後の利用会員数)
2017年 2月 岡山県高梁市「高梁市図書館」を指定管理者として運営開始
4月 銀座6丁目GINZA SIX6階にアートのある生活を提案する「銀座 蔦屋書店」オープン
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
組織図
4/24
CCC
ENTERTAINMENT
生活提案の場としての
TSUTAYA及び蔦屋書店な
どの企画・FC展開事業
出版・映像・音楽など
ライフスタイルコンテンツの
企画・制作事業
その他生活提案に関する
事業の持株会社
CCC
MARKETING
データベース
マーケティング事業
• Tポイントプログラム運営
• Tポイントの管理
• DBMKコンサルティング
• DBMKプロモーション企画
CCC
DESIGN
暮らし、旅行、
教育、モバイルなど
生活提案事業の運営と業
態開発及びT-SITE等の
商業施設開発運営
CCC
CREATIVE
新領域開発を含む
コミュニケーションデザイン
及びコンサルティング事業
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
生活提案の場
「変革の80年代に、文化を手軽に楽しめる店として、レコードや書籍、ビデオなどを、枚方市の若者に新しい生活スタイ
ルの情報として提供する拠点を。しかも便利な立地で、夜11時までの営業体制、ロフトスタイルのインテリア環境で提供
したい。」
そうした創業の意図のもと、1983年3月24日、TSUTAYAの1号店である「蔦屋書店枚方店」が大阪府枚方市に産
声をあげました。
TSUTAYA
以来、TSUTAYAは、お客さまにとって「いつでも、
どこでも、だれでも」便利に文化をご提供する拠
点として拡がり、1999年には世界有数の人通り
でも有名な東京・渋谷のハチ公前交差点正面
に旗艦店「SHIBUYA TSUTAYA」をオープン。
多くのお客さまにご利用いただき、年間7億枚以
上のDVDをレンタルし、国内最大の書籍・雑誌
販売額を有する書店へとなっています。
5/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
代官山 蔦屋書店
創業時に志したことを、今一度。
かつて若者だった、すべての大人たちに、生活提案の場を
1983年、大阪府・枚方市にTSUTAYAの原点となる店が誕生しました。名は「蔦屋書店」。目指したのは、「本、映
画、音楽を通して、若者たちにライフスタイルを提案すること」でした。 そして30年近くの年月が経ち、当時の若者たちは
すでに若者ではなくなりました。そして、残念なことに、みなさんTSUTAYAとは少し距離のある生活をされていました。
「創業当時の、私たちの最初のお客さまに、今一度ライフスタイルを提案する場を作ること」が、代官山 蔦屋書店のテー
マです。
TSUTAYAの知名度や経験値もあがりましたが、
お客さまの文化的感性も成熟しています。私たち
は、真剣勝負で「大人のための文化の牙城」を作
る努力をしました。
大人たちが同じ世代の人たちで固まるのではなく、
若いクリエイターも集まるところで文化的な化学反
応が起こせるような、また、お孫さんと楽しい時間が
過ごせるような、そんな新しい場として、2011
年の冬、代官山 蔦屋書店は開業しました。
6/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
1枚のカードでTポイントが貯まって使える共通ポイントカード
TSUTAYAの会員証に、クレジットカードの機能があったり、さまざまなお店でポイントを利用できたりしたら、より便利
になってお客さまに喜んでいただけるのではと考え、Tカードがスタートしました。
今やTカードは、全国にあるTポイントアライアンスのお店やインターネットのサービスで、ご利用金額に応じてTポイント
を貯めたり使ったりしていただくことができる、共通ポイントカードになりました。
Tカード
Tカードは、クレジット機能付きとクレジット機能なしの2種
類があり、TSUTAYAを含む全国のTポイントアライアンス
のお店でお申し込みいただけます。
また、お近くのTSUTAYAで手続きすれば、DVDやCDな
どのレンタルサービスもご利用いただけます。
クレジット機能付きTカードは、クレジットでお支払いいただ
くと、Tポイントの提携先以外でもTポイントが貯まるなどの
特典があります。
Tカードの1枚で毎日の暮らしが変わる。
そんなカードを目指しています。
レンタル会員証 共通ポイント 電子マネー チケットクレジットカード
7/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
Tカード : 1年間にご利用いただいたT会員数(名寄せ後)
8/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
Tカード : T会員の構成 ( 性別・年代 )
9/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
Tカード : T会員の構成 ( 性別・年代 )
10/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
Tカード : ポイントアライアンス
Tポイントアライアンス一覧:http://tsite.jp/pc/r/al/list.pl
※2018年5月31日現在
11/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
Tカード : 全数字サマリー
12/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
Tカードデータ : 金融領域でのデータ利活用の可
能性
13/24
だれが
WHO
いつ
WHEN
どこで
WHERE
何を
WHAT
どのぐらい
HOW MUCH
どのように
HOW
A B C D E F
T-Card Data
WHO
 Gender
 Birth date
 ZIP/Address
WHEN
 YYYY/MM/DD
 hh:mm:ss
WHERE
 ZIP/Address
WHAT
 JAN Code
HOW MUCH
 Quantity
 Amount
 Unit Price
HOW
 Basket
9桁 GS1事業者コード 7桁 GS1事業者コード
(a) 標準タイプ(13桁、GTIN-13) (b) 短縮タイプ(8桁、GTIN-8)
引用)一般財団法人 流通システム開発センター
http://www.dsri.jp/jan/about_jan.html
6桁 GS1事業者コード
Fig. JAN (Japanese Article Number Code )
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
日本全国のTポイント提携先を通じて
日々蓄積される購買価格データをもとに集計した CCCの“社会経済指数”
事例:T-POINT Price Index:Tポイント物価指数(TPI)
<TPI(総合版)>
14/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
事例:T-POINT Price Index:Tポイント物価指数(TPI)
15/24
http://www.cccmk.co.jp/tpi/
( 指数公開先URL)
2015/4/24記者発表、15/6/30~指数公表を開始
経済動向を指し示す経済の体温計と呼ばれる「消費者物価指数」(Consumer Price Index:CPI、総務省統計
