ビッグデータビジネスの捉え方
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データビジネスを企画・展開・収益化するのは多くの苦労を伴うもの。未だ理解が遅れているビッグデータとは何か、自社のデータをどう活用すればいいのか、自社だけでサービスを完結できない場合どうするか、など上流から眺めていきます。
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- 3. 4 1. 自己紹介 2. ビッグデータとは何か：事例を交えて 3. ビッグデータとは何か：4つの要素(V) 4. ビッグデータとは何か：データが人工知能に命を宿す 5. データを活用したビジネスとは 6. レイヤー化するIoTビジネス構造 7. 精密農業を事例として 8. 最後に Agenda
- 4. 5 ★ 専門/コンサルティング経験領域 - データ戦略策定 - データ分析組閣支援 - アルゴリズム開発 - 投資案件Due Diligence支援 - IoTビジネス企画策定支援 - 海外市場調査・契約交渉 ★ 実績のある業界 - 飲料業界 - 電子機器製造業界 - インターネット通信業界 - EC物販業界 - 製薬業界 - 食材流通業界 - 農業業界 - 健康フィットネス業界 − インバウンド観光業界 など
- 25. 26 Philips Sonicare FlexCare Platinum Connectedを使うと、タイマーセットされ た２分間の歯ブラシで磨きが足りない部分を可視化してくれる
- 30. 31 事業エコシステムに集まるデータをどう収益に繋げられるかは、構成レイヤー のどの課題を解決すれば顧客提供価値が高まるか、その将来像が鍵となります センサー・エッジ端末など OS データベース・データ処理 分析エンジン 分析ルール・洞察 ユーザーインターフェース 提供者 受益者 参考: 「IoT時代の競争分析フレームワーク」& 「IoT/IoEキャンバスの紹介」 物理 レイヤー デジタル レイヤー 価値提供
- 31. センサー・エッジ端末など OS データベース・データ処理 分析エンジン 分析ルール・洞察 ユーザーインターフェース 提供者 受益者 32 ただ単一の構成レイヤーで閉じる形ではなく、Reference Architectureを参照し ながら必要なプレーヤーと協業し顧客提供価値を向上すべきです 参考: 「IoT時代の競争分析フレームワーク」& 「IoT/IoEキャンバスの紹介」 物理 レイヤー デジタル レイヤー 価値提供人間の力では処理で きない数の変数を処 理した上でのデータ 分析の精度と拡張性 が重要 情報技術と運用技術 をシームレスに連携 させることが重要
- 32. 33 まずは自社のデータ活用の現状把握をし、自社を含む顧客のどの課題を解決す るためにどういったデータをどの精度で収集していくか、精査をお勧めします 個別業務 全体業務 屋内 ネットワーク インフラ 自律 最適化 制御 監視 見える化 ⑤ 機械によるコントロール ④ 省人化・効率化 ③ 人によるコントロール ② 現状把握 ① データ収集
- 33. 34 具体的には、人・機械が何を行なった結果、環境がどう変化し、その結果をど ういう形の数字で、収集していくと顧客提供価値があがるのか、明確にします 個別業務 全体業務 屋内 ネットワーク インフラ 自律 最適化 制御 監視 見える化 ⑤ 機械によるコントロール ④ 省人化・効率化 ③ 人によるコントロール ② 現状把握 ① データ収集 単にセンサーデータを 収集するのではなく、 環境の“変化”を定量化 することが重要
- 34. 35 縦軸に提供予定サービスの機能、横軸にその空間的範囲、に書き出し自社サー ビスが今どこにいて、今後どこに向かうべきなのか、見える化していきます 個別業務 全体業務 屋内 ネットワーク インフラ 自律 最適化 制御 監視 見える化
- 35. 36 縦にサービスを深めるか、横に水平展開していくのか、はどうすれば競争優位 性を打ち出せるか、取り巻く環境下でどこまで顧客を理解できるてるかが鍵 個別業務 全体業務 屋内 ネットワーク インフラ 自律 最適化 制御 監視 見える化 垂直展開 分析と連動させることで 限られた範囲をスマート 化していく 水平展開 通信技術を駆使して広範 囲の業務を連携させ繋が りをスマート化していく スケール化 通信技術を駆使して広 範囲の業務を連携させ 繋がりをスマート化
- 36. 自律 最適化 制御 監視 見える化 37 既存ネットワークでソフトウェア制御で対応していく垂直展開と毛色が違い、 時空間的に広がりを持つ水平展開には規格の平準化がマストになります 個別業務 全体業務 屋内 ネットワーク インフラ 垂直展開 データ分析者の不足に よってモデリングの自動 化・設計の簡素化が必要 水平展開 異なる機器を必要なデー タ転送・通信接続を達成 するための標準化が必要 スケール化 平準化していく技術環 境の上で設計をさらに 簡素化していくことで 素早いIoT開発を実現
- 37. 38 業務範囲と分析範囲をクロスし、自社と協業先の強みとの親和性・拡張性を評 価すれば、最終的に新しいビジネスモデルを創出を組み立てることが可能です 個別業務 全体業務 屋内 ネットワーク インフラ 自律 最適化 制御 監視 見える化 自社の 強み A社の 強み B社の 強み 端末・OSの規格が同じならA社 と共に個別業務最適化を目指す B社が対応できていない技術に強 みがあればＡ社と組んで対抗
- 40. 41 精密農業を例にして
Editor's Notes
- 留守中の荷物の配達をミスしたことはありませんか？または、お子さんに留守番をさせていて心配されることはありませんか？
- 長い行列にくたびれることはありませんか？レストランやイベント会場、他にありませんか？
- デジタルツインが対象とするデータは、製品そのものだけでなく、個々の部品や外部環境を含みます。製品についても個品単位でセンサーからリアルタイムのデータを収集するため、ユーザー（工場の作業員やドライバーなど）個々のスキルや気温、空圧などの外部環境に合わせて最適解をシミュレーションし、個別にフィードバックすることが可能です。また、画像認識技術等により、物理センサーを通じた計測が困難なデータについても、仮想センサーで集めたデータとして解析します。