• ビッグデータとは
		○ アクセスログが記録されデジタルデータが貯蓄．購買行動，移動履歴．行動に関するもの，センサーによるもの．
	• データサイエンスとは（ビッグデータの出現により注目）
		○ データを活用し価値を生み出す．
		○ データ量がビッグである必要はない．（日々の体重データとか）
		○ 情報学，統計学，価値想像
		○ ビッグデータが得られるようになり，深層学習による人工知能(AI)が発達．画像なども分析できるようになった．
	• データによった意思決定が可能になる．対比は経験や感．人間の経験判断は限られているので主観的なものになる．
		○ 「データは一定の客観性があるもの」とされる．
	• 人間の経験でデータを集めたり集計する．
	• Society 5.0
		○ ビッグデータが貯蓄されリアルタイムに更新，仮想社会を羽井下サイバー空間ができる．
			§ 災害・交通渋滞など，サイバー空間で計算し，結果を現実空間に戻すことでサービスを提供することができる．
		○ Society 1.0 狩猟社会
		○ Society 2.0 濃厚社会
		○ Society 3.0 工業社会
		○ Society 4.0 情報社会
		○ 内閣府のモデル https/www8.cao.go.jp/cstp/society5_0
		○ Society 4.0サイバー空間からフィジカル空間に戻す→データ駆動型
	• データ駆動型の科学技術
		○ 活用例．天気予報，各地の気象台，衛星などの情報をあつめ「モデル」が精緻になった．
		○ モデル＝数式・計算式
		○ 第4の科学＝ビッグデータを元に，理論と計算を組み合わせる．データ駆動型
		○ 第1の科学＝経験科学：観察で自然現象を解明する科学
		○ 第2の科学＝ニュートン力学のような科学
		○ 第3の化学＝コンピュータで理論を計算する科学
	• データサイエンス活用事例
		○ 仮説検証と原因究明への応用
			§ データの収集と分析．販売，治療など
			§ 根拠がある判断のことをEBM(Evidence Based Medicine,EBPM Evidence Based Policy Makingとよぶ
				□ 仮説検証PDCAサイクル
				□ 成功や失敗の原因究明
				□ データの整理しトレーサビリティを確保
			§ 知識発見の例
				□ 購買パターンの発見（例：ポイントカード）
				□ 生産活動で，どの部分で無駄な作業があるか発見
					® 計画策定につながる
						◊ 商品の配置の最適化，生産，配送の最適化
			§ 判断支援と活動代替への活用
				□ GIS 地理情報システム
				□ 人々の判断に関するデータ分析に基づいた支援
					® 医療の画像診断など
			§ 活動代替
				□ ロボットによる作業自動化．精密作業など
				□ 決済の自動化．セルフレジ，キャッシュレス
		○ 非構造化データ
			§ 構造化データ
				□ 表形式に整理された数値データ
			§ 非構造化データ
				□ 画像
					® AI手法，深層学習により急速に発展．
					® 手書き認識，写真の中に何が写っているか．自動運転
						◊ 顔認証システム
						◊ 医療の画像診断
						◊ 工場の黙示による検品を自動化
							} →説明責任が必要なので，「判断支援」．
				□ 音声
					® 音声認識技術
					® 音性入力の向上．電源オンオフなど
						◊ 話者認識，感情認識
						◊ 音声合成
						◊ 環境オン，異音の認識
							} インフラや構造物の劣化の判定
				□ テキストデータ
					® インターネット上などに膨大なテキストデータが貯蓄
					® キーワード検索．関連するデータを表示
					® 音声認識したらテキスト変換する
						◊ 字幕の自動生成，機械翻訳
	• データを活用した新しいビジネスモデル
		○ 検索エンジンとSNS
			§ インターネット普及，Web検索，メッセージサービス．
			§ 通信販売（eコマース，電子商取引）
				□ 倉庫に保管し大量の商品を扱う
		○ メディアの変化
			§ 情報提供は書籍・新聞からインターネットへ
			§ 決まった時間の放送からオンデマンド方式
				□ コンテンツは無料
				□ 視聴回数による収入
				□ 企業広告もマスメディアから広告媒体への変化
		○ 仮想空間の利用
			§ サイバー空間のコンテンツが豊富になり現実空間を一部代替
			§ 物理的な距離の克服
			§ オンライン会議システム
			§ オンラインゲームでは仮想空間でのコミュニケーション
		○ リコメンデーションとパーソナライゼーション
			§ 商品の推奨，リコメンデーション
			§ 個人の行動，似た人の行動の参照
			§ 広告のみでなく健康管理にも応用
		○ シェアリングエコノミー
			§ モノの所有からサービスの消費へ
			§ 貸手と借り手のマッチングが簡単になった．
				□ 空間のシェア民泊，貸会議室
				□ 移動手段のシェア車，自転車
			§ コンテンツのサブスクリプション
				□ 個別技能の提供(Web開発技術とか)
			§ 自動運転と交通サービス
				□ 過疎地域の移動
				□ 都市地域の混雑解消
				□ 運転時間を別の活動に転用
			§ 健康管理と保険
				□ 生命保険
					® 個人の一生の健康データの利用
					® スマートウォッチ利用の健康管理
				□ 損害保険
					® 運転挙動を考慮した保険
					® さまざまな事故，損害に対する保険
		○ パーソナライゼーションの負の側面
			§ 個人が受け取る情報がかたよる
			§ デマの拡散
			§ 情報提供のアルゴリズムにも問題
			§ 社会の分断
				□ SNSでのデマの拡散など