局)を日本全国のTポイント提携先を通じて日々蓄積される購買価格データをもとに集計した “社会経済指数”
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
事例:T-POINT Price Index:TPI-性別
<女性のTPI>
<男性のTPI>
16/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
事例:T-POINT Price Index: TPIの特徴
特徴1:性別・年代別の物価指数
⇒ 例)年金受給で生活する 「 シニアの物価 ( 60歳以上男女) 」
⇒ 例)家計の財布を握る 「主婦の物価(40歳-59歳の女性)」
特徴2:買値での物価指数(実態に近い?)
⇒ TPI:買われた価格を計算
⇒ CPI(総務省):店頭の表示価格を調査
特徴3:幅広い品目のカバレッジ
⇒ スーパー/ドラック/コンビニに加え、その他のTポイントカード提携先(現在は外食チェーン)
17/24
1. 現時点でTPIが使用しているデータ: Tポイント提携先の「スーパーマーケット」「ドラックストア」「コンビニエンスストア」「外食チェーン」
でTカードが関与した購買金額を収集。
2. 店舗エリア: スーパーマーケットでは首都圏・九州、ドラックストアでは関東・関西・九州、コンビニエンスストアと外食チェーンは全国。
3. TPIの対象商品数(SKU数): 約5万5000点、品目は580品目のうち191品目を活用(総務省CPIを100%とした時のカバ
レッジは23.4%)。
4. TPIの計算には、消費税を除いた金額(税抜)を使用。
5. 特売商品は特別な考慮をしていませんが、前年と今年の両期に販売履歴が存在する商品は全てTPIの集計に活用。
6. TPIの対象としている会員の数および取引金額・利用件数は未公表。
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
Tカードデータ : 企業別売上データ
18/24
• T商圏内で単純集計した売上高が、各上場企業の売上高を反映している訳ではなく、
また、T商圏内での、T提携企業数やT会員数の拡大の影響を考慮して取り扱う必要。
Fig. 上場企業数社の売上高の推移 ( T商圏内の単純集計,補正なし)
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
Tカードデータ : 企業別売上データ
19/24
A社
B社
C社
D社
E社
F社
G社
H社
I社
J社
K社
L社
M社
N社
O社
P社
Q社
R社
S社
東証1部 食料品 1 66. 0% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 7. 2% 2. 2% 1. 6% 0. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 5% 0. 4% 0. 3% 0. 6% 18. 5% 1. 6% 0. 1% 0. 1% 0. 0%
東証1部 食料品 2 64. 2% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 9. 1% 1. 3% 1. 3% 0. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 5% 0. 2% 0. 2% 0. 9% 20. 1% 1. 1% 0. 1% 0. 0% 0. 0%
東証1部 電気機器 3 0. 0% 0. 4% 0. 3% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 93. 2% 6. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0%
東証1部 医薬品 4 5. 2% 1. 0% 0. 2% 0. 0% 0. 7% 5. 7% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 83. 4% 3. 0% 0. 0% 0. 4% 0. 4%
東証1部 化学 5 7. 2% 2. 1% 0. 7% 0. 0% 2. 5% 8. 2% 0. 3% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 1% 74. 9% 3. 4% 0. 0% 0. 5% 0. 0%
東証1部 食料品 6 15. 1% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 36. 2% 1. 9% 5. 9% 2. 1% 0. 0% 0. 0% 1. 2% 1. 2% 0. 5% 3. 4% 30. 5% 1. 7% 0. 2% 0. 0% 0. 0%
東証1部 パルプ・紙 7 2. 7% 2. 7% 1. 0% 0. 0% 7. 4% 11. 7% 0. 2% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 2% 0. 0% 70. 8% 2. 9% 0. 0% 0. 3% 0. 0%
東証1部 食料品 8 52. 5% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 22. 1% 0. 2% 4. 8% 2. 3% 0. 0% 0. 0% 1. 1% 0. 7% 0. 3% 1. 5% 14. 1% 0. 3% 0. 1% 0. 0% 0. 0%
東証1部 食料品 9 44. 8% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 21. 1% 1. 1% 4. 6% 1. 2% 0. 0% 0. 0% 1. 3% 0. 1% 0. 3% 2. 8% 20. 9% 1. 4% 0. 2% 0. 0% 0. 0%
東証1部 化学 10 0. 8% 0. 4% 0. 1% 0. 0% 0. 5% 9. 9% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 83. 5% 4. 1% 0. 0% 0. 3% 0. 0%
東証1部 化学 11 3. 4% 3. 5% 0. 6% 0. 0% 2. 8% 10. 2% 0. 4% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 1% 75. 5% 2. 4% 0. 0% 0. 8% 0. 0%
東証1部 食料品 13 48. 2% 0. 6% 0. 0% 0. 0% 2. 9% 4. 6% 0. 3% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 1% 0. 3% 41. 2% 1. 2% 0. 0% 0. 2% 0. 0%
東証1部 化学 14 4. 2% 1. 2% 0. 2% 0. 0% 0. 7% 13. 6% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 75. 3% 3. 9% 0. 0% 0. 7% 0. 0%
東証1部 電気機器 15 12. 1% 2. 7% 1. 8% 0. 0% 5. 7% 1. 2% 0. 5% 0. 1% 19. 9% 45. 5% 0. 0% 0. 1% 0. 1% 0. 4% 9. 2% 0. 4% 0. 0% 0. 0% 0. 0%
