M2M・ビッグデータWG シンポジウム「M2M・ビッグデータの将来像」

ビッグデータビジネスへの期待と課題
2012年 10月26日
デロイト トーマツ コンサルティング株式会社
パートナー 八子 知礼

twitter： @tomokyun85

コンバージェンスの時代
業界と業界
社内と社外
アプリケーションとデータ

コンシューマと法人
リアルとバーチャル

ユーザーエクスペリエンス
経営陣、上司と部下が融合することで新たな世界を想像
顧客と従業員モバイルとワイヤード
M2MとビッグデータCRMとSCM

クラウドとローカルデバイス

ハードとソフトコンピュータとネットワーク

どの領域を壊し、どう融合させるかが、ビジネスチャンス！
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ICTはより台数（node）の多いM2Mの世界へ
M2M＋Man
M2M＋
Manへのへの業務上のアラートを支援するオートメーションと業務上のアラートを支援するオートメーションとアプリケーションアドオン可能なプラットフォームの必要性
固定系・サーバー台数の頭打ち
サーバー（クラウド／ノンクラウド）

10億台

クラウドへのConvergence（収斂）60億台

マルチデバイス／モバイルデバイスの多様化

Divergence（発散・多様性）

その先にセンサーや更なる連携デバイスが繋がるM2Mの世界へ

500億台© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

小さく初めて大きく育てるビジネスはクラウド活用に最適

データボリュームの増加

センサ数、デバイス数の増加
アプリケーションの増加
関係する企業の増加
顧客、ユーザー数の増加
グローバルなビジネスへの展開
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クラウド時代にはIT産業のスマイルカーブへ
電力制御技術コンサルティング

検索技術(大量情報処理)

BPO

分散処理技術アグリゲーション（アウトソーシング）

システムインテグレーション

要素技術

メガ化
（巨大なSI）

設計開発

グローバルBiz
社会インフラBiz
データセンタBiz

組立製造

既存企業内SI事業
ERPパッケージBiz

大規模な公共投資により、業界全体の構造的な需要増
加を喚起②

既存企業内SI事業はクラウド化により大幅な縮小

販売サービスマイクロ化（矮小なSI）

SaaS

SaaSを組合せるビジネス、ローカルとクラウドを繋ぐビジネスは存在するが小さい①①

クラウドによる売り上げ漸減 ① に対して大規模社会インフラSI ② へとシフトする

上流のクラウドサービスと下流のSaaSをインテグレーションする「Service Integration」の時代
出所：「図解 クラウド早わかり」八子知礼著に加筆
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M2Mアプリケーション市場（世界）規模の推移
Ｍ２Ｍアプリケーション市場は2012年から急峻な立ち上がり。
（百万ドル）SOURCE：iSuppli Corporation© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

複数業界をまたぐ水平統合型M2M・ビッグデータのプラットフォーム
様々なアプリ、ネットワーク、デバイス、センサーからのデータが異なる業種でデータが異なる業種でExchange
Exchangeされるビジネスモデルでなければならない
されるビジネスモデルでなければならない
医療・
介護

自動車・交通小売・流通

農林業エネルギー・・・・・・

業種別アプリケーション

クラウド基盤（大規模ストレージ、分析・開発環境、アプリケーション流通PF）
VPN

Bluetooth

3G

LTEZigbee

WiFi

WiMAX

マルチネットワーク
ﾏﾙﾁデバイス

マルチセンサーデバイス／ネットワーク© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

M2Mを加速するための様々な検討事項が存在する。
• 業界を跨ぐアプリケーション間の連携モデル• ビジネスユースケースの検討• 具体的適用ビジネス・業務の抽出• 業界別アプリケーションの想定• クラウドサイドで必要な機能の抽出• データモデルとフォーマットの策定• 基盤利用モデルのパターン化• ネットワーク間の連携モデル• クラウド／デバイス間の連携モデル• デバイス／デバイス間の連携モデル• デバイス／センサ間の連携モデル• センサ／センサ間の連携モデル• ビジネスエコシステムの想定• テストベッドの探索と折衝• 他団体との連携・コラボレーション• 実現に向けた関係省庁との予算折衝

ローカルデバイス上で実行していたアプリケーションをクラウド上へ、センサーネットワークで共通に必要とされる機能をクラウド上へ8© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

例：ワイヤレスネットワークのマイクロ化が必要
MVNOなどワイヤレスネットワークをマイクロな単位（低速・狭帯域）でサービスとして提供するネットワークプロバイダの出現が期待されるリソースの使い方は「マイクロ」に

情報流通は「自律分散」に

クラウド

ソーシャル

Mbps
B2Cビジネスでは広帯域で豊富なコンテンツを提供するモデル

ワイヤレスネットワークkbps？

M2Mビジネスでは広帯域だけでなく狭帯域でロギング/自立分散するモデルも© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

