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IoT時代の顧客ニーズとビッグデータ分析による価値創出

2015年8月31日

ＮＴＴアドバンステクノロジ株式会社営業本部ソリューションSE部門

曽根岡昭直

NTT-AT ビッグデータセミナー

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はじめに NTT-AT社：ＮＴＴグループのＲ＆Ｄの中核企業

お客様

お客様

ＮＴＴ－ＡＴ

NTT研究所先端技術

自社技術

課題

ソリューション（Ｖａｌｕｅ）

Ｉｎｔｅｇｒａｔｅ

お客様のお役に立つ多様な価値を、

先進の技術を用いてご提供する

“ Integrated-Value Provider ”

外部先端技術

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１．ICTによる社会変革の流れ

お客様のビジネスへ大きなインパクトを与え「近未来の展望」

２．IoT時代の顧客ニーズ

３．AT社のデータ分析

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１．ICTによる社会変革の流れ

A．フィジカルとデジタルの融合による産業の変革

B．個の能力拡大と個別対応の価値増大

C．価値の源泉：有形資産から無形資産の活用へ

D．BIの偏在化:

経営の見える化から業務最適化や新サービスへ

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A. フィジカルとデジタルの融合による産業の変革

ネットビジネスの仕組みと既存産業の融合化

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１次（蒸気機関） 18世紀２次（電気エネルギー）

20世紀初頭

３次（コンピュータによる自動化) ２０世紀後半４次（IoT産業革命）

2015年～

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Maquina_vapor_Watt_ETSIIM.jpg

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:A-line1913.jpg

http://www.eco-morioka.jp/wp/wp-content/uploads/2012/10/image070.jpg


B. 個の能力拡大と個別対応の価値増大

ネットにより、個人の調査能力、情報発信能力が向上

⇒ One to One、マスカスタマイゼーション

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１次： Web、検索 →個人の調査能力の向上

2次： SNS →個人の情報発信能力の向上

3次：個人の共創能力向上クラウドソーシング、ファンディング →オープンな共創


C. 価値の源泉：有形資産から無形資産の活用へ

企業の競争力の源泉

従来：・有形資産・無形資産：ブランド、知財（特許、ノウハウ）

今後：無形資産・蓄積されたデータ＋分析力 ⇒ 状況に応じ迅速に対応

・データ分析が組み込まれた賢いアプリ（AI）

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“Data Is the New Oil of the Digital Economy” (WIRED)

データ駆動型社会の到来


D.ＢＩの偏在化：経営の見える化から業務最適化や新サービスヘ

1次：経営の見える化（意思決定支援）：主として既存企業 2次：顧客に応じたパーソナライズなどの新サービス創出：ネット企業 3次： BIの偏在化：既存企業も含め、業務最適化や新サービス創出へ

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1980年代 1990年代 2000年代 2010年代

分析の目的既存企業（リアル）

ネット企業（Web）

扱うデータ

新サービス創出への活用（データプロダクトの開発）

小規模な構造化データ非構造化データ（ビッグデータ）

意志決定支援意志決定支援から業務最適化、新サービス創出

BIの偏在化 1次

２次

３次


２．IoT時代の顧客ニーズ

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国内IoT市場産業分野別売上規模予測

①コンシューマ（流通/サービス:25%） ②産業（製造/資源:40%）

③社会インフラ（公共/インフラ: 25%）

9兆3,645億円

16兆4,221億円

(IDC Japan, 3/2015)


①コンシューマ（流通/サービス）向け

（例） O2O：スマホ電子クーポンによる実店舗への誘導

（例） B2Bのマーケティング・オートメーション

（ATの例）映像サービスの顧客リテンションなど

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（例） B2Bのマーケティングオートメーション

顧客の５７％は営業担当者に会う前に購買製品を決定 [欧米のB2Bマーケッティングの統計情報]

