2013年「ビッグデータ（BigData）」 ×活用シーンに関する市場調査 Ver.2

【調査対象】

・Web上で「ビッグデータ（BigData）×活用シーン」を掲げている企業または団体

【調査方法】

・ 弊社専門調査員によって、Webや文献に加え、ビッグデータ（BigData）×活用シーンについて言及している企業・団体などへの多面的なヒアリングを行い、レポーティングした。但し、中には 「ビッグデータ（BigData）」活用シーンはノウハウ・知恵であり、迂闊にすべてを語ることは難しい（公開できる内容であれば話せる）とする企業（ベンダ、ユーザー）もおり、彼らについては公開できる範囲内で情報提供頂いた。

【調査＆レポート期間】

・ 2013年3月27日（調査開始）～2013年4月30日（調査終了）。2013年8月19日に集計＆報告書作成が終了した。

【はじめに】

　2013年度上半期も残すところ僅かとなったが、「ビッグデータ（BigData）」の活用シーンを網羅的に調査＆整理・マトリックス化することが今なお求められている。

　2012年後半から、どのような企業（ベンダ、ユーザー）がどのような活用シーン（ビッグデータ：BigData）を具体的に掲げているのか？「先行事例」について言及先、出典先企業を明らかにした上で、詳細且つ網羅的な「ビッグデータ（BigData）」活用シーンを俯瞰し、次の新たな戦略・ソリューション・サービス開発に活かしていきたいとするITベンダが目立つ。

　その背景にあるのは、ビッグデータの活用シーン（先行事例）を多面的に深く考察することで、あらゆる業種、業界のユーザー向けに新たなビジネスを生み出していく（創造していく）ヒントを掴もう！といった機運の高まりがある。しかしながら、「ビッグデータ（BigData）」活用シーンはノウハウ・知恵であり、迂闊にすべてを語ることは難しい（公開できる内容であれば話せる）とする企業（ベンダ、ユーザー）が多いことも事実である。

　こうした声を受けて、ESP総研では“「2013年「ビッグデータ（BigData）」 ×活用シーンに関する市場調査」”のリニューアル継続版となる“2013年「ビッグデータ（BigData）」 ×活用シーンに関する市場調査 Ver.2”について調査＆レポート化することとなった。

　今回、ご多忙にも関わらず「当該調査」にご協力頂いた皆様にはこの場を借りて心から深く感謝申し上げると共に、この調査報告書が「ビッグデータ（BigData）」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

?.総括　編　P1

1）セグメント（大項目×中分類）別　集計＆分析（全体）＜1＞　P2
1）セグメント（大項目×中分類）別　集計＆分析（全体）＜2＞　P3
1）セグメント（大項目×中分類）別　集計＆分析（全体）＜3＞　P4
2）セグメント（大項目×中分類）別　集計＆分析（全体）　P5
3）ビッグデータ×活用シーン（大項目、中項目（抽出件数　含む）、小項目＝ビッグデータの詳細な活用シーン、言及している企業名、企業の代表TEL）　P6

