「データ」の検索結果

日本の借金（債務残高）はGDPの2.4倍と先進7か国の中で突出しているが、国が持つ資産を考慮すると、見え方が大きく変わってくる。特に国際機関のデータの測り方には違いがある。債務から資産を引いたものを「純債務」というが、...

「プラチナ社会」の実現には、人々の健康もその重要な指標になる。それを支える「健康産業イニシアティブ」とは、いったいどのような構想なのか。日本の弘前大学をはじめ、アジアの周辺諸国で集められるビッグデータを資源に、...

健診結果の各データを個別に見ていては「バラバラ事件」になってしまう。それこそデータを有効に活用することはできない。自分の生活習慣を映し出すデータがいかに連関しているかを意識し、リスクファクターを見極めるかが重要...

健康障害は一度そうなってしまえば元に戻すことはできない。だからこそ健診結果をつぶさに確認し、予防的に対処していくことが重要になる。血圧や尿酸の値と内臓脂肪の関係を例に取り、健康障害の根本原因をいかに見極めるかを...

健康診断の結果をどう読み解き、日々の生活に生かすべきか。実際の診断結果を見ながら解説する本シリーズ。今回は、コレステロールや内臓脂肪を例に、自分のどのような生活習慣が数値の増減をもたらしたかを考えていくことの重...

「具合が悪くなってから病院に行こうと思ってはいけない」――これは意外と重要なポイントだと野口氏は言う。健康診断の結果を軽視し、自覚症状が出てから病院に行けばいいという考えでは、手遅れになることがあるからだ。今回は...

組織の上下関係をなくし、よりフラットな組織運営を可能にする「超分権的組織」。その取り組みの事例が世界的に出てきている。社内での情報格差をなくす「データ民主主義」によって、立場に関係なく情報分析が行え、より創造的...

コンピュータの発達の歩みは哲学と関連してきた。たとえば、1960年代に、それまでのマルクス主義やサルトルなど、近代主義（モダニズム）をベースとした哲学ではなく、レヴィ＝ストロースらの「構造主義」「ポストモダニズム」...

以前は消費者の望む課題解決が、そのまま企業の課題解決でもあった。しかし、現在は消費者の課題が企業の課題に直結しなくなっている。そのような社会課題の変化が起きている時代において、企業はどのようにして自社の評価を得...

日本企業の不振の主な原因は3つある。「オーバーコンプライアンス」「オーバーアナリシス」「オーバープランニング」だ。企業の戦略において、現状分析と翌年の計画を立てるためにもデータは欠かせないが、分析のしすぎはおかし...

これからの時代、スポーツにおけるコーチと、会社組織の管理職に共通して求められるものがある。それは、客観的なデータをもとに考え、「人によっていろいろな特性がある」という認識に立って指導することだ。自分がプレイヤー...

多数パラメータモデルでは、前提条件の共有が不可欠だが、その方法はいまだ確立していない。さらに経済現象の場合、データを分析する際に状態変化も考慮に入れる必要がある。ディープラーニングの課題も、この点に存在する。（...

各国の状況をさらに比較すると、致死率に大きな違いがあることが見えてくる。国の規模や人口を問わず、感染者数に対する致死率にはばらつきがあるが、そこからは「正しく恐れる」ことの重要性が見えてくる。（全8話中第4話） ※...

2050年までに日本が目指すべきは、再生可能エネルギーを自給して地上資源を再活用していくことだ。これは地方経済を活性化させ、少子化問題の解決にもつながる。また、メンタルな問題も、医療に関するビッグデータを活用し、企...

2014年（平成26年）、見附市による横断的な「地域活性化モデルケース」が提案されたが、それはその後のコンパクトシティ構想のベースとなった。ポイントはどこにあるのか。新潟県見附市市長の久住時男氏が、市が率先して進めて...

自動運転の実用化は既定路線だが、加藤真平氏によると、その目安は2020年の東京オリンピック前後になるだろう。では実際に実用化されると、そのような社会になるのだろうか。そのポイントについて解説する。

東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏が、前回までのレクチャー終了後に出された質問に応答する。中でも注目は、データセキュリティーについてどう考えているかという問いだ。これに対して柳川氏は、二つのポ...

AI（人工知能）によるデータ解析の精度は非常に高いが、AIはそれ自体単独で何もかもをやってくれるようなものではない。ではAIを活用するにはどうすればいいのか。東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏がAIの...

データの有効利用には二つ重要なことがあると、東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏は語る。一つは経営の実態を踏まえてデータ分析を行うデータサイエンティストの活用で、もう一つは、そのデータサイエンテ...

近年、ビッグデータが注目を浴びている。しかし、集めただけでは何も役に立たない。データの活用に不可欠なのは、経営する側がそれを使って何を行うのかという目的設定であると、東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳...

東京大学名誉教授で学習院大学国際社会科学部教授の伊藤元重氏が、フェイスブック（FB）の問題からビッグデータに付随する価値とリスクについて論じる。情報社会でも、貨幣の世界においても、今後、個人の情報がどのように利用...

東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏が、教育現場でのビッグデータの活用について解説する。従来、良い教え方は、個々の先生の経験と勘に依存してきた。子どものタブレット学習を通じて、学習プロセス自体が...

東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏が、ビッグデータを実用化する際の注意点について解説する。大量の情報を意味のあるビッグデータとして用いるためには、プログラミング能力だけでなく分析・判断能力に長...

東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏が、ビッグデータにおける経済的な効果について解説する。人工知能の機械学習の発達に伴い、ビッグデータに注目が集まっている。ビッグデータは動学的規模の経済性を生じ...

2012年のロンドン五輪では、さまざまなデータが公開され、それを活用したソフトウエア開発が進んだ。YRPユビキタス・ネットワーキング研究所所長で東洋大学情報連携学部学部長の坂村健氏によれば、日本でも、自社のデータをオー...

本格的なIoT時代が到来すれば、あらゆる情報がインターネットに集まるようになる。そのデータが公開されれば、いくつものイノベーションを起こすと、YRPユビキタス・ネットワーキング研究所所長で東洋大学情報連携学部学部長の...

今や、ＩＣＴの進展は目覚ましく、ビジネスにおけるビッグデータ活用がさまざまな形で功を奏している。日本企業のビッグデータ、クラウドコンピューティングに対する関心はまだ非常に低いが、伊藤元重氏が複数の実例を紹介しつ...

折れ線グラフや棒グラフでデータの動向を見る手法は、どんな業界でも一般的に行われている。目標の達成度、対象別の比較など、数値の変化が教えてくれることは多い。しかし、新たな発想で、同じデータも全く違う意味を持つ。小...