マーケッター営業

リード顧客獲得確度の高いリード顧客デジタルチャネルによる顧客行動分析を通じて、リード・ナーチャリング（製品理解の促進）

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Gap

手間がかかる

優良見込み客のリスト

営業活動

興味

理解

必要

買いたい！

リード・ジェネレーション

リード・ナーチャリング

×

○

△ ×

△ ○

○ ×

△

○ △

○

○

お客様Ｗｅｂ（申込みフォーム）

Ｗｅｂ

登録

メール

Ｔｅｌ，訪問

営業

マーケティング

活動

名刺など


② 産業（製造/資源）向け

大手製造メーカがデータ分析を活用、

プロダクト売りからサービス売りへ

（例）コマツ機械稼働管理システム「KOMTRAX」：

建設機械の稼働状況から、保守運用サービスの向上

（例） GE社の「Industrial Internet」：

航空機エンジンなどの保守運用の効率化

（ATの例）通信キャリアのNW機器の保守運用

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（例） GE社の「Industrial Internet」

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プロダクト売りからサービス売りへ・航空：民間航空機エンジン市場で6割超のシェアを握り、運航データ収集/ノウハウ蓄積エンジンの稼働状況、燃料消費量等をセンサで収集 →効率的な運航方法の提案 →燃料コストの大幅な削減など

出典：

http://www.ge.com/jp/company/industrial_internet/

・GE社の主要部門でわずか1%の効率化（航空、電力、医療、鉄道、石油・ガス）

⇒ ２兆円/年の利益


③社会インフラ向け（スマートシティ）

（例）ゴミ収集処理の最適化

（例）オンデマンド交通サービス：渋滞の解消・回避

（ATの例）老朽化したインフラの維持管理（水道管の漏水）

エネルギー消費の予測など

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世界人口の５０％は都市部に居住[国連] 2050年までに70%に上昇[UNICEF]

持続可能な都市の実現：省エネルギー、渋滞の解消、環境保全


（例）オンデマンド交通サービス

運行ルートや時刻を需要に応じて変更するバス:

・バスに乗りたい場所と時刻、下りたい場所を入力すると、最適なバスを提示

・路線は、利用したい人が多い場所に新設。ソーシャルメディアを分析することで、イベントも勘案し、突発的な移動ニーズが発生したら増便も可能。

（米国のBRIDJ社がボストン周辺でのパイロット運行中）

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ﾎﾞｽﾄﾝBRIDJ

出典： http://www.bridj.com/


３．AT社のデータ分析：プロセスと注意点

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STEP4 分析

手法適用

STEP5 評価/ 提案

STEP1 課題設定

STEP3 データ

クレンジング

STEP2 データ収集

・自社ﾃﾞｰﾀに追加する外部データは？・稼働の 75～80%

精度重視 or モデルの解釈性

情報価値 STEP6 業務化

データ

サービス展開

明確な目的意識

行動が価値を生む

知恵

分析

総合

知識


AT社のデータ分析ソリューション

顧客の課題に合わせて、ツール、データ、分析技術をセットで提案

＋ Data ＋ Analytics

・顧客保有データ・材料データ（ドコモインサイトマーケティング社など）

・BIツール(Spot Fire) ・GISツール(Mapinfo) ・言語処理ツール（DMS) ・機械学習フレームワーク(Jubatus) ・オープンソース（Hadoop、Rなど）

・分析共通スキル・機械学習（NTT研究所技術など）・ビッグデータ処理・分野別知識

Customer

人材：ビッグデータ分析SE × ビッグデータ開発ビジネスユニット

MapInfo

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Tool

https://preferred.jp/product/jubatus/

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Hadoop_logo.svg

http://spotfire.tibco.com/


ビッグデータ分析により価値創出を

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•データを強みとして、

自らの業務改善や新規サービス創出に活用しよう！

•ビジネスニーズと所持データからの両面の発想で


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NTT-ATのビジョン

お客様のお役に立つ多様な価値を、

先進の技術を用いてご提供する

“ Integrated-Value Provider ”

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