データマイニングとは？その５つの特徴を知りましょう！
データマイニングとは、DM(Data mining)の省略で、統計学、パターン認識、人工知能などのデータを解析する技法を使って、情報管理システムなどに蓄積された膨大なデータの中から、パターンや相関関係などを見出し、マーケティングや営業などに活用するテクノロジーです。
データマイニングにとってデータを分析した結果では「おむつとビール」がその中の逸話として、よく知られていると思うが、興味のある方はデータマイニングに関する面白い記事10選を読んでもらいます。
そして、今回では我々がよく言っているそのデータマニングに関する５つの特徴を解説してみます。
1、膨大なデータに基づく
実際、ほとんどのデータマイニングアルゴリズムは小さなデータボリュームで実行でき、結果を取得できます。ただし、量がすくないデータの場合は、完全に手動分析で要約できる一方で、少量のデータは実際の世界の普遍的な特性を反映できないことがよくあります。ですので、データマイニングで正確的な結果を出すにはまず、膨大なデータを取得しかできます。Ocotparseという無料スクレイピングツールを利用すれば、何百万件のデータを正確的に収集してくれます。
2、高い信憑性を持つ
いわゆる信憑性とは「信用できる、または信頼できる度合い」を意味します。マイニングされたデータは事実に基づいて高い信憑性を持たなければならないです。単にその分野において地位や権力が高いオーラに左右されて、その人が言っていることが本当なのかを判断できず、真実から離れて行くことになるかもしれません。ですので、確実なデータに基づいて出た結論の方が信憑性があります。
3、データの裏側を見抜く
データマイニングとは、データから直接に伝われてくる知識ではなく、人が工夫してその中に隠されているものを発見することです。例えば、TableauやRAWGraphsなどの一般的なBIツールを使用するしか発見できない情報がたくさんあります。
4、未知性に富む
マイニングされた知識は、今まで誰も発見できない未知なものであるべきです。そうでなければ、単に専門家の言っていることを検証しただけです。新しい知識がどんどん発見されて、それを新しい技術に変えれば、世界を変えることになるかもしれません。
5、価値を持つ
マイニングの結果は、企業に直接的または間接的な利益をもたらさなければなりません。データマイニングはとても高級的に見えますが、実は役に立っていないという人もいます。これは単なる誤解です。一部のデータマイニングプロジェクトでは、明確なビジネス目標の欠如、データ品質の不十分、またはデータマイニング職員の経験不足などの原因で、データの最大価値を活かすことができません。しかし、データマイニングそのものの価値を最大限にすれば、成功したケースの多くは、データマイニングが実際に効率を改善するツールになり得ることも証明しています。
以上はデータマニングに関する５つの特徴でした。いかがでしょう。
今後のマーケティング活動において、大きなサポートになれるようなデータマイニングを導入する際には以上の５つの特徴をチェックしてから判断しましょう。きっとお役に立てると思います！
RPAとは？2019年オススメのRPAツール15選
今では、RPAという言葉は話題になっています。RPAは仮想知的労働者とも呼ばれ、働き方改革や人手不足を解決する手段として期待されています。そこで、今回はRPAとは何か、導入のメリット、オススメのRPAツールということを紹介したいと思います。
RPAとは？
RPAとはRobotic Process Automationの略で、「ロボットによる業務の自動化」と表現されます。RPAはこれまで人が手作業で行ってきた業務をロボットが代行、自動化することにより、業務プロセスの処理にかかる時間を短縮し、業務効率を向上させることができます。RPAを導入することで、以下のメリットを得られます。
1.コストを減少できる
2.業務を効率化できる
3.ミスを防止できる
4.人材不足に対応できる
RPAツール15選
企業の業務効率や人手不足の課題を解決するために、RPAツールの導入も加速しています。以下はRPAツールを15選まとめました。
1. UiPath
UiPathは、RPA業界で世界的なトップベンダーです。2017年に日本法人を設立して以来、日本で急速にシェアを伸ばしている注目RPAツールです。UiPathは機能が豊富にある自動化ツールを開発する環境を提供しており、簡単にロボットでの業務の流れが構築できます。業務の流れのシナリオ化は、ロボットにさせるアクティビティ（動作）をドラッグ＆ドロップすることによって簡単にできるだけでなく、「レコーダー」という人の動作を見て自動化するものを使用するのみです。.Netがわからない初心者でも向いています。Micrsoft社のソフトやXAML書式にも適応できるできることが魅力の一つです。60日間の無料トライアルも提供しており、導入前のお試しも可能です。されに、非営利団体、教育期間、小規模企業（従業員250名/台未満、かつ年商約5億円未満）に無償でCE版（Community Edition）を提供しています。
2.WinActor
WinActorはNTTグループによって開発された純国産RPAツールです。サービスインフラ・ソフトウェア通信・金融などの業界でよく導入され、日本国内でシェアNo.1となっています。業務の手順を「シナリオ」として記憶し、同じ操作を何回でも繰り返し実行することができます。PC１台でスモールスタートから大規模導入まで幅広く対応可能です。Windows PC上で動く、パッケージソフト（Office製品など）からスクラッチ開発の独自システムまで、プログラミングスキルがなくても簡単に操作できます。60日間の無料トライアルも提供し、サポートも充実しているので、初めての企業にも安心です。
