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マイニングナイト

マイニングナイト第1部(トークセッション)

先週の金曜日(11月11日)、関内で開催された「マイニングナイト」に参加した。「マイニングナイト」の「マイニング」とは「データマイニング」のことで、大量のデータを分析することをいう。この日は雨の上にサッカー日本代表戦もあったのでエントリーしたことを若干悔やみつつ参加したのだが、結果は大正解。非常に楽しく意義深い催しだった。以下その時のメモです(若干、記憶違いの部分があるかも知れません)。

内容は、データマイニングについて
・清田陽司さん(株式会社ネクスト技術基盤本部リッテル研究所)
・橋本大也さん(データセクション株式会社)
・アマルさん(オーマ株式会社)
のお三方がトークセッションするというもの。

まず、お三方がそれぞれの会社で何をやっているかということをデータ・マイニングという観点から説明があった。この部分は「ふーん」という感じ。書評ブログの人だと思っていた橋本大也さんがソーシャルメディア分析サービスの会社の会長さんだったのには少しビックリ。あとオーマ株式会社のサービスのSPYSEEは検索結果でたまに見かけることがあったので、そういうものだったんだなと納得。

株式会社ネクスト 技術基盤本部 リッテル研究所 - NEXT Co.,Ltd. Technology Platform Department Littel Laboratory.
清田陽司さんの株式会社ネクスト リッテル研究所


データセクション株式会社 | ソーシャルメディア分析ツールを提供
橋本大也さんのデータセクション株式会社


オーマ株式会社 - あのひと検索 SPYSEE [スパイシー]
アマルさんのオーマ株式会社



面白かったのは後半のパネルディスカッション。モデレータの三津石さんからの「今はWebデータをマイニングしているが、それ以外で面白そうなものは?」とのテーマについて、橋本大也さんからいくつか非常に興味深い実例が紹介された。

【ジェファーソン高校の性的関係グラフ】
恋愛関係ネットワークを可視化した「ジェファーソン高校恋愛構造図」 - GIGAZINE
アメリカのある高校について、過去18ヶ月間の間の恋愛相手や性的関係を持った相手を回答してもらい、それを図にしたものがこの「ジェファーソン高校恋愛構造図」と呼ばれているもの。青い点が男子生徒、ピンク色が女子生徒。線でつながっているのは恋愛関係にあるということ。数字はそのパターンが何組存在したかと言うこと。


【Bijostagram】
きれいなおねいさんのあつめかた:Bijostagramのはなし。 - TMBのおぼえがき
Instagramに投稿された写真の中から、データ分析をして自動的に美女の写真を抽出するWebサービス


【PhotoDNA】
Facebook、児童ポルノ対策にMicrosoftの画像照合技術「PhotoDNA」を導入 - ニュース:ITpro
児童ポルノ対策のために、マイクロソフトが児童ポルノの映像を自動抽出する技術を開発


【Flight Caster】
FlightCaster
過去の膨大なデータから6時間後のフライトの遅れをかなりの精度で予測するサービス


【Recorded Future】
GoogleとCIAが投資する「世界監視システム」 ? WIRED.jp Archives
リアルタイムでウェブを監視し、「未来を予測する」

あと、Web上で見つからなかったが、アメリカでバスケットには「試合の流れ」がないことをデータマイニングで実証した研究があるという実例も。

アマルさんからはオーマ社のSPYSEEの次に提供を始めたサービスの話があった。
『READY FOR?』
READYFOR? (レディーフォー) | クラウドファンディング
少額の資金をオンラインで多数から募るクラウドファンディング

ここで面白かったのは、資金が集まるプロジェクトには傾向が見られるということ。一つはボランティアや職人的なものにお金が集まりやすい。もう一つは「顔」が出ていないプロジェクトには全くお金が集まらない、とのこと。

もう一つのサービスは
『お花サプライズ』
ソーシャルフラワーギフト
お花サプライズはfacebookを利用し、誕生日を迎える友人に みんなで花を贈るサービス


ここでも面白かったのは、特定の人が加わるか加わらないかによって、盛り上がり方が全然違うということ。これで思い出したのはマルコム・グラッドウェルの『急に売れ始めるにはワケがある』のなかで爆発的な流行や6次の隔たりに大きく貢献しているという「コネクター」の存在。
関連記事→急に売れ始めるにはワケがある ネットワーク理論が明らかにする口コミの法則




この「マイニングナイト」に参加して特に大きな気付きだったのは、これまでデータマイニングというとデータありきで分析をどういう切り口でやるのかということしか考えたことがなかったが、ソーシャルメディアやスマートフォンの普及でデータマイニングの対象となるデータが量だけでなく種類も急速に増大しており、これまでになかったような分析が可能になりつつあるということ。

おりしも同じ日にTwitterでWired Japanのこの記事が話題になった。
データ革命が、欧州サッカーを「マネーボール化」する(その1) ? from 『WIRED』VOL.2 ? WIRED.jp 世界最強の「テクノ」ジャーナリズム

僕はサッカー版『マネーボール』と囃していただけだったが、河合太郎さんはデータ面に着目。

これも「第一次産業」は、一体どうやってデータを取るかというところなんだよな。一番イノベーティブなのは実はそこだと思う。 / “データ革命が、欧州サッカーを「野球化」する(その1) – from 『WIRED』VOL.2 « WIRED…” http://t.co/Geq4XHIUFri Nov 11 05:35:02 via Hatena



なお、最後のほうの質問で「頭の固いクライアントにデータマイニングの必要性をわかってもらう一言は?」の質問には皆さん言葉を濁していたように感じられたが、素人考えでは今話題の『マネーボール』を観てもらうかマイケル・ルイスの原作を読んでもらうのが一番のように思える。データで野球の戦術を分析する「セイバーメトリクス」もデータマイニングの一種だと思うのだが、いかがでしょう?
マネー・ボール (RHブックス・プラス)マネー・ボール (RHブックス・プラス)
(2006/03/02)
マイケル・ルイス

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とにかく、いろいろ気付きの多い一日だった。主催者およびパネラーの皆さんありがとうございました。

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