BigData： 2020年まで年率40%でデータ量は増え続ける！
Digital Universeデータ総量(2009年 vs 2020年)

Digital Universeにおけるクラウドデータの割合

Digital Universe全体
Cloud隣接44倍

2020年
35ZB *

Cloud Services
5 ZB

2009年
0.8 ZB

12 ZB
35 ZB

＊ 1ZB＝10億TBデータ量が倍々ゲームで増加する時代
出所：IDC Digital Universe Study, sponsored by EMC May 201010

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BigData： 情報管理コストの劇的な低減が新たなビジネスモデルを創出する
情報管理コストの低減（トータル投資額）$6.00

情報管理コストの低減（ITスタッフ投資額）

40EB
ギガバイト当たりファイル数10億個当たりギガバイト当たり投資データ量（Exabyte）

情報の管理コスト 0 に近いビジネスモデルの登場
出所：IDC Digital Universe Study, sponsored by EMC May 201011

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O2O： ID〜ライフログ〜決済を複数事業者にわたり把握するビジネス

Attention（注意）Interest（興味）

Desire（欲求）

Attention（注意）Interest（興味）

Search
（検索）

Memory（記憶）

Action（購買）Online

O2O

Offline1社だけで保有していても有効ではないビジネス
購買プロセス全体のBigData（履歴）の把握・管理・活用モデル

ID

Comparison
Examination
（比較）
（検討）

ライフログ

Action
（購買）

Share
（共有）

決済

すべてのBigDataを把握できるのはモバイルと連携したクラウド（モバイルクラウド）© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

BigDataを蓄積・分析するプラットフォーム
行動履歴、顧客プロファイル、ロケーションインテリジェンス、デバイスセンシングデータをリアルタイム分析可能な環境に統合する事を期待
顧客戦略的意志決定

財務的意志決定

リソース最適化
意志決定Lifelog Intelligence
Marketing Intelligence
関係性分析：
Social Graph
Analyzer

Customer Intelligence

大規模分散
分析環境：
（例：Hadoop）

Location Intelligence
Device/Sensing Intelligence

環境データのロギング

行動履歴のロギング

購買履歴のロギング

パーソナリティのプロファイリング

ソーシャルグラフのトラッキング© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

BigDataの利活用に向けて大量データの収集

行動履歴のロギング

購買履歴のロギング
パーソナリティのプロファイリング
ソーシャルグラフのトラッキング

データクレンジング／アグリゲーション

環境データのロギング

リアルタイム
分析

意思決定

現業へのフィードバック
公共ユース（公共分野）

LifelogIntelligence
MarketingIntelligence

官庁・自治体が公共利用目的として利用する検証された仮説によるアクション
企業ユース（ビジネス分野）

CustomerIntelligence
LocationIntelligence

Device/Sensing Intelligence

企業がビジネスへの有効活用として利用する

従前は気づけなかった
アクション
個人ユース（生活分野）
個人・一般消費者が生活利便性を目的として利用する

ビッグデータ活用方針 （なんのために？）分析結果は全てが自動化される訳ではなく、人による意思決定を踏まえて現業へのフィードバックを行う事を視野に入れた活用方針が必要© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

ビジネス視点から見たBigDataの利活用のフレームワーク（案）1.何の目的で、2.どのくらいのリアルタイム性で、3.どんなメリットを（定量、定性）、4.誰が享受するのか
個別企業への利活用フィード

統計処理型フィード

リアルタイムフィード
LifelogIntelligence

定量的
メリット

MarketingIntelligence

政策立案、社内業務へのフィードバック

CustomerIntelligence

市場、顧客接点へのフィードフォワード

LocationIntelligence

定性的
メリット

Device/Sensing Intelligence

事前仮説があるかどうか
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BigDataエコシステム全体への共有フィード

顧客情報を含むかどうか© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

M2M・ビッグデータ近年の事例
分野

ベンダ（PF、ｿﾘｭｰｼｮﾝ等）

NWeCardio
医療/ヘル Diagnostic
AT&Tsスケア

導入例

概要

発表時
期・心臓遠隔診断ソリューション（Remote cardiac diagnostic solutions）（医療機関 ・患者の心拍を記録するリモート・モニタリング機器から、データを24時間体
2010による導 制のモニタリング・センターに自動的に伝送。
年10入が想定 専門家がデータを確認し、医師への通知やウェブポータルへのレポートのア
月ップロード等を行うされる）・300名以上のスタッフが20,000名の患者をサポート

iMPakHealth
T-Mobile Meridian
医療/ヘル（T-MobileUSAHealth
スケア
USA×Cypak）

非営利医療機関Meridian Healthは2011年10月、米モバイルキャリア大手
2011のT-Mobile USA社とスウェーデンのチップメーカーCypak社による合弁会社
年10
iMPak Health社と提携し、スマートフォン向けの睡眠パターン分析アプリケ
月ーションを提供することを発表。

