カテゴリー: AIIotPC・MacSNSオムニチャネルコンテンツネットビジネスモデルビッグデータ・統計モバイル流通研修/コンサル金融・経済

年明けからニュースを見ているとITの活用で企業の発展を進めていくという発言をしてるところが多かったんやけど、ということは今まではそれほど活用してなかったの?というような悠長なことでええんかいな。。

まだ結構な企業でもトップがこんなことを言ってるところがありますね。ITはどこでも誰でも導入は可能なんだけど、その後それ以上の差別化や運用で飛び出るにはどうするのかがここ数年の大きなテーマだったような気がするんだけど。。。。ちゃうんかな?

カテゴリー: AIビジネスモデルビッグデータ・統計研修/コンサル

最近笑えるのがこういうやり取り。「当社はビッグデータやAIで勝負してます。」「人材はどうされているのですか?」「若くて優秀な人材をどんどん集めています。」「ということは、ここの提案先の業界に関して実際の経験とかない人が多いということですね?」「・・・」「ということはここの取引先に即した使えるアクションプランとかの提案はできないということですか?」「・・・」なんてことが多い。

若くて優秀なんてのも必要だろうけど、ここの業界を実際にリアル体験してきてそれでいてデータが読めて、相手の業界の方々に通じる言葉で提案やコンサルできることが大事だ。大体最近のトレンドキーワードのビッグデータやAIとか言っている会社ほどこのことが全くわかってないことが多いので笑える。まあ提案を受け手側の企業的にはそんなトレンドキーワードをどんどん言ってくるところほど信用してはだめだろうね。50−60歳ぐらいのリアル業界経験者がしっかりいるようなところはまだマシだとは思うけどね。。。。

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年明けだからなにか決意するということはないんだけど、今的にはビッグデータをさらに活用したことができないかちょっと没頭的に入り込んでやってみようかなと思う。

まあ、その前にAIとビッグデータ解析とはちょっと違うぜと思うんだけどね。なかなかそれがみんな理解してくれないんだけどそんなことはほっといて、周りに理解をしてくれるようにするよりはもっと何ができるか徹底的に追及できるような時間をとりたいもんだと思う。世の中にどの領域でもマーケティングが足りない。まあ、マーケティングの方法が旧来過ぎるし、経費がかかりすぎるし、時間もかかりすぎてタイムラグがありすぎだ。そんな結果なんて本当に役に立たない。マーケティングなんてちょっとやってだめなら、すぐ視点を変えてやりなおすどころか同時にあらゆる角度からやり直すぐらいのことをやらないと、何にも傾向分析せずにやっているところが多いんだよな。ちょい頑張ってみよう。

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最近面白いのは金融商品の評価。いろんな専門家やコメンテーターがプロの発言をしてるけど、それとは全く違ったレベルと次元で無責任にも評価してみようという試み。さて使えるかな?

どう判断したらいいんだろう。なんとなく雰囲気的にはわかりそうな気がするけどね。しかし、その結果は、べつにこれで分析しなくてもわかりそうな感じだけどね。

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最近よくビッグデータだのAIだのという話が飛んでるけど。ほとんどうわっつらだな。大昔から統計はあったのにそれがいま時代ほどもてはやされることもなかったし、それからお起き、く世の中が変わったこともなかった???まあ、今回のブームも数年経てば一時期のトレンドで終わるんだと思うな。

まあ、統計分析なんてソフトを使って加工することはそれほどわけはない。誰でもできる話だ。処理だからね。でもそこに至るまでどういったデータを取るのかという話になると、これは実務的なノウハウを必要とされる。まあ、これもある程度定型化すればなんとかなるかも知らんけど、、、それからさらにアクションプランに組み立てるとなると、統計の経験よりも実務の経験が遥かに必要になる。それからさらにそのアクションプランを実際に運営できるように支援するということになるとこれは統計力なんてどうでもよくて、実務ノウハウにその中身を分解して論理的に構築し進めていくようなことができないとだめだ。残念ながらこの全てのステップをクリアできているようなビッグデータ関係者はいない。まあ、今の風潮的にはまだまだそこまで行ってないのだろうが、まあ、それはまだ業界?が未成熟だということで、またブームが落ち着いて、更に数年s会にまた名称だけが変わったブームが来てなんていうことを数回繰り返すとちょっと進化するのだと思う。

