かがわかる。POS データは流通の自社内でパーソナルデータとマーケティングの活用も行われているが，市場調査会社を通じて複数の流通の POS をまとめたものが小売店パネル（POS） データとしてメーカー等データの種類に提供されている。

近年，ビッグデータの活用が企業においてID─POS は POS デ ー タ に「 誰 が 買 っ た」

大きな話題となっている。その背景には企業かという情報が付加されたものである。スー側に活用されていない大量のデータが蓄積さパーなどで会員カードを提示することで割引れているという状況もあるし，企業間の競争，やポイントがもらえるというサービスがこれ

とくに価格競争が厳しいなかでデータを基ににあたる。誰が購入したかがわかり，属性別より合理的な意思決定をしたいという事情もの分析が可能になる。ID─POS では購買が複ある。企業が活用しているデータとしては数のチェーンにまたがった場合，同じ人が何様々なものがあるが，マーケティング領域にを買ったかという分析はできない。チェーン

関連するデータは多くの場合個人に紐づくパごとに会員カードが分かれているからである。

ーソナルデータである。そのパーソナルデーチェーンを超えて分析が可能になるのが「Tタは自動的に取得されるログデータであるこポイント」や「ポンタ」に代表される共通ポとも多い。ここではマーケティングに関連すイントサービスである。共通ポイントの加盟るデータとして「購買（販売） データ」「位店の範囲内であれば，購入者の分析が可能に置情報」「ネット上のログデータ」「メディアなり，ID─POS が進歩した形態と理解できる。

接触データ」を取り上げる。

一方，これらのデータ量は非常に大きく価値あるものではあるが，消費者側の視点でデー

購買（販売）データ
・1

購買データの代表的なものは POS データである。POS データは商品の販売データをタを分析しようとしたときにすべての購買が網羅されているわけではないという問題がある。

小売店が記録しているものであり，スーパー

購買データは消費者（購買）パネル調査でなどのレジの記録である。POS データではも手に入れられる。消費者（購買）パネル調「いつ」「どの店で」「どの商品が」「いくつ」査は，購入した商品を消費者に記録してもら「いくらで」「どんな商品と一緒に」売られたう調査である。購入した人のプロフィール情

72

社会と調査

（2014 年 3 月）

報や意識などの情報も合わせて分析できる。

が自社サーバー上の行動は把握できる。多く

現在，日本で最大の消費者パネル調査は 5 万のサイトが cookie という識別用のファイル人を対象としている。POS データと比べるを PC などの端末に送り込むので，同じ人がとデータの量は少ないが，多くの場合，目的再びサイトを訪れたことはサーバー側でわかとする分析に十分なサンプルサイズである。

る。とはいえ，cookie はセキュリティソフ

サンプルサイズの大きさとデータのカバレット等で消されることも多く，確実に把握できジの両方を満たすデータはないので，分析目るわけではない。もちろん，会員サイトのよ的に応じて使い分けが行われている。

うにログインを行っている場合には個人別の位置情報・2データを把握することができる。
ネット行動全体を把握したいというニーズ

携帯電話の普及により位置情報の活用が進に対応するのが，オンライン視聴パネルであんでいる。代表的なものとしては，NTT ドる。調査対象者の PC やスマートフォンにトコモの「モバイル空間統計」がある。モバイ

ラッキング用のソフトをインストールして，ル空間統計は，携帯電話の基地局が周期的にWeb のアクセス状況を把握するものである。

各端末のエリアごとの数を把握している。性数万人のアクセス履歴を把握しているパネル

別・年齢層別・居住エリア別の時間帯ごとのもあり，前述の小売店パネルや消費者（購人口の構成（人口構成） などを推定すること買）パネルと同じような構造がネット上のロが可能となり，防災分野や地域開発やマーケグデータでも起きている。

ティングなどの分野での活用が期待されていネット上のデータとしては SNS やブログる。このサービスについては，プライバシーなどのソーシャルデータをサービスしている保護の観点から厳格な制限がある。