東証1部 食料品 16 50. 6% 1. 3% 0. 0% 0. 0% 21. 5% 0. 5% 3. 5% 0. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 5% 0. 1% 0. 5% 1. 9% 18. 5% 0. 2% 0. 1% 0. 0% 0. 0%
東証1部 医薬品 17 44. 1% 1. 2% 0. 0% 0. 0% 4. 9% 3. 1% 0. 4% 0. 3% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 5% 0. 1% 0. 3% 43. 1% 1. 3% 0. 1% 0. 3% 0. 0%
東証1部 食料品 18 50. 1% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 9. 0% 2. 1% 1. 8% 0. 7% 0. 0% 0. 0% 0. 3% 0. 5% 0. 3% 0. 8% 32. 8% 1. 2% 0. 1% 0. 1% 0. 0%
東証1部 水産・農林業 19 47. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 26. 7% 0. 6% 3. 4% 1. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 6% 0. 6% 0. 3% 3. 0% 14. 3% 0. 8% 0. 2% 0. 0% 0. 0%
東証1部 医薬品 20 7. 2% 0. 5% 0. 1% 0. 0% 0. 9% 6. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 82. 9% 1. 9% 0. 0% 0. 4% 0. 0%
ー ー 21 94. 4% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 3% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 5. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0%
東証1部 精密機器 22 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 99. 0% 1. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0%
東証1部 電気機器 24 3. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 68. 2% 28. 3% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0%
東証1部 食料品 25 50. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 29. 2% 0. 2% 6. 2% 1. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 3% 0. 8% 0. 4% 1. 2% 9. 7% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 0%
東証1部 食料品 26 51. 7% 1. 2% 0. 0% 0. 0% 26. 0% 1. 3% 2. 7% 1. 7% 0. 0% 0. 0% 1. 1% 0. 7% 0. 2% 2. 5% 9. 7% 1. 1% 0. 1% 0. 0% 0. 0%
東証1部 食料品 27 9. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 36. 0% 0. 3% 6. 8% 2. 0% 0. 0% 0. 0% 2. 3% 1. 1% 0. 4% 3. 8% 37. 9% 0. 1% 0. 2% 0. 0% 0. 0%
ー ー 49 74. 5% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 13. 7% 0. 0% 1. 8% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 2% 0. 1% 0. 2% 1. 3% 7. 9% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0%
東証1部 医薬品 50 20. 0% 0. 6% 0. 0% 0. 0% 1. 6% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 74. 2% 2. 8% 0. 0% 0. 6% 0. 0%
Tカード提携先
市場 業種
企業
コード 企業名
• 各上場企業の売上は、提携先1社のみではなく複数の業態を横断して構成。
Table. 各上場企業の売上とTカード提携先との関係 ( T商圏内の単純集計,補正なし)
100%
HIGH
75%
50%
MID
25%
10%
LOW
データ構成比%
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
ニュースリリース
20/24
CCCマーケティングとナウキャスト、金融領域のビッグデータ解析で協業を開始
※ 上場企業別の統計加工化済のデータを分析の対象としています。
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
データに接する機会のオープン化:「DATA DEMOCRACY DAYS」
「データは、人と世の中をより楽しく幸せにすることができるだろうか?」
テーマ:CCCマーケティングのアセットを活用し、より良い豊かな暮らしにつながる
ライフスタイルの企画を創出するものあれば自由にテーマ設定が可能。
• 募集開始:
2018年1月22日~2月12日
• オリエンテーション
2018年3月10日(土)
• オープン日
2018年3月21日~4月7日
(3/21(水・祝)、3/24(日)、
3/31(土)、4/1(日)、
4/7(土))
• プレゼンテーション&審査会
2018年4月21日(土) 提供予定データとアセット
• データ:T会員6,500万人の購買データ(ID-POSデータ)など
• アセット:Tポイント付与・還元など
※特定のT会員を識別できる情報は含まれておりません。
https://www.cccmk.co.jp/ddd/
21/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
ポイント提携企業様からCCCに提供される情報は、
T会員番号、日時、店名、金額、ポイント数、商品コードとなり、
お客さま個人を特定できる情報は含まれていません。
CCCは個人情報保護法等に則り、
個人情報・購買履歴を厳重に、大切に取り扱っています。
Tポイントが大切にしていること
22/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
お客さまの個人情報を購買履歴や利用履歴と分けて、
厳重に管理を行っています。
CCCは個人情報保護法等に則り、
個人情報・購買履歴を厳重に、大切に取り扱っています。
Tポイントが大切にしていること
23/24
カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー
Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved
24/24

