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タグ: Amazon

個人情報の扱い

投稿日: 2018年4月15日 | 投稿者: 一醉

Google Amazon Facebook　インターネットの３巨人は　いずれもビッグデータを駆使しています　最初からそれを狙ったのではないでしょう　ビジネスを進めるにつれ　データが蓄積され巨大化していったのです
この３社にとって　年齢・性別・職業といったデモグラフィックデータや個人情報は　さほど重要ではありません　フェイスブックもグーグルも　モバイルの電話番号を認証等に使いますが　その番号に営業電話をかけるためではない　アマゾンも住所等は荷物を配達するために使うだけです

アマゾンのデータは購買記録です　誰が何時なにを買ったか　その前の行動はどうだったかの記録です　住所（地域）も当然分かりますね　重要な記録は購買前の行動（ウィンドウショッピング）です　これがレコメンドとして使われます
グーグルは検索とGmailの内容で　興味の対象を把握しています　GoogleMapその他で位置情報や行動も見ています　これによってアドワーズ広告の精度を高めるわけです（Google+はうまくいかなかった）
なかでフェイスブックが収集しているデータは　もっとも敏感・繊細なものです　どの投稿にlike!ボタンを押したかで　その人の興味の対象・信条・趣味嗜好・性癖など　本人が意識しないプライベートな感情まで　読みとることができます

個々に取り上げれば　いずれの情報も些細なものです　しかしビッグデータになると　大きな力を持ちます　真実は細部に宿り　すべての事象はフラクタルです　小さな蝶の羽ばたきが　大風を巻き起こすこともあるのです
アマゾンは　自社ビジネスを通じてデータを蓄積しています　グーグル・フェイスブックも同じです　ですから他社がいくら真似しようと思ってもできない　いわゆるビヘイビアルデータに近いものですが　人間（経営層）が理解しやすいよう解析するのが目的ではありません　分析するとどうしても恣意的になります
フェイスブックのデータは取り扱い注意ですね　しかも他社に売っていた　好きか嫌いかは理性じゃ制御できません　購買行動も結局は感情に左右されるのですが　選挙の投票も同じです　自分じゃ理性で投票しているつもりでも　感情にコントロールされています[01] … Continue reading　多数の意見が最善知なんてことはない　感情は数値化できないのです

日本の現状はどうなのか

日本の場合はワン切りで電話番号を集めて　手当たり次第に電話セールスするとか[02] … Continue reading　せいぜい価格.comや食べログの評点あたりですから　比較的影響は少ないと思われます
これから危惧されるのはLINEでしょうか[03] … Continue reading　韓国に情報を握られてしまいます　中国資本の浸透も進んでいますが　今のところサイバー攻撃と連携はしていないようです
（※2018年11月28日追記＝先に大阪が納税にLINEペイを使うとの報道がありました　LINEペイは中国のテンセントと提携　さらにLINE Bankまで設立するそうです　提携先がみずほ銀行というのも胡散臭い）

この度の年金機構の情報漏れって　つまるところ手書き・手入力が原因なんですね　数字だったらOCRでかなりの精度で読み取れます　でもそもそも書き間違えていたら何の意味もない　これじゃマイナンバーの個人情報を入手しても　使いものにならないかもしれない　一種のセキュリティ対策なのか？
（※2018年11月25日追記＝桜田サイバーセキュリティ担当大臣がUSBを知らないとか　瑣末なことを取り上げて攻撃している野党議員もLINEを使っているのでしょうね　韓国や中国にインターネットを牛耳られている日本に　サイバーセキュリティなんてありません）

（※2020年８月３日追記＝LINEの行政への侵略は着々と進んでいます　全国の７割に当たる1200もの地方行政でLINEによる申請を採用　支払いはLINE Payだそうです　その上マイナンバーカードによる本人確認にも対応　もはや完全に韓国資本に乗っ取られてしまいました）