少なくても統計分析と実務経験とコンサル経験が最低でもひつ王なことは確かで、まあ、若い人をそいうった専門職に育てようなんて寝ぼけたことを言っている人もいるけど、まだまだ時間がかかるということなんだろうな。と言いながら統計分析的なことを30年ほどやってきたけど、今まで何も進化したことはなかったけどという経験はあるんだけどな。

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消費税導入後の落ち込みがたいしたことないなんてどこかの会頭がいってるようだが、どんな神経してんだろ。

https://www.intage.co.jp/gallery/zouzei-kakekomi3/

何回も税金や物価が上がって、その度にみんな苦労してて、そのたびに打てる手が少なくなっている中で前回より落ち込み方がマシとかマシでないとか言ってる神経がようわからん。

普通に考えれば、毎回税金は上がり、そうでないと借金は返せんと言ってるが、本当にそうなんか?それは情報を垂れ流してる検証すらしてないマスコミや評論家が上有りの話をしてるだけではないのか!ネット系などのテクノロジーがドーンと発展していく中で、世の中の金の流れを同様にドーンと革新的に変えられないのか!なんてことをしないと、今までの延長線上の話なんて非常に怪しいと思う。

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こういうのがどんどん登場してくると一般管理職は全部いらなくなるな。コスト管理以外にも営業管理や取引先管理や納品管理や歩留まり管理なんかもAI活用が出てくるだろうかね。

https://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1911/21/news05.html#_ga=2.262678668.108268935.1574487502-1918663756.1574487502

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ここら辺のおわらいは、リアルの分析だけしかできないこと。そんな消費者は単純ではない。ECが導入される前の考え方だ。 店舗の購買行動分析、データセクションが世界展開:日本経済新聞

店舗の購買行動分析、データセクションが世界展開:日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52202950V11C19A1000000/

カテゴリー: エコビッグデータ・統計ライフスタイル

エコ利権だからね。そのためにはあらゆる方法で地球温暖化で洗脳しないとダメだから。。。。まあこの手の話には本当に裏があるからね。信用してはダメだ。実際に自分でデータを確認しないと。

http://tanakanews.com/070220warming.htm

カテゴリー: コミュニティビッグデータ・統計マイニングマーケティング手法ライフスタイル

サイコグラフィックス・ジオグラフィックス・デモグラフィックスの3属性で分析。

なかなか相関性が見れたり見れなかったりして面白い。商品などの分析をするときに、こういった3種類の観点からのキーワードをつけて評価していくと今までどの商品企画担当者が考えていたものと全く違うマーケット分析が出てくる。それをかんたんにできるのが検索力ということだな。

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企業のベンチャー(IT以外も含めて)度なんてその会社のトップのトレンドへの突っ込み方を見ればわかるもんだ。

ネットだ。ECだ。電子決済だ。AIだ。ビッグデータだ。SNSだ。MRだ。。。。なんてトレンドが山ほど来ては消えていくが、そのどれもがずいぶん前からのトレンドを形を変え品を変えてきたものばかりだ。ビッグデータなんて早く言えば統計だ。統計なんて自分も30年以上やっている。どこがトレンドだ。単に名前が変わって新しいふりして出てますというだけじゃないか。トレンドも所詮こんなんばっかりなんだ。つまり、ある程度目安がついてから勉強しようとか導入してみようとかということを考えていると、そのトレンドの前の名前の時にどう進化したのかという流れを知らないままに使うことになる。そうすると前の名前からやってきた人のほうがはるかに経験値があるわけで、最近になって導入したところは最新だ!!といったところで以前の経験値を知らないので、まあ、簡単に言うと使いきれないで理解しきれないで次に移るみたいなことになるのではないかと思う。

トレンドなんて前のトレンドも今のトレンドも先のトレンドもどれもこれも不十分なもんである。それを自分とこなりで解釈していろいろトライして自分のものにしていくということをしなければ、まあ、身につかないこと山の如しとなるのである。

つまりビッグデータは30年以上の前から統計をじっくりやってきたところは今のビッグデータブームでも活用のすべはつかみやすい。最近になってビッグデータブームで飛びついたところは消化不十分のまま今後も行くだろう。当然使いこなすことは一部にとどまる。なんてことになるのではないかと思う。

