Amazonからみる士業・専門家の情報の民主化の次に来る波とは!?

9月15日から24日までアメリカ西海岸視察に行ってます

中国では、無人コンビニ、日本でも働き手不足を見据えて、コンビニやスーパー、ユニクロなどで無人レジなどの導入が進んでいます
そんな中、自分自身、一度その流れの大元となった、AmazonGOを見に行きたいと思い、実際に視察に行ってきました

 

今回の記事では、シアトルのAmazon GO、Amazon booksに訪問した現地のレポートを動画も交えて紹介したいと思います

・人をなくすという発想とは異なる軸での店舗、Amazon GO
・Amazonのリアル書店、Amazon Book
・データを収集すると、何ができるのか!?

これから、日本がでも進んでいく、店舗のデジタル化のみならず、自分達の仕事のあり方や働き方を見直すキッカケになるはずです

それでは、どうぞ!!

|人をなくすという発想とは異なる軸での店舗、Amazon GO

実際にシアトルにあるAmazon GOに行ってきました。
店舗内の様子と実際の商品の購入、決済を動画で紹介していますので是非ご覧ください文章で紹介するよりも、きっとイメージしやすいはずです(^o^)

見ていただいた通り、商品を戻したり、取り直したり、フェイントを取り入れていますが、正確に購入した商品を捕捉しています

Amazonの社員さんにも聞いてみましたが、商品の捕捉をどのようにおこなっているか、それは、動画でもある通り、店内の無数のカメラ、センサーにより把握しています

スマホアプリ上に表示されるQRコードをかざして、入り口にある改札口(?)にかざして入店します

 

過去訪問した中国である無人コンビニや日本での実験店舗では、商品に電子タグを取り付けていたり、また、棚の重さを計っていて、商品を取り上げた時に減少する重さで商品のピックアップを認識していたりしましたが、電子タグだとタグのコストがかかってしまうこと、重さで認識だと多数のお客様が来店した時に、認識ができないため、店舗滞在人数に制限をつけるなどの対応が必要でした
でも、Amazon Goは商品に電子的なタグはつけていませんどうやって商品の購入を捕捉しているか、戻しても把握しているコンピュータービジョン、カメラで全て把握しているのです僕が購入した商品も、フェイントをかけたにも関わらず、きっちり捉えていました笑

 

カメラが商品の箇所を把握しているので、入店で消費者を捕捉、男性か女性か、スカートを履いているか、AIが絵として商品を覚えており、商品をピックアップする動作も、センサー情報を取り入れています商品の配置もセンサーを通じて捕捉しているため、どの顧客が商品をピックアップしたのかまでも捕捉しています

画像認識、AIを通じてその人が男性か、女性か、身長、年齢層は、服装は、購入した商品は??と判断しているとのことです膨大な数のセンサーを店舗に導入しているため、コストが相当かかっています
何故、AmazonがこれをつくったかAmazonのスタッフは人は実際に現地に沢山いました、商品を補充している人、清掃している人、入り口で説明をしている人、、、、

そうなんです、店舗を無人化にするためではないんです

顧客がどの商品を何分選んだのか商品を戻したのか、買ったのかというプロセスを知りたいそれをマーケティングデータとして次のビジネスに生かしたい
つまり、オンライン上のネットでの決済では得られない顧客の実店舗でのデータを得るためです

|Amazonのリアル書店、Amazon Book

同じくシアトルにあるAmazon Bookにも訪問してみました

ネットではなくて、実際の本屋さんです

こちらも文章よりも動画の方がイメージしやすいので是非、動画で紹介しています是非、見てみてください!

ここでは、Amazonレビューが高得点の商品が実際に店頭に並んでいます

 

ここで直接、書籍を購入することもできますし、みなさんのお持ちのAmazonアプリからバーコード検索して直接ネットで配送注文も可能です
ネットではわからないので、実際に現地で直接商品を見て購入したいそういったニーズに対応できます
これも、実際の店舗を利用する実店舗でのお客様の行動という生のデータを収集することができます

|データを収集すると、何ができるのか!?

最近、Google、Amazonを始め、Facebook、アップルなどGAFAがデーターを握っているって新聞やテレビ等よくニュースで騒がれています
え、、、データーってそう思うかも知れませんデータが溜まると人々の行動が予測できます

例えば、日本での導入事例みなさんもご存知のスシロー
お皿のタグかみなさんが何を食べたか、廃棄したか情報を収集しています

そのデータが溜まると何ができるのか、例えば、来店したお客様の年齢、性別などから、今までのデータをAIで分析して、15分後に何のネタが売れるのか予測している
事前にわかる、それで何ができるかというと、マグロが売れるのなら事前にマグロを解凍できるそう、調理に先にとりかかれるんですしかも、無駄な商品を用意する必要が減るので、廃棄ロスが減るんです、しかも劇的に。

データがあると予測できる、スシローはそういったデータを元々持っていたんです。

でも、実際に分析するためのシステムを構築しようとすると数千万円以上のコストとそれをつくる人材が必要なので、なかなかできなかったんです
でも、Amazonはそういうことって、普段のECでのビジネスの積み重ねでデータも大量にあるため、AIを活用して在庫予測して、倉庫で在庫管理していました

だから、自社であるIT、AIという技術を利用も時間あたりで利用できる、サブスクリションサービスとして士業・専門家のみなさんには馴染みが薄いですが、AWSという会社を通じて提供しています
マイクロソフトにもAzureがありますね自社で持っている技術を横展開で法人のお客様に提供しています

だから、スシローさんもAWSを利用して、ゼロからAIのプログラムを構築しなくても自社である大量のデータを活用して、商品販売予測AIのシステムを作れるようになりました
だから、今起きていることで注意しなければならないことは、多くのサービスがサブスクリプションサービスとしてコストが大きく低下してきていますが、

同じようにIT・AI・画像認証などの技術もまた、クラウド、サブスクリプション化が進んでおり、中小企業でも利用できる状況になっている、僕らも持っているデータを活用すればAIなどを活用して業務効率化ができるということなんです

ネットで法務や税務の情報が公開されていて、僕らの持っている知識の価値も提供から、利用、お客さん間に合った形での提案(編集)へと変わってきています
情報の民主化の流れて知識をもっているだけは価値がなくなりつつあります

そして、AIも民主化しつつあるということを認識した方がよさそうです
中小企業のみならず、我々も使いこなしていかるように普及していくはずです
仕事のあり方が大きく変わってきそうですね

|士業・専門家ができる事業承継提案の一つとしての M&A とは!?

事業承継の対策として、組織再編、事業承継税制や家族信託、種類株式の活用などを様々な活用方法がありますが、いずれも後継者がいる前提での対策です

しかしなから、今現在、事業承継の必要があるが後継者の決まっていない、もしくは、後継者がいない事業者は全体の 7 割を超えていると言われ、M&A 案件が増え続けているのが実態です後継者がいないなどの中小企業において、

士業・専門家の立場で、どのように M&A を提案すればいいのか。今回、何件もの M&A を手掛けるスクエアワン株式会社石川和司氏をゲスト講師にお迎えし、基礎知識から提案方法までを解説いたします

【生前対策・家族信託コミュニティー~LFT~10 月定例会】

士業・専門家ができる M&A の基本と取り組み方
日時 10月9日水曜日 13 時 30 分~16 時 30 分
会場 株式会社東京八重洲ホール

★セミナー内容★
◎ゼロからはじめるM&A実務の基本と考え方
◎バリュエーションの考え方の基本3パターン
◎誰にどのタイミングでM&Aを提案するか!?案件受託方法を考える
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