SlideShare a Scribd company logo
© 2014 IBM Corporation
“Generation D (データ活用先進企業)”
に対する洞察
豊富なデータを分析主導で推進する企業であることの意味
© 2014 IBM Corporation2
注: 22 ヶ国の 5 つの業界 (電気通信、金融、旅行・運輸、消費財・小売) にわたる 1,089 の企業 (大企業 70%、中堅企業 30%) を対象に調査を行いました。さらに、50 件の詳細に及ぶ定性的な
インタビューを実施しました。
© 2014 IBM Corporation
データ、アナリティクス、クラウド、および
エンゲージメントに対する企業のアプロー
チを理解するため、5 つの業界にわたる
1,089 の企業を対象に調査を行いました。
© 2014 IBM Corporation
大半の企業は、データ&アナリティクスが業界および自身の仕事に対して大きな
変革をもたらせていることを認識しています
3 © 2014 IBM Corporation
データ&アナリティクスによって…
の企業が業界に変革が起きており、
の企業が働き方が変革していると
述べています
しかし…
僅か1/5 の企業しか、プロセスや戦略
的意思決定を改善するために、予測分析ま
たはプリスクリプティブ (処方的) アナリティク
スを活用していません
7/10 の企業は、データは十分にある
と述べているため、最終的にはそのデータを
どう活用するかが課題といえます
© 2014 IBM Corporation4 © 2014 IBM Corporation
先進的な企業による
データ&アナリティクスの活用方法から
何を学べるでしょうか。
また、それらが企業に与えている
インパクトは何でしょうか
© 2014 IBM Corporation
データ&アナリティクスの活用方法に基づき、企業は4つのグループに分けられま
す。その中で、データ&アナリティクス、クラウド、エンゲージメントの活用において
秀でているグループが1つあります
5
Generation Dは他の企業と比べて:
顧客や市場に関する深い洞察を得る
ことに優れている割合が高い1
データ&アナリティクス
1 次の各項目について、現在自社がどの程度効果的に行っていると考えますか? 1 - 「まったく効果的ではない」、5 - 「極めて効果的である」。2 次の各文について、どの程
度自社に該当するかを評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。3 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 –
「完全に同意する」。4 次の方法において、どの程度デジタル・チャネルを使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。
アナリティクスで獲得した洞察を基に、
プロセスや意思決定を自動化する
割合が高い2
クラウドが自分たちのビジネス・モデルに
変革をもたらしていると考える割合が高い3
クラウド
デジタル・チャネル (モバイルおよび
ソーシャル) を介して顧客と関わる
割合が高い4
エンゲージメント
分析成熟度
データの幅と先進性
従来型
分析意欲型
分析対応型
Generation D:
データ・リッチ/
分析主導型
19%
31%
21%
29%
© 2014 IBM Corporation
Generation D に分類される企業は、さまざまな重要業績評価指標 (KPI) で
平均以上のパフォーマンスをあげています
6 1 各指標について、貴社のパフォーマンスのおおよその度合いを示してください。
Generation D は、その他の企業より高いパフォーマンスを達成1
+10%
+6%
+17%
+13%
+6%
+13%
ポイント
ポイント
ポイント
ポイント
ポイント
ポイント
ウォレット・シェア
顧客維持 (3 年)
プロモーター・スコア
市場に投入された新しい製品
およびサービスの開発施策の割合
社員定着率 (1 年)
デジタル・チャネル経由で得た
収益の割合
© 2014 IBM Corporation
他のグループの企業に比べ、Generation D はビジネス課題に対して非常に効果
的に対処しています
7 1 次の各項目について、現在自社がどの程度効果的に行っていると考えますか? 1 から 5 の段階で評価してください。1 - 「まったく効果的ではない」、5 - 「極めて効果的である」。
Generation D その他の企業
Generation D
vs
その他の企業
34%
37%
43%
42%
33%
新たな収益源の開発
新しい市場への進出
顧客とのインタラクションの改善
効率的なオペレーション
リスクの管理
セキュリティー脅威への対応
市場投入までの期間の短縮
3.7 倍
2.5 倍
2.9 倍
2.4 倍
3.0 倍
9%
13%
18%
14%
14%
46% 18%
2.6 倍36% 14%
2.5 倍
市場への関与1
オペレーション1
© 2014 IBM Corporation
Generation D は、先進的なデータと高度なアナリティクスを組み合わせ、プロセ
スの改善や意思決定に役立てています
8
分析成熟度
1 企業の分析プロセスへのインプットとして、以下のものをそれぞれどの程度使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。2 次の各種のアナリティクスを
貴社でどの程度使用しているかを示してください。 1 - 「まったく使用していない」、5 - 「全てではないが大半のプロセスおよび戦略的意思決定に深く組み込まれている」。
データの幅と先進性
2.2倍 構造化されていないテキスト、
位置情報、オーディオ、ビデオ、モバイル・
アプリケーション・データなどの先進的な
データ・ソースを使用する割合が高い1
1.5倍 トランザクション、CRM、サプ
ライヤー、ログ・データ、公開データ、購入
データなど、従来型のデータ・ソースを使用
する割合が高い1
2.9倍
予測分析を活用する
割合が高い
4倍
プリスクリプティブ (処方的)
アナリティクスを活用する
割合が高い
この両者を活用し、企業内の大半のプロセスや戦略的意思決
定の改善に役立てています2
© 2014 IBM Corporation
Generation D は他のグループの企業と比べ、データとアナリティクスを積極的に
活用しています
9 1 次の機能およびスキル・セットのうち、現在貴社でどれが活用されているかを示してください。
Generation D その他の企業
Generation D
vs
その他の企業
67%
ビデオ / オーディオを使用したアナリティクスの実行
自然言語テキスト・アナリティクスの活用
ネクスト・ベスト・アクション・モデリングの実行
シミュレーションの作成
3.2 倍
1.8 倍
3.9 倍
1.5 倍
29%
23%
42%
44%
93%
89%
74%
分析機能1
© 2014 IBM Corporation
データ&アナリティクスを活用した成功事例
10 1,089 件の定量調査に加え、50 件の定性的なインタビューを実施しました。p10、p13、p16 の事例は、この定性的なインタビューに基づくものです。
ゲーミフィケーション
(Gamification) とシミュレーショ
ンにより、在庫を最適化
従来データと先進的データを
組み合わせることで、保険契約の
価格設定を高速化
リアルタイムのデータにより、
カスタマー・エクスペリエンスを
向上
• ある宝石小売商は、店頭での試着に
代わる新たな方法を探していました。
在庫コストを最小限に抑え、
新商品の需要を素早く判断できる
方法を求めていたのです。
• この企業は、商品嗜好性と価格
感度を理解するため、既存顧客を
対象にオンライン・ゲーミフィケーション
を実行しました。
• これにより、新たな市場参入の時期の
決定と在庫コストの削減をより容易に行
えるようになりました。新商品における
成功率が 60% 増加しました。
• ある保険会社は、住宅調査の
効率を高めたいと考えていました。
• そこで、外部のデータ・ソースから不動
産の航空画像を収集して分析すること
にし、訪問調査を行わずに家屋の面
積が計算できるようになりました。
• これにより、訪問調査を行う家庭の数
を、100% から 40% に削減することに
成功しました。
• あるトラック運送会社は、運送中の
ドライバーとのコミュニケーションを
改善したいと考えていました。
• この会社は、GPS、エンジンの使用状
況、車の速度に関するデータを記録す
るテレマティクス・システムをトラックに
装備しました。
• 結果、リアルタイムの情報を得ること
で、最新の見積もりや配達状況の提
供が可能になると同時に、燃料コスト
の最適化や携帯端末の 削減を行うこ
とができました。
© 2014 IBM Corporation11 © 2014 IBM Corporation
「適切な商品を選び、マーケットに早期に参入し、
マーケットの雲行きが怪しくなる前に撤退でき
れば、勝ちです。私たちは予測分析を使って、
これを行おうとしています。」
– 宝石小売企業、CIO
© 2014 IBM Corporation
Generation D はクラウドを変革実現への鍵と見なしています
12
1 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 - 「完全に同意する」。2 貴社は、以下のそれぞれのソリューションをクラウド環境にどの程度展
開していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。3 貴社は、他の企業により提供される API ベースのサービスを使用していますか?
Generation D その他の企業
Generation D
vs
その他の企業
60%
56%
54%
53%
クラウドで自分たちのビジネス・モデルに変革が起きてい
ると考える1
クラウドをアナリティクスで活用する2
クラウドをデータ管理で活用する2
