診断士(登録予定)がAIスピーカーから紐解く３つの事
ヨシダです。今週は空を飛んでいました。
AIスピーカーから見える今年の傾向について、自分なりに記すことにします。
・[消費者として]：AIスピーカを買う前によく考えるべき。
当たり前だが何を？ヒントは買う機種。
日本ではGoogle homeが目立っている。メディアも量販店もgoogle home。
世界ではAmazon echoが７割のシェアを抱えていると言われている。
AIスピーカーのアプリに該当するechoの「skill」は2万数千。一方google homeは200程度。100倍も違う。
だからコンシューマ向けの玩具は兎も角、産業界はechoのエンジン「Alexa」を見ている。というのがネタバラシ。
冷蔵庫もAlexa
牛丼もAlexa対応
電気ネズミもAlexa
ホワイト結論：AIスピーカーはアメリカ先行。アメリカで何が起きているのかを考えるべき。
ブラック結論：ヤクルト社に、AIの自律走行ヤクルトcart + Alexa対応スピーカーのプロジェクを提案したい！今直ぐに。
・[IT業界のビジネスパーソン]：スマホアプリ開発者が大移動を掛けている。
つまりAIスピーカー用のskillの開発者。指から声にインターフェースシフトが業界で起きるのは避けられない。
もう少し先を見るInnovatorは「視線」をインターフースに考えた開発を既にしている。ヘッドマウントディスプレイのAdd-on用。
ホワイト結論：私は、もしあなたがLineManagerではなく、手を動かして稼ぐDeveloperなら、レガシー言語から今時言語を少し学ぶべき。
ブラック結論：もうフロンティアは脳波しか残っていません！行き着く所まで来てしまったインターフェース...
・[非IT業界のビジネスパーソン]：自分が所属している業界で、インターフェースシフトが効率化に寄与するか考える。
指やその他レガシーなインターフェースから、声へシフトが効率的であるビジネスで普及する。例えば指が衛生的ではない（食品工場）や注意をそらす事が品質低下（精密機器生産）や危険につながる（自動車運転）場合。
旗頭は自動車産業になるのではないだろうか。
カーナビ等の車載システムの音声対応が加速的に進むと考える。
理由は、市場の大きさと（カーナビの普及率）、ユーザへの利便性提供（指での操作は運転から注意をそらす）の２点で理に叶う。
ブラック結論：実はAIヘルメットも、ニッチな人気を博しそう。でも残念！日本語でも英語でも、目立った記事は出ていない！
以上です。
経済産業省「IT補助金の状況及び課題について」を読んで
中小企業診断士合格のヨシダです。
中小企業診断士登録に必要な実務補習にむけて、中小企業向けのIT導入補助金制度の実態資料を読んでいます。
http://www.chusho.meti.go.jp/…/sm…/2017/170329smartsme05.pdf
１．注目ポイントは「大企業と中小企業の生産性の乖離」
資料の中でも問題提起されている、大企業と中小企業の業種別生産性の乖離に注目です。、特に乖離が激しい小売・サービス業に注目しています。効率向上は競争力の向上に寄与しますから改善ポイントには間違いないでしょう。
２．専門家も悩む「ITツールの多さ」「ITツールの効果測定」が課題
課題は「ITツールが多すぎて選べない」「どのツールが事業者の生産性に寄与するか不明」「セキュリティ対応がまちまち」だそうで、これは事業者からの意見ではなく、IT専門家である"IT導入を支援する側"の意見だそうです。
次第に高度化・多肢化するITが、専門家にも手に余る状況が見て取れます。
３．事業者に良システムを提案するには「企業診断」と「ソリューションの引き出し」が必要
