Posted in PC・Macビッグデータ・統計

いやいやおっしゃるとおりです。自分も文系やしね。いや、文系のほうが得かもね

AIは「単なる関数」、数学は「言語の一つ」、「文系出身」でも問題ない――Pythonで高校数学の範囲から学び始めよう
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1810/10/news009.html

Posted in AIソフト・ソリューションネットビジネスモデルビッグデータ・統計企業流通研修/コンサル金融・経済

これからの流通の課題は。。。やっぱりビジネスアーキテクト

まあ、流通の課題というと昔はリアル店舗の改革みたいな話がほとんどだったけど、いまどきはほとんどのケースが小売系ならECや卸系ならB2BECとネットを使ったリテイルサポートみたいな話が中心だ。

いくらリアル店舗が赤字を減らしながら店舗整理や商品整理をしても、ある程度減ればまた赤字が出てくるみたいなおっかけっこを経験していくと、自社力でちっとも伸びないECを思い切って外部に委託するぐらいしか方法はないというケースも少なくない。

小売系ならリアル店舗でいくら販売や販促やVMDをやったところで、すでにお客のほうがネットで口コミなども在庫なども確認しながらくる世の中に昔ながらの方法が効果あるわけもなく、そんなことやってるよりあらゆる電子決済に対応したり、口コミの評価を店頭ポップに対応したりのほうがまだいいかもしれないという時代だ。

ま、これが理解できないような経営者やマネジメント層は早急にわかるアドバイザーを雇うなりしないと、来年の消費税アップ後、オリンピック時のインバウンドさらに本番の時代にまったく空振りし尽くすということになることは必然だ。

次に大事なことはAIは程遠かってもデータをしっかり統計分析できる人材をどれほど囲えるかだ。ビッグデータといったところでそこから使える情報を引っ張るにはボタン一つでできるわけでもなく、プログラムを組むということも最初は全く追いつかないと思う。そうなると人力でも統計分析などでビジネスアーキテクトできる人材はいるかどうかが今後の勝負の分かれ目になる。そこら辺の口だけのコンサルタントでは程遠いということだけは確かだ。

Posted in ビッグデータ・統計未分類

中国社会で活用が進む信用スコアは日本社会でも普及するのか? | ZUU online

中国の「Alibaba」や「Tencent」で展開が進んでいる信用スコア。特にAlibabaが展開する「芝麻信用」は、中国社会で大きな存在感を示しつつある。中国での成功をきっかけに、信用スコアが世界で普及する可能性も考えられる。
— 読み進める zuuonline.com/archives/183738

これはどの分野でも出てくるんだろう。評価も判断もこれをベースになってくる日は近い。

Posted in アートアート投資ビッグデータ・統計

ニューヨークの画廊リスト。。。向こうのユダヤ系は絵画の価値を上げる素晴らしくうまいビジネスモデルを持ってますね。

https://www.airbnb.jp/things-to-do/new-york/arts-culture/art-gallery

https://www.tripadvisor.jp/Attractions-g60763-Activities-c49-t1-zfn29504-New_York_City_New_York.html

https://www.google.co.jp/amp/s/www.elle.com/jp/culture/gmp238371/cfe-galleries-to-go17-0817/

 

自分たちの中で価値を上げていく仕組みを持ってるので、どんどん絵画の価値が上がっていくと同時に儲かる仕組みなんでしょうね。

Posted in PC・Macハードビッグデータ・統計

こういうのが本当のプロ向けなんだろうな。

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1138838.html

 

なんていってもメモリーが128まで行けるのがすごい。ビッグデータとか分析するときにいるもんな。CPUもHなのがいいね。Uとかじゃ全く歯が立たないからね。

Posted in AIビジネスモデルビッグデータ・統計

よく言われていることだけど、まとめ読んでみると何回も考えさせられることばかりだ。コンサルタントなんて一気になくなりそうな勢い。

https://www.msn.com/ja-jp/news/money/5年後%ef%bd%a2高学歴大量失業時代%ef%bd%a3がやってくる%ef%bc%9f-aiの進化はそら恐ろしい速度で進んでいる/ar-BBM8TrQ?ocid=spartandhp#page=2

 

プログラムをかけるか読めるかしないとだめなことは、前々から言われていたが、しっかりいまからでも学ぶ必要があるね。簡単ところから。

Posted in ビッグデータ・統計

データを理詰めで分析はできないどこまで経験と感性を入れるかだな。。。

デカいデータを分析していると、さまざまなソフトを使って様々な形にアウトプットができる。まあ、そういったアウトプットを並べてみていろいろ語るのはいいんだが、本質的必要なのは、そこから何ができるかだ。それも今まで見つからなかったことを見つけられなかった方法でという感じだ。

 

だから最後の読みのところは、経験と感性一つと言わざるを得ない。グラフ見てもたとえば現場を知らない分析者には単なる相関性だけだったりする。しかしその相関性からこういった推理がたつのではというところは経験や感性がいる。それがないと相手に伝えるときの臨場感がまったく違う。具体的なアクションプランもたてられないだろう。マクロ的な分析ならいざ知らず、実践で役に立つ分析となるとどこまで現場に近づけるか、どこまで現場の言葉をつかえるかに尽きる。そういった意味ではビッグデータを分析する人には現場で数年間ぐらい実戦を経験しないと、ソフトを操るだけの分析屋になってしまう。単なる作業だよな。これだと。

Posted in PC・MacSEOSNSネットビッグデータ・統計

とんでもないシステム担当者がサイトやSNSの担当になると、わけのわからん方向に行ってしまって、ハイ終わり。

サイトへの訪問でSNSからの流入を重視しているところがあるけど、それって本当に意味があるのか???