API ベースのサービスを活用する3
1.9 倍
1.8 倍
2.5 倍
1.8 倍
31%
23%
30%
29%
© 2014 IBM Corporation
クラウドを活用した成功事例
13
クラウドで競争優位の獲得 クラウド内のデータを組み合わせ
ることにより、最適化されたスケ
ジュールを構築
API の使用による
パフォーマンスの加速
• ある不動産会社は、不動産情報をより
早く収集し、社員間に配信することを
望んでいました。
• この会社は、クラウド・データベースを
利用することで、社員が現場にいなが
ら既存のデータを調べたり、不動産の
写真やロケーション情報などのデータ
をその場でアップロードすることができ
るようにしました。
• 今では、物件の空き状況を予測できる
ようになり、一刻を争う入札の場にお
いても競争上の優位性を得ることがで
きています。
• あるレストラン・チェーンは、自社の各
部門に埋もれていたデータ・ソースを
連携させたいと考えていました。
• そこで、以前は別々にあったデータ
ベースをクラウド上において、顧客ロ
イヤルティー、スタッフ・スケジュール
などの情報を、すべて統一して表示
できるようにしました。
• この会社は今では最も売上に貢献
する社員を適切に配置して、収益を
約 2% 増やすことに成功しました。
• ある銀行では、法人客が効率的に取引
がおこなえるよう、特定機能へアクセス
できるしくみを考えていました。
• そこで、銀行はクラウドを介してAPI
サービスを提供し、法人客が専有
プラットフォームを通してリアルタイムの
データにアクセスできるようにしました。
• 今では法人客は、リアルタイムの情報
(例: 為替相場) を見て、外国為替取引
などのアクションをより容易に行えるよ
うになりました。
© 2014 IBM Corporation14 © 2014 IBM Corporation
「運輸業界において重要なことは、どのようにお客
様がチェックインやアップグレードなどの手続きを手
早く実行でき、より多くのものを希望通り入手できる
ようにするかを知ることです。クラウドは、こういった
迅速かつ正確な情報を提供してくれます。」
– 航空、輸送マネージャー
© 2014 IBM Corporation
Generation D は、ソーシャルやモバイル・テクノロジーを効果的に活用し、顧客、
社員、パートナーとの関係を強化しています
15
1 顧客に対して主にどのようなコミュニケーション手法を取っていますか?「パーソナライズする」「客層によってカスタマイズする」「カスタマイズしない」。2 デジタル・チャネル
を次の方法においてどの程度使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。3 次の各文について、どの程度自社に該当するか
を評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。4 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 - 「完全に同意する」。
Generation D その他の企業
Generation D
vs
その他の企業
59%
70%
顧客との対話をパーソナライズ
モバイルとソーシャルを介して顧客と関わる
ビジネス・プロセスの推進にモバイルとソーシャルを使用
社内でデータとアナリティクスを広く共有する3
顧客、社員、パートナーを結びつけ、市場との関わりを強化4
1.7 倍
1.8 倍
2.0 倍
1.6 倍
35%
39%
40%
43%
2.1 倍70% 34%
79%
74%
パーソナライゼーション1
モバイルと
ソーシャル2
コラボレーション
© 2014 IBM Corporation
ソーシャル、モバイル・テクノロジーを活用した成功事例
16
ソーシャル・メディアおよびオーディ
オを活用したアナリティクスにより、
解約率を削減
モバイルおよびアナリティクスを
利用して顧客との連携を強化
ソーシャルを活用した
企業コラボレーションの展開
• ある通信会社は、個人顧客の離反が
起きる前に、これをより正確に予測し
たいと考えていました。
• この会社は、ソーシャル・メディアの
コメント、コール・センターの音声、
契約の有効期限、ネットワークのデー
タなどを用いて、離反の原因となる要
因を分析しました。
• 顧客に「離反傾向」スコアを付与
し、今では、スコアに応じて残留の可
能性を高めるように構築したオファー
を提供しています。
• ある大手小売業者では、競合する
デジタル・チャネルに打ち勝つため、
モバイル・アプリケーションの機能を
強化する必要がありました。
• この会社は、購入履歴と、個人顧客
からの消費者フィードバックを集め、
分析しました。
• 新しいモバイル・アプリケーションによ
り、パーソナライズされたクーポンの送
信や、関連商品に関するプライス・マッ
チの通知、また在庫切れの場合には、
店内にいる顧客を近隣店舗に誘導す
ることが可能になりました。
• 複数拠点に従業員が分散している
ある金融サービス会社では、従来の
e-メールや電話よりも効果の高い
コラボレーション・ツールを求めて
いました。
• この会社は、社員がプロジェクトを
リアルタイムにアップロード、表示、
編集できる Web ポータルを構築
しました。
• このポータルにより、交通費が削減
され、情報の速度と流れが向上
しました。
© 2014 IBM Corporation17 © 2014 IBM Corporation
「まだお客様が必要であることに気付いていない
サービスを提供する能力、ここに最大の好機が
あります。私たちは、今よりさらにお客様のことにつ
いて知り、できればお客様自身よりお客様のニーズ
を理解しておく必要があります。」
–金融サービス企業、IT 部門バイス・プレジデント
© 2014 IBM Corporation
Generation D は、データ&アナリティクス、クラウド、エンゲージメントに関する体
系的なアプローチを企業全体で採用しています
18
下記の領域において部門間で調整あるいは一元化
された戦略を有す Generation D その他の企業
Generation D
vs
その他の企業
68%
59%
1.5 倍
1.4 倍
1.6 倍
1.5 倍
45%
38%
47%
40%
59%
65%
データ & アナリティクス
クラウド
モバイル
ソーシャル
© 2014 IBM Corporation
Generation D はビジネス全体でデータとアナリティクスを採用
19
Generation D その他の企業
Generation D
vs
その他の企業
データとアナリティクスの活用について社員を教育する1
データとアナリティクスをリアルタイムで提供する2
社内でデータとアナリティクスを広く共有する3
2.7 倍
1.6 倍
1.5 倍
31%
40%
43%
85%
1 次のスキル・セットにおいて、日常のビジネスででどれが活用されているかを示してください。2 次の各種のアナリティクスを貴社でどの程度使用しているかを示してくださ
い。 1 - 「まったく使用していない」、5 - 「全てではないが大半のプロセスおよび戦略的意思決定に深く組み込まれている」。3 次の各文について、どの程度自社に該当する
かを評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。
60%
70%
© 2014 IBM Corporation
貴社は Generation D に当てはまりますか?
Generation D との違いはどこにあるのでしょうか。
20
従来型
分析意欲型
分析対応型
Generation D:
データ・リッチ/
分析主導型
© 2014 IBM Corporation
• プロセスと意思決定の大半にアナリティクスを適用
• 複雑なデータ・ソースに対処し、
より予測的、プリスクリプティブ (処方的) なアナリティクスを適用
• より多くのデータ&アナリティクスをクラウド上で管理
• 顧客との連携を図る主要な手段として、モバイルおよび
ソーシャルを活用
• テクノロジーだけではなく、企業文化を変えている
Generation D は:
© 2014 IBM Corporation
調査の詳細については、以下をご覧ください。
21 © 2014 IBM Corporation
ibm.com/ibmcai-japan/gend
© 2014 IBM Corporation22
© Copyright IBM Corporation 2014
日本アイ・ビー・エム株式会社
〒103-8510
東京都中央区日本橋箱崎町 19-21
Produced in JAPAN
October 2014
IBM、IBM ロゴおよび ibm.com は、世界の多くの国で登録された International Business
Machines Corporation の商標です。
他の製品名およびサービス名等は、それぞれ IBM または各社の商標である場合があります。
現時点での IBM の商標リストについては、http://www.ibm.com/legal/copytrade.shtml をご覧
ください。
本資料は最初の発行日の時点で得られるものであり、随時、IBM によって変更される場合があり
ます。すべての製品が、IBM が営業を行っているすべての国において利用可能なのではありません。
本書に掲載されている情報は特定物として現存するままの状態で提供され、第三者の権利の不侵
害の保証、商品性の保証、特定目的適合性の保証および法律上の瑕疵担保責任を含むすべての
明示もしくは黙示の保証責任なしで提供されています。
IBM 製品は、IBM 所定の契約書の条項に基づき保証されます。
GBP03098-JPJA-00
特記事項および出典:
“Generation D (データ活用先進企業)”に対する洞察: 豊富なデータを分析主導で推
進する企業であることの意味。IBM Center for Applied Insights、2014 年 10 月。
http://ibm.com/ibmcai-japan/gend

