講義日 講師氏名 所属および職名 テーマ
1 10月10日 程 子学 教授 全体紹介
2 10月17日 横垣 裕史 特任上級准教授/NECラーニング株式会社 ビッグデータ概要
3 10月24日 合田 武広 株式会社Pitapat 代表取締役 学生起業家のサイバーエージェントでの挑戦
4 10月31日 横垣 裕史 特任上級准教授/NECラーニング株式会社 ビッグデータ活用事例の紹介
5 11月7日 石橋 史朗 教授 ソフトウェア開発の現場
~宇宙開発分野のプロジェクトを例として
6 11月14日 横垣 裕史 特任上級准教授/NECラーニング株式会社 ビッグデータ活用の実現手順
7 11月21日 山寺 純 株式会社Eyes, JAPAN Competing on the Edge~魔法と区別がつかない技術の創造~
8 11月28日 横垣 裕史 特任上級准教授/NECラーニング株式会社 ビッグデータを支えるICT技術
9 12月5日 榊原 建太郎 株式会社サムライインキュベート サムライインキュベートのビジネスモデルと最近の活動
10 12月12日 横垣 裕史 特任上級准教授/NECラーニング株式会社 データ分析
11 12月19日 程 子学 教授 学生の前期成果発表と解説
王 軍波 准教授 Smart phone + Cloud ビジネスアイディア
12 1月9日 横垣 裕史 特任上級准教授/NECラーニング株式会社 データマイニング
13 1月16日 工藤 卓哉 アクセンチュア株式会社 シニア・プリンシパル Big Dataアナリティクス-データサイエンスの世界
14 1月23日 泉 尚教 非常勤講師/日本電気株式会社 M2Mビジネスの展開
15 1月30日 結城 崇史、他 NHK制作局第2制作センター ドラマ番組部 VFXプロデユーサー 大河ドラマ「八重の桜」のクリエイターが語るデジタル技術を使った映像マジック。その歴史と現在(仮)
16 2月6日 期末試験

ベンチャー基本コース各論I第2回
平成24年10月17日(水)

横垣 裕史
会津大学特任上級准教授/NECラーニング株式会社
テーマ:ビッグデータ概要

本日の第2回の講義ではNECラーニングの横垣様に今期の主題となるビッグデータについて、その概要をご講義いただいた。
技術力の向上、センサやスマートフォンなどの普及により、個人が作成するデータが増大することで、従来よりもデータのサイズ、量、種類、発生頻度が拡大しており、近年ではこの巨大なデータがビッグデータと呼ばれるようになった。また、データの種類も多様化し、データベースに格納しやすい構造化データよりも、データ項目が定まっていない非構造化データの扱いがビッグデータでは求められてきている。
ビッグデータの活用方法としては、ビッグデータを分析し、新しい知見を導出することが考えられる。それらは主に、現状や実績の把握、原因の検討、未来の予測などである。例えば、顧客の購買データを分析し、今までの購買実績(現状の把握)、どのような場合に購入するのか(原因の分析)、今後の購入予測(未来の予測)を考えることで、顧客満足度を向上させるなどビッグデータは活用できる。
しかし、データ分析や統計の技術普及の低さや技術者、ツールの不足などビッグデータを活用していくにはまだまだ解決しなければならない課題は多い。また、扱うデータの拡大によるプライバシーや機密情報への配慮もビッグデータには必要となる。
このようなことを本日の講義では教えていただいた。

<学生の感想>
・ビッグデータとは自分が考えていた以上に、幅広い分野で使われていることを知って興味がわきました。
・ビッグデータを扱えるのが大企業だけだと感じていたが、Hadoopなどを使えば技術的にも予算的にも個人で扱えるということに驚きました。
・GoogleやAmazonなどが、多くのデータを扱うことで成功を掴んだ企業だと改めて感じさせられました。もっとビッグデータにおけるビジネスの可能性を学びたいと思いました。
・技術が非常に発達した現在、たくさんのデータが日ごとに増えていっているが、その中で実際に使われているデータは数パーセントしかないということに驚きました。

kihon-201210171.jpg

kihon-201210172.jpg

ベンチャー基本コース各論I第4回
平成24年10月31日(水)

