“共創型”のデータビジネスを考える
DATA CAMP 2018 TOKYO

まず、TOPPANのコミュニケーションデザイン本部の梅川は、自社単独で進める“自走式”と比較して、様々なプレイヤーと連携してデータビジネスを“共創型”で推進することの重要性を語った。“共創ビジネス”によって、「AIとの共創によってデータ活用推進スピードを加速させることができること」「ステークスホルダーとのデータ共有を進めることでマネタイズポイントを増やせられること」「新しいテクノリジーを導入する際には様々なリスクが潜んでいるが、データやセキュリティの専門家と連携（共創）することで、リスクを回避することができること」という３つのメリットを強調した。

「日本ではAIを十分に活かしきれておらず、AIとの協働に向けた意識も遅れていますが、日本でAIが活用できた場合、経済成長への寄与がとても大きくなる。」と語るのは、アクセンチュアの保科氏。「AI導入によって、ヒトの仕事が減るのではなく、AIのトレーナーやAIのエクスプレナーといった“AIを使いこなす”ための、新たな仕事が生まれ始めている」としている。

TOPPANのコミュニケーションデザイン本部の後藤が、当Sessionをリード。自身の体験から、データを有効活用していくために「社内外で集めたデータを各部門にいかにシェアできるか。複数のデータを統合し、活用範囲を拡げ、意思決定にどう生かすかが重要。」と語る。
様々なデータを統合・管理するプラットフォーム“DMP/CDP”構築のトッププレイヤーである、トレジャーデータ堀内氏、Legoliss加藤氏に対し、データの効果的なシェアのさせ方、使いこなすためのデータの拡げ方について、効果の高いケースや進め方について問いかけを行った。

「企業内でデータの価値を高めてシェアをするには、部門間やグループ会社間でそれぞれデータの統合をすることでそれぞれにどのようなメリットがあるのかをはっきりさせ、同意をとることが重要です。」と語るのは、トレジャーデータの堀内氏。お互いがメリットを明らかにすることで、自部門だけで統合したデータを使いたいという状況にならずに、部門間の連携が良い方向に向かうという。また、サービスを利用するユーザー側も、データを提供するだけでメリットを享受できないという状況ではなく、データを渡すことで便利になるようにすることで、データの獲得から活用までがうまく回るようになっていくと語る。

Legolissの加藤氏は、様々な企業のデータ活用を支援する中で、データを活用したくても自社のデータが少ない、足りていないという相談を受けることが多く、「外部のデータが欲しい」というシンプルなご要望をこれまで何度も聞いてきたという。その中でパブリックDMPや自社データ、パネルデータに目が行きがちだが、大事なのは自社のブランドに接触しているけど、自社のデータベースの中にいない方、ここをどのようにしていくかが重要になってくると語る。

Session3では、Defined CrowdのAya Zook氏にAI開発で重要となるポイントについて語っていただいた。Zook氏は、「今までソフトウェアやシステムの開発では、どれだけ早く大きくできるかで勝負が決まっていましたが、AIの時代では、市場で早く成果を生み出すために、品質が高いデータを、どれだけスピーディにAIに投入できるかが鍵になる」と強調する。

ARISE analytics社は、約4000万の顧客データの顧客基盤を有するKDDI社と、アクセンチュア社によるジョイントベンチャーで、多くのデータサイエンティストが所属しています。そのARISE analytics社で代表を務める家中氏に、 ARISE analytics社の事業の1つであるKDDI社向けのコンシューマー事業分析で、au解約者数の将来予測に関してお話頂いた。家中氏曰く、「分析開始当初、満足のいかない誤差率でしたが、営業部門とのコミュニケーション強化を行い、現場経験による情報をデータに組み込んだことで、誤差率を10ポイント以上改善することに成功した」のだという。

「AIを社会で実際に使い、色々な社会課題を解決する」と語るのは、北海道大学「調和系工学研究室」の川村秀憲教授。こちらでは、ラジコンの自動運転で人間の運転におけるゆずり合いを再現する研究や、ディープラーニングを用いてファッションの主観的判断をAI に理解させる研究などに取り組んでいるという。その中で、自分たちで作ったものを、実際に使える場を作り、使ってもらうことでデータをピックアップするMarket Inの研究を実施するため、産学連携での活動を行っていると川村教授はいう。

北海道大学の「調和系工学研究室」との連携によるＡＩ技術開発と、実際のリテールの現場を利用した実証を通じて、リテール現場の生産性革新を目指すベンチャー企業であるAI TOKYO LAB（現AWL株式会社）。こちらでCTOを務める土田氏は、リテールの現場であるサツドラ（ドラッグストア）でエッジコンピューティングの技術用いて、従業員の動きや顧客の行動をAIカメラの中でデータ化することで、プライバシーの問題やコストの問題を解決し従業員の仕事の効率分析や、顧客の購買や非購買至るまでのプロセスのデータ化に成功し、ECサイト並みのデータ分析を可能にしたという。

これらの話を受け、TOPPANの情報コミュケーション事業本部の畑は、「デジタルストア元年であった2018年、無人決済化に注目が集まっていますが、顧客体験の設計こそが重要になってきます。顧客の行動をトラッキングし先回りすることで、顧客が心地よく買い物できる店舗を作っていく実証実験を、トッパンでも初めています。」と述べた。

今や、どのようなジャンルのビジネスにも使われ始めているAI。多くの企業にとっていかにビジネスに落とし込んでいくかということが今後の課題となっている。その中で、アイズファクトリーの筒井氏は、AIをビジネスで活用するには、分析でビジネスの課題を「解く力」だけでなく、ビジネス課題を「見つける力」、分解した解を意思決定に「使う力」が重要だという。