ビッグデータを開拓せよ 解析が生む新しい価値 (角川インターネット講座 07)

坂内正夫

• KADOKAWA (2015年9月18日発売)

作品紹介・あらすじ

SNS、検索、ショッピングの利用履歴からGPSやセンサーネットワークで得られた情報まで、ネットに蓄積された“ビッグデータ”。
その解析はどのような利益をもたらし、社会をどう変革するのか。
データ利活用の最新状況・事例・論点を整理し、情報化時代の新たなパラダイムを描き出す！

角川インターネット講座第7巻のテーマはビッグデータ。
分散処理、機械学習などの技術的解説から、法的側面まで、“ビッグデータ”のすべてがわかる一冊。

感想・レビュー・書評

[ゆかさんの感想 · 2025年3月23日]

少し前の本になるので、日々進歩しているビッグデータの世界では情報が古い印象だった(当たり前だけど)。

[一橋大学附属図書館(小展示)さんの感想 · 2021年2月3日]

■一橋大学所在情報（HERMES-catalogへのリンク）
【書籍】
https://opac.lib.hit-u.ac.jp/opac/opac_link/bibid/1001073100

[つれづれさんの感想 · 2016年8月21日]

事例集。
各分野の専門家が事例を紹介している。

[だいさんの感想 · 2016年3月25日]

ビッグデータとiotで新しい価値が生じる
ビジネスモデルがあるといいな

[oracchaさんの感想 · 2016年1月7日]

佐藤一郎さんのビッグデータがコンピュータ、そしてクラウドコンピューティングの誕生を促した、というニーズドリブンな説明は納得。一方、パンチカードがホロコーストに使われたように技術の裏と表を意識する必要がある。矢野和男さんの著書「データの見えざる手」を読んでみたいと思った。

[amano225さんの感想 · 2015年12月10日]

ビッグデータの本だけど、プライバシーや機械学習やデータセンターといったいろいろな視点での話があって面白かった。
ビッグデータの集計が今のコンピュータの礎という話は興味深かった。アメリカの国税調査の集計に必要だったからコンピュータは生まれたんだとか。
Wi-SUNという無線通信システムを初めて知った。乾電池で10年間利用可能だそう。覚えておきたい。
それにしても、データが重要な時代なために、サッカーの試合で無駄に走っている選手がいる可能性もあるんだとか。まあ、サッカーの走行距離ランキングってあまり意味ないような気はする。
それと、自分のデータを使われたくないという人のために、これからは「データを収集／分析されない」ことが新たなビジネスとなるかもしれないという話も興味深かった。自分は自分の利益になるならデータを収集／分析されても構わないと思うタイプだけど、それがイヤという人は確かにいるからなぁ。
データセンターの話では、１万台のサーバーがデータセンターで稼働しれいれば１年間で20～60パーセントが故障するといわれてるらしく、驚いた。そんなに故障してるもんなのか？　ちょっと多すぎる気がするのだけど……。
データの匿名化というのはよく聞くけど、具体的なことはよく分からなかったので、この本を読んでよく分かった。思った以上に情報を加工して個人を特定できないようにしている印象。購買品は具体的な商品名ではなく、菓子や飲料といったカテゴリーになるらしい。
後、気になるのがマイナンバーの活用について。果たして、今後マイナンバーの取り扱いはどのようにされていくのだろうか。

[tantanさんの感想 · 2015年11月22日]

なかなか良い本でした。著者は国立情報学研究所の坂内先生、他。

印象に残った点。
古典的な統計分析は収集・処理できるデータが少ないので、母集団の形を精細化した数学的理論で推測。推測統計学による手法を使用してきた。一方、21世紀の統計分析では母集団に近いデータが入手可能なので、データ全体の形を考えて分析。ベイズ統計、人口知能などの確率論を用いた手法を使用する。コンピューターパワーが進化することにより理論も変わってくるのですね。ビッグデータだから単純に統計理論だ、というのもちょっと違うというのがわかりました。古典的な統計理論とはちょっと違うわけですね。

あと、矢野和男さんが書いている従業員のハピネスを計測する、といった話も興味深い。

[iamaslibさんの感想 · 2015年10月30日]

貸し出し状況等、詳細情報の確認は下記URLへ
http://libsrv02.iamas.ac.jp/jhkweb_JPN/service/open_search_ex.asp?ISBN=9784046538871

[H.Satoさんの感想 · 2015年10月20日]

データ科学がビジネス分野で重要な位置を占めるようになったのは、１．多様かつ莫大な量の出＾多がほぼリアルタイムに扱えるようになったこと、２．従来の古典統計学的手法だけでなく、サイズ統計やディープラーニングなどを用いた新しい手法が体系化あｓれ、応用されるようになったこと。