1. ネットで個人はどこまで
追われているか
TOKYO WEBMINING #23
TOMI YOICHI @TOMIYOICHI

2. 自己紹介
 最近まで某アクセス解析ツールのプロダクトマネージャ
 現職は、パイプドビッツ社で自社ＰａａＳの技術支援部門
 Webマーケ系のシステム構築支援が得意分野
 過去にはリモートセンシング、ＧＩＳ、気象などで、手広く
データ分析やアルゴリズム研究に従事
前回の発表：アクセスデータの収集と解析 ＃８
http://www.slideshare.net/YoichiTomi/ss-5774686

3. 今日の主な話題
 Ｗｅｂマーケティング方面のトレンド
 トラッキング技術の限界
 アクセス解析ツールの利用目的
 サードパーティーのデータソース
 「特定しました」系
 法的なポイント

4. Ｗｅｂマーケティング方面
のトレンド
 ”マーケティング・データベース”・・・CRMとの連携
 リード・ナーチャリング
 マーケティング・オートメーション
 進む行動ターゲティング広告
 オフラインのデータとの統合（O2O）

5. 進化する広告効果分析
 アトリビューション分析
 過去に接触した各広告などの貢献度の分析
 第三者配信アドサーバー
 広告主が独自にクリエイティブを配信
 サイト外でアドネットワークに接触した履歴がデータ化

6. アクセス解析
 ビジネスとしては、オワコン化が進む。
 役割が低くなったわけではなく目的が変化
 「交通量調査」から「どんな人が歩いているか」に焦点
 セグメントされた訪問者別の行動傾向の分析

7. 傾向としては
ユニークユーザーの識別・特定
 訪問者（お客様、見込み客）の理解
 より効果的なオファーの提示のため
 行動履歴から属性を推定する。

8. 個人を特定しようと必死な例
示談相談や解約のために
「連絡くれ」という
大量のスパムメール

9. サードパーティーの
データソース
 ツールバーログ  ECサイトの購買ログ
 スマートフォン・アプリケー  実店舗でのPOSデータ
ションログ
 その他、多種多様なデータ
 ソーシャルグラフ
 SNSのプロフィールデータ
 検索サイトのサーチワードログ
 IPアドレスー組織・企業名
オンラインの活動はどこかで誰かにログられている
個人のプロファイリングがさらに容易に

10. 「特定しますた」系
 見事なソーシャルハッキングの例
 オンライン／オフラインの断片情報をつなぎ合わせれ
ば、大抵の個人は特定される。
 そしてインターネットは「忘れてくれない機械」
2012年10月20日09時07分 読売新聞

11. ネットとリアルの非対称性
 リアルでは顧客理解は「美談」
 ネットで同じことを追及すると「プライバシー問題」

12. 日本の法律では？
 個人情報保護法（個人情報の保護に関する法律）
 個人情報
個人情報とは、生存する個人の情報であって、特定の個
人を識別できる情報（氏名、生年月日等）を指す。これ
には、他の情報と容易に照合することができることに
よって特定の個人を識別することができる情報（学生名
簿等と照合することで個人を特定できるような学籍番号
等）も含まれる（2条1項）。
「管理元で容易に照合できて特定個人が識別されない限
り該当しない説」が有力

13. EUの動向
 1995年 EUデータ保護指令(95/ 46/ EC)
 日本に個人情報保護法を成立させた契機（１９９７）
 2012/5/25 Cookie法 Opt-in必須
 2012/1/25制定 新しいデータ保護規則法案
 「データ主体」IPアドレスやCookieを含む「オンライン
上の識別子」や「位置データ」など
 データ利用に明示的な同意が必要
 「忘れられる権利」「データポータビリティ」
 「自動処理でのプロファイリング拒否の権利」
日本の法整備が遅れ過ぎ

14. まとめ
 データ分析の大きな目的は「人間の理解」
 顧客理解の努力の結果、個人を特定してプロファイリン
グし、より販売機会を増やし、LTVを上げていく方向に動
いています。
 その一方で、プライバシー侵害に近いレベルまで個人の
オンラインでの行動が追われ、さらに、オフラインの情
報と関連づけられようとしています。
 現状でこれらに制限を加える法整備や規制は十分とは言
えない。個人レベルで注意深く情報をコントロールする
必要があります。
 逆に事業者は、個人情報保護に関する規制に関しては十
分注意が必要。特に海外展開をする場合。