どの業界にいても、人々がそのように行動する方法と理由を理解できれば、顧客により良いサービスを提供し、より多くの収入を得ることができます。 Internet of Behaviors (IoB) は、この方向への最初のステップです。 Gartner は、2025 年までに 予測しています。 世界人口の 50% が、政府または営利組織による、行動のインターネットに関連する少なくとも 1 つのプログラムにさらされると 今では、さまざまな分野で事業を展開する企業が、このテクノロジーを自社のワークフローに組み込むために に頼るようになっています。そして、Globe Newswire は、行動のインターネット市場 予測しています。 IoT コンサルティング会社 が 2022 年の 3,860 億ドルから成長し、2032 年までに 8,110 億ドルに達すると この記事では、行動のインターネットの定義、それに含まれるテクノロジ、およびそれがさまざまなセクターにどのようなメリットをもたらすか、および実装中にどのような課題が予想されるかについて説明します。 Internet of Behaviors (IoB) とは何ですか? IoB はビジネスをどのようにサポートできますか? 行動のインターネット プラットフォームは、IoT センサー、ソーシャル メディア、オンライン ストアなどのさまざまなソースからデータを集約します。このデータは、行動心理学の観点から分析され、行動パターンが発見されます。企業はこれらを利用して、消費者の行動に影響を与え、新製品を開発し、より効果的なマーケティング キャンペーンを作成できます。 簡単に言えば、行動のインターネット分野は、人々が特定のタスクをいつ、なぜ、どのように実行するかを理解することを目的としています。 eコマースとの類似点を考えてみましょう。基本的に、IoB は、Google Analytics、Ahrefs、Lucky Orange などの Web 分析ツールが行うことと同じことを行います。つまり、ユーザーがどの Web サイト ページにアクセスするか、特定のページにどのくらい滞在するか、ユーザーがそのコンテンツとどのようにやり取りするかを把握します。 店舗の棚に取り付けられた動作センサー、ショッピング モールに点在するスマート CCTV カメラ、潜在的な顧客が朝のランニングで着用するフィットネス トラッカーなど、より多くのソースからデータを収集して処理することで、このコンセプトをさらに進化させているのは、Internet of Behaviors だけです。 行動のインターネットがさまざまなソースからのデータを使用することを考えると、それがモノのインターネット (IoT) の概念と同じなのか、異なる場合は何が違うのか疑問に思われるかもしれません。 IoT センサーはデータを収集し、そのデータは Internet of Behaviors によって強化され、さらに処理されるため、IoT は IoB の基盤とみなすことができます。 また、行動のインターネットを、同じ略語を持つ別の概念である と混同しないように注意してください。このコンセプトについて詳しくは、私たちのブログをご覧ください。 身体のインターネット 行動のインターネットを推進するテクノロジー Internet of Behaviors は、前述の IoT だけでなく、AI、データ分析、クラウド コンピューティングなどのさまざまなテクノロジーと行動科学を組み合わせたものです。 モノのインターネット (IoT) 。これらは、有線または無線接続を介して相互に通信したり、中央処理装置、クラウドベースまたはオンプレミスのサーバーと通信し、中央ハブが IoT 導入内のオブジェクトを監視したり、制御したりできるようにします。 マッキンゼーは、モノのインターネットを、センサーとアクチュエーターを含む物理オブジェクトのネットワークとして定義しています IoT デバイスはユーザー データを取得して分析し、便利な形式で表示します。 そのため、IoT は消費者データの大部分を提供しますが、IoB は地理的タグ付け、購入トランザクション、ソーシャル メディア活動などの他の種類のデータを追加し、AI とデータ分析を使用してこの情報を解釈して構造化します。次に、行動のインターネットは、行動科学と、やはり人工知能に依存して、ユーザーがどのように行動するかを把握します。最後に、この知識を展開して、ユーザーの行動を望ましい方向に動かします。 人工知能 (AI) AI は、人間と同じように推論し、意思決定を行い、人間レベルの知能が必要とされる活動を実行できるスマート アルゴリズムを指します。 Internet of Behaviors は AI を使用して、消費者データ内のさまざまな行動パターンを特定して分析します。たとえば、最近の研究では、 ユーザー間の電力消費パターンを理解し、この情報を展開して電力使用率を削減しました。このシステムにより、研究者は 200 時間にわたってエネルギー消費を 522.2 kW 削減することができました。 