 

だってサイトにあまり行きたくないからSNSで情報とるんでしょ? 下手に短縮URLとか押すととんでもないことになるかもわからんという危機感なんかもあるんで、間違っても普通短縮押さないよね。それに販促の手先に乗って簡単に#タグなんて押さないよね。今どきは。。。。だからSNSからの流入なんてSNSからの直流入なんかじゃなくって、他の経路なんだよね。。

 

最近様々な営業関連のミーティングでサイトやSNSの担当者が登場してきて一定の役割を果たしだしていることは大変いいことなんだけど。そこで上記のような頓珍漢なことを言い出すと、あらぬ方向に行ってしまう光景を最近よく見る。まあ、今までの営業の管理者がネットについてそれほど詳しくないから、言われてみたらそうですかというところが大問題でもあるのだが。。。。

 

まあこういう場に居合わせると、まず「ほんならSNSの担当者であるあなたは例えば自分のSNSのフォロワーとかどれくらいなんですか? いやーそれほどやってないというのならブログの年間の訪問者人数でもいいんですけど。。」という質問を最初にしてみたりするんだよね。。。。時たまSNSのフォロワーは5万ですとかいたりすると、逆にこっちは黙っちゃうんだけど(笑)・・・・。

Posted in ビッグデータ・統計マーケティング手法流通研修/コンサル

レジの年齢キーは廃止、ファミマ流「引き算」:日経ビジネスオンライン

https://business.nikkeibp.co.jp/atcl/opinion/15/221102/062000478/

まあ、今時年齢別でマーケティングやること事態が大昔の手法で全く意味ないしね。今のマーケティングはデータから導き出していくんが普通で、コンセプトで頭でこんなんと考えても外れるのが普通なんでほとんど意味がないし、たまにアンケート分析なんかもやるけど、数割りぐらいの誤差を含んだ結果しかでないんで、これもほとんど儀式化してしまってるな。

Posted in AIシェアリングソフト・ソリューションビジネスモデルビッグデータ・統計

シェアリングエコノミーというが会社自体が典型的なシェアリングエコノミーかもしれない。

会社で個人でやっている場合は別として、いろんなセクションが協力しあって仕事やプロジェクトをやっているのであれば、それってシェアリングエコノミーちゃうの?とその手のコンサルタントに質問すると、「まあ。まあ。まあ。」という返事が返ってくるんだけど、言葉の表紙だけを変えただけの概念が多い中で、言葉遊びとしても仕方がないんだが、、、。

 

最近気になっているのが「昔統計、今ビッグデータ」「昔ブログ+SNS、今オウンドメディア」「昔人のもんは自分のもん(ちょっとニュアンス違うかな)、今シェアリングエコノミー」「昔機械で計算しまくり(これもちょっとニュアンス違うか)、今人工知能」「昔分散コンピューター(あまりにもレベル違うけどね)、今ブロックチェーン」なんてのはどうなん????

Posted in AIビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルライフスタイルロボット事業投資企業流通趣味

今の企業にとってはAIとか言う前にハンドメイドで統計を使ったディープ分析をやらないと。。。。

世の中の企業で分析しをていないところはないと思う。しかしそれがエクセルの表にしました。グラフにしました。ピボットかけて集計しましたというのが分析家というとそんなものは全く分析ではない。ちょっと見やすくしましたでしかない。

 

ちょっと見やすくしたレベルで経営判断も可能な部分も多数あるだろうが、それ以上に普通にみているデータからではわからなかった分析からあたらな可能性を発見できなければ、後追いの注文型の判断しか出できないだろう。数字はあくまで結果だから先のことは見えないよねというような愚問はさておき、やっぱり最後は気持ち的にできるかどうかだよねなんて言うリスクを無視した無責任な判断も別にして、しっかりデータアナリストが社内であらゆる数値から経験数十年の経験者も見えなかったような推論をデータで出すということをしないとだめだ。小の企業が大に勝てる可能性はこの部分だと思う。熱意がありますのは誰でもどこでもあるし、やれるまでトライし続けますもどこでもある。

 

分析の手法は山ほどある。まあ、手法をそれを使うのかというのは数回のトライ&エラーでも可能だが、そのデータを選択するのかしないのかその場合の有意性はその程度なのか、その一次結果からさらにどこまで推論を深めてさらに2次分析を行うのか、さらに。。。以上の繰り返しをどこまで深めるのかが必要だ。これは全分野で必要だ。。。。なんていってもそのうちにAIがさまざまな形で入り込んできて、分析プロセスを理解しないままに方向性が出てそのうちロボット以上に人間がロボットみたいなことになったりしたときは知らんよ。。。。

Posted in ビッグデータ・統計

訪日外国人旅行者 (インバウンド )の動向

http://www.smbc.co.jp/hojin/report/investigationlecture/resources/pdf/3_00_CRSDReport061.pdf

いつもよーくまとまっているのでお世話になるのがこの手の報告書。なるほどフィーバー状態ということですね。たしかに銀座とか行ってもすごいもん。。。。。。

2018年5月 株式会社 三井住友銀行 コーポレート・アドバイザリー本部 企業調査部

 

Posted in AIビジネスモデルビッグデータ・統計

ビッグデータに関する理解度は全くといってもいいほど

流通でもホールセールでも社内外のデータは山ほどある。その活かし方はほとんど前々から進んでいない。ピボットでグラフを作ったりというレベルがほとんどと言っても過言ではない。これである程度の傾向は見えるかもしれないが、ここからスタートしてどう言った要因がこの傾向を関係させているのかを突き詰めているところはほとんどない。あってもせいぜい管理者が「なぜだ???」と言っている言葉のレベルでほとんど意味はない遊びであろう。

 

というこの時勢の中にAIだのビッグデータだのという言葉が流行語で登場して、ちやほやされてくるようになってきた。データサイエンティストという言葉も出てきている。AIは確かに最近だが、ビッグデータなんてことは大昔から統計を使って分析をしているメンバーには当たり前のことで、データサイエンティストというのもちょっと言葉が変わったぐらいで、簡単に言うと数字オタク?変人?と言われていた分析オタクや統計オタクのことである(笑)。

 

さらにAIもこの手のビッグデータを統計解析するのを同時に山ほどやってわかりやすく提示すればAIと同じであって、さらに分析方法がブラックボックス化してAIと言って済ましてしまうことの方が将来的には怖いと思う。

 

でもこの言葉の流行は非常にありがたいことで、統計解析をしていますというと話を聞いてくれることが多くなったのは、ちょっと何十年もやってきてないことである。まあ、そこから本当にどう活用できるのかを実際にトライエラーやってその企業ごとの手法を生み出すぐらいのことをやってもらえればいいのだが、現状はまだまだ入口近くということのようだ。

 