More Related Content

What's hot

Inspire2017 Fukuoka [Keynote FUK] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Fukuoka [Keynote FUK] Where the People Meets to Inspire the BusinessInspire2017 Fukuoka [Keynote FUK] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Fukuoka [Keynote FUK] Where the People Meets to Inspire the Business
MPN Japan
 
LiBRA 08.2020 /総集編#2
LiBRA 08.2020 /総集編#2LiBRA 08.2020 /総集編#2
LiBRA 08.2020 /総集編#2
Masanori Saito
 
デジタルサービスプラットフォーム実現に向けた技術課題
デジタルサービスプラットフォーム実現に向けた技術課題デジタルサービスプラットフォーム実現に向けた技術課題
デジタルサービスプラットフォーム実現に向けた技術課題
NTT Software Innovation Center
 
Inspire2017 Sapporo [Keynote SAP] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Sapporo [Keynote SAP] Where the People Meets to Inspire the BusinessInspire2017 Sapporo [Keynote SAP] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Sapporo [Keynote SAP] Where the People Meets to Inspire the Business
MPN Japan
 
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 IoT
 LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 IoT LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 IoT
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 IoT
Masanori Saito
 
LiBRA 08.2020 / これからのビジネス戦略
LiBRA 08.2020 / これからのビジネス戦略LiBRA 08.2020 / これからのビジネス戦略
LiBRA 08.2020 / これからのビジネス戦略
Masanori Saito
 
LiBRA 03.2021 / ERP
LiBRA 03.2021 / ERPLiBRA 03.2021 / ERP
LiBRA 03.2021 / ERP
Masanori Saito
 
企業活動と情報システム 図版
企業活動と情報システム 図版企業活動と情報システム 図版
企業活動と情報システム 図版
Masanori Saito
 
【Japan Partner Conference 2019】Intelligent Reatil ~流通業のトランスフォーメーションを支えるマイクロソフ...
【Japan Partner Conference 2019】Intelligent Reatil ~流通業のトランスフォーメーションを支えるマイクロソフ...【Japan Partner Conference 2019】Intelligent Reatil ~流通業のトランスフォーメーションを支えるマイクロソフ...
【Japan Partner Conference 2019】Intelligent Reatil ~流通業のトランスフォーメーションを支えるマイクロソフ...
日本マイクロソフト株式会社
 
JPC2017 [C1-1] Microsoft Azure CSP パートナーに捧げるエンタープライズ クラウド ビジネス拡大の秘訣
JPC2017 [C1-1] Microsoft Azure CSP パートナーに捧げるエンタープライズ クラウド ビジネス拡大の秘訣JPC2017 [C1-1] Microsoft Azure CSP パートナーに捧げるエンタープライズ クラウド ビジネス拡大の秘訣
JPC2017 [C1-1] Microsoft Azure CSP パートナーに捧げるエンタープライズ クラウド ビジネス拡大の秘訣
MPN Japan
 
DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127
DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127
DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127
Ayako Omori
 
20140608 interlop keynote
20140608 interlop keynote20140608 interlop keynote
20140608 interlop keynoteSORACOM, INC
 
Inspire2017 Osaka [Keynote OSK] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Osaka [Keynote OSK] Where the People Meets to Inspire the BusinessInspire2017 Osaka [Keynote OSK] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Osaka [Keynote OSK] Where the People Meets to Inspire the Business
MPN Japan
 
Fjord Trends 2019
Fjord Trends 2019Fjord Trends 2019
Fjord Trends 2019
Accenture Japan
 
フィンテックの発展と新たな社会価値創出
フィンテックの発展と新たな社会価値創出フィンテックの発展と新たな社会価値創出
フィンテックの発展と新たな社会価値創出
Accenture Japan
 
LiBRA 09.2020 / 総集編 2/2
LiBRA 09.2020 / 総集編 2/2LiBRA 09.2020 / 総集編 2/2
LiBRA 09.2020 / 総集編 2/2
Masanori Saito
 
中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】
中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】
中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】
Koichi Masukura
 
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 DX
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 DXLiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 DX
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 DX
Masanori Saito
 
LiBRA 10.2019 / デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略
LiBRA 10.2019 / デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略LiBRA 10.2019 / デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略
LiBRA 10.2019 / デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略
Masanori Saito
 
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 SDI
LiBRA 07.2020 /  ITソリューション塾・第34期 SDILiBRA 07.2020 /  ITソリューション塾・第34期 SDI
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 SDI
Masanori Saito
 

What's hot (20)

Inspire2017 Fukuoka [Keynote FUK] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Fukuoka [Keynote FUK] Where the People Meets to Inspire the BusinessInspire2017 Fukuoka [Keynote FUK] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Fukuoka [Keynote FUK] Where the People Meets to Inspire the Business
 
LiBRA 08.2020 /総集編#2
LiBRA 08.2020 /総集編#2LiBRA 08.2020 /総集編#2
LiBRA 08.2020 /総集編#2
 
デジタルサービスプラットフォーム実現に向けた技術課題
デジタルサービスプラットフォーム実現に向けた技術課題デジタルサービスプラットフォーム実現に向けた技術課題
デジタルサービスプラットフォーム実現に向けた技術課題
 
Inspire2017 Sapporo [Keynote SAP] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Sapporo [Keynote SAP] Where the People Meets to Inspire the BusinessInspire2017 Sapporo [Keynote SAP] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Sapporo [Keynote SAP] Where the People Meets to Inspire the Business
 
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 IoT
 LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 IoT LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 IoT
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 IoT
 
LiBRA 08.2020 / これからのビジネス戦略
LiBRA 08.2020 / これからのビジネス戦略LiBRA 08.2020 / これからのビジネス戦略
LiBRA 08.2020 / これからのビジネス戦略
 
LiBRA 03.2021 / ERP
LiBRA 03.2021 / ERPLiBRA 03.2021 / ERP
LiBRA 03.2021 / ERP
 
企業活動と情報システム 図版
企業活動と情報システム 図版企業活動と情報システム 図版
企業活動と情報システム 図版
 
【Japan Partner Conference 2019】Intelligent Reatil ~流通業のトランスフォーメーションを支えるマイクロソフ...
【Japan Partner Conference 2019】Intelligent Reatil ~流通業のトランスフォーメーションを支えるマイクロソフ...【Japan Partner Conference 2019】Intelligent Reatil ~流通業のトランスフォーメーションを支えるマイクロソフ...
【Japan Partner Conference 2019】Intelligent Reatil ~流通業のトランスフォーメーションを支えるマイクロソフ...
 
JPC2017 [C1-1] Microsoft Azure CSP パートナーに捧げるエンタープライズ クラウド ビジネス拡大の秘訣
JPC2017 [C1-1] Microsoft Azure CSP パートナーに捧げるエンタープライズ クラウド ビジネス拡大の秘訣JPC2017 [C1-1] Microsoft Azure CSP パートナーに捧げるエンタープライズ クラウド ビジネス拡大の秘訣
JPC2017 [C1-1] Microsoft Azure CSP パートナーに捧げるエンタープライズ クラウド ビジネス拡大の秘訣
 
DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127
DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127
DLL: Ignite2019 CognitiveServices Update 20191127
 
20140608 interlop keynote
20140608 interlop keynote20140608 interlop keynote
20140608 interlop keynote
 
Inspire2017 Osaka [Keynote OSK] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Osaka [Keynote OSK] Where the People Meets to Inspire the BusinessInspire2017 Osaka [Keynote OSK] Where the People Meets to Inspire the Business
Inspire2017 Osaka [Keynote OSK] Where the People Meets to Inspire the Business
 
Fjord Trends 2019
Fjord Trends 2019Fjord Trends 2019
Fjord Trends 2019
 
フィンテックの発展と新たな社会価値創出
フィンテックの発展と新たな社会価値創出フィンテックの発展と新たな社会価値創出
フィンテックの発展と新たな社会価値創出
 
LiBRA 09.2020 / 総集編 2/2
LiBRA 09.2020 / 総集編 2/2LiBRA 09.2020 / 総集編 2/2
LiBRA 09.2020 / 総集編 2/2
 
中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】
中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】
中小企業はAI・IoTとどう向き合うか 【TIRIクロスミーティング2021】
 
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 DX
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 DXLiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 DX
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 DX
 
LiBRA 10.2019 / デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略
LiBRA 10.2019 / デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略LiBRA 10.2019 / デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略
LiBRA 10.2019 / デジタル・トランスフォーメーションの本質と「共創」戦略
 
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 SDI
LiBRA 07.2020 /  ITソリューション塾・第34期 SDILiBRA 07.2020 /  ITソリューション塾・第34期 SDI
LiBRA 07.2020 / ITソリューション塾・第34期 SDI
 

Similar to “Generation D (データ活用先進企業)” に対する洞察 豊富なデータを分析主導で推進する企業であることの意味

New Technology Trends and Effects on Business
New Technology Trends and Effects on BusinessNew Technology Trends and Effects on Business
New Technology Trends and Effects on Business
Rie Yamanaka
 
ERPのデータをフロントシステムでどう活かすか
ERPのデータをフロントシステムでどう活かすかERPのデータをフロントシステムでどう活かすか
ERPのデータをフロントシステムでどう活かすか
Ryuji Enoki
 
Digital marketing on AWS
Digital marketing on AWSDigital marketing on AWS
Digital marketing on AWS
Yuta Imai
 
複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携
複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携
複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携
株式会社クライム
 