会社もあり，ネット上での話題の盛り上がり

GPS 等を利用した位置情報は，各端末側でユーザーが取得することができる。スマー
トフォンの地図上で自分が現在どこにいるかについてのデータ活用は進んでる。
メディア接触データがわかるのはこの機能によるものであり，スメディア接触データの代表が，テレビ視聴マートフォンのアプリによって継続的に移動率である。いわゆるテレビ視聴率は世帯でのを記録することもできる。同種のデータとしテレビ視聴率であり，サンプリングによる調ては交通カードの乗降記録もある。個人の同査データが一般的であった。今後スマートテ意があれば位置情報のマーケティング活用もレビが普及すれば，スマートテレビの視聴デ可能になるデータではあるが，プライバシーータはメーカー側でも把握可能であり，視聴とのバランスは十分に配慮する必要がある。

者の許諾が前提とはなるものの，今までと比ネット上のログデータべ詳細かつ大規模なデータが活用されていく可能性も考えられる。テレビ以外の新聞，ラネット上の行動履歴データは通常，何らかジオ，雑誌，交通広告などのメディア接触デのかたちで記録されている。サイトを訪問しータはアンケートで把握されることが多い。

た場合には，サーバーにその記録は残る。サーバーからみると，誰が来たかはわからない
社会と調査（2014 年 3 月） 73

パーソナルデータをめぐる問題

パーソナルデータの活用検討
このような状況のなかでパーソナルデータの活用についての政府による検討も始まってトラブル事例いる。2013 年 6 月に閣議決定として出されパーソナルデータの活用がトラブルに発展た「世界最先端 IT 国家創造宣言」のなかでするケースが増えている。2013 年 6 月，日「『ビッグデータ』のうち，特に利用価値が高立は JR 東日本の Suica の駅利用情報を基にいと期待されている，個人の行動・状態等にした「交通系 IC カード分析情報提供サービ関するデータである『パーソナルデータ』のス」の提供開始を発表したが，利用者の反発取扱いについては，その利活用を円滑に進めを受け JR 東日本から社外へのデータ提供はるため，個人情報及びプライバシーの保護と休止となっている。このケースについては，の両立を可能とする事業環境整備を進める」

サービスの開始にあたり個人情報保護というと記されている。

観点では注意を払っているように感じられた

高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本

ものの，事業サービスの発表の仕方とその後部（IT 総合戦略本部） のパーソナルデータにの対応に失敗したことで，利用者の理解を得関する検討会も同年 9 月に開始されている。

られない状況となった。

それに先立って，総務省からは同年 6 月「パ2012 年には，T ポイントツールバーからーソナルデータの利用・流通に関する研究のデータ収集が情報セキュリティ上の不備か会」報告書が公表されている。この報告書のら休止となったケースが生じている。ネット

なかでは「パーソナルデータの利用・流通にでの情報収集については，セキュリティ面でよる可能性とその課題」と「パーソナルデーも配慮しないと問題が生じる。同じく 2012

タの適正な利用・流通の促進に向けた方策」

年には，無料無線 LAN 利用者からの情報収が記述されている。その方向性としてプライ集について総務省からの指導が入ったケース

バシー・コミッショナー制度やマルチステーもある。このケースでは，電気通信事業法第クホルダープロセスなどの枠組みも同時に提4 条に規定する「通信の秘密」を侵害したと言されている。プライバシー・コミッショナ

されている。

ー制度は「パーソナルデータの利活用に関わパーソナル情報の収集にあたっては，個人る様々な問題について，専門的な知見を有す情報保護法などの法令順守およびセキュリテる人材が，パーソナルデータの利活用の基本

ィの担保は当然のことではある。情報の収集

理念及び原則を実質的に判断して，分野横断については利用規約に記述していれば許され的に迅速かつ適切に処理していくことを可るということではなく，利用者への説明をわ能」にするためのものである。マルチステー

かりやすく行うことが大事である。利用者のクホルダープロセスは「企業等が自主的に宣理解が得られないような情報収集は慎まなけ言したポリシー・ルール等への遵守を確保すればならないし，パーソナルデータの利活用る」ための制度である。

