カテゴリー
AI ノウハウ ビッグデータ・統計 マーケティング手法 研修/コンサル

どこまでAIを使って仕事ができるか?というのが最近のテーマだな

取引先の資料を作るのに今までは何日もかかってデータを集め、さらに何日もかかって提出できる資料にするということをやっているのがほとんどのコンサルじゃないかな?それは社内にいる人間でも同じだろう。コンサルだったら提案するのに今まではチームを組んだり、仲間やクライアントと数々の意見調整などやってといってもそれをパワポなどにまとめるのに定型のフォーマットを使ったりして作るというのがAIの活用で一気に変わるというのが現在の位置づけだと思う。

経験値で言うと、ほとんど今まで接したことがない前情報なしの業界向けに提案書とその参考資料を作るのにAIなどを使い、今までのパワポの定型フォーマットを使わないというのであれば従来1週間ぐらいかかってたのが、ほぼ1日以内で終わるというような感じになってきている。特に提案書を作るうえで元の必要情報例えばA4ぺらでよければ100ページぐらいはほとんど事前準備なくって半日ぐらいで集められる。もちろんその内容が本当かどうかのファクトチェックもある程度可能だ。そこから今回の提案に合わせた内容をまとめてわかりやすくコンテンツするのもAIを使うことで何通りかのを瞬時に作れる。最近はだからいちいちパワポの横ではなくってワードなども含めて縦型の書類にまとめることが多くなった。まあ、書式などの調整をしなくて済むようにだ。どうしても図が必要な時は仕方がないとしてだ。

今までの提案書は要件定義からそれを考察するためのマーケティング部分が相当適当であったと自分は思う。中には官公庁などの発表の資料を使うこともあったけども、これってほとんどマクロ論であって今回の提案のベースになるのかというと、実際はほとんどなりえない。もっと必要なマーケティングというのを今までの時間配分ではほとんど意味のない儀式的なものになっていたような気がする。それがAIを使うと一気に使えるストーリーがつながっているしかも複数の提案内容を比較検討できる今までとは全く違った次元のものが作れる。しかもそれが相手の提案先の担当者よりも深く洞察できて違った次元の要素も含みながらというのが出せるようになってきた。しかも自社の独自分析手法もその中に組み込むことも非常に簡単だ。

これは今まで数千本も提案書を作ってきた悪く言えば慣れた手順でやってきた自分にとってはこの歳になっていきなりエポックメイキングなことが起こっているということになる。まあ、ほかのところが作った提案書がいかにしょうもないものなのか、提案時だけ用の紙でしかないというのが痛感される。

まあ、新しいことにトライできないところとさっと飛びついて紆余曲折を経験しているところとの果てしもないレベルの差が今起きようとしていることをコンサルも企業もみんな気が付く時代に今なっているといえる。やらないところはいくら大手でも一気にしずく時が今なんだろうね。

カテゴリー
コンテンツ ビジネスモデル ビッグデータ・統計 プラットフォーム マーケティング手法 金融・経済

新年あけましてというところにいきなり地震や航空機事故やアメリカハイテク株安などが飛び込んできて結構きな臭い今年なんかなと思う。最近はちょっとマシになってきたのか知らんが相変わらず適当な片一方からしか見てない論調しかかけないコンサル?や評論家?が目につく。ネット時代に手近にググってアメリカの選挙はこうだとか、中国の経済はこうだとか、ウクライナ戦争やガザ戦争はこうだとか、グレートサウスやノースサウスはこうだとか、、、結構挨拶文やYOUTUBEでボケた内容をばらまいているのを傍から見ててかわいそうになってくる。長年情報力を使った分析をやってきたので、こういうときに正当な判断をできる可能性が増える環境になったというのはありがたい。今年更に磨きをかけたいのは、マスコミではない違った視点からのミニコミの分析や、日本や近くのアジアだけでなく中東や中央アジアや南米やアフリカの情報などしっかり分析できるようにしていきたい。今まで日本のマスコミに一切出ていないそこら編のちょい有名なコンサルタントが全く理解できていない情報などをしっかり組み込んで行きたいものだ。また新しい情報収集の仕組みを作らないとだめだね。これからもがんばりますよ。

カテゴリー
PC・Mac コンテンツ ビッグデータ・統計

しかし2万件弱の海外検索は結構時間がかかる。すでにどれくらい経ってるのだろう。7時間ほどか????

