データマイニング

　以前ビッグデータについて記載したことがあります。(「公共ビッグデータ」)
　これらのデータは日々の活動の中で細々に発生する情報です。プライベートなものもあれば公共のものもあるでしょう。
　プライベートなビッグデータとして近年注目されるのは、スマートフォンの普及により広まったアプリの利用履歴から得られるデータでしょうか。ｉモードの時代から始まったモバイルアプリですが、このようなサービス形態が一般的になるとは誰が予想していたでしょうか。

　今やニュースアプリやブラウザアプリ、あるいは家計簿などの特定機能を提供するアプリの普及は目をみはるばかりです。たいていの業務はそれだけで実現できてしまいそうです。そしてそれらが無償で利用できるのですから。

　アプリを作成するにはそれなりの費用がかかります。では無償で提供するメリットはどこにあるのでしょうか。
　現在ふつうに配布されているアプリの目的として見られるのは、

• サービス利用料収入
• 知名度の向上
• 広告収入
• 行動データ採取

といったところでしょうか。他にもあるかも知れません。

　サービス利用料は、要するにサービス課金です。そのアプリが提供する一定以上のサービスを利用する場合に金銭を課すものです。ゲームアプリに多い形態です。
　知名度の向上は、ブランドメーカが開催するイベントの告知であるとか、ネットショップへの誘導を期待して行われます。
　広告収入は新聞や雑誌に広告を掲載するイメージのアプリです。もっとも、掲載ベンダーが好き勝手に広告をアップしているだけではPV(Page View)数が稼げないと考えられますので、専門店街化させるなどのプレミアムを与える必要があります。ニュースやポイント、クーポンを提供する場合もあります。今はやりのキュレーションサイトやショッピングモールサイトは最たるものです。
　最後の行動データですが、これはユーザ側が積極的に関与するというよりはデータ採取の性格が強い使われ方です。たとえば公共ビッグデータなどはこの部類になります。

　行動データはアプリをインストールしたユーザが日々行うであろう”所作”のデータを取得します。日々の所作とは、電車に乗る、どこに行く、何を購入したか、いくら購入したか、何のニュースを見たか、等々。個人を特定可能な個人情報とは異なり、大衆の嗜好情報という観点です。個人情報保護法で定義された個人情報には当たらないとして、微妙なところはありますが採取することは違法ではないでしょう。

　前出の３つの目的は明確であり分かり易いのですが、最後の「行動データ」はどうでしょうか。
　このような一見すると無秩序に発生する大量の小データを集めてもそれ自体は単なる発生情報であり会計処理以外には利用価値がないように見えますが、分析することによって特定の性質を見つける(データマイニングと言います)ことが出来るかもしれません。もしかしたら何も関連性を見つけ出せないかもしれません。行動データを分析しても必ずしも有益な法則が見つかるわけではないというところがミソです。仮説の構築とパラメータの調整が非常に重要です。

　記事では大手通信機器メーカがデータ分析会社を買収したとあります。通信のスループットを向上させるために個々のアプリの通信データを分析するのも有益だと思いますが、記事を読むとアプリ関連のセキュリティソフト強化を図る目的のようです。セキュリティを高めるために防衛側の環境や攻撃側の手口などを分析させるという観点かも知れません。

　多くの企業が専用アプリを提供し無償でダウンロードさせているのはそのような理由からです。一見するとユーザにも企業にもWIN-WINの関係のように見えますが、ユーザの情報が過度に流出するなど、企業の行き過ぎたデータ活用には常に注意が必要です。

シスコ、米データ分析ベンチャー買収　4200億円：日本経済新聞