?.参考資料（付録）　編（508枚）　＊出典企業別×ビッグデータ（BigData）活用シーン　代表例

1-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜より関連性の高い検索結果や、適切な広告が表示される×Amazon＞
1-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜電子書籍上でハイライトされた箇所に関する情報をクラウドで集約・共有する試みを開始。どこが面白かったのか、その情報は、販売促進や出版企画にも活用×Amazon＞
1-1-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ゲーム内の経済システムを調整×Amazon＞
1-1-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ Google翻訳（辞書の組み合わせではなく、国連の文書という膨大なデータを処理することで、翻訳を実現）×Google＞
1-1-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜数日かかった数十億件のテキストデータ処理を30分に短縮。ビッグデータの集合知によるオンリーワンの企業情報を提供（帝国データバンク）×日本IBM＞
1-1-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ソーシャルネットワーク（大量のTEXTおよび画像データを処理している）×Facebook／Twitter＞
1-1-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜2300万会員のアクセス履歴を分析し、どんな動画を見たら有料会員になりやすいかを把握し、黒字化に貢献×ドワンゴ＞
1-1-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜Web検索「もしかして」機能（過去の入力ログや登録情報を分析し、近い情報を「もしかして」と尋ねる） 、Googleサジェスト機能× Google ＞
1-1-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜店舗やサービス、プロモーション単位でユーザーの利用傾向を把握し、Webサイトを適宜見直すことで、タイムリーに集客施策の改善が行える（ぐるなび）×NEC＞
1-1-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「集合知の活用」により料理レシピのビジネスモデルを、それまでの料理専門家と本・雑誌によるものから、一般の主婦とウェブによるものへと変えた×クックパッド＞
1-1-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜クックパッドの検索キーワードログデータを活用し、食材、地域、季節、食用シーンなど切り口での検索・ランキング情報を有料で提供×クックパッド＞
1-1-12）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜適切な時間に適切なレシピを提供（クックパッド）×サイオステクノロジー＞
1-1-13）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ヤフー・ジャパンに登録された6000万人のライフログを使って、ターゲティング広告を導入したケースでは広告への反応を示す「クリック率」が従来に比べ2倍に上がった×ソフトバンクテレコム、ソフトバンクモバイル＞
1-1-14）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ Anormaly Detection （統計的手法を用いて異常検知を行う。具体的には入力データをもとに確率モデルを学習し、確率モデルをもとに異常度合いをスコアリングする）×ラック＞
1-1-15）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜検索エンジン（入力補助機能、他のキーワード候補の検索結果の表示順）（Google）×ラック＞
1-1-16）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜Hadoopを採用したことで、1年半分のログから20万人の会員にレコメンドメールの送付が可能になった。これにより、CVR（コンバージョンレート）が1.6倍になった（クーポン・グルメ事業「ホットペッパー」）×リクルートグループ＞
1-1-17）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜数週間かかっていた毎月950車種の価格分析が1時間30分に短縮、適切な価格算出（中古車情報事業「カーセンサー」 ）×リクルートグループ＞
1-1-18）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜広告配信システムの業務改善や効率化の意識改革を実現（マイクロアド）×伊藤忠テクノソリューションズ＞
1-1-19）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「楽天スーパーDB」（サービスごとに保持していた会員の購買履歴や商品閲覧履歴、属性、趣味や関心、ポイントといったデータを統合、商品やサービスのリコメンデーションの高度化、各会員に表示する画面のパーソナライゼーションなどに活用）×楽天＞
1-1-20）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜レコメンド、ターゲティング広告、検索改善、ログ解析×楽天＞
1-1-21）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜検索での関連語提示や辞書構築での活用×楽天＞
1-1-22）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜国立国会図書館サーチ（NDL Search） （国会図書館をはじめ、全国の図書館や公文書館などの蔵書を横断的に検索できる）×国立国会図書館＞
1-1-23）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ソーシャルプラットフォームのグローバル展開（1.9億ユーザー規模を見込む「GREE Platform」）（グリー）×日本オラクル＞
1-1-24）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ Webサイトを訪れたユーザーのページ遷移や滞在時間などを分析することで、ユーザーの志向を読み取り、その傾向を反映することで、より使いやすくて好まれるサイトが構築できる×日本ユニシス＞
1-1-25）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜SaaSの機能改善×非公開＞
1-1-26）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜WEBサイトのユーザビリティ改善×非公開＞
1-1-27）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ライフログを活用し、生活者のウェブ上での行動を競合サイトと比較した上で自社サイトの課題を発見。サイト来訪者を増やすための広告戦略や、コンバージョンを向上させるサイト内コンテンツの開発に生かしていく×非公開＞
1-1-28）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜レコメンデーションの精度が向上し、ECサイトでの推奨商品のクリック率が、システム刷新前と比較して約140％まで向上（音楽／映像ECサイト運営会社）×非公開 ＞
1-1-29）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜検索エンジンのアルゴリズム改善×非公開＞
1-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ WebブラウザーのCookie情報を基に8500万の行動履歴10TBを日次分析し、そこから利用者の興味を推定し、130種類に分類×Platform ID＞
1-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜Webアクセスログの分析を円滑・迅速に行う（サービス業）×NEC＞
1-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜PC操作ログからのワークスタイル分析×オージス総研データサイエンスセンター＞
1-2-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜Webサイトアクセス分析×オージス総研データサイエンスセンター＞
1-2-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜メールログからのコミュニケーション分析×オージス総研データサイエンスセンター＞
1-2-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜2012年12月に行われた衆議院議員選挙に対するつぶやき、364,590件を独自に収集し、再分析×プラスアルファコンサルティング＞
1-2-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ネット選挙解禁について、ツイッターの「つぶやき」を収集し、ソーシャルメディアユーザの反応を分析×プラスアルファコンサルティング＞
1-2-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「たべみる」（クックパッド会員登録者による1億以上の膨大な検索キーワードを対象に、食材・地域・季節・食用シーン(運動会やお弁当)など、さまざまな切り口で検索件数やランキングデータの分析を行う）（マクロミル）×ラック＞
1-2-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜インターネット上でのサイト誘導や、購買に対するリスティングやバナー広告などの集客施策がどれだけ事業に貢献したかを分析（クーポン・グルメ事業「ホットペッパー」） ×リクルート＞
1-2-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜宿泊・予約データから、地域ごとの宿泊者の特性を分析、自治体に開示（国内最大級の宿泊予約サイト「じゃらんnet」 ）×リクルートグループ＞
1-2-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜物件情報や物件の検索率といったデータを基に、どういった設備を持つ物件が売れているか、といったことを分析（住宅情報サイト「SUUMO」）×リクルートグループ＞
1-2-12）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中（第4回AKB48選抜総選挙）×ルグラン＞
1-2-13）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜データをリアルタイムに分析してキャンペーンなどに活用（ゲーム業界）×日本ヒューレット・パッカード＞
1-2-14）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜アクセス分析、コンテンツ分析、ソーシャルメディア分析（メディア（WEB）業）×日立製作所＞
1-2-15）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ライフログ解析×博報堂＞
1-2-16）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ロケーションログ解析×博報堂＞
1-2-17）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜衆議院選挙（有権者のインターネット上での行動を分析して結果を予想するという試みなど）×非公開＞
1-2-18）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ブログ記事から選挙動向を分析×非公開＞
1-2-19）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ユーザーの行動解析やパターン分析（インターネットやソーシャルメディアの業界）×非公開＞
