東京 講演 ビッグデータの活用 http://www.spram.co.jp/

1. 日本鉛筆工業協同組合／日本筆記具工業会
2016 年 11 月 8 日（火） 13 時 30 分～15 時（90 分）
経営コンサルタント 竹内幸次 株式会社スプラム代表取締役 中小企業診断士
ホームページ：http://www.spram.co.jp/ e-mail：takeuchi@spram.co.jp
ブログ：http://blog.goo.ne.jp/2300062/ Facebook：http://www.facebook.com/spramjp
１．日本再興戦略 2016 とビッグデータ .............................................................................. 1
２．ビッグデータの概要 ................................................................................................... 1
（１）構造化データ....................................................................................................... 1
（２）非構造化データ ................................................................................................... 2
（３）組合活動等におけるビッグデータのイメージ ............................................................. 2
３．Google のビッグデータを活用しよう！ ........................................................................... 2
４．多言語変換アプリと音声ビッグデータ ........................................................................... 3
５．オープンデータとビッグデータ..................................................................................... 3
６．ビッグデータとビッグデータビジネスの定義.................................................................... 4
７．ビッグデータの全体像................................................................................................ 4
８．ビッグデータの活用意義 ............................................................................................ 5
９．ビッグデータの活用事例 ............................................................................................ 5
（１）本田技研工業の例................................................................................................ 5
（２）その他の事例....................................................................................................... 6
10．ビッグデータの経営的活用........................................................................................ 7
（１）新事業創出 ......................................................................................................... 7
（２）ビッグデータがもたらす商品企画変革～新しい商品企画のプロセス～ .......................... 7
11．今後取組むべきはデータからの「価値創出」................................................................. 8