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『企業情報の検索は火曜日』 インスクエア ビジネスニュース Vol.506

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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.506] 2014/04/01━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

01:本日のコラム…『 企業情報の検索は火曜日 』
/ 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 -『企業情報の検索は火曜日』
━━┃……………………………………………………………………………………
 ┃ 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。

今日は4月1日、エイプリルフールです。
秀逸なネタ作りは結構大変なことだと思いながら、毎年googleの話題を楽し
みにしています。

この記事は前日に書いているので、本日のgoogleネタはわかりませんが
昨年は、「Google Nose」匂いをかげる検索と、google mapの宝探しでした。
「Google Nose」動画によると、Street Sense の車が世界の大気を収集し
1500万種類もの匂いをインデックス化したという内容です。
まだ、以下で見ることができます。

https://www.google.co.jp/intl/ja/landing/nose/

本題は、エイプリルフールとは関係なく、Googleが無料で提供している
Webページのアクセス解析ツール「Google Analytics」を使った
結果についてです。
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『データの奥を覗く(5)~ビッグデータ~』 インスクエア ビジネスニュース Vol.495

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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.495] 2014/03/18━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

01:本日のコラム…『データの奥を覗く(5)~ビッグデータ~』
         / 戸田 裕子(株式会社知紡)

02:インドネシア・ビジネスセミナー【無料】ご案内

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 -『データの奥を覗く(5)~ビッグデータ~』
━━┃……………………………………………………………………………………
 ┃ 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。

IT分野において、昨年のキーワードは「ビッグデータ」でした。統計関連の
書籍も売れました。

「ビッグデータ」とは、「膨大なデータ」の意味ですが、話題になる背景には
以下があります。

1)情報のデジタル化が進み(少し前のバズワードでいうと、ユビキタス社会
の到来)、コンピュータで処理可能な情報が、急増している。

2)ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークのインフラ技術が進み、利用
コストが益々低減。

3)そのような環境の変化を受け、膨大なデータを安いマシンコストを使って、
ブンブンとデータ分析をすることが可能となった。

では、ブンブンとデータ分析すると、何が良いのでしょうか?
「今まで、少量のデータだけではできなかったことが可能になり、新たな知の
抽出や価値の創出につながること」と言われています。

以下に具体的な事例などを挙げてみます。
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『データの奥を覗く(4)~偶然の確率~』 インスクエア ビジネスニュース Vol.483

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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.483] 2014/03/04━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

01:本日のコラム…『 データの奥を覗く(4)~偶然の確率~ 』
/ 戸田 裕子(株式会社知紡)

02:インスクエア【夜】の1時間セミナーご案内
 平成25年度と平成26年度の補助金について、担当者に聞けるイベントで
す!

03: その他お知らせ
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   ・サポーターに目利きリスト登場
   ・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 -『データの奥を覗く(4)~偶然の確率~』
━━┃……………………………………………………………………………………
 ┃ 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。

前回、Webにおいてサイトデザインを最適化する手法として「A/Bテスト」
が利用されていることを書きましたが、今回はもう少し深く踏み込んでみます。

自社の商品を販売しているサイトを、100万円ほどの費用を掛けてリニューア
ルしたとしましょう。
投資効果を計るためにも新・旧のサイトで「A/Bテスト」を一ヶ月間実施し
ます。
商品ページに訪問した人が、実際購入した率を、コンバージョン率(成約率)
として計測します。

結果として以下の数値が得られたとしましょう。

旧ページ 購入者 20人 非購入者 980人 訪問者合計1,000人
     コンバージョン率2.0%
新ページ 購入者 28人 非購入者 1,072人 訪問者合計1,100人
     コンバージョン率2.5%

コンバージョン率が0.5%アップしています。
0.5%といっても、購入者の割合が1.25倍(=2.5%/2.0%)になっているので、
訪問者数が変わらなくても、売り上げは1.25倍になります。例えば、年間売
り上げ3,000万円の商材であれば、3,750万円と750万円の売り上げ増加です。
売り上げ規模が大きい場合だと、コンバージョン率を0.1%上げることも大切
な戦略になります。