More Related Content

Similar to 資産運用とビッグデータ解析_3

アプリ分析ツールの動向と今後
アプリ分析ツールの動向と今後アプリ分析ツールの動向と今後
アプリ分析ツールの動向と今後Hiromitsu Ishimori
 
「世界を変えるデザイン展Vol.2」開催報告書 v1.0
「世界を変えるデザイン展Vol.2」開催報告書 v1.0「世界を変えるデザイン展Vol.2」開催報告書 v1.0
「世界を変えるデザイン展Vol.2」開催報告書 v1.0
Naoki Yamamoto
 
RTOCS#2 ゴンチャジャパンにおける成長戦略
RTOCS#2 ゴンチャジャパンにおける成長戦略RTOCS#2 ゴンチャジャパンにおける成長戦略
RTOCS#2 ゴンチャジャパンにおける成長戦略
Koh Takahashi
 
Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...
Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...
Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...
Takanobu Mizuta
 
<年代別>スマートフォンでのインターネット利用動向
<年代別>スマートフォンでのインターネット利用動向<年代別>スマートフォンでのインターネット利用動向
<年代別>スマートフォンでのインターネット利用動向
Yahoo! JAPAN Marketing Solution
 
ファッション小売の将来展望
ファッション小売の将来展望ファッション小売の将来展望
ファッション小売の将来展望
Ayu Yamada
 
貿易班10月18日
貿易班10月18日貿易班10月18日
貿易班10月18日
iwataseminar2011
 
データマイニングの話詰め合わせ
データマイニングの話詰め合わせデータマイニングの話詰め合わせ
データマイニングの話詰め合わせ
Tokoroten Nakayama
 
エクセル部資料 0918
エクセル部資料 0918エクセル部資料 0918
エクセル部資料 0918
Yoshiaki Tsunoda
 
220201 otonari
220201 otonari 220201 otonari
220201 otonari
ssuser77fc5f
 
【メーカー様】220201 otonari
【メーカー様】220201 otonari 【メーカー様】220201 otonari
【メーカー様】220201 otonari
ssuser77fc5f
 
介護誘発需要の要因分析 
介護誘発需要の要因分析 介護誘発需要の要因分析 
介護誘発需要の要因分析 
翔太 坂本
 
前田塾基礎教養編教材④データサイエンス
前田塾基礎教養編教材④データサイエンス前田塾基礎教養編教材④データサイエンス
前田塾基礎教養編教材④データサイエンス
Keiichi Maeda
 
20161209 ゼミ プレゼン_ver2
20161209 ゼミ プレゼン_ver220161209 ゼミ プレゼン_ver2
20161209 ゼミ プレゼン_ver2
清峰 孝太
 
Consumer behaviour snapshot Nov 2020 Taiwan market (JP)
Consumer behaviour snapshot Nov 2020 Taiwan market (JP)Consumer behaviour snapshot Nov 2020 Taiwan market (JP)
Consumer behaviour snapshot Nov 2020 Taiwan market (JP)
Eastern Online-iSURVEY
 
20110307 カレー店世帯カバー率
20110307 カレー店世帯カバー率20110307 カレー店世帯カバー率
20110307 カレー店世帯カバー率
Atsushi Ikehara
 
Toy tallえきうけ 二次予選
Toy tallえきうけ 二次予選Toy tallえきうけ 二次予選
Toy tallえきうけ 二次予選
Rie Goto
 
イノベーションプロセスデータを用いた政策分析の可能性
イノベーションプロセスデータを用いた政策分析の可能性イノベーションプロセスデータを用いた政策分析の可能性
イノベーションプロセスデータを用いた政策分析の可能性
scirexcenter
 
Project311 報告: 仙台で必要とされた情報、流れた情報
Project311 報告: 仙台で必要とされた情報、流れた情報Project311 報告: 仙台で必要とされた情報、流れた情報
Project311 報告: 仙台で必要とされた情報、流れた情報HitachiTO
 
Hcj2020 ofsc all
Hcj2020 ofsc allHcj2020 ofsc all
Hcj2020 ofsc all
Yuzawa Kuzuhiko
 

Similar to 資産運用とビッグデータ解析_3 (20)

アプリ分析ツールの動向と今後
アプリ分析ツールの動向と今後アプリ分析ツールの動向と今後
アプリ分析ツールの動向と今後
 
「世界を変えるデザイン展Vol.2」開催報告書 v1.0
「世界を変えるデザイン展Vol.2」開催報告書 v1.0「世界を変えるデザイン展Vol.2」開催報告書 v1.0
「世界を変えるデザイン展Vol.2」開催報告書 v1.0
 
RTOCS#2 ゴンチャジャパンにおける成長戦略
RTOCS#2 ゴンチャジャパンにおける成長戦略RTOCS#2 ゴンチャジャパンにおける成長戦略
RTOCS#2 ゴンチャジャパンにおける成長戦略
 
Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...
Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...
Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...
 
<年代別>スマートフォンでのインターネット利用動向
<年代別>スマートフォンでのインターネット利用動向<年代別>スマートフォンでのインターネット利用動向
<年代別>スマートフォンでのインターネット利用動向
 
ファッション小売の将来展望
ファッション小売の将来展望ファッション小売の将来展望
ファッション小売の将来展望
 
貿易班10月18日
貿易班10月18日貿易班10月18日
貿易班10月18日
 
データマイニングの話詰め合わせ
データマイニングの話詰め合わせデータマイニングの話詰め合わせ
データマイニングの話詰め合わせ
 
エクセル部資料 0918
エクセル部資料 0918エクセル部資料 0918
エクセル部資料 0918
 
220201 otonari
220201 otonari 220201 otonari
220201 otonari
 
【メーカー様】220201 otonari
【メーカー様】220201 otonari 【メーカー様】220201 otonari
【メーカー様】220201 otonari
 
介護誘発需要の要因分析 
介護誘発需要の要因分析 介護誘発需要の要因分析 
介護誘発需要の要因分析 
 
前田塾基礎教養編教材④データサイエンス
前田塾基礎教養編教材④データサイエンス前田塾基礎教養編教材④データサイエンス
前田塾基礎教養編教材④データサイエンス
 
20161209 ゼミ プレゼン_ver2
20161209 ゼミ プレゼン_ver220161209 ゼミ プレゼン_ver2
20161209 ゼミ プレゼン_ver2
 
Consumer behaviour snapshot Nov 2020 Taiwan market (JP)
Consumer behaviour snapshot Nov 2020 Taiwan market (JP)Consumer behaviour snapshot Nov 2020 Taiwan market (JP)
Consumer behaviour snapshot Nov 2020 Taiwan market (JP)
 
