Posted in ビッグデータ・統計

ビッグデータ解析というけど、こむつかしい分析をしてるところがおおいけどそんなもんじゃなかなか活用には程遠い。

ビッグデータ解析とか統計解析というとそれは必要だと言いながらその担当者からのレポーティングがこむつかしいとかで、その後のアクションプランがわからんということが本当に多い。

こういう要因があるので今後はこういう方向になります。なんてマクロの話をされたところでどっかの省庁の統計データじゃないだろうし、そんなもん企業では使いものにならない。そんなことより、今扱っている商品は競合と比べてどうなんかをビッグデータ解析でぼこぼこ出して、今からの競合対策を考えたほうがいくらか役に立つ。要は身近な分析ですぐにアクションプランにつなげられるかがビッグデータ解析の必須条件だ。ということは統計屋とかデータマイニング屋はその業界の言葉でしゃべられへんからあかんということだね。

Posted in オムニチャネルビッグデータ・統計マーケティング手法モバイル研修/コンサル

コンサルタント業界の今後なんてそら恐ろしいこと考えてみた。。。自分その中の渦中にいるような感じなんだけど

世の中AIが大きな話題で、意外にノウハウ業の方々がこの手の潮流に飲み込まれるという話をよく聞くが多分その通りだろう。しかしその前にもっと現実起こっている潮流がある。それはリアルとネットのあらゆる業界に起こっている融合だ。

昔型なら、営業関連のコンサルとか経営コンサルとかある程度の分野でのコンサルでも成り立ってたとおもうが、この世の中スマホファースト、コミュニティファースト、、、何とかファーストということになっている。そのうえで営業コンサルも経営コンサルも行うことになると、そのコンサルがリアルもネットも何とかファーストも十分熟知しさらに今までのノウハウも当然熟知し融合した中でコンサルをすることが最低条件になる。

ベテランほど新しいノウハウの蓄積スピードは遅い。独特のノウハウを持っているところほど同レベルのノウハウを作り出すことはむつかしい。。。がAIぐらいではなかなか追いつけないその融合したノウハウをもたなければ確実にまだアドバンテージは維持できる。例えば流通ではオムニチャネル化がよく言われているが、こんなレベルの話はすでにベーシックの話だ。そのうえでどういった次のノウハウを作り出すかそれを実践で軌道に乗せることが可能かがここんところの流通コンサルのテーマだろう。自分ところはビッグデータ解析によるマーケティングを組み合わせている。まあビッグデータ解析といっても昔の言葉におきかえればまあ統計分析ということなんだが。。。。。。。

Posted in ビッグデータ・統計マイニングマーケティング手法研修/コンサル

マイニングというお仕事

数字を中心に扱うデータマイニングとテキストを扱うテキストマイニングをやっているが、どちらも分析は数字をベースにやっているので、そこには余り感情とかが入ってない時が多い。もちろん最初の段階ではいろいろ狙いや主旨を考えていろいろやるんだが、いったんソフトで分析をした結果が出てくるとそこからはなんかサイボーグのような感じでぼこぼこ分析を深めていくということになってしまう。で、その最後はその結果を見てクライアントなどに説明するんだけど、そこはまた右脳全開で説明するということになる。よくよく考えると右脳も左脳もうごかすので、自分的には老化防止には十分役に立っているという現状である。

Posted in ネットビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルフードマーケティング手法モバイル

ネット系の仕事もそろそろ様変わり

よくネット系の仕事を依頼されるが、最近は相当傾向が変わってきた。

 

ちょっと前まではサイトの制作依頼、よくあるのがオウンドメディアを作りたいという話。まとめサイトを作って欲しいというのも結構あったな。さらにSNSの運用をやって欲しい。まあフォロワーを増やすということだと思う。前々からあるSEO対策をやって欲しいというのも結構あった。最近ではインバウンド対策で海外での配信を増やして欲しいというのもよくある。

 

まあどれもそれで効果がどうなのと言われるとそれほどでもない。フォロワーが増えても山ほどサイトの流入が増えるわけではないし、増えてもそれが売りげに結びつくことはなかなか難しい。特に一時期流行った(今となっては完全に死語になった)インスタ映えなんてそれでどうフォロワーが増えてもイーコマースの売り上げが伸びるわけではなく、ふつうに経費奮発してリスティングをやったほうがいいと、我々からも勧めるほどだ。

 

まあ、以上の仕事はほぼ仕事としての価値はなくなったと言ってもいいのかもしれない。時代は変わるのである。

 

今多くなりつつあってこれからもやる意味があるのはネットを使ったマーケティングだろう。結構データを見ていると様々なことがわかる。これは結構面白い。リアルデータとリンクをすると今までの分析とは全く違った結果が出てくる。

