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コラム

POSTED : 2015.7.1

日本再興戦略とIT

 

630日に採択された日本再興戦略の二つの主テーマの一つ『未来投資による生産性

革命の実現』では

「(2)新時代への挑戦を加速する」の項目で

IoT、ビッグデータ、人工知能」が大きく取り上げられています。

これらの技術は、唱えられるようになったのはここ数年のことであるにも関わらず、

あらゆる産業において、大きな変革をもたらしています。

 

たとえば、GEGeneral Electric)社は、航空経路をビッグデータ解析によって最適化し、

その結果エア・アジア社では年間10億円以上の燃料費削減につながったと言われています。

また、アメリカの鉄道会社であるノーフォーク・サザン社ではGE社のデータシステム

と分析システムを活用し、鉄道ネットワーク上の旅客列車や貨物列車の動きを最適化し、

鉄道ネットワークのスピードが時速1マイル上昇するごとに、

年間2億ドルの資本支出と運営費が削減されたと公表しています。

 

IoTにより、世界中のあらゆる「モノ」がインターネットにつながり、

その「モノ」の動きがデータとしてデータセンターに集約される。

そうして集まったビッグデータが人工知能によって解析され、

これまでの人類の研究活動とは異なるアプローチでの新しい発見につながる。

 

今こういった動きが今すさまじい勢いで進んでいます。

このことは、これからは、データを握ることができるかどうかということが産業界に

おいて非常に重要な意味を持つことになることを意味します。

 

例えば、GE社によるビッグデータ解析によって燃費が最適化した航空会社や鉄道会社

は、GE社以外のインフラを採用するでしょうか?

さらに自らのデータをGE以外の別の企業に提供しようとするでしょうか?

 

GE社のようにビッグデータ解析により、顧客に最適化というソリューションを提供す

ることに成功した企業は、顧客自身も保有していない顧客の情報を手にすることで、

顧客よりも優位な立場でビジネスを行うという地位を手に入れることができます。

 

さらに、医療の世界では、医学的な研究とは別に、医療ビッグデータの解析によって

新たな発見も起こっています。

例えば、データ解析の結果、食後2時間血糖値と認知症との間に大きな相関関係が

みられることが九州大学の研究で明らかになっています。

このことは従来の医学的な研究とは全く異なるデータによるアプローチからの発見です。

 

IoTによって、従来収集できなかったデータが収集できるようになり、人工知能に

よって今まで解析できなかったデータが解析できるようになると、

今までのような因果関係に基づく研究開発からの発見とは異なった、

事象や事実に基づく結果分析からの発見が多数生まれると思われます。

 

そしてその潜在性は現時点で誰も測りきれない程大きく、さらにその発見は、

これまでとは異なったプレイヤーによって成されることになります。

 

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