20110307 カレー店世帯カバー率
20110307 カレー店世帯カバー率20110307 カレー店世帯カバー率
20110307 カレー店世帯カバー率
 
Toy tallえきうけ 二次予選
Toy tallえきうけ 二次予選Toy tallえきうけ 二次予選
Toy tallえきうけ 二次予選
 
イノベーションプロセスデータを用いた政策分析の可能性
イノベーションプロセスデータを用いた政策分析の可能性イノベーションプロセスデータを用いた政策分析の可能性
イノベーションプロセスデータを用いた政策分析の可能性
 
Project311 報告: 仙台で必要とされた情報、流れた情報
Project311 報告: 仙台で必要とされた情報、流れた情報Project311 報告: 仙台で必要とされた情報、流れた情報
Project311 報告: 仙台で必要とされた情報、流れた情報
 
Hcj2020 ofsc all
Hcj2020 ofsc allHcj2020 ofsc all
Hcj2020 ofsc all
 

More from Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)

Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービスEdge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
DLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
DLLAB Healthcare Day 2021 Event ReportDLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
DLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
「言語」×AI Digital Device
「言語」×AI Digital Device「言語」×AI Digital Device
深層強化学習と実装例
深層強化学習と実装例深層強化学習と実装例
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoTJetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoTJetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Jetson 活用による スタートアップ企業支援Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 

More from Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ) (20)

Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービスEdge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
Edge AI ソリューションを支える Azure IoT サービス
 
DLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
DLLAB Healthcare Day 2021 Event ReportDLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
DLLAB Healthcare Day 2021 Event Report
 
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
ICTを用いた健康なまちづくりの 取り組みとAI活用への期待​
 
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
医学と工学の垣根を越えた医療AI開発
 
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方
 
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
厚生労働分野におけるAI技術の利活用について
 
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」
 
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方
 
「言語」×AI Digital Device
「言語」×AI Digital Device「言語」×AI Digital Device
「言語」×AI Digital Device
 
深層強化学習と実装例
深層強化学習と実装例深層強化学習と実装例
深層強化学習と実装例
 
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
深層強化学習を用いた複合機の搬送制御
 
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
Azure ML 強化学習を用いた最新アルゴリズムの活用手法
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT 事前準備
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoTJetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream With Azure IoT
 
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoTJetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
Jetson x Azure ハンズオン DeepStream Azure IoT
 
Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Jetson 活用による スタートアップ企業支援Jetson 活用による スタートアップ企業支援
Jetson 活用による スタートアップ企業支援
 
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
[Track 4-6] ディープラーニングxものづくりが日本を強くする ~高専DCONの挑戦~
 
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
[Track3-2] AI活用人材の社内育成に関する取り組みについて ~ダイキン情報技術大学~
 
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
[Track1-1] AIの売上予測を発注システムに組み込んだリンガーハットのデータ活用戦略
 
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
[Track1-2] ディープラーニングを用いたワインブドウの収穫量予測
 

Recently uploaded

論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
 
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
 
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMMハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
osamut
 
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
Yuki Miyazaki
 
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
Osaka University
 
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライドHumanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
tazaki1
 
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language ModelsGenerating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
 
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobodyロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
azuma satoshi
 
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
sugiuralab
 

Recently uploaded (9)

論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
 
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
 
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMMハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
 
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
 
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
 
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライドHumanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
 
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language ModelsGenerating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
 
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobodyロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
 
