IoT時代の本質とは何だろう。
インターネットで、ものや情報の送り手と受け手が直接繋がるようになった今、
ビジネスオーナーは顧客開拓より一旦獲得した顧客をどう維持するかが、経営上の大きな課題だが、そこにIoTを生かすことができる。
しかし、その前提としては、顧客との心のつながりを維持する地道な努力がもっとも大事ということだろう。
しんどい時代だ。だから自分のしたいビジネス＝趣味で繋がるのがいいんだよな。
あんまり付き合いを広げてもしょうがないし。
tom's eye 7. これからのマーケティング（マーケティング・出会い・プラットフォーム）
丸善ジュンク堂の星の数ほどある本を見ていて改めて思ったのだが、
活字情報のみならず、インターネット上では、全てのモノ、サービスが、泡沫ものも含めて市場に乗っかるようになり、売り込みの激しさを増している。
モノ、サービスを提供する業者は、その中で頂点を目指そうという戦いは、はなからやめた方がいい。
宝クジ級の確率だからだ。
それでも資本のない弱者でも勝機があるのは、ITで一対一の出会いが可能になったからだ。
顧客との出会いでまず大事なのは、質のいい出会いを提供するプラットフォーマーを見つけることだ。
その上で、千・万とある業者の中で、顧客の目に留まるには、いかに顧客の心をつかむ独自性があるか、だろう。
そして、運よくお客様との出会いがかなった時、次に即大事となるのは、いかに繋ぎとめられるかだ。
tom's eye 5. 今、外食市場で起こっていること。（マーケティング、出会い、プラットフォーム）
外食市場において、これまで隆盛を誇示してきたチェーン店が元気がない。
一方、生活者の支持で選ばれた泡沫飲食店が勃興、パレートの法則と逆行してどんどん伸びている。
その動きを推進しているのは、食べログやぐるなび＝生活者共創プラットフォームだ。
市井の生活者の目線で得点の高い一般の飲食店と検索に来た生活者とを結びつけていく。
ふるさと納税制度も同じような理屈だ。辺境にありながら、口コミや生活者の支持で評判になったものに認知や注目が集まり、その評価が倍々ゲームになっていく。
ここで大事な視点は、プラットフォーマーにとっては、そのコンセプトとマス認知技術だろう。
そして、そこに乗っかる業者は、ユニークな商品とPR技術だろう。 また、早くからプラットフォーマーと仲良くなるということだろう。
tom's eye 4．これからのマーケティング（マーケティング・出会い・プラットフォーム）
世界のWebサイト数が47億個を突破したと言う。（2016年3月時点、Live Scienceより）
グローバル化の流れの中、これからさらに加速度的に増えるだろう。
極端な話だが、 一人の顧客候補に47億個がアプローチしてきたらどうなるのか？
アプローチ側の顧客獲得は至難の業だ。 これからは単純に買い手市場になるということでもある。
tom's eye 2. AI万能論の中で置き忘れている議論
AIは心の解析に進む
Internet of Thingsと言われ、これからはあらゆるモノにセンサーが配備されるようになり、ネットとつながります。これにより、人、モノ、情報はすべて結ばれる本格的ビッグデータの時代を迎えようとしています。
ビッグデータにより、何をどう解析するのか。
結論から言うと、ビッグデータの解析は、モノと人との関わり、人のプロフィールや行動の解析から、人間の心の解析に進むと考えられます。
事実、多くの学者やメーカーがこの領域にコンピュータに自ら学ばせるディープラーニングという手法を使ってチャレンジしていますが、なかなか一筋縄ではいかない領域でもあります。
AIは「イエス・ノー占い」のお化け
人工知能に人間の心を解析させるとはどういう作業なのか。
僕は、人工知能を「イエス・ノー占い」のお化けみたいなもんと考えるとわかりやすいと思います。
たくさんの設問をイエス、ノーでチェックしていって、最後に「あなたの性格は５つあるうちのこれです。」っていうアレです。
すると、ビッグデータでイエスノーの数は多くなるが、問題は最後の回答部分で、ここでどれだけ最適な分類ができるかが大きな課題となります。（「人工知能は人類を超えるか」の著者松尾豊さんは「学習」とは「分類」であると言っています。）
最後の回答を出すのは人間
そして、最後の回答を導き出すのは相変わらず人間なのではないかと僕は思います。
何故なら、コンピュータは、天気予報や株価予想などある種の限られた領域でのデータを使って確度の高い予想をするのは得意ですが、人間の脳のような生活のあらゆる領域での経験、体験を使って判断するというのは苦手というか、まだできないからです。
ということは、当面はそのようなことをコンピュータに教える人材が重要ということになります。
それが教えられる人材とは、端的に言うと、ビッグデータから商品やサービスとのマッチングやギャップを見つけ出せるアナリスト的人材ですが、そのセンスを身に付けるには、日頃の人間の生活を鋭く観察し、人間の五感の行き着く先を見極め、どうすれば感動したり、好き嫌いという感情が湧くのかを見抜ける人材なのではないでしょうか。