上記課題は、対象法人の「ヒト・モノ・カネ」の状況を捉え、「問題抽出」し「改善提案」する従来の企業診断技術に追加して、予算も考慮し最適なソリューションをマッチング出来る提案出来る「低予算ソリューションの引き出し」が求められると考えます。例えば、法人状況に応じて人事会計システムなのか、販売支援システムなのか在庫管理なのかを選りすぐりで提案出来る能力でしょう。高度ですが実務補習で求められそうです。
戦々恐々。精進あるのみ。失礼します。
ブログ再開と診断士と
2018年になりました。ヨシダです。今年も宜しくお願いします。
去年を振り返れば蓄膿の手術から中小企業診断士合格と慌ただしい１年でした。
今年は、まず中小企業診断士合格者として、ブログを再開しようと考えています。
(ご挨拶するワンちゃん。尚、北海道産の材木を使用しているとの事。)
今週のお題「2018年の抱負」
1.「診断士絡みの友達１００人作ります！」の年
私は幸い東京と札幌を半身で暮らす生活を送っております。
会合や勉強会に出来る限り顔を出せば、達成できない数字ではないと考えます。
2.「受験生支援に勤しみます」の年
タキプロの９期に申し込みました。
もし叶えば１年間受験生へアドバイスを送る身になります。
私が発せられるメッセージは中小企業診断士２次試験のノウハウと、
資格受験歴１５年の受験テクニックと考えています。
3.「強みを外部環境に活かす方法を模索する」の年
私は無資格者の海から有資格者の海に流れ着いたばかりの新参者です。
これから新しい海をどう泳いでいくか、の方法を模索しなければなりません。
強み「ECシステムに精通」「品質確保の定量的モニタリング手法を確立している」の２つ...技術者寄りの強みを有しているわけです。
幸い、私は最前線に立つ技術者で、若者と同じように手が動くことも優位性です。
さてどうしましょう。
以上です。
携帯端末２台持ち日記その１（いざ検討）
国家元首にも狙われる「ケータイ料金」の高さ
電波のインフラを維持するという使命を持つのは大手携帯会社である事は理解出来ます。
しかし純利益でこれだけの利益が出ている部分が懐が甘いです。
大手３社ともに数千億円規模の純利益が出ている状態ですから、「携帯代金高いよね？」と思われても致し方なし。
大手３社も対策してきています...が
高い「ケータイ代金」に対して大手各社は対策を出し始めています。
例えば私が利用するauは「スーパーカケホ」なるプランを出してきました。
通話料金を月額1,700円に抑えるプランです。しかし...
結局データ通信５Gbyteが5,000円。これじゃーあかんですわ。
私はau契約して十数年経ちます。毎月1万円近いお金を払いながら長年使い続けてきましたが、得をしたな、と思った事がないです。
例えば同じような値段のビジネスホテルに毎月宿泊したと考えましょう。１０年間。
おそらく馴染みの客として顔を覚えられ、条件のいい部屋への部屋替え等、便宜も不可能ではありません。
例えば毎月１万円の服を百貨店の同じ店で買い続けたとしましょう。１０年間。
おそらく常連客・良客として認められ、より良いサービス、新作の予約会の招待状やささやかな便りなど、これもまた便宜を受ける事が可能でしょう。
では携帯会社は何かあったでしょうか。ありません。
(ネコちゃんも携帯代金が高くてご機嫌斜め。私に寄ってきません...)
個人で対策するしかないですね。そこで格安SIM
そこで格安SIMに切り替える事にしました。ただし段階的に。まずはデータ通信から。
今の私はiPhone5(無印)を使っています。
対策は以下のとおり。
データ通信：iPhone5(無印)を流用
(歴戦の猛者iPhone5)
電話：家にあったガラケー
(なんとキーボード付きの珍妙な機種biblioを予備役から復帰!!)