3. BizRobo!
国内における実績NO.1サービスとして高く評価されているBizRobo!はホワイトカラーの生産性を革新する、ソフトウェアロボット（Digital Labor）の導入・運用を支援するデジタルレイバープラットフォームです。ソフトウェアはインストールせず、Webサーバーを1台用意するだけで、複数のロボットを作成でき、それらを同時に運用することができます。そのため、大規模なウェブアプリケーションに適しています。また、ドラッグアンドドロップで、ロボットに覚えさせる業務フローの作成が容易にできるので、担当者がロボットを簡単に作ることができます。株価推移の管理・通販サイトの価格調査・在庫管理・商品登録などの作業によく利用されています。日本語によるトレーニングコンテンツも用意し、充実しています。
4. Autoブラウザ名人
Autoブラウザ名人は、ブラウザ上で行う定型的なルーチンワークをを自動化することで、業務の自動化・デジタル化を推進するRPAツールです。インターネットエクスプローラーの起動、取引先のWebサイトへのアクセス、ログオン、メニューやボタンのクリック、ログオフなどを自動化できます。インターネットを介した取引先とのデータ交換が飛躍的に効率化します。また、Excelや、さまざまなWindowsアプリケーションを利用した業務の自動化も可能ですので、業務の生産性が飛躍的に向上します。
5. Blue Prism
Blue Prismは、RPA の世界的リーダーとして18年以上の歴史を持つ老舗 RPA ツールとなっていて、高度な管理機能を提供するグローバルシェア No.1 です。Blue Prismは、内部統制を強化し、各事業部門に分散している RPA ロボットを一元管理することができます。運用管理者向けのダッシュボードによりロボットの稼働状況や様々なKPIが可視化されるため、「野良ロボ」化したロボットを捜索し、管理・修正することができます。サーバー集中管理型 RPA で、ロボットの実行ログだけでなく監査ログも取得できるため、ロボットの修正履歴の管理や、ロボットの更新に伴う新旧ロボットの比較が可能です。汎用性に優れていて、メインフレーム、Windows、Web などの各種インターフェースに対応するだけでなく、社内開発された API のない業務アプリケーションでも連携することができます。高度なセキュリティ機能も提供し、金融機関や医療機関などの規制産業においても、安全に利用することができます。
6. Automation Anywhere
Automation AnywhereはアメリカでのシェアNO.1の実績を持ちサーバー型のRPAツールです。機械学習と自然言語処理技術を用いて柔軟な動作が可能でき、定型業務だけでなく、一部非定型業務の自動化までを実現できます。Automation Anywhereは、ソフトウェアボットと共に構成されWindows 環境で稼働し、主な設定は、タスクエディタにより、 自動化したい作業ステップを記録し、スクリプトを作成します。Web サイトのデータ抽出やスケジュールされたファイル転送などの一般的なタスクを自動化する数十種類の事前構築タスクテンプレートが含まれています。光学式文字認識（OCR）やJava との統合などの高度な機能を備えたオプションの統合パックを購入することで、幅広い外部アプリケーションと統合することができます。高いセキュリティ基準にも対応可能です。また、中央管理型のシステムを提供しており、ロボットの一元管理を可能にします。現在、コミュニティ版がリリースされ、スモールビジネス従事者、開発者の方等が無償でAutomation Anywhereを使えることになりました。
7. NICE
NICEは、元々コールセンター業界から生み出したRPAツールで、顧客管理を効率化しています。NICEは単なるRPA製品ではなく、半自動ロボ、業務プロセス可視化ツールを含めた総合的な業務効率化ツールです。光学式文字認識（OCR）やチャットボット、機械学習などの技術を使うので、業務プロセスの中で繰り返し作業を自動化していきます。デスクトップ型のツールだけではなく、サーバー上の処理作業にも対応できます。デスクトップモニタリングという機能もあり、オペレーターが顧客と対話している際に音声を認識し、顧客の属性、ステータス、購入等のメタデータを自動作成することが可能です。
8. WorkFusion RPA Express
RPA ExpressはアメリカのWorkFusion社が提供している無料のRPAツールです。コードの必要はなく、ドラッグアンドドロップで作成可能し、録音ボタンを押すだけでタスクを自動化できます。データの収集と分析を行うControl Towerではボット・人・プロセスの管理や進行状況・パフォーマンスを一括管理できるため非常に便利です。日本語対応なしですが、無料トレーニングを提供しているので、小規模の企業やRPAを試しに導入してみたい企業におすすめです。
9. ROBOWARE
ROBOWAREは、定型化された業務のオペレーションを自動化できるRPAソリューションです。従来のRPAと比較して、柔軟なカスタマイズが可能であるため、自動化できる作業範囲が広がり、より複雑な作業への対応が可能になりました。ROBOWAREは画面上に表示されるテキストや画像をそのまま認識でき、キーボードとマウスを使って操作する動作を代行します。PHP、 Ruby、Java、C#による開発ができ、それぞれの言語に対して多数のAPIが揃えられており、自社内での開発も可能です。