カテゴリー
AI SNS コミュニティ コンテンツ ビッグデータ・統計 フェイク プロジェクト マーケティング手法 モバイル ライフスタイル 政治 流通 海外 環境 製造業 趣味 金融・経済

情報をもっともっと広く見ることはいつも自分の思考が偏ってないか確認することの基本となることだと思う。ちょっとSNSなんかでチェックしてますよとか、海外の情報もいつもスマホでどこどこ見てますよという人も多くなったが、ほとんどの場合偏った情報しか見てない人がほとんどだ。特に日本国内の日本語の情報を見ている人は、それだけでもだめだと言える。今どき英語でもアラビア語でも中国語でもベンガル語でもスマホで簡単に翻訳しながら見えるし、オープンAIとか使えば、今までのしょぼい検索の方法からは少しは前進することもできる。。。。なんてことが今や最低の必須項目になりつつあるね。これ、若い人も歳行った人もね。

カテゴリー
AI EC オムニチャネル コミュニティ ノウハウ ビジネスモデル ビッグデータ・統計 プロジェクト マーケティング手法 モバイル 事業投資 営業 流通 海外 研修/コンサル 製造業 金融・経済

最近面白いのがリアル営業部隊とEC営業部隊とデータマーケティング営業部隊の3つに分けて個々に営業予算をつけて売上を競争させる方法だ。これで何がわかるのかこれでどういった今後の発展方向がわかるのかということが実際に体験できるというのが企業にとっては大きなプラスになると思う。なぜこういうことになったのかというと大昔からリアルの営業部隊が屋台骨を引っ張ってきた。その時のEC部隊は少人数でちょっと詳しい人が担当して古今奮闘しているという塩梅だったと思う。これではいつになってもEC部隊はリアルに勝てるほどにはならない。最初からまあ頑張ってな!というように思われていたからだ。会社のスタートがそもそもECからだったらこんなことはないと思うけどね。。。。という中で最近のトレンドはデータマーケティングだ。社内で統計を駆使してあーだこうだというが、多分その他の部隊からは面倒な奴らだなぐらいしか思われていない。当然だ。グラフを書いてこんな傾向ですなんて言ったところで、それでデータマーケティング部隊で売上作れるのかよ?と思われているからだ。だったらそのデータマーケティングチームだけで売上を作れるところを実証すればいいんじゃないのかと言うのが、この面白い仕組みなんである。当然分析屋だから営業前線には立てませんという人材は全部外すということになるけども、それくらいやらなければデータマーケティングなんて根付かないんですよ。わかってますかね?企業トップの方々!!!!

カテゴリー
ビジネスモデル ビッグデータ・統計 プロジェクト マーケティング手法 事業投資 気分分析バリュー分析 流通 環境 研修/コンサル 製造業 金融・経済

分析だけで相手の会社や商品や業界をデータだけで分析することは非常に意味がある。なぜなら相手のことを知らないからだ。相手のことを知らないことで先入観がなくこちらの判断だけで仮説や結論を出せる。これはある意味では非常に公平なことだと思う。と言いながら相手のクライアントはこういうこちら側のスタンスを理解してないで、なぜ外部にそんなことがわかるのか言われる筋合いはないと思うようなところも多い。しかしそれが視野を広げ可能性の可能性を見つけられることができるという唯一に近い方法だと思う。

カテゴリー
ノウハウ ビジネスモデル ビッグデータ・統計 趣味

企業トップになるとか専門家を目指しているのであれば「ビジネスモデル脳」と「データ脳」が必須であることは誰でも理解できていると思う。どう鍛えるのか、ビジネスモデル脳はすべての要件をマップ化することだろう。データ脳は山ほど膨大な数字をみてそこから瞬時にどこらへんがおかしいのかを感じ取る練習をすることだと思う。例えば膨大なエクセルをずーっと見ているとどこがおかしそうなのかエクセルの表がこちらに話かけてくれるようになってくる。それ以外に毎日株価グラフなどをみてそれがテレビ見てるより面白いというような感覚的になる。そうなれば膨大な表から直接頭の中でマップ化し、それを原稿をシナリオ化するというようなステップを省いて頭のなかのマップを自由に動かしながら話をするというようになればシメたものだと思う。

