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 - NTT-AT

NTT-AT ビッグデータセミナー
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
Copyright©
Copyright©2015
2015 NTT Advanced Technology Corporation
はじめに
NTT-AT社: NTTグループのR&Dの中核企業
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 ”
NTT研究所
先端技術
課題
お客様
お客様
外部
先端技術
NTT-AT
ソリューション
(Value)
Integrate
自社技術
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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
1次(蒸気機関)
18世紀
3次(コンピュータ
による自動化)
20世紀後半
2次(電気エネルギー)
20世紀初頭
4次(IoT産業革命)
2015年~
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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
1次: Web、検索
→個人の調査能力の向上
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
2次: SNS
→個人の情報発信能力の向上
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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)
“Data Is the New Oil of the Digital Economy”
データ駆動型社会の到来
(WIRED)
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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
扱うデータ 小規模な構造化データ
分析の目的
既存企業
(リアル)
非構造化データ(ビッグデータ)
1次
3次
意志決定支援から
業務最適化、新サービス創出
意志決定支援
2次
ネット企業
(Web)
1980年代
BIの偏在化
1990年代
新サービス創出への活用
(データプロダクトの開発)
2000年代
2010年代
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2.IoT時代の顧客ニーズ
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%)
16兆4,221億円
9兆3,645億円
(IDC Japan, 3/2015)
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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
リード顧客獲得
Gap
営業
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)
お客様
リ
× ○ △×
興味
Web(申込みフォーム)
ー
手
活マ
△ ○
ド リ
名刺など
間
登録
ー
・
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必要
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Tel,訪問
グ 営業活動
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○
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買いたい!
営業
ン ン
優良見込み客のリスト
グ
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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」
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
・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
出典:
http://www.ge.com/jp/company/industrial_internet/
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③社会インフラ向け(スマートシティ)
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) 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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(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)
ボストンBRIDJ
出典: http://www.bridj.com/
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3.AT社のデータ分析: プロセスと注意点
総合
分析
明確な
目的意識
STEP1
課題設定
・自社データに追加する
外部データは?
・稼働の 75~80%
STEP2
データ収集
精度重視
or
モデルの解釈性
行動が
価値を生む
STEP3 データ STEP4 情報 STEP5 知識 STEP6 価値
分析
評価/
データ
業務化
クレンジング
手法適用
提案
サービス展開
知恵
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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
MapInfo
・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)
Tool
・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)
+
Data
+
・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
Analytics
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
Customer
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ビッグデータ分析により価値創出を
•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
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