1-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ソーシャルゲームへの参加を促進する×Amazon＞
1-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客の使用状況や操作をさらに深く洞察することで、市況の変化に迅速に対応×Amazon＞
1-3-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜インターネット広告の配信最適化、居住地、年齢、性別、交際関係、興味関心、学職歴などの登録情報をもとにターゲティング×Facebook＞
1-3-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜Webサイト訪問者の行動を効率的に分析し、その結果を活用してWebサイトでのサービスの拡充や販売強化を行う（日本航空）×日本IBM＞
1-3-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜リコメンド（リコメンデーション、大量のログを解析し、似たような傾向を示す人に情報を配信する仕組み）×Amazon＞
1-3-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜既存の顧客データやソーシャルメディア上のテキストデータを基に、顧客1人1人の趣味・嗜好や、クチコミのつながり、購買までの経験価値などを分析。着メロなどオンライン販売商品の開発やプロモーション、解約の抑止などに生かしている×KDDI＞
1-3-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜新規訪問者とリピーター別のコンバージョン率や直帰率など、顧客アクセスの変化を各部署で管理×オーリック・システムズ＞
1-3-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ソーシャルメディアのマイページで、本人の属性やコメントに関連する広告を提示×日本ユニシス＞
1-3-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ユーザー行動解析や広告効果測定（結婚情報サイト「ゼクシィnet」 ）×リクルートグループ＞
1-3-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜従来の紙媒体だけでなく、企業と人を結びつける多彩なサイトを運営、そこから得られた膨大な行動データを集積→分析→仮説検証といったサイクルをすばやく行い、結果につなげる×リクルート＞
1-3-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜従来8時間かかっていた集計処理が、58分で終了、新たなお客様サービスの検討（会員のレンタル・買い物履歴から推奨する商品をピックアップして提案する）（ゲオ）×伊藤忠テクノソリューションズ＞
1-3-12）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜モデル（ルール・パターン）の継続的な高精度化（ソーシャルゲーム業界）×非公開＞
1-3-13）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜アメーバピグなどを対象として、他のユーザーとのメッセージのやり取りが減ったなどの、退会するユーザーの行動パターンを分析する。それによって、退会しないようにユーザーに説得したりする×非公開＞
1-3-14）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜どうすれば離脱せず、遊び続けてもらうのか、どういった行動をとるひとが課金アイテムを購入するのかといったことをデータから分析・発見、そこで得た情報をゲームに反映（ソーシャルゲーム会社）×非公開＞
2-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜センサーから取得した電力消費量からその住居に住んでいるお年寄りの状況を推測する×非公開＞
2-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜自社で収集・加工したリアルな医療データを提供し、お客様が分析・活用するためのASPサービスを開始（日本医療データセンター）×伊藤忠テクノソリューションズ＞
2-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜地域の病院や診療所、保健センターが保有する患者情報を蓄積し、糖尿病などの慢性疾病管理の分析に利用することで医療の質の向上を目指している×徳島大学病院＞
2-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜電子カルテシステムのテキスト情報や時系列データを分析するシステム（東邦大学と共同）×日本IBM＞
2-2-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜心血管疾患を早期に発見できるクラウドベースの医療ソリューション（腕時計型のセンサーから無線でデータが送信され、クラウド上に管理される。医者や患者はいつでもデータにアクセスして、解析して異常を察知することができる）（医療業界）×日本ヒューレット・パッカード＞
2-2-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜新生児ICUのモニタリング×日本情報通信＞
2-2-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ 「医学情報管理クラウド」 （病診連携が実現し、患者はどの医療機関にかかっても格差のない高レベルの医療サービスを受けられるようになる）×日立製作所＞
2-2-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ヘルスケア・医療分野における医療画像解析×日立製作所＞
2-2-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ 遺伝子情報の分析を組み合わせたオーダーメイド医療への応用、患者一人ひとりの効果的な投薬や副作用の防止、コストの低減（医療分野）×日立製作所＞
2-2-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜統計学的手法の活用によって、医療従事者が自らの専門知識だけに頼って患者を診断するのに比べて、より正確に診断・治療できるようになる（ヘルスケア企業）×非公開＞
2-2-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜日々患者に接する看護士らが各患者の看護記録を、担当医が処方箋などの情報をITシステムに入力しておき、各情報を統合して管理・分析することで、診断ミスによる医療事故を大幅に低減できる×非公開＞
2-2-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜診療データとリアルタイムの患者情報を組み合わせたビッグデータ活用の診断支援システム（GEヘルスケア）×富士通＞
2-2-12）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜電子カルテから生活習慣と病気の相関分析 （医療業界）×富士通＞
2-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜体重計や歩数計などをネットにつないで健康情報を管理したり、健康関連のWebサービスと連携したりする×タニタヘルスリンク＞
2-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜運動靴にセンサーを組み込み、履いている人が運動する間、ジャンプの高さや走る速さなどを測定するといったサービスを提供（ナイキ）×日本テラデータ＞
2-3-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜リモート健康管理システム（ヘルスケア）×日本情報通信＞
2-3-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜健康情報を自動収集・集積・分析し一人ひとりの生活習慣を「見える化」する（医療分野）×非公開＞
2-3-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜お肌測定基盤（ビッグデータを利活用するためのクラウドサービス「データ活用基盤サービス」上で、利用者が日々撮影したお肌の画像データを蓄積・分析し、「美容」に関心をもつ利用者に新たな価値を提供）×富士通＞
2-4-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜インフルエンザ流行予測サービス「Googleインフルトレンド」（流行の兆しを早く知って予防対策の準備をしたり、流行が予測される地域を避けたりすることができる）×Google＞
2-4-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜Twitter上で流れる膨大なつぶやき（ツイート）を収集し、テキストマイニングにより、近い将来の風邪の「話題度」を予測するＷｅｂサイトを公開。鼻風邪や熱風邪など地域によってどんな風邪が流行っているかを分析し、注意喚起も行っている。（カゼミル＋）×エスエス製薬＞
2-4-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「インフルくん」（ツイッターの発言から、インフルエンザ関連のつぶやきを日本地図に重ね、インフルエンザの流行地図を作成）×東京大学知の構造化センター＞
2-4-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜伝染病などの早期警戒システム×日本情報通信＞
2-4-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜収集した日常生活の情報から異常パターンを発見して、病気の早期発見につながる可能性を高められる（医療）×NEC＞
2-4-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜糖尿病発症リスクの予測（毎日の体重や歩数、血圧の変化、健康診断データなどの行動履歴から来年、糖尿病になるリスクを割り出す）×富士通＞
3-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜異種混合学習技術を活用したエネルギー需要予測（オフィスビル管理）： ×NEC＞
3-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ビルの電力需要予測に用いる場合に外気温や時間などによって常に変化する電力消費量からさまざまな規則性を見つけ出し、きめ細かい電力制御が可能×NEC＞
3-1-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜エネルギー消費分析（公共・公益分野）×日立製作所＞
3-1-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ビル環境マネジメント（ビルの空調や照明の管理に対して、人間が実際に体感している情報をフィードバックすることで、既定されている空調や照明の制御以上にエネルギーを節約する）×日立製作所＞
3-1-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜地域でのエネルギー管理（企業や家庭向けの電力を最適に制御することで、地域全体の需給バランスをとったり、ピーク時の発電量を最小化してトータルの電力コストを低減）×日立製作所＞
3-1-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜工場やオフィスの電力需要に関する時系列データを蓄積し、それを分析することで将来の電力需要を予測。単なるピークカットを超えた、よりインテリジェントな節電対策を実現×非公開＞
3-1-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜提供サービスの利用パターンを分析することによって、需給のコントロールができるようになる（電力や水道などの公共企業）×非公開＞
