最新のテクノロジーの代表として挙げられる人工知能、機械学習。
ですが、文系の方がこれらのテクノロジーとは一体何か、
ちゃんと説明出来る方は少ないのではないでしょうか。
機械学習の仕組みを理解することで、AIを用いたビジネス企画の出発点になると思いますので、
今回は機械学習の仕組みについて記載していきたいと思います。
簡単に言うと、大量のデータをシステムが勉強して、その傾向に沿った処理を返す、
というだけのシステムです。
機械学習は一つのシステムのようになり、
一度勉強して賢くなり、その傾向を覚えると、
それを繰り返し使うことが出来るようになります。
すごくざっくりと機械学習のシステム構築までの流れを記載すると、
以下のようなフローになります。
起業を検討する際や新規事業を検討する際、
二次情報を利用することで、プレゼンの論理の下支えであったり、
企画そのものの思考の整理がされるので、有益ですよね。
ただ、何かアイデアを考えると、その都度当該ビジネスの二次データをググって拾いにいくのですが、
一方で過去に調べたものを今回も使いたい、というような共通して使えるデータもあったりするわけで、
「そういえばあのデータどこに載ってたっけな？」みたいなケースが多々出てくるのかなと思っています。
こういった、「そういえばあのデータどこが公表してたっけな？あのアンケート結果どこだったかな？」、みたいなニーズに対して、
すぐに情報に当たれるようまとめてみました。
自分が使った経験があるものと今回少し調査をしたものを入れ、
全然完璧ではないのですが、随時更新の辞書的な保存版として、
起業、新規事業を始める時の無料の二次データ先まとめとして、
101サイト掲載しています。
このブログでは新規事業をどんどん考えていこうということで記事投稿していましたが、
最近ピーター・ティールの新刊が出たということもあり、『新規事業を考える』ということはどんなことだったかを改めて考えてみました。
ピーター・ティール著書の「Zero to One」における有名なセリフ、
「ほとんど賛成する人がいないような大切な真実とは、なんだろうか？」
間接的な質問をいくつか重ねることで、
読者に、あるいは起業家に、
自分で考えてもらうことにしたのです。
たとえば、逆説的な質問になりますが、こういうものです。「まだ誰もはじめていない素晴らしい起業とは
いったいどういうものだろうか？」もう少し概念的にするならば、こういう質問です。
「ほとんど賛成する人がいないような
大切な真実とは、なんだろうか？」
出所：http://www.1101.com/peter_thiel/2015-04-20.html
とても考えさせられますよね。
本書では、正しい答えは次のような形になるはず、とのこと。
「世の中のほとんどの人はXを信じているが、真実はXの逆である。」
また、起業家/投資家の木村さんのツイートで、
自分の中で印象深いツイートがこれ。
今週もアドバイスで何度もいったのですが、新しい事に新しい事をかけ合わせたビジネスをやらないほうがいい。古いことに新しい事をかけ合わせたことをやるほうが上手くいく。自分のプロダクトに新しい事が２つぐらい掛け合わさってないか？自社の事業ポートフォリオバランスもそれでみたがいい。
— SHINJI KIMURA (@shinzizm2) 2017年10月11日
非常に多くのいいねが付いていますが、こちらもとても考えさせられますよね。
久しぶりにブログを再開することにしました。
粛々と書いていきます。
今日の組み合わせのテーマは、タオル製品業界×人工知能です。
タオル製品や業界で、ＡＩ使うって組み合わせ的になかなか難解でした。。。
■なんで新規アイデア考えてるの？
新規アイデア作成のためのシートの公開もしています
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まずは市場規模から。
矢野経済研究所の調査では、タオル製品が含まれる市場として、
ホームファッション小売市場を定義している。
ホームファッション小売市場全体としては、2017年度の予測として微増の3兆4,610億円の市場規模となっており、一定の規模がある市場であることが分かる。
出所 ：矢野経済研究所(2017)「ホームファッション小売市場に関する調査」
18新卒採用活動も随分進んできましたが、まだまだ面談は続いています。
その中で引き続きよく学生の方に質問いただく内容、
「あなたはどういう価値観で生きていて、何を目指しているんですか？」
という点に関して、改めて記事にしてみます。
※本記事は、以前に記事にした以下の
社会貢献についてとか理念の部分についても記事にしてみたい。
というところにもつながる話なので、リンク貼っておきます。
結論で言うと、
「新しい価値の創造を通し、次世代に価値を還元する」
その人生ミッションに沿い続けることである、ということになりますが、
ではなぜそのような想いを持つに至ったか、
1枚で説明すると、以下のスライドの通りになります。
成長出来る環境って何？
いや～新卒では、いや中途採用でも、言い尽くされた話かもしれませんね。
