https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2010/15/news001.html
カテゴリー: ビッグデータ・統計
news.livedoor.com/lite/topics_detail/18899867/
サイズとか使用用途を考えて色々選択できるところがWindowsの特徴。しかもちょっとヘビーな仕事をやるとくるくる回ってしまうのより、とっとと処理をする方がビジネス的には便利。
多目的にビジネスで使うのならマックは今までの使用経験から相当無理なことだね。
モバイルワークステーションというカテゴリーがマックにはないからね。真剣に使うとマックは遅くてなかなか難しい。
ネット関連データから分析しようというのが気分分析なんだけど、まあ所詮ネットデータの分析なんでそれほど精度が高いかというと？？？ちょっとポロポリだ。まあ、今の時代がそういう感じなんだからそれでもいいんだと思うんだが、当然そのレベルなんでミーティングや提案時にお土産感覚でクライアントに持っていくと言うような感じで使ってる。本当にお土産感覚だ。相手がそれに興味を持つかどうかはさておき、会うたびに違った角度での分析グラフを「どうも！！！！！」みたいな感じで持っていくということなんである。
ビッグデータマーケティング分析もあまり大上段位構えずに、そんなイメージもいいんじゃないですかね？？？
ネット時代のプラットフォームというとよくGAFAみたいなイメージを持つ人が多いかもしらんけど、彼らのプラットフォームを考えれば、別に有料会員でもなくっても使って貰えばそれはプラットフォームになるということだ。
だったら我々もどんどん自分用のプラットフォームを作ればいいのかと思う。人数が少なかろうがそれでもかまわない。あ、もうすでに誰でもプラットフォームを持ってるよね。例えば名刺リストとか、スマホの電話帳とか。。。。それをプラットフォームと考えて、他の人にも有効活用できるようにセミオープン化すれば自分のプラットフォーム完成だ。
まあ、これはプラットフォームの定義をどうするかによって違ってくるかもだが、自分の名刺リストにだれかから問い合わせが来てそのリストを一部共有してあげればそれは立派なフラットフォームの始まりとも言える。そのうち自分の名刺リストを他の人の名刺リストと相互乗り入れすれば、更に立派なプラットフォームになる。
なーんだプラットフォームって簡単やしだれでもすでにやっていることやと考えればGAFAも身近に考えられると言うことになる。ちょろい。
最近はDX化だのERPだのAIだのという流行？で社内データを可視化できる環境がそろってきたといえる。しかし、与えられたデータは、どこもが見るであろうデータ形式しか出てこない。しかし企業側は全社見るべきポイントは違うものだ。しかも毎日同じであるわけがない。課題が変われば見るポイントも見る順もその深さも違う。さらにそれを円グラフなのか、おれ線グラフなのか、散布図なのかもちがう。縦の軸も横の軸もその期間も違うだろう。同時に見比べるグラフも違うものだ。
簡単に言うと与えられたデータではほとんど課題の本質が見えないものだ。こういったことをなくすには、トップから統計の経験があって自分でどういった仮説でどういったことがわかるグラフなどを出すべきなのかということが予想できなければ話にならんわけである。
誰かに分析を任せるようなところはやっぱり駄目だという会社を多数見てきている。中には感覚で中にはスタッフの発案で経営しているところもあるけどそういった会社や組織に属している社員やスタッフは気の毒だ。
ぜひ経営者を名乗るのなら統計分析を自分でやってデータの肌感をわかるようなことぐらいはやってほしい。
なんて大上段に書くと周りからぶりぶりいわれるわけだが、最近のニュースはコロナの影響で「GDP実質27.8%減、4～6月年率 戦後最大の下げ」みたいなヘッドライナーで読者の興味？？？？をつかむみたいな記事が毎日踊るわけである。これは有名な経済新聞社系の記事なんだが、誰が読んでもそりゃそうだろうし、コロナ下でバカバカ業績が上がることはなかなかないよなーと考えるわけだ。しかしこの手の新聞社＆マスコミは延々とおなじようなことを書くわけで、それを毎日見てると当然のように自己催眠みたいになってくる人も多いわけである。
自分の場合は全く違う反応になるわけだが。
まあここでこの手の経済専門紙の役割って何なんの？と思うわけだ。情報を垂れ流すだけなら経済専門紙でなくてもネットでも何でもいい。専門誌というのは、長年特定の業界に接して状況を見ながらそれをクリアしていくそれに負けてつぶれていく方法も知っているはずである。だったらだらだら聞いた情報を流すだけでなく、どうすればそれが変わるのかの対応策を提言するとか、事例を引っ張ってくるとか、提言や事例をベンチマークしてみるとか、さらにはそれを実践しているところのインタビューをベンチマークして体系立てて、アクションプランを複数作るとか、、、、、そんな簡単な基本的なことをやらないのが、自分的には全くよくわからんのである。