3-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜スマートグリッド（送電網に関して、リアルタイムに状況を感知した制御を行うことにより、より効率的な送電を実現する）×日本IBM＞
3-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜スマートメーターによる電力の需要予測×非公開＞
3-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜スマートメーターによる電力利用アドバイス×非公開＞
3-2-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜全国各地の気温や湿度のデータ、スマートメーターから得られる電力使用状況のデータ、消費者の外出状況の把握などによって電力需給の調整をする（スマートグリッド）×非公開＞
3-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜スマートシティ（世の中からビッグデータを収集して活用することで、次世代交通システムやスマートグリッド、インテリジェントな水処理システム、エネルギー効率に優れたEV（電気自動車）の充電管理システムなど、高機能な社会インフラをスムースに制御・運用することが可能）×日立製作所＞
3-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜スマートシティ（ ITを活用し、電気、水、交通などの社会インフラをより効率的に整備しようとする試み）×非公開＞
3-4-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜石油探索（ 1日68テラバイトものデータを分析しながら、効率よく発掘作業を行っている）（石油業界）×日本ヒューレット・パッカード＞
3-5-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜代替エネルギーとしてのコージェネレーション(熱電併給)システムの早期異常検知を実現×非公開＞
3-5-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ガスタービンの予防保全（世界各国の様々な環境で稼動しているガスタービンの状態を収集し、監視センタにおいて監視・分析 、稼動情報を分析しそれぞれのガスタービンに適した予防保全を実現することで、お客様の稼働率を向上 ）×日立製作所＞
4-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜営業強化（プレゼンテーションツール、SFAフロント、情報照会、ワークフロー、メール、スケジュール）×JSOL＞
4-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ Webアクセスログの分析によるマーケティング活動×NEC＞
4-1-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜テキスト解析技術によるWeb上のクチコミ評判分析×NEC＞
4-1-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顔認証技術活用マーケティングサービス（店舗などの来場者の年齢や性別を自動推定したり、リピート顧客を検出することで、来場者の傾向分析が可能となり、効果的なマーケティングを支援）×NEC＞
4-1-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜高度なテキストマイニング技術により、日々作成される日報データと過去の類似案件を照合。営業活動を支援するレコメンド情報を提供することで、営業力強化と売上拡大を目指している×NEC＞
4-1-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜取得した来場者情報と、ビッグデータ（気象、広告、交通、SNSなど）とを組み合わせることで、店舗内では取れなかった来場者の来場に至る背景を把握し、来場者の写像を推測×NEC＞
4-1-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜プロモーション効果の測定（キャンペーンやプロモーションの効果を、ソーシャルメディア上のツイート数の推移やそのポジティブ／ネガティブの割合、書き手の年代・性別からリアルタイムに把握・分析）×ＮＴＴコム オンライン・マーケティング・ソリューション＞
4-1-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜企業やその商品・サービスに関する状況変化をリアルタイムに察知（ソーシャルメディア上のツイート数の急激な変化が検知された際、その件数などをメールでアラート通知することにより、企業の迅速な対応につなげることが可能） ×ＮＴＴコム オンライン・マーケティング・ソリューション＞
4-1-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜マーケティング・プロモーションの高度化×NTTデータ＞
4-1-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ツイッターで発信された個人のツイート（つぶやき）の中から、上場企業についてのツイート数量や、企業名とともに書き込まれたキーワードを提示、これにより企業ごとの話題情報を知り、ツイッターで企業を語る書き手の興味がどこに向かっているのかを把握できる× QUICK ＞
4-1-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜マーケティング効率化×SAS Institute Japan＞
4-1-12）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客離反防止×SAS Institute Japan＞
4-1-13）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜キャンペーンの進捗状況とWebアクセス動向をリアルタイムに共有し、課題があれば、迅速に改善×オーリック・システムズ＞
4-1-14）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜自社Webの製品ページや資料ダウンロードを利用した顧客の情報を、SFAに蓄積している営業情報と統合、顧客の最新動向を営業活動にフィードバックし、的確な提案に活用×オーリック・システムズ＞
4-1-15）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜再来率の低いショールームやイベント会場で動線を取得することにより展示物の効率の良い配置を確認／人が集まるホットスポットを確認することで、来場者ニーズも推測／取得したデータは次回のイベント計画で有効活用（ショールーム・イベント会場）×システム・ケイ＞
4-1-16）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜クチコミ係長（Twitterやブログの分析によって世の中の動きを見える化でき、直観的な操作で本格的なレポートが作成でき、効果測定やリサーチにご活用いただけるソーシャルメディア分析ツール）（マーケティング部がリサーチに利用） ×ホットリンク＞
4-1-17）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客離反分析（顧客の属性と行動履歴から離反確立の高い「顧客」「行動」を予測、ルールを発見し、予測結果から適切なオファーをすることによって離反を抑止する）×ラック＞
4-1-18）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客のWebアクセスログや書き込み内容とその顧客の構造化データをマッチングして嗜好傾向を把握、効果的なマーケティングに活かす×東京エレクトロンデバイス＞
4-1-19）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜個々人の行動自体をより深く理解することによって、CRM やワン・トゥー・ワン・マーケティングのような顧客レベルのマーケティング活動に応用×東京大学大学院 経済学研究科＞
4-1-20）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜インフルエンサーと呼ばれる中心人物を探し、接触し、ファンになってもらう仕掛け（マーケティング分野）×日本テラデータ＞
4-1-21）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客の動線や年齢・性別による交通利用や購買の実態が明らか、この情報をキャンペーンや駅の広告など、さまざまなマーケティングに活用（西日本鉄道のICカード「nimoca」）×日本テラデータ＞
4-1-22）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ツイッターのインフルエンサーの分析（封切り映画の評判が悪い地域はどこかという点と、テレビ番組での発言の関連性を調べるようなことにビッグデータの分析エンジンが使われている）×日本ヒューレット・パッカード＞
4-1-23）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ 「ビッグデータ＜ドリブン＞マーケティング」(あらゆるマーケティング費用を最適化する / マーケティングオプティマイザー) ×博報堂＞
4-1-24）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ 「ビッグデータ＜ドリブン＞マーケティング」(デジタルマーケティング全体を丸裸にする / Digital Marketing Manager) ×博報堂＞
4-1-25）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ 「ビッグデータ＜ドリブン＞マーケティング」(生活者のリアルな行動からマーケティング戦略を構築する / ロケーションログマーケティング) ×博報堂＞
4-1-26）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ソーシャルメディアの分析によって、顧客同士がどのように影響し合っているかを把握できるようになり、営業活動の強化につなげられる（一4-1-27）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ブログやソーシャル・ネットワーキング・サービスの書き込みや口コミ情報、Twitterでの呟きから、顧客が求めているものをすぐに提供することができる。またマーケティングにも役に立つ×非公開＞
般企業のマーケティング部門）×非公開＞
4-1-28）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客ごとにベストなタイミングでプッシュできる（マーケティング）×非公開＞
4-1-29）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客ごとに最適なアクションのリアルタイム化（マーケティング）×非公開＞
4-1-30）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客離反分析や、解約の予兆をキャッチする×非公開＞
4-1-31）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜誰がいつどこでどんな買い物をしたのかといった情報を活用、駅ナカのお店をどう利用しているのかということが分かれば、店先にある電子看板などに瞬時にお勧め商品を表示する（交通系ICカード）×非公開＞
4-1-32）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜日報の内容を過去の類似案件と結びつけ、営業活動を支援するレコメンド情報を提供するなど、営業力強化、売上拡大のためのビッグデータ活用×非公開＞
4-1-33）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜新製品を検討するフィジビリティスタディー(実現可能性や費用対効果の検証)や、新たな業務分野で既存データを活用することによる業務効率化、顧客の行動分析によるマーケティング×富士通＞
4-1-34）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜潜在ニーズ把握（先進的なユーザの意見を抽出し、潜在的な商品ニーズを把握）×富士通研究所＞
