積読しておりましたが、小笠原さんの「メイカーズ進化論―本当の勝者はIoTで決まる (NHK出版新書 471)
」を読みました。クラウドファンディングをはじめ、海外・日本におけるファブリケーション事例などが出ておりますが、今後の鍵となるのはやはり「行動・動作・環境変化のデータ化」だろうと再認識しました。
更に言うのであれば個人的には最近飲みの場で暑苦しく語ってしまったのですが、集めたデータセットのセグメンテーションと要因分析まわりがネックになるのかなという印象は変わらないですね。
何かの現象を捉えるためには、その手前に何らかのウォンツが存在していると思いますが、それが今現在は本末転倒な状態となっていて、所謂「ソーシャルメディア分析」となっていたりするわけです。
「ソーシャルメディアに呟くキッカケはあなたが作ってるんでしょうよ？」というのが飲み屋話の1行まとめな訳なんですが、どうにもその発出したコンテンツの価値が事前には分からないからソーシャルで流行ることをトリガーとして次の何かのマーケティングを打つと。
なかなか苦しい世界ですね。。。
他にも外のデータ連携というのは色んな話があって、その行動のきっかけとなるフックは自社が持っていない場所にデータとして転がっていることが多かったりする訳ですよね。
それと本書の趣旨とは関係ありませんが、もう一つ感じている事はデータのコントローラビリティをユーザに持たせる部分と企業側が持つ部分との境目の難しさですね。
恐らく小笠原さんはAndroidユーザではなくiPhoneユーザだと思いますが、AndroidのTaskerアプリであれば結構自分の行動に対してシーケンスを組んでプチIoTが作れたりします。
今まで作ったのは
- GPSで自宅近くになったら自動でWifiをOFFからONに切り替える
- 自宅のWifiを掴んだ時点で自宅にいると判定してマナーモードを解除
- YouTubeのような動画アプリを起動したら音量をMAXに、落としたら逆の動きをする
- 特定のBluetoothと接続したら音量MAX
などです。
他にも定期的にパケットを発生させている人とか色んな事を皆やっていますよね。
こういうものはユーザのカスタマイズ性という部分で、元々のUnixの基礎概念にもあったと思いますが、カスタマイズ性をもたせることで、その基盤からユーザが離れなくなるという効用もあったりします。
データをユーザにどこまで見える化させて、どこまでカスタマイズさせるのか。この部分は非常に難しいなと感じていたりします。
以前GMがInternet of Thingsではなく、Internet of Big Thingsと呼んでいるという話を書きましたが、GMが例えば飛行機のエンジンのIoTを頑張って燃費の効率化がされると飛行機の旅客費用が下がったる可能性が出てきたりと他の部分にも良い影響が出る事があります。
ここまでの規模になると、むしろSocial Goodと言われる部類のものかもしれませんが、ユーザの生活の品質が上がるだけではなく違った価値提供をする企業がうまれるきっかけにもなるかもしれません。
そういう意味ではやはりTry & Errorという面の大切さを改めて感じるところです。
小笠原 治
NHK出版
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