10. SynchRoid
SynchRoidはソフトバンクが開発したRPAツールです。その特徴は「ITスキルが低い人材でも開発できるシンプルなRPA」です。従来、RPAとは開発画面が難しく専門的なスキルが要求されることの多い製品でした。そこでSynchRoidでは、開発画面をGUI(グラフィカル・ユーザー・インターフェース)で提供し、情報システム従事者でなくとも開発者として自動化ロボットを作り出せます。実行環境は、デスクトップおよびサーバーどちらも選択可能です。RPAの導入支援やトレーニングなどのサポートは充実し、多くのシステムとの連携が可能です。
11.Verint
Verint RPAは、操作対象の認識方式として特許技術である画面イメージおよびOCRによる文字認識を組み合わせた独自技術を採用し、対象アプリケーションの制限を最大限に減少させています。また、操作方法を監視・自動記録する機能や、定型のコマンドを選択リストから選ぶことで動作を補完する処理を追加して作成する仕組みを持っているようです。さらに、業務プロセス分析ソリューションによりデスクトップ作業を常時監視し、手順のトラッキングと可視化により、業務プロセスの定義やモニタリングを自動的に行うことも可能とのことです。
12. Pega Robotic Automation
Pegasystems は、自社のBPM やCRM を補完する目的でRPA のOPENSPAN 社を買収し、ロボット、分析、ケース管理を統合して提供します。Pega の統合 Pega Platform™ 上に構築された適応型クラウド設計ソフトウェアでは、戦略的なビジネス ニーズに合わせてアプリケーションを迅速に展開し、拡張し、簡単に変更することが可能です。「Pega Robotic Automation」には業界トップクラスとなるBPMプラットフォームの主要機能を搭載しています。業務の自動化と業務プロセス管理のデジタル化を、同時に実現することが可能になっています。
13. Octoparse
Octoparseはコーディングを必要としなく、クリックするだけでWebデータ抽出を自動化するRPAツールで、Webスクレイピングツールとも呼ばれます。従来、プログラミングや手作業でコピペすることでデータを収集しますが、データ抽出をよりやすくするために、OctoparseはAmazon、楽天市場、Twitterなど数多くのすぐに使えるWebスクレイピングテンプレートを提供しています。パラメータ（ターゲットWebサイトのURL、検索キーワードなど）を入力するだけで、データが抽出されてきます。クラウド型プラットフォームも提供するので、スケジュール設定が可能で、リアルタイムデータを自動抽出し、Webサイトの更新情報をいつでも入手できます。取得したデータはExcel、HTML、CSVのような構造化フォーマットで、またはご指定のデータベースに保存されます。自社にノウハウがないが、課題解決にデータを収集したい場合は、ぜひWebスクレイピングツールを試してみてください。
14. Redwood Software
Redwood Softwareは、デジタルプロセスの変換を加速し、業務中の手動作業のコストを削減します。ERP プロフェッショナルサービスの経験があり、Redwood robots は、Oracle やSAP のERP システムと連携して、物流や電子取引、財務などあらゆる分野での作業の効率化を実現します。お客様は、ソフトウェア、クラウド、アプライアンスなどの複数の導入オプションから選択できます。Redwoodの自動プロセスパッケージ（APP）は事前設定されて、エンドツーエンドのプロセスをシンプルすることができます。
15. Softomotive
Softomotiveは、RPA製品とサービスの人気の提供会社の1つです。企業が運用コストを大幅に削減し、効率を高め、生産性を向上させ、パフォーマンスを向上させるProcessRobotソリューションを提供します。構造化されたワークフローを整理し、データ品質を向上させ、人的ミスを排除し、優先順位の高い付加価値の高い計画に注力することができます。24時間365日、夜間、週末にかけて動作し、顧客の期待を超えて要求を即時に処理することができます。
まとめ
以上、RPAの紹介でした。少しではご参考になりましたか？RPAを活用することで、社内の業務効率を大幅に向上させることが可能です。自社にピッタリのRPAツールを導入して、業務を改善しましょう！
大企業がこれらの人気サイトからデータを取得している！ジャンル別24選
我々が現在にいる社会はすでに「ビッグデータ」という言葉があたり前のように見聞きする時代になりました。近い将来、テクノロジー、ビジネス、金融、法律、人々の暮らしなど、ビッグデータによって大きく変わっていくのでしょう。
それで、ビッグデータの中で最も重要なものとも言えるデータインテリジェンスは、既存のビジネス世界に新たな成長をもたらすだけでなく、さらに企業の意思決定を左右する役割にもなってくると思います。
そのような「ビッグデータ」時代においては、最新のデータを取得して分析し、マーケティングの動向を一番早く把握して対応できる企業だけがこの世に生き残れます。
