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일문목차
はじめに=3
第1章 ビッグデータが世界を変える
ビッグデータで新たな価値を創造する=18
クラウドからビッグデータへ=21
ビッグデータとは何か?=24
ビッグデータで何ができるか?=30
「速度中毒」を誘発するグーグルの検索サービス=33
ビッグデータは公共交通の姿も変える=39
徹底したデータ重視がアマゾンの競争力を生んだ=42
破格の料金設定のアマゾンウェブサービス=44
可能性豊かなポピュラー·ハイライト機能=48
全世界8億人の交友関係情報を無償で公開=51
急成長アップルの将来を占うiCloud=54
ビッグデータビジネスの先行事例を探る=57
「モバイル空間統計」で帰宅困難者の分布を調査=58
スマートグリッドの最適な運用にも必要=61
ビッグデータがスピード違反や渋滞を防ぐ=62
1テラバイトのログデータを分析して商品化=64
クレジットカードの不正利用を即座に検知する=67
データ蓄積·分析から夢の自動車の商品開発も=71
第2章 「位置情報」が創出する社会基盤ビジネス
独自道路交通情報が社会を支える=78
震災直後の渋滞状況を検証する=80
どのようにしたら渋滞は回避できたのか?=84
交通情報は線から面へ進化=94
プローブ交通情報の生成方法がカギ=96
通信型のシステムで渋滞豫測の精度を高める=100
スマートフォンの普及が追い風に=103
トヨタ自動車との共同ブランドも推進=108
将来も見据えた新システムを検討中=110
走行データをいかに有益な交通情報に加工するか=116
ソーシャルデータとの連携が次のステップ=118
「つぶやき」が新たな道しるべに=119
途上国, 新興国への展開も=123
第3章 「つぶやき」からニーズを豫測する
テキストマイニングの現在=128
データからWhyとHowを引き出すには?=132
対象となるテキストデータが2000年代に急増=135
テキストデータは"宝の山"=138
クチコミサイトに集まる"宝の山"=139
日本語をコンピューター処理するための形態素解析=142
独自の「感性辞書」で分析の精度を高める=145
直感的な理解を助ける自動考察·豫測=148
解約依頼の20％を引き止めるマニュアル作り=156
フリーコメントを分析して"おもてなし"に磨きをかける=158
2000年代後半に擡頭した顧客の声ポータル=160
キーワードによる分析を危機管理に生かす=162
消費者の声こそ商品開発の種=165
課題の分析権限を現場に委譲する=166
テキストマイニングの次のトレンド=170
会話から"気づき"を得る「対話要約」技術=171
ソーシャルメディアを追跡するセンターも登場=174
ソーシャルメディアから中国人の消費行動を知る=177
第4章 ビッグデータビジネスの課題と展望
ビッグデータ活用のロードマップ=182
遅れている日本企業の取り組み=185
ビッグデータビジネスの二つの課題=188
人材不足課題の解決に向けて=188
プライバシー課題の解決に向けて=192
ビッグデータで「堅実なイノベーション」を実現=195
「消費者接点のデータ」に注目=196
ビッグデータの二つの特徴=197
おわりに=201
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