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
 

資産運用とビッグデータ解析_3

  • 2. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社 Culture Convenience Club Co.,Ltd. 創業 1983年3月24日 資本金等 27,037百万円 ※2017年3月31日現在 ※資本金、資本剰余金の合計額です。 連結売上高 255,147百万円 ※2017年3月期 代表取締役社長 増田 宗昭 ミッション カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー。 ビジョン 世界一の企画会社 事業ドメイン 生活提案(Lifestyle contents × Platform × Database) 事業概要 CCCは「カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー。」をブランド・ステートメントとして掲げ、 書店事業を中心としたエンタテインメント事業、Tポイントを中心としたデータベース・マーケティング事業のほか 数々のネットサービスや新たなプラットフォームサービスを企画し、それらのプラットフォームを通じて 新しいライフスタイルの提案を行っています。 本社 東京都渋谷区南平台町16番17号渋谷ガーデンタワー6階 会社概要 代表取締役社長 増田 宗昭 コーポレートサイト http://www.ccc.co.jp/index.html 2/24
  • 3. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 沿革 3/24 1983年 3月 大阪府枚方市に「蔦屋書店 枚方店」を創業 1985年 9月 カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社 設立 1986年 6月 日本出版販売(株)と業務提携 1999年 7月 インターネットを利用したサービス「TSUTAYA online」開始 2000年 4月 東証マザーズに上場 2002年 10月 ネット宅配レンタル「TSUTAYA DISCAS」をスタート 2003年 3月 東京証券取引所市場第1部に変更 10月 共通ポイントサービス「Tポイント」開始 2007年 2月 T会員数が2000万人(名寄せ後の利用会員数)を突破。 2008年 6月 デジタルテレビ向け配信事業「TSUTAYA TV」の本格展開を開始 8月 T会員数が3000万人を突破(名寄せ後の利用会員数) 2010年 3月 「Tポイント」を使って会員が社会貢献活動に寄与できる「Tポイント募金」を開始 2011年 7月 マネジメント・バイアウト(MBO)の実施 東京証券取引所市場第一部において上場廃止 12月 東京都渋谷区に代官山 蔦屋書店を中核とする、「代官山 T-SITE」を開業 2012年 5月 T会員数が4000万人を突破(名寄せ後の利用会員数) 10月 Tポイントプログラム運営事業を展開する新会社として株式会社Tポイント・ジャパンを設立 2013年 4月 佐賀県武雄市の「武雄市図書館・歴史資料館」を指定管理者として運営開始 6月 キャラクターやアーティストを券面にデザインしたTカードが登場 12月 北海道函館市に「函館 蔦屋書店」を開業 2014年 10月 T会員数が5000万人を突破(名寄せ後の利用会員数) 新ネットサービス「T-SITE」をオープン 11月 Tカードがそのまま電子マネーになる「Tマネー」を開始 12月 TSUTAYA事業を展開する新会社として株式会社TSUTAYAを設立 出版・コンテンツ事業を展開する新会社としてカルチュア・エンタテインメント株式会社を設立 データベース・マーケティング事業を展開する新会社として株式会社CCCマーケティングを設立 神奈川県藤沢市に複合文化施設「湘南T-SITE」をオープン Tカードをチケットとしてライブやイベント等に入場できる「Tチケット」を開始 2015年 5月 東京都世田谷区に生活提案型の家電店「二子玉川 蔦屋家電」オープン 大阪市北区に1,000坪を超える「梅田 蔦屋書店」オープン 10月 神奈川県海老名市「海老名市立中央図書館」を指定管理者として運営開始 2016年 3月 宮城県多賀城市「多賀城市立図書館」を指定管理者として運営開始 5月 大阪府枚方市に生活提案型デパートメント「枚方T-SITE」オープン 9月 T会員数が6000万人を突破(名寄せ後の利用会員数) 2017年 2月 岡山県高梁市「高梁市図書館」を指定管理者として運営開始 4月 銀座6丁目GINZA SIX6階にアートのある生活を提案する「銀座 蔦屋書店」オープン
  • 4. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 組織図 4/24 CCC ENTERTAINMENT 生活提案の場としての TSUTAYA及び蔦屋書店な どの企画・FC展開事業 出版・映像・音楽など ライフスタイルコンテンツの 企画・制作事業 その他生活提案に関する 事業の持株会社 CCC MARKETING データベース マーケティング事業 • Tポイントプログラム運営 • Tポイントの管理 • DBMKコンサルティング • DBMKプロモーション企画 CCC DESIGN 暮らし、旅行、 教育、モバイルなど 生活提案事業の運営と業 態開発及びT-SITE等の 商業施設開発運営 CCC CREATIVE 新領域開発を含む コミュニケーションデザイン 及びコンサルティング事業
  • 5. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 生活提案の場 「変革の80年代に、文化を手軽に楽しめる店として、レコードや書籍、ビデオなどを、枚方市の若者に新しい生活スタイ ルの情報として提供する拠点を。しかも便利な立地で、夜11時までの営業体制、ロフトスタイルのインテリア環境で提供 したい。」 そうした創業の意図のもと、1983年3月24日、TSUTAYAの1号店である「蔦屋書店枚方店」が大阪府枚方市に産 声をあげました。 TSUTAYA 以来、TSUTAYAは、お客さまにとって「いつでも、 どこでも、だれでも」便利に文化をご提供する拠 点として拡がり、1999年には世界有数の人通り でも有名な東京・渋谷のハチ公前交差点正面 に旗艦店「SHIBUYA TSUTAYA」をオープン。 多くのお客さまにご利用いただき、年間7億枚以 上のDVDをレンタルし、国内最大の書籍・雑誌 販売額を有する書店へとなっています。 5/24
  • 6. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 代官山 蔦屋書店 創業時に志したことを、今一度。 かつて若者だった、すべての大人たちに、生活提案の場を 1983年、大阪府・枚方市にTSUTAYAの原点となる店が誕生しました。名は「蔦屋書店」。目指したのは、「本、映 画、音楽を通して、若者たちにライフスタイルを提案すること」でした。 そして30年近くの年月が経ち、当時の若者たちは すでに若者ではなくなりました。そして、残念なことに、みなさんTSUTAYAとは少し距離のある生活をされていました。 「創業当時の、私たちの最初のお客さまに、今一度ライフスタイルを提案する場を作ること」が、代官山 蔦屋書店のテー マです。 TSUTAYAの知名度や経験値もあがりましたが、 お客さまの文化的感性も成熟しています。私たち は、真剣勝負で「大人のための文化の牙城」を作 る努力をしました。 大人たちが同じ世代の人たちで固まるのではなく、 若いクリエイターも集まるところで文化的な化学反 応が起こせるような、また、お孫さんと楽しい時間が 過ごせるような、そんな新しい場として、2011 年の冬、代官山 蔦屋書店は開業しました。 6/24
  • 7. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 1枚のカードでTポイントが貯まって使える共通ポイントカード TSUTAYAの会員証に、クレジットカードの機能があったり、さまざまなお店でポイントを利用できたりしたら、より便利 になってお客さまに喜んでいただけるのではと考え、Tカードがスタートしました。 今やTカードは、全国にあるTポイントアライアンスのお店やインターネットのサービスで、ご利用金額に応じてTポイント を貯めたり使ったりしていただくことができる、共通ポイントカードになりました。 Tカード Tカードは、クレジット機能付きとクレジット機能なしの2種 類があり、TSUTAYAを含む全国のTポイントアライアンス のお店でお申し込みいただけます。 また、お近くのTSUTAYAで手続きすれば、DVDやCDな どのレンタルサービスもご利用いただけます。 クレジット機能付きTカードは、クレジットでお支払いいただ くと、Tポイントの提携先以外でもTポイントが貯まるなどの 特典があります。 Tカードの1枚で毎日の暮らしが変わる。 そんなカードを目指しています。 レンタル会員証 共通ポイント 電子マネー チケットクレジットカード 7/24
  • 8. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved Tカード : 1年間にご利用いただいたT会員数(名寄せ後) 8/24
