中小企業とIoT ビジネスモデルへのインパクト ラクーンとラクスル

「ラクーン、国内の縫製工場 サイトで紹介」 という記事。

“アパレルメーカーと縫製工場をつなぐマッチングサービス”ということで、
訪日外国人が増えて「日本製」の需要は高いが縫製はほとんどが海外へ
流れていってしまっている現状に対して、個店や店舗数の少ない衣料品店、や
中小縫製工場の生産余力をネットで束ねてマッチングするもの。

これも一つのIoTなのかなと思っています(本当に広義ですが)。
自分の生産余力をネットにつなげることで、新たな商売のチャンスが
生まれる。
これは、印刷業界とトラック業界でラクスルさん(ハコベルさん)が取り組んだモデル(図)と同じ。
もっともっと出てきそうです。

理想のアパレル縫製工場が見つかる【SDファクトリー】  http://factory.superdelivery.com/

※ちなみに、工場の登録も情報閲覧も無料。決済時に取引額の3%を手数料として受け取るモデル。
 FinTechとも言えますね。

(日経産業新聞 2016/4/22)


中小企業とAIの関係 採用人事

記事は、人材採用におけるAI活用の話。

「人を採用するのにAIとは何事だ!そんなものいらん!」
という声が聞こえてきそうです。
実は一定程度同意します。

特に中小企業の採用においては、会社・経営者との相性・人柄、そして、会社の価値観との一致が何より大切。
いくらスキルフルでも、ここがずれた人を採用すると会社全体に大きな影響が及ぶ、というもの。

それをコンピューターに任せるなんて・・

ちょっと待ってください。
「任せる」なんて一言も言ってませんね。
ITの効果的な使い方は、あくまでも人の判断、人の作業、人の行動を補うために使う、というもの。
まちがってもAIが勝手に人を採用してはいけませんし、ITが仕事を勝手にするなんて大間違い。
あくまでも人が主体でITはそれをサポートするもの。

人材採用について考えれば、大手企業では、人材採用の専門職がいて、採用研修とか人事関連のマネジメント講座を受講したりして、その道のプロになります。
AIはそういったプロとしての採用ノウハウの一部を体系化して示してくれる。

中小企業で採用担当者といっても、いろんな業務の兼務ですから、採用スキルが必ずしも高いわけではない。
そして、採用スキルが高いから良い人材がとれるわけでもないのですが・・。

であれば、AIが示してくれるノウハウを中小企業の採用担当者が適度に使うことができれば、採用がより効果的になる、入社してくれた人が力が発揮しやすい仕事や研修メニューを提供できるようになるだろう。

ITに依存してはいけませんが、適度に使うことで足りないスキルや経験を補うことができるかもしれない。
そうなればいいな、と思っています。

(日経産業新聞 2016.4.14)


ビジネストレンド:食品6社 共同配送

大手食品メーカー6社が商品配送・物流拠点利用の共同プロジェクトを始動という記事。
 味の素
 カゴメ
 ミツカン
 日清オイリオグループ
 日清フーズ
 ハウス食品グループ本社

F-LINEという食品企業物流プラットフォームを構築し、ドライバー不足や
物流効率化、さらには、Co2削減や環境保全にもつなげる取組み。

具体的には、関東ー関西間の共同往復輸送、北海道で倉庫や車両の共同利用、
配送拠点の集約、などを計画しているそうです。

ビジネストレンド、という視点から感じるのは、今後、こういった共同事業は
自然と増えていくだろうということ。

高度成長期、バブル・ポストバブルと時代を経ましたが、
戦後完成した企業・企業グループの縦割りの産業支配構造のまま
現在も続いています。

もちろん、銀行や百貨店、電機メーカーなど、消滅・合従連衡という
流れは見えますが、縦割りのプレイヤーが少しずつ減っている、という
動きにすぎません。

いわゆる統合効果ですが、それも少しずつ見えにくくなる。
かといって食品メーカーが数社までに資本統合することも考えにくい。
背に腹は代えられぬ、ということで、事業の、とくにコストセンターの
部分を共同運用化、あるいは、業界共同出資の子会社化、という
流れは避けられないでしょう。

ただそこでは、業務量が集約されることで、投資対効果が高まりますので、
IT・IoTの投資とそれに対応する生産性向上効果も上昇することが
大いに期待できる。
社会としてもすっきり生産性が高まっていく。とってもいいことですよね。
働いている人たちも、単なるコストセンターではなく、その業界・業務の
本当のプロフェッショナルとなる。
(なんだか、IT業界で20年前にあった、社内情報システム部門のアウト
ソーシングの話と似たようなところがありますね・・。)