研究者は IoB と説明可能な AI を実験して、 ビッグデータ分析 このテクノロジーは、従来のデータ処理アプローチでは不十分な、大量の構造化データ、半構造化データ、非構造化データ、その他の複雑なデータを処理する場合に不可欠です。 行動のインターネット プラットフォームにデータを供給する IoT は、ビッグ データの主要なソースです。したがって、IoT を活用したい場合は、効率的なデータ管理のためのビッグデータ分析が必要になります。これらのツールには、視覚的に魅力的でわかりやすい形式で情報を表示するダッシュボードやその他のデータ視覚化ソリューションも含まれています。 Internet of Behaviors データ分析は、ERP や CRM などのエンタープライズ ソフトウェアに統合できます。 クラウドコンピューティング クラウド コンピューティングとは、インターネットを介してコンピューティング リソースにオンデマンドでアクセスすることを意味します。これには、サーバーやデータ ストレージ ユニットなどのハードウェア リソースと、アプリや開発ツールなどのソフトウェア資産が含まれます。これらはすべてリモートでホストされ、クラウド サービス プロバイダーによって管理されます。 すると、企業はすべてのインフラストラクチャを購入してローカルにインストールする必要がなく、従量課金制の価格モデルでリソースにアクセスできます。これにより、初期投資が大幅に最小限に抑えられ、企業は追加の機器の購入を心配することなく規模を拡大できるようになります。このトピックの詳細については、 に関するこの記事を参照してください。 クラウド コンピューティングを使用 医療分野のクラウド コンピューティング 行動のインターネット プラットフォームを構築する場合、企業は大規模なデータ ストレージ ユニット、強力な分析機能などが必要になります。このようなインフラストラクチャをローカルに設置して維持するにはかなりの費用がかかります。クラウド コンピューティングを使用すると、仮想リソースにアクセスでき、使用量に応じて料金を支払うことができます。 行動科学 行動科学は、実験や観察を通じて人間の行動を研究する学問です。それは、人々が特定の方法で行動する理由を説明することを目的としています。 行動のインターネットの文脈の中で、この研究分野は、人々が特定の製品を購入する理由、Web サイトとのやり取りなどを企業が理解するのに役立ちます。行動科学では、人間の行動の背後にある論理的根拠を解明するために、動機、習慣、社会的影響などの複数の要素を考慮します。 行動のインターネットを実装する利点 行動のインターネットは、企業がさまざまなソースから収集した大量のデータを理解し、それを収益化したり、業務、サービス、製品の改善に使用したりするのに役立ちます。 行動のインターネットを展開することで企業が得られるものは次のとおりです。 オンライン ストアに限定されず、さまざまなプラットフォームにわたる消費者の購買行動にアクセスできるようになります。 より良いショッピング体験を提供するために、顧客が自分のデバイス (ラップトップ、スマートフォンなど) をどのように操作するかを理解します。 さまざまなマーケティング キャンペーンをテストして、ユーザーがキャンペーンにどのように関与しているかを確認します 営業チームのパフォーマンスを監視し、より高いコンバージョン率を達成するための修正を提案します。 人々のニーズの理解に基づいて、より良いユーザー エクスペリエンスを作成する さまざまな製品の需要を測定して、過剰在庫や供給不足を回避します カスタマイズされた製品の推奨事項を提供する 位置情報に基づいたデータを活用して、実店舗にターゲティング広告を提供します さまざまな分野における行動のインターネットの例 研究によると、行動のインターネットはマーケティングと小売に最大の影響を与え、次にエンターテインメント、金融、医療、教育が続きます。このテクノロジーがこれらの業界をどのように変革できるかを見てみましょう。 マーケティングは複数の分野にまたがるため、以下には含まれていないことに注意してください。 小売業における行動のインターネット AI と組み合わせた行動のインターネットは、閲覧履歴、実店舗からの統計、音声アシスタントの検索クエリなどから各消費者の好みやニーズを理解するのに役立ち、その人に関連する製品やサービスのみを推奨します。この情報は、カスタマイズされたマーケティング キャンペーンを作成するのにも役立ちます。 設定を調整して、Google アンケートから顧客のフィードバックを収集することもできます。たとえば、ユーザーに特定のレストランのレビューを依頼すると、その人がどのような種類の料理を好み、どのような雰囲気を好むかを理解できます。 オンライン ストアに統合して消費者の行動を分析できる既製のソリューションがあります。一例として、 あります。このロンドンを拠点とするスタートアップ企業は、機械学習を導入して顧客の行動、エンゲージメント パターン、好みを測定する強力なユーザー データ プラットフォームを構築しました。 