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メットライフアリ鼻の"がん保険"

保険市場よりも、もし癌戦うことになったとき、"がん保険"は、一生補償であなたを守ります。 （がん先進医療給付特約は10年更新）メットライフアリ鼻の"がん保険"の場合、①がんの診断確定されると、一括給付金が出てきます。がんと診断されると、大量の100万円から2年に1回を限度として何度でも。 ②軽微ながん（上皮内新生物）の場合一括50万円を2年に1回を限度として、複数ボンバトウルすることができます。
三大疾病の一つになっているが、"がん"です。治療が長期的な可能性が高いと死亡率が高いです。がん保険に入っておくと、万一の場合に治療費の補助を受けることができます。保険会社と年齢に応じて、加入条件と保険料が異なります。年齢が高くなるほどリスクが高くなるので保険料が上がる場合があります。がん保険に加入しておくと安心です。
今週月曜に東京都心で積雪となったが暦の上ではもう春。本格的な春の到来を心待ちにしている方も多いだろう。だが、それと一緒に「花粉」という厄介者もやってくる。昨年はスギ花粉の飛散量が少なく、花粉症持ちにはありがたい時期だったが、ウェザーニューズの発表によると、今年は昨年夏の猛暑の影響からか、多いところでは前年の10倍以上の飛散が予想されている。過去のアスクルがつらい人たちへ

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大量の花粉襲来を予想してか、薬局の花粉対策コーナーでは昨年よりも商品を求める客が多いという。花粉が付着しにくいマスクや衣服のほか、家電量販店では空気清浄機が売れ行きだ。

■ ドラッグストアの特設コーナーに、そのとき買いたい商品が陳列されているのはなぜ？

筆者は重度の花粉症なので、毎年必ず花粉対策グッズに頼る。シーズン前には、目薬・飲み薬などを買い込むが、買い置きがなくなった時は大変だ。ここでもし、花粉の銃弾が飛び交う屋外を必死に駆け抜けてドラッグストアへたどり着き、薬や衛生品、さらにはティッシュがすべて品切れだったら、絶望的だ。

このような事態にならないよう、量販店が様々なデータをもとに工夫を凝らして「品切れ」を防いでいるのをご存知だろうか。ドラッグストアは、花粉シーズンが近づけば店頭入口の特設コーナーに花粉対策グッズを置く。このコーナーには、筆者がほしい花粉対策グッズはたいてい置いてあり、どの商品も山積みさるほど在庫がある。さらに同コーナーの付近には、「ティッシュペーパー」や服についた花粉を除去できる「コロコロ」など、花粉症には有り難いアイテムが陳列されていることも多い。

これは量販店が、「どの商品が何時に、いくつ購入されたか」や、「一緒に購入された商品はどれとどれか」などのデータをもとに、商品の入荷や陳列を行っているからだ。スーパーやコンビニの「レジ」は、単にバーコードスキャナで商品の金額を読み取り、レシートを発行している訳ではなく、これらのデータも収集している。

ネット店舗でも同じように購買データを活用している。ネットではリアル店舗よりもデータを収集しやすいため、購入した商品、検討したが購入に至らなかった商品、興味を示した商品などを、年齢や住所、性別のプロフィールと紐付けて把握することができる。

これらのデータをもとにして商品の掲載やキャンペーン、サイト改修を行えるのが理想だが、大手のネット通販サイトともなれば月間の利用者は100万人を超える。新企画廃品回収するならどっち？100万人ともなれば1か月のデータ量は膨大になり、分析が間に合わなくなる。金額を誤表記して注文が殺到するという事件が度々起きるが、ネット店舗の事情を考えると納得できる。

ネット店舗は得られるデータが豊富な一方、膨大なデータを扱いきれないケースがあるが、膨大な商品データや顧客データ、購入データを自動で分析して、意思決定に利用されているのが「データウェアハウス」である。分析結果は、グラフに加工しやすい形で出力されるため、売れ筋の商品やオーダー数の把握のほか、購買を促進させる戦略立案もしやすくなる。現在、流通や金融での導入が進む注目のテクノロジーだ。