4-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜コールセンターで日々蓄積される顧客からの問い合わせの具体的な内容などのいわゆる“Voice of Customer（VOC）”のデータ、さらに、Webサイトのアクセス・ログなどを統合的に分析し、クライアント企業と顧客との間の良好な関係性を維持・強化（もしもしホットライン）×日本IBM＞
4-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜リアルタイムでのデータ収集と活用によって、システム全体を効率的に（コスト低減の実現等）運用する×日本IBM＞
4-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜業務改善や効率化の意識改革を実現（マイクロアド）×日本IBM＞
4-2-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜バッチ処理遅延やオンラインレスポンスの問題を解決すると同時に、災害対策サイトも構築（食料品）×NEC＞
4-2-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客対応力の強化×NTTデータ＞
4-2-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜事業部とマーケティング部が共同で、製品毎のWeb指標と販売実績を元にWeb広告やSEOの費用対効果を検証、予算配分などを最適化×オーリック・システムズ＞
4-2-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜社内の各部門に散在している多様なデータの棚卸しを行い、見える化し、一元的に検索／活用できるようにした×マツダ＞
4-2-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜顧客満足度を上げるためのソーシャルデータの活用（リスク検知、解約意思モデルの構築、集計・レポート範囲の拡大）×もしもしホットライン＞
4-2-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜コールセンターオペレータ評価（コールセンターの通話音声を利用し、オペレータの評価を行う）×ラック＞
4-2-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜営業・保守要員リソース最適化（既存の顧客リスト等を活用し、過去の購買履歴、Webアクセスログ等から、反応率が高い/購入確率が高い顧客を抽出、営業効率をUP ／過去の稼働実績、対応実績等から、最も優先度の高い保守対応先を抽出、保守要員の稼働率を高める）×伊藤忠テクノソリューションズ＞
4-2-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜運行管理×総務省＞
4-2-12）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜決済管理×総務省＞
4-2-13）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜独自取材の経営情報に加え、ビッグデータへの取組みでホームページ情報も活用。従来のATTACKデータでは抽出できなかった企業情報を、より多く提供×帝国データバンク＞
4-2-14）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜コールセンターへの顧客のクレーム内容を解析し、品質管理・向上に反映させる×東京エレクトロンデバイス＞
4-2-15）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜社内外のデータ統合による情報精度向上の実現を目的として、消費者動向のリアルタイム把握、マッチングによる情報価値の向上、顧客情報など自社保有情報の精度向上×日本マイクロソフト＞
4-2-16）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜原価計算を毎日行い、経営の効率化を図る（大手フードメーカー）×日本ユニシス＞
4-2-17）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜データセンター空調監視システム（日立グループ内データセンターの運用コストを削減）×日立ソリューションズ西日本＞
4-2-18）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜コールセンターの電話を使ったセールス活動に「ヒューマンビッグデータサービス」を適用、営業成績に影響を与える要因の解明により、受注率アップを実現(もしもしホットライン)×日立製作所＞
4-2-19）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜データセンター空調のIT連携（予定されているIT機器の運用計画と、データセンター内の空調状況などから総合的に空調とIT機器の制御を実施して、トータルに消費電力を削減する）×日立製作所＞
4-2-20）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜データセンターのサーバルーム（ラック単位の温度データを収集し、解析）×日立製作所＞
4-2-21）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜統計処理に基づいて売り上げ予測モデルを作成し、コンバージョンの最大化を実現するための広告出稿プランを策定。広告投資のＰＤＣＡサイクル（Plan→Do→Check→Act）を運用していくことで、ROI（費用対効果）を最適化×非公開＞
4-2-22）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜保守・サポートに関するコストの低減×非公開＞
4-2-23）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜原価・損益計算バッチ処理の高速化による経営改革×富士通＞
4-2-24）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜原価計算処理の高速化（バッチ処理を高速化することで損益情報を毎日公開することが可能となり、損益達成状況を日々把握、予実管理が可能）×富士通＞
4-2-25）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜在庫計算バッチの高速化（直近の在庫情報をもとに本部で自動発注を行うことが可能となり、ビジネスの最適化ができた）×富士通＞
4-2-26）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜情報系システムの戦略的活用を深化（従来よりコールセンターに蓄積されている対応履歴やSNSなどから得られる、今までは利用してこなかった情報を組み合わせることで分析を深化させ、現在のビジネスを伸ばしていく）×富士通＞
4-2-27）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ビジネス顕微鏡（測定結果をオフィスレイアウトにマッピングすると組織内のコミュニケーション・ネットワーク図が完成する、ネットワーク図によって組織の結束度・会話のバランス・組織間の壁・上司と部下の風通しを視覚化できる）×日立製作所＞
4-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜各ビジネス部門のアクティビティーにフォーカスした予測ベースの意思決定を支える体制を整えた（日本アムウェイ合同会社）×日本IBM＞
4-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜企業内のデータだけでなくビッグデータを活用して洞察を引き出し、より的確で迅速な経営の意思決定へ×日本IBM＞
4-3-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜RFM分析を行なっていた会員データにWebアクセス動向を付加して、顧客活性化の施策を実施×オーリック・システムズ＞
4-3-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜年対比や予実分析などの経営指標と、Webアクセス動向を統合したダッシュボードをリアルタイムで共有し、迅速な経営の判断材料に活用×オーリック・システムズ＞
4-3-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ZAC（経営企画部に相当する部門が経営管理の工数削減で利用）×オロ＞
4-3-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜SPPEDA（経営企画部が戦略策定時などの分析の工数削減で利用）×ユーザベース＞
4-3-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜需要予測支援（既存データとその統計的分析を活用することにより、「御社では需要予測の精度を上げ、在庫を削減するポテンシャルがどれだけあるか」を明らかにする）×伊藤忠テクノソリューションズ＞
4-3-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜需要管理×総務省＞
4-3-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜情報生成×総務省＞
4-3-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜位置情報データベースを活用したマーケティング支援サービス「Draffic（ドラフィック）」（観光地や商業施設の集客策や周遊促進などの施策を検討するための基礎資料として使えるようにする）×電通＞
4-3-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜パターン検知(膨大な取引データやアクセスログなどのデータを分析することで、これまで以上の高度なパターン検知が可能になり、新商品の開発に活かしていく)×日本テラデータ＞
4-3-12）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜企業がソーシャルメディア上に書かれた自社や競合に対する生活者の声（評判や意見など）を定点的にモニタリングしてアイデアやヒントを収集し、新商品開発や顧客サービス向上に生かす×非公開＞
4-3-13）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜日本と中国の口コミを分析することで、グローバル経営を行うことができる×非公開＞
4-3-14）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜営業部門やコールセンタに蓄積された顧客情報やPOSデータなどの購買履歴、企業ポータルサイトのアクセスログなど、企業内の様々な部門で個別に管理されているデータを一元的に管理し、社外の情報とあわせて分析することで、よりきめ細かいサービスや商品企画を行なえる×富士通＞
4-3-15）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜基幹システムのプロセスを革新（売れ筋商品の予測精度を向上させることによって業務プロセスを革新する）×富士通＞
4-3-16）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜新ビジネスへのチャレンジ（刻々と変化する情報をリアルタイムで活用するなど新たなビジネス創出のニーズに応える）×富士通＞
4-3-17）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜増大するさまざまなログやデータからトレンドや予兆を見いだし、新しいビジネスへ活用したり、現状の業務改善をする×富士通＞
4-3-18）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜膨大なアクセスログを分析してビジネスチャンスを創出×富士通＞
4-4-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜事業継続（情報漏洩リスクマネジメント、サプライチェーン・リスクマネジメント）×JSOL＞