もしかしたら情報知っているだけで、そこから先のノウハウがなかったりして、なんてことだと専門誌という看板は下ろしたほうがいいね。
データはわかりやすくグラフ化したりするところが多いけど、これは確実に騙しの方法が潜んでいると思った方がいい。まあ、視覚でどこかの結論に誘導しようという魂胆だ。せっかく大量のデータを分析するのだったら、とことん細部に拘って分析するべきで、誰でも一目で分かるような出し方をすれば、山ほどデータ解析しているので、このグラフの表す方向のように一目瞭然。文句言うなよと言うようになるのがデータ分析にとっては全く意味を帳消しにすることぐらい悪いことだと思う。
もちろん世の中には経営者でも経営企画やマーケティングの人でも全く数字が読めない人が多いことは事実だ。責任は読めない方にある。読めないでそんな役職になるなよと言いたい。せっかくデータがあるのだから普通以上にあらゆる角度から分析することが大事であって、中にはグラフを加工してみやすくしようなどとしているところもあるみたいだけど、そんな子供騙し的な方法は取らないで、ガチで読み会をやってほしいものだ。
だいたいよく考えてみれば、流通ではPOSを入れることで利益が出るようなうたい文句だったけど、どこでも今や入ってるけど関係なく倒産しているところも多い。別に利益を生み出すことを確定するツールではないということだ。これはセールスフォースでも一緒。どこでもそのうち入っていって。。。。でもそれで利益が出るかどうかは別の話ということ。導入する前の基盤力のアップ、導入後の現実的運用の教育が継続されなければ、全く効果ないことが現実だ。
コロナ自粛が終わっても、消費者の意識は元のようには戻らない。ソーシャルディスタンスとか、人が集まるところには行かないとか。。。。そういったライフスタイルがこれからベースになっていくことは十分考えられる。
つまり、店舗を運営しているところなんかは、客数を当初の予定ではなく2－3割ぐらい低くなることが想定されると言う前提で、財務予算とかビジネスモデルを検討しなおさなければならないと言うことだ。
これは今までビジネスモデルの根本を見直さなければならない事態になったと言える。ちょっと人件費を抑制するとか発注を減らすとか家賃の減額をお願いするとかと言うレベルでは対応できないことも多いと思う。本部としては店舗を多数出すこともリスクになるだろう。と言って１店舗ごとの売り上げアップも簡単にはいかない。ネット販売と言うこともどこでもやっているが、それはリアル店舗と同じように売り上げを上げていくことは至難の業だ。
コト消費と言うことも一時期はやったけど、お客様が出てこなければ根底から、コト消費は崩れる。
こういう中で再見直しをするのなら、最初はやはり商品力ということが大きいかもしれない。あの会社・店舗と言えば、、、、「あの商品だ」と言いえるものがあればいいが、それが無ければ非常に難しいかもしれない。
さらには来店増を望むことがなかなか難しいかもしれないので、ネットでと言うことになるが、その手前にSNSでの顧客との距離感をつめておかなければならない。これのノウハウを持っているところがほとんど無い。これはなかなか試行錯誤なので、社内でそのノウハウに明るいリソースがいれば可能かもしれないが、ほとんどの企業ではほぼいないと言うのが現実だろう。
うーん、これは相当な改革が必要になってくるような時代になってきたのだろうと思うね。ついてこれる企業はどこまであるのだろうかね。もちろんその周辺のコンサルなんかもほとんどあかんのだけどね。。。。。。
社内のシステム担当に社内の業務がよくわかってAI？（本当は統計処理）することによって活用できるようにというけど。システム担当が社内業務を理解して統計分析できるようにしてそれが活用できることは統計わからないんでまず無理だと思った方がいい。よう出てくるデータサイエンティストも業務のこと知らんしな。
とにかく今のAIはマスコミ受けのいいような話しか見えてこない。ロボットだとかマシンラーニングだとかディープラーニングだとか自動化云々だとか、、、、まあ、なんでもいいんだが実際に企業ではそれがいつから使えるのだろうか？？？？
少なくても企業コンサルをやっている人間としても多分現場の人にしても来月から使えるのかしらとか、それでうちの取引先の売り上げや利益が上がるのは今月かしら？？？？なんてのがまず一番の興味ではないだろうか。何年か先のAIより今月使える分析の方がはるかに効果はある。いくら投資してもいくら時間かけてもいくらコンソーシアムを作ってもいくら有名企業が参加してもそんなもんはなかなか役に立たない。