もうちょいまたなあかんということなんだろうと思うけどね。

Posted in PC・MacSNSソフト・ソリューションネットビジネスモデルビッグデータ・統計モバイルライフスタイル

データコンステレーション

一見類似性のないデータや無意味に見える現象を見せて、論者がそれらを結びつけてコンステレーション(星座)を作らせることを、データコンステレーションと言う。

この時代のリアルの現象、サイトの情報、SNSの情報など、一見繋がってないように見えて実は用意周到につながることを想定して、情報配信をすることがこれからふえてくるとおもう。実際にそういったことを想定して情報を拡散したりしているところもあると思うが、従来のステルスマーケティングとは全くレベルの違う手法だと思う。

Posted in ビッグデータ・統計ファッション・アパレル

縮小均衡のファッション業界を救うのはIT+ビッグデータだ。

まあ、いろんなところでファッション業界は今や縮小均衡の典型みたいに言われている。事実そうなんだろうが、どこにやられているのかというと、ネット・SNSの浸透でファッションにまでお金を出すことがなくなってきたのや、ECの浸透でリアル店舗が一気にその存在意義を問われだした、ほかの業界では革新的なベンチャーが登場しているのだが、この業界にはそういうことがなかなかむつかしいということになるんだろうと思う。

 

まあ、それは今後もどんどん進んでいくとして、この閉塞感のあるファッション業界をどう盛り上げるのかというと、まあ、答えはとことんIT化してビッグデータをこねくり回そうということになるのだと思う。

 

なぜ、縮小近郊になっても解決できなったのかの問題の原因は、やはり売り上げの予測が立てにくくその結果売れない在庫がいつも相当量出来るということなんだろうと思う。その根本原因は、日ごろから予測しようと流通工学みたいなものを創らなかったことや、直接情報をつかめるユーザーデータの分析方法がわからなかったということなんだと思う。いくら社内データやPOSデータを分析しても、買い上げ率が悪い中でもともとの精度が悪いということに尽きるのだと思う。

 

さらに、販促方法が今や撃滅種の雑誌やマスコミを使ってなんでそれが今の顧客層に全く届いていないということも大きな原因だろう。とにかく社内外のトップ人の頭の中が今までの経験値に甘えていたということなのだ。

 

で、IT化とビッグデータ活用の登場なんだが、ビッグデータはまず手始めに最も簡単な検索データの分析からでも大きな進歩が可能だと思う。ファッションブランドだとして、自社のブランドの競合やその1レベル上や下のブランドの検索傾向を分析し、販売拠点の商業施設全体の検索傾向を分析し、さらに社内のデータを分析し、マージすることで多変量解析ができると思う。これだけでも今までベテランでも全く分からなかったことが山ほど発見できるだろうし、最初にどういった対策を打つことができるのかという案も山ほど出すことができると思う。まあ、今までの右脳系の人がいくら集まっても全く無理かもしれないが、データマイニングが得意な人材をそろえばそこら辺のマーケッターやコンサルよりも相当精度の高いことができると思う。

 

今までは何か声のでかい人やトップ人がその何の根拠もない意見で決めていた傾向やどうでもいい分析をやっているようなコンサルやマーケッターの声を一切聞く必要もなく全く排除し、100%データで分析した方が少なくても今よりはレベルの違う商品政策も売り場運用政策も販促なども可能だと思う。しかも費用対効果は劇的に変わるということでだ。

 

なんてことはどうだろうかね????無理か????

Posted in AIIotソフト・ソリューションネットビジネスモデルビッグデータ・統計ビットコインファッション・アパレルフードブロックチェーンモバイルライフスタイルロボット企業地域おこし流通海外研修/コンサル金融・経済

ブロックチェーンの活用次第なんだが。流通も大きく変わる幕開けのような時期だね。

やっとこ無人店舗とかスタートしだしてきて、これからもいろいろ新しいトライアルが起こるだろうが、何百台のカメラなどとの連動と今起こっている仮想通貨や電子マネーなどのブロックチェーンとの親和性の高い決済で、エンドからフロント部分である品ぞろえとか、品出しなどの店内作業とか、さらにその背景の発注や物流やさらにはその上流部分の仕入れや生産・加工管理プロセスなどブロックチェーン活用で大きく全体の最適化や差別化の方法がスタートしそうだ。

 

今までのサプライチェーンとかは、どっかの1社のシステムを使わないとだめだったが、ブロックチェーンなら分散なのでそういったクローズドのシステムではなくでも安全な手法で発展できそうだ。後はそこにベンチャーがどんどんトライしてくれるかだ。古い考えの規制団体や今までの経験をベースにしているようなところ(企業やコンサルみたいなんが)が、ブレーキを踏みに来るだろうし、それに関係ないような異次元感覚で進めていきたいものだ。

Posted in ビッグデータ・統計

ビッグデータ分析の基本中の基本的な説明ですな。

http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1803/06/news02.html

 

実際にどのデータをどう使ってどう分析してそれを具体的アクションプランにどうするのかというところの方法論はすごく種類があって、普通のデータアナリストでは全く無理な話だと思うね。

Posted in ビッグデータ・統計

質的比較分析

http://park18.wakwak.com/~mdai/qca/software.html

 

最近こっているのがこれ。

以下引用>

fs/QCAはQCA専用のフリーソフトウェアです。QCAの最も基本的なソフトといえます。QCAの創始者であるチャールズ・レイガン(Charles C. Ragin)教授を中心に開発されました。通常の2値データのQCA(csQCA)と、ファジィ集合のQCA(fsQCA)の分析ができ、中間解を導出します。最新のバージョン3.0からはインストール作業が不要になり、またWindowsとMacで使用できるようになりました。

 

結構面白い分析ができる。あまりデータが多いとダメみたいやけど。

Posted in AIビジネスモデルビッグデータ・統計

ニュースの掴み方が大きく変わる

従来型で行くと紙モノ(新聞・業界紙など)とネット検索で情報を取るという形だったと思う。まあ誰でもやっていることだろう。紙ものは昔は絶対だったが、まあその情報の古さ(取材してからものとして出すまでに時間がかかる)と情報量の少なさはまあ物理的に変えることができないのが欠点だろう。ネット検索もブックマークを作ったり、どこかにコピーして情報を蓄積したりしているレベルでは、まあ時間が限度でできる範囲が限られてしまうのとどこまで得た情報が再検索することができるかどうかが勝負なんだが、これもすごいっと言ってもまあ全体の情報量からすれば大したことはないと思う。

 