Qlik TechFest C-7 QlikWorld 2021の顧客事例ハイライト
Qlik TechFest C-7 QlikWorld 2021の顧客事例ハイライトQlik TechFest C-7 QlikWorld 2021の顧客事例ハイライト
Qlik TechFest C-7 QlikWorld 2021の顧客事例ハイライト
QlikPresalesJapan
 
Enterpriseでもモバイル開発
Enterpriseでもモバイル開発Enterpriseでもモバイル開発
Enterpriseでもモバイル開発Mitch Okamoto
 
ロケーションインテリジェンスを使うとお客様がもっと見えてくる
ロケーションインテリジェンスを使うとお客様がもっと見えてくるロケーションインテリジェンスを使うとお客様がもっと見えてくる
ロケーションインテリジェンスを使うとお客様がもっと見えてくる
Precisely
 
Expectations and reality of hybrid cloud
Expectations and reality of hybrid cloudExpectations and reality of hybrid cloud
Expectations and reality of hybrid cloud
Naoki Yonezu
 
JPC2018[F2]Microsoft がビジネスアプリ分野に投資するワケ ~Microsoft Dynamics 365 と Power Platfo...
JPC2018[F2]Microsoft がビジネスアプリ分野に投資するワケ ~Microsoft Dynamics 365 と Power Platfo...JPC2018[F2]Microsoft がビジネスアプリ分野に投資するワケ ~Microsoft Dynamics 365 と Power Platfo...
JPC2018[F2]Microsoft がビジネスアプリ分野に投資するワケ ~Microsoft Dynamics 365 と Power Platfo...
MPN Japan
 
【Interop Tokyo 2014】 真のグローバルネットワークでつなげるクラウドサービス
【Interop Tokyo 2014】  真のグローバルネットワークでつなげるクラウドサービス【Interop Tokyo 2014】  真のグローバルネットワークでつなげるクラウドサービス
【Interop Tokyo 2014】 真のグローバルネットワークでつなげるクラウドサービスシスコシステムズ合同会社
 
アクセス解析サミット2011「データドリブンなチームを目指せ」
アクセス解析サミット2011「データドリブンなチームを目指せ」アクセス解析サミット2011「データドリブンなチームを目指せ」
アクセス解析サミット2011「データドリブンなチームを目指せ」
Makoto Shimizu
 
PagerDuty会社概要・インシデント管理ソリューション紹介資料 〜インシデントをより早く・少ないリソースで解決し、 将来のインシデントを未然に防ぐには〜
PagerDuty会社概要・インシデント管理ソリューション紹介資料 〜インシデントをより早く・少ないリソースで解決し、 将来のインシデントを未然に防ぐには〜PagerDuty会社概要・インシデント管理ソリューション紹介資料 〜インシデントをより早く・少ないリソースで解決し、 将来のインシデントを未然に防ぐには〜
PagerDuty会社概要・インシデント管理ソリューション紹介資料 〜インシデントをより早く・少ないリソースで解決し、 将来のインシデントを未然に防ぐには〜
kusami
 
宣伝会議サミット2014
宣伝会議サミット2014 宣伝会議サミット2014
宣伝会議サミット2014
Vizury Japan
 
データファブリックによるトランザクションの速度でアナリティクスを提供
データファブリックによるトランザクションの速度でアナリティクスを提供データファブリックによるトランザクションの速度でアナリティクスを提供
データファブリックによるトランザクションの速度でアナリティクスを提供
Denodo
 
プライベートクラウドへの準備はできていますか?[ホワイトペーパー]
プライベートクラウドへの準備はできていますか?[ホワイトペーパー]プライベートクラウドへの準備はできていますか?[ホワイトペーパー]
プライベートクラウドへの準備はできていますか?[ホワイトペーパー]
KVH Co. Ltd.
 
IBMのITインフラビジョン
IBMのITインフラビジョンIBMのITインフラビジョン
IBMのITインフラビジョン
IBM Systems @ IBM Japan, Ltd.
 
Tech summit2018 PR13 組織のデータ力を強くする
Tech summit2018 PR13 組織のデータ力を強くするTech summit2018 PR13 組織のデータ力を強くする
Tech summit2018 PR13 組織のデータ力を強くする
Infoshare Inc.
 
Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...
Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...
Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...
オラクルエンジニア通信
 
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
Takaya Nakanishi
 
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
NTT DATA Technology & Innovation
 

Similar to “Generation D (データ活用先進企業)” に対する洞察 豊富なデータを分析主導で推進する企業であることの意味 (20)

New Technology Trends and Effects on Business
New Technology Trends and Effects on BusinessNew Technology Trends and Effects on Business
New Technology Trends and Effects on Business
 
ERPのデータをフロントシステムでどう活かすか
ERPのデータをフロントシステムでどう活かすかERPのデータをフロントシステムでどう活かすか
ERPのデータをフロントシステムでどう活かすか
 
Digital marketing on AWS
Digital marketing on AWSDigital marketing on AWS
Digital marketing on AWS
 
複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携
複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携
複雑なデータ統合もスッキリ!Stambiaによる次世代のデータ連携
 
Qlik TechFest C-7 QlikWorld 2021の顧客事例ハイライト
Qlik TechFest C-7 QlikWorld 2021の顧客事例ハイライトQlik TechFest C-7 QlikWorld 2021の顧客事例ハイライト
Qlik TechFest C-7 QlikWorld 2021の顧客事例ハイライト
 
Enterpriseでもモバイル開発
Enterpriseでもモバイル開発Enterpriseでもモバイル開発
Enterpriseでもモバイル開発
 
ロケーションインテリジェンスを使うとお客様がもっと見えてくる
ロケーションインテリジェンスを使うとお客様がもっと見えてくるロケーションインテリジェンスを使うとお客様がもっと見えてくる
ロケーションインテリジェンスを使うとお客様がもっと見えてくる
 
Expectations and reality of hybrid cloud
Expectations and reality of hybrid cloudExpectations and reality of hybrid cloud
Expectations and reality of hybrid cloud
 
JPC2018[F2]Microsoft がビジネスアプリ分野に投資するワケ ~Microsoft Dynamics 365 と Power Platfo...
JPC2018[F2]Microsoft がビジネスアプリ分野に投資するワケ ~Microsoft Dynamics 365 と Power Platfo...JPC2018[F2]Microsoft がビジネスアプリ分野に投資するワケ ~Microsoft Dynamics 365 と Power Platfo...
JPC2018[F2]Microsoft がビジネスアプリ分野に投資するワケ ~Microsoft Dynamics 365 と Power Platfo...
 
