第 24 回 マルチメディア振興センター特別講演会の http://www.fmmc.or.jp/seminar/05.html

1. 【第4回マルチメディア振興センター特別講演会】
ビックデータの可能性を探る-利活用の取り組みと展望
ビックデータ：流行言葉の表と裏
A DEVIL’S ADVOCATE VIEWA DEVIL’S ADVOCATE VIEW
OF HYPE WORD, ‘BIG DATA’
ＮＴＴドコモ 研究開発推進部長
,
栄藤 稔 @mickbean
M 29th 2013
© 2013 NTT DOCOMO, INC. All rights reserved.
May 29th, 2013
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2. １ ビ クデ タのまえふり１．ビックデータのまえふり
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3. Web 2.0 (Tim O’Reilly 2005)
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http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html
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4. これをマジでやってます
でも結合していませんでも結合していません
インターネット
マ ケテ ングマ ケテ ング リコメンデ ションリコメンデ ション メディア理解メディア理解 ｵﾍﾟﾚ ｼｮﾝ最適化ｵﾍﾟﾚ ｼｮﾝ最適化 セキ リテセキ リテ 社会ｲﾝﾌﾗ最適化社会ｲﾝﾌﾗ最適化
ビッグデータからの
行動パターン分析に
よるサービス利用促
進／ユーザビリティ
向上
多種多様なログに
基づくクロスレコメン
ド／チューニングに
よる精度向上／対
象 ザ
ビッグデータを用い
た辞書構築による
文字認識・画像認
識精度の向上／
ソーシャルメディア情
ビッグデータを用い
たネットワークルー
ティングの最適化／
解約につながる行
ビッグデータを用い
たハザードマップ／
犯罪発生マップの
高精度化・カバレッ
ジ向上
交通機関・公共施
設の運行最適化に
よる待ち時間の最
小化
マーケティングマーケティング リコメンデーションリコメンデーション メディア理解メディア理解 ｵﾍﾚｰｼｮﾝ最適化ｵﾍﾚｰｼｮﾝ最適化 セキュリティセキュリティ 社会ｲﾝﾌﾗ最適化社会ｲﾝﾌﾗ最適化
向上 象ユーザ・コンテンツ
のカバレッジ向上
ソ シャルメディア情
報活用によるユーザ
動向把握
解約につながる行
動パターン発見
ジ向上
小化
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情報の社会化による”Global Brain”
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5. 2 ビ クデ タによるメディア理解2. ビックデータによるメディア理解
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6. 基本戦略
”思い付きの開発はしない.”
”デ タ量勝負に持ち込む ””データ量勝負に持ち込む.”
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7. データがサービスの原資→
ビ がデ 水サービスがデータの呼水
ダウンロード数
1000万超
2013年3月末時点
1000万超
総利用回数
3億2000万回超億 回超
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8. TakeawaysTakeaways
機械学習とのカップリング機械学習とのカップリング
Sublinear OptimizationSublinear Optimization
for Machine Learningg
サービスがデータを生むサービスがデータを生む
データがサービスを生む
正ループの設計
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9. 3 それをビ クデ タと言うか？3.それをビックデータと言うか？
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10. @AntiBayesianのブログより@AntiBayesianのブログより
日経 ンピ タの話日経コンピュータの話。
ビックデータ神話に乗り、多額の費用で解析ビックデ タ神話に乗り、多額の費用で解析
した靴屋の話、解析結果、冬にブーツが売れ、
夏にサンダルが売れるw夏にサンダルが売れるw。
https://twitter.com/yawachi/status
/326460494154194944
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11. 統計的予測なら サンプリングで解決できる統計的予測なら、サンプリングで解決できる。
→ なんちゃってビックデータ
ビックデータはスパースネスとの戦い
2013年10月 渋谷で２足のロンドンブ→ 2013年10月 渋谷で２足のロンドンブー
ツ（1970年代に流行ったヤツ）が売れる。代
→ 12月に ロンドンブーツが大阪で何足売
れる？れる？
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12. ビックデータの本質：
スパースネス最適化・個別処理スパ スネス最適化 個別処理
ロングテール解析
ニッチ商品の多品種少量販売に不可欠ニッチ商品の多品種少量販売に不可欠
極低頻度の異様な振舞いの検出
fraud detectionfraud detection
Pandemic Analysis
新語
プライバシー保護
データ突合・シーケンス処理
アンケートXログデータ
時系列コンテクスト時系列 ンテク ト
個別処理がサービスの本質
personalization
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personalization
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13. 4 ビ クデ タ 不都合な真実4.ビックデータ v.s. 不都合な真実
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14. 全てが見えたら
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15. 嬉しい人 v.s. 困る人
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