POS・Kraft FoodsとIntelがスマート自動販売機「iSmart」を開発、Kraftがマーケ
ティングに利用2011
・自動販売機の一番上の部分にオプティカル・センサーが設置され、人の顔年12の形を認識分析し、買い物客の性別を決定、4つの年齢層に分類
月・分析データは買い物客にどんなプロダクトを販売したらよいかを決定する際に活用される

IntelKraft

人/モノのモニタリン Michelin
グ・Michelinが、「通信するタイヤ（communicating tires）」の提供を予定
Stagecoa
・タイヤの状態を確認するために、RFIDとTPMS（tire pressure monitoringch Group2012system）を組み合わせて利用
P.L.C（バ年6月
・商用車両のタイヤにRFIDチップを搭載し、タイヤの空気圧や温度等のデース会社）等タを収集可能

ホームモ
4Home
ニタリング

「Verizon Home Monitoring and Control」
光ファイバー通信サービスFiOSとDSLサービス加入者を対象に、家庭内外 2011からスマートフォンやPCなどから宅内のセキュリティ監視、ドアの開閉、温度 年10の調節、照明の制御などを行うもの。
月
サービス料金は月額9.99ドルとなっている。

VerizonVerizon© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.
16BigDataビジネスの成功要因• M2M領域：Non-Intelligentなモノをネットワークに繋いでIntelligentに、Automaticに管理・運用する発想•

リアルタイムなデータ収集〜分析〜利活用するモデル
クロス分析する社内データと外部データが整理されていること•

バリューチェーンの上流と下流といった複数業界、複数企業でデータを相互流通・相互活用するモデル•

データを蓄積するだけでなく、流通させて課金するモデル•

データ収集、分析、活用のためのリソースがある程度有限でコントロール可能であるモデル•

活用の目的が有意であり、サイクリックに廻る業務が設計されており、現場に無理がないこと© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

BigDataビジネスの課題
これまで言及されてきた課題

その他想定課題

政治的な課題オープンな政府 規制制度

Global展開

Japanモデル確立

技術的な課題M2M等多様なモデルの普及促進

基盤技術の標準化

集中データを分散流通させる仕組み

意見交換の場データアライアンスの必要性

企業や民間の課題

人材育成・確保© 2010 Deloitte Tohmatsu Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

クラウド、BigDataの時代には・・・

競争する時代共創する時代クラウドBigData

今まで私たちは他人より優れた存在であろうとし、競争ばかり意識していた。
個々人の能力はそこまで大きくないのに。。。

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クラウドを使うと言う事は、リソース、情報、経験を共有すると言う事。
共に協力しながら、創り出すことが大切。

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デロイト トーマツ コンサルティング（DTC）は世界的なプロフェッショナルネットワークであるデロイト トウシュ トーマツ（Deloitte）のメンバーで、監査法人トーマツのグループ会社です。DTCはDeloitteの一員として日本におけるコンサルティングサービスを担当、Deloitteがグループで有する監査・税務・コンサルティング・ファイナンシャル アドバイザリーの総合力と国際力を活かし、日本国内のみならず海外においても、企業経営におけるあらゆる組織・機能に対応したサービスとあらゆる業界に対応したサービスで、戦略立案からその導入・実現に至るまでを一貫して支援する、マネジメントコンサルティングファームです。海外ではDeloitteの各国事務所と、国内ではトーマツ コンサルティング ホールディングス株式会社の下で国内主要地区に置かれたトーマツ コンサルティング各社と連携してサービスを提供できる体制を有しています。
Deloitte（デロイト）は監査、税務、コンサルティングおよびファイナンシャル アドバイザリーサービスをさまざまな業種の上場・非上場クライアントに提供しています。全世界140ヵ国にわたるメンバーファームのネットワークで、ワールドクラスの品質と地域に対する深い専門知識により、いかなる場所でもクライアントの発展を支援しています。デロイトの165,000人におよぶ人材は standard of excellence となることを目指し、 誠実性 、 卓越した価値の提供、 相互信頼 、 文化的多様性 といった価値観を共通するカルチャーで結ばれています。継続的な知識習得、チャレンジングな経験、豊富なキャリア形成の機会といった環境を生かしながら、Deloitteのプロフェッショナルは企業責任(CSR)を強化し、社会からの信頼を築き、各々の地域社会に貢献していきます。
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