については高い企業倫理をもつことが求めらソナルデータの利用促進を進めるという方向ている。
74

社会と調査

これらから読み取れるのは，国としてパー（2014 年 3 月）

当該商品についてWeb 広告とテレビ CM のリーチパターン

購入率（％）

テレビ CMWeb 広告カテゴリー内シェア

テレビ CM
Only
テレビ CM& Web

テレビ CMOnly

テレビ CM& Web

Web Only

Reach65%

15%7%

Ave.Freq

5.5

7.5

4.5

図 1 広告到達状況（例）Web Only

両者接触なし図2

広告接触と購買の関係（例）性である。今後，様々な取組みが実現に向けフュージョンによる疑似結合を行うことで分て動き出すものと思われるが，生活者にとっ析するしかなく，複数の事象の因果関係を明てもデータ活用側にとっても，納得できるか確に把握することは困難であった。

たちになるべきである。

現在日本では，購買，テレビ視聴，ネット行動（PC），ネット行動（スマートフォン），シングルソースデータと DMP

属性などのプロフィールデータやブランドに対する意識等をシングルソース化した消費者シングルソースデータ
パーソナルデータのなかでも最近注目されているのがシングルソースデータである。

パネルが実現している。この消費者パネル調査により，図 1 のように Web 広告とテレビCM がどのように消費者に到達しているかを分析することが可能になる。

シングルソースデータとは，同一個人からまた，広告接触と購買の直接的な関係につ購買・広告接触・意識項目・属性などの様々いても，図 2 のように把握することができる。

な情報を収集したデータである。元来，マークロスメディアでの広告接触をした場合のケティングリサーチのデータは別々の人から広告効果が測定できるということになる。

それらを取得していた。「購買」と「メディ購買に至るまでの動線（カスタマージャーニア接触」という情報も，それぞれ別の人からー）の可視化もできる。カスタマージャーニ収集していたのである。別の人から収集してーを見ていると，その商品についてテレビいた大きな理由は，調査対象者の負荷を軽減

CM を見て，店で購入して，その商品についするためである。近年はログでのデータ収集て検索して，またその商品を購入してといっを行うことで，調査対象者に負担をかけるこた行動全体を把握することができる。図 3 は，となくシングルソースでのデータ収集が可能ある人の A ラーメンについての情報接触とになった。これまでは，複数ソースから収集購買行動とネット上の行動を抜き出したものしたデータをそれぞれ分析，もしくはデータである。
社会と調査（2014 年 3 月） 75

日付行動X 月 20 日

CM 視聴①

X 月 23 日

しょうゆ味 5 パック入り購入

X 月 25 日

しょうゆ味 5 パック入＆みそ味 5 パック入購入

X 月 26 日～月 14 日

CM 視聴②～⑥△月 15 日検索 A ラーメン ⇒ 検索 A ラーメン みそをアレンジ⇒ 閲覧レシピサイト B ⇒ 検索 ⇒レシピサイト C△月 16 日

CM 視聴⑦□月 13 日検索 A ラーメン ⇒ 検索 A ラーメン みそ味に一工夫⇒ 閲覧レシピサイト B ⇒ 閲覧 関連ブログ ⇒ 検索 ⇒レシピサイト D□月 15 日CM 接触⑧⑨□月 26 日みそ味 5 パック入購入◇月 22 日みそ味 5 パック入購入

図 3 A ラーメンのカスタマージャーニー

このように，カスタマージャーニーには分からみると，以下のような項目を指定して析上の魅力は大きい。しかし生活の様子がダWeb 広告を行うツールということになる。

イレクトにわかるので，そのデータの取扱い

・性×年代，エリア，興味領域，最大広については慎重に行う必要がある。シングル

告表示回数，期間

ソースデータはセンシティブなパーソナルデ

たとえば「東京に住む 30，40 歳代男性で車に興味をもつ人に最大 10 回広告を出してータともいえる。
DMP（Data Management Platform）
上記のシングルソースデータは，あくまでもリサーチに協力する調査パネルで構成されください」というようなことが行われる。年齢や性別は推定に基づくことが多い。興味領域はその UB が訪問したサイト履歴に基づくものである。ているものである。現在，調査パネルではな