縦割り支配構造になれた経営者世代が引退し、ポスト縦割り世代が
経営者世代になると、こういう共同事業の話はどんとんと進んでいく
ように思えます。

「自分たちで全部コントロールしなければ済まない」というなんでも自前
主義は無意味、という判断。
ROA的にも、社会的損失からみても、両者にメリットがあるのなら、
なんでも自前主義は捨てて一緒にやりましょう。
とっても合理的かと。
地域の主要産業ともなりますね。

発表資料 http://www.nisshin.com/company/release/details/pdf/151113.pdf
※発表自体は2015年11月13日ですね。


(日経産業新聞 2016/3/16)


中小企業とIoT:遠隔監視の冷蔵ロッカー

宅配ボックス・宅配ロッカー製造大手のフルタイムシステム社が、
遠隔監視の冷蔵ロッカーを新規開発したという記事です。

まさしくIoTのユースケースですね。
業界のリーディングカンパニーがIoTに取り組むのは疑いようのないトレンドです。

この冷蔵ロッカーは、庫内温度を15分ごとに記録し、
インターネットを通じてデータを蓄積。管理者向けサイトで確認できる。
異常の通知などももちろんできるそうです。

1ユニットあたり150万円だそうですが、別途、遠隔監視システムの
利用料が月額で数千円かかります。
ここがミソですね。
売り上げを上乗せする形の課金形態になっています。

モノ売りからコト売りへ、製造業からサービス業へ、というスローガンが
ありますが、一括販売を単に割賦販売しただけでは、むしろ金利負担という
コストが発生するだけ。
新たなサービス機能を盛り込むことで、新たな収益源を創出した。

冷蔵ロッカー自体は16年前から販売されているそうですが、
イノベーションの余地はいろいろなところに転がっているようですね。

ちなみに、こちらの企業では2001年頃からロッカーの遠隔監視という
サービスモデルにすでに取り組んでいたようです。
そうすると、監視体制そのものは手元にあるわけですから、よりアプローチ
しやすかった、ということですね。

フルタイムシステム http://www.fts.co.jp/
※フルタイムシステムさんは、資本金4億9800万円、従業員107人、ということで、
 中小企業の定義にはギリギリあてはまらないのかもしれませんが、
 中小企業とIoTというご紹介をしておりますことご了承ください。

(2016年4月8日 日経産業新聞)


小売・サービスでのIT/IoT活用の進展

IoTやAIという新しいITトレンドは、少し先の未来の小売業やサービス業の在り方を
大きく変えるのは間違いありません。

今日の日経産業新聞の6面、7面では、そういった話題が3つほど集中掲載されていました。

1.買い物客の動きセンサーで把握
小売店での人流分析はIoTの進展で大変興味深いエリアですが、
店員ならいざしらず、不特定多数のお客様にいかにRFID媒体をもって
もらうかがボトルネックになっています。
カメラで認識させたり、スマホのアプリをダウンロードして・・、とかあれこれ試行錯誤が
ありますが、今回の記事のように、「買い物かご」にRFIDを付けるのがベストですね。

これ、最終的にPOSレジでポイントカードを利用したりすれば、顧客属性ごとに
店舗内の人流分析ができるようになる。

見える化はどんどん進んでいきそうで少し怖い気もするので、同時にお店側には
運用ルールを掲示するなど、公明正大に取り組む姿勢と行動が不可欠になるでしょうね。

2.商品棚にCMなど表示
商品棚のIoT化は、今後5年ほどの大きなトレンドになろうかと思います。
この記事では、商品棚の価格表示する部分が透過型スクリーンになっていて、
商品背後から広告映像や割引情報を投影するようなこともできるようになると。

現在でも、小さなディスプレイのデジタルサイネージでCM映像などを流したり
していますが、IoT的な目線では、お客様が商品棚から商品を取り上げたときに
それを感知して映像をアレンジして投影する、例えば併売商品のオススメなど、
お客様のアクションに応じた働きかけをすることで、より購買意欲を盛り上げる
ことが可能になるでしょう。

3.電話問合せの音声分析
最後の記事は、コールセンターへの問い合わせを文字データ化して
マーケティング活動に使うというもの。
なるほど。
少し前まではこういったのは机上の話で、実運用上は認識精度が悪くて
使い物にならない場面も、声のサンプルデータ次第ではありましたが、
音声認識技術がずいぶんと高度になってきましたから、こういう問題も
ずいぶん解消されているのでしょう。

コールセンターの音声をトラブルに備えて録音したりはしていますが、
ほとんどその音声データファイルは保存してあるだけだった。
それをデータ化してビッグデータ分析する。
例えば、お客様の理解度や納得度も声質などから一定の推定が
できるようになれば、オペレータ個々のアドバイス能力の改善のヒントに
も使えるようになるかもしれません。

ヒトが使うインターネットから、モノがインターネットを使う時代へ。
とてつもない変化が着実に起きていくのは間違いありませんね。

(日経産業新聞 2016/4/5)