最近我々の周りで誰でもやっているのが、自分用のアンテナサイトを作ってそこに自動的に情報を集めてくる方法だと思う。自分でも今200近くのアンテナから情報を得る仕組みを作っているが、それが自動的に数年間情報を集め続けているので過去に戻って再検索し続けることも訳ない。まずは200近くのアンテナを1000ぐらいにまず拡大して、そのうちこれから再抽出してサマリーや特定のピンテーマに選り分けて瞬時に見れるような仕組みを作りたいもんだ。

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日本からアマゾンぐらいのノウハウを超える企業はでないのか。

アマゾンが今後もECだけでなくリアルのほうにまで発展してきている。そのベースはアマゾンウエブサーバーというとてつもない安定性と可能性を持った仕組みと最先端物流という。。。ほぼマシンガーZみたいな構図になってるわけだが、このパッケージぐだからこそ力はあるものの、そのひとつひとつはまだ日本でもそのほかの国の企業でもアマゾンに勝てる要素はいっぱいあると思われる。

 

たとえば、すべてのバックボーンをブロックチェーン化すれば、一気に商品も顧客も物流もカネと情報の流れも分散管理出来るだろうし、まだまだ AIの活用が有機的には動いていないはずだろうし、MRを使った新オムニチャネルもまだこれからだろうし、逆回転差資金もまだまだ改善の余地はあるだろうし、ローカラズ力はまだまだだろうし。。。。。。と、ツッコミどころ満載のはずである。

 

こういうスタンスで思いきって正面勝負や連係勝負をやってくる企業でも個人でもプロジェクトでも登場して欲しいもんだと思うんだな。今まで様々なコンサルなどに関係させて貰ってきたけど、もっと先に進めるような方向性にコンサルや支援などのサービス業の方々も走り倒して欲しいもんだな。

Posted in AIネットビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルフードライフスタイルロボット流通

ロボットとアマゾンゴー方式

「変な・・・」シリーズは、サービス業とか割と単純な飲食業なら広がる可能性はたかそうだし、ロボットとかメインテナンスとかその機械代のリースはなんとかなりそうだ。

アマゾンゴー方式は、アマゾン以外の物販でもいつでも気軽に導入できるAI +ビッグデータ +クラウド+リース方式とか考えられそうだ。当然アマゾンならそう言う方向性を取るだろう。

。。。。なんてことになると、今までの流通コンサルの姿は大きく変わりそうだ。

Posted in AIIotSNSシンクタンクソフト・ソリューションネットハードビジネスモデルビッグデータ・統計ビットコインブロックチェーンモバイル

変革じゃなくて変態だ!というところはすごく納得。

https://www.icr.co.jp/newsletter/wtr346-20180126-maekawa.html

 

必須条件で、クラウド、ビッグデータ、スマートフォン、SNS、データ解析、Iot、人工知能+αというのはよ―わかる。コンサルも一緒だな。このほとんどを今やってないと間に合わん。

Posted in IotLunuxネットビッグデータ・統計

人口頭脳でどんどん仕事を奪ってもらえばもらうほど人間の未来が広がる

誰が考えても同じだと思うが、どんどん新しいチャレンジの可能性が広がってくるね。

ネガティブな発言で注目をしようという記事も多いけど、人工知能でできそうなぐらいの仕事はやはり人工知能に巻かすべきであって、その先を行く仕事をやるべきだね。

Posted in AIIotソフト・ソリューションネットハードビジネスモデルビッグデータ・統計ライフスタイルロボット

わからんことはないけど

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO25506380Q8A110C1000000/

個人個人もスマホをベースにクラウド端末を持っているので、それが車のとどう相互リンクできるのか相反するのかわからんところが多いね。

車で起きている時間中ずーっとおる人も少ないと思うので、そういった意味では個人ごとのクラウド端末の補完機能というレベルに落ち着くのでは、もしくは拡張機能だよなと思うな。

その前に車に乗る人が少なくなってきている状況での対抗策かな? 自動運転になったからといって乗る人が増えるとは限らんしな。でも増えるか????!!!

Posted in AIシンクタンクソフト・ソリューションネットビジネスモデルビッグデータ・統計ライフスタイルロボット企業営業研修/コンサル

ダイバーシティという発想

最近どこでもダイバーシティという話が飛んでて、中にはそら外国人雇用だの英語を社内での共通語にとか、いきなり様々な部署の人間を入れてのプロジェクトという話になっているところが多い。どっかの人材紹介や学校や研修会社のいい商売道具のようなパッケージになっているような気がする。

しかしよく考えてみると、ネットを活用すればいくらでも既存とは違う考え方や方法論が見つかるわけだし、別に英語が使えなくても相当なレベルのAI翻訳が登場しだしているし、別に人をいろいろ集めるよりも自動化や今までとは次元の違う方法やテクノロジーがあるわけで、そこで無理して多種類の人材をかいする必要も最近はすくなくなってきているのではないだろうかと思う。必要な人材をスポットで集めることなんてなかなか難しいわなあ。まあ最近は、相当な少人数で今までの事業ができたりするわけである。

なんかどっかの業界と業界とが派遣争いをしてるというわけではないよね?

とはいっても面白いという点では面白い面もある。まあ、意思決定でやるととんでもないほど時間とストレスがかかるが、意思決定後のアクション実行段階ではそれなりに面白い体験ができたりすることは事実だね。

Posted in ビジネスモデルビッグデータ・統計研修/コンサル

AIやビッグデータで実際に使いこなすにはなかなか難しいのだが。。。

よくAIやビッグデータのコンサルティング会社の話を聞くが、ほとんどのところは実際に企業活動で使えるにはちょっと話が遠いところが多い。わかりやすくいえば、AIやビッグデータのコンサル会社のスタッフが実際のクラインとの企業活動を理解していないので相手の理解できる言葉で分析結果をアクションプランにつなげられるような話ができないということである。

まあこの手の話は前々から格の高い?コンサル会社ほど煙に巻くような話が多く、グラフとか結果報告資料は格好いいんだが、実際の営業活動や販促活動に直近でどうすればいのかというような話は出てこない。具現化するのはまた別途コンサル料金がいりますよとか、それは社内の問題でしょうということなんだろうと思うが、使えなければいくら先端の話でもそれほど価値はない。

またまたいつものブームで終わらせないでほしいけどね。ビッグデータなんか大昔から統計分析・解析とか言われてきたけど、長年実際の企業活動につながってこなかったことがあったからね。まあ、社内側にもほとんどのところデータ分析といえることをしっかりやってこなかったことにも問題あることは確かだエクセルでピボットとかグラフ作ったら分析と勘違いしているところがほとんどだから。。。。。。