【Interop Tokyo 2014】 真のグローバルネットワークでつなげるクラウドサービス
【Interop Tokyo 2014】  真のグローバルネットワークでつなげるクラウドサービス【Interop Tokyo 2014】  真のグローバルネットワークでつなげるクラウドサービス
【Interop Tokyo 2014】 真のグローバルネットワークでつなげるクラウドサービス
 
アクセス解析サミット2011「データドリブンなチームを目指せ」
アクセス解析サミット2011「データドリブンなチームを目指せ」アクセス解析サミット2011「データドリブンなチームを目指せ」
アクセス解析サミット2011「データドリブンなチームを目指せ」
 
PagerDuty会社概要・インシデント管理ソリューション紹介資料 〜インシデントをより早く・少ないリソースで解決し、 将来のインシデントを未然に防ぐには〜
PagerDuty会社概要・インシデント管理ソリューション紹介資料 〜インシデントをより早く・少ないリソースで解決し、 将来のインシデントを未然に防ぐには〜PagerDuty会社概要・インシデント管理ソリューション紹介資料 〜インシデントをより早く・少ないリソースで解決し、 将来のインシデントを未然に防ぐには〜
PagerDuty会社概要・インシデント管理ソリューション紹介資料 〜インシデントをより早く・少ないリソースで解決し、 将来のインシデントを未然に防ぐには〜
 
宣伝会議サミット2014
宣伝会議サミット2014 宣伝会議サミット2014
宣伝会議サミット2014
 
データファブリックによるトランザクションの速度でアナリティクスを提供
データファブリックによるトランザクションの速度でアナリティクスを提供データファブリックによるトランザクションの速度でアナリティクスを提供
データファブリックによるトランザクションの速度でアナリティクスを提供
 
プライベートクラウドへの準備はできていますか?[ホワイトペーパー]
プライベートクラウドへの準備はできていますか?[ホワイトペーパー]プライベートクラウドへの準備はできていますか?[ホワイトペーパー]
プライベートクラウドへの準備はできていますか?[ホワイトペーパー]
 
IBMのITインフラビジョン
IBMのITインフラビジョンIBMのITインフラビジョン
IBMのITインフラビジョン
 
Tech summit2018 PR13 組織のデータ力を強くする
Tech summit2018 PR13 組織のデータ力を強くするTech summit2018 PR13 組織のデータ力を強くする
Tech summit2018 PR13 組織のデータ力を強くする
 
Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...
Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...
Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...
 
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料
 
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
 

Recently uploaded

LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
 
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
 
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
 
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
 
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
 
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援しますキンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
Takayuki Nakayama
 
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさJSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
0207sukipio
 
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
chiefujita1
 
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
Toru Tamaki
 

Recently uploaded (9)

LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
 
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
 
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
 
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
 
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
 
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援しますキンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
 
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさJSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
 