これを覆す方法はトップ自ら管理者自ら新しいものに飛びついてそれを継続させることである。そうすれば若い層もついてくる。トップが自分のサイトも作れないようじゃ、PC向け・タブレット向け・スマホ向けのサイト作り運用のノウハウはわからんだろうと思う。自分で作るから自社のサイトはこうだという方針を出すことが可能になってくる。そうでないと他社のように作りましょう。外部の提案に任せましょうという。というようにどうでもいい個性のないものになる。

電子決済でもそうだ。トップ自ら財布をやめて電子決済だけで生活するとどういうことが必要かどういうことが必要でないのかが一気にわかる。

こういうことに積極的になれないところは何事にも乗り遅れる社風というようになっていくのだ。

カテゴリー: ECオムニチャネルビジネスモデルビッグデータ・統計ファッション・アパレルマーケティング手法流通

いまどきらしい結果だな。しかしインスタから直接はなかなか売れないんだな。。いったん情報として取って、買う時はまた別ルートで探すんだよ。。。都心ファッションビルもこりゃきついな。。。ファッションに関する調査~ファッションアイテムは「ショッピングモール」「インターネット通販」が主な購入場所に。ファッション情報は女性20代の6割以上が「SNS(Instagram)」から

https://insight.rakuten.co.jp/report/20190315/

カテゴリー: ビッグデータ・統計マーケティング手法

サンプルが少ないマーケティング結果は兎にも角にも信用できなんな。

よくマーケティング会社の方法を聞いているとアンケート方式とかグループインタビュー方式とかWEBアンケート方式とかの結果を持ってくるところがある。それが選択式でも自由アンケート方式でもあまり結果を今まで信用したことがない。なぜなら、まずサンプル数が圧倒的に少ないと言うケースがほとんどだからだ。

まあ全数調査をやりましょうと言うのはほとんどの場合難しいかも知らんけど、せめてトレンド分析とかなら数百万とか数億ぐらいの集計合計が欲しいもんだね。

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結構実績のあるコンサルタント(もちろんITコンサルを省いてね)でも、どっちが重要ですか?「営業力」か「SEO」。と言ってハッキリ「SEO」ということがわかる人が意外にいないのはどういうことだ?コンサルタントトップが自分でサイトを作ったり、ブログをアップしたり、SEO対策をやったりしてないから、今のネット時代のことはほとんど分からないというところがどれほど多いことか。大丈夫か???

流通でも営業でもサービスでもそこのコンサルタント会社に会う時にいつも「ところで、オタクのコンサル会社はトップ自身が、サイトを作ったり、ブログをアップしたり、SEO対策を行ったりしていますか?」と質問させている。まあ、有名どころでもほとんどの所ができない。幾らどんどん情報発信してますと言いながらもワードプレスのコンテンツアップ方法ができないようじゃ、全く話にならないのが今の時代だね。特に流通系や営業系や企画/マーケティング系でこれができないというのは致命傷だな。

トップが60すぎてるので、そういったことは若手にやらせてますとか、外部にふってますというのも、全くダメすね。

カテゴリー: AIAR VR MRIotカメラソフト・ソリューションビジネスモデルビッグデータ・統計モバイルライフスタイル

Google I/O 2019のストリーミングを見てこんなことを思うんだが妄想80%ぐらい??

今までの発想で行くと、長くこうだったからこれを発展させるには今のこれをさらに職人技ぐらいにするしかないなんてことを思ってきたケースが多いんだな。

長くこうだったでは、何のことかわからんので、これにスマホのカメラということを入れてみると、Googleの今回発表のスマホのことにトレースされて悔いると思う。

スマホはいろんな機能があるけど、その中で最近はカメラの進化を競い合うというレースである。最初は1眼、そのうち2眼、さらに345というように増やしたもん勝ちみたいな最近である。

確かに1眼よりは2-3ぐらいあった方がいいだろうということで、そういうのを最近多用してるけど、Googleはあくまでソフトウエアの進化でこれをブレイクスルーするという手に今回出てきた。そのかい?もあってiPhoneの半分ぐらいの価格設定で十分なものができるどころかそれよりも進化したものを提供できるという革新的な発表だったと思う。

ここで大事なことは、一つのアプローチとして従来型のメカニカルよりもAIなどを多用したソフトで、新たな価格ゾーンを作るという手法である。今までのスマホメーカーもファーウエイなどは3眼にもしたうえでAIで被写体にあった写真を撮れるようにするということにアプローチしているが、Googleのそれはさらにそこから写真を撮るということだけでなくどう新しい発想での使い方をするのかという提案をしていこうとしている。カメラの新境地という感じである。

