未来志向のアプローチでシステムを構築します。

従来の問題解決志向は、問題の原因を探り出してそれを解決する手法ですが、未来志向のアプローチは、新しい可能性を探求し、変化を前向きに作り出す手法です。保有するデータがあるので何かがしたいではなく、何かしたいと言う未来を設定して、その未来を実現するためにどの様なデータがあればいいのか?無ければどのように生成すればいいのかを探ります。

何かがトリガーとなって事象が起きます

原因があって結果が起きます。その原因をビッグデータとして捉えることができれば結果を想定することができ、結果が想定できれば対策することができます。原因となるビッグデータと対策までのプロセスを自動化できればあとはシステムに任せれば良いのです。もし、あなたが桶屋だった場合、「風が吹けば桶屋が儲かる」ことをシステムとして構築すれば、あとは、どのくらいの風が、どこで吹くと、どれくらいの桶が売れるのかが想定できるので、あとは風が吹く状況をデータとして測定して、それに伴う桶の仕入量をコントロールすればいいのです。 ビッグデータドリブンシステムとは、「風」というデータを起点として「桶を仕入れる」という意思決定を行うような、データを起点とした意思決定を自動化するシステムのことです。

どんなシステムを開発するかでは無いのです!

どんなビジネスを開発したいか?なのです。

フューチャーラーニングの活用 

フューチャーラーニングは、マサチューセッツ工科大学のオットー・シャーマー博士が提唱するU理論が根底にある神田昌典氏が開発したフューチャーマッピング をベースにしたビジネスイノベーションを創発するメソッドです。U理論は、過去の経験や知識、フレームワークでは解決できない現在の複雑な課題を未来を設定することで解決する画期的な手法です。フューチャーラーニングを活用することで、画期的でイノベーティブなビジネスを開発することができます。

 

ビッグデータドリブンシステムの開発例

デジタルサイネージはデジタルメディアであるためスクリーンに見せる広告コンテンツは早い速度で迅速に表示することができます。駅構内や大型施設などにおいてデジタルサイネージが設置されていますが、基本的には想定した性別や年齢層に対してその広告枠を購入した広告主の広告を表示することになります。しかし、実際には、時間帯や場所、気温、平日、週末によっては想定した通りの客層では無いこともあります。そこで、デジタルサイネージの10メートル手前にあるカメラで瞬時に性別や年齢層を判別して、その瞬間に一番効果がありそうな広告コンテンツを表示するようにします。「風が吹けば桶屋が儲かるシステム」においては、風がカメラが捉えたリアル客層データ、桶は広告コンテンツとなります。