4-4-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜テキスト解析＆マイニング技術を活用したリスク情報判定×NEC＞
4-4-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜風評監視×NTTデータ＞
4-4-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜リスクポートフォリオ分析×SAS Institute Japan＞
4-4-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜不正の予兆や、特に注視するべき事象が何であるかがわかる（コンプライアンス）×総務省＞
4-4-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜社員の構造化データとシステムログとをマッチングしてコンプライアンスの徹底に活かす×東京エレクトロンデバイス＞
4-4-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜不正利用の監視や経費削減など損失縮小を期待する（既知のデータ特性）×日立ソリューションズ＞
4-4-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜コストを低減したり、コンプライアンス・セキュリティの観点から不正行為をリアルタイムで検知する（保守・サポート）×非公開＞
4-4-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜不正行為をリアルタイムで検知（コンプライアンス・セキュリティ）×非公開＞
4-4-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜SNS情報を分析して企業リスクを回避×富士通＞
4-4-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜脅威分析・予測（法改正、競合企業の動向、災害発生が事業に与える影響を予測）×富士通研究所＞
5-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜約定分析・商品分析・営業分析（証券業）×NEC＞
5-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜CitibankのATMでカードを入れると、リアルタイムでシステムが過去の利用履歴やデビッド・カードなどでの購入履歴を参照し、それを合わせた形でオファーを通知するようなキャンペーンを行った×シティバンク銀行＞
5-1-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜コールセンターへのセッション、ウェブからのアンケート、取引ログなどの多岐に渡るビッグデータをパス・パターン分析することで、口座解約の動向を事前に察知し、顧客の離反防止に役立てている（大手銀行）×日本テラデータ＞
5-1-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜金融機関の口座解約予兆を出す、原因となるイベントが見えるため、担当者が顧客の理由に応じた案内をすることで引き止めを行う×日本テラデータ＞
5-1-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜マーケティング・キャンペーンの高度化・リアルタイム化、顧客評判の分析、リアルタイムAML（金融サービス）×日本情報通信＞
5-1-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜金融商品のリスク評価の精度を高めることで、顧客に最適な金融商品を提供することが可能になる（金融機関）×非公開＞
5-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜複雑な保険事務プロセスにおける実態や課題の可視化を実現することにより、客観的データに基づいた業務改善につなげている（第一生命保険）×日本IBM＞
5-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜東京証券取引所をはじめ、大阪証券取引所、JASDAQ、海外の取引所など、数多くの証券取引所のシステムからデータを受信、これを為替、銘柄、期間、企業情報、ニュースなどお客様のニーズに合わせて“適切な形で”解析・加工し、付加価値の高い情報サービスとして配信（QUICK）×NEC＞
5-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ 一人ひとりのドライバーのドライブ状況を長期的に蓄積・分析することで、運転操作の“荒っぽさ”の度合いを判断し、自動車保険の料率に反映させるといったことも可能になる×日立製作所＞
5-2-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「PHYD」（Pay How You Drive：運転状況に応じて保険料を算出するもので、危険運転のユーザーは保険料を高くし、安全運転のユーザーは保険料を安く設定）×非公開＞
5-2-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜コールセンターに寄せられる顧客の声を音声認識ソフトでテキスト化、テキストとして得た情報を分析して、満足度や単語の頻出度合いなどから特徴ベクトルをつかむ（クレジットカード会社）×非公開＞
5-2-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜従来メインフレームで行っていた帳票バッチ処理の飛躍的な時間短縮（金融）×富士通＞
5-2-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜帳票バッチ処理の飛躍的な時間短縮(金融業)×富士通＞
5-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜インターネット上の膨大なデータを収集・分析し、株価との関連性に基づいた新サービスの提供を模索（カブドットコム証券）×日本IBM＞
5-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜株価の変動や顧客の動向にSNSがどう影響を与えているかを明らかにし、株売買の参考となる情報を顧客に提供しようという試み（ソーシャルメディア・センサー）×カブドットコム証券＞
5-3-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜株銘柄関連情報分析（ソーシャルメディアデータから急騰ワード分析、センチメント分析を行い、株式銘柄の株価との相関を分析）×ラック＞
5-3-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ Twitterでユーザーが時々刻々と発する「つぶやき」を数値化し分析することで株価の動向予測を行い、同社の顧客に向け付加価値サービスとして提供（オンライン証券会社）×非公開＞
5-3-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜Ｔｗｉｔｔｅｒのつぶやきから株価予測×非公開＞
5-3-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜株価の変動や株式取引量、経済指標などをCEPでリアルタイムに監視し、過去の取引履歴などから一定のKPIを定めた上で、「条件に達したらすぐに自動で注文を出す」売買支援システムを構築（大手証券会社）×非公開＞
5-3-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜株価指数配信サービス（株価指数を、指数採用値段の発生ごとに算出・配信）×富士通＞
5-4-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ 1日で1億件も発生するデータについて不正検知を行い､5億人もの顧客の不正検知モデルを短時間で構築可能にした（カード会社）×日本IBM＞
5-4-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ユーザの不審な決済行動を検出して即座に決済を凍結するマネー・ロンダリング防止×NTTデータ＞
5-4-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ペイメントネットワーク「VisaNet」のリスク管理（不正なカード利用がないか、各トランザクションのリスクを分析）×VISA＞
5-4-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜リスク分析（カード不正利用やマネーロンダリングなどのリスク管理）×ラック＞
5-4-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜パターン検知(膨大な取引データやアクセスログなどのデータを分析することで、これまで以上の高度なパターン検知が可能になり、口座の不正利用の防止に活かしていく)×日本テラデータ＞
5-4-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜不正解析、取引分析、リスク分析（金融・保険業）×日立製作所＞
5-4-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜1日あたり1億件のクレジットカード取引データを10年分蓄積し、詳細に分析するためのシステムを構築、不正取引検知のためのバッチ処理をHadoopで書き換えることによって、処理時間を飛躍的に短縮することに成功（大手金融系企業）×非公開＞
5-4-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ CEPを使ってクレジットカードの決済情報をリアルタイムに監視（ 「遠く離れた2つの店舗で、ほぼ同時に同じカードが使用される」などの不正利用の疑いを検出し、素早く警告）（クレジットカード会社）×非公開＞
5-4-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜カード不正利用を検知する精度の向上（クレジットカード会社）×非公開＞
5-4-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜クレジットカードのリスク分析や不正利用の検出に役立てる（金融・保険業界）×非公開＞
5-4-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜決済処理を実行する前にユーザーの利用パターンを照合し、問題のあるユーザーの利用を水際で食い止める（クジレットカード業界）×非公開＞
6-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜官公庁・自治体の設備管理×日本マイクロソフト＞
6-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜スマートインフラサービス（リアルタイム性が要求されるこうしたインフラ設備から情報を取得し、適宜制御を行う）×日立製作所＞
6-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜産業特性に合致した業種・業態に合わせた事業共通のインフラ，学術振興の拠点である大学のIT設備を全国の大学研究者に向けて広く開放するインフラなどの活用×日立製作所＞
6-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜交通情報や、電気・水など資源の利用量を詳細かつリアルタイムで分析できるようになり、より効率的な公共サービスの提供が可能（政府などの公共部門）×非公開＞
6-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティ（さまざまな機器や社会のあちこちに大量のセンサーが配置され、そこで得られた膨大なデータを的確に処理／分析することで、より暮らしやすい社会を実現していく）×富士通＞
6-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「モバイル空間統計」の取り組み（「属性情報の中の個人情報は完全に消去」した上で、エリアごとに携帯電話台数を顧客の属性別に集計し、「時間の推移とともに移り変わる人口動態を、広範囲、高頻度、しかも低コストで推計」可能とした）×NTTドコモ＞