我々の発想方法もよもすれば、従来型の延長でのことを考えがちである。しかしそれをどがえしして逆に課題をスルーする新たな方法や、課題をメリットに変える方法をプログラミング(ちょっと言葉古いけど。。。)の進化で一気に駆逐することができることを考える時代に来たのだということなんだろうと思う。

いやーいろいろ考えさせられる発表だった。

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システム屋と話をしてると、あんなデータの抽出ができますとか、AIとかに持っていけますよというんだけど、実際には全く使えないのが出来るばかりだな。

データ解析とか色々いうけどシステムを組むのはデータ解析のほんの一部だけの話で実際にはデータ解析後アクションプランに組めて実行してみて改善ができたというプロセス全体がデータ解析という行為なんだけど、全くそこらへんを無視して最初のシステムを組むこと自体に重きを置いているようではいつまでも、データ解析ということにはならない。システム屋に発注する方が思いっきりデータを読めないアクションプランにおとせないいうこと自体、何もわからずにはやりだから発注するという無謀な行為なんだし、開発する側もしってか知らずかわからんけどそのようなレベルで開発を受注すること自体も問題がある。

カテゴリー: AIビジネスモデルビッグデータ・統計

AI業界?課題だらけだ

AIのプラットフォームやソリューションを提供しているところが、そもそも導入先の業界をそれほど理解していないので、その担保をデータサイエンティストがいますとか、導入実績がありますとかになるのだが、それはまだまだ導入先のリテラシーをアップさせて成果を出せるような要因にまで押し上げていない。

色々取材とかで見せてもらうと、最終的に物を購買するのは消費者だったり仕入れ業者だったりするのだが、その購買動機や購買決定要因をほとんど理解していないというのがまず大きな問題だと思う。

流通系のところなどを見ていると最近の購入決定要因は、ECでの状況やSNSや店頭のVMDや商品戦略や販促戦略や。。。。様々な要素がある。特にネット関連の影響が多い中で、社内データを色々マージしたところで、そこになるのは決定要因のベースとなる要因のほんの一部しか表していないデータをいくらマージしても今までよりはちょっとマシになるかも知らんけど、それ以上の成果は見込めないというようになるのではないだろうかね。AIとかいうのであれば、もっとそこらへんのボトルネックをブレークスルーしないと月額何十万も何百万も払う価値はないと思う。

AIはPOSの次の新しい呼び名ではないんだということをAIと言っている方の提供者側がもっと突き詰めないと一時期の流行語大賞で終わってしまうような気がする。すでにその傾向が多数見られるんだな。

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AIってどうなん?

AIの展示会などにいってみると、これってどこがAIなんだろうかという出店が多い。平たくいうと画像認識やテキストマイニングや多変量解析ということだ。

まあ、画像認識は別として、テキストマイングや多変量解析は大昔からあった。

統計という分野では自分でも30年以上やっている。それがいつの間にかAIなんていう言葉に置き換わって、営業関連や販売関連で導入していこぜというわけなんである。言葉が変わってもボトルネックのところは同じで、言葉が変わるたびに料金体系が上がる(笑)、といってもそのデータをどう分析するかということに関しては導入提案しているところも声だかにデータサイエンティスト(なかなかおしゃれな言葉に変わったけど)の人材がいないという。ということはなかなか人材がいないのにソリューションを導入してもそれで宝の持ち腐れということにならないの?????ということになる。完全に自己矛盾だ。

まあ流通に業向けのところに至っては、POS導入の時に散々いろいろやってそん結果システムの導入は進んだけどもそれでも経営不振に陥るところは非常に多い。ほぼ完全にPOSが入っている百貨店業界は今どうなっている?ちょっとインバウンドで儲かったところもあるけど、中国のようにインバウンドで爆買いされていたのはちょっと前でちょっと関税がかかったりすると一気に腰砕けというという状況にまた陥りかけている。POSの効果はどこにあるんだろうね。

つまりPOSでもAIでもディープラーニングでもビッグデータでも人工頭脳でも、まあそれを活かせるわかりやすく今までのスタッフに説明ができる一緒に改善ができる人材がいなければほとんど意味がないのにも関わらず、ちょっとしたなんとかブームはまたそのうちに違う言葉に変わって、また同じような失敗を繰り返すんだろうなと想定できそうなんだけど、みんなどう????