  • 9. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved Tカード : T会員の構成 ( 性別・年代 ) 9/24
  • 10. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved Tカード : T会員の構成 ( 性別・年代 ) 10/24
  • 11. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved Tカード : ポイントアライアンス Tポイントアライアンス一覧:http://tsite.jp/pc/r/al/list.pl ※2018年5月31日現在 11/24
  • 12. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved Tカード : 全数字サマリー 12/24
  • 13. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved Tカードデータ : 金融領域でのデータ利活用の可 能性 13/24 だれが WHO いつ WHEN どこで WHERE 何を WHAT どのぐらい HOW MUCH どのように HOW A B C D E F T-Card Data WHO  Gender  Birth date  ZIP/Address WHEN  YYYY/MM/DD  hh:mm:ss WHERE  ZIP/Address WHAT  JAN Code HOW MUCH  Quantity  Amount  Unit Price HOW  Basket 9桁 GS1事業者コード 7桁 GS1事業者コード (a) 標準タイプ(13桁、GTIN-13) (b) 短縮タイプ(8桁、GTIN-8) 引用)一般財団法人 流通システム開発センター http://www.dsri.jp/jan/about_jan.html 6桁 GS1事業者コード Fig. JAN (Japanese Article Number Code )
  • 14. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 日本全国のTポイント提携先を通じて 日々蓄積される購買価格データをもとに集計した CCCの“社会経済指数” 事例:T-POINT Price Index:Tポイント物価指数(TPI) <TPI(総合版)> 14/24
  • 15. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 事例:T-POINT Price Index:Tポイント物価指数(TPI) 15/24 http://www.cccmk.co.jp/tpi/ ( 指数公開先URL) 2015/4/24記者発表、15/6/30~指数公表を開始 経済動向を指し示す経済の体温計と呼ばれる「消費者物価指数」(Consumer Price Index:CPI、総務省統計 局)を日本全国のTポイント提携先を通じて日々蓄積される購買価格データをもとに集計した “社会経済指数”
  • 16. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 事例:T-POINT Price Index:TPI-性別 <女性のTPI> <男性のTPI> 16/24
  • 17. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved 事例:T-POINT Price Index: TPIの特徴 特徴1:性別・年代別の物価指数 ⇒ 例)年金受給で生活する 「 シニアの物価 ( 60歳以上男女) 」 ⇒ 例)家計の財布を握る 「主婦の物価(40歳-59歳の女性)」 特徴2:買値での物価指数(実態に近い?) ⇒ TPI:買われた価格を計算 ⇒ CPI(総務省):店頭の表示価格を調査 特徴3:幅広い品目のカバレッジ ⇒ スーパー/ドラック/コンビニに加え、その他のTポイントカード提携先(現在は外食チェーン) 17/24 1. 現時点でTPIが使用しているデータ: Tポイント提携先の「スーパーマーケット」「ドラックストア」「コンビニエンスストア」「外食チェーン」 でTカードが関与した購買金額を収集。 2. 店舗エリア: スーパーマーケットでは首都圏・九州、ドラックストアでは関東・関西・九州、コンビニエンスストアと外食チェーンは全国。 3. TPIの対象商品数(SKU数): 約5万5000点、品目は580品目のうち191品目を活用(総務省CPIを100%とした時のカバ レッジは23.4%)。 4. TPIの計算には、消費税を除いた金額(税抜)を使用。 5. 特売商品は特別な考慮をしていませんが、前年と今年の両期に販売履歴が存在する商品は全てTPIの集計に活用。 6. TPIの対象としている会員の数および取引金額・利用件数は未公表。
  • 18. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved Tカードデータ : 企業別売上データ 18/24 • T商圏内で単純集計した売上高が、各上場企業の売上高を反映している訳ではなく、 また、T商圏内での、T提携企業数やT会員数の拡大の影響を考慮して取り扱う必要。 Fig. 上場企業数社の売上高の推移 ( T商圏内の単純集計,補正なし)
  • 19. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved Tカードデータ : 企業別売上データ 19/24 A社 B社 C社 D社 E社 F社 G社 H社 I社 J社 K社 L社 M社 N社 O社 P社 Q社 R社 S社 東証1部 食料品 1 66. 0% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 7. 2% 2. 2% 1. 6% 0. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 5% 0. 4% 0. 3% 0. 6% 18. 5% 1. 6% 0. 1% 0. 1% 0. 0% 東証1部 食料品 2 64. 2% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 9. 1% 1. 3% 1. 3% 0. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 5% 0. 2% 0. 2% 0. 9% 20. 1% 1. 1% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 東証1部 電気機器 3 0. 0% 0. 4% 0. 3% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 93. 2% 6. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 東証1部 医薬品 4 5. 2% 1. 0% 0. 2% 0. 0% 0. 7% 5. 7% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 83. 4% 3. 0% 0. 0% 0. 4% 0. 4% 東証1部 化学 5 7. 2% 2. 1% 0. 7% 0. 0% 2. 5% 8. 2% 0. 3% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 1% 74. 9% 3. 4% 0. 0% 0. 5% 0. 0% 東証1部 食料品 6 15. 1% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 36. 2% 1. 9% 5. 9% 2. 1% 0. 0% 0. 0% 1. 2% 1. 2% 0. 5% 3. 4% 30. 5% 1. 7% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 東証1部 パルプ・紙 7 2. 7% 2. 7% 1. 0% 0. 0% 7. 4% 11. 7% 0. 2% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 2% 0. 0% 70. 8% 2. 9% 0. 0% 0. 3% 0. 0% 東証1部 食料品 8 52. 5% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 22. 1% 0. 2% 4. 8% 2. 3% 0. 0% 0. 0% 1. 1% 0. 7% 0. 3% 1. 5% 14. 1% 0. 3% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 東証1部 食料品 9 44. 8% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 21. 1% 1. 1% 4. 6% 1. 2% 0. 0% 0. 0% 1. 3% 0. 1% 0. 3% 2. 8% 20. 9% 1. 4% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 東証1部 化学 10 0. 