では、この世に生き残れることを目指している企業にとっては、どのようなデータを取得しなければならないのかというと、これからこの記事で、大企業がデータを取得している人気サイトをジャンル別に紹介したいと思います。まだまだたくさんのサイトがあると思いますが、コメントをいただければ幸いです。
1. ECサイト（５選）
Amazon、楽天市場、ヨドバシカメラ、ZOZOTOWN、Yahoo!ショッピングなど
主なデータ：商品名、URL、価格、画像URL、ASIN番号、送料、カラー、サイズ、ブランド、店舗名、在庫、購入数、レビュー、スターランキングなど
データ用途：価格比較、競合調査
- アマゾン(Amazon)
- Rakuten
2. 転職求人サイト（4選）
主なデータ：会社ホームページ、会社名、会社情報、会社所在地、メールアドレス、掲載期間、仕事の内容、求めている人材、勤務地、給与、勤務時間、休日休暇、採用予定人数、待遇福利厚生など。
データ用途：企業調査、業界研究、競合調査
- マイナビ転職
- Doda転職
3. 不動産サイト（4選）
SUUMO、HOME’S、at home、マイナビ賃貸
主なデータ：物件名、住所、交通、販売価格、敷金、保証金、物件画像、土地面積、建物面積、築年月、階建、間取り、方角、車内施設、周辺環境、駐車場、契約期間、保険、問い合わせ先など。
データ用途：価格調査、不動産業界研究、競合調査、市場調査
- SUUMO
- HOME’S
- at home
- マイナビ賃貸
4. ソーシャルサイト（4選）
Facebook、Twitter、Instagram、Youtube
主なデータ:投稿者、投稿内容、いいね、コメント内容、コメント数、シェア数、グループ、投稿日、画像URL、ビデオURLなど。
データ用途：口コミ調査、世論調査、感情分析
5. 検索サイト（3選）
Google検索、Yahoo Japan、Bing
主なデータ：タイトル、ページリンク、内容概要など。
- Google検索
- Yahoo Japan
- Bing
6. 企業情報サイト（1選）
iタウンページ
主なデータ：企業名、特徴、住所、電話番号、会社詳細リンク、HPなど。
データ用途：営業リスト作成、企業調査
- iタウンページ
7. 暮らし・生活・口コミサイト（3選）
主なデータ：タイトル、スターランキング、レビュー件数、カテゴリー、HP、電話番号、場所など。
データ用途：関連情報取得、口コミ調査、価格調査、市場調査
- Booking
どうやってデータを取得するか？
それで、企業がどのようにこれらのサイトからデータを取得しているのかと疑問しませんか。もちろん、プログラム(Pythonなど)を書いてデータを取得する方法はよく知られていますが、それに詳しい職員がいない企業なら、どうすればいいでしょうか。コピペなら効率低すぎませんか？またデータ取得そのものを外注するか、プログラミングの知識のある職員を募集するか、どちらもコストがかかりますね。 ここではOctoparseという無料Webスクレイピングツールを紹介します。
1. 全世界にわたって150万以上のユーザーが利用している便利なツールで、データ収集の自動化を簡単に実現してくれます。ビデオやチュートリアルなどが基本操作コースを準備してくれたので、素人には心配なく！
2. 前に述べた人気サイトから主なデータを抽出するタスクテンプレートもありますので、完全な素人でも、キーワードかURLかを入力するだけでデータをすぐ抽出できる。
3. 無料版でも1万件のデータ出力、有料版はデータ出力上限なし。Excel、CSVやデータベースへの出力、クラウドサービス、APIアクセスやスケジュール設定などもできる。
4. チームワークを必要とする企業には法人プランをオススメ！膨大なデータを抽出することを簡単に実現するだけでなく、そのデータをチーム内に共有することもできる。
いかがでしょう。素人の私でも、一ヶ月の時間を利用してOctoparseを上達できました。ここまで読んでくれたあなたはもっと短い時間で上達できるのではないでしょうか。早速お試してみましょうか。
クローラーエンジニアになるには？学習すべきことを解説
ビッグデータ・AIの台頭とともに、データ収集、活用の重要性が高まるようになりました。ビッグデータを収集するために、多くの企業は専門のクローラーエンジニアを採用しています。今回の記事では、「クローラーエンジニア」の仕事内容、学習すべきスキルについて解説したいと思います。
クローラーエンジニアとは？仕事内容は？
簡単に言えば、クローラーエンジニアはWebクローラーを開発するエンジニアです。以前紹介したとおり、Webクローラーとはインターネット上に公開されているテキスト・画像・動画などの情報を自動で収集し、データベースに保管するプログラムのことです。
クローラーエンジニアとして、ネット上掲載している情報を自動で収集できる「クローラー」プログラムを書かなければなりません。
多くの企業はデータを活用してビジネスチャンスにしていこうと取り組みを進めているでしょう。会社のビジネスによって、仕事内容もそれぞれです。
例えば、Google検索エンジンなどデータ集約型のWebサイトでは、数ミリ秒以内に特定のキーワードを含むページを提供できます。Webページをリアルタイムで見つけるのではなく、事前にスクレイピングして独自のデータベースに保存することは間違いありません。
