売れたのは「マスク」だけではない 想像していなかったヒット商品は？
売れたのは「マスク」だけではない 想像していなかったヒット商品は？：新生活に対応（1/4 ページ） 新型コロナウイルス感染症により、日本でも一時期、マスク不足が起こった。これにより、シャープやユニクロのような異業種がマスク提供に乗り出したり、布マスクを手づくりしたりすることがブームになる。街を歩けば、不織布製の使い捨て以外のマスクをつけている人が珍しくなくなった。 ブームになったのは、マスクそのものだけではない。マスク関連アイテムでも思いがけないヒットが生まれている。 マスクは洗って繰り返し使うという新生活様式に対応 その代表が、丹羽久（岐阜県恵那市）の「住まいの魔法のパウダー マスクのつけ置き除菌洗浄剤」。マスク専用の洗剤だ。 同社は社員20人ほどの小さな日用品メーカー。「住まいの魔法のパウダー マスクのつけ置き除菌洗浄剤」は「つねに顔に触れているマスクを他の洗濯物と一緒に洗うのは抵抗が
行列ができた「ワークマンプラス」、その後どうなったのか？
ITmedia ビジネスオンラインの連載をまとめた書籍『バカ売れ法則大全』（行列研究所／SBクリエイティブ）が発売されました。本連載「水曜インタビュー劇場」の人気記事をピックアップして、大幅に加筆。また弊誌では掲載していない記事もご紹介しています。また、本連載をまとめた『ササる戦略』（三才ブックス）も発売していますので、合わせてどうぞ。 さらに、水曜インタビュー劇場のMCを務める土肥義則のCDが発売されました。「全国経営者セミナー」での講演を収録していますので、ぜひビジネスのヒントに！ 関連記事 ちょっと前までチヤホヤされていた「いきなり！ステーキ」が、減速した理由 ブームの牽引役などとチヤホヤされていた「いきなり！ステーキ」が叩かれている。2018年12月決算は、8年ぶりに赤字。低迷の原因として、米国での閉店や類似店舗の増加などが指摘されているが、筆者の窪田氏は違う見方をしている。それは
【最終回】プロジェクトメンバーに自信を与える「承認の文化」のつくり方
ITの仕事は、その性質からどうしても評価される機会が少ない。プロジェクトをより良いものとしていくために、メンバーの自信を高める「承認」について解説したい。 前回は相互理解を深める価値観について解説した。今回は「承認の文化をつくる」というテーマについて解説する。 筆者は今のビジネスコーチという職業についてから、多くのITエンジニアの方と接して気がついたことがある。第10回目のコラムでも少し触れたが、ITの開発や保守、運用という業務は、その性質から褒められたり、感謝されたりすることが極端に少ないということだ。 新規開発であれば要件を満たす、保守運用であれば安定稼働するという正解がある仕事とみなされている。正解がある以上は、100点満点を取ることが当たり前に求められるのである。仮に99点であっても、1点が足りなければ関係各署から叱られる。実際には99点を取るにもかなりの努力がいるが、その努力が労
人はなぜ「人工知能に自我が芽生える」と思ってしまうのか
進化した人工知能が自我を持つ――。人工知能にまつわるよくある議論の1つですが、実際に開発しているエンジニアからすれば、全く現実的な話ではありません。それでも、なぜ人は、人工知能に自我が芽生えると思ってしまうのでしょうか。 人工知能（AI）に関してよくある議論の1つに「人工知能は自我を持つのか」といったテーマがあります。人工知能の性能が上がり続けることで、「いずれは人間のように、心（自我）を持つのではないか？」と思う人は少なくありません。 この話は「自我を持った人工知能が人間に反旗を翻して、戦争を起こすのではないか？」という脅威論のベースにもなっています。こうした心配が広がるのは、「心を持つロボット」というモチーフの物語が世に数多くあるためかとも思うのですが、実際に人工知能を開発しているエンジニアからすると、「そんなバカな……」と失笑するレベルで非現実的な話なのです。 しかし、実際にPepp
人工知能は暴走する、ただしそれは“人の手”によって
つい最近、「Facebookが開発していたチャットbotが、独自の言語で会話をした」というニュースが話題になりました。実はこれ、Web上で公表されている研究内容を読むと「ウソ」だということが分かります。 研究内容はこちら→Deal or no deal? Training AI bots to negotiate 文中に“led to divergence from human language”とありますから、実際のところは全く新しい言語を作ったのではなく、ルールからの逸脱（重み付けのミスであり、一種の不具合のようなものだと思います）と考えるのが正しそうです。なぜ、このような「フェイクニュース」になったのかは不明ですが、やはり、人工知能陰謀論は注目が集まりやすいのでしょう。 こうしたニュースをはじめとして、私自身も「人間の及ばない知性を獲得した人工知能が暴走する可能性はありますか？」と相