しかし、「どうにか投資も回収できそうだ。わが社のデザイナーもなかなか優
秀ではないか」と、ここで喜ぶのはまだ早いのです。このコンバージョン率の
差は、ひょっとすると誤差や偶然に起こった事象ではないだろうか?と疑って
見ることです。

その疑いを統計的に検証することができます。その手法は「カイ二乗検定」と
呼ばれるもので、上記のようなクロス集計表において、誤差でもこの程度の差
が出るのか、それとも意味の有る偏り(有意)なのかを確かめるものです。
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『データの奥を覗く(3)~紅茶が先?ミルクが先?~』 インスクエア ビジネスニュース Vol.471

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01:本日のコラム…
 『データの奥を覗く(3)~紅茶が先?ミルクが先?~』
   / 戸田 裕子(株式会社知紡)

02:インスクエア【夜】の1時間セミナーご案内
 平成25年度と平成26年度の補助金について担当者に聞けるイベントです!

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 -『データの奥を覗く(3)~紅茶が先?ミルクが先?~』
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 ┃ 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。

「A/Bテスト」という言葉は、聞いたことがなくても、AパターンとBパター
ンを比較してみる手法だろうと予想がつきます。分かり易い言葉です。

Webの分野でも話題の技術です。
Webページへの訪問者が、サイトで購買したり、登録したりする率を上げるため、
サイトデザインを最適化する手法としてA/Bテストが利用されています。

最近の話題で、オバマ大統領のWebキャンペーンにも大きく貢献しました。
A/Bテストを、誰もが簡単に行えるシステムを提供するOptimizelyを立ち上
げた、元グーグルのプロダクトマネジャー、ダン・シロカーが参加しています。
キャンペーンでは、10万回ものA/Bテストを行ったそうです。

例えば、キャンペーンサイトのメンバー登録をしてもらうボタンを変えてみて、
一定期間観察します。
sign up、learn more、join us now、sign up nowの4つ。どれが一番クリック
率が高いと思いますか?
「いっしょに支援」ということで join us now だと思ったのですが、結果は
learn moreがトップでした。
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『データの奥を覗く(2)~サンプル数と誤差~』 インスクエア ビジネスニュース Vol.460

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‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

01:本日のコラム…『データの奥を覗く(2)~サンプル数と誤差~』
/ 戸田 裕子(株式会社知紡)

02:インスクエア【夜】の1時間セミナーご案内
  普段聞けないこともココなら聞ける 今回は「銀行」です。
      
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 -『データの奥を覗く(2)~サンプル数と誤差~』
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 ┃ 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。

前回のメルマガで、調査における全数調査とサンプル調査の例を紹介しました。
どちらも政府の調査なので、どのぐらいの予算規模なのか探してみました。

全数調査である国勢調査の経費は、約644億円(平成22年度 総務省一般会計)。
一方、内閣府の20歳以上の国民10,000人の標本抽出件数での
「国民生活に関する世論調査」の経費は、1,500万円前後と想定されます。
(各出典は文末のリンク参照)

調査目的や目標が異なるので、単純に比較をするものではありませんが、
サンプル抽出による調査であっても、調査結果は多方面で利用されています。

そこで、国民の0.01%の1万人の世論調査が本当に参考になるの?
サンプル数少なすぎない?という疑問が沸きます。

同じように、ビジネスにおいても、顧客データが10万件蓄積されていたとして、
顧客分析をして、さらに売り上げを伸ばすためにデータ分析をしたい場合があ
ります。
分析用の高価なソフトウェアがある場合は良いですが、
無くても、EXCELで軽く扱える程度にサンプル抽出をすることで、
事前調査や利用項目のトライアンドエラーを行い、傾向を知ることができます。