また、価格比較など、情報比較を提供するWebサイトがあります。これは、Webクローラーを介してさまざまなショッピングWebサイトにある製品の価格をスクレイピングし、各ショッピングサイトの価格をまとめて表示します。ショッピングサイトの価格は時々変化しますが、比較サイトでスクレイピングされたデータは削除されないため、価格トレンドを提供することができます。
クローラーエンジニアになるには、学習すべきことは？
1. 少なくとも1つのプログラミング言語
コーディング基礎は、すべてエンジニアに不可欠です。実際、クローラーの開発は簡単な仕事ではなく、使用するプログラミング言語に精通し、関連するフレームワークとライブラリに詳しくすることが重要です。もちろん、スクレイピングの主流はPythonですね。
2. タスクキュー
クローリング作業が膨大な量のデータを処理するとき、システムに多大な負荷がかかり、システムは停滞するかハングアップするかして支障を来たす可能成があります。したがって、非同期分散処理できるタスクキューが必要です。タスクキューを使うと、複数台のマシンでワーカーを構成して分散処理を行うことで、高いスループットを発揮します。
後からワーカーにマシンを追加することで、処理性能とデータ保持容量をスケールアウトすることもできます。ワーカーがタスクの処理に失敗した場合、タスクキューはキューに再試行メカニズムを適用するため、タスクは限られた回数だけ再試行されます。
一般的に使用されるタスクキューサービスはKafka、Beanstalkd、Celeryなどです。
3. データベース
言うまでもなく、データを保存するにはデータベースが必要がです。ここではNoSQLのMongoDBをお勧めします。MongoDBはスケーラビリティが高く、容易にスケールアウト（水平スケール）できるので、大量のデータを高速に処理することが可能です。
4. HTTPとHTMLの知識
スクレイピングするのはWebページのデータだから、Webページの構造を理解する必要があります。
HTTPとはWebサーバとWebブラウザ用の通信プロトコルです。私たちはInternet ExplorerやGoogle ChromeなどのWebブラウザを使用してWebサイトにアクセスします。そもそもWebページの正体はHTMLタグを使って構成されている文書ですが、閲覧したいページや画像、動画などをWebサーバに要求して、内容に応じてWebサーバがレスポンスを返します。レスポンスを受け取ったWebブラウザは画面上にページや画像、動画などを表示します。
５. クローラーブロック対策
クローラーエンジニアはクローラーを開発する人と言っても、クローラーブロック対策を了解するのも重要です。一般的なクローラーブロック対策は次のとおりです。
（1）アクセス頻度制限
頻繁にアクセスする場合、WebサイトがこのIPをしばらくブロックすることがあります。その一方、クローラーを開発するとき、クローラーが人間のような頻度でWebページにアクセスするようにしようとすることができます。
（2）ログイン制限
ログインのステップを追加位して、クローラーのアクセスを拒否するのは普通ですね。ただし、現在のクローラーは、ログインをシミュレートし、Cookieを追加することでログインを解決することもできます。
（3）Header制限
通常、SafariやChromeなどのブラウザを使ってWebサイトにアクセスする場合、Headerやオペレーティングシステムの情報があります。クローラーでアクセスする場合、そのようなHeaderはありません。
（4）動的なJavaScriptコンテンツ
一部のWebページにはJavaScriptを介して生成されるコンテンツがあります。つまり、JavaScriptを使うと、新しいコンテンツが表示されたり変化します。このような動的なWebページをスクレイピングするのは難しいです。
（5）CAPTCHA
CAPTCHAはコンピューターと人間を区別するバクロニムです。ゆがんだ文字列と数字が使われるCAPTCHAは人間にとって理解しやすいですが、クローラーにとってそれを認識するのが難しいです。
（6）IP制限
この方法では、特定のIPが永久にブロックされる場合がありますが、実際のユーザーに迷惑をかけてしまう可能性があります。
まとめ
いかがでしたか？クローラーエンジニアは思ったような退屈な仕事ではなく、学ぶべきこともたくさんありますね。
もちろん、社内のエンジニアリソースが足りないであったり、そもそも技術的なスタッフがいなったり、わざわざエンジニアを雇う予算がない場合もあります。幸いに、OctoparseのようなWebクローラーツールを使って、誰でもクローラーを開発でき、誰でもクローラーエンジニアになれます。自社にノウハウがないが、課題解決にデータを収集したい場合は、ぜひWebクローラーツールを試してみてください。
スタートアップの成長におけるビッグデータの活用
ビッグデータの時代に、スピードが加速する今日のビジネスでは24時間体制で業務を続けるのも不十分です。スタートアップは、この激しい競争の中で生き残りたいなら、ビッグデータの急速な進歩に遅れをとらず、自社の強みを把握し、自社事業の持続的な成長が勝利の鍵です。
ビッグデータとは、大量（Volume）、多種類（Variety）、高頻度（Velocity）のデータのことを指します。ビッグデータの活用によって、社内のビジネスプロセスを改善し、業界の関連情報に素早くアクセスすることができます。
