Analytics Trends 2015

Analytics Trends 2015

『ビジネス・アナリティクスにまつわる一時期の狂騒も、やや下火となりつつある』。もしそのように感じられるとすれば、それは企業のビジネス・アナリティクスの活用への関心が失われつつあるからではない。むしろアナリティクスは進展をつづけ、いまや全世界におけるビジネス上の意思決定のメインストリームとなりつつある。アナリティクスは、いわば我々が息をする空気そのもの、我々が航海する海そのものになろうとしているのだ。

アナリティクスにおけるリーディングカンパニーは、後れを取る競争相手との差を広げて優位性を確立するため、さらなる革新を追及し日々新たなアナリティクス活用手法を模索している。アナリティクス活用によって得られる優位性は、ときとして既存のビジネスモデルを根底から覆してしまうほどの発見をもたらすケースがある。単体では大きなインパクトのない発見でも、連鎖的な波及効果により、終局的にはビジネス上大きな価値を生み出すような洞察がアナリティクスによって得られるケースもある。いずれにせよ、リーディングカンパニーは自社の優位性をさらに確立すべく、2015年もひきつづきこの両面に力を注いでゆくだろう。

本稿では、まさにビジネスの現場で見られる重要トレンドを取り上げた。2015年に注目すべきは、まず何といってもスーパートレンドとしてのデータセキュリティだろう。そしてその他のトレンドも、すべてこのデータセキュリティという文脈を前提に理解されるべきものだ。

SUPERTREND データセキュリティ

2014年は、残念ながら、ビジネス界がデータセキュリティ上の課題に大きく悩まされた年であった。2015年にはこの状況も改善すると考えたいが、そう思わせる材料も乏しい。ビジネス界もIT業界もデータセキュリティには深い懸念を抱いており、対策に巨額の予算を割いている。過去の事例から、こうした背景が、今後の短期的・中期的な技術投資に深刻な非効率を生じさせうることが予想できる。しかし、このような非効率はアナリティクスで回避できるのだ。

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アナリティクス・オブ・シングス (Analytics of Things)

インターネット・オブ・シングス（Internet of Things/IoT）とは、モノ、ヒト、場所、環境など、生活の中の様々なモノ＝デバイスがインターネットに接続され、大量のデータが収集され・利活用される現象を指す。IoTは、日々膨大な量の構造化・非構造化データを生成しており、これに伴い「膨大な量の雑多なデータから価値を発掘・発見する」という新たな機能がビッグデータ・アナリティクスに求められている。優れたアナリストの手にかかれば、こうしたデータから生産性の向上、オペレーション上のリスク検知、異常値の検出、バックオフィス業務の工数削減、さらにはセキュリティプロトコルの強化までも実現可能だ。しかし、拡大の一途をたどるセンサーの利用範囲は、もはや産業機器や複雑なシステムなどに限られない。IoTは、スマートグラス（メガネ型）、スマートウォッチ、スマートシューズなど、装着することでエンターテインメントや健康管理などに役立ち、毎日の生活上の利便性を高めてくれる各種ウェアラブル機器も包含したコンセプトである。

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データ・マネタイゼーション

「データを情報として管理するだけでなく、価値ある資産としても評価するべきだ」と主張するアナリストやリサーチャーが増えている。将来的には、企業が利益を得るために、保有データを流動化することが当然に可能となるような仕組みを想定している。消費者の消費行動がオンライン、特にモバイルアプリケーションへと軸足を移してゆく中で、その消費行動の副産物として生成されるデジタルデータは計り知れない潜在価値を秘めている。反面、そのデジタルデータが単なるゴミ、すなわち「無価値な情報」にすぎないケースも存在する。まずは、目の前にある状況が、このどちらに該当するのかを見極めることが大切だ。

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バイオニックブレイン

人間の知能と機械の融合により、従来の意思決定のありかたが根本から変わろうとしている。これは人間が、ほんの数年前には想像すらできなかったような膨大な知識を手にすることができるようになったためだ。人間と機械との融合は、より自然で身近なものとなりつつあり、それに伴いバリューチェーン全体を通してより優れた／より迅速な意思決定が可能となってきている。

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オープンソース

かつては、せいぜいシリコンバレー周辺の関心事と思われていたオープンソースソリューションだが、最近では世界中の大手企業が、データ・ストレージやデータ処理エンジンとしてHadoopなどのオープンソースソリューションを採用し始めている。Hadoopだけでなく、機械学習のMahout、複合イベント処理のSparkなど、商用ソフトウェアと並んで企業で広く採用されはじめている。そしてもちろん、統計解析と可視化のための環境を提供するオープンソース環境「R」の存在も忘れるわけにはいかない。

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税務アナリティクス

企業の税務専門家たちは、数字を関心事としている割に、アナリティクスへの対応が遅れてきた。先駆けとしてこの分野に着手し始めている企業は、まずはタックスプランニングに焦点を当て、節税や、異なる税務戦略がどのようなインパクトを財務にもたらすかをより深く理解しようと試みている。

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大学の役割

人材市場では、それらしいボタンをポチポチ押すだけの「データサイエンティストもどき」ではない、真のデータサイエンティストが求められており、多くの大学がこの需要の増大に対応しようとしている。アナリティクスの適用範囲が拡大し、様々な業種やビジネスモデルを包含するようになるにつれ、必要な人材を巡る競争は激化している。

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データ品質の追究

アナリティクスの可能性が指数関数的成長を遂げる中、データブローカービジネスは過熱の一途を辿っている。この傾向はしばらくは続くだろう。しかしこうしたデータの購入・利用が一般化するにつれ、そもそもこのデータはどの程度正確なのか？という点に厳しい目が向けられるようになってきている。データの正確性が向上すれば、利活用の可能性も飛躍的に広がる可能性が秘められているからだ。

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2015年に注目すべきトレンド

今後1年間においてアナリティクスマーケットを賑わせるであろうトピックを以下に挙げた。動向を注視されたい。

顔認識システムおよび地理空間情報モニタリング
写真に写った友人の顔へのタグ付け、顧客の識別、公の場における行動パターン分析による犯罪者の検知など、こうしたテクノロジーの成功事例は多い。いまやカメラや携帯電話など廉価な機器から得られるデータが、機械学習システムのために広く利用可能となっている。この分野でのイノベーションはますます進むことだろう。

世論の抵抗
政府による監視活動。個人情報漏えい事件。悪意はなくとも、一線を越えてしまい、消費者の反発を買ってしまう、個人情報を利用した行き過ぎたマーケティング活動。一般消費者も、自分たちが日々生活の中で無意識に生み出しているデータが、実はどれだけ自分たちについて情報を含んでいるのか、ということに気づき始めている。今後、個人情報の収集や譲渡を行う事業者に関して、法的責任の明確化を求める世論が高まってくるものと予想される。

アナリティクスが実社会を制御
物理的な活動を制御するためのテクノロジーへのメディアの関心度は非常に高い（例としてグーグル社の自動運転車、ネスト社のサーモスタット製品など）。多くの消費者が、アナリティクスによって実現されるこうした機能拡張を歓迎している。企業がこうした消費者の期待に応えるためには、こうした潮流が自社ビジネスにどう影響を及ぼしうるか――良い影響か悪い影響かはさておき――を綿密に検討することが重要となってくるだろう。
 

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