6-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜基地局の情報を公共分野応用する「モバイル空間統計」 ×NTTドコモ＞
6-3-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜都市圏などでの人の流れ、動線をつかみ、都市整備やビジネスに役立てる「人の流れプロジェクト」 ×東京大学空間情報科学研究センター＞
6-3-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜人流シミュレーション（人の移動を検知する様々なセンサのデータ、地図等の空間データを組み合わせて、時空間モデルを構築）×日立製作所＞
6-3-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜携帯電話の利用データで地域・時間ごとの人口分布を推計できるため、防災・都市計画に役立つ（社会基盤、インフラ）×非公開＞
6-3-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜全般的な性能向上・コスト削減が実現される（業務基盤・社会インフラの運用）×総務省＞
6-3-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜人の移動を検知するセンサーデータや3D 空間データを組み合わせ、施設改善や防災計画、都市計画などの効果予測・評価を行う「人流シミュレーション」を活用した、人流管理システム×富士通＞
6-4-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜橋梁モニタリングシステム「BRIMOS　（ブリモス）」（橋梁に設置した各種センサから集約される、振動・歪み・傾斜などのデータを分析して、リアルタイムかつ継続的に橋の状態を監視／異常を探知すると直ちに関係部署に伝えられ、災害時のリアルタイム異常検知や平常時の早期異常把握、車両通行状況に応じた点検・補修の優先度検討などに役立てられる）×NTTデータ＞
6-4-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「東京港臨海道路」の東京ゲートブリッジについて、多数のセンサーにより、橋のひずみや振動を常時検知し、橋の破損状況をデータとして把握（国土交通省関東地方整備局）×総務省＞
6-4-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜橋梁、トンネル、ダム等の構造体の寿命を評価するためのリアルタイムモニタリング（建築や土木の分野）×非公開＞
6-4-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜橋梁などに橋げたの間隔や振動を測るセンサを取り付け、そこから得られる情報をリアルタイムに分析して、異常検知などに役立てる×非公開＞
6-4-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜橋梁などインフラの状態をセンサーで常時監視し、蓄積したビッグデータを分析し、そのパターンから構造物の劣化などの問題点や危険度を把握すれば、更新投資を最適化することが可能（公共サービス）×非公開＞
7-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜テキスト解析技術による営業日報分析（製造業）×NEC＞
7-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜各種センサや装置をこのデバイスを用いてクラウドと連携させることによって、農業ICTや産業機器の監視などの各種ソリューションを容易に構築することが可能×NEC＞
7-1-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜出荷した製品や部材に不良品が発生した際に、過去の膨大な生産管理データを分析して原因となった時点や製造ライン、工程などを特定（製造分野）×NEC＞
7-1-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜販売や在庫、管理会計などのデータ分析（製造業）×NEC＞
7-1-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜利用者情報管理データベースのスケーラブル化（製造業）×NEC＞
7-1-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜品質保証業務のコスト削減×SAS Institute Japan＞
7-1-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜品質保証業務の高度化によるコスト削減（大手自動車メーカー）× SAS Institute Japan ＞
7-1-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜オムロンの保有するセンシング&コントロール機器と、日本マイクロソフトのソフトウェアを組み合わせることで、生産現場の膨大な情報をスピーディーに収集・活用できるシステムを、簡単に構築×オムロン／日本マイクロソフト＞
7-1-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜数多くの製造機器に取り付けられたセンサーから収集される情報をフルに活用し、エンジニアリングにかかわる知見の獲得に活用（インテル）×日本テラデータ＞
7-1-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜製造設備の稼働率向上×日本マイクロソフト＞
7-1-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜マイクロチップ製造のプロセスコントロール（製造）×日本情報通信＞
7-1-12）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜Hadoopで原価計算を日次算出している。それによって自社の今をいち早く描き出すことができる×非公開＞
7-1-13）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜コールセンターで「缶が変形している」といった指摘を受け取る場合があり、どの期間に、どの工場のどのラインで缶の変形トラブルが発生していたのを迅速に突き止められるようになった（製造業（大手酒類メーカー））×非公開 ＞
7-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜どのような製品を開発することが消費者に対して訴求するかがわかる（製品開発）×総務省＞
7-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜品質分析、需要分析、トレーサビリティ（製造業）×日立製作所＞
7-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜自社商材の利用状況に関するデータを時々刻々と吸い上げることにより、性能過剰あるいは的はずれな製品の開発を回避することが可能（製品開発）×非公開＞
7-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜100以上の製造工程を常時監視し、異常発生時には速やかにプロセスを停止させることで、巨額の廃棄コストの発生を防ぐ(日本IBMのマイクロチップ製造工程刷新)×日本IBM＞
7-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜M2Mデータを活用した機器保守支援(製造業)×NEC＞
7-3-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜センサーデータを活用したプラントの障害予兆検知（プラント企業）×NEC＞
7-3-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜製品評価・故障監視×NTTデータ＞
7-3-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜HDDの読み取りエラー回数や稼働時間などのデータをもとに、HDDの故障を事前に検知する技術を開発×東芝＞
7-3-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜GPSや各種センサーを通して顧客の車体情報をリアルタイムで転送し、CRMと組み合わせ故障の予知などに役立てている（自動車メーカー）×日本テラデータ＞
7-3-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜リアルタイムデータ活用による経営リスクを軽減させる取り組み（部品や設備にセンサを搭載することで、故障などの情報をすばやく正確にキャッチ。交換や修理など保守管理に加え、トラブルを事前に予測するための取り組み）（自動車メーカや製造分野のプラント）×非公開＞
7-3-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜クレームやSNSの口コミ情報を分析し企業リスクを回避（製造業）×富士通＞
7-3-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜クレームや口コミを分析して企業リスクを回避(製造業)×富士通＞
7-3-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜プラントで様々なセンサーからの通常と異なる兆候をいち早くつかんで的確な設備保全を促す（重工業分野）×富士通＞
8-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ 1万4000台でも不足していたタクシーは、日立のモデルに従えば4000台で十分運用できる。さらに、タクシー業者は利益率を向上でき、ドライバーの売上も増加することがわかった。副次的な効果として、タクシーの台数が少なくなれば渋滞が緩和され、さらにCO2の削減にもつながる。 ×日立製作所＞
8-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜センサー情報と位置情報、地図の重ね合わせによる渋滞回避（タクシー会社）× 非公開＞
8-1-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜SNSで交換されるメッセージを解析し、“雨”“傘”といった語を含むメッセージの発信密度がある駅の周りで急増したら急な降雨があったと判断してタクシーをその駅に重点配車する×富士通＞
8-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜フライトのベストパフォーマンスを引き出す「ロードコントロールシステム」航空機における重量・重心位置の最適化を実現（全日本空輸）×日本IBM＞
8-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜飛行機の出発時刻の遅延予測×非公開＞
8-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜タクシーからも情報をもらうことでより精度の高いカーナビを実現×野村総合研究所＞
8-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ M2Mデータを活用したテレマティクスサービス×NEC＞
8-3-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜テレマティクスサービス（車載機や運転者のスマートフォンからリアルタイムでデータを収集し、車の走行に関する情報を蓄積・活用するサービス。車両管理や安全運転支援、エコドライブ、マーケティングなどに利用）×NEC＞
8-3-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ドライバーの快適なカーライフを実現するため、より安全で環境にも配慮したドライブ情報ネットワークとして、安全・安心、防災、天気、省燃費ルート等の情報を提供する「internavi」（本田技研工業）×総務省＞
8-3-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜テレマティックスの高度利用によるリコメンデーションの強化×日本マイクロソフト＞