Google、Shopify などのさまざまなソースからデータを取得して、各顧客の統一されたイメージを提供します。この知識があれば、適切なタイミングで適切なコンテンツで適切な人にマーケティング活動を行うことができます。 Sweet Analytics が 実店舗にもメリットをもたらす IoB ツールがあります。たとえば、 コンビニエンス ストアは、AI 搭載カメラと専用モバイル アプリによって促進されるセルフ チェックアウト システムを使用しています。これらの店舗で買い物をするには、消費者は、Nano 店舗に入るたびに銀行カードを Zabka アプリに接続し、QR コードを生成してスキャンする必要があります。 Żabka Nano 食料品の支払いのために並ぶ必要はありません。棚に設置されたカメラがお客様が受け取った商品を識別し、対応する金額がカードから引き落とされます。しばらくすると、アプリはクライアントの購入履歴に基づいてカスタマイズされた製品の提案を提供し始めます。 メディアとエンターテイメントにおける行動のインターネット この分野は、行動のインターネットを使用して視聴者を理解し、そのニーズに応えます。たとえば、IoB は仮想現実ヘッドセットから収集されたデータを分析できるため、企業はユーザーのゲーム体験を向上させることができます。 また、小売部門と同様に、メディアも、ユーザーの好みに応じた映画の提案など、ターゲットを絞った広告や推奨に関して、行動のインターネットの恩恵を受けています。 エストニアのスタートアップ企業 、ゲーム、メタバース、その他のエンターテイメント分野に特化したブロックチェーン プラットフォームで行動分析を使用し、仮想ウォレットの履歴に基づいて消費者の行動を理解しています。このツールは、スマート コントラクトや非代替トークン (NFT) などを分析して、行動パターンを特定できます。 Cookie3 は 金融と保険における行動のインターネット 金融機関は、信用スコアの計算において Internet of Behaviors の恩恵を受けることができ、融資承認の決定に役立ちます。このアプローチは、リスクの低い顧客を特定して、カスタマイズされた金利やその他の特典を提供するのにも役立ちます。 別の応用例では、銀行が各顧客の「通常の」行動を熟知している場合、この状況に当てはまらない取引をブロックできます。 自動車保険会社は、速度、事故における人物の役割、飲酒運転の事例など、さまざまな運転要因に関する IoT データを使用できます。これにより、管理者は顧客の行動を理解し、慎重な運転者向けにカスタマイズされた保険料を作成することができます。 例として、デロイトとウィキストラット コンサルタント会社が実施した調査プロジェクトを取り上げてみましょう。このプロジェクトは、 明らかにしました。銀行は高価な物理的アイテムの購入に資金を提供する傾向があるため、メーカーと協力してこれらのアイテムの使用状況に関するデータを収集する可能性があります。これにより、銀行は商品の故障に気づき、積極的に融資を提供できるようになります。 銀行部門にとって興味深い機会を 医療における行動のインターネット ヘルスケアにおける行動のインターネットの使用の一例は、血圧や心拍数などのバイタルサインを追跡する IoT デバイスから送信されたリアルタイムの患者データを分析して、患者が薬を飲み忘れていないかどうかを判断し、リマインダーを送信することです。 さらに、IoT ヘルスケア企業は、医師が物理的にその場にいなくても、処方された治療に対する患者の反応を遠隔で評価できるようにする IoB ソリューションを構築できます。医師は、患者の健康に悪影響を与える行動を正確に特定し、その人物がそれらの行動をどれくらいの頻度で行っているかを確認することもできます。 ヨーロッパの研究者チームは、高齢者の アプローチを開発しました。研究チームは、高齢者の行動を研究し、この病気の初期段階を示す可能性のある変化を検出するために、IoT センサーからデータを収集しました。 アルツハイマー病の初期症状を検出するのに役立つ 教育における行動のインターネット 生徒の行動に関するデータを収集すると、教育者が個別のプログラムを作成するのに役立ちます。また、学校で Internet of Behaviors ソリューションを導入すると、教師は生徒の取り組み、集中力、その他の学習パターンを理解し、学年末の成績を予測し、中退の危険がある生徒を特定できるようになります。このテクノロジーは、教師が生徒の心理的障害（自分を傷つける傾向など）を発見するのにも役立ちます。 もう 1 つのアプリケーションは、学生カードに埋め込まれた RFID タグを通じて学習者に関するデータを収集し、出席状況などの要素を監視できるスマート クラスルームの実装です。 UAE の研究者チームは 行動のインターネットと AI を組み合わせて使用しました。彼らのプラットフォームは、読み書きを含む学生の個人的能力、およびボランティア活動やコラボレーションとも呼ばれる社会的関心に関するデータを収集し、分析しました。