横垣 裕史
会津大学特任上級准教授/NECラーニング株式会社
テーマ:ビッグデータ活用事例の紹介

本日の第4回の講義ではNECラーニングの横垣様にビッグデータを用いた6つの事例についてご講義いただいた。
1つ目の事例はAKB総選挙のビッグデータ予測について。ブログのクチコミ件数やメンバーのCM登場分数などのデータから、当選メンバーの16人中15人を的中させ、ビッグデータが経験と勘よりも高い予測をすることが証明された。
2つ目の事例は野球のセイバーメトリクスについて。経営力の弱い球団が打率や本塁打数などの様々なデータから、勝利に関係の深い要因を見つけ、他チームがあまり重要視しないが勝利に関連の深い要素をもつ選手を獲得することで、低い投資で高い成果を実現した。
3つ目の事例はAmazonについて。顧客の購買履歴や閲覧状況などのデータから、リコメンドの改善、Webページの構成やデザインの改善を行い収益向上を実現している。
4つ目の事例はウェザーニュースについて。人々が感測するデータを共有することによるJoin&Shareな天気予報と、装置からの観測データにより直近の天気予測の精度を上げ、生活や事業を改善している。
5つ目も事例はモバイル空間統計について。NTTドコモの各基地エリアの携帯電話と契約者の情報から、地域ごとの人口分布、地域間の人口の移動を把握し、適切な都市計画や防災計画が検討できる。
6つ目の事例はカブドットコム証券について。Twitterのつぶやきと株価の相関を調べ、その関係を把握し株価予測精度を向上させている。
以上の6つの事例と他にもいくつかビッグデータの活用事例を紹介していただいた。

<学生の感想>
・細かい天気の情報を整理、管理し、より正確な予報予測をすることが可能であることは素晴らしいと思いました。
・スポーツという様々な要因が重なり、勝率などの予測や効率の向上が難しいものをビッグデータを用いて成果を出したというのはとてもすごいと思いました。
・Amazonは常にお客様を中心にする主義をとっているので、お客様に関する情報が豊富で、他の会社からの情報に頼る必要がないのだなと思いました。

ベンチャー基本コース各論I第6回
平成24年11月14日(水)

横垣 裕史
会津大学特任上級准教授/NECラーニング株式会社
テーマ:ビッグデータ活用の実現手順

本日の第6回の講義ではNECラーニングの横垣様にビッグデータ活用の実現手順についてご講義いただいた。
まずは業務や生活改善など何を改善すべきか、ビッグデータを活用する目的を設定する必要がある。そして、その目的を実現するための活用シナリオを立案する。ここでは分析手法、活用するデータ、活用手順などの検討を行う。ビッグデータ活用を実現するには、それを実現するシステム構成を検討する必要もある。ビッグデータ活用システムは、一度データを格納し、大量のデータを分析する方式の蓄積型と、データが作成された後にすぐに処理し、結果を即座に提供する方式のリアルタイム型の2つに分類できる。また、システム構成には、データの生成、転送、格納、整理、分析の機能が必要となる。データの生成では、既存データを利用する場合と新規データを生成する場合の2つが考えられる。さらに、データの格納では、その主な方法として、リレーショナルデータベース、多次元データベース、NoSQLデータベース、Hadoopなどの方法が考えられる。
このように、ビッグデータを活用するためには、目的に対して適切な手法、システム構成を選択する必要があることを教えていただいた。

<学生の感想>
・ビッグデータの活用目的の設定、ビッグデータを活用するためのシステム構成の概要、特徴などのお話を聞くことで、今まで以上にビッグデータに対して興味を持つことができました。
・ビッグデータを利用することで、なんでも知ることができるというイメージが強かったが、適切な目的と手法が必要で、これらからどのように活用していくかという明確なビジョンがなければならないということを知りました。
・ビッグデータのシステムは様々な段階を踏んでいて、大きなデータを扱う複雑なシステムだと思いました。しかし、その分だけ企業にとっては扱いが上手くいけば、夢の様なシステムになるのだと思います。

ベンチャー基本コース各論I第8回
平成24年11月28日(水)

横垣 裕史
特任上級准教授 / NECラーニング株式会社
テーマ:ビッグデータを支えるICT技術

本日の第8回の講義ではNECラーニングの横垣様にビッグデータを支える技術についてご講義いただいた。
データのサイズ、量、種類、発生頻度が増加し続けるビッグデータを活用するためには、新しい技術が必要となります。1つの処理を複数のコンピュータを利用して処理する分散処理もその1つです。分散処理により、処理時間の短縮、高スケーラブル、可用性の向上などが期待できます。また、従来のSQLを利用しないNoSQLも重要な技術です。NoSQLは分散処理をベースとしているため、大量のデータ処理がSQLよりも速く、スケールアウトが簡単に行なえます。NoSQLは、データを表に格納しないため、データの定義を自由に行うことができます。また、迅速にデータ分析をするためには、蓄積されたデータを処理するだけではなく、リアルタイムにデータを処理するCEP(Complex Event Processing)の使用も考えられます。そして、これらの技術をクラウドコンピューティングで利用することで、コストを安くすることも可能です。これらの技術以外にも、インメモリ技術やアプライアンスなどのビッグデータを支えている技術を本日は教えていただきました。