「人工知能ってどこでダウンロードできるんですか？」→無理です
人工知能を理解している人と、全く分かっていない人を隔てる壁の1つに「人工知能はどこかでインストールできるプログラムだ」という誤解があります。私自身、「ダウンロードして使ってみたいんだけど」と相談された経験が何度もあります。 2017年現在、ビジネスの現場で「人工知能」という言葉が使われるとき、それが指し示す意味はほぼ「ディープラーニング（深層学習）」と同義です。そのため、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」や、Preferred Networksが開発したライブラリ「Chainer」がそうしたプログラムだと言えなくもありません。 しかし、これらは人工知能そのものを作れる汎用的なプログラムとはいえません。あくまで、人工知能が物事を学んだり、判断したりするための基準である「アルゴリズム」を作成するプログラムにすぎないためです。そのため、課題や状況に合わせて作り込む必要があり
「キーマン」が去ると、プロジェクトが頓挫してしまう理由
「キーマン」が去ると、プロジェクトが頓挫してしまう理由：DMP成功まで、あと1センチ（13）（1/2 ページ） DMPの導入や運用もスムーズに進み、一安心……といったところでリーダーが異動。途端にプロジェクトがうまくいかなくなってしまった、という経験はありませんか？ 後任の能力などに理由を求めるケースも多いですが、本当の原因はそこにはないのかもしれません。 異動や退職などでプロジェクトの“キーマン”がいなくなった途端に、プロジェクトがうまくいかなくなってしまう――。読者の皆さんにそういった経験はありませんか？ これはDMPにおいても例外ではありません。特に導入後の運用フェーズで、以下のような話をよく聞くので注意が必要でしょう。 春の定例人事異動でDMP運用担当チーム長に就任しました。前任者はDMPをうまく使いこなし、デジタルマーケティングだけでなく、リアルイベントやテレビCMなどにも応用し
「データを分析したけど、次に何をすればいいか分からない」というアナタへ
「データを分析したけど、次に何をすればいいか分からない」というアナタへ：DMP成功まで、あと1センチ（9）（1/3 ページ） DMPを導入すれば、ビジネスにつながる発見が自動的に分かると思っていた――。そんな“夢物語”を抱く人は意外と多いです。出てきたデータから「仮説」を導き出すのはあくまでアナタ。分析したけれど、次に何をすればいいか分からないと悩む人は、ぜひ読んでみてください。 前回の記事で「DMPはグルグル回すと何か出てくる魔法の箱ではない」と表現したところ、驚いた人が少なからずいたようです。「DMPはインサイトを発見するためのシステムじゃないのか？」という疑問を持った人もいるでしょう。 そう考える人たちは、1つ致命的な勘違いをしています。「分析の結果出てくるもの＝インサイト」と考えていませんか？ データ分析において、以下のように話す人は少なくありません。 DMP上に顧客に関するあらゆ
「DMP導入で業務がラクになる」という勘違い
「DMP導入で業務がラクになる」という勘違い：DMP成功まで、あと1センチ（8）（1/3 ページ） DMPを導入すれば、業務が楽になると思っていた――。そんな“勘違い”をしている企業は意外と多いもの。DMPは構築して終わりではなく、むしろそこからが本番。今回のテーマに「あーあるある」とうなずいてしまったアナタ。危険な職場にいるって、分かってますか？ データ分析の現場では「PDCAを回す」ことが基本中の基本ですが、それがままならない企業が多いのが現実です。連載の第1回で紹介したように、DMPの目標が「インサイトの発見とアクションの実行」であるならば、むしろ完成してからが始まりのはずです。ですが、DMPを構築しただけで満足してしまう、力尽きてしまう企業も少なくありません。中にはこのような声もあるようです。 無事にDMPの納品も済ませ、いよいよ運用開始！ ……でも、操作履歴を見ると、ユーザー企業
「総論賛成、各論反対」で進まないプロジェクト、どう突破する？
「総論賛成、各論反対」で進まないプロジェクト、どう突破する？：DMP成功まで、あと1センチ（7）（1/3 ページ） 「DMPってなかなか良さそうだね」。そんな雰囲気で導入プロジェクトがスタートしたものの、いざ具体的な話をし始めると、さまざまな部署から横やりが入って大変なことに――。DMPに限らず、よく聞く苦労話です。周りに邪魔をさせないためにできることとは？ 「DMPの導入には賛成だけど、いざ進めようとすると反対する人が多い。