従来の延長線上にない、売り方の革命を目指す人々

元々弊社は小売業や飲食業のような付加価値の低い業種には直接クライアントを持たないが、最近は知人やクライアントの紹介で間接的にアドバイスをさせていただくことが度々ある。小売業においては少子高齢化とネット通販の台頭という需要サイドが、飲食業においては人手不足と原料コストアップという供給サイドがクローズアップされる違いはあれど、経営の難しさが加速していることは共通しているようだ。

そんな中、刺激を受けた番組が「ガイアの夜明け」9月26日 放送の「便利で快適!買い物革命」だった。
http://www.tv-tokyo.co.jp/gaia/backnumber4/preview_20170926.html

フィーチャーされていたのはアパレルのGU、メガネチェーンのメガネスーパーの2社。いずれもメガチェーンだが、市場の荒波に揉まれてモノを売るための新たな動きを見せていることが共通する。

ユニクロの弟分ブランド「GU(ジーユー)」が苦境に立たされている。客の好みが多様化し、大ヒット商品依存の“一本足打法”が通じなくなった上に、ネット通販やフリマアプリに客を奪われていたのだ。そのジーユーが新たな勝負として横浜のショッピングモール内に既存大型店の1.5倍、およそ800坪もの超大型店舗をオープンした様子を番組は追いかけていた。

従来の、商品がうず高く積まれ、安さのみを前面に打ち出した売り場ではなく、デジタルツール(これが面白かった)も駆使して、客が本当に買い物を楽しめるような売り場へと脱却することを目指す。店を任せられたジーユー新卒入社1期生、礒野莉衣店長(28歳)の奮闘が伝わり、応援したくなった。それにしても従来の店づくりがあまりにプアだったと感じたのは小生だけか?

もう1社は全国で約350店舗を展開するメガネチェーン・メガネスーパー。かつては低価格帯競合店に対抗し低価格路線へと走り、赤字に転落(牛丼業界と似ている)。経営再建の中で就任した物産出身の外様社長は、高い技術力と丁寧なサービスを武器に、中高年へ向けあえて高価格帯眼鏡を販売する戦略を採る。

現在、力を入れているのが「眼鏡の出張訪問サービス」。老人ホームや病院など、なかなか店舗まで足を運べない高齢者のために、24時間365日、要望があれば全国どこでも駆けつけるという。番組はその現場を取材してくれたが、これは伸びると感じたし、参考にすべき業種が少なくないと思った。

テーマ : 経営コンサルタント
ジャンル : ビジネス

マーケティング・ワークショップに自ら参加して

昨日、今日と某マーケティング会社主催のワークショップに1.5日間缶詰状態になって参加した。この忙しいさ中なので、クライアントのプロジェクトの進行するのと並行に参加をし、この2日間だけはプロジェクト関連の予定を入れないようにブロックするのが大変だった(実際、プロジェクトの重要ミーティングがこのタイミングで一つ発生したが、参加できないままだった)。

よく考えると、独立して5年、こうしたクローズドのワークショップに受講生として参加するのは初めてだ(もちろん、講師側としては何度もやっているが)。その分、新鮮だったのも事実。

このマーケティング・ワークショップというのは世界的な権威のノウハウを取り入れたもので、値段もたった1.5日間(実際には0.6×2日くらい)で20~25万円とかなり高額。参加者は中小企業経営者もしくは起業予定者ばかり。

それが全国から集まっており(東京ベースの経営者はむしろ少数派)、約60‐80名ほど。つまり2日で1200~2000万円のイベントということ。大した商売だ。しかもリピータが多いし、そのマーケティング会社の商材を何度か買ったことがある人ばかり(小生も含め)。

こうした投資の目的は自社のビジネスの見直し・再構築・成長のヒントを得るため。とにかく弊社はあまりにリピートに依存(というかそれで手一杯)しており、大企業向けの新規事業コンサルの一本足打法になっていることを自覚しているから。コンサルタントというのは因果な商売で、クライアントのためには知恵が出るのに、なぜか自社のことになると堂々巡りしてなかなか知恵が出ないのだ。見事な「紺屋の白袴」である。これを何とか解決したいのだ。

結論として、ワークショップ自体はもちろん、参加者および講師との会話を通して、そして何より集中して考えることで普段断片的に考えていることが一挙にまとまってきた。こうした効果はワークショップならではのものだと実感した。来月あたりに久々にワークショップを行うつもりなので、非常に刺激になったのもよかった。

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Amazonさん、それはAIとは呼ばないのでは?

