『過去からのエネルギー』 インスクエア ビジネスニュース Vol.622
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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.622] 2014/09/16━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 過去からのエネルギー 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02:イベントのお知らせ
１「連帯保証人脱出ノウハウセミナー」
03:その他
１ イベント報告
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01 ┃ 本日のコラム － 『 過去からのエネルギー 』
━━┃……………………………………………………………………………………
┃ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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こんにちは、株式会社知紡の戸田です。
昨日、友人が出演する吹奏楽と合唱の演奏会「大いなる秋田２０１４東京公演」
に行ってきました。久しぶりの吹奏楽の演奏会だったのですが、大いに感じる
ものがあり、気持ちがリフレッシュした感覚です。
演奏者は、秋田県出身の都内在住の方を中心に、今回の演奏会のために構成さ
れた楽団ですが、東京芸術劇場がほぼ満席になるほどの盛況振りです。私は秋
田県とはほとんど縁がないのですが、強いテーマのある演奏会では、演奏者達
の結束した思いと、聴衆側の「そうそう。。」という頷くような雰囲気が伝わっ
てきます。この雰囲気は、最高の技術をもった演奏を聴いたときの感動や、激
戦のスポーツの試合を見たときの圧倒される感じとは違い、各人が自分の人生
や思い出を重ねながら聴くことができる、郷愁にも近い味わいがあるものです。
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『 IoT 』 インスクエア ビジネスニュース Vol.614
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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.614] 2014/09/02━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 IoT 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02:イベントのお知らせ
１「連帯保証人脱出ノウハウセミナー」
03:その他
１ イベント報告
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01 ┃ 本日のコラム － 『 IoT 』
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┃ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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こんにちは、株式会社知紡の戸田です。
今回は、IT分野に関連した最新のバズワード（言葉が先行して、概念・定義が
拡散しあいまいなもの）を紹介します。
「IoT（Internet of Things）」です。日本語では、「モノのインターネット」
と言われます。
インターネット内の「モノ」を特定するIPアドレスを持つ、センサー、スマ
ートフォン、PC、家電、身に着けるウェアラブルデバイス、車などのハード機
器が、ネットに繋がり利用できる環境のことです。
15年ほど前に初めて使われた言葉ですが、最近のネットワーク環境の整備、
スマートフォンの爆発的普及、情報処理技術の向上を背景として、大きなビジ
ネス市場となると言われて話題となっています。
International Data Corporation（IDC）の予測では、世界市場が2020年に
は71兆ドル規模になるそうです。
『企業情報のトレーサビリティ』 インスクエア ビジネスニュース Vol.604
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‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム… 『企業情報のトレーサビリティ』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02:その他お知らせ
１ インスクエアの最新情報
「いまどきのヒット商品・サービスのトレンドと法則 報告レポート」
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01 ┃ 本日のコラム －『 企業情報のトレーサビリティ 』
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┃ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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こんにちは、株式会社知紡の戸田です。
先日、会社の商号変更についてトレース情報のニーズがありました。
登記簿を照会して1件ずつ入手するのではなく、既存の顧客データと関連付け
て社名変更される前の情報も、同じ取引先として参照できるようにすることが
目的です。
既存の情報提供サービスもありますが、保険、金融分野などの限られた範囲で
の利用が多く、情報料も高額です。
このような商号の変遷データは、企業情報のトレーサビリティだといえます。
法人登記簿の履歴掲載や、HPに掲載される「企業の沿革」情報がその内容で
す。
最近「オープンデータ」という名称で、国、自治体、公的機関の所有する
データを紙でなく、デジタルデータで使い勝手の良いインターフェースで
公開していこうという、世界的な動きがあります。
日本も、2013年6月G8サミットにおいて「オープンデータ憲章」に合意し
積極的な推進が期待されています。
以下のような関連団体やサイトもあります。
・一般社団法人オープン・ナレッジ・ファウンデーション・ジャパン
・オープンデータ流通推進コンソーシアム
・経済産業省の実証実験サイト オープンデータカタログサイト