しかし、多くの企業は新しいテクノロジーを導入するコストを過大評価し、そのビッグデータをGoogle、Amazon、Facebook、Appleなどの巨大企業の特権と見なしています。実は、ビッグデータはスタートアップの成長に必要なリソースを提供しています。
そうした状況を鑑みて、本記事では、ビッグデータは、スタートアップの成長にどのように役立つのかという問題を説明します。
1. 業界の動向を把握する
どんな業界でも、業界の動向を調査して予測できることは避けられません。起業家としての最も経済的な方法は、ビッグデータを活用して、業界情報を把握できるようにすることです。Googleトレンドは、起業家が業界内の発展トレンドを理解するのに役立つ便利なツールです。
Googleトレンドでは、特定の期間におけるサイトの合計検索ボリュームに対して、特定の検索キーワードがどれくらい検索されているのかを示します。
Googleトレンドを使うと、ユーザーがどのキーワードを検索しているか、どのようにトレンドが推移しているか見えます。それに、国や地域、関連キーワードやトピックも見えます。経営経験が短かくデータ量が少ない企業にはGoogleトレンドは重要な集客ツールとなり、マーケティング対策にも活用できます。ぜひ活用してみてください。
2. マーケティング効率を高める
市場シェアを拡大し、ターゲットグループを拡大することは、スタートアップの成長に不可欠です。限られた予算の中で、マーケティングの効果を最大化する方法は？ビッグデータを利用すると、顧客になる可能性が極めて低い人を広告配信の対象から除外することができます。AllSightなどの顧客インテリジェンスツールを使うと、企業が広告キャンペーンにお金を無駄にするのを防ぐことができます。
AllSightは、顧客データを管理するためのAI駆動型のプラットフォームです。最新のテクノロジーを使用して、断片化されたデータをシステムに統合し、インテリジェンスプラットフォームで強化します。マーケティング担当者と経営者は、企業はエンタープライズ規模の顧客データとアナリティクスの活用を通じて、ターゲットグループをよりよく理解して、これまで以上に充実した長期にわたる顧客関係を構築でき、自社製品を効果的に宣伝できるようになりました。
3. 社内コラボレーションを強化する
効果的な社内コラボレーションは、スタートアップ企業にとって重要な役割を果たします。なぜなら、社内コミュニケーションをを改善し、生産性向上や業務効率化させることができるからです。社内コミュニケーションが良くない会社は、働き雰囲気が良くないというだけでなく、意思疎通や相互理解の不足から、業務効率が低下するリスクもあり、スムーズに発展することが難しいです。
ビッグデータやクラウドストレージの発展とともに、チームメンバーはファイル、ドキュメント、その他の情報を共有できるようになりました。GoogleドライブとGoogleドキュメントは、メンバーの共同作業に役立ちます。
たとえば、Googleドキュメントは、ドキュメントやスプレッドシートをオンラインで作成、編集、保存できる無料のWebベースのアプリケーションです。Google ドキュメント、 スプレッドシート、スライドを使って、世界中のあらゆる場所からリアルタイムで他のメンバーと共同作業ができます。
4. カスタマービューを生成する
マーケティングとは、適切なタイミングで適切な顧客にリーチすることであるため、ビッグデータを活用して、購入を予測し、顧客の行動を分析し、製品を購入する人々をよりよく理解できます。ビッグデータを使うと、顧客の包括的なビューを簡単に作成することができます。
アプローチの1つは、ビッグデータは顧客の記録や選択を追跡し、顧客のニーズを予測し、それぞれに合わせた商品を勧めるために用いられます。2012年には、How Target Figured Out A Teen Girl Was Pregnant Before Her Father Didという有名なケースがあります。小売大手「ターゲット」は、女子高校生の買い物履歴から、妊娠しているのを予測し、ベビー用品のクーポンを送信しました。
それに、ビッグデータにより、起業家は製品に関する顧客の意見を了解し、製品と業務プロセスを改善できるようになりました。たとえば、Appleの新製品を体験した後、TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアで感想を発表することがよくあります。Apple Incが、ユーザーの声を知りたいなら、ソーシャルメディアから意見を収集することは良い選択です。
OctoparseなどのようなWebスクレイピングツールを使うと、コーディングせずにTwitterからツイートやコメントを簡単に抽出し、ダウンロードできます。世間の声を分析することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。
とにかく、ビッグデータは、スタートアップ企業が効率性や収益性を高めるのに役立ちます。競争が激しい現代の市場において、競争優位性を生み出すために、ビッグデータを活用してみてください。
2019年データマイニングに関する面白い記事10選