しかし、全体とあまり結果がかけ離れない「ころあいなサンプル数」とは何件
なのでしょうか?
そこで、でてくるのが「サンプル数と誤差」です。
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『データの奥を覗く~ネット世論~』 インスクエア ビジネスニュース Vol.448

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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.448] 2014/01/21━━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

01:本日のコラム…『データの奥を覗く~ネット世論~』
/ 戸田 裕子(株式会社知紡)

02:日本最大級の食品関連のインドネシア商談会&対策セミナー・説明会
  のご案内
      
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 交流会
   ・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 -『データの奥を覗く~ネット世論~』
━━┃……………………………………………………………………………………
 ┃ 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。

先週の日本経済新聞紙面に『ネット「世論」か「話題」か 少数が生み出すうね
り』という記事が掲載されていました。

読まれた方も多いかと思いますが、内容はツイッター分析の結果記事でした。
日本経済新聞社とNTTコム オンライン・マーケティング・ソリューション
が共同で実施されたもので、調査期間の3ヶ月間に3つのキーワードについて
調べたものです。

「原発」のキーワードにおいて、1.8%の人(発信者)がつぶやいた件数が、「原
発」に関するつぶやき全体の56.8%を占めたという結果です。

昨年はインターネットを使った選挙運動が解禁になったこともあり、
「ネット世論」についてさまざまな意見が出ています。
ネットの使われ方や発信する個人に大きな偏りがあるという意見が多数です。
事実そうです。

だからといって、ネットは世論を形成するためのメディアとして不適切だと切
り捨てるわけにはいきません。
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『企業ホームページから特徴語を抽出』 インスクエア ビジネスニュース Vol.429

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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.429] 2013/12/17━━━■
‥‥◇◆ 目次 ◆◇‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

01:本日のコラム…
  『 企業ホームページから特徴語を抽出 』
/戸田 裕子(株式会社知紡)

02:イベントのご案内
  ハラルビジネス交流会 12月18日 インスクエア特典あります
      
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 交流会
   ・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 -『 企業ホームページから特徴語を抽出 』
━━┃……………………………………………………………………………………
 ┃ 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。

歴史の謎とき小説で有名なダン・ブラウンの最新作「インフェルノ」が話題に
なっていますが、前作「ロスト・シンボル」(2009年出版)も併せて読みました。
その中で、ブラックベリーやパソコンでグーグルを検索して、過去の文献や言
葉を調べる場面が何度か出てきます。

作品中の研究者が、インターネットの検索のプロに調べ物を依頼する場面があ
るのですが、少し考えて5つほどのキーワードを与えます。

10分ほどで、それらしい文書をCIAのサーバ内に見つけます。
謎解きのアイテムになるのかと思いきや、小説の最後まで引きずりながら、
結局、5つのキーワードがばらばらに含まれた、あるスレッドへの投稿記事だっ
たという落ちでした。

作者のダン・ブラウンも、時間をかけてWebを調べた結果に、苦笑することも
多いのではないかと思います。

とはいっても、肥大化するデジタルデータに対して、Webと検索技術は必須です。
前回のメルマガで、「情報リテラシー」教育において、新聞記事を使い、調べた
い内容に関連するキーワードの選択や、組み合わせを実習されている大学を紹
介しました。

今回は、企業のホームページの記載内容から、特徴的なキーワードを自動的に
抽出してみました。
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『情報リテラシー(2) キーワード』 インスクエア ビジネスニュース Vol.417

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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.417] 2013/12/03━━━■
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01:本日のコラム…『 情報リテラシー(2) キーワード 』
/戸田 裕子(株式会社知紡)

02:イベントのご案内
  『初開催・TVショッピングの目利き実演会』
   無料見学者・無料出品者募集中!
   