Posted in ビジネスモデルビッグデータ・統計企業

最近テレビで見たアストロズの優勝の理由

https://sportiva.shueisha.co.jp/clm/baseball/mlb/2017/11/06/100_split_gm/index.php

簡単に言うと統計学ですね。さまざまな説明要因の相関をしっかり分析すればいままでどのベテランでもどれほどの天才選手でも気がつかなかったことがわかりやすくその瞬間瞬間にあわせて何をするべきなのかということが可能性の順に出ますね。それが今のフライボール革命のベースになったということなんでしょうね。

この手の革新はどの分野でも起こりうることで、ベテランが牛耳手いる分野ほど成果が出るかもしれません。

Posted in ビッグデータ・統計ファッション・アパレル

化粧品、婦人服上回る 17年世帯支出が逆転へ:日本経済新聞

これは画期的な。ここまでシュリンクしたのかファッション。まだ下打ちしたと限らんからな。まだ落ちるかも何だな。

化粧品、婦人服上回る 17年世帯支出が逆転へ:日本経済新聞

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO25258120Z21C17A2SHA000/

Posted in ハードビッグデータ・統計ビットコイン

サイトで見たけどこんな構成のマシンがほしい

  • マザーボード:SuperMicro C7Z270-PG
  • 電源:Corsair HX1200i
  • ケース:Corsair 780T White version
  • CPU:Intel Core i7 7700
  • メモリ:SanMax SMD4-U16G48M-24R-D
  • SSD:Samsung SM961 MZVPW256HEGL-00000

これならグラフィックカード4枚載るのかしらね。載れば何でもできるよね。もうちょっとメモリー積んでVMという手もあるけど。。。。。。。

Posted in Iotネットビジネスモデルビッグデータ・統計ビットコインライフスタイル事業投資株投資趣味

金融機関がブロックチェーンを活用

日本の大手の銀行もビットコインを使った送金に着手するようだが、その本命はブロックチェーンをつかった入出金管理システムだろうなと思う。そうすれば金融機関の意味がなくなる?変わる?と言うようなことになる可能性が大きいからね。

しかし海外の実情はもっと超スピードで変わりつつあるので、ちょっと株式運用より、もう一回ビットコインに投資しようかな?????

いまのところはビットコインは200万の手前でうごめいているからな。まだまだ伸びる可能性があるかもな。

Posted in IotSNSソフト・ソリューションネットハードビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルモバイルライフスタイル事業投資企業地域おこし流通研修/コンサル

テクノロジーで人材不足を解消は店舗の自動化への第一歩かな?

http://toyokeizai.net/articles/-/199935

コンビニが深夜対応などを見ながらレジの無人化をすすめるという。人は商品管理に徹するということか。これは自動化の第一歩だ。これであとは商品管理のどの部分を無人化あるいは自動化すれば、限りなく人的リソースを使わなくても店舗運営が可能になる。コンビニで可能になれば誰でも違和感なくなってくるので、他の業態でも応用は急速に広がるだろう。

まあリアル系のコンサルなんかはまだ接客などに対して未練を持っているが、これもそれほど熟練した人は意外にほんの一部でそれ以外はスマホでもMRでもデジタルサイネージでも補完できれば相当部分省力化できると思う。例えばファッションのようにサイズという課題があったとしても、店内に入れば3Dスキャンでサイズはかんたんに割り出せると思うので、様々な商品ごとにサイズが違えどどれが最適なのかのサジェスションぐらいは近々にできるはずだと思う。クラウドサービスで誰でも使えるようにすれば、導入のハードルも一気に減るだろう。

商品管理系は、発注とか店出しとかなどの様々な作業がいるが、発注などは人が自前のノウハウとか言いながら発注するより、販売の決定要因や説明要因を含めた分析を徹底的にAIにさせれば、最小の工数で最適な作業ができるだろう。これも今までの手法の拡張で十分可能なはずだ。しかもAIに膨大に仮説シュミレーションをさせれば、少なくても今の状態よりは遥かに無駄なことはなくなると思う。

まあこれ以外にも様々なテクノロジーが必要かもしれないが、いち早くこのソリューションをクラウド化すれば、誰でも運営がより安全にできる。自店の差別化ポイントなども、数万ほどの組み合わせ選択肢やその立地特性やその他の特性をある程度自動でも加味できるようにすれば、同じシステムを使っても無限のバリエーションが可能だ。

今までのコンサルが「オタクの店はこんな商品戦略で行きましょう」といくら言ったところで、その範囲はその時だけで明日になれば様々な諸条件が変わって、今までの戦略なんてすぐに微修正しなければならないことぐらいは誰でもわかっているはずだ。特にネットとの両面戦略を取るのが普通だろうし、更には様々なSNSなども同時に運営していくには、どの人材でも帯に長し襷に短しぐらいはなると思うので、リアルタイムで運営支援してくれるようなシステムを導入できるようになれば、開店してはうまく行かなくって閉店などという最大限の無駄が少なくなる可能性が多くなると思うよね。

Posted in SNSシンクタンクネットビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレル企業流通研修/コンサル趣味

ビジネスモデル的な話題をまとめサイト

http://bizmodel1999.wp.xdomain.jp/

自分向けのアンテナサイトとして作ってみました。2007年ぐらいの記事から引っ張ってきてます。

こういうふうに一覧でまとめて見るとやっぱりアンテナサイトは自分のノウハウを一気に集めるにはもっとも便利な方法ですね。できるだけうまくテーマに沿って絞り込めればいいのですが、普通にまとめてもたぶんそこら辺のウオッチャーやシンクタンクに匹敵するぐらいの情報量は集められます。

こういうのを分野別に400-500ぐらい作れば、何とかなりそうですね。

 

Posted in SNSネットビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルライフスタイル事業投資地域おこし流通

企業は人なりというけど。難しいね!