8-3-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜走行中のあらゆる自動車から、位置情報をリアルタイムに収集・処理して現在の交通情報を把握するとともに、今後の交通状況を予測。その結果から渋滞に巻き込まれないルートを常にカーナビ画面に表示することが可能×日本ユニシス＞
8-3-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「損傷記憶センサ」や「ACMセンサ」を自動車に搭載すれば、より正確に足回りや車体の消耗度合が評価できるようになり、整備やパーツ交換の必要性、買い替えのタイミングなどの適切なアドバイスが可能×非公開＞
8-3-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜プローブ（フローティングカーデータ）による交通情報解析・渋滞回避ルート生成、CANから得た車両情報をクラウド上に吸い上げて、省燃費や安全のための運転診断や情報解析に活用（自動車業界）×非公開＞
8-3-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜渋滞情報の提供×非公開＞
8-4-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜船のエンジン部に設置されたセンサーから収集される振動や音などの大量データから機器の異常を把握、船の効率稼働に貢献（予知保全）×一般財団法人 日本海事協会＞
8-5-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ Suicaなどの交通系の非接触ICカードで収集される利用履歴の分析により、どの路線にどの車両をどの程度投入するのかを判断×東日本旅客鉄道＞
8-5-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜車両に取り付けた複数のセンサーから、リアルタイムにデータを取得して、故障などの予兆を捉えている（イギリスの鉄道設備の保守サービス） ×日立製作所＞
8-5-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜高速鉄道設備の保守サービス転換（車輌上に取り付けられたセンサーからリアルタイムに情報を取得することで状況を監視し、部品管理などのシステムと連携させる）×日立製作所＞
8-6-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「東京港臨海道路」の東京ゲートブリッジについて、橋を通過する車両の重さを算出することにより、過積載を遠隔監視し、橋への負担や事故につながる車両の走行を防止する（国土交通省関東地方整備局）×総務省＞
8-6-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜天候や交通渋滞のロジスティックスや燃料消費への影響（交通）×日本情報通信＞
8-6-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜クルマの交通量に気象状況などの条件を加味して分析、情報化することでより詳細な交通量が予測できるようになり、渋滞対策やひいては走行の効率化によるエネルギー削減、CO2削減も期待できる×日立製作所＞
8-6-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜センサーのデータを道路地図情報と組み合わせて分析し、仮に多くのドライバーが同じ場所で急ブレーキを踏んでいることが明らかになったとすれば、見通しの悪さや障害物の存在など、道路上のその場所に構造的な問題があるのではないか、信号が不適切なのではないかといったように推測でき、インフラ改善に役立てることができる×日立製作所＞
8-6-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜カーナビなどを通じて収集された自動車の走行ログを使えば、道路のどの箇所で急ブレーキが頻発しているかが把握でき、道路標識や車線の設定などを改善することで、事故を減少させることができる×非公開＞
8-6-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜カーナビの走行情報から事故が起こる可能性の高い道路を見つけ出して対策を講じる×非公開＞
8-6-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜センサーで収集結果をリアルタイムに送信して、ストリーミング解析までできれば、事故による通行止めや渋滞状況がわかる×非公開＞
8-6-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜各車両の速度などをセンサで検知、処理することにより、渋滞や事故発生を検出し、リアルタイムで交通情報を通知する（交通情報の監視システム）×非公開＞
8-6-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜道路の渋滞検出×非公開＞
8-6-10）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜交通渋滞の予測システム×富士通研究所＞
8-6-11）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜フローティングカーデータから急ブレーキポイントを抽出し、その原因を道路管理者が現場調査をして対策を行うことで、事故を未然に防ぐ（埼玉県の取り組み）×本田技研工業＞
9-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜通信系のログを蓄積して解析し、サービス改善などに活用× KDDI ＞
9-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜新たなビッグ・データ分析基盤により、「ビジネスの変化と顧客動向を的確に把握して迅速な意思決定に役立てていく」 ×ソフトバンクグループ（ソフトバンクモバイル、ソフトバンクBB、ソフトバンクテレコム） ＞
9-1-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ソフトバンクモバイルが提供する携帯電話回線の電波状況を常時監視し、日々増加するトラフィックを解析して、通信エリアの改善や拡大に取り組んでいる×ソフトバンクモバイル＞
9-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜デバイスセンサーやGPSからの情報をリアルタイムに分析（通信）×日本情報通信＞
9-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ログ分析、ネットワーク解析、視聴率分析、コンテンツ分析（通信・放送業）×日立製作所＞
9-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜通信分野における通信ログ解析×日立製作所＞
9-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜大規模ポイント管理サービス（大手放送局）×エスキュービズム＞
9-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜通信会社の通信設備予防保守×日本マイクロソフト＞
9-3-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜通信設備の稼働データを収集し、安定稼働や予防保守につなげる×日本マイクロソフト＞
9-3-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ITシステムの障害予兆検知（ IT装置から出力されたログ情報をストリーム情報処理で故障傾向を分析し、警報を出す。詳細な分析方法は機械学習機構で生成する。）×日立製作所＞
9-3-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜アプリケーションサーバの稼働ログとルータのログを即時に同時に分析して、遅延や障害の予兆をつかむことで、ネットワークのパフォーマンス遅延の発生や障害の拡大を未然に防ぐ（ネットワークプロバイダ）×非公開＞
10-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜スマート・イリゲーション（天気予報（近く雨が降るかどうかといった情報）や、各種のリアルタイム・センサーから得られるデータを活用することにより、最適な配水を行おうとするもの）×日本IBM＞
10-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ M2Mデータを活用した農業支援×NEC＞
10-1-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜各種センサや装置をこのデバイスを用いてクラウドと連携させることによって、農業ICTや産業機器の監視などの各種ソリューションを容易に構築することが可能×NEC＞
10-1-4）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜圃場の様子をスマートフォンで監視。蓄積したデータを分析してノウハウに磨きをかける農法改革や農家のライフスタイル変革にICTが活躍（農業）： ×NEC＞
10-1-5）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜乳牛の搾乳機にセンサーを組み込み、牛の健康にかかわる各種指標を乳から測定する（農業）×日本テラデータ＞
10-1-6）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜データに基づく改善策や新しい農業手法などを導き出し、生産性や農産物の品質、事業体としての収益性などを高める（農業分野）×非公開＞
10-1-7）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜気象状況や土壌内の温度や湿度、さらに作物の生育状況をセンサによって、リアルタイムで把握。収集したデータを分析して、農作物の生産性向上に役立てる、作物育成に関する知識や技術をナレッジとしてデータ蓄積・活用すれば、個人の技量や経験、勘に頼らない農業が可能×非公開＞
10-1-8）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜自動散水「雨が降りそうならば、水撒きはしない」（農業）×非公開＞
10-1-9）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜地方自治体などがビッグデータ活用による農業改革を奨励すれば、若い世代の農業従事者が増加して、過疎化の防止や休耕田の活用、食料自給率向上などの効果も期待できる×非公開＞
11-1-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜「アース・エンジン」（人工衛星による画像や分析を利用して、気候変動の主な原因の一つとなっている森林破壊を追跡するプロジェクトで、気候変動の原因分析や兆候把握に役に立つ）×Google＞
11-1-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜遠隔監視×総務省＞
11-2-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜携帯電話のGPSを利用して30万人のウェザーリポーターに人間の目で見てもらった天気情報を送ってもらうことで、気性レーダーから予測した情報と掛け合わせてより精度の高い天気予報が可能に。予測するのが難しかったゲリラ雷?も80%事前予測可能に×ウェザーニュース＞
11-2-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜ユーザーから収集した観測データを、自前で設置した気象レーダーのデータと組み合わせて気象予報士が分析し、随時天気予報を修正×ウェザーニュース＞
11-2-3）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜気象・地震データ分析×日立製作所＞
11-3-1）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜携帯電話やスマートフォンに関連した大量の位置情報データを利用した、自治体の防災計画の作成支援×NTTドコモ＞
11-3-2）ビッグデータ（BigData）×活用シーン・事例＜東日本大震災ビッグデータワークショップ（ワークショップへの参加を希望する研究者や企業