特に分析が必要なところは今までなかなか投資できなかった中小企業や個人レベルではないだろうか。上場企業なら使えるというレベルではほとんど良い恩恵は受けられない。今後日本がこの手の分野でなんとかというようなことを考えているのであれば、中小でも個人でも使えるAIもどきやビッグデータもどきを広げていく必要がある。
統計を30年以上やってると、いつまでも必要性が言われ続けられながらもいつまでも市民権を得ないもんだと思っている。実際に最近になってちょっと興味を示す人も出てきたが、それでも真剣に活用しているところはあったことがない。
AIという言葉に置き換えたり、ビッグデータ という言葉に置き換えると興味を示すがそういう人ほど実際をそれを使って変えようという人はこれまた見たことがない。その前に企業人で有るのにコンサルタントで有るのに自前の分析方法を持っていないとか、社内でデータから自由自在加工してリアル体験者と同等に張り合える人を1人も持っていないというのが現状だろう。
データサイエンティストというのにもよくあうけど、よく現実の活動体験や研究もなくデータサイエンティストなんてわけのわからんネーミングをつかていることにも笑える。まあ、データを加工するというのであればデータプロセッサーとかのネーミングの方が正しいだろう。
とにかくデータは単なるデータなのでデータを扱った仕事をしているというのであれば、実際の改善や進め方を実際に使えるアクションプランに書き換えることができて実際にそれを実行できるぐらいでないとダメだ。リアルの業界を一つも体験していないとか体験していてもたった数年しかないとかというレベルでは、それはいくらやっていてもデータプロセッサーであろう。
まあ、AIもビッグデータも数年すれば過去のヒットキーワードでしたねということになるのが日本だからまたキーワード名だけ化粧直しして同じようなことが繰り返されるのだと思う。
残念なことだ。
例えばこの商品は安いね！という話を聞くけどそれはどの商品と比べての話なのか、その比べ元はどの商品と比べての話かなんて突き詰めていくと「安いね！」ということが気分であることがわかる。
その他あげればきりがないけど「うまいね」「景気悪いね」「体調ええわ」「ええかんじやね」「先方気にいってたよね」「きれいね」「それ正しいよ」・・・・ほとんど気分だ。企業の昨年比でもそうだ。「昨年と比べて業績は好調で2％伸びました」2％が好調かどうか1.9％なら好調じゃないのか、、、これもそうだよな。
ということは、この気分レベルを分析することが実は結構大事じゃないかと思ったりするんである。
やっぱり世界一の会社だけあってあちこちで新実験をやっているよな。昔はデジタルサイネージの導入も早かったし、今や自動運転でのデリバリーとかもやってるし、教育ではタブレットによるシュミレーションゲームとかも導入している。まったく日本の流通とは次元が違うのかもしれない。
流通系で多いのが卸売りの営業体制。これは今まではいろいろ変化したといってもマンパワーによるものが中心であった。それは何といっても相手（店とかレストランとか）もアナログ販売がメインだからだと言い切れる。しかしその先の消費者がネットで購入する割合が今後さらに増えて。。。となると話は全く変わってくる。10年後ならネット販売比率はどれくらいだろう？まあ自分的には最低でも６０％、モノ・地域によっては９０％もありかな、平均７０％ぐらいというようなイメージを思っている。まあ、この比率はモノ中心的な見方なんで、コトを入れると実はもっと比率が増えるかもしれないと思う。
まあ、今よりネット比率が下がるなんて言う人はいないだろうから、少なくても上がるわけだが、ある程度のところまでいけば当然天を打ち、、、なんてことになるのだが10年もする前にそうなっているかもしれないと想定できる。
そうなると2つの潮流が出てくると思う。
一つは生産卸側が消費者の手元まで店の代行をするというケースだ。ネットでの品ぞろえ、販促、物流、決済だけではなく店への投資、システム導入、販促の支援から分析から人材支援までだ。売り手は専業で頑張らなくても多数の選択肢からチョイスした業態や販売方法を複数運用できるというわけだ。
一つは販売側が店同士さらに消費者とのコミュニティを作って、生産依頼を生産者おろして側に依頼してくというパターンだ。コミュニティではＩＴを駆使して情報の活用で在庫の最適化やかぶらない販促や消費者とのコミュニケーションを図り、独自の物流や独自の資金の確保の手段を作るという方法だ。
まあ双方のいいとこを組み込んだハイブリッド版もできると思うけど、、、少なくても従来のマンパワー的な営業などの姿はない。もしかしたら従来の販売員の姿もないというようになるかもしれない。
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？
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。。。。
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。