どこの企業でも企業は人で成り立ってるというけど、最近のリソース不足に教育が時代に追いつかない中で、いつまで人だと言ったところで一部のところしか集められないし、集めても企業やその周りのスピードに追いつかない。
ということは思いきって企業は、人に頼らない体制を考えるべきで、そこにはビッグデータやAIは必須なことになることだと思うね。

Posted in ビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルライフスタイル流通

ZOZOタウン面白いですね。

https://www.businessinsider.jp/post-107555

これ早速頼んでみよ。

今までショールーミングとか言って何とかリアル店舗を残そうとがんばっているらしいけど、それがなかなか難しいことは誰でもわかっていると思うのだが、それに印籠を渡すようなひとつがこの「伸縮センサー内蔵のZOZOSUIT」でしょうね。

まあ、もっとIT活用のビジネスモデルや技術がどんどん進めばこの手の手法はどこのECでもクラウド活用で使える時代がすぐに来るでしょうね。そうすると店舗に行って試着することもそれほど重要でもなくなるし、コーディネートも今ある店舗の中で無理にあわせて「これでしょ」というよりは、もっと制約なしにあらゆるECの中から何でも自由に自分の購入・好みの傾向にあわせて提案してもらうことのほうが面白いと思うよね。IT活用の世界ではまだまだこれ以上の可能性があるのでもっと革新的なことが出てくるのが楽しみですね。

いかし、今までのアパレルやSPAやその関係者はほんの一部を除いて全部完全に周回遅れの集まりになりましたね。

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こうなりますか。。。

http://gendai.ismedia.jp/articles/-/53548

ブロックチェーンとかAIとかこれからの進化で今まで就職なんかでも結構希望の高かった業種が一番激動の波にあうというようなことがおこりそうですね。まだブロックチェーンとかは気持ち的に信用しきれてない部分もあるでしょうから、まだまだこういうことはおこりえないと思っている方もいるでしょう。が、実は確実に進んでいくと思います。

 

Posted in SNSネットビジネスモデルビッグデータ・統計ライフスタイル研修/コンサル趣味

自分の進化をさらにレベルアップするには・・・。

簡単に言うと、スマホの使い方を他の方とは格段に違うレベルにしなさいということでしょうか。。使いやすいiPhoneとか使ってないで新機種の新機能満載のアンドロイドとかどんどんややこしくてむつかしいのを試して、それでパソコン並みあるいはパソコン以上のことができるようなスキルと活用方法を身に着ければほとんどの場合、他の人との比較ではスピードダッシュは伸びるのかなと。。。昔のように、何でも知ってるなんてサイトの検索力を駆使すれば簡単に勝てるしね。AIを活用すればそれなりにアドバンテージは取れるだろうしね、ピクセル2とか使えば外国語も学ぶ必要なくなりそうだし。。。。ということなんです。

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営業職・販売職。。。

https://www.msn.com/ja-jp/news/techandscience/%e8%a3%bd%e8%96%ac%e4%bc%9a%e7%a4%be%e3%81%ae%e5%96%b6%e6%a5%ad%e8%ad%98%e3%81%af%e3%83%aa%e3%82%b9%e3%83%88%e3%83%a9%e5%af%be%e8%b1%a1-%e3%83%8d%e3%83%83%e3%83%88%e6%83%85%e5%a0%b1%e3%81%ae%e5%85%85%e5%ae%9f%e3%81%a8ai%e3%81%ae%e9%80%b2%e5%8c%96%e3%81%ab%e5%8b%9d%e3%81%a6%e3%81%aa%e3%81%84/ar-AAutTH6?ocid=spartanntp#page=2

この記事通りに事があらゆる分野で起こってくるでしょうね。まだAIなどのレベルが低いので今は大丈夫ですが、このレベルが急速に高くなっていくことは想定範囲ないですから、営業や販売は今までとは違う周辺の新しい職種を作り出すぐらいのことが必要だと思います。AIが浸透すれば必ず今までとは違った職種が必要になってくるはずですから。

その次はバックオフィスですかね。。。

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現事業は10年後には無くなっていると確信している。

以下日経新聞から引用>
「我々の現事業は10年後にはなくなっていると確信している。だから、今稼いだお金は全て次の事業創出のために投資する」と明言した。テンセントは1998年創業で時価総額が20兆円を超える急成長企業だ。その彼らがこれだけ必死に「次」に投資している。

この言葉に非常に信憑性を感じる。もしかしたら10年よりも早いかもしれない業界・業種は結構あるかもしれない。

例えばあれだけショッピングセンターブームと言われていたのが、ネットと高齢化で一気にしぼんできた。日本の一大産業と言われていた車産業も世界各国の電気自動車シフトで部品メーカーなどの大手もどうなるかわからない。今は人手不足で物販業や飲食業では店舗運営も維持しにくい時代だと言われているが、オーダー・決済の自動化や作業の自動化で今まで考えられないほどの少人数で運営できるようになるかもしれない。スマホとAIの普及でリアルの情報サービス業・コンサルタントみたいな仕事はいらなくなるかもしれない。ブロックチェーンの普及で伝票やその管理業や銀行のメイン業務・税理士・司法書士がいらなくなるかもしれない。。。。。挙げだしたらキリがないが革新的な変化は一気に来るだろう。だからどの企業も個人も次の一手を山ほどトライしなければならない時代になってきたのだ。

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アマゾンは何業なのか?

アマゾンは表向きはイーコマースのポータルなんだが本来の姿はイーコマースではないと思っている。

まず、世界で一番?商品写真データを持っている。世界で一番?顧客ニーズをつかんでいる。世界で一番?売り手ニーズをつかんでいる。世界で一番?アグレッシブに物流の仕組みを変えようとしている。世界で一番?スマホの次のユーザーインターフェイスたとえばアレクサやどの商品もコモディティ化しそうなアマゾンゴーみたいなのを広めている。世界で一番安定したクラウドサーバーをもっている。世界で一番?安心なエスクローサービスを持っている。。。。。など、ここまであげていけば本来のイーコマースは何かの大きな目的のための表向きの顔ともいえないだろうかね?????