DSP は単に広告配信だけではなく，広告いングルソースデータが構築されつつある。の効果（クリック，サイトでの申込み） を把握

それが DMP である。

する機能も併せもつことが多い。そのため，

・3

狭い意味での DMP は，ネット広告をターゲットに表示するためのデータベースである。

広告主からみるとネット広告の出稿の指定と結果が把握できるツールでもある。

ネット上の行動履歴は個々のブラウザごと

ネット広告を多用する広告主にとって（たとえばあなたの PC の IE） に，cookie をベDMP，DSP は普通に利用するものである。

ースにある程度把握されている。個々のブラ

DSP 業者は約 2 億 UB（5,000 万～4 億 UB） をウザは UB（ユニークブラウザ）と呼ばれ，UB把握していると称しているが，cookie はアに対して Web 広告の出し分けを指定する仕ンチウイルスソフト等で消されるケースも多組みが DSP である。話がややこしくなるの

く，消された後に再度 cookie が入るなど二で，狭義の DMP は DSP と一体であると理重カウントされていることも多く完璧なもの解してもらえばよい。

ではない。データとしては完璧ではなくとも，・4・5

狭義の DMP（DSP） は広告を配信する人
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社会と調査（2014 年 3 月）

広告効率を上げるという面では機能している。

プライベート DMP

狭義の DMPDMP3 PAS

CRM

DMP

顧客 DB

自社サイト
訪問ログ

（興味・関心属性）（広告配信）

図4

Web 広告D M P

このように狭義の DMP はすでにネット広告わせて「夕方，雨が降ったら当社のデリバリ業界においては整備されている状態である。

ー可能な地域の人にピザの広告を出してくだ

広い意味での DMP は，顧客（見込み顧客

さい。今まで注文したことのない人には全商

含 む） デ ー タ ベ ー ス＝CRM に 狭 義 の DMP

品 30％ オフのクーポンを出し，注文したこが結合したものだと考えて構わない。このとがある人には新商品のクーポンを表示，サCRM 部分と自社サイトの訪問履歴を結合しイトに来たけど注文していない人には 50％たものをプライベート DMP と呼ぶことが多オフのクーポンを出す」というような芸当もい（図 4）。

可能になる。

前述のデータベース（狭義の DMP）に自社もう一段広い意味での DMP は，マーケテのサイトや自社会員情報が加わることになる。

ィングデータベースと呼んだほうがふさわし

自 社 の サ イ ト に 訪 問 し た と き も， 前 述 のいものである。この段階となると外部のデーDMP と同様に cookie によりブラウザは識別

タとも結合し，マーケティング全体をコントされる。すなわち，狭義の DMP に自社サイロールするデータベースとなる（図 5）。

トに来たことがある人，自社サイトに訪問しこの領域の整備をするための仕組みに様々会員登録している人の情報がマッチングされな企業が参入しており，激しい競争になってることになる。

いる。顧客データベースを管理し，いわゆるその結果，「自社会員で前にピザを注文しCRM を得意にしてきた IT ベンダーやネッたけど，最近 1 ヵ月は注文していない人にトとの連動を得意とするネット系企業，周辺50％ オフのクーポン付のバナー広告を今日データを保有する企業，DMP 構築をコンサの夕方を出したい」というような広告出稿がルティングする企業など百花繚乱となってい可能になる。このとき大事なのは，広告枠がる。

空いていれば，自社のサイト以外のところに注目されている DMP だが，課題も多い。

もバナー広告が出せるということである。自

1 つは，cookie の問題である。ネット広告の社のサイトに来なくても自社の会員や見込みターゲティングは cookie に依存している部客にアプローチ可能というのが大きい。