カテゴリー
ビッグデータ・統計 研修/コンサル

最近どうも就職や転職の世界でSTEM(科学、技術、工学、数学)領域の仕事が大事有望だということで色々仕掛けをしてるが、これって新たなブルーワーカーを作ろうとしてるような気がする。たとえばデータ解析という話の場合、実際は分析先の現場を体験してなくって分析を提案にすることは無理だ。大学からまっしぐらにデータサイエンティストを目指した方々の提案は全くもって机上の空論以下だ。こういう傾向が出てますからどういうアクションプランをということを現場の長年経験している方々に納得させなくてはならない。いや、実行するのは現場の方々ですからそこまでは関知できませんというのであれば、数字を使って惑わしている魔術師で終わるものだ。

カテゴリー
ノウハウ ビジネスモデル ビッグデータ・統計 プラットフォーム 事業投資 営業 流通 製造業 金融・経済

ノーコードやローコードが必要な理由

https://kn.itmedia.co.jp/kn/articles/2207/21/news083.html?utm_source=kn-tot

例えば、こんな記事があったりするがなぜローコードが必要なのかというとシステム担当が実際の営業現場やバックオフィス現場の必要な業務の実態を全く知らないからだ。もしすでによく現場を経験した人がシステム構築に携わっているのなら、ローコードを使う必要はなかったはずだ。しかし実態は社内のシステムでは対応できない情報があまりにも多いのでノーコードやローコードが必要になってきている。まあ、これは本当にいいことだ。この普及のおかげで本当に必要なアウトプットがわかるわけだから。

例えば、会計ソフトという専門ソフトはさまざまな専門企業が開発をしてそれを企業や個人が使ってるわけで開発当初から相当年月が経って毎年起こる税制改正などににも対応しているが、実際に使ってみるとそれはどこのも使いにくい今すぐ必要な帳票が出ないの連発である。なかには最初のこれを使ってそれを他のソフトに読み込んでという、、、まだこんな操作がいるの?というような有名なソフトも多い。簡単にいうと会計ソフトという比較的綴じられた業界?の中のソフトにも関わらず、多分開発している会社の方は実際の経理・会計・財務・業務改革業務をよく知らないのだということがわかる。その証拠に開発している会社が自社のを使ってすごい資金調達あるいは経営改革に至ってるということはあまり聞かない?!?!

まあ現場で実際に活躍しているみんなが自分でなんとか必要な資料を出せるかもしれないというノーコード・ローコードをどんどん開発して、それをベースにした基幹システムの構築に持っていくぐらいのことが今後必要だと思う。まあ、基幹が次世代の経営システムに対応できるほど進んだところもないしね。

カテゴリー
ビッグデータ・統計 研修/コンサル

最近質問された中で、「よく大学等でデータアナリストを育成するところが増えてますがどうですか?」という質問に対して、「はい、全く使いものになりません」と答えます。なぜなら、解析作業をやるのが仕事ではなくって、どういった仮説がいるからどういう分析なのか?さらにだからその答えの流れから実際にどうするべきなのかのアクションプランが作れて、実際に現場で実行できるための支援をすることができないからです。少なくても数々ある現場で営業でも販売でも仕入れでも生産でも財務でも複数の業務を最低でも10年以上の実戦を経験してください、でないと使いもになりませんと言ってます。データアナリストは分析だけの作業をするのではありません。それは単に一部分の話ですよ。だからまともに現場で実体験の相当ある方でデータ分析ができて現場の改善とうができる人に学んでくださいと言ってます。