■ データウェアハウスは消費者の心理を映し出す「鏡」

商品の販売者、そして消費者にも無くてはならない存在のデータウェアハウスだが、弱点もある。膨大なデータの分析は場合によって数時間を要するため、1分1秒を争う場面では分析が間に合わない。

生放送の TV ショッピングを例にとると分かりやすい。商品説明を行うプレゼンターと商品を着るモデルが登場し、同時にネットや電話で購入受付も開始したとする。

ここでバックエンドにて現場マネージャーが、購入数や購買層、購入時間をリアルタイム分析できるデータウェアハウスにより可視化されたデータを随時確認できれば、もし商品の反応が悪ければプレゼンターに「早く巻け」と指示が出せる。無論購入数が伸びていれば、「さらに商品紹介を延長」といったことも言える。また、反応が良い購買層が分かれば、次に紹介する商品の選定ポイントにもなる。

リアルタイムに大多数の相手を行うという場面は、ネット通販のタイムセールやデイトレード、大多数が機械であるなら大規模の工場、銀行 ATM などでもあり得ることだが、「リアルタイム・データウェアハウス」のラインナップはまだ少なく、導入している企業は少ないのが現状だ。

ではなぜ、データウェアハウスでリアルタイム分析が難しいのか。今こそ着手すべきAmway情報分析対象になるデータは、基幹システム内のデータベースに格納されているが、データウェアハウスへの転送、そしてデータウェアハウス内での分析の2つで時間を要してしまうことが、リアルタイム分析の障害となっている。

また、データベースは業務時間中で業務データの入力にリソースを取られており、ハードウェアのスペックが低ければ高負荷のデータ転送は週末に追いやられ、最新でも1週間前の分析結果しか手に入らないということもあるようだ。

■ リアルタイム・データウェアハウスをどう実現するか

具体的に、データウェアハウスベンダーはどのようにリアルタイム分析を実現しているのか。先日リリースされたサイベースの「Sybase Real-Time DWH Suite (サイベース　リアルタイム データウェアハウス スイート)」を例として紹介する。

現在、基幹業務系のデータベースのシェアトップは OracleDB だが、チューニングの工数や分析結果の出力などで時間を要し、欲しいレポートが出ないことも多いという。また、オラクルの統合基盤プラットフォーム「Oracle Exadata」は OTLP とデータウェアハウス基盤を統合するもので、リアルタイムの分析もできるが、専用ストレージが必要になるなど価格面がネックとなる。OracleDB ユーザーほどデータウェアハウスの敷居は高いようだ。

「Sybase Real-Time DWH Suite」は、既存のハードウェアでもデータ分析をリアルタイムに行えるよう、OracleDB と サイベースのデータウェアハウス「Sybase IQ」間でデータの複写（Replication）を行う。

これは、OracleDB の更新ログをバックグラウンドで Sybase IQ へ転送する技術で、バッチ処理によるデータ転送の必要がなく、Sybase IQ の分析処理が高速なことも相まってリアルタイムのデータ分析を実現している。また、従来ではデータベースに高負荷を与えるデータウェアハウスへのデータ転送も、Replication なら別途負荷が発生することもない。コスト面も Oracle Exadata　より安く、OracleDB ユーザーへの導入が今後進むと予想される。

■ データウェアハウスの今後

1週間の販売情報や在庫状況、顧客情報、そして外的要素のデータを時系列に並べて比較すれば、次に打つ手が見えてくるばかりでなく、危険予測も可能になる。さらに、数分前のデータを検証できる体制が整ってくれば、精度もより高くなり、業態や企業規模を問わずデータウェアハウスの導入が進みそうだ。ガートナーの調査結果によると、2010年から2012年でデータウェアハウスを含む「BI（ビジネス・インテリジェンス）」は、顧客・マーケティング分析の面でも利用が進むとされており、更なる普及を予感させる。そろそろ異業種交流会特集

普段、我々の目にしないところで活躍しているデータウェアハウスの今後に注目だ。


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