分が大きく，今後，cookie の利用範囲が限もう少し頑張ると，その他の情報と組み合定的になった場合には肝心の Web 広告の表
社会と調査

（2014 年 3 月） 77

最終形の DMP＝マーケティング全体

プライベート DMP

狭義の DMPマーケティング
アクション

DMP
3 PAS
CRM

DMP

顧客 DB

自社サイト
訪問ログ

外部（統計）データ
購買・気象…

拡張ロジック（興味・関心属性）（広告配信）Web 広告3rd Party Data
ソーシャル
購買・TV

図 5 マーケティングデータベースとしての DMP示が難しくなるかもしれない。もう 1 つは，模の人数のデータベースに各企業のもつデーDMP による広告の効率化の限界である。当タが ID（もしくはそれに準ずるもの）を基に結たり前だが，ターゲティングをすればターゲ合される。付帯されるデータが増えるため，ットが小さくなる。ターゲットが小さくなりそのデータベースを解析するだけで様々なこすぎると，広告効率がよくなったとしても多とがわかるようになる可能性はきわめて高い。

くの人に売りたいというマーケティング活動

そのデータベースは DMP のように直接的なと矛盾してしまう場合が出てくる。さらに，マーケティングも行うプラットフォームになモバイル広告の広告フォーマットの問題がある。プライバシーの問題は残るものの，分析る。現状スマートフォンへの広告はスマホユや施策上は魅力的なデータベースになることーザーにとって邪魔な広告としか受け止めらは間違いない。とはいえ，たとえば購買デーれていない。そのためか，スマートフォン広タついてすべてをカバーするとは考えにくい

告市場は伸び悩んでいる。DMP が本当に機ので，10 万規模の消費者パネルデータがそ能するのは時間やエリアによる広告の出し分れを補完するような役割となると思うし，ブけができるスマートフォンである。スマートランドに対する意識を測定するような調査やフォン広告が伸びれば DMP の必要性も増す

定性的なアプローチはなくなることはない。
データベース内の情報の解析で様々なことはずである。
データ活用の可能性と今後現在，様々なデータが各企業に蓄積されている。今後，測定可能なログデータもますます増えていくと考えられる。官庁のデータのオープンデータ化も進むであろう。数千万規
78

社会と調査（2014 年 3 月）がわかるようになることで，「世界最先端 IT国家創造宣言」に書かれているような「世界最高水準の IT 利活用社会を実現」できるかもしれない。

注・1

販売記録データ。POS は point of sales の頭文字をとったもの。
・2

サイトを訪問してきた端末に特定の情報を保存する仕組み。
・3

Data Management Platform の略。データを管理するプラットフォーム。
・4あるサイトを訪れたブラウザの数。

・5

Demand-Side Platform の略。ネット広告配信の統合プラットフォーム。
文献
横山隆治・菅原健一・草野隆史，2013，『顧客を知るためのデータマネジメントプラットフォーム DMP入門』インプレス R ＆ D。
参照 URLNTT ドコモ「モバイル空間統計に関する情報」（https://www.nttdocomo.co.jp/corporate/disclosure/mobile_spatial_statistics/）。
日 立「 交 通 系 IC カ ー ド 分 析 情 報 提 供 サ ー ビ ス」
（http://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/field/statica/）。
JR 東日本「Suica に関するデータの社外への提供につい て よ く い た だ く お 問 い 合 わ せ」（http://www.
jreast.co.jp/pdf/suica_data.pdf，2013 年 9 月 29 日取得）。
IT メディアニュース「『T ポイントツールバー』公開中止」Web 閲覧履歴を平文で収集（http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1208/20/news045.html，2013 年 9 月 29 日取得）。
インターネットウォッチ「総務省が NTT─BP とコネ
クトフリーに行政指導，公衆無線 LAN で通信の秘
密 を 侵 害」（http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/20120404_523848.html，2013 年 9 月 29日取得）。
閣 議 決 定「 世 界 最 先 端 IT 国 家 創 造 宣 言」2013，（http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20130614/siryou1.pdf）。
「第 1 回パーソナルデータに関する検討会 議事次第」
2013（http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/pd/dai1/gijisidai.html，2013 年 9 月 29 日取得）。
総務省「パーソナルデータの利用・流通に関する研究会」 報 告 書（http://www.soumu.go.jp/main_content/000231357.pdf，2013 年 9 月 29 日取得）。

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