おや? なんだろう? おもしろいね~ と自然に笑顔になり、楽しんで取り組みたいですね。 まさしくそれは彩りですね!!

卓越性の探究者、波田野が皆さんに販売戦略・営業手法についてや、コミュニケーションについて思う事をお届けします。

マーケティング研究 他社事例 412 「AIによる最適解2」 ~統計データから因果関係を解明する~

2019-09-19 08:25:35 | ビジネス
マーケティング研究 他社事例 412 「AIによる最適解2」 ~統計データから因果関係を解明する~


値段を決めた時の営業判断や予測した内容に関する情報が分からないと値上げにより需要が増えたという逆方向の誤った解釈を生む可能性がありえます。

これらの事から、大量のデータさえあれば、AIを使ってすぐに稼げる値付けが出来る訳ではないのです。

もう少し手の込んだ手法を考える必要があるのです。

色々な顧客に対して、ランダムに色々な価格設定を試すという実験をすれば、問題点をクリア出来そうに思えて来ます。

ランダムな比較実験は、商業的データ分析でも「A/Bテスト」と呼ばれ、親しまれています。

ランダム比較実験は製薬や医療、貧困支援など、社会的な政策評価でも幅広く使われている定番の計量分析手法なんです。

ところが、この実験は、企業からの評判はイマイチと言えます。

信頼できるデータを積み上げるまでに時間がかかりすぎるうえ、「正しい推計値と最適な戦略」が見つかる頃には季節もトレンドもすっかり変わっているからです。

因果関係の解明が、意外に高いハードルとなるのです。

しかし・・・希望はあります。

これらの課題に対して、2018年9月にカナダのトロントで行われた経済学会で効率的なコンピューターアルゴリズムが紹介されたのでした。

これは、料金ランダム実験のような無駄打ちが少なくなるようにリアルタイムで実験内容を自動調整してくれるものです。

発表者のスーザン・エイシー氏はスタンフォード経営大学院の教授で最近までマイクロソフトのチーフエコノミストも務めた産業組織論の研究者です。

AIの研究には投資も活発です。

日々飛躍的に進歩もしています。

AIが値付けを担う未来は、案外すぐかもしれませんね。



「リーダーシップ研修」、「未来を創るワークショップ研修」等、各企業の課題に合わせた研修をご提案差し上げます。

経営の根幹は「人」です。働く人次第で成果が変わります。自分事で働く社員を増やし、価値観を同じくし働く事で働きがいも増します。

彩りプロジェクトでは、製造メーカー、商社、小売業者、社会福祉法人、NPO法人等での研修実績があります。

研修と一言と言っても、こちらの考え方を一方的に押し付ける事はしません。実感いただき、改善課題を各自が見つけられる様な研修をカスタマイズしご提案しているのが、彩りプロジェクトの特徴です。


保育園・幼稚園へご提供している研修【私の保育園】【私の幼稚園】は大変ご好評をいただいています。

また、貴社に伺って行う研修を40,000円(1h)からご用意しておりますので、お気軽にお問い合わせ下さい。

メール info@irodori-pro.jp

HP https://www.fuudokaikaku.com/

お問合せ https://www.fuudokaikaku.com/ホーム/お問い合わせ/

成長クリエイター 彩りプロジェクト 波田野 英嗣 



現在、経済産業省では「経営改善計画策定支援事業」を行っており、金融支援を必要とする企業の経営改善計画書を策定する際の費用の2/3補助があり、上限は200万円です。

また、「早期経営改善計画策定支援事業」は、同様に策定する際の費用の2/3補助があり、上限は20万円です。

こちらの「早期経営改善計画策定支援制度」は金融支援を要しないものですので、容易に取得しやすいのが特徴です。

メリットとして、金融機関との信頼関係を構築する為の制度としては有用です。

なぜなら、経営内容を開示する事、計画進捗のモニタリングを金融機関に報告する事は、金融機関が企業を評価する際に「事業性の評価」をしやすくなります。

金融機関は担保に頼らずに融資するには、「事業性の評価」が不可欠です。

「事業性の評価」とは、金融機関がその企業の事業を理解する事です。

「事業性の評価」に積極的な金融機関とそうではない金融機関がありますが、これからの金融機関とのお付き合いの仕方として、有用な制度となりますので是非ご利用下さい。

※このような方(会社)におすすめです。(中小企業庁資料より)