「ビッグデータ」という言葉は生活の中で、身近によく使われている言葉になってきた感じがありませんか。その分析の実用例として、データマイニング（Data mining）技術が挙げられます。データマイニング（Datamining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことです。この記事では、データマイニング及びビッグデータが私たちの生活にどのように影響を与えているのかを面白い記事10選で簡単に紹介します。
1. 「おむつとビール」
ビッグデータは、ウォルマートマーケティング部門の意思決定を支援するのによく利用されています。1992年に「ウォールストリートジャーナル」に掲載された記事によると、彼らはその販売データを分析した結果、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることを発見したそうで、そこでこの2つを並べて陳列したところ、売り上げが上昇しました。しかし、1990年代前半はデータマイニングという言葉はまだ知られておらず、技術的にもまだ未熟のため、この話は「伝説だ」といっている人もいます。
2. 車両モデル改善
フォード研究開発チームはかつて、ビッグデータを利用して、SUVのバックトラックを開く方法（手動または自動で開くなど）について分析を行いました。当時は顧客からの意見がなく、また定期的な調査でもそれを潜在的な問題として反映されていませんでした。実際に多くの顧客がソーシャルプラットフォーム上でそれに関して話し合っていることは当チームがデータを分析して発見しました。そこで、それらの情報に基づいて、車両モデルの改善を進めたそうです。
3. メニューの切り替え
監視カメラシステム（CCTV）で来店客の行列の長さを判断して、それによって画面に表示されるメニューを切り替えることができるファーストフードレストランがあります。プリセットアルゴリズムに基づいて、CCTVは行列の状況情報をコンピューターに送信し、コンピューターは計算を実行して結果を送り返し、大画面に表示するメニューを切り替えます。たとえば、行列が長い場合はより素早くできるファーストフードをメニューにたくさん載って、そうでない場合はより収益性の高く、準備に時間のかかる料理をメニューに切り替えます。
4. インフルエンザ予測
2009年、Googleは頻繁に検索された5,000万件のビッグデータを2003〜2008年のと比較して、インフルエンザの感染状況が過去と比べても非常に高い値を示していることを予測して成功しました。
5. 音楽好みを分析
Gracenoteデータベースは、スマートフォンやタブレットの内蔵マイクによって、ユーザーのテレビやステレオで再生される曲を認識し、拍手やブーイングなどの反応を検出し、ユーザーが音量を上げたかどうかを検出する技術を生かしています。それでGracenoteは、ユーザーが好みの曲と、この曲が再生される時間と場所を分析することができます。
6. オスカー受賞作品予測
2013年、Microsoft Institute New YorkのDavid Rothschildはビッグデータを使用して、オスカー候補作品24作のうちに19作、翌年21作を予測しました。
7. 犯罪現場予測
プレッドポル（PredPol）は、ロサンゼルスおよびサンタクルーズ警察と研究者からなるチームの６年にわたる研究の結果です。地震予測アルゴリズムのバリエーションと犯罪の危険性がある要注意エリアの一辺から500フィート以内まで正確な犯罪データに基づいて発生する犯罪の確率を予測します。アルゴリズムが適用されたロサンゼルスでは、19週間のうちに犯罪発生率が47%減少した。
8. 製品改善
Saas企業であるOctoparseは、Webスクレイピングツールのサポートに専念しており、常にクライアントの提案を念頭に置いています。 2017年、Octoparseはクライアントから数千のレビューを収集し、NLP言語を利用して製品に対するレビュー内容を分析し、製品のアップグレードに生かしました。そのおかげで、クライアントのエクスペリエンスは大幅に改善されました。
9. 理想な相手発見
数学者のクリス・マッキンレイはカリフォルニア大学ロサンゼルス校の博士。多くの女の子とデートしてみたが、理想な彼女を見つけることができませんでした。恋人マッチングサービスOKCupidの恋人マッチングアルゴリズムがだめだと思ったので、McKinlayは数学者としての才能を活かして、自分でマッチングアルゴリズムを作成し、理想な彼女を見つけました。まずはOKCupidに登録されている女性のQ&Aを収集してから、それに基づいてデータを分析します。適切なプロフィールを作成して、88番目のデータでやっと理想な彼女を見つけました。
10. 偽造防止法実施
アリババは最近、一連の偽造事件を開示しました。Alibabaの安全課は、「実際、最も信頼できるビッグデータは、アカウントトランザクションデータ、物流、および出荷情報である」と主張しました。Alibaba安全課のスタッフは、配送先住所、IPアドレス、返品先などに関する情報を通じて、オフラインの倉庫場所を追跡できると述べました。アカウントトランザクションデータは、各トランザクションおよび各販売レコードについて開示できます。売り手のIDとストアが異なる場合でも、ビッグデータを通じてオフラインの偽の売り手を見つけることができます。AlibabaのPR部門によると、長年の慣行の後、偽造品システムを監視、分析、取り締まるためのビッグデータ取締りモデルが確立され、現在、警察と協力して偽造品をボイコットする際に使用されています。
