AIの未来をつくるビヨンド・ビッグデータ利活用術 [単行本]

AIの未来をつくるビヨンド・ビッグデータ利活用術 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  災害分析、観光分析、イベント分析、商圏分析―。誰にでも簡単にリアルタイムでデータ解析が可能な時代に人流データの活用事例と課題解決法をわかりやすく解説。

• 目次

  第1章 人流データ解析 ビッグデータから「ディープデータ」の時代へ
  　なぜ日本でビッグデータの利活用ができないのか
  　電波改善に重要なエリア分析
  　統合型ＧＩＳデータベースとＷｅｂＧＩＳの独自構築へ
  　スマートフォンのアプリケーションを利用
  　データサイエンスとデータサイエンティスト
  　日常的に触れることで得られる気づき
  　リアルタイム解析、Ｋｏｍｐｒｅｎｏ（コンプレノ）
  　統計解析の定型レポート、Ｐａｐｉｌｉｏ（パピリオ）
  　文理の垣根を越えて
  　個人情報の取り扱い
  　個人情報は誰のものか
  　意図的に取らないという選択
  　センサー情報の活用
  　ペルソナのクラスタリング
  　ビッグデータ活用のまとめ
  　価値あるデータとは何か
  　ビッグデータからディープデータへ
  
  第2章 災害分析 リアルタイム状況分析が防災や減災につながる
  　強烈だった東日本大震災の体験
  　ハザードマップと罹災証明書
  　東日本大震災での体験から
  　防災に必要なツールとは
  　地震で生じるデータから得た教訓とは
  　計画運休と災害が起きた時間帯
  　過去の経験が通用しない災害
  　リアルタイム状況分析の重要性
  　まずは防災に使えるツールとして
  　ディープデータを災害対策に
  
  第3章 観光分析 データを地方創生に役立てる
  　日常的に使いこなすスキルを身につける
  　リテラシーの高い人材がそろっている京都府
  　京都市と京都府の課題認識の違い
  　京都市集中からの分散施策を考える
  　海上の道への可能性
  　輪島市の事例～北陸新幹線開業の影響とは～
  　観光政策で地方創生ができるのか
  　サテライトオフィスによる定住促進の試み
  　地方創生にＩＴを使う
  
  第4章 イベント分析いつ、どこに、どれくらい人がいるか
  　東京オリンピック・パラリンピックの交通インフラ重点対策エリア
  　イベントの独自分析
  　元号が変わった令和イベントを分析する
  
  第5章 商圏分析 人の動きをビジネスに生かす
  　基地局設置と店舗展開の共通項とは
  　ＰＯＩデータを活用する
  　子育て世代エリアと高齢者エリア
  　地域の課題を把握する
  　大型商業施設にリピーターを増やす
  
  第6章 ＡＩ化と課題形成の大切さ
  　ＡＩを利用してビッグデータをディープデータへ
  　ＡＩは真に実用化できるのか
  　データ解析の料理人
  　課題を見つけ出すデータサイエンスとは
  　課題形成に必要な組織とは
  　横串で行うチームのデータサイエンス
  
  

• 出版社からのコメント

  Agoop独自の技術、モバイルGPSからデータ蓄積する「ビヨンド・ビッグデータ」の事例、「ディープデータ」の利・活用術を紹介

• 内容紹介

  Agoop独自の技術、人の動きをモバイルGPSからデータ蓄積する「ビヨンド・ビッグデータ」の事例、「ディープデータ」の利・活用術を紹介
  
  ビッグデータ。言葉だけが先行し、その活用はなかなか広がっていない。データを使ってしっかりとした効果や成果を出せるまでには至っていない。
  この分野での経験豊富なAgoop社長の著者は、ビッグデータを利活用できているのは、民間ではデータ分析の実績がある比較的大きな企業であり、公的には国や政令指定都市のような予算規模が大きく人材の豊富な自治体に限られていると分析する。
  ビッグデータという概念やその活用は、けっして末端まで浸透しているとはいえず、ビッグデータが社会実装されて継続的・永続的に活用されている事例は、まだそれほど多くない。
  なぜ、ビッグデータを活用できなかったのか。うまく利活用するにはどうすればいいのか。著者はビッグデータを、ビッグデータを超えるビヨンド・ビッグデータとして考え直し、新たな概念としてとらえることを提案する。豊富な事例をもとに解き明かされるビヨンド・ビッグデータの世界を理解できる好著。
  
  ■主な内容
  第1章 人流データ解析 ビッグデータから「ディープデータ」の時代へ
  　なぜ日本でビッグデータの利活用ができないのか
  　電波改善に重要なエリア分析
  　統合型ＧＩＳデータベースとＷｅｂＧＩＳの独自構築へ
  　スマートフォンのアプリケーションを利用　ほか
  第2章 災害分析 リアルタイム状況分析が防災や減災につながる
  　強烈だった東日本大震災の体験
  　ハザードマップと罹災証明書
  　東日本大震災での体験から
  　防災に必要なツールとは　ほか
  第3章 観光分析 データを地方創生に役立てる
  　日常的に使いこなすスキルを身につける
  　リテラシーの高い人材がそろっている京都府
  　京都市と京都府の課題認識の違い
  　京都市集中からの分散施策を考える　ほか
  第4章 イベント分析いつ、どこに、どれくらい人がいるか
  　東京オリンピック・パラリンピックの交通インフラ重点対策エリア
  　イベントの独自分析
  　元号が変わった令和イベントを分析する
  第5章 商圏分析 人の動きをビジネスに生かす
  　基地局設置と店舗展開の共通項とは
  　ＰＯＩデータを活用する
  　子育て世代エリアと高齢者エリア
  　地域の課題を把握する　ほか
  第6章 ＡＩ化と課題形成の大切さ
  　ＡＩを利用してビッグデータをディープデータへ
  　ＡＩは真に実用化できるのか
  　データ解析の料理人
  　課題を見つけ出すデータサイエンスとは　ほか

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  柴山 和久(シバヤマ カズヒサ)
  １９６６年生まれ、神奈川県出身。２００３年、ソフトバンクＢＢ株式会社（当時）に入社。「地理情報システム（ＧＩＳ）」を活用したデータ解析システムの企画開発に携わる。２００９年４月、ソフトバンクのグループ会社として株式会社Ａｇｏｏｐを設立、取締役に就任。２０１２年、ソフトバンクモバイル株式会社（現ソフトバンク株式会社）情報企画統括部統括部長を兼務し、スマートフォンから位置情報ビッグデータを収集・解析し、世界初となるビッグデータを活用したネットワーク品質改善システムを構築。２０１３年、株式会社Ａｇｏｏｐの代表取締役に就任。２０１５年、ソフトバンク株式会社ビッグデータ戦略本部本部長就任。２０１９年、株式会社Ａｇｏｏｐ代表取締役社長兼ＣＥＯを本務とし、ソフトバンク株式会社ビッグデータ戦略室室長を兼務

AIの未来をつくるビヨンド・ビッグデータ利活用術 の商品スペック