・ここのところ、資金繰りが不安定だ

・よくわからないが売上げが減少している

・自社の状況を客観的に把握したい

・専門家等から経営に関するアドバイスが欲しい

・経営改善の進捗についてフォローアップをお願いしたい

この補助金を利用するには、経営革新等認定支援機関の支援が必要です。

彩りプロジェクトは認定支援機関です(関財金1第492号)

経営革新等支援機関とは、「経営改善、事業計画を策定したい」「自社の財務内容や経営状況の分析を行いたい」「取引先、販路を増やしたい」「返済猶予、銀行交渉のことを知りたい」

「事業承継に関して、代表者の個人補償をどうにかしたいんだけど・・・」

というお悩みを始め、中小企業経営者を支援するために国が認定した公的な支援機関の事です。

お気軽にご相談下さい。

当、彩りプロジェクトでは30分無料相談を実施しています。

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マーケティング研究 他社事例 411 「AIによる最適解1」 ~統計データから因果関係を解明する~

2019-09-18 09:00:48 | ビジネス
マーケティング研究 他社事例 411 「AIによる最適解1」 ~統計データから因果関係を解明する~


AIを使った自動化がマクロ経済にどうインパクトを与えるのか?

AIが奪う仕事があれば、新しく生まれる仕事がある事を理解し、そこに加え、人口減少がどのように効いてくるのか?について考慮する必要がある事は前回までに説明してきました。

では、AIを使って最適な価格設定が出来るのかどうか?

価格戦略について考えて行きたいと思います。

例えば、オンライン上で購入できる小売業や、またはスーパーマーケットなどを思い浮かべてみましょう。

顧客の商品購入履歴を基に、今後、最も売上増加につながりそうな価格設定をするという一連のタスクをコンピューター上で自動化したとします。

もしこうした仕事をAIに丸投げできるなら、「過去の営業記録を基に、現在と未来のビジネスのための意思決定をするという知的な営みのひとつが、一応は自動化したことになります。

購入履歴に基づくおすすめなどの機能は、アマゾンを中心にだいぶ浸透してきました。

その上で、AIが価格設定するのは何が足りないのでしょうか?

それは、価格設定が売り上げに及ぼす効果が分からないと何も始まりません。

価格設定を「原因」、売上を「結果」と考えて、因果関係を調べる必要があります。

経済学的に言い換えれば「需要関数」と呼ばれるものとなります。

売上数量 = 価格設定(ほかに広告宣伝、商品特性、顧客特性、天気や季節など)の関数

普通の需要関数なら、「値段が下がると販売量が増える」という右肩下がりの線になるはずです。

たくさんの商品購入履歴(ビッグデータの典型)があれば、価格や広告のインパクトなどすぐに分かりそうなものですが、実は話はそう簡単なものではないようです。

客は値段がコロコロ変わるのを好まないと思いますし、店舗にある数万品目の商品価格を逐一変えるのは大変です。

セール対象品を除けば、どの商品も大体同じ値段にしておきたいという店が多くなると思います。

とても合理的だと思います。

しかし値段が一定だと、AIの値付けに必要な因果関係を調べる事が出来ません。

統計分析のために必要な価格データのばらつきがゼロになってしまうからです。

また、仮に価格の変化が記録できたとしても、売上が増減する原因を知る為の分析に使えるとは限りません。

過去の価格には、その時点の担当者による市場予測や、需要とは関係ない理由による営業判断も反映されているからです。

セール品は、そのタイミングで売り切りたい店の都合で値段を下げるから、値下げをしたことが需要を喚起したとも言えます。

では、値上げをした場合はどうなのか?

