クラウドとビックデータ［一般・大学向け講義］

クラウドとビッグデーター個人情報の活用ー

柴田英寿

２０１３

目次１はじめに

アプリ使ってますか

演習１

クラウドとデータ

i-Ware Labの取組

ひらめき

調べてみると

２個人情報の活用

個人情報を活用する動き

パーソナライゼーション

オーダーメイド

Pandora

演習２

３活用の試みー知の共有ー

図書館

知を競う仕組み

Netflix Prize

出会い系

演習３

４まとめ

仮説

日立グループがやっていること

日立の仕事

ＨｉｄｅｔｏｓｈｉＳｈｉｂａｔａ 2

はじめに

１


アプリ使ってますか


信用して大丈夫か


ＳＵＩＣＡのデータ

ＪＲ東日本ＳＵＩＣＡの情報を販売

１０駅１年分で５００万円

販売開始後、ネットで論争

–個人情報が漏洩する

–運賃を値引きしろ

ＪＲ東日本、当面販売中止


演習１

他人のスマホ、パソコン等から電話帳、カードの利用情報などを入手することで実現できる面白いことを考えてみてください（悪用も可）

４人１チームで５分議論してください。

後でチームの代表の人に一番斬新なアイディアを発表してもらいます（１分程度）。


発表


まとめ


相手のことがわかるのはビジネスチャンス

わかられるのは怖い

Ｂｒｅａｋ


i-Ware Labの取組

レーザーでの足型計測器を製作

足型データビジネスを構想

情報を囲い込まない

情報を囲い込むなら大企業にも売らない

アシックスホームページよりＨｉｄｅｔｏｓｈｉＳｈｉｂａｔａ 11



データ

クラウド

インターネット



属性データ

クラウド

インターネット

個人データ

Ｆｅｌｉｃａ

匿名、記名、実名

匿名：相手も自分も誰かわからない

–病歴、DNA

記名：相手はわからないが自分はわかる

–ネットサービスのアカウント名

実名:相手も自分も誰かわかる

–契約書、願書

匿名は安心だがメリットも来ない


活用したいデータ電話帳データ／ＬＩＮＥＴｗｉｔｔｅｒのつぶやきＦａｃｅｂｏｏｋのタイムライン


ソーシャル

ＩｏT Internet of Things

Human Metrics

自動車のエンジンやステアリングの情報飛行機や建設機械、船の情報足形データ→ｉ-Ｗａｒｅが活用ＤＮＡの情報、病気の情報

⇒ビッグデータと言われる ⇒あまり、活用がうまくいっていない

宇宙から飛んでくる電波

個人情報の活用

２

17 ＨｉｄｅｔｏｓｈｉＳｈｉｂａｔａ

個人情報を活用する動き


OECD

– GoogleやFacebook等の個人情報集積を危惧

–対抗勢力に援助の姿勢

世界経済フォーラム

–個人情報の活用による経済発展をレポート

–ダボス会議にてセッションを開催


もともとは広告の用語

GoogleやAmazonの推奨で注目を集めた

気に入るニュースが表示される

推奨リンクが表示される

–一度買ったものはしばらく不要

–買ったものより良い条件が見つかると不快

–贈り物と自分用との区別がつかない

何が起こる？


泡に包まれる

自分の好みのものしか見聞きしなくなる

コンピューターは泡の中が得意

人間は泡の外を考えることができる

泡の外を知ることがこれからのトレンド


オーダーメイド

衣料オーダーメイドスポーツ下着

医療オーダーメイド創薬

教育まだない

金融個人金融（クラウドレンディング）


Pandora

Music DNA Project

–曲を250の要素で評価

–評価者は作曲や音楽理論の学位を持つ専門家

–要素から好みの曲を推奨する

–選びながら自分のラジオ局ができてくる

–完璧な局⇒オーダーメイド

–新しい局を作る（好きな曲も☟にする）

人間が評価しているとことがミソ


演習２

オーダーメイドしたいものを考えてください。 – 何をオーダーメイドしたい – そのためにはあなたのどんな情報が必要か？ – （その情報が漏れたらあなたは困るか？）

チームを変わりたい人は変わってください。やり方（演習1と同じ）

– 列挙 – チーム内で紹介 – 投票 – 発表準備

５分ＨｉｄｅｔｏｓｈｉＳｈｉｂａｔａ 23

終了！


発表


Ｂｒｅａｋ


Ｂｒｅａｋ

学生が３ヶ月で事業案を考える

毎年４月～７月に開催、１２年目終了

無料

いろいろな大学から学生が集まる

週２０～３０時間必要


活用の試みー知の共有ー

３

28 ＨｉｄｅｔｏｓｈｉＳｈｉｂａｔａ

活用の試みー知の共有ー

場

–図書館

競争する仕組み

–賞金稼ぎ

–お手伝いオークション

– コードジャム

–マッチングプライズ


図書館

図書館ってクラウドじゃないか

–本はもともと個人のもの

–最初の図書館：アレクサンドリア

–入港する船のすべての書物を供出させた

Wikipedia

–初期、ＩＢＭワトソンのベスト回答はＷＩＫＩ

–答えはワトソンがというより２５人の研究者が用意した探し方が見つけた（司書）



Google Code Jam

–毎年開催。本選はシリコンバレー


Google Code Jam



Amazon Bounty Hunter

– 1-Click特許を不成立にさせたら賞金

–賞金は成立せず、特許は査定



Mechanical Turkに発展

–お手伝いオークションの先駆け

– コンピュ-タ-が苦手なことは人が


Netflix Prize

ネットでの映画配信会社

視聴の半分以上が推奨から

推奨の精度を上げるコンテストを開催

１００万件のデータを提供、残りの３００万件を予測

賞金１００万ドル

もともとの推奨精度を１０％上回る

続編は中止


出会い系

ビジネスの基本は出会い系

人と人、人とモノ、ヒトとサービス

どんなデータで推奨するといいか

出会いのためにいろいろな工夫

たくさんの質問で特性を合わせる ⇒個人情報！


演習３

成功する出会い系を考えてください。

–誰と誰を出会わせる？

–どうすればうまくマッチングする？

–どんな情報があればマッチングできる？


終了！


発表


まとめ

４


仮説


– i-Ware Laboratory

コンピューターと人間が協力

–ワトソン、Pandora、Mechanical Turk

人間には競争が必要

– コードジャム、Netflix Prize



コンピューターの世界が面白くなるには？


コンピューターと人の協力

人には競争が必要

コンピューターの世界が面白くなる

補足


プライバシーから個人情報へ

１８９０年メディアへの対抗

１９６０年プライバシーの４類型私生活、私事、誤った情報、名前や写真

１９７０年代欧米での法制化

１９８０年OECDプライバシー８原則

１９９０年代プライバシーの個人情報化

２０００年EUと米国が個人情報利用を和解

２０１０年代個人情報活用の動き


米オープンデータ賞金コンテスト

Health Design Challenge（米医療ＩＴ調整官室）医療記録情報のインターフェースデザインコンテスト（５万ドル）優勝：Nightingale

Apps for Energy Leafully：電力消費可視化（３万ドル）

BigApps（５万ドル） WayFinderNYC：らNew York市内の場所への行き方を示すAR NYC Facets：オープンデータのメタデータカタログを整備する


ＰＺとＯＭ



（ＰＺ）オーダーメイド

（ＯＭ）

主な分野広告（個告）製作

価値の根拠過去の行動現在の実感

情報の出し方知らないうちに開示、収集自分から提供

使い方欲しいだろうものを推奨欲しいものを注文

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