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AIの可能性

流通の世界ではデータと言うと大体POSと物流データとユーザーデータぐらいだ。POSもユーザーデータもほぼ売れたがらみのデータだ。物流データはその両者のデータの関連データになる。ということは、非常に限られたデータだ。つまり買わない人がほとんどの中で一部の買った人だけの少ないデータの分析になる。こういうのはデータマイニングという。限定データだけなのでせいぜい予測が少し出来るだけである。それも比率の少ない買った客がらみのデータしかない。これで予測制度があがるわけがない。実際にPOSデータの分析をしても通常の物販業ならほとんど意味がないようなレベルだと思う。それをまたPOSメーカーやコンサルが導入をすればいかにも、いい運営が出来るよなことを吹くがそれはほとんどフェイクだといえるだろう。

AIは、この手の過去データ以外にネットなどの検索データやその他の説明要因を限りなく加えたなかで、いままで分析には使わなかった使えなかった周辺データまでを取り込んで予測をするからAIといわれるゆえんになるのである。ここまでくると従来のPOSデータやユーザーデータを分析したレベルとは違うまったく気がつかなかった予測が何種類もアウトプットされ、さらにその目的別(高をあげたい?益率を上げたい?パック率を上げたい?買い上げ率を上げたい?新規客を増やしたい?固定比率を高めたい?など。。。)の予測率などが数字で出てその時の戦略が店舗別にあるいは商品分類別にあるいは時間帯別に提示されるということが出来てくることになる。これがAIの一般的な姿だと思う。

まあ古いタイプの概念にとどまっていたり、統計などの分析力がないとこういうのはなかなか理解できないが、あとは難しいことつべこべ言わずにAIが誰でも理解できるレベルに表現できる力がつけば、誰でも活用できるようになってくるだろうという時代が来るのにちょっと時間がかかるか???ということだろうと思う。

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伴走型と並走型

コンサルとしてやる場合に最も大事なのは、コーティング型でもなく、アドバイスを与えるだけでもなく、代行でやることでもなく、伴奏型や並走型だと思う。

コーティング型は俗に言うクライアントの中に問題点もあれば解決策もあると言うのが前提なんだと思うが、今時そのクライアント側の中に答えがあるほど生易しいものではない。それほどビジネスモデルもその周りの環境も進化していることだ。アドバイスも同じ。アドバイスする側の進化度による。経験豊富な人ほどダメだからだ。代行は緊急の場合には仕方がないが、基本ノウハウはクライアントにはつかない。最近はファブレスもあるしノウハウレスもあるので一概に悪いとは思わないが、外部を代行で使い切るにはそれなりの鼻が効くことが必須だ。伴走型と並走型は微妙に方法論が違うが上記の方法と比較すると今最も良いと思う。それはクライアント側にもこちら側にもと言う意味でだ。こちらも進化するし4、:責任もいい按配に分散できるし、スピードをあげることも可能だ。それにコンサルのコストも抑えられる可能性がある。お互いのレベルがオープンにもなるしね。

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最近話題のホームスピーカー

アレクサが最初でホームが向こうでは結構な勢いで売れている。同様に日本でも各社がいくつか出しているが、これって背景に膨大なビッグデータがないと難しいんちゃうのと思うんだけどどうなんだろう?

もちろん検索やコマースはどこかと提携すればいいのよということなのかもしれないが、それでは独自性のあるビジネスモデルにはならない。単なるアシスタント程度だろう。先の2社はユーザーの行動パターンを解析して次の新しいビジネスモデルを提案してくる筈だ。単に聞けば天気や何を教えてくれるとか、ホームエレクトロニクスをコントロールするとかだけではなく。。。。

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オムニチャネル店舗という言葉は死語だな。

想定しているのは、レジがなくて、持ち帰る商品をおく場合もあるけど、店舗内で顧客が自分で2次元バーコードからスマホで決済して、もし在庫があればそのまま持って帰る。そうでなければ近くのコンビニとか家とかに配送してもらうというイメージだ。レジも必要ない数名の商品を渡す管理する人がいるだけの店舗だ。

これならレジがない。現金決済がないので管理が大きく減る。商品説明は売り場の2次元バーコードでもなぞってもらえば想定できる範囲の顧客が知りたい情報はすべてわかるので接客サービスの低下がない。ほとんどの情報を顧客が自分のスマホやなければ備え付けのタブレットから入力するので、情報の2度打ちがなく、必要情報は確実に集約できる。リアルタイムで販売状況がわかるので、それとAI機能つきのデリバリーシステムを結びつければ、さらに超効率的なロジが可能だ。さらに今まで以上に店舗規模が小さくても展開可能だろう。持ち帰りストックは店頭に並べればいい。

将来は、持ち帰り在庫のセキュリティアラームを決済済みのバーコードなどとも連動させれば、商品管理スタッフはいらないケースも考えられるだろう。こういうような仕組みが出来れば営業もいらない時代になるだろう。店舗の状況は今でも複数のパンカメラで常時確認できるし、問題点があればどこからでも変更支持は出せる。

それほど今の段階でハードルの高いことはほとんどない。今すぐ出来るシステムだ。まあ、問題は社内の古いタイプの幹部がこれを理解できない。そこにへばりついてるコンサルや外部リソースが理解できない。あるいはデベロッパーがこういった仕組みに対応していないぐらいのもんだろう。こういう状況になればこれはリアル店舗の売り上げ?ネットによる売り上げ?なんていうこと事態が意味のないことになると思うね。オムニチャネル戦略なんてまったく意味のない死語同然だ。売り手として目指すはサイトから100%の売り上げをどう早くもって行くかである。これによって次のステップは山ほどある。

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ビジネスモデルの作り方雑感

いろいろな企業とのミーティングを行っていく中で、これは当社側が一方的に何か支援するのではなく、ビジネスモデルの見直しで仕組みとして収益が出る、あるいは経費が落ちる、さらには工数が減る、さらにリスク要因が減るなどのケースが多くある。よくコンサルや研修ではコーチィング形式で何かを見出すみたいなことをやっているところも多いが、このネットの時代そういった引き出すことでは最適化されたビジネスモデルが出来る可能性はほとんどない。引き出そうにも引き出されるリソースがないからである。こういうケースでは他の業界などでさまざまなビジネスモデルを見てきた第三者に素案の作ってもらうことのほうがよく、それを当事者が自分たちで使えるようにカスタマイズするというのが今のビジネスモデルの作り方なんだろうと思う。

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仕入れはAIに移行するべしと書いたんだけど

同時に店舗ごとの在庫配分も同じくAIに移行したほうがいいね。在庫コントローラーとかいるところもあるけど、目分量だもの再配分指示が。ちょっとやそっとのデータなんかで、在庫の推移、売れ行き推移、店舗でのイベントなどの状況、シフト関連、天候関連、競合などの立地関連を見て配分指示は実際には全く無理なんのでそこでAIの登場となるわけですね。ユニットコントロールをマンパワーでやっても根拠なんかボロボロだもんね。

