ＡＩの未来をつくるビヨンド・ビッグデータ利活用術

災害分析、観光分析、イベント分析、商圏分析―。誰にでも簡単にリアルタイムでデータ解析が可能な時代に人流データの活用事例と課題解決法をわかりやすく解説。

Ａｇｏｏｐ独自の技術、人の動きをモバイルＧＰＳからデータ蓄積する「ビヨンド・ビッグデータ」の事例、「ディープデータ」の利・活用術を紹介

ビッグデータ。言葉だけが先行し、その活用はなかなか広がっていない。データを使ってしっかりとした効果や成果を出せるまでには至っていない。
この分野での経験豊富なＡｇｏｏｐ社長の著者は、ビッグデータを利活用できているのは、民間ではデータ分析の実績がある比較的大きな企業であり、公的には国や政令指定都市のような予算規模が大きく人材の豊富な自治体に限られていると分析する。
ビッグデータという概念やその活用は、けっして末端まで浸透しているとはいえず、ビッグデータが社会実装されて継続的・永続的に活用されている事例は、まだそれほど多くない。
なぜ、ビッグデータを活用できなかったのか。うまく利活用するにはどうすればいいのか。著者はビッグデータを、ビッグデータを超えるビヨンド・ビッグデータとして考え直し、新たな概念としてとらえることを提案する。豊富な事例をもとに解き明かされるビヨンド・ビッグデータの世界を理解できる好著。

■主な内容
第１章　人流データ解析　ビッグデータから「ディープデータ」の時代へ
　なぜ日本でビッグデータの利活用ができないのか
　電波改善に重要なエリア分析
　統合型ＧＩＳデータベースとＷｅｂＧＩＳの独自構築へ
　スマートフォンのアプリケーションを利用　ほか
第２章　災害分析　リアルタイム状況分析が防災や減災につながる
　強烈だった東日本大震災の体験
　ハザードマップと罹災証明書
　東日本大震災での体験から
　防災に必要なツールとは　ほか
第３章　観光分析　データを地方創生に役立てる
　日常的に使いこなすスキルを身につける
　リテラシーの高い人材がそろっている京都府
　京都市と京都府の課題認識の違い
　京都市集中からの分散施策を考える　ほか
第４章　イベント分析いつ、どこに、どれくらい人がいるか
　東京オリンピック・パラリンピックの交通インフラ重点対策エリア
　イベントの独自分析
　元号が変わった令和イベントを分析する
第５章　商圏分析　人の動きをビジネスに生かす
　基地局設置と店舗展開の共通項とは
　ＰＯＩデータを活用する
　子育て世代エリアと高齢者エリア
　地域の課題を把握する　ほか
第６章　ＡＩ化と課題形成の大切さ
　ＡＩを利用してビッグデータをディープデータへ
　ＡＩは真に実用化できるのか
　データ解析の料理人
　課題を見つけ出すデータサイエンスとは　ほか(「近刊情報」より)

目次

第１章　人流データ解析―ビッグデータから「ディープデータ」の時代へ
第２章　災害分析―リアルタイム状況分析が防災や減災につながる
第３章　観光分析―データを地方創生に役立てる
第４章　イベント分析―いつ、どこに、どれくらい人がいるか
第５章　商圏分析―人の動きをビジネスに生かす
第６章　ＡＩ化と課題形成の大切さ

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