特集：　春（桜前線）などの身近な話の中の解析

サービス概要

「解析エンジン研究サービス」では
・自社の問題が既存の解析エンジンで解決できない
・解析のアイデアがあるが具現化できない
・自社のみで専門的な解析エンジンの研究ができないといった課題の解決をサポートしてくれます。
桜前線の場合でも、様々なデータと、様々な解析手法を使って「オリジナルな予測モデル」を研究機関などでも構築しているようです。新しい解析エンジンを構築するには統計や分析の専門家（博士号を取得した人など）が必要になることもしばしばありますが、こうした人材を社内ですぐに用意するのは難しい場合には、ここで紹介したサービスが効率的かもしれません。

特徴度解析では、目的変数（従属変数）と呼ばれる、予測したい変数、つまり開花するとか、開花しないといった物事の結果に対する原因が何で、その原因がどのように結果である目的変数に効いているのかを数値で表します。ここで原因は、説明変数（独立変数）と呼ばれば、右図にあるように多くの説明変数が、1つの目的変数に対応することが多くあります。特徴度解析では、これまでの業務経験に照らして、例えば開花時期に影響がしていると考えられている指標が解析の結果からも適当であることを確認したり、あるいは、今まで想定していなかったような説明変数を発見する場合もあります。

サービス概要

「センサーデータ分析」では　
・IoTデータがたくさんあるが活用がわからない
・IoTデータから業務改善、新サービスを作りたい
といった課題の解決をサポートしてくれます。

電力メーター、工場に設置された各種センサーなど様々な装置・機器・商品に設置されたセンサーデータの分析などを幅広く支援してくれるサービスです。

IoT機器などによって膨大に取得できるようなデータや、高度な自社オリジナルな解析エンジンも、最後には人間に提示され「判断される」ことで有益な情報として認識されることが多いです。特にビジネスシーンでは、人間のこれまでの経験や、データになっていない情報も総合的に判断することがまだま多いのが現状です。このように、人間に加工されたデータが「情報」として提示される場合がBI、ビジネスインテリジェンスと呼ばれるシステムです。
ビッグデータは、その名前の通り、巨大なデータの集まりです。これを組織における課題解決といった目的に有益な情報に整理し、人間が判断できるように提示される必要があります。BI（Business Intelligence／ビジネスインテリジェンス）とは、企業が情報システムなどで蓄積しているデータを、業務や経営の意思決定に役立てるために分析し、加工することを意味しています。BIの特徴は、経営者や現場の担当者が、みずから情報システムにあるデータを抽出・分析し、有益な情報に加工することで、意思決定を迅速化することにあります。また、その有益な情報への加工には、しばしばデータの可視化が用いられるのも特徴的といえます。
尚、BIでは、提示された情報は「過去のデータ」を元に作成されたものである点には留意が必要です。過去のデータに基づいて意思決定を行うのはあくまでも使う側の人間なので、可視化がきれいに行われても、その情報の意味するところや、具体的な行動変容についてはさらに利用者に検討を要求されることもしばしばです。この点はBAとの違いでもあります。