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「幸せは加速度センサで測れる」

人間と組織の意外な法則、ビッグデータ分析で判明

2014年8月29日(金)

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 どんな活動をどれだけするかは自分の思い通りにはならず、実は熱力学法則によって決まっている。仕事の生産性が高いのは「知人が多い人」ではなく、実は「知人の知人」の数が多い人である――。
 ウエアラブルセンサから収集した「体の動き」の大量データの解析から、人間の行動や組織の活動に関する新たな知見が次々に発見された。人間の幸福や活気は客観的に計測でき、それが組織の業績に直結することもデータで実証。世界的に注目される研究をリードする日立製作所の矢野和男氏は、ビッグデータと人工知能は人間の勘と経験を増幅し、人間と共に進化するものになると説く。

(聞き手は秋山知子)

矢野さんは、人間の体に常時着けられるウエアラブルセンサで膨大なデータを収集し、分析して得られた数々の知見を『データの見えざる手』(草思社)にまとめられました。人間の行動のある部分をビッグデータとして取れるようになったことで、それこそ山のように面白い事実が判明しているわけですね。

 私の場合で恐縮ですが、一番驚愕したのは、ホームセンターのお店で顧客単価を上げるためにコンピュータが出してきた仮説の話でした。

矢野 和男(やの・かずお)
日立製作所中央研究所 主管研究長。1984年早稲田大学物理修士卒、日立製作所入社。工学博士。2004年からウエアラブル技術を用いたビッグデータの収集・分析により世界的に注目を集め、国際的な賞を多数受賞(写真:都築雅人)

矢野:そうですか。

店舗の中で、居場所と体の動きを検知できるセンサを従業員が身に着けて、来店したお客様にも買い物の間だけ身に着けてもらい、毎秒20回ずつひたすらデータを取り続けるわけですが、それを解析した人工知能コンピュータがすごく意外な影響要因をはじき出した。

 店内のいくつかの「ある特定の場所」に従業員が「いる」だけで顧客単価が向上するというんですね。そこでの滞在時間を1.7倍にしただけで顧客単価が15%も増えたとか。でもそれがどういう理由なのか言葉ではうまく説明できない。これは、具体的にはどういうことをコンピュータでやっているんですか。

矢野:ごく単純に言うと、1人のお客さんがいくらお金を使うかという売り上げというマクロな量に対して、影響を与えるかもしれない要因はものすごくたくさんあります。そのたくさんの要因の中で、影響がありそうな候補を何千個、何万個と自動で作り出し、かつそれらを絞り込んで有力な候補を見つけてきます。

とうてい人間では無理ですね。

矢野:使っているのは日立が開発した「H」という人工知能ソフトウエアですが、その最初のバージョンでさえ6000個の指標を自動で生成します。その中で一番効いているものを探してきたら驚くべきことに、ある場所に従業員がいるかいないかで売り上げが大きく違ってくることが分かりました。

でもその理屈は分からない。要は、コンピュータに仮説を探らせたらそうなったと。

 今までビッグデータというと仮説を作れる「人」が必要で、そうしたスキルを持つデータサイエンティストを育てなきゃいけない、と当たり前に考えてきました。でも、「売り上げを伸ばすためにビッグデータを分析したら『夏にはサンダルが売れる』という事実が分かった」という笑い話のように、人間が仮説を作れる領域というのはそもそもスモールデータなんじゃないかと。人間が把握できる感覚を超えた領域がビッグデータなんだというのは、ややショックでした。 

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「「幸せは加速度センサで測れる」」の著者

秋山 知子

秋山 知子(あきやま・ともこ)

日経ビジネス副編集長

1986年日経BP社入社。日経コンピュータ、日経情報ストラテジー、日経アドバンテージ、リアルシンプル・ジャパンの編集を担当。2006年から現職

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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