http://datameti.go.jp/ （8/18から1週間データ更新で閉鎖中です）
・一般社団法人オープン・コーポレイツ・ジャパン（ＯＣＪ）
前述の、法人登記簿データも、このオープンデータの動きの中にあるそうです
が、まだまだ時間がかかりそうです。
では、それまでの間、商号の変遷だけでも低額な提供サービスができるかが課
題です。
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『情報の冗長性』 インスクエア ビジネスニュース Vol.594
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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.594] 2014/08/05━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 情報の冗長性 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02:その他お知らせ
１ インスクエアの最新情報
「いまどきのヒット商品・サービスのトレンドと法則 報告レポート」
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01 ┃ 本日のコラム － 『 情報の冗長性 』
━━┃……………………………………………………………………………………
┃ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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こんにちは、株式会社知紡の戸田です。
この3週間ほど、サービス商品である企業データの更新作業にあたっていまし
た。このデータ作業に入ると、他の仕事も手につかず、先日やっと終わりまし
た。
今日はその作業中に感じた「情報の冗長性」に関してです。
「冗長性」とは、余分、重複、無駄などの意味ですが、IT分野においては、
重要な技術です。
例えば、システムの障害による停止を防ぐために、システムを二重化（冗長化）
し、通常はひとつのシステムは待機させます。また、データ転送時にデータが
誤送されたものを発見して修復させるために、冗長カラムを付与します。これ
により、情報aとbを送るときにa+b=cの情報も付加しておくと、受け取った
方でa+bがcになっているかのチェックが可能となります。その他、データの
圧縮、電子透かしの改ざん検出など様々な領域で利用されます。
一般には、書かれた文章に対して、「冗長すぎる」などと良く使われます。正
確に意図を伝達するためには、冗長性がある程度必要であり、メルマガにおけ
る途中の空行も、読み手がブロックを認識することで、内容の理解を助けるそ
うです。
さて、冒頭のデータ作業についてですが、企業ホームページの収集において、
論理チェック、マスタとの比較、パターンマッチングなどの仕組みを組み込む
ことで、自動収集の精度を少しでもアップさせています。しかし誤った収集も
必ず残るもので、収集した約100万件のデータに対して、手作業によるクレン
ジングを行います。
ここで、誤りを見つけ出すために、20段階ほどの作業工程を実施します。言
い換えれば、データの「精錬工程」と言えます。
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『独自なトピック検索』 インスクエア ビジネスニュース Vol.580
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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.580] 2014/07/15━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 独自なトピック検索 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02:その他お知らせ
１ インスクエアの最新情報
「いまどきのヒット商品・サービスのトレンドと法則 報告レポート」
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01 ┃ 本日のコラム － 『 独自なトピック検索 』
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┃ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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こんにちは、株式会社知紡の戸田です。
Web検索において、ちょっとした工夫で独自な検索ができます。
グーグルに「カスタム検索」という機能（無料）があります。
https://www.google.co.jp/cse/?hl=ja
自分が検索対象としたいサイトＵＲＬを1000個まで登録でき、
その範囲内のみを検索対象としてくれる機能です。
検索結果は100件までしか参照できませんが、以下のような使い方ができます。
１）自分のサイトの特定のページ内（例：商品ページなど）だけを、訪問者に
検索してもらう（本来の利用方法です）
２）興味のある採用ポータルやニュースポータルを複数登録し、横断検索する。
事例：弊社のサイトですが、企業名による、サイト横断検索で利用しています
http://www.papatto.info/s/index.html
３）自分の顧客企業や営業対象のＨＰを登録しておき、特定のキーワードで検索する
最後の３）に関して、サンプルサイトをいくつか試しに作りました。
■例１食品メーカ900社のHPから、トピック情報ページを検索します。
以下のサイトに900社のURLを登録してあります。
https://www.google.com/cse/publicurl?cx=010653135961339617616:90emdvhlrqe
ここで、以下のトピックを示すキーワードを指定して検索します。
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『Ｗｅｂもログ』 インスクエア ビジネスニュース Vol.570
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‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 Ｗｅｂもログ 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02:その他お知らせ