これにより、生徒の行動パターンが明らかになり、生徒を成績の低いグループ、中程度のグループ、および成績の高いグループに分けました。その後、システムは特定された弱点に基づいて学生に推奨事項を提供しました。 、生徒の成績を向上させるために、 この実験は生徒たちの上達に役立ちました。たとえば、スピーキングとコラボレーションのスキルを向上させるよう推奨された生徒は、90% 以上の向上を達成しました。一方、執筆とボランティア活動に取り組んだ学生は、最初のスコアから 95% 向上しました。 行動のインターネットをビジネスの一部にする際に予想される課題は何ですか? 行動のインターネットはいくつかのテクノロジーに依存しており、それらのいずれかに関連する課題に遭遇する可能性があります。これらの問題の一部は、解決方法の提案とともに、ブログで詳しく説明されています。 この IoB 記事では、顧客行動に関する大量のデータの保存と処理によって生じる問題、つまりデータ プライバシーとセキュリティについて詳しく説明します。また、大量のデータを処理する必要があるため、 に関する最近の投稿を確認することに興味があるかもしれません。 データ ガバナンスのベスト プラクティス データプライバシーと倫理的懸念 行動のインターネットはすべて消費者データに関するものであるため、データのプライバシーが最初に思い浮かぶ懸念事項です。人々はカスタマイズされた製品や製品の推奨を受け取ると喜んで受け取ることがよくありますが、それはプライバシーを犠牲にする用意があるという意味ではありません。 事業を展開している国に応じて、データのプライバシーを保護するための法律が異なります。欧州連合では、一般データ保護規則 (GDPR) がヨーロッパのデータ保護を管理します。米国にはそのような統一的な規制はありませんが、医療業界に適用される医療保険相互運用性と説明責任法 (HIPAA) など、さまざまな分野でデータ プライバシーを管理する複数の法律があります。 以下に、重大なデータプライバシー違反とそれに伴う罰金をいくつか示します。 Instagramは2022年、GDPRに基づく子どものプライバシーを侵害したとしてアイルランドのデータ保護委員（DPC）から罰金を科せられた。同社は4億300万ドルを支払った。 同年、メタ社が5億人のユーザーの個人データを保護できなかったため、DPCはメタ社に2億7,700万ドルの罰金を科した。 H&M は、GDPR 違反により、ハンブルクのデータ保護および情報公開委員会から 4,150 万ドルの罰金を受けました。技術的なエラーにより、H&M 従業員の機密データが誰でも閲覧できる状態になってしまいました。 プライバシーについて話すときは、同意の問題を念頭に置いてください。企業が個人データを使用したい場合は、あらゆる種類の使用について関係者全員から明示的な同意を得る必要があります。 データセキュリティ 行動のインターネットには大量のデータの保存と処理が含まれるため、企業はサイバー犯罪者にとってより価値のある標的となります。サイバー攻撃のリスクを最小限に抑えるために、企業は次のことを行うことができます。 ソフトウェアを定期的に更新して、発見された脆弱性にパッチを適用します。 セキュリティ重視の暗号化プロトコルを使用する 信頼性の高いパスワード管理システムを適用する 新しい侵入手法の先を行き、常に脆弱性をスキャンし、悪用される前にセキュリティの抜け穴を修正します。 攻撃者は企業自体をハッキングするだけでなく、個人の IoT デバイスを侵害し、そこから攻撃を進める可能性もあります。したがって、ガジェットを保護する方法をユーザーに教育することが不可欠です。 最終的な考え 病気の早期発見からターゲットを絞った広告の作成に至るまで、行動のインターネットはさまざまな分野にわたって多くのメリットをもたらします。それでも、IoB イニシアチブの成功は多くの要因に左右され、その中には制御できない要因もあります。たとえば、事業を展開している国のプライバシー法は、個人データに対して何ができるか、何ができないかに大きな影響を与えます。 もう 1 つの要因は、ユーザーが自分の情報を共有することに抵抗があることです。これを克服するには、データの使用方法を合理的にし、確実に価値を提供する必要があります。ユーザーはメリットを理解すると、より積極的に同意するようになります。 Internet of Behaviors を実験する準備ができている場合は、データ収集の開始、カスタム AI アルゴリズムの構築とトレーニング、ビッグ データ分析プラットフォームのセットアップなどをお手伝いします。既製のソリューションやクラウド コンピューティングに依存したい場合でも、これらすべてをビジネス ワークフローにスムーズに統合できるように支援してくれる技術パートナーが必要になる場合があります。 こちらでも公開しております。 顧客をより深く理解したり、業務を改善したりするために、行動のインターネットを試してみませんか? ！私たちはこのプロセスのあらゆる段階でお手伝いいたします。 連絡してください