<学生の感想>
・分散処理は難しく、自分もHadoopについて勉強したいと思いました。このような新しい技術に関してもお話を聞けるのはありがたいことです。
・ビッグデータは文字通り大きなデータを扱うので分散処理はとても有効な手段だと思いました。この授業で長所と短所を知ることができて勉強になりました。
・一言で「ビッグデータ活用を支える技術」といっても、その技術には様々な形態があり、複雑で少し難しく感じました。逆にその技術を扱える技術者は重宝される世の中になっていくと思いました。
・ビッグデータを活用するための技術が複数あり、様々な目的、処理によって、技術の使い分けが必要だとわかりました。それぞれ、メリット、デメリットがあるため、それぞれの技術をうまく組み合わせていくことがこれからの課題の1つだと思いました。

ベンチャー基本コース各論I第9回
平成24年12月5日(水)

榊原 健太郎
株式会社サムライインキュベート
テーマ:サムライインキュベートのビジネスモデルと最近の活動

本日の第9回の講義で株式会社サムライインキュベートの榊原様に「サムライインキュベートのビジネスモデルと最近の活動」のタイトルでご講義いただいた。
サムライインキュベートとは、起業家を支援することを目的とし、起業費用だけでなく、多数のプレゼンを毎月開催することで、起業後だけでなくその会社が生まれる前から様々なサポートを行なっている会社です。支援は国内だけでなく海外のベンチャーも積極的に支援しています。支援された起業家の方には学生も多く、成功する起業家には経歴・出身・性別などは関係ないと教えていただきました。そして、「Go Action! Go Change!」悩むなら動けというお言葉とともに、以下の事柄についても教えていただきました。

ビジネスアイデア 「5つの発想法」
1.「5年後の世の中」
2.「相手の課題を見つけろ」
3.「当たり前をぶっこわす」
4.「別の業界への応用・変革」
5.「アイディアを出し続ける」

成功する起業家の共通マインド8つ
1.誰に対しても礼儀正しいこと
2.誰に対しても感謝すること
3.誰に対しても約束を守ること
4.誰もが嫌がる・怖がることを先んじてやること
5.仲間のためなら、何でも手助けすること
6.お金ではなく、名誉に重きを置くこと
7.両親・先輩・上司を大切にすること
8.常に目標値を120%以上置いていること

<学生の感想>
・起業して成功するような人は一握りだと思っていましたが、それでもいろんな境遇の人が成功しているのを聞いて、起業というのも1つの選択肢としてありなのかなと思いました。
・「チャレンジをいないことがリスクだ!」とおっしゃっていたことを受けて、起業をすることはリスクとの戦いだと思っていたのが一変しました。むしろ起業のリスクを考えている時間が無駄でもったいないと感じるようになりました。
・今の段階で、起業を考えている人たちが数多くいるということは知ってはいましたが、その起業をサポートする会社があるということは知りませんでした。このような後ろ盾してくれる会社があるならば自分も起業してみたいと思います。

kihon-201212051.jpg

ベンチャー基本コース各論I第10回
平成24年12月12日(水)

横垣 裕史
特任上級准教授 / NECラーニング株式会社
テーマ:データ分析

ビッグデータ第5回目の今日は「統計解析手法によるデータ分析」についてご講義していただいた。まず前回の復習をした。次にビッグデータを扱うには統計学が重要になってくることを説明した。一般的にはデータを格納し、整理するところまでは割と簡単にできるが、それをいかに利用するかになってくると難しくなることを強調した。そして、ビッグデータを扱うにあたって、何をどうしたいのかという目的を明白にしたほうがよいということを生徒たちに教えた上で、実例を挙げながら統計学において、平均値や分散などの「代表値」、項目間の関係の有無を分析する「相関分析」、値の予測をする「回帰分析」、データの変化を検出する「検定」の説明を行った。生徒たちは統計学の重要さを改めて知らされ、興味津々な様子だった。

<学生の感想>
・私はまだ統計論を受けていなかったので、今回の講義は「統計論って何?」という疑問解消に非常に参考になりました。いろいろな用語や数式が出てきましたが、すべてを理解することができませんでしたので、家に帰ったらもう一度資料を見直しておこうかと思います。
・大学で学習した確率統計の知識がこのようなビッグデータの場面で役に立つことを知り、その重要さわ改めて感じました。
・相関係数は難しいものだと思っていたが、Excelでできるものだと知ったので自分でも使ってみようと思いました。
・分析や算出に関して今まで知らなかったことを知ることができた。ビッグデータを活用していく上で、このような知識もきっちり身に付けなければならないことを感じた。
・分析があることでデータだ生きてくるということをひしひしと感じた。

ベンチャー基本コース各論I第11回
平成24年12月19日(水)

王 軍波 准教授
テーマ:SmartPhone + Cloud ビジネスアイデア

平成24年度あいづ農商工観学フェア受賞者 作品発表
MCSビジネスコンテストin東北受賞者 作品発表

本日の第11回の講義では王先生のスマートフォンとクラウドを合わせたビジネスアイデアについてと、あいづ農商工勧学フェア受賞者とMCSビジネスコンテストin東北受賞者によるプレゼンを行なっていただいた。

