日経BP総研の主席/上席研究員が訊く

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ニューノーマル時代に
立ち向かうDXの新潮流

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  • City as a Service/グルーヴノーツ

より豊かで人間らしい社会の
実現を目指す取り組み
City as a Serviceが本格化

コロナショックを機に世界が大きな変化を遂げようとする今、企業目線で機能や効率を考える時代は終わり、社会全体の営みを捉え、より人間的な目線から物や心の充足を考えるべき時代に突入している。そうした中で求められる今後の街の姿がCaaS(City as a Service)であり、AIや量子コンピュータを駆使した実現を目指す。

街全体の営みを捉え
特徴を生かしたサービスを創出

株式会社グルーヴノーツ
代表取締役社長
最首 英裕(さいしゅ えいひろ) 氏

戸川 グルーヴノーツが実現に向けて注力しているCaaS(City as a Service)とは、いかなるものなのですか。

最首 これからの街づくりというと、スマートシティやスーパーシティなどに代表される高度な機能性を備えた、きらびやかな都市というイメージがあったかと思います。しかし、単に機能や効率を追求するだけでなく、より人間的な目線から心の“充足”を目指すのがCaaSです。

戸川 概念的には“居心地のよさ”や“快適性”、スピードよりも“ゆったり”をキーワードとする街づくりということになりそうですね。

最首 そうした人間性にあふれた豊かな街を、現代社会の多くの人は求めているのではないでしょうか。そしてその考え方に立ったときに重要となるのが、ビジネスや生活を支えるコミュニティとしての街全体の営みを捉え、それぞれの特徴を生かした有機的なサービスを創出していくための取り組みです。

戸川 このCaaSに対してグルーヴノーツは、具体的にどのようなアプローチを展開し、チャレンジしているのですか。

最首 街には様々な意図を持った人が集まり、1つの大きな流れを形成しています。まずはその意図をカテゴライズして街を正確に理解しなくてはなりません。そこで切り口の異なる多様なデータを組み合わせて街の状況を可視化し、さらに私たちが得意としているAIと量子コンピュータで街に起こる変化を予測し、街を訪れる人にとって最適なサービスを実現するための取り組みを進めています。

街全体の購買特性や
人々の行動パターンを明らかに

戸川 CaaS構想には、どのような企業が関心を寄せていますか。

最首 メーカー、流通小売業、サービス業、交通など、広範な業界の企業の皆様から問い合わせをいただいています。その背景として、各企業が個別にデータを集めて分析するという取り組みは限界に来ているという事情があります。例えば流通小売業であれば、自分たちの店舗を何人くらいのお客様が訪れ、どのような商品を、どれくらい買っていただけるのかを予測したいと考えています。そのためにはお客様となる人が、この街でどういう生活をしていて、何を求めているのかという本来のニーズを捉えていかなくてはなりません。

戸川 なるほど。確かに企業が単独で捉えられることには限界があります。

最首 具体的にはCaaSでパートナーシップを結ぶ企業の皆様から、その街でどういう購買が行われているのか、人々がどう動いているのか、物流網ではどのようなものがどれくらいのボリュームで流れているのかといったデータを私たちが預かります。それらのデータを機械学習によって計算可能にし分析をすることで、街全体の購買特性や人々の行動パターンなどを明らかにしていきます。さらにその結果をフィードバックすることで、パートナー企業はどのような特性を持った人が自分たちのお客様となり得るのか、どのようなサービスや商品に潜在需要があるのかを理解し、事業計画やマーケティング戦略を立てることが可能となります。

[画像のクリックで拡大表示]
グルーヴノーツによるCaaSへのアプローチ
グルーヴノーツの強みであるAIと量子コンピュータを活用してビッグデータから街に起こる変化を予測し、人々にとって最適なサービスを実現する
※講演の一部をOn-Demand形式で視聴いただけます。

CaaSの実現につながる
基盤技術の実績を拡大

戸川 CaaSにつながる事例があれば紹介してください。

最首 例えばファミリーマート様は、新規出店候補地の評価にAIを本格活用しています。2018年4月から試行運用していた弊社の「MAGELLAN BLOCKS」を用いた出店候補地評価システムが、従来のシステムによる予測精度を上回る結果を安定的に獲得できるようになったことを受けて本格運用を開始したものです。またJCB様とは、コールセンターへの入電数をMAGELLAN BLOCKSを用いて予測し、最適な配置計画を立てられるようにすることを目指した取り組みを行っています。ある拠点の2年分のデータを学習させたところ99.8%の精度を獲得し、今はテレマーケティングの領域でも活用いただいています。

 今後も多様なデータの連携を進め、それらの可視化や分析を通じた社会への価値提供を目指します。

株式会社グルーヴノーツ

https://www.magellanic-clouds.com/blocks/


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