さて、次回は契約へと向かいます。
会員統合（顧客統合）について(後編）
会員統合の後編です。
前回は会員情報の分類分け７種と、４つの統合ルールを説明しました。
後編は、分類７種と４つの統合ルールの紐付けを解説いたします。
結論
1.基本情報：イ．選択
2.拡張情報：イ．選択
3.従属情報：ロ．付替 or 二．対象外
4.履歴情報：ロ．付替 or 二．対象外
5.サマリ情報：ハ．再計算
6.ログ情報：ロ．付替 or 二．対象外
7.高揮発性情報：二．対象外
解説
1.基本情報：イ．選択
2.拡張情報：イ．選択
1.基本情報と2.拡張情報の一部は、顧客自身が企業を利用する前からの固有情報で、必然と機微な情報、個人情報となると前回説明しました。システム側ではどちらを選択するか判断できない情報です。
理想的なのは、将来を見越して、特定のDBには機微な情報を集めておくようにすると、セキュリティ対策も簡略化できると考えます。特定のDBのみ防御を高くする設計をする事が可能になります。
3.従属情報：ロ．付替 or ハ．再計算 or 二．対象外
4.履歴情報：ロ．付替 or ハ．再計算 or 二．対象外
逆に、企業を利用した後に発生するような、会員と1:nで紐づく情報は、基本「ロ．付替」になります。企業内のルールに則って付与された情報なので、顧客に選択権を与えると「煩わしい」印象を与える事になります。ルールに則って統合すべきです。
但し、従属・履歴情報の中には、単純な付替で解決できない情報が含まれます。分かりやすいのは、会員のセグメント情報です。会員情報を統合する事により、企業が顧客を評価する度合いが変化する事もあるからです。この場合はハ．再計算が正解です。
逆にクレーム情報といったネガティブ情報については、単純な付替ができない情報です。クレーム度合いの強い方を残すのか、クレームのメモはどう統合するのか、イレギュラー処理が必要な情報は、二．対象外で、個別処理を組むべきです。
5.サマリ情報：ハ．再計算
サマリ処理はほぼ「ハ．再計算」が正解です。サマリ処理の場合はきちんと名寄せが出来ていれば、後は計算リソースの問題となるだけですが、名寄せの問題が解決できていない場合は問題です。例えば、事業所・エリア間で同じ顧客を異なるIDで管理していて、同じ顧客として認識できない問題です。これは別のテーマとして近日中に扱う予定です。
6.ログ情報：ロ．付替 or 二．対象外
ログは情報の種類によって仕分けが必要です。顧客が自身の個人情報をどのように変更したか、などといったログ程度であれば二．対象外で統合元のログを削除して、統合先のログに、今回の統合情報を追加すればいいだけです。逆に顧客のWeb行動分析に用いるログであれば、ロ．の付替が適切です。
7.高揮発性情報：二．対象外
これは説明不要でしょう。セッション情報等は統合不要です。
まとめ
書いていて難しいと感じた所は、BtoBの業種とBtoCの業種では、顧客統合の問題課題が異なる事です。どちらかというとB to Bが難しいと考えます。
何故ならば、B to Bの場合、企業が顧客の情報をSFAなどで蓄積した事があったとします。これは、完全に企業側が溜めた情報であり、企業の責任において名寄せ、統合が必要になります。責任もリソースも全て企業が担うのです。私が従事する現場においても、B to C案件は名寄せが、ユーザ要求として発生、優先課題として挙げられます。
逆にB to Cは、Cに当たる顧客が、Webを通じて顧客情報を入力するシーンが多い為、統合の責任は、一部Cである顧客が担う部分があります。企業は勝手に名寄せし、どちらを残すか判断できない、いや判断しなくとも良いのです。B to C企業は「顧客を勝手に統合できない」を前提として、１つのシステムに１人の顧客が複数のIDを持つ事を容認します。顧客が自分の情報が分かれている事に不利益を感じた時に統合できるルール作りが優先される課題です。
共通する事は、顧客がBであってもCであっても、顧客の不利益にならない統合ルール作りを前提として、統合ルールの方針作りを定めていくべきでしょう。
以上です。有難うございます。
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