註釈

註釈
↑01 日本の一部新聞の論調では　自分たちに都合のいい選挙結果は民意を反映した　都合の悪い結果が出るとポピュリズムだと言います　起きている現象はすべて同じです　人の行動はその時の状況で簡単に変わります　行動パターンを分類してもサンプリング調査してみても　予測できないことです
あたかもイワシの大群のように　無意識な右か左かの小さな選択が　危機に対しての全体の動きを決定します　小魚じゃない高度な知性を持つ人間はそうじゃない？　スクランブル交差点の流れを見れば　自由な意志で行動しているようでも　コントロールされているのがわかるでしょう
↑02 パソコンを使って次々と電話をかける（迷惑電話）は　もっぱら詐欺まがい商法の連中でした　最近は東京電力も使っているようです　しかも録音音声です　少しでも人件費をかけたくないからでしょうか
電力会社は役人・政治と絡んだ利権が本質です（白洲次郎が東北電力社長になったのは典型でしょう）　原子力発電は国策のはずだったのに　事故が起きた途端にすべてが東京電力の責任になってしまいました
↑03 LINEは今や企業や地方行政にまで触手を伸ばしています　個人情報だけでなく企業・行政の情報が韓国に筒抜けになるのです　憂慮すべき事態です　行政・政治・経済界に着実に勢力を伸ばしている　何の対策も打たなければ手遅れになります
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Amazonの正体２（ビッグデータ）

投稿日: 2014年9月1日 | 投稿者: 一醉

Amazonといえばビッグデータ　ビッグデータって何だろう

・サンプリング調査よりも多数の生データを使った方が精度が高いだろう
・自社でこれまでに集めたデータを使えれば費用も少なくてすむかもしれない
・セブン・イレブンが客の性別・年齢や地区別のデータを集めて　商品の仕入れ配布の効率化に生かしていたらしい
・トヨタのカンバン方式みたいなものだろうか　客の動向から生産数を決めるみたいな

データがそれだけで価値を生み出すことはありません　Amazonは最初からインターネットを介して　すべてのデータを一元的に管理していますから　膨大な自社データの蓄積があります　それはすべてインターナルなデータです　ハウスリストだから価値があります　ビッグデータといってもデータ量に価値があるのではない

Amazonにとって必要なのは購買履歴と興味の対象だけ　個人の属性（いわゆる個人情報）ではないのです　しかもインターネットなら購買に至る前の行動も把握できるし　同一パターンの行動を参照することもできる
「この商品を見た人はこんな商品も買っています」というやつです　ウィンドウショッピング大歓迎です　ランディングページで購買に結びつかなくてもいい

ビッグデータ運用とは　むしろミニマルな個人の動向（昔ながらのデモグラフィック属性ではない）を重視することではないでしょうか　小さな揺らぎが世界に影響を及ぼすように　ディテールなき全体像はあり得ません　真実は細部に宿るのです
むろん人力で把握するのは無理　不可能なことですから　すべてアルゴリズムで制御されます　アルゴリズムの厳密な定義は知りませんが　多数の同一パターン繰り返しを人間の手を介さず自動化することで　最適解を求める方法論でだいたい合ってると思います（ピタゴラスイッチ面白いです）

一言でいえば　データ解析の結果に人間（とくに経営層）の判断を差し挟まないということでしょう　数字を読むというレベルの話じゃないのです　数値化してはいけません
数値化＝科学的（信用できるし分かりやすい）数多くのデータがあれば経営判断も正確にできるかもしれない　はっきり言って迷信です　数字が大きくなれば精度が上がるなんて単純なことではない　どれだけ沢山の数字を並べても　人間の判断が入った時点で恣意的になってしまいます

売れ筋商品を見極めるとか　客筋を見て商品の棚を考えるのでもない　客をマスで捉えている（数字や売り上げとして見ている）かぎり　ビッグデータを理解することはできません　ビッグデータのビッグは数値ではなく価値の大きさだと思います　個人の（意識すらしない）購買行動の積み重ねが　レコメンドエンジンに反映されます

