第１章 ビッグデータ時代のレコメンデーション
1.1 レコメンデーションとは
1.2 レコメンデーションの分類
1.3 アクションアソシエーション型レコメンダーシステム
1.4 クラスター分析を用いたOne to one メールマーケティング
第２章 コミュニティ・リサーチによるビジネス共創
2.1 はじめに
2.2 コミュニティ・リサーチとは
2.3 MROCの活用法
2.4 コミュニティ・パネルの活用法
第３章 リサーチという経験のデザイン
3.1 調査手法開発の現場から
3.2 rXD：リサーチという経験のデザイン
3.3 rXDに基づく調査手法開発
3.4 展望
第４章 タブレット端末を用いた新たなシングルソースデータの構築
4.1 はじめに
4.2 新たなシングルソースデータが提供する価値
4.3 ACR/exの手法論
4.4 活用イメージと将来像
第５章 消費者発生型自由回答（口コミ）の解析
5.1 テレビ業界におけるソーシャルメディアデータの浸透
5.2 Twitterデータのマーケティングデータへの変換手法
5.3 Twitterデータからテレビ番組を捉える６つの視点
5.4 口コミの活用イメージと今後の展望
第６章 地域振興戦略のための旅行者ビッグデータの活用
6.1 地域振興の方策として期待される観光
6.2 観光戦略の立案に必要な現状把握
6.3 宿泊履歴と位置情報で読み解く北海道個人旅行
6.4 旅行者ビッグデータ分析の将来
第７章 ビジネス・エスノグラフィーによるインサイト
7.1 エスノグラフィーの歴史的背景
7.2 エスノグラフィーの基礎知識
7.3 エスノグラフィーの調査事例
7.4 エスノグラフィーの今後の課題
第８章 オンラインデータと調査データの融合
8.1 はじめに
8.2 インターネット接触状況データと調査データの融合
8.3 インタラクティブ化を伴うメディアの力を推計する
8.4 インターネット広告への調査データの適応
第９章 店頭プロモーションのマイクロ・マーケティング
9.1 店頭プロモーションと日本の特殊性
9.2 店頭マーケティングの研究と非価格SP
9.3 エンドSPの観察システム
9.4 エンドSP企画の体系化へ向けて
第10章 マルチ・エージェント・ベースのシミュレーション
10.1 マルチ・エージェント・シミュレーション
10.2 モデルの概要
10.3 シミュレーション・モデルのアルゴリズム
10.4 シミュレーションによるシナリオ分析
付録A：ビッグデータとは何か
付録B：いくつかの情報源
おわりに
索引