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
 
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
 

“Generation D (データ活用先進企業)” に対する洞察 豊富なデータを分析主導で推進する企業であることの意味

  • 1. © 2014 IBM Corporation “Generation D (データ活用先進企業)” に対する洞察 豊富なデータを分析主導で推進する企業であることの意味
  • 2. © 2014 IBM Corporation2 注: 22 ヶ国の 5 つの業界 (電気通信、金融、旅行・運輸、消費財・小売) にわたる 1,089 の企業 (大企業 70%、中堅企業 30%) を対象に調査を行いました。さらに、50 件の詳細に及ぶ定性的な インタビューを実施しました。 © 2014 IBM Corporation データ、アナリティクス、クラウド、および エンゲージメントに対する企業のアプロー チを理解するため、5 つの業界にわたる 1,089 の企業を対象に調査を行いました。
  • 3. © 2014 IBM Corporation 大半の企業は、データ&アナリティクスが業界および自身の仕事に対して大きな 変革をもたらせていることを認識しています 3 © 2014 IBM Corporation データ&アナリティクスによって… の企業が業界に変革が起きており、 の企業が働き方が変革していると 述べています しかし… 僅か1/5 の企業しか、プロセスや戦略 的意思決定を改善するために、予測分析ま たはプリスクリプティブ (処方的) アナリティク スを活用していません 7/10 の企業は、データは十分にある と述べているため、最終的にはそのデータを どう活用するかが課題といえます
  • 4. © 2014 IBM Corporation4 © 2014 IBM Corporation 先進的な企業による データ&アナリティクスの活用方法から 何を学べるでしょうか。 また、それらが企業に与えている インパクトは何でしょうか
  • 5. © 2014 IBM Corporation データ&アナリティクスの活用方法に基づき、企業は4つのグループに分けられま す。その中で、データ&アナリティクス、クラウド、エンゲージメントの活用において 秀でているグループが1つあります 5 Generation Dは他の企業と比べて: 顧客や市場に関する深い洞察を得る ことに優れている割合が高い1 データ&アナリティクス 1 次の各項目について、現在自社がどの程度効果的に行っていると考えますか? 1 - 「まったく効果的ではない」、5 - 「極めて効果的である」。2 次の各文について、どの程 度自社に該当するかを評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。3 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 – 「完全に同意する」。4 次の方法において、どの程度デジタル・チャネルを使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。 アナリティクスで獲得した洞察を基に、 プロセスや意思決定を自動化する 割合が高い2 クラウドが自分たちのビジネス・モデルに 変革をもたらしていると考える割合が高い3 クラウド デジタル・チャネル (モバイルおよび ソーシャル) を介して顧客と関わる 割合が高い4 エンゲージメント 分析成熟度 データの幅と先進性 従来型 分析意欲型 分析対応型 Generation D: データ・リッチ/ 分析主導型 19% 31% 21% 29%
  • 6. © 2014 IBM Corporation Generation D に分類される企業は、さまざまな重要業績評価指標 (KPI) で 平均以上のパフォーマンスをあげています 6 1 各指標について、貴社のパフォーマンスのおおよその度合いを示してください。 Generation D は、その他の企業より高いパフォーマンスを達成1 +10% +6% +17% +13% +6% +13% ポイント ポイント ポイント ポイント ポイント ポイント ウォレット・シェア 顧客維持 (3 年) プロモーター・スコア 市場に投入された新しい製品 およびサービスの開発施策の割合 社員定着率 (1 年) デジタル・チャネル経由で得た 収益の割合
  • 7. © 2014 IBM Corporation 他のグループの企業に比べ、Generation D はビジネス課題に対して非常に効果 的に対処しています 7 1 次の各項目について、現在自社がどの程度効果的に行っていると考えますか? 1 から 5 の段階で評価してください。1 - 「まったく効果的ではない」、5 - 「極めて効果的である」。 Generation D その他の企業 Generation D vs その他の企業 34% 37% 43% 42% 33% 新たな収益源の開発 新しい市場への進出 顧客とのインタラクションの改善 効率的なオペレーション リスクの管理 セキュリティー脅威への対応 市場投入までの期間の短縮 3.7 倍 2.5 倍 2.9 倍 2.4 倍 3.0 倍 9% 13% 18% 14% 14% 46% 18% 2.6 倍36% 14% 2.5 倍 市場への関与1 オペレーション1
  • 8. © 2014 IBM Corporation Generation D は、先進的なデータと高度なアナリティクスを組み合わせ、プロセ スの改善や意思決定に役立てています 8 分析成熟度 1 企業の分析プロセスへのインプットとして、以下のものをそれぞれどの程度使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。2 次の各種のアナリティクスを 貴社でどの程度使用しているかを示してください。 1 - 「まったく使用していない」、5 - 「全てではないが大半のプロセスおよび戦略的意思決定に深く組み込まれている」。 データの幅と先進性 2.2倍 構造化されていないテキスト、 位置情報、オーディオ、ビデオ、モバイル・ アプリケーション・データなどの先進的な データ・ソースを使用する割合が高い1 1.5倍 トランザクション、CRM、サプ ライヤー、ログ・データ、公開データ、購入 データなど、従来型のデータ・ソースを使用 する割合が高い1 2.9倍 予測分析を活用する 割合が高い 4倍 プリスクリプティブ (処方的) アナリティクスを活用する 割合が高い この両者を活用し、企業内の大半のプロセスや戦略的意思決 定の改善に役立てています2
  • 9. © 2014 IBM Corporation Generation D は他のグループの企業と比べ、データとアナリティクスを積極的に 活用しています 9 1 次の機能およびスキル・セットのうち、現在貴社でどれが活用されているかを示してください。 Generation D その他の企業 Generation D vs その他の企業 67% ビデオ / オーディオを使用したアナリティクスの実行 自然言語テキスト・アナリティクスの活用 ネクスト・ベスト・アクション・モデリングの実行 シミュレーションの作成 3.2 倍 1.8 倍 3.9 倍 1.5 倍 29% 23% 42% 44% 93% 89% 74% 分析機能1
  • 10. © 2014 IBM Corporation データ&アナリティクスを活用した成功事例 10 1,089 件の定量調査に加え、50 件の定性的なインタビューを実施しました。p10、p13、p16 の事例は、この定性的なインタビューに基づくものです。 ゲーミフィケーション (Gamification) とシミュレーショ ンにより、在庫を最適化 従来データと先進的データを 組み合わせることで、保険契約の 価格設定を高速化 リアルタイムのデータにより、 カスタマー・エクスペリエンスを 向上 • ある宝石小売商は、店頭での試着に 代わる新たな方法を探していました。 在庫コストを最小限に抑え、 新商品の需要を素早く判断できる 方法を求めていたのです。 • この企業は、商品嗜好性と価格 感度を理解するため、既存顧客を 対象にオンライン・ゲーミフィケーション を実行しました。 • これにより、新たな市場参入の時期の 決定と在庫コストの削減をより容易に行 えるようになりました。新商品における 成功率が 60% 増加しました。 • ある保険会社は、住宅調査の 効率を高めたいと考えていました。 • そこで、外部のデータ・ソースから不動 産の航空画像を収集して分析すること にし、訪問調査を行わずに家屋の面 積が計算できるようになりました。 • これにより、訪問調査を行う家庭の数 を、100% から 40% に削減することに 成功しました。 • あるトラック運送会社は、運送中の ドライバーとのコミュニケーションを 改善したいと考えていました。 • この会社は、GPS、エンジンの使用状 況、車の速度に関するデータを記録す るテレマティクス・システムをトラックに 装備しました。 • 結果、リアルタイムの情報を得ること で、最新の見積もりや配達状況の提 供が可能になると同時に、燃料コスト の最適化や携帯端末の 削減を行うこ とができました。
  • 11. © 2014 IBM Corporation11 © 2014 IBM Corporation 「適切な商品を選び、マーケットに早期に参入し、 マーケットの雲行きが怪しくなる前に撤退でき れば、勝ちです。私たちは予測分析を使って、 これを行おうとしています。」 – 宝石小売企業、CIO
  • 12. © 2014 IBM Corporation Generation D はクラウドを変革実現への鍵と見なしています 12 1 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 - 「完全に同意する」。2 貴社は、以下のそれぞれのソリューションをクラウド環境にどの程度展 開していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。3 貴社は、他の企業により提供される API ベースのサービスを使用していますか? Generation D その他の企業 Generation D vs その他の企業 60% 56% 54% 53% クラウドで自分たちのビジネス・モデルに変革が起きてい ると考える1 クラウドをアナリティクスで活用する2 クラウドをデータ管理で活用する2 API ベースのサービスを活用する3 1.9 倍 1.8 倍 2.5 倍 1.8 倍 31% 23% 30% 29%