世の中、第3次AIブームだそうである。発表された事例の中には「それはAIじゃないだろう」と突っ込みたくなる「AIもどき」のサービスやシステムがあるのも事実だ。そんな中、世界最大のEコマース、Amazonの有名なリコメンデーション機能もAI活用の事例として扱われているが、素朴な疑問を呈したい。


最近、NHKが「AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン」というスペシャル番組の中で、「社会課題の解決を目指すAIを開発した」と称して、5000種類、計700万件超を超える公的データを解析した結果を公開していた。番組内容自体は面白かったのだが、これはビッグデータの解析に過ぎないなと思っていたところ、世の中でもそうした指摘が多かったらしい。
http://toyokeizai.net/articles/-/182300
http://diamond.jp/articles/-/136897

話は変わって、アマゾン ウェブ サービス(AWS)のHPの冒頭には次のような文言がある。
「Amazon では、20 年以上にわたって人工知能の分野での大規模な投資が行われてきました。お客様にご利用いただいている多くの機能は、機械学習の力によって生み出されたものです。Amazon.com のリコメンデーションエンジンは、機械学習 (ML) を使用して構築されていて…」。

この文章を素直に取れば、Amazonで使われているリコメンデーションには機械学習をベースとするAI(人口知能)機能が搭載されていることになる。本当だろうか。もしかするとAmazonの定義する「人工知能」や「機械学習」というのは世の中でいうものと少々違うものなのかと疑念が浮かぶ。

なぜこんなことを言うのか。小生も数多いAmazon Primeユーザーの一人であり、その便利さは骨身に沁みている。しかしそのリコメンデーションに関しては時折だが首をひねらざるを得ないものがあるからだ。

具体的に言おう。例えばインクジェットプリンターをエプソン製からキャノン製に買い替えた時のこと。併せてインクカートリッジのセットも幾つか買っておいたので、数週間後に同じ機種用のインクカートリッジが幾つかリコメンデーションされた時には「さすがにそんなに早くはなくならないよ」と苦笑いするだけだった。しかし、しばらくした後でインクジェットプリンター本体がリコメンデーションされた時には「なぜだ?買い換えたばかりだぞ」と興ざめしたものだ。

ついでに言えば、たまにだが、以前使用していたエプソン製用のインクカートリッジがリコメンデーションされることもある。「もう使っていないことぐらい推測しろよ」と言いたくなる。

同じようにPCを買い替えた時にも、数か月後に同機種および類似機種のPCがぞろぞろとリコメンデーションされた。やはり「おいおい、そんなに何台も要らないよ」と突っ込みたくなってしまう。

何のことはない。小生が購入前にAmazonのウェブサイト上で検索して色々な機種を閲覧していた結果から、「このユーザーはプリンター/PCに興味がある」という情報が一旦蓄積されているゆえに、ある程度の期間を経て、同じまたは類似機種をリコメンデーションしているに過ぎないのだ。Amazonの場合には買い物や検索に加え、「欲しい物リスト」に入っているものも同様にリコメンデーションの対象になることも明確だ。

しかしこれらははっきり言って、「AI」とか「機械学習」とかいうレベルではないのではないか。

確か、Amazonのリコメンデーションというのは「(ログイン後の)買い物や検索などの行動データを蓄積して、同じような行動を取った他のユーザーがその後に購買したパターンと同じものをリコメンデーションする」のだと聞いたことがある。その精度は母集団データが巨大になればなるほど向上するに違いない。

しかしこれだけでは「ビッグデータ解析を自動手順で実施している」に過ぎず、「機械学習ベースのAI」とは違うはずだ。後者であるなら、新機種を買ったばかりの人に「もう一台どうぞ」と勧めるのではなく、周辺機器や関連サプライ品を勧めることが優先されてしかるべきだ(確かにそうした商品もたまにリコメンデーションされるが)。また、新機種を買ったばかりの人に、買い替えられた旧機種プリンターのサプライ品を勧めるのもAIらしからぬ振る舞いだ。

