「ビッグデータ分析では目的に適ったデータを選択しなければならない。データの量だけでなく質を高めることも大切だ」---。野村総合研究所（NRI）のビッグデータイノベーション推進部で上級研究員を務める神田晴彦氏は2015年3月17日、ITセミナー「データサイエンティスト・ジャパン2015」で講演した。企業のマーケティング活動の観点から、直近の事例を中心にビッグデータ活用の勘所を解説した。
神田氏は冒頭で、「情報システム部門の約半数が、ビッグデータの概要を理解している」と、ビッグデータを取り巻く現況について説明した。ビッグデータの定義は3V、つまり、Volume（量）、Variety（種類）、Velocity（発生頻度、更新頻度）がともに多いことである。ユーザー企業は現在、ビッグデータを経営に活用し始める状況にある。
ビッグデータの中でも、数値化されたデータではなく、文字情報（テキストデータ）が、社内で多くの容量を占めている、と神田氏は指摘する。顧客情報、顧客の行動履歴、SNS（ソーシャルネットワーキングシステム）の投稿、コールセンターの記録、---などである。これらのテキストデータをいかに活用するかが問われている。
企業が抱える経営課題を解決する方法として神田氏は、「おもてなし」（個々の顧客に最適なもてなしを提供すること）と「うらおもてなし」（裏表がないこと、透明化と可視化、コンプライアンスの徹底）の二つが軸になると説明する。マーケティング施策においては、おもてなしを中心に方策を考える必要がある。
講演の中盤では、化粧品メーカー、家電メーカー、通信販売、小売り、の四つのユーザー事例を紹介しながら、ビッグデータをマーケティングに活用する方策について解説した。
音声認識で顧客の相談内容をテキスト化して蓄積
最初に紹介したユーザー事例は、化粧品メーカーの資生堂である。同社は、消費行動の多様化に合わせて、販売チャネルの多様化を図っている。百貨店でのカウンセラーによる対応だけでなく、Webを介した新チャネル「ワタシプラス（watashi+）」やWeb店舗「Beauty & Co.」などを用意している。