王先生には、スマートフォン・クラウド・アプリとしてスマートフォンビジネスについてご講義いただいた。スマートフォンビジネスで重要なのは、アプリの価値・集客力・収益性の3つであり、それらを考慮した例を2つ紹介していただいた。1つ目は、会津を観光する人々を惹きつけるため、多様な人々が撮影した写真をクラウド上に保存し、それを合成することで1つのパノラマ写真として生成するアプリについて。2つ目は、測定した放射線量をクラウド上に保存し、撮影した場所の測定値を可視化するアプリについてご説明いただいた。

あいづ農商工勧学フェア受賞者
タイトル:見てわかる!行ってたのしい!ぺこマップで会津を再発信!
発表者:北澤
内容:新しい会津の観光マップをWebとスマフォで
<学生の感想>
・発表内容が全体的に簡潔にまとまっており、初見の人でもわかりやすい構成になっていました。
・観光スポットだけでなく、ありのままの会津を知ってもらいたいというコンセプトがとても新しく感じました。

MCSビジネスコンテストin東北受賞
タイトル:ゆるキャラでもっと地域を知ってもらうアプリ「もあ☆もあ」
発表者:谷川、松永、仁平
内容:各地のゆるキャラを収集することでご当地情報のゲット
<学生の感想>
・みんなが自然とその地に足を運ぶように上手く考えていると思いました。
・ゲーム性と写真の組合せやGPSの機能がすごかったです。

タイトル:Application for Sightseeing "Places"
発表者:長坂
内容:人を"写真"から"場所"へと導くスタイル
<学生の感想>
・写真からいきたいところを決めるというのは新しいと思いました。
・春夏秋冬違う季節を写真で楽しめて行って楽しいという発想は素晴らしいアプリだと思いました。

タイトル:ストリートブックサービスの提案 Mobile Creators Summit 「Hansel」
発表者:岡本、古沢
内容:Web上に残した自分の記録を1日1ページの物語へ
<学生の感想>
・プランの発想力が良く、皆が思っていることを型にできそうだと感じました。
・クオリティが高く身近なところで使われる姿が想像できてよかったです。

kihon-201212191.jpg

kihon-201212192.jpg

kihon-201212193.jpg

kihon-201212194.jpg

ベンチャー基本コース各論I第11回
平成25年1月23日(水)

泉 尚教 非常勤講師 / 日本電気株式会社 第三キャリアサービス事業部 部長
テーマ:M2Mビジネスの展開

本日は「M2Mビジネスの展開」という題目で、泉先生よりご講義いただいた。「M2Mとは何か」を説明した後に、M2Mの創出や発展、そして活用シーンについても話した。「M2Mのデータは活用されることについては難しく感じるかもしれませんが、ビッグデータの活用と同じように考えていただければ大丈夫です」と泉さんが補足した。今まででは分からなかった、明確ではなかったことを正確に知ることができ、より利便性の高い仕組みによる「人と地球にやさしい情報社会」を実現できることが、M2Mの価値であると話した。具体的な技術としては、情報の「デジタルデータ化」と「メディアデータのタグ化」である。
また後半では「NECの目指すM2Mの世界」は、いつでもどこでもつながる世界であると話し、CONNEXIVE(コネクシブ)の理念を学生に教えた。それから「NECの取り組み」についても紹介し、クラウド、プラットホームの強化、デバイス、標準化の詳細を示した。最後にM2Mの導入事例をいくつか紹介し、学生は真剣な目で話を聞いていた。農業ICT事例や放射線モニタリング事例に多くの生徒が興味を示した模様だった。

<学生の感想>
・新しくM2Mという言葉を知った。これから世の中にたくさんM2M技術を活用したサービスが出てくると思うので、可能であれば、自分たちで開発したい。
・公共のインフラは、まだまだITとの連携で成長できる余地がたくさん残されているように思う。特にスマートシティ構想はITの力で国を動かす壮大な構想だと思うので、将来的にどうやって自分の技術を活かせるかを考えたいと思う。
・M2Mはワードだけは知っていたけれど、実際に詳しく学んだことはなかったので、今回の授業で詳しく説明していただいてよかった。実際の活用例なども説明していてとても分かりやすかった。
・M2Mの技術が今よりも広く様々な分野で使用されるようになったならば、私たちの生活、業務生活がもっと便利で簡単になるのではないかと思った。M2Mが壊れた、もしくは何らかの理由で通信できなくなったりした時にフォローする技術はあるのかという疑問を抱いた。

このページの内容に関するお問い合わせは「学生課 教務係」までお願いいたします。

お問い合わせ先メールアドレス
sad-aas@u-aizu.ac.jp