例えば、お盆の真っただ中に北海道に旅行したら相当多額の出費になります。

ホテルも航空券もレンタカーも、需要が多い時期なので値段が高く設定されているからです。

値段が高いので客が多いでは、間違ってもありません。

客が多い事が容易に予想されるので、そもそも値段が高いという事になります。

つまり、高価格→販売好調という因果関係ではなく、ハイシーズン→高価格という逆の因果関係になっている点に注意するべきです。

料金の変動に関する生データをただぼんやり眺めていると、値上げをしたから、来客が増えたようにも見えます。

しかし、もしも北海道のリゾートホテルが、夏休み以外の平時に宿泊料を高く設定しっとしたら、客足は一気に遠のいてしまう事でしょう。

(続く)



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マーケティング研究 他社事例 410 「減る人手の解消に、AIが本当になるのか?2」 ~AIが奪う仕事!?~

2019-09-17 11:51:07 | ビジネス
マーケティング研究 他社事例 410 「減る人手の解消に、AIが本当になるのか?2」 ~AIが奪う仕事!?~


ここまでの考察を踏まえ、未来の日本は、AIが普及した場合、アメリカとドイツのどちらに近くなるのでしょうか?

ここで注視すべきは、日本の人口減少問題です。

アメリカとドイツは共に国全体の人口が増加しているという特徴がありました。

将来に目を転じると、日本や韓国、それにドイツや他の一部の欧米諸国でも、既に少子高齢化と人口減少のステージにあると言えます。

前提条件が大きく異なる以上、今の時点で、日本をはじめとする人口減少国で、AIが普及した場合、「消える仕事」と「新たに生まれる仕事」のどちらが多くなるかは何ともいえません。

AIによる自動化の進展を左右するのは「AIが代替え出来るか」という要素だけではありません。

重要なポイントが「生産関数」と言えます。

自動化はコンピューターアルゴリズムやロボットなどといった機械への「投資」によって可能になります。

ですから自動化とは、それらの投資の積み重ねである「資本」により、人力の「労働」を代替するものという言い方も出来るのです。

もしマクロ経済学に触れたことのある方がいたら、経済活動の生産面に注目したコンセプトの「生産関数」がアウトプット=「労働インプット」と「資本インプット」の関数という形で表現されていたことをご理解いただけると思います。

人口減小により労働インプットが減れば、アウトプットを維持するには資本インプットを増やすしかありません。

これは、企業の生産量のような「ミクロな生産関数」でもそうですし、ある地域や国全体の「マクロな生産関数」を考えるときも同様だと思います。

いずれにしても、機械と人力の間での代替・補完関係が発生するには、まず労働インプットが減っている事が前提です。

上記の様になれば、人口が減って働き手が減れば、AIによる自動化に対する強いニーズが生まれそうですが、話はそう簡単ではありません。

人が減れば需要が減る為に働き手も少なくて済み、そもそもAIのてを借りるまでもなくなるという見方も出来ます。

前出の式で言えば、アウトプットが減れば、労働インプットも資本インプットもやみくもに増やす必要はないという事です。

人口減少で働き手が減るのが先か、需要が減るのが先か、どう転ぶのかが分からない以上、日本の企業や家庭(そして政府)はどんどん実験的な取り組みを進めるべきだと思います。

AIが労働の需給に与えるインパクトの大小は、「消える職業」と「生まれる職業」「人口減少スピード」の三つ巴のバランス次第と言えるからです。




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マーケティング研究 他社事例 409 「減る人手の解消に、AIが本当になるのか?1」 ~AIが奪う仕事!?~

2019-09-13 10:09:31 | ビジネス
マーケティング研究 他社事例 409 「減る人手の解消に、AIが本当になるのか?1」 ~AIが奪う仕事!?~


結論から申し上げて、AIによる自動化の実現=社会全体の人手不足の解消にはならないという事です。

自動化出来たとしても、その影響で新たな仕事が生まれる場合があるからです。

例えば、エレベーターガールの仕事は今でも時折デパートで目にするものの、基本的には無くなる仕事と言えます。

これは自動化の犠牲とも言えると思います。

一方で、エレベーターの自動運転化により、エレベーター運行システムの開発や管理のような仕事が新たに生まれたというのも事実です。

ただし、新たな仕事はデパートの中では無く、エレベーター製造会社や保守点検会社といった別の場所で生まれているのです。

広い範囲における自動化のインパクトを知るには、その自動化技術により「奪う仕事」と「生む仕事」の両面があることを、業界にとらわれない視点で幅広く見なければなりません。