世の中でこれを理解していないデータ分析を間違って考えている方が多すぎますね。どうせそのうちに解析の作業なんて人がやらなくてもいい時代がきますから、今のデータアナリストなんていらなくなりますよね。。。。という時代になっても使えることができる人がデータアナリストです。世の中今後データアナリストにフォーカス当たりますから、それを学ぶようなコースに行った方がいいですよなんて言う「詐欺師みたいな言葉」に乗らない方がいいですね。

カテゴリー
ビジネスモデル ビッグデータ・統計

今一番必要な人材はデジタル人材じゃなくってビジネスモデル人材だ。本当に大手の古い体質の会社はすぐにデジタル人材がそろえば何とかなると考えるがそのもとがビジネスモデルを作れないとまったく機能しない。ということをわかるところが少ないのが悲しい状況だね。

カテゴリー
ノウハウ ビッグデータ・統計 プロジェクト 研修/コンサル

よくエビデンスのある提案というのが言われるけど、その時にどっかの発表した統計データなんかがよく出てくるし、どっかの事例が出てくる。。。。こんなんがエビデンスなの???というところは置いといてということなんだろう。このレベルじゃどこも同じような提案になるんちゃう? 本当なら独自の分析データを使わないとね。。。最近は独自のがない提案書が多くて、ヘキヘキしてる。

カテゴリー
ビッグデータ・統計

よくデータアナリストが大事ですよね?なんて質問されるけど、現場で理解できる言葉に翻訳できないアナリストは全くいらないし、現場でアクションプランを提案できないアナリストもいらない

カテゴリー
ビジネスモデル ビッグデータ・統計 マーケティング手法 研修/コンサル

今年はなかなかコンサル会社研修会社マーケティング会社の力量が試される時だと思う。だってね。この2年間のコロナ禍での異常事態が次のステップに大きくシフトするタイミングなんで今までのノウハウや手法が全く通じなくなるかもしれないからだな。まさか2年前以上前の手法が通じる訳じゃないだろうしね。

つまり簡単に言えば、2年前と同じ事を提案してくるところはあかんということだね。過去の実績を言ってくるところも同じくあかんということ。

カテゴリー
ノウハウ ビジネスモデル ビッグデータ・統計 流通 研修/コンサル 製造業

新しい分野をそろそろスタートできるタイミングに来たのでとっとと真剣に広げてみようかと考えているだけどね。「営業工学」「販売工学」「MD工学」。。。とかなんだけどね。

ベースになるのは実は数字は生き物なんだという概念なんだけどね。

カテゴリー
ビッグデータ・統計

ビッグデータって誰のもんだっけ?実際に欲しいのは誰でもすぐに出てくるもんでないとね。

そのうちにブームで終わるんやろうな。その方がええか。

カテゴリー
ビッグデータ・統計

今まで一番データを使ってたと思えるコンビニが悪いのはどうしてなのか? スーパーがいろいろデータを駆使して回復してるような話だが、それもある程度行くと限度があるということかな?

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC18CCW0Y1A610C2000000/

カテゴリー
ビッグデータ・統計 研修/コンサル

データ分析ができない苦手なコンサルは、コンサルには向いてないのでやめたほうがいいかも

よくあるケースでマインドで勝負してる人もいるけど、その場合にはよほど強いマインドをもっていそれに巻き込めるだけの力があれば、ちょっと可能性はあるかもだけど、やはりこの世のなかデータ分析は必須なんで相当なレベルまで習得している必要があると思うね。

カテゴリー
ビッグデータ・統計

ローコードの発展で何が変わるかというと、今までのIT部門のほとんどのエンジニアがいらなくなると思う。その代わり、例えば、今までリアルの営業でも自分で必要なデータをIT部門に頼まなくても出せるのでその分、リアルの営業自身がどう言った理由でどう言ったデータがいるのか、それで何ができるのか、その結果中長期でどういった方向に行くことができるのかということを、理解でき、取引先にも理解させるような営業本来のノウハウがさらに必要になってくる。これはなかなか難しい。

やっぱりリアル経験者の最定義が行われますね。

カテゴリー
AI DX ビッグデータ・統計 ライフスタイル

この考え方もわからんでもない。

https://business.nikkei.com/atcl/opinion/16/041100064/101500010/

%d人のブロガーが「いいね」をつけました。