１ インスクエアの最新情報
「いまどきのヒット商品・サービスのトレンドと法則 報告レポート」
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01 ┃ 本日のコラム － 『 Ｗｅｂもログ 』
━━┃……………………………………………………………………………………
┃ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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こんにちは、株式会社知紡の戸田です。
今回は、ログデータについて書きます。
「ログ」の語源は、航海日誌（logbook）からきているそうです。
情報システムに分野では、システムサーバやアプリケーションサーバなどに
利用者がアクセスしてきた情報の記録「ログデータ」と呼びます。
いつ、どこから、誰が、どのようなアクセスをしてきたかの細かな情報データ
です。
ECサイトでショッピングすると、「こんな商品もいかがでしょう？」の書かれ
たメールやリコメンドを受け取るのも、このログデータの分析が元になってい
ます。
最近のニュースに、家計簿スマホアプリのログデータ分析記事があります。
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1406/25/news017.html
130万人のダウンロードした利用者が登録した、2200万枚のレシート情報から
アイスだけに着目した分析結果です。
分析結果は、記事を見ていただくとして、購買者のログデータであるレシート
を、
無料家計簿アプリを通じて収集するところに着目です。
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『変化の割合』 インスクエア ビジネスニュース Vol.560
■[ インスクエア ビジネスニュース ]━━━━━━━━━━━━━━━━■
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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.560] 2014/06/17━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 変化の割合 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02：耳より情報
「話題のハラルを未来予想。日本企業の進むべき道を示すセミナー」
03:その他お知らせ
１ インスクエアの最新情報
「いまどきのヒット商品・サービスのトレンドと法則 報告レポート」
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01 ┃ 本日のコラム － 『 変化の割合 』
━━┃……………………………………………………………………………………
┃ ／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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こんにちは、株式会社知紡の戸田です。
今回は、企業に関連した変化の割合を列挙してみました。
社内の顧客情報や名刺データの情報が２年も経つと、
結構な割合で変わっていると感じたことはないでしょうか。
統計的なデータから、平均的な会社名や住所の変化度合いを拾ってみました。
結果は、年間６％前後の割合で変化していくようです。
■前回も引用した「経済センサス」において
平成 21 年の総事業所数は635万6千事業所
（会社単位でない。事業内容等が不詳の事業所の含む）
http://www.stat.go.jp/data/e-census/2009/kakuho/gaiyou/pdf/youyaku.pdf
3年後の平成 24 年調査の結果
http://www.stat.go.jp/data/e-census/2012/kakuho/pdf/gaiyo3.pdf
廃業になった事業所が111 万 8千事業所
新設事業所は 44 万 2千事業所 となっている。
3年間の廃業比率は約18%。単純に3で割ると年間6%となる。
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『新設法人リストのデータクロス』 インスクエア ビジネスニュース Vol.550
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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.550] 2014/06/03━━■
本メールは、株式会社データプレイス/pdbマーケティング株式会社として
あるいは、私藤田幹夫と、過去メール交換させていただいた方にお送りしています。
私の新たな活動拠点である、「エイジレス起業支援」インスクエアから
最新のビジネスコンテンツに関する話題を、毎日提供させていただきます。
配信解除をご希望の方は下記URLをクリックし、 解除の登録をお願い申し上
げます。今後の配信は停止いたします。
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‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 新設法人リストのデータクロス 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02：プレゼント企画
インスクエア × 天狼院書店 コラボ企画第3弾【無料ご招待】
白木夏子スペシャル「あなたが本当にやりたいことは何ですか？
～トーク×ワークの参加型次世代LIVEで「自分」を見つける～」
03:その他お知らせ
１ インスクエアの最新情報
・4月インスクエアイベントレポート
「PC何でも座談会」
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01 ┃ 本日のコラム － 『 新設法人リストのデータクロス 』
━━┃……………………………………………………………………………………
┃ ／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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株式会社知紡の戸田です。
本日のタイトル「データクロス」は、ITの流行ワードでもバズワードでもな
く私の好きな「情報ソースをクロスさせる作業」をそう呼んでいます。
