早嶋です。
ビックデータの活用方法をまとめました。

■製品・サービスのレコメンデーション
ユーザーの属性や行動トラフィック、購買履歴をベースに最適な商品を推奨して販売に結びつける。アマゾン、楽天など多くのECサイトが実現。フェイスブックの「知り合いかも」機能もレコメンデーションの一種と考えることができる。

■行動ターゲティング広告
ウェブサイトの閲覧履歴、ECサイト上での購買履歴から利用者の趣味嗜好を分析。利用者をクラスタに分類。クラスタ毎に最適な広告を表示するサービス。GoogleやYahooの広告。

■位置情報を利用した販売促進活動
スマフォなどのデバイスにGPSを利用して位置情報を収集。この情報を従来の情報と紐付けて販促活動に応用。

■渋滞予測・需要予測
同様に移動する機器にGPSを取り付けそれを収集することで、移動している対象の予測が可能。車だと渋滞予測。携帯電話だと動線予測。人の流れの予測。

■需要予測
スマートメーターの設置により、各過程の電力料が正確に把握できる。これによって電力の使用予測を正確に行える。コマツの建機は工事の需要を正確に予測できるようになっている。エスエス製薬はツイッター上の風邪に関するキーワードを分析して、地域的、時期的に発生する風邪の予測を行なっている。世の中にあるあらゆるデータと市場データをリンクさせ、株式市場の予測を行う取り組みも進んでいる。

■不正検出
膨大なデータから規則性等を分析し、通常の方法、異常な使用を分析。クレジットカードの使用履歴を分析することで異常な使用方法を検出し不正使用を阻止する。

■離反顧客の対応
携帯電話、通販会社、保険会社、レンタルCDなど契約によって会員サービスを提供する企業は、顧客の動きを監視しながら離反しそうな顧客を事前に確認する。その顧客に対して、キャンペーンを行ったりすることで離反を防ぐ活動を行う。

■故障・異常予測
機器にセンサーを取り付け、各種センサー情報を監視。エラー、警報、故障などのデータから故障予測を行う。

■商品開発
膨大なデータをリアルタイムで蓄積解析することで、頻繁に活用される機能、使われない機能等を分析。殆ど使われない昨日は、バージョンをアップする時点で排除したり、逆に良く使われる機能は更に使い勝手を向上するなど、商品開発の参考データとして活用。同一機種のトラックにセンサーを付け、燃費の違いを研究し、燃料コストの最適化を研究しているチームもある。

参照：ビッグデータの衝撃

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