 

オムニチャネルのコンサルも多くなってきた。実態として何をするのか見えていないんだろう。流通関連を現場も含めて理解している人がいないということも大きい。従来の流通のコンサルもそれほどデータ解析が得意でもなく、さらにはネットよりの実務経験がないということが大きい。

 

まこれからもどんどん変わっていくことになる。

Posted in ビジネスモデルビッグデータ・統計

データに埋もれがちな時代のマーケティング

よく市場調査をしなくてもワクワクするようなマーケティングをやればいいとか、なんとか受けするマーケティングをやってますと言いながらSNSもサイトもアクセス数が少ないとか、データ分析をしてますと言いながら母数が数万程度だったりとか、SNS時代のマーケティングはこれですと言いながら自分ところのフォロワーが数万しかいないとか。。。。。

 

世の中には色々面白い話が飛んでいる。どれも少し早くに立つのか知らんけど先の事例はどれもこれもあまりにも背景が弱いということだろう。

 

世の中情報だらけだということなんだろうけど、よく見てみるとそれほどでもない。よく統計分析をさせられるけどちょっとした分析なら母数は数億程度だし、それが百倍になってもデータ解析の結果から様々な推論は可能だ。

 

感覚で多い少ないといっても実際には簡単にデータを収集し、分析できる手法はあるわけだし、数億以上のデータでも数百億のデータでもペラ1枚のグラフにすることは可能なわけで、そこにはデータが多すぎてという話はほとんど関係がない。逆に多い方が面白い分析をすることも可能かもしれない。

 

つまりその状態でデータに埋もれるというのはほとんど感覚的にいってるだけでそういうことを言っている人は実際にデータ分析をしたことがないのではないかと思う。

 

まだまだこれから母数が圧倒的に増える可能性がある中で、いまの段階で埋れてしまったなんて寝ぼけないで、しっかり逆にデータをキャッチアップしていく方法をとるべきだろうと思う。それを分析した上で、でもこっちという答えであれば、その方向がデータ解析の結果からどれくらい話していくのかを理解して動くというのが最も論理的な決断だろう。

Posted in AIビジネスモデルビッグデータ・統計

データ分析という仕事

データ分析のニーズが最近高まっているというように世の中なんだが、データ分析の仕事を大半の人が誤解しているように思う。

 

大量のデータを、ざまざまなソリューションを使って加工するのは実はデータの分析ではない。これは加工だ。分析は加工が終わった時点から始まる。つまり実際にその分析結果を使う現場が理解出来て実際にどう変えていくべきなのかをコンサルあるいは伴走型で支援できる環境がなければデータ分析ではない。

 

しかしほとんどのところが、今までの現場は現場、分析する人は何処かの部隊みたいに切り分けて考えているというようなんだが、それではその企業は多分加工は出来ても分析をして活用することはできないと思ったほうがいいだろう。

 

ということはその業界の現場を経験した上で、尚且つデータ加工されたものを現場で活用できるように持っていくことができる人材が必要だし、育成できなければ意味がないのだよな。

Posted in ECビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルフードマーケティング手法流通海外金融・経済

ブラックフライデーやサイバーマンデーなどホリデーシーズンのオンライン通販市場の動向をAdobeが発表 – GIGAZINE

ブラックフライデーやサイバーマンデーなどホリデーシーズンのオンライン通販市場の動向をAdobeが発表 – GIGAZINE
— 読み進める gigazine.net/news/20181126-adobe-digital-insights-2018-holiday-predictions/

わかりやすいデータですね。こういうのが日本でもエリア別でも出ればいいのにな。。。。。リアルの売り上げのデータはこういうのが出ないからヤマカン経営になる。だからサイバーに負けるのだと思うね。

Posted in AIAR VR MR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

テクノロジーの活かし方

いつまでも昔の方法をいいんだと頑張ったところで現場にずーっと張り付いていることも難しいし、現場にいたからといってどこまで原因分析ができたかというとだいたい感覚的な適当な言葉しかわからんし、そういったことじゃ具体的な対応策もそれなりにしかならないし。。。ということで、誰でもどこでも今後はビッグデータやAIやMRなんかを使うしかないわけで、まあそれが現場というように考えないと先に進まない。ということは今のビッグデータやAIやMRをも現場といってしまう時に仮想ってどんな技術ビジネスモデルなんだろうね。ちょっとワクワクするわけである。誰か教えてくれ。。。。。。

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。

Posted in AIECデザイ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事業投資地域おこし旅行流通海外研修/コンサル

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。