03: その他お知らせ
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   ・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 -『情報リテラシー(2) キーワード』
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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。

前回に続いて「情報リテラシー」に関連した内容です。
情報リテラシーとは、情報を活用して問題を解決するスキルですが、
行動プロセスは以下のようになります。

①解決すべき課題の出現
②情報の収集
③情報の整理分類(知識化)
④課題解決のための情報選定と手順化
⑤行動(知識化)

検索サービスの視点からは、②と③の情報収集と整理分類のプロセスが直接関
連が有るので、どのような「情報リテラシー教育」が行われているかを、Web
の範囲ですが調べてみました。

企業向け社会人教育サービスにおいては、コンピュータ、アプリケーション、
セキュリティに関する教育と、上記④の論理力、解決力の教育を特徴としてい
るものが主で、②③情報収集について特に記載されてサイトは見つけられませ
んでした。

大学のカリキュラムでは実施されていました。その中からカリキュラム内容の
詳細を公開している大学がありました。
前回のメルマガでも挙げた高木氏(新潟国際情報大学)の2013年情報検索講座
です。

http://www.nuis.ac.jp/~takagi/IR/ir2013/index.html

新聞記事から興味のある分野で課題設定=>新聞DB、図書DB、WEB情報のそれ
ぞれの特徴を学んで情報収集=>収集した情報の整理とレポート、といった流
れです。

興味を引いたのが、課題設定の段階で「情報検索の前に、検索内容をできるだ
け明確にする」目的で、
新聞記事からのキーワード抽出方法、検索概念の確認、キーワードの選定、検
索式の学習を実施していることです。
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『情報リテラシー(1)』 インスクエア ビジネスニュース Vol.406

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■━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[vol.406] 2013/11/19━━━■
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01:本日のコラム…『 情報リテラシー(1) 』
/戸田 裕子(株式会社知紡)

02:イベントのご案内
  『いよいよ日本が動き出した!! 
   ジャパン・ハラール・フード・プロジェクト始動!』セミナー情報
   
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   ・インスクエア上野 交流会
   ・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 - 『 情報リテラシー(1) 』
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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。

「情報リテラシー」とは、疑問や問題を解決するために、様々な情報源から情
報を収集し、その情報から自分の知識に組み込みながら問題を解決していく「情
報スキル」と定義されています。

リテラシーとは、「読み書き」のことです。
私自身もITの分野にいながら、今まで「情報リテラシー」とは、コンピュータ
の使い方、EXCELの使い方、WEB検索の方法、SNSの参加マナー、個人情報の扱
い方…等のスキルと単純に考えていたのですが、その言葉が出てきた背景を調
べると、「知識を付けて、不確実な時代を自己責任で生きていくスキル」とい
う奥深いものでした。

「情報リテラシー」の言葉が使われたのは、1974年の米国における図書館情報
学分野に関する報告書です。
当時、各地に普及した学校図書館において、所蔵図書からどのように必要な文
献を探し出すかという文献検索スキルの学習が中心で、教育カリキュラムとは
別の科目でした。
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『資料と情報と知識』 インスクエア ビジネスニュース Vol.394

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01:本日のコラム…『資料と情報と知識』
/ 戸田 裕子(株式会社知紡)

02:イベントのご案内
  『いよいよ日本が動き出した!! 
   ジャパン・ハラール・フード・プロジェクト始動!』セミナー情報
   
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2 インスクエア上野、横浜関内オープン

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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。

企業情報検索サービスにおいて、毎日収集しているデータをどのように検索すれば、
情報として価値を評価して頂けるか、まだまだ試行錯誤中です。
その考えを整理したりアイデアを探すために、WEBの記事や書籍を活用しています。

その中から、気になった事項や有効そうな内容を、これからのメルマガのテーマに
してみようと思いました。

タイトル「情報の定義と種類」です。

日本語の「情報」は、英語の「information」の対訳で定義されたものです。
いつ頃定義されたかは、いくつかの研究と調査がなされています。

・長山泰介氏「情報という言葉の起源」ドクメンテーション研究1983年から
 「…森鴎外が明治20年前後クラウゼビィツの「戦争論」の翻訳に造語したのが
 最初と思われる…」
 http://ci.nii.ac.jp/naid/110002755644
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