確かに可能性としては、複数台のPCを所有している人(小生もその一人だがAmazonで買ったのは1台だけだ)がそのうち1台を更新した後に、買ったばかりの機種が気に入って他の旧機の更新時に「もう一台」と追加購入するケースがないとはいえない。また、インクジェットプリンターを複数所有している人が連続して似たような機種を更新購入することがあるのかも知れないし、前から使っている別機種のインクカートリッジを相変わらず追加購入することも皆無とは言えない。

しかしそんな行動パターンを示す人たちが多いとも思えないし、小生がそうした人たちと同じ購買行動を示したとも思えない。やはりAmazonは単に、個々の検索行動と購買行動それぞれに対し単純反応してリコメンデーションしているとしか思えない。

第2次AIブームの時にはエキスパートのノウハウがプログラムされているだけでAIと呼ばれた。しかし第3次AIブームの今、「機械学習などで自己学習して少しずつ賢くなる機能がない限り、普通はAIと呼ばない」(某I社のAIエキスパートの談)。新規事業をコンサルティングしている小生としてもそのように説明している。

一体、AmazonではAIおよび機械学習をどう定義しているのだろうか。NHK的に、「先端的なITなんだからAIと呼んでもいいじゃん」というバズワード追随派なのだろうか。それともAWSのHP冒頭の説明文はまったく違った解釈をすべきなのだろうか。謎だ。

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AIの活用のボトルネックと鍵

AIに関するコンサルタントの勉強会に参加した。コンサルタントといっても様々、小生のような新規事業開発支援を中心とする戦略コンサルなんてのはごく少数で、多くはITコンサルやシステム開発者、財務相談を得意とする税理士、労務士など。しかも大半は独立フリーランスだそうだ。

テーマは今注目のAI。IBMのワトソンのエバンジェリストの方が現状や傾向などを解説してくれるというので、それに興味を持っている人が集まった格好だ。

最初はごく普通のAIの基本情報。2次ブームでのAIの正体はexpert systemで、開発者がすべてあらかじめプロフラムする必要があったが、第3次の今回は何が違うかというと、AIが自己学習することだ。ディープラーニングに代表される機械学習能力が発達したので、とにかくたくさんのデータを読み込めば、何等かの相関性や法則性を機械的に学習してくれる。それでパターンをあらかじめプログラミングする必要がなくなったというのが大きな違いだ。

最後に幾つかアカデミックな質問の後に小生が質問した。「今、たくさんの『AIを使ってこんなことができないか』というリクエストのうち『これはまだできない』『AIには不得意』という領域は何ですか?」と。「データ取得や読み込みに人手や多大なコストが掛かるのがボトルネックになるケースがよくあることは理解しています」と付言した上で。

エバンジェリストの方も少々困惑したようだ。「使い方のビジネスモデルをよく考えていない場合は困りますね」などと少々見当違いのコメントもあったが、結局はやはりデータ不足やデータ入力が難しいケースが典型的に向いていないことに直結しそうだという結論になった。やはりこのあたりの設計が鍵になるのだろうと納得した。

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ムダ金の使い方

少々前のことなのでお話ししてもよいだろう。

知り合いの有名コンサルタントから愚痴をこぼされた。某社の社長からコンサル仕事をようやくいただいたのはいいけど、プロジェクトにアサインされたメンバー連中(一応、部門長が多い)から『我々は忙しいので、ちゃちゃっとレポートを書き上げてください』と頼まれちゃった、と。

アプローチに関し簡単なアドバイスもしていた小生は「どういうこと?プロジェクトメンバーと色々議論したりしないの?」「そんなやり方、俺はやったことないし、まともなプロジェクトにならないよ」と当然ながら突っ込んだ。

彼は「僕だってない。でも既に社長から頼まれているし、一方でスタッフからは協力しないと言われた訳だし、仕方ないかな…」と思案顔だった。小生は「俺だったら、いくらクライアントでもそんなスタッフはどやしつけるし、態度が変わらないのなら社長にお願いして総入れ替えしてもらうよ」と言い、励ましたつもりだった。

後日、彼からは無事終了したとの報告があった。コンサル会社のスタッフを使って一応の調査は行い、あとは懸命に考えて立派なレポートを仕上げたそうだ。その報告会では社長も満足され、あとでプロジェクトメンバーからは感謝されたそうだ。

でもきっと、そのレポートは関係者の書類フォルダに仕舞われて顧みられることはないだろう。当然、実行に移されることもない。社長依頼のプロジェクトなので決して安い金額ではない。あぁ勿体ない。

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