今日は、家庭用家具業界×シェアリングエコノミーです。
■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
では以下今日のアイデアです。
目次
家具業界の市場規模、市場整理
家具業界の市場規模
まずは市場規模から。矢野経済研究所の調査ではホーム家具市場は１兆円の市場となっており、微増傾向である。
ホームファッション小売市場規模の推移
出所 ：矢野経済研究所(2015)「ホームファッション市場に関する調査結果 2015」
https://www.yano.co.jp/press/pdf/1474.pdf
家具×シェアリングサービスの調査
今日のテーマを単にキーワード検索（家具 シェア）してみると、アメリカでは既にサービス提供がされているようだ。
家具を貸したい人と借りたい人をマッチングさせるサービスである。
家具で、部屋の雰囲気は全く変わってしまう。しかし、ブランド家具はやはり値段が張る。高いインテリアを模様替えの際に都度買い替えるのは現実的ではない。
しかし、米国ニューヨーク発の「Furnishare」を使えば、気軽にブランドインテリアを部屋に揃えることができる。このサービス、一言で言えば”家具の共有プラットフォーム”だ。ブランド家具を貸し出したい人と借りたい人をつなぐサービスである。
出所 ：http://social-design-net.com/archives/28307
国内でも以下のようなサービスがある。
出所 ：http://www.sharefinger.net/
単に消費者同士をつなぐというのも一つだけれど、上記2つの例で、借りる方として想定されているのが、
飲食店やAirbnbの部屋だったりビジネス用途向けを想定している点がいいなと思っていて、
ビジネス立ち上げ期の初期費用リスクヘッジとして安く借りたい、またその後も安定して借りたいというニーズはビジネス向けにうまくはまりそうな印象がある。
上記を踏まえて、単にシェアリングサービスというところだけだと差別化が難しいので、より効率的にビジネス向けにシェアができそうなアイデアということで、データ解析的なところを付加して、シンプルな追加機能というのみになるが、以下今日のアイデアを考えてみた。
【家具×シェアリング ビジネスアイデア】画像認識によるラベルリング及びレコメンド
ターゲット
・家具を貸したい人、借りたい人（企業）
対象企業
・家具シェアリングサービスを提供したい企業
アイデア内容
・借りたい家具に関連して、家具のセット提案をしてくれるシェアリングサービス
ビジネスの詳細
・家具を借りたいビジネスユーザーとしては、一定量の家具を、テーマの統一をしつつ、手間をかけ過ぎずに手軽に借りたいというニーズがあることを想定（家具を1セット検索して選び出すのもなかなか一苦労かと）
・借り主が現在保有している家具や購入予定の家具の写真を当該サービスにアップロードすると、テーマのラベル（シック、クール、アジアン、ヨーロピアン等）が自動で振られ、同じテーマの他の家具で貸出中の家具がセットで提案される
※例えば、木目調のイスの画像をアップロードすると、木目調の机、イス、カウンター、カウンターチェア等が一式で提案されるイメージ
・貸主側の方を考えてみると、通常のサービス利用方法としては、貸したい家具の画像をアップするとともに、その家具のカテゴリ、素材、サイズ、雰囲気等をいちいち入力しないとサービス提供側でマッチングが出来ない構造となっていると思われるが、本サービスの場合は写真をアップロードするだけでカテゴリやテーマ等が自動認識可能となるため、貸主側の入力の手間も省ける
効用/解決する課題
・借りたい側：多様に掲載されるであろう家具の中から自分で選び出す時間を削減できる
・貸したい側：前述の通り、貸したい家具の情報入力時間の削減ができる
インプット/教師データ
・家具写真と家具に対するテーマのラベルを学習させておく
アルゴリズム
・ディープラーニング
その他関連するアイデア
・こういう何か写真をアップロードすると自動認識して、何かを動作させる、という仕組みは今後色々なサイトで取り入れられるかもしれないなーと思っていて、例えば、先日以下のようなインドのアプリが紹介されていたので紹介。
いちいち検索画面に入力するより、画像をポンとアップロードするだけで色々動くと便利ですね！
出所 ： https://bita.jp/dml/recipebook_app
インド発クッキングアプリ “RecipeBook”
RecipeBookは一言でいえば、AIがレシピの提案をしてくれるアプリです。なんと世界中の約48万ものレシピを掲載していて、毎月約44万人にダウンロードされているそう。
Google PlayのEditor’s Choiceに選ばれたということなので、海外ではそこそこ有名なアプリと言えるのではないでしょうか。開発者たちによると、普通なら自動運転車やロボット工学などの分野で用いられる専門性が高いAIを、スマホアプリという小さな形に組み込んだことが、Googleに評価された理由、だそうです。
野菜やフルーツを画像認識”Snap n Cook”
Deep-learningを用いた画像解析機能です。
- 野菜やフルーツをスマホで撮って画像認識
- 携帯をシェイク
- 認識した材料がメインとなるレシピを紹介
冷蔵庫の中身をリアルタイムで認識”Snap n Make”
こちらはまだ未実装の機能でいつ登場するのかわかりませんが、Snap n Cookの進化版のような機能です。
- 冷蔵庫のなかをスマホのカメラで映す
- 画面に映る材料をリアルタイムで認識していく
- それらを使ったレシピを紹介
—————————————————–
今日は以上です。
※30分～1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。