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仕入れをいかに早くAIに移行していくのかがこれからの勝負

今まで流通業態の仕入れといえば、チェーン店とかいくと本部仕入れとか店舗仕入れとかエリア仕入れとか名どの形態があって、どれがどうだ見たいな議論はあったが、基本的には数字を予測など統計的なレベルでやってなくてなにをいわんやというのが現状である。バイヤーが本部システムから出てくる集計データを見て回転率とか消化率とか利益率とか販売期間効率とか見て人が最終的に判断しているようでは、それは全単品まで分析していることはないので、大まかな判断になるであろうことは仕方がないことだと思う。バイヤーがいくらベテランでも株の分析ソフトのストラテジーのような全銘柄の過去17年間のデータを個別に分析しているようなレベルではなく、バイヤーの世界にデータサイエンティストがいないようなレベルで仕入れ方法をあちこちしたところで結論的にはどれもそれほどあたらないということになる。

で、最近出てきているのが(理論的には他の分野では相当昔からよく似た原理は実用化されているのだが、ビッグデータをベースにAI的な分析手法を導入すれば、上記のような課題なんかは一気に解決すると考えられる。まともな会社なら誰だって超特急でAI型に移行するべきなのかぐらいはわかっているはずだ。だったら早くやるしかないね。

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毎月定例的に分析をしている百貨店気分分析

データ数25億件以上。あくまで気分ですから。それほど精度高いとか低いとか気にせず見てください。西武池袋店なかなかみなさん買う気ですね。基本百貨店は買わないんですが、デパ地下、ギフト、化粧品は買わなければならないという感じなんです。しかし、ネット・カテゴリーキラーに確実に取られていくので、徐々に縮小均衡になるのは仕方がないことなんですね。山ほどある商品が得意なんですから、思い切ってアマゾン・楽天以上にポータルサイトとしてなりふりかまわずヤレバ商機はあるんですがね。。。。。

201709百貨店分析

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ビッグデータとか色々言われているが最初は数字が好きになること

数字が苦手と思っている人はビッグデータ時代とかではなかなか難しいポジションだ。数字が得意な人でも自分なりに分析手法を工夫して今まで気がつかなかったことを発見できる人はある意味発明家やアイデアマンだろう。数字を見て課題を発見し、その改善プランなどを作り出せる人はビジネスモデルプランナーだろう。改善プランを実行できる人は間違いなく営業感覚や経営感感覚があるということになるだろう。この上記の3タイプの人が集まることができれば、そのプロジェクトはうまくいく可能性が高まる。しかし一つでもかけるとそうはいかない。

誰でも最初からいきなり上記のようなリソースになれるわけではない。特に最初の発明家タイプの人は非常にになれる確率は低いと思うけど、数字の塊を見てニヤニヤできる人とかウキウキできるような好きだからと言えることのなることが最初かもしれんね。

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AIで10年後消える会社、生き残る会社。。。いやすごいな。

http://gendai.ismedia.jp/articles/-/52569

アパレルとか百貨店とかスーパーとかぼこぼこだな。
AI導入でいろいろな便利で今までとはまったく違うレベルの効率がかせげるのにそれを活用できないような業態なんだなというのはもったいない。今から各社AI導入を想定したプロジェクトをどんどんやってどんなことができるか体験することができればね。その会社は伸びそうな感じがするんだけど。

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コンサルタントや研修の大半は今後なくなるだろうね。AIの進化で。。

自分も長くコンサルや研修をやってきたので実感するのだが、ほとんどのコンサルや研修はAIの浸透とネットの活用でほとんど意味のないものとなると思う。ちょっと調べればわかることがほとんどだし、経験談も本人から聞かなくても事例は山ほどあるわけだし、動きがあるものならユーチューブなんかでも山ほどあるわけで、さらに進化したAIなんかでは先の予測をしてアドバイスや対応方法をとってくれることも可能なわけだからだ。ちょっとしゃべるのが面白いとかぐらいで1時間数千円も払うことはないわけで、この手の業界は徐々に縮小均衡に移行していくと思う。そういえば誰でも経験者ならコンサルタントになれるみたいな怪しい会社も少なくなってきたしね。。。。

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まずは四季報や業績関連IRを読む必要がある。

投資をする上で最も必要なのは、必要情報を確実に把握することである。概要や最近のトピックスや役員関係や資本関係などと最近の業績関連。この手の情報は株取引のソフトやその手の情報サイトでは業界関係者でも知らないことが詳しく載っている。今までの特定業界のコンサルなどを自信を持ってやってきたはずだが、この手の資料を見ると今まで何も知らないで企業と付き合ってきたのだなあと恥じる。まあどこのコンサルタントも同様だろうと勝手に思っているのだが。。。違うよね。。。

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企業評価は??!!

企業評価は店頭現場を見る。営業現場を見る。管理現場を見る。財務を見る。株式市場で見る。。。。など様々なレイアーがある。まあでも一番に見なければならないのは株式市場での評価だな。これが一番実態を表していることが最近わかって来た。

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統計学だけでは端にも棒にも

統計学を使った分析やコンサルを30年ほどやっているが、データサイエンティストなる名前が立派な職種が登場してちょっと必須科目になったような気がする。若い人であろうがベテランであろうが、データ量とその範囲が膨大になる中でエクセルやアクセスだけでなんとかなるわけではなく、ピボットやちょっとした関数の活用で鼻を高くしている方々を見ると、まだまだ完全に市民権を得ているとはなかなかいい難いのが現状だな。

最近はビッグデータなる言葉も出てきて、これまでやってきたことがこれらに当たるようなんだが、まあそれなりに大昔からある領域で、大昔から未来までマーケティングや経営分析などやコンサルをする人には全員必須技術なんでわかりませんできないなんてことは論外だろう。ただ統計・ビッグデータ解析などはその統計ソフトなどを使ってデータを加工するのはあくまで加工であって分析には程遠い。さらに分析したものをアクションプランなどにするには加工プラス分析の何倍ものの経験と現場力がこれまた必須だと言える。そういった意味では教えてもらって身に付けたいですというような甘い考え方では到底いきつかないと思う。ご飯を食べている時でも数字を見るのが好きとか、ゲームがわりでエクセルを使って加工していますとか、その結果を持って現場で実験大好きですというような方であれば、独学で新しい解析方法や活用方法やその他の現場への落とし込み方を創造していってほしい。