IoT（Internet of things）とは「ビッグデータや人工知能を、やみくもに使うことではない」
・｢データさえ集めればビジネスが
変わる｣という幻想
確かに、センサーのコストが飛躍的に
下がってきたので、集められるデータ
の種類は膨大になってきました。
また、人工知能にしても、自動運転を
可能にしたり、囲碁で人間に勝ったり
するほどの急速な進歩を遂げています。
しかし、闇雲にデータをかき集めた
からといって、それがビジネスに
変革をもたらしてくれるかどうかは、
また別の話です。
POSレジには「経度緯度計のセンサー」
も入っているので、その店がある場所の、
天気や気温が分かります。
そこで飲食店に、「どんな天気でどんな
気温だった時にどういう注文が増えるか
が分かりますよ」と売り込んだのですが、
「そんなことはだいたいわかっている」
と、あまり興味を示してもらえません
でした。
・｢仮説｣を検証するには「スモール
データ」で十分
ビッグデータを分析して出てくる答え
は、すでにビジネスの現場にいる人
たちが経験則として知っているもので
あることが少なくないのです。
IoTをビジネスに取り入れようとして
いる人は、「大量のデータを集めなけ
れば」とか「データは多ければ多い
ほどいい」と思い込んでいる人が多い
ように感じます。
もちろん、天気や気温、湿度、曜日や
時間帯といったデータと、飲食店での
お客さんの注文データとをクロス
させて分析したら、誰も気づいていない
大発見があるかもしれません。
また、データサイエンティストなどの
分析のプロがしっかりと分析する
ことで、価値のある結論にたどり着き
やすくなるでしょう。
そういうアプローチの仕方もあると
思いますが、IoTが活躍するのは、
そういう分野だけではないと思います。
同じように飲食店を例にとるなら、
「コース料理にこのメニューを組み込む
と、女性客の予約が増えるん
じゃないか？」と、
お店側で“なんとなく感じている仮説”
のようなものがあると思います。
だったら、少しの期間だけコース料理
のメニューを組み替えてみて、その間
の予約状況や注文状況を分析してみる。
このように、“なんとなく感じている
仮説“を検証するほうが、業務の現場
では価値が高いことがあります。
そしてそれを可能にするのは、実は
ビッグデータではなく、スモール
データで十分なのです。
同じように「人工知能に解析させ
ないと……」というIoTの“常識”も
疑ってかかる必要があると思います。
以前はセンサーを使わず、人がデータ
を入力することで分析しましたが、
IoT時代はセンサーの価格が下がり
今まで取れなかったデータが簡単に
収集、分析できるようになります。
集めたデータを人工知能で解析
すれば、例えば「その人の嗜好と
合っていなかった」「価格に値ごろ
感がなかった」などの理由が出る
かもしれません。
・人間が直接解析するほうが良い
ケースも少なくない
しかし、わざわざ人工知能を使って、
そうした分析結果を出すよりも、
接客現場の店員が、そのデータを
見て、「なぜ買われなかったのか」を
自分なりに考え、商品の陳列
順序を変えたり、お客様にお声がけ
するタイミングを変えたり、
試行錯誤することこそが最も
小売店舗では重要だと思うのです。
つまり、これまで収集できなかった
データを取り、人間が考えつかな
かったことまで幅広く分析して
くれる人工知能の力も時として
借りることも大切ですが、
最後は人間がもう一度咀嚼して接客
現場のカイゼンにつなげる
(=働く人が今より賢くなる)こと
こそが、IoT時代の人工知能の活用
方法だと思います。
IoTには大きな可能性がありますが、
必ずしも「ビッグデータ」「AI」が
不可欠だ、というわけではありません。
事業者の収益性をもっと意識して
考えれば、スモールデータで十分
だったり、常に人工知能にデータ解析
をさせなくともいい場合があると
思います。
最後までお読みいただきありがとうございました。
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