ベネッセから流出したとされる個人情報は　まさに個人の属性そのものです　一見ハウスリストのようですが全く違います　元をただせば本人の了解なしに（何しろ未就学児童です）不適切な手段で入手したものです　福武書店のころは今のように煩くなかったので　不正という認識でなかったのかもしれません　今でも我が子の寝姿を（本人の了解なく）写真に撮ってネット上にさらす親がいますから　あまり意識は変わっていません

こうやって集められた１億件を超えるといわれる個人情報は　汎用性がありますから札束に見えるのでしょう　そんなリストを使った頼みもしないダイレクトメールや電話営業などは　ことごとく詐欺まがい商法といって差支えないものです
Amazonのビッグデータ（ハウスリスト）は　Amazonにとってだけ価値があり汎用性はまったくありません　顧客のロイヤリティはそういうところから生まれます

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Amazonの正体１（カタログショッピング）

投稿日: 2014年7月5日 | 投稿者: 一醉

Amazonはきわめて洗練されたカタログショッピングです　といっても現在の形になったのは最初から意図していたことではないと思います　インターネットに特化した流通網を築き上げるという　揺るぎないコンセプトを保ち続けた結果です　ぶれない価値観を持てば　どのような技術革新・変遷があろうと柔軟に対応していけるのです

通常（旧来＝紙媒体）のカタログショッピングでは　複数のカタログを制作します　男女別それぞれにシニア向けとヤング向け　都合４種類が作られたり　あるいはF1層に向けたカタログなどです　いわゆるマーケット・セグメンテーションです（なんか用語が古めかしいですね）
これらのカタログを　場合によっては各シーズン年４回作ったり　イベントごとに特集号を作ります　月刊誌の体裁を取るものもあります　もちろん紙メディアですから編集だけでは済まず　印刷と配送が必要になります

（※2020年12月10日追記＝IKEAが70年続き全世界で２億部の発行部数を持つ　紙ベースのカタログを廃止するそうです　実店舗での販売が主だった小売店ですが　インターネットでの売り上げが急速に伸びたのです　時代の趨勢ですね）

Amazonは紙メディアのカタログを作りません　ホームページに商品情報を配置しています　大きな特徴は　ただ単に紙がwebに置き換わった（印刷・配送費を節約した）だけのものではないことです
web上の仮想店舗は　フィジカルな商品の在庫状況を反映しています　さらに商品の受注・物流そして販売・顧客管理まで　すべてインターネットを介して　一元的なフラットな流通網を形成しているのです　クラウドの観念を最初から持っていました
Kindleにいたっては　商品そのものまでがフィジカルでなく仮想化されます　これは物流・在庫経費を究極に簡素化するシステムで　いかにもAmazonらしい発想（商品）です　デジタル化された情報とフィジカルな物流が一体化されているのがAmazonの正体といえます

紙メディアのカタログは　いったん印刷したらもう変更できません　間違いがあっても正誤表を後で送るぐらい　商品の差し替えも価格の訂正も不可能です　次回カタログ配布までの時間がそのまま在庫に繋がります
web上のカタログ（仮想店舗）なら　いつでも臨機応変に商品の変更が可能です　その上レコメンドエンジンにより　カタログは個人向けにカスタマイズされます　セグメンテーションなんてものじゃない　個人のインタレストに応じたカタログが生成されるのです

このパーソナライズされるカタログはビッグデータがベースです　そして将来は　個人のインタレストに応じたデータに基づいて　商品の仕入れや物流まで管理することができます（現状ではまだそこまでいってないと思いますが「Fire phone」は始まりの印かもしれません）
いずれは個人専用の仮想商品棚ができ　好みに応じた商品がすぐ近くのデポに置かれることになるのです　そうなると　もはや仕入れ・在庫・物流の観念もなくなります　いってみれば　仮想空間・現実空間すべてがAmazonの倉庫になるのです

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