つまり、AIによる自動化が進展しても、それが直ちに「社会全体の仕事の減少」とは言えない訳です。

もしAIに奪われる仕事の数を、新たに生まれる仕事の数が上回れば、世間のAI脅威論は「脅威」ではなくなるという考え方です。

この考え方は、少々乱暴な所もありますが、仕事の量の総数と考えれば、理解できるところであり、仕事の種類といった観点から考えれば、歓迎される仕事となっていないかもしれません。

国の発展段階による制度や統治スタイルなどの変化を分析した「国家はなぜ衰退するのか」を著したマサチューセッツ工科大学(MIT)のダロン・アセモグル教授は「消える仕事と新たな仕事」という視点を重視して過去のアメリカ経済を分析しました。

アセモグル教授らは、過去30年間のアメリカデータを分析した結果、「自動化(具体的には、工場への産業用ロボット導入)により生まれる仕事より、消える仕事の方が多かった」と結論づけたのでした。

ところが、ドイツについて同様の分析をしたヴィルツブルグ大学助教授のウォルフガング・ダースらの論文(ロボットに適応する)では、アメリカとは対照的な結果が報告されているようです。

ダース助教授の論文では「ドイツでは1994年~2014年の20年間、労働者1000人あたりのロボット導入数がヨーロッパ平均の2倍、アメリカの4倍多かったにもかかわらず、製造業の雇用はアメリカほど減少せず依然として25%のシェアがあった」と記されています。

上記を受けて、アメリカエール大学の伊神准教授は以下の様に解説しています。

これらの分析は、扱う対象やマクロデータの性質上、因果関係の識別でツメが甘い傾向があります。

そのため、「過去30年間のアメリカのデータに見られた相関関係が、同時期のドイツのデータでは見られなかった」という程度に理解しておく方が安全である事。

ロボットの導入と仕事の増減のどちらかが原因でどちらが結果なのかが厳密に証明できたわけではなく、単に2つがほぼ同時に起こったことを示したに過ぎません。

それでも、2つの検証が「自動化の進展はすべからく人間から仕事を奪うわけではなく、消える仕事が、新たに生まれた仕事より多い場合もあれば、その逆もある」という事実を示している事になります。

(続く)



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マーケティング研究 他社事例 408 「ブロックチェーンの賢い使い方3」 ~企業のESG活動にお墨付きを~

2019-09-12 10:05:23 | ビジネス
マーケティング研究 他社事例 408 「ブロックチェーンの賢い使い方3」 ~企業のESG活動にお墨付きを~


みんな電力では、電気に色を付けて選べるようにすることで、1万円近く支払っている電気料金を意味のあるお金にしたいと強調しています。

市場価格より1割程度高い再生可能エネルギーを選ぼうとする層は一定程度いるだろうと踏んでいます。

個人でもエシカル購入が広がりつつあるのかもしれません。

ESG投資が金融市場における新たな尺度での企業への評価だとすれば、個人によるエシカル消費も広がっていく事でしょう。

商品やサービスを選ぶ際に、環境や社会に与える影響を考慮する事を意味しているエシカル消費は欧州がリードしています。

しかし、日本国内でも徐々に定着しようとしています。

ブロックチェーンで個人のエシカル消費の度合いを点数化しようと試みているのが、電通国際情報サービス(ISID)です。

完全無農薬で植物由来の肥料にこだわった香月ワインズ(宮崎県綾町)の有機ワインをフランスに空輸し、ワインを購入した人にポイントを付加する実証実験を5月に行いました。

有機ワインを購入した場合には、国連のSDGsで17ある目標のうち「陸の生物多様性の確保」に貢献したとしてポイントが付与され、ブロックチェーン上に記録される仕組みです。

たまったポイントはスマートフォンのアプリで確認できるようにしています。

今後は取り扱う商品をワイン以外にも広げる考えです。

ISIDはブロックチェーンを活用した農産物の生産や流通のトレーサビリティー管理の構築に取り組んできました。

今後は、エシカル消費を点数化する取り組みをきっかけに、ブロックチェーン上に記録された消費履歴が、個人の信用力を示す指標として使われる展開も予想されています。

ブロックチェーンを活用する領域の広がりにもつながりそうですね。



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