  • 13. © 2014 IBM Corporation クラウドを活用した成功事例 13 クラウドで競争優位の獲得 クラウド内のデータを組み合わせ ることにより、最適化されたスケ ジュールを構築 API の使用による パフォーマンスの加速 • ある不動産会社は、不動産情報をより 早く収集し、社員間に配信することを 望んでいました。 • この会社は、クラウド・データベースを 利用することで、社員が現場にいなが ら既存のデータを調べたり、不動産の 写真やロケーション情報などのデータ をその場でアップロードすることができ るようにしました。 • 今では、物件の空き状況を予測できる ようになり、一刻を争う入札の場にお いても競争上の優位性を得ることがで きています。 • あるレストラン・チェーンは、自社の各 部門に埋もれていたデータ・ソースを 連携させたいと考えていました。 • そこで、以前は別々にあったデータ ベースをクラウド上において、顧客ロ イヤルティー、スタッフ・スケジュール などの情報を、すべて統一して表示 できるようにしました。 • この会社は今では最も売上に貢献 する社員を適切に配置して、収益を 約 2% 増やすことに成功しました。 • ある銀行では、法人客が効率的に取引 がおこなえるよう、特定機能へアクセス できるしくみを考えていました。 • そこで、銀行はクラウドを介してAPI サービスを提供し、法人客が専有 プラットフォームを通してリアルタイムの データにアクセスできるようにしました。 • 今では法人客は、リアルタイムの情報 (例: 為替相場) を見て、外国為替取引 などのアクションをより容易に行えるよ うになりました。
  • 14. © 2014 IBM Corporation14 © 2014 IBM Corporation 「運輸業界において重要なことは、どのようにお客 様がチェックインやアップグレードなどの手続きを手 早く実行でき、より多くのものを希望通り入手できる ようにするかを知ることです。クラウドは、こういった 迅速かつ正確な情報を提供してくれます。」 – 航空、輸送マネージャー
  • 15. © 2014 IBM Corporation Generation D は、ソーシャルやモバイル・テクノロジーを効果的に活用し、顧客、 社員、パートナーとの関係を強化しています 15 1 顧客に対して主にどのようなコミュニケーション手法を取っていますか?「パーソナライズする」「客層によってカスタマイズする」「カスタマイズしない」。2 デジタル・チャネル を次の方法においてどの程度使用していますか? 「常に使用している」「使用することを計画している」「使用していない」。3 次の各文について、どの程度自社に該当するか を評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。4 次の各文について、どの程度同意しますか? 1 - 「まったく同意しない」、5 - 「完全に同意する」。 Generation D その他の企業 Generation D vs その他の企業 59% 70% 顧客との対話をパーソナライズ モバイルとソーシャルを介して顧客と関わる ビジネス・プロセスの推進にモバイルとソーシャルを使用 社内でデータとアナリティクスを広く共有する3 顧客、社員、パートナーを結びつけ、市場との関わりを強化4 1.7 倍 1.8 倍 2.0 倍 1.6 倍 35% 39% 40% 43% 2.1 倍70% 34% 79% 74% パーソナライゼーション1 モバイルと ソーシャル2 コラボレーション
  • 16. © 2014 IBM Corporation ソーシャル、モバイル・テクノロジーを活用した成功事例 16 ソーシャル・メディアおよびオーディ オを活用したアナリティクスにより、 解約率を削減 モバイルおよびアナリティクスを 利用して顧客との連携を強化 ソーシャルを活用した 企業コラボレーションの展開 • ある通信会社は、個人顧客の離反が 起きる前に、これをより正確に予測し たいと考えていました。 • この会社は、ソーシャル・メディアの コメント、コール・センターの音声、 契約の有効期限、ネットワークのデー タなどを用いて、離反の原因となる要 因を分析しました。 • 顧客に「離反傾向」スコアを付与 し、今では、スコアに応じて残留の可 能性を高めるように構築したオファー を提供しています。 • ある大手小売業者では、競合する デジタル・チャネルに打ち勝つため、 モバイル・アプリケーションの機能を 強化する必要がありました。 • この会社は、購入履歴と、個人顧客 からの消費者フィードバックを集め、 分析しました。 • 新しいモバイル・アプリケーションによ り、パーソナライズされたクーポンの送 信や、関連商品に関するプライス・マッ チの通知、また在庫切れの場合には、 店内にいる顧客を近隣店舗に誘導す ることが可能になりました。 • 複数拠点に従業員が分散している ある金融サービス会社では、従来の e-メールや電話よりも効果の高い コラボレーション・ツールを求めて いました。 • この会社は、社員がプロジェクトを リアルタイムにアップロード、表示、 編集できる Web ポータルを構築 しました。 • このポータルにより、交通費が削減 され、情報の速度と流れが向上 しました。
  • 17. © 2014 IBM Corporation17 © 2014 IBM Corporation 「まだお客様が必要であることに気付いていない サービスを提供する能力、ここに最大の好機が あります。私たちは、今よりさらにお客様のことにつ いて知り、できればお客様自身よりお客様のニーズ を理解しておく必要があります。」 –金融サービス企業、IT 部門バイス・プレジデント
  • 18. © 2014 IBM Corporation Generation D は、データ&アナリティクス、クラウド、エンゲージメントに関する体 系的なアプローチを企業全体で採用しています 18 下記の領域において部門間で調整あるいは一元化 された戦略を有す Generation D その他の企業 Generation D vs その他の企業 68% 59% 1.5 倍 1.4 倍 1.6 倍 1.5 倍 45% 38% 47% 40% 59% 65% データ & アナリティクス クラウド モバイル ソーシャル
  • 19. © 2014 IBM Corporation Generation D はビジネス全体でデータとアナリティクスを採用 19 Generation D その他の企業 Generation D vs その他の企業 データとアナリティクスの活用について社員を教育する1 データとアナリティクスをリアルタイムで提供する2 社内でデータとアナリティクスを広く共有する3 2.7 倍 1.6 倍 1.5 倍 31% 40% 43% 85% 1 次のスキル・セットにおいて、日常のビジネスででどれが活用されているかを示してください。2 次の各種のアナリティクスを貴社でどの程度使用しているかを示してくださ い。 1 - 「まったく使用していない」、5 - 「全てではないが大半のプロセスおよび戦略的意思決定に深く組み込まれている」。3 次の各文について、どの程度自社に該当する かを評価してください。5 - 「完全に該当する」、1 - 「まったく該当しない」。 60% 70%
  • 20. © 2014 IBM Corporation 貴社は Generation D に当てはまりますか? Generation D との違いはどこにあるのでしょうか。 20 従来型 分析意欲型 分析対応型 Generation D: データ・リッチ/ 分析主導型 © 2014 IBM Corporation • プロセスと意思決定の大半にアナリティクスを適用 • 複雑なデータ・ソースに対処し、 より予測的、プリスクリプティブ (処方的) なアナリティクスを適用 • より多くのデータ&アナリティクスをクラウド上で管理 • 顧客との連携を図る主要な手段として、モバイルおよび ソーシャルを活用 • テクノロジーだけではなく、企業文化を変えている Generation D は:
  • 21. © 2014 IBM Corporation 調査の詳細については、以下をご覧ください。 21 © 2014 IBM Corporation ibm.com/ibmcai-japan/gend
  • 22. © 2014 IBM Corporation22 © Copyright IBM Corporation 2014 日本アイ・ビー・エム株式会社 〒103-8510 東京都中央区日本橋箱崎町 19-21 Produced in JAPAN October 2014 IBM、IBM ロゴおよび ibm.com は、世界の多くの国で登録された International Business Machines Corporation の商標です。 他の製品名およびサービス名等は、それぞれ IBM または各社の商標である場合があります。 現時点での IBM の商標リストについては、http://www.ibm.com/legal/copytrade.shtml をご覧 ください。 本資料は最初の発行日の時点で得られるものであり、随時、IBM によって変更される場合があり ます。すべての製品が、IBM が営業を行っているすべての国において利用可能なのではありません。 本書に掲載されている情報は特定物として現存するままの状態で提供され、第三者の権利の不侵 害の保証、商品性の保証、特定目的適合性の保証および法律上の瑕疵担保責任を含むすべての 明示もしくは黙示の保証責任なしで提供されています。 IBM 製品は、IBM 所定の契約書の条項に基づき保証されます。 GBP03098-JPJA-00 特記事項および出典: “Generation D (データ活用先進企業)”に対する洞察: 豊富なデータを分析主導で推 進する企業であることの意味。IBM Center for Applied Insights、2014 年 10 月。 http://ibm.com/ibmcai-japan/gend