8% 0. 4% 0. 1% 0. 0% 0. 5% 9. 9% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 83. 5% 4. 1% 0. 0% 0. 3% 0. 0% 東証1部 化学 11 3. 4% 3. 5% 0. 6% 0. 0% 2. 8% 10. 2% 0. 4% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 1% 75. 5% 2. 4% 0. 0% 0. 8% 0. 0% 東証1部 食料品 13 48. 2% 0. 6% 0. 0% 0. 0% 2. 9% 4. 6% 0. 3% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 1% 0. 3% 41. 2% 1. 2% 0. 0% 0. 2% 0. 0% 東証1部 化学 14 4. 2% 1. 2% 0. 2% 0. 0% 0. 7% 13. 6% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 75. 3% 3. 9% 0. 0% 0. 7% 0. 0% 東証1部 電気機器 15 12. 1% 2. 7% 1. 8% 0. 0% 5. 7% 1. 2% 0. 5% 0. 1% 19. 9% 45. 5% 0. 0% 0. 1% 0. 1% 0. 4% 9. 2% 0. 4% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 東証1部 食料品 16 50. 6% 1. 3% 0. 0% 0. 0% 21. 5% 0. 5% 3. 5% 0. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 5% 0. 1% 0. 5% 1. 9% 18. 5% 0. 2% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 東証1部 医薬品 17 44. 1% 1. 2% 0. 0% 0. 0% 4. 9% 3. 1% 0. 4% 0. 3% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 5% 0. 1% 0. 3% 43. 1% 1. 3% 0. 1% 0. 3% 0. 0% 東証1部 食料品 18 50. 1% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 9. 0% 2. 1% 1. 8% 0. 7% 0. 0% 0. 0% 0. 3% 0. 5% 0. 3% 0. 8% 32. 8% 1. 2% 0. 1% 0. 1% 0. 0% 東証1部 水産・農林業 19 47. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 26. 7% 0. 6% 3. 4% 1. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 6% 0. 6% 0. 3% 3. 0% 14. 3% 0. 8% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 東証1部 医薬品 20 7. 2% 0. 5% 0. 1% 0. 0% 0. 9% 6. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 82. 9% 1. 9% 0. 0% 0. 4% 0. 0% ー ー 21 94. 4% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 3% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 5. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 東証1部 精密機器 22 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 99. 0% 1. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 東証1部 電気機器 24 3. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 68. 2% 28. 3% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 東証1部 食料品 25 50. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 29. 2% 0. 2% 6. 2% 1. 8% 0. 0% 0. 0% 0. 3% 0. 8% 0. 4% 1. 2% 9. 7% 0. 0% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 東証1部 食料品 26 51. 7% 1. 2% 0. 0% 0. 0% 26. 0% 1. 3% 2. 7% 1. 7% 0. 0% 0. 0% 1. 1% 0. 7% 0. 2% 2. 5% 9. 7% 1. 1% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 東証1部 食料品 27 9. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 36. 0% 0. 3% 6. 8% 2. 0% 0. 0% 0. 0% 2. 3% 1. 1% 0. 4% 3. 8% 37. 9% 0. 1% 0. 2% 0. 0% 0. 0% ー ー 49 74. 5% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 13. 7% 0. 0% 1. 8% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 2% 0. 1% 0. 2% 1. 3% 7. 9% 0. 1% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 東証1部 医薬品 50 20. 0% 0. 6% 0. 0% 0. 0% 1. 6% 0. 2% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 0. 0% 74. 2% 2. 8% 0. 0% 0. 6% 0. 0% Tカード提携先 市場 業種 企業 コード 企業名 • 各上場企業の売上は、提携先1社のみではなく複数の業態を横断して構成。 Table. 各上場企業の売上とTカード提携先との関係 ( T商圏内の単純集計,補正なし) 100% HIGH 75% 50% MID 25% 10% LOW データ構成比%
  • 20. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved ニュースリリース 20/24 CCCマーケティングとナウキャスト、金融領域のビッグデータ解析で協業を開始 ※ 上場企業別の統計加工化済のデータを分析の対象としています。
  • 21. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved データに接する機会のオープン化:「DATA DEMOCRACY DAYS」 「データは、人と世の中をより楽しく幸せにすることができるだろうか?」 テーマ:CCCマーケティングのアセットを活用し、より良い豊かな暮らしにつながる ライフスタイルの企画を創出するものあれば自由にテーマ設定が可能。 • 募集開始: 2018年1月22日~2月12日 • オリエンテーション 2018年3月10日(土) • オープン日 2018年3月21日~4月7日 (3/21(水・祝)、3/24(日)、 3/31(土)、4/1(日)、 4/7(土)) • プレゼンテーション&審査会 2018年4月21日(土) 提供予定データとアセット • データ:T会員6,500万人の購買データ(ID-POSデータ)など • アセット:Tポイント付与・還元など ※特定のT会員を識別できる情報は含まれておりません。 https://www.cccmk.co.jp/ddd/ 21/24
  • 22. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved ポイント提携企業様からCCCに提供される情報は、 T会員番号、日時、店名、金額、ポイント数、商品コードとなり、 お客さま個人を特定できる情報は含まれていません。 CCCは個人情報保護法等に則り、 個人情報・購買履歴を厳重に、大切に取り扱っています。 Tポイントが大切にしていること 22/24
  • 23. カルチュア・インフラを、つくっていくカンパニー Culture Convenience Club Co.,Ltd. all rights reserved お客さまの個人情報を購買履歴や利用履歴と分けて、 厳重に管理を行っています。 CCCは個人情報保護法等に則り、 個人情報・購買履歴を厳重に、大切に取り扱っています。 Tポイントが大切にしていること 23/24