実験・検証の場で費用対効果を見極める
赤城氏：SNSの情報をマーケティングなどに利用する際は、実験と検証が不可欠になりますね。SNSのなかで最も多いつぶやきは「おはよう」などの挨拶だそうですが、それらデータを直接生かすことは難しい。外食や食品メーカーだったら商品についての「おいしい」「好き」といったつぶやきに限るなど、情報の間引きやタグ付けが必要です。また、つぶやきと商品の売上の関連性、天気や気温との関係性なども検証していく必要があります。そうした意味でも、ソリューションを提供するベンダーの“懐の深さ”は絶対に必要だと思っています。
山口氏：ビッグデータを活用するうえでは、費用対効果を見極めていただくことが重要であると考えています。ご相談いただく中で、Hadoopに興味を持っていても、検証環境がなく具体的な効果が分からないというケースが少なくありません。そのため、日立ではビッグデータに関するお客さまのシステム企画から本番稼働までをトータルに支援できるよう、2011年2月から「大量データ分散処理アセスメントサービス」を提供しています。
これは、大量データ分散処理に関するコンサルティングや、実証実験で必要となる環境構築済みのクラウド環境の提供により、ご相談内容にあった適切なシステム形態のご提案をさせて頂くためのサービスです。お客さまが実際に利用しているプログラムやデータを持ち込んでいただき、Hadoopおよび弊社製品のストリームデータ処理基盤などが、従来の処理をどのように高速化するのか、どんな効果が得られるのかを検証するものです。データを持ち込めない場合には、実機の貸し出しを行っております。
大量データ分散処理アセスメントサービス
ユーザーのシステム企画や検証フェーズで、大量データ分散処理に関するコンサルティングやクラウドを用いた実証実験を支援し、適切なシステム形態の立案に導く。課題に合わせたアセスメントサービスを用意しているのが特長で、個別のサービスとして「分析計画 策定コンサルティングサービス」「分析方式 検証支援サービス」「基盤導入 検証支援サービス」「技術研修サービス」などのラインナップがある。
渋谷氏：そうしたユーザーが体感の場はとても重要だと思います。例えば、当初は若者に売ろうとしていた商品が、検証してみたら、じつは特定のエリアでは高齢者に売れていたとかですね。そうした検証結果が新しいアイデアのきっかけになり、このエリアでは高齢者向け商品に力を入れるといった施策につながります。また、飲食店などでも、現在は人の経験や勘に頼る部分が多いですが、検証や実験である程度予測ができれば、時間帯によってメニューを変えたり、消費者ごとにおすすめ商品を変えたりといった付加価値の提案にもつなげることができます。
コスト削減のアプローチとは逆になる
赤城氏：私も業務効率を図るという意味でのITは、もう十分できているという印象を持っています。ビッグデータが期待されているのは、経営の武器としての前向きなブレークスルーの部分だと思います。ユーザーのニーズは、もっとよりよい経営判断を行いたい、もっといい販売管理を行いたいといった漠然とした思いですから、ソリューション提供側は、そのための技術が準備万端であることにくわえ、具体的な提案を行なっていくことが求められていると思います。
山口氏：おっしゃる通りですね。今までのコスト削減のアプローチとは逆だと思っています。コスト削減を目的にする場合は、そのためのシステムを情報システム部門が構築して、それをユーザー部門が利用しながら最適化していきました。一方、ビッグデータは、ユーザー部門がどんなことに困っているかから始まり、それを解決するための必要なインフラとして、技術要件を決めていくことになります。我々も、その点を踏まえて、ソリューションを提供していく必要があると思っています。
渋谷氏：同感です。データにアクセスするのは、IT部門だけでなく、業務担当者、マーケティング部門、経営企画などさまざまです。それぞれのユーザーニーズにそった提案が必要で、さらに、それらを業務全体としてサポートしてくれる仕組みが必要になってきます。例えば、先程の飲食店の例で言えば、来店数がある程度予測できたとすると、その日の在庫割をどう行うかという課題につながります。そこから、スタッフのシフト割をどうするか、業務管理をどうするかといった課題へとつながります。そうすると、単なるコスト削減にとどまらず、業務全体での付加価値提供という大きな効果も生まれてくると考えています。