一般に、営業のためのDMリストとして「新設法人リスト」が販売されていま
す。法務局への会社登記情報が基本となっているものですが、全国対象に購入
しようとすると、月額10万～30万の費用が必要です。
以前から、この新規登記された会社で、営業対象とするような企業活動を行っ
ている会社が、何割ぐらい有るのか疑問でした。
今回、少し窺い知る機会がありました。
その前に、何故疑問に思っていたかを、統計情報の「データクロス」で説明し
ます。
■法務局への商業・法人登記の統計から、過去5年間の設立と解散の推移を拾います。
http://www.moj.go.jp/housei/toukei/toukei_ichiran_touki.html
年計表の「会社及び登記の種類別 会社の登記の件数」 から
数十項目ある登記理由が、「設立」と「解散」（複数項目まとめた）の項目の件
数推移は以下。
設立
86,016(H21)=>87,916(H22)=>89,664(H23)=>91,942(H24)=>96,659(H25)
解散
59,400(H21)=>57,285(H22)=>48,176(H23)=>48,435(H24)=>46,283(H25)
設立が圧倒的に多い
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『似ている度の測定』 インスクエア ビジネスニュース Vol.540
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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.540] 2014/05/20━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 似ている度の測定 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02：海外情報セミナー企画 第一弾
マレーシア進出セミナー特別無料ご招待。
03:その他お知らせ
１ インスクエアの最新情報
・4月インスクエアイベントレポート
「PC何でも座談会」
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01 ┃ 本日のコラム － 『 似ている度の測定 』
━━┃……………………………………………………………………………………
┃ 戸田 裕子（株式会社知紡）
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株式会社知紡の戸田です。
ゴールデンウィークと重なりひと月ぶりの投稿です。
先月は、海外の住所データの正規化作業の紹介でしたが、
今週は、正規化しても発見できない誤字脱字や揺らぎの見つけ方です。
二つの文字列の類似度を計算するアルゴリズムである「レーベンシュタイン距
離」を利用します。
このアルゴリズムは、スペルミスの発見や、検索したい文字列と検索対象のテ
キストの類似度を測るために用いられています。計算は簡単で、ある文字列か
ら比較したい文字列に、挿入・削除・置換の動作を何回で実行できるかの計算
です。
例えば、「小野かおり」と「小田かおる子」の場合
step1 小野かおり
step2 小田かおり 「野」と「田」を置換 1
step3 小田かおる 「り」と「る」を置換 2
step4 小田かおる子「子」を 挿入 3
レーベンシュタイン距離は３です。
計算プログラムは、挿入・削除・置換の単純なものであれば
EXCELのマクロ（VBA)でも40行程度のプログラムで作れます。
以下のwikiの擬似コードを参考にしてください。
http://ja.wikipedia.org/wiki/レーベンシュタイン距離
『データの正規化作業』 インスクエア ビジネスニュース Vol.517
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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.517] 2014/04/15━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥
01:本日のコラム…『 データの正規化作業 』
／ 戸田 裕子（株式会社知紡）
02：プレゼント企画
最新トレンドセミナー無料ご招待。
03:その他お知らせ
１ インスクエアの最新情報
・サポーターに実演販売プロモーター登場
・インスクエア上野、横浜関内のご案内
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01 ┃ 本日のコラム －『データの正規化作業』
━━┃……………………………………………………………………………………
┃ 戸田 裕子（株式会社知紡）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
株式会社知紡の戸田です。
先週から、海外住所データの整理作業をしています。
10万件以上のデータで、世界各国の英語で表記された住所の整理です。
作業の目的は、記載された住所から、国と市を判別し、住所の文字列を
street-city-state-countryのように分割することです。
単純に、国と市を判定するのであれば、google APIのジオコーダなどを
利用すれば技術的にはできますが、この作業の難しさは、元の文字列を
分割するところにあります。
ZHE JIANG SHENG WEN ZHOU SHI SHANG HUA LU 1HAO
=> SHANG HUA LU 1HAO /WEN ZHOU SHI /ZHE JIANG SHENG
ROEMERSTR.12 WEIL AM RHEIN GERMANY
=> ROEMERSTR.12 /WEIL AM RHEIN /GERMANY
といった具合に分けます。
2つめのドイツの住所をGoogle APIジオコーダで検索すると、
以下のように、正規化された情報が見られます。
郵便番号までついてきます。
formatted_address =>
Roemerstrasse 12, 79576 Weil am Rhein, Germany
street_number => 12
route => Roemerstrasse
locality => Weil am Rhein
administrative_area_level_2 => Freiburg
administrative_area_level_1 => Baden-Wurttemberg
country => Germany
（以下のURLをブラウザで送信すれば見られます。最後のlanguage=jpとす
るとカナ表示されます）
