【Predictive analyticsフォーラム2014】(2-2) (4/6ページ)

2015.2.10 05:00

 例えば縦軸に出願件数、横軸に出願件数の伸び率をマッピングしたライフサイクルマップでは技術の萌芽期、成熟期、衰退期が見える。S字成長曲線と対応づけると開発継続の可否の判断が可能だ。共起ネットワーク分析を使ったマッピングでは自社技術の発明課題や解決技術のポジションが他社との関係で可視化できる。縦横軸に求められている課題と解決手段を引いた表に各社の特許を置くと各社の課題構成の中で自社が進むべき空白領域が見えて来る。これら作業を人間がやろうとすると1000件単位の特許公報の読み込みが必要になるが、近時それをサポートするツールが出てきている。

 現代は研究開発動向が混沌して見定めにくい。人間の言葉のやりとりだけでは共通の土俵の上に乗った評価ができない。そういう意味ではデータをビジュアル化して、他部門間で共通認識の土俵を作ることは重要だ。今、予測解析を企業内で受け入れられる説得力あるところまで作り上げることが求められている。

 山本 テレビやWEBなどのメディアで企業が発信する情報とそれらを受け取ったユーザーの情報の双方を網羅的に集める一方、企業が発信する情報によるユーザー変化を測定、解析している。その中で、成果が得られるマーケティング支援手法を導き出してツールを開発し、あるいはデジタルマーケティングなどでの支援業務を行っている。特許や論文の情報解析の話が出ているが、そこで注目された技術が本当に市場で受けるかどうかは分からない。そこにマーケティングデータを加えることで貢献できるのではないか。中でも重要なのは、ユーザーの元でまだ顕在化していないニーズだ。そこへ技術を打ち込めるなら、イノベーションを起こせる可能性はある。

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