今注目をあつめる「ビッグデータ」活用事例

今注目をあつめる「ビッグデータ」活用事例

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「ビッグデータ」―― 最近、ニュースや週刊誌、街角でも「ビッグデータ」という文字をよく見かけるようになりました。
いまや、聞いたことのない方はいないでしょう。
バズワード化し、言葉だけが流行って一人歩きしてしまっているのが現状かと思います。

そんな頻繁に見聞きする「ビッグデータ」という言葉ですが、「ビッグデータについて説明してください」と問われたら、説明できるでしょうか?
また、ビッグデータを活用している事例はどのようなものがあるのでしょうか?

今回は、ビッグデータ活用の現状を軽くおさらいし、
ビッグデータ活用事例として、東洋医学、ローソンponta、をまとめて紹介していきます。

ビッグデータ活用の現状

インターネットの発展がいかに大きく社会を変化させたかについては誰もが理解しているでしょう。
ですが、社会を変化させる力をもちながらも、
あまり活用されていない技術トレンドが「ビッグデータ」です。
情報量が少なかった時代にはわからなかったことを、膨大な情報を活用し、
高度なアルゴリズム分析、統計処理と組み合わせることで、これらがまったく新しい形で利用されています。

身近なところでいえば、友人関係と「いいね」は、フェイスブックでデータ化されました。
また、かつては経度と緯度で判断した位置も現在はGPS衛星システムを利用してデータ化できます。
コンピュータが数世紀分の著作を取り込んだことで、いまや文章もデータ化されています。

下のグラフは、平成23年8月に総務省が公表した「我が国の情報通信市場の実態と情報流通量の計量に関する調査研究結果(平成21年度)」の中で示されている、「情報流通インデックスの計量結果」です。
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我が国の情報通信市場の実態と情報流通量の計量に関する調査研究結果(平成21年度)

インターネットの情報量は、他のメディアグループを尻目に、膨張を続けています。平成13年対比でインターネットの流通情報量は実に71倍にもなっています。その一方で情報消費量としてはおおよそ2.5倍程度にとどまっています。
つまり、インターネット単体で見たときにも、情報は過剰に膨張し続けており、消費が流通に到底追いつかない状態になっています。
世の中に膨大にあふれる情報のほとんどは消費、つまり認知されないままでいるのが現状です。

事例1:東洋医学、漢方薬

医療の世界でいま起き始めているのはビッグデータを活用した個別化治療だそうです。
西洋医学は、個人よりも病気に着目して、それを効率的に治療することで発展してきました。
つまり、ほとんどが症状を抑える対症療法なので、根本的な治療までは難しいといわれます。

一方、東洋医学は、経験医学といわれ、患者個々の体質や生活環境を見て、臨機応変に治療を進めるため、同じ症状が出ていても、治療方法が違っています。
漢方により、体質改善も含めて病気を治す人の能力を引き出し、病気にならない体をつくるといわれます。
これまで、漢方は画一的な治療に向かないといわれながらも、
安全性や毒性を見る臨床試験が行われ、その無数の組み合わせや配合などデータは着実に増え、
今やその存在自体が「ビッグデータ」化しています。

今まで、科学的データに乏しい医学と現代医学の立場から突き放された見方をされがちでしたが、
ここにきて個人差のある遺伝子というビッグデータを解析することによって、治療の個別化の時代に入ろうとしています。
そこで求められるのは因果関係ではなく、ビッグデータを活用した配合と効能の相関関係です。
最近、現代医学と漢方医学の両方を駆使した治療を取り入れる医師も増え、病気を根本から治したり、悪い体質を改善しようとする傾向があるようです。

参考:-WEDGE infinity

事例2:ローソンポンタの事例
「ローソンが売上31位のほろにがショコラブランを売り続ける理由」

皆さんご存知のとおり、ローソンでは共通ポイントサービス「Ponta(ポンタ)」を導入し、「POSデータ」をさらに深めたデータ分析が進んでいます。
LMが展開する「Ponta」は、2012年2月に会員数4,000万人を突破。2012年11月30日時点で5000万人を達成しました。
当初LMでは、2013年7月末に5000万人到達を予想していたが、目標を8カ月前倒ししての達成となったそうです。提携企業数は66社にのぼります。
SNS「mixi」を運営するミクシィやリクルートライフスタイルと提携するなど、O2Oにも積極的です。

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共通ポイント「Ponta」のビッグデータを活用した異業種連合による「CRM研究会」を発足(LM

ローソンが売上31位のほろにがショコラブランを売り続ける理由

ポンタの導入によりほろにがショコラブランが「1割のヘビーユーザーが6割の売り上げを占めている」といったことがわかるようになったそうです。
そうした中で、最も重視されている指標の1つがリピート率。
ローソンではFC店向けに発注の目安となる「商品力指数」を示しているが、これもリピート率を基準にしています。
「ほろにがショコラブラン」という菓子パンがリピート率で売上を伸ばすとても良い例としてあげられます。

この商品は菓子パンの売り上げ順位では31位(取材時点)で、決して「売れ筋」ではない。
何も知らなければ発注は止まってしまう。しかしデータを分析すると一部の女性から頻繁にリピートされていることがわかる。
このパンはローソンにしかない商品だ。品切れとなれば、大事な顧客を逃すことになる。順位だけでは、本当の支持率はわからない。
こうした判断は早ければ約1日で示される。全店の売り上げ記録を精査すると、わずか1日のデータだけでも、その後の商品動向がわかるという。ローソンでは06年から「PRiSM」と呼ぶ業務改革プロジェクトを進めている。目的のひとつは情報分析力の強化。それまでは処理能力の限界から、全店の売り上げデータをすぐに分析することができず、データを一部の店舗に絞り込んでいた。マーケティングステーションディレクター補佐の倉持章さんはいう。
「コンピュータ技術の進化は一番大きい。いまは全店のデータを1日で分析できます。一部のデータだけ見るのと、すべてのデータに触れることは違う」

ローソン「31位の菓子パンを売り続ける理由」 -人知を超えるビッグデータの底力【6】

こんな商品です↓
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ブラックココアを練り込んだブラン(ふすま)生地で、濃厚な味わいのチョコクリームを
包み込みました。隠し味にブランデーを使用、大人のチョコクリームパンです。
温めて食べるとチョコクリームがとろけ、香りが広がります。

LAWSON BAKERY

はい、ここまで2つの事例をまとめてきました。
ビッグデータの事例を調べていく中で、情報の中から本質的な要素を見出す力はやはりとても重要だと痛感しました。
ブログを書いていると日々勉強不足を実感しますが、
これからも皆様に最新情報をどんどんお届けしていけるよう地道にがんばっていきます!

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また、次回も是非読んでみてください♪

この記事を書いた人

author by 宮崎 優

宮崎 優

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