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株式会社ネクストスケープの社員による会社公式ブログです。ネスケラボでは、社員が日頃どのようなことに興味をもっているのか、仕事を通してどのような面白いことに取り組んでいるのかなど、会社や技術に関する情報をマイペースに紹介しています。

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AWS re:Invent 2018 現地レポート No.4-【番外編】AIセミナー@ラスベガス-

皆さん、こんにちは。コンシューマサービスグループの宮部です。 

今回は、re:Invent番外編ということで、ABEJAさんがラスベガスで開催した「~話題のAI、ビジネス現場にどう実装する?~」のレポートをお送りいたします! 

 

場所はTrump International hotelのバーで行われました。 

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ラスベガスでのイベントはどこも会場が豪華ですね!

 

それでは、さっそく講演内容についてみていきましょう。
イベントでは、パルコさん、デンソーさん、ABEJAさんがそれぞれ違ったテーマでITについて語ってくれました。
順番に内容を見ていきます!

 




オフラインでのデータ活用について



まずは、パルコさんの講演です。 

オフライン店舗でのデータ活用の実例をテーマに講演をしてくださいました。 

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オンラインの出現により、購入を選択する場所と実際に行う場所は、以下の4パターンになるとのこと。 

例えば、 

・実店舗で実際の商品を見て、買うのはオンライン上 

・ネットで商品のスペックを調べて、すぐに欲しいので購入は実店舗で行う 

などですね。 

パルコさんは、実店舗ありきの業態なので、オフラインを起点に考えます。

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デパートには様々なテナントが入っており、いかにして顧客にいろいろなテナントを回ってもらえるかが重要とのこと。 

これはwebでいう回遊率に当たりますね。 

そして、回遊率を高めるためには、顧客のデータが重要。 

データが重要なのはwebもリアルも変わらないということです。 

 

では、どうやってデータを取得するのか? 

webであれば、トラッキングタグを仕込んでユーザーの行動を取得したり、ログイン情報によって属性を取得したりします。 

しかし、実店舗はこのようなアプローチはできません。 

 そこで登場するのが、映像による解析です。 

来店した顧客をカメラが認識して、行動をトラッキングします。 

最近の映像認識技術は進歩が目覚ましく、ほぼ100%でユニークに顧客を識別できるとのことです。

これもAIの技術進歩のたまものですね。  

 

Amazonでもリアル店舗の試みとしてAmazon goがあります。 

これは、映像解析によってユーザーを特定し、そのユーザーがカートに入れた、もしくは棚に戻した、ということまで認識できるようです。 

さらに、一緒に入店した人は家族や友達とみなし、会計を同一にすることもできるとのこと。 

映像解析によってここまで高度なことができるようになったということです。

 

 



顧客に支持されるにはどうすればいいのか?



次は自動車部品メーカーであるデンソーさんの講演です。 

ライドシェアの登場により、競争のルールが破壊された自動車業界。 
では、いったい今後どうしていくべきか? といったテーマで講演していただきました。 

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顧客に支持されるには、ユーザー視点が不可欠



顧客に支持されるためには、何が必要か? 

それは、ユーザー視点でのイノベーションです。 
 これはどういうことでしょうか。 
 
それを理解するためには、ユーザー視点の対として語られる、事業者視点のイノベーションを理解するのが一番です。 
事業者視点でのイノベーションというのは、例えば以下のようなものです。 
・より燃費のいい車をつくる 
・より乗り心地のいい車をつくる 
つまり、今の価値観の延長線上にある進化と言えます。 
 
しかし、ユーザーは本当にそれを望んでいるのでしょうか。 
ユーザーが一番望んでいるのは、「手間なく目的地に移動できること」です。 
それが達成できるのであれば、そもそも車を所有する必要もありません。 
そうしたニーズを汲んだからこそ、UberやLyftなどのライドシェアがユーザーの圧倒的な支持を得たわけです。

 

どうすればユーザーに響くイノベーションを起こせるか?



顧客に支持されるためには、ユーザー視点のイノベーションが必要なことがわかりました。 
では、どうすればそうしたイノベーションを起こすことができるのか? 
そのためには、イノベーションを数多く起こすことが必要です。 
 
変化が激しく、ニーズも一様でない現在において、ユーザーのニーズを完全に理解することは難しいです。 
頭をひねって考えたことが全くの見当外れだったということもあり得ます。 
そんな時代に必要なのは、数を打つことです。 
とにかくサービスを数多く繰り出し、その中から当たったものに力を入れていけばいいのです。 
 
そのためには、素早く立ち上げられること、当たった場合にすぐにスケールができること。 
そして失敗したときにすぐに撤退できることが必要です。 
それが可能なのがクラウドサービスということです。

 

現代に求められるアーキテクチャ



ABEJAさんからは、モノリス→マイクロのリアーキテクチャに関する講演がありました。 

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先ほども書きましたが、ユーザーに響くサービスを打ち出すには、サービス制作のスピードを速めることが重要です。 
インフラに関してはクラウドサービスを使うことで、それが可能になります。 
では、アプリケーションの方はどでしょうか? 
 
新しい機能を追加したいといったときに時間がかかってしまっては、いくらクラウドを使用しても意味がありません。 
コードを変更した際に、その影響が広範囲に及んでしまうモノリスシステムでは、今求められる開発スピードを満たせないのです。 
影響を最小化し、素早いサイクルで開発を行えるマイクロサービスが求められているのです。


講演を聞いてみての感想



今回のre:InventでもたくさんのマネージドAIサービスが発表されました。 
もはやAIは、得体のしれない難しい技術手はなく、我々がツールとして利用できるところまで来ています。 
re:Inventの基調講演でも、すでにAIを業務の中に組み込んでいるという事例がいくつもありました。(Fender社やF1、大手保険会社など) 

 

これからはAIを使っていかに業務を効率化するか、新しい価値を創造するかが競争のポイントになると感じました。 

そのためには、AIを自分とは関係ない遠い存在だと思わずに、自分が将来使わなければいけないツールである、と意識を改める必要があります。 
 
AIは全くの門外漢なので、講演を聞いてわかるかな?と思ってましたが、聞いてみるといろいろな学びがあるものなのですね。 
ということで以上を以て、「~話題のAI、ビジネス現場にどう実装する?~」のレポートとさせていただきます!