僕自身この点に想いがあり、学生とよく話をしているので、参考として改めて整理してみます。
かなり長い文章になったので、先に結論を3行で書いておきます。
・内部環境（自分）と外部環境（テクノロジー変化）を見る必要がある
・小規模（15～50名）かつ急成長（前年比150％以上成長）していて新規事業をちゃんとやっている企業がいいのでは？
・テクノロジー変化の代表格であるAIをおさえる必要があるのでは？
ということで以下記載していきます。
今の成長環境の構成要素を考えると、
観点としては2つあります。
ビジネスとしてよく内部環境（自社）、
外部環境（市場、競合、政府、経済）の分析を行いますが、
それを個人に当てはめて考えてみると、
1.内部環境として必要なスキルを獲得する
2.外部環境変化を予測し、中長期で競争力のある知見、経験を得る
の2つに分けられます。
以下、一つずつ説明していきますね。
久しぶりのブログ更新となってしまいました。
ぼちぼちやってきます。
さて、今日はプログラミングの記事です。
先日来から勉強中のスクレイピングですが、
XPathとBeautiful Soupを併用してスクレイピングをしてみたので本日の記事に。
・テーブル構造でテキストとリンク先URLのセットでスクレイピングしたい（pandasのDataFrameを利用）
・同じテーブル内で複数のa hrefがあり、かつ名前が付与されておらずタグのみで正規表現でもとりにくく、識別しにくい、けど取得したいリンク先URLがだった
→テキスト文章を指定してそのリンク先という指定でとってきたら良さそうだったのでXPathを使うことに
（DataFrameは行数が揃わないとエラーが返ってくるので不要なデータを省いて確実にとりたい）
・Beautiful SoupはXPath使えないけど、lxmlを使えば出来た
かれこれ、平日夜と週末とでPythonプログラミング歴3ヶ月くらいになってきたわけですが、
楽しく引き続きやっています。
最近やったことは、
・データをMecabに放り込んで、名詞のみで絞り込んで頻度算出、その後ユーザー辞書追加して再度やってみるという流れを掴んでおきたかったのでちょっとやってみた
・すぐに出来たので特に内容は記載しません。。。
・テキストや画像など、本当にスクレイピングは関係することが多いので、ある程度勉強したいなと思い書籍から入ってみた
https://www.amazon.co.jp/dp/4873117615
・まずはPython+Beautiful Soupで単ページで構造が分かりやすいものはさくっととれるということがよく分かった
・次いで、JSで出来た生成されてるサイトは上記組み合わせでは難しく、PhantomJS、CasperJSってのがあってJSで書いてスクレイピングすることで、これまたさくっととれるということが分かった
・最後、それら組み合わせ+SeleniumでPythonでもJSのwebサイトからスクレイピングできることが分かった
・とりあえず最後PandasのDataframeでcsv化しようとした時に、UnicodeEncodeErrorが出続けてどうしようかはまりまくったけど、Dataframeでcsv化するところにencodeの指定を入れて解決というなんだかなという結末で、とりあえずやりたいことが実現出来た
今日は、不動産業界×人工知能（自然言語処理、テキスト分類、文章合成）という組み合わせでビジネスアイデアを考えて見ました。
■なんで新規アイデア考えてるの？
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財務省の法人企業統計調査（調査対象企業数2,823,889社）によると、
2015年度の売上高は、6.5％増の39兆3,835億円となっており、非常に巨大な市場であることが分かる。
不動産業の売上高（市場規模）推移
出所 ：財務省(2016)「年次別法人企業統計調査 平成27年度」
今日は、外食業界×人工知能（音声認識、音声合成）です。
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では以下今日のアイデアです。
まずは市場規模から。
日本フードサービス協会の調査によると、料理品小売業を含まない外食産業の市場規模は、2.2％増加の25兆1,816億円の市場規模となっており、非常に巨大な市場であることが分かる。
25兆円の内訳としては、食堂、レストランが半分近くの9.6兆円であり、次いでドンと下がって、宿泊施設の食事で2.8兆円、バー・キャバレーやナイトクラブで2.6兆円となっている。前年比率では、5.8％のそば・うどん店が最も成長しており、宿泊施設で4.6％成長、喫茶店が3.2％成長となっている。
平成 27 年の外食産業市場規模は、年初に異物混入問題の影響があったものの、その後
比較的堅調に推移し、1 人当たり外食支出額の増加、訪日外国人の増加、法人交際費の増
加傾向などにより、前年比 2.2％増加し、25 兆 1,816 億円と推計される。
出所 ：一般社団法人日本フードサービス協会(2016)「平成 27 年外食産業市場規模推計について」