生活には、ビッグデータとデータマイニングの実用的な用途が非常に多くあります。一言で言えば、不思議だと思う技術がビッグデータを頼りにとして使っているのかもしれません。ビッグデータに関する面白いほかの記事がまだたくさんあると思います。
AI(人工知能)がこれからどのように世界を変えていくのか？
中国検索エンジン最大手「百度Baidu」創業者であり、現会長兼CEO李彦宏（英語名：ロビン・リー）はTime Asiaの2019年１月29号の「The Innovator」表紙に登場しました。 中国のIT起業家がTime Asiaの表紙に登場したのは今回初めてです。作品の見出しには、「Baidu's Robin Li is Helping China Win the 21st Century」（Baiduのロビン・リーが中国21世紀の勝利を大きく支えている」と書かれています。
Baiduは中国でかなり物議を醸す大手企業の1つですが、なぜTime Asiaは、この会社にそこまで非常に高く評価しているのでしょうか？ これは、21世紀に世界の生産性に影響を与える主な要因であるAI（人工知能）から語ります。
11月にワシントンで開催されたAI（人工知能）およびグローバルセキュリティサミットで、Google Alphabetの会長であるエリック・シュミット氏は中国のAIについて「中国は2030年までに世界のAI産業を支配する役割になるだろう」と言った。 そして、ロシアのプーチン大統領も「AIを支配できる国は世界を支配できるのだろう」と話しました。AIはすでに世界に大きな影響を与え、今後数年間で爆発なスピードで進化することに間違いありません。さらに第四回の産業革命を起こすことになるかもしれませんね。
AIは現代社会において非常に重要な役割になってきたため、それに関する知識を完全に把握できなくても、それについて学び、理解する機会を人々に提供すべきだと思います。人工知能はかなり前から存在しており、もはや新しいものではありませんが、やはり人工知能は実際に何であろうかと思う人がたくさんいると思います。したがって、この記事では、AIとは何か、そしてAIがどのように世界を変えるかについて簡単に説明します。
李彦宏会長の言葉でいうと、「私たちが想像している未来は、人間が人間の言葉を使ってすべてのデバイスと対話できることです。人間と動物の違いは、人間が道具を使うことができることだ。過去10万年にわたって、人間は将来のために道具の使い方を習ってきました。しかし、AIの時代では道具が人間の言語と意図を理解する方法を学ぶ未来となると確信しています。」
道具は、人間の言語、人間の意図を理解する方法を学びます。かつて人間が道具や製品について学ぶことを必要とされました。これと同じに、道具は私たちについて学び始め、私たちの意図が何だろうかを理解し始めるプロセスはAI(人工知能)です。ですが、問題となっているのは、道具はいかにすれば、人間と同じくらい複雑なものをよりよく理解できるのかということです。
神様は、他のすべての動植物とは異なり、目、体の動き、声を通して感情や思考を表現する能力を持つ人間を創造しました。道具に書かれた文字を目で読んだり、手で道具を使ったりすることができます。もちろん、自分の目で人を見たり、それから、話し合ったり、そのひとのことを理解しようとしたりすることができます。これは人間なんです。ですが、道具にも手、耳や口などが埋め込めれば、人間と同じように、他の道具または人間を理解することができるのだろうか。
人間を理解することが可能ですが、道具に目、手、口が埋め込まれることはないでしょう。技術進化につれて、人間はカメラ技術、赤外線技術、音声技術などの技術を合わせて人間の目としての役割を務めています。それによって人々の動作や話し方をキャプチャするこことができます。これらを機械学習アルゴリズム、モデル、ビッグデータ、データマッピング、アルゴリズムと組み合わせると、顔認識、ジェスチャー認識、音声認識の技術が生まれました。
AIはどのような私たちの生活に影響を与えますか？
道具はあなた自身よりも自分のことをよく理解していると、驚きまませんか。いくつかの例を見てみましょう。
1.エアコンは、あなたがいる場所の環境によって、空気の流れと温度を調整できるようになります。あなたよりも居心地のよい環境を一番早く把握できます。
2. AppleのSiriのように、基本的なニーズのほかに、答えがわからない時、または退屈になった時に、暇つぶしとして付き合ってくれる道具もあります。
3.クラウド上のデータをローカル共有するにはより早いスピードで実現でき、外側への情報漏れの心配がありません。
今後AIが爆発なスピードで進化していくのはなぜですか？
テクノロジーは進化していますが、最も重要なものは5Gネットワークです。4Gはすでに十分な速度ではないかと聞く人がいるかもしれません。確かにそうですが、5Gは4Gよりも100倍早く、Youtubeでビデオを視聴したり、ライブビデオを視聴したりするなど、あらゆる場面で使用できます。画像認識、ジェスチャー認識、顔認識、または音声認識の処理時間が大幅に短縮され、デバイス間のインタラクティブな接続が可能になります。5Gの登場は、AIの分野に基盤となる影響を与えると考えられます。
将来、AIは大きな技術革新を引き起こし、人類の未来に多大な影響を与えることに間違いないでしょう。
