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ブログを移行します。

http://akase.xsrv.jp/eknowhow/

ちょっとサーバーを借りました。。こっちの方が安定性高いので移行しました。

 

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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。。。。