【Predictive analyticsフォーラム2014】(2-2) (5/6ページ)

2015.2.10 05:00

 例えばユーザーニーズの声をマスメディア等で既に顕在化しているグループと、一部の人がソーシャルメディアなどでつぶやいているグループの双方から取り、ソーシャル側だけに顕在化していてマス側にまだ出ていない空白領域、ありそうでなかった領域を見つけることができる。また、企業取引データとユーザーの声のデータ、特許・論文データの組み合わせで萌芽領域が実現した事例の検証もできると思う。新しいレイヤーをかぶせることで、今まで見えなかったことが見えてくる。

 ■意思決定とコスト削減に

 カルソン わが社は世界最大規模をほこる抄録・引用文献データベース「スコーパス」をはじめ、科学・技術・医療分野向けに学術情報を主軸とした各種ソリューションを提供している。最近の調査ではビッグデータ市場は年160億ドル規模で、急成長中だ。重要なのはビッグデータを保有することではなく、解析をして、さらに次を予測していくということにある。実際、科学の分野ではビッグデータを使い、コスト削減と意思決定支援が既に行われている。

 コンテンツと技術、分析を組み合わせることでより早い予測やコスト削減が可能になる。例えばわれわれは脳科学分野で2009年以降の200万件におよぶ世界の論文をデータマイニングして最も頻繁に使われる専門用語のクラウドを作った。科学の世界では前の研究者の論文を次の研究者が読んで自分の論文に引用するが、われわれは予測型アルゴリズムを用いて引用関係解析から次のホットキーワードが何かを探り出している。今後重要となるソーシャルデータ向けのデータマイニングツールも提供しており、iPS細胞の山中伸弥教授のノーベル賞受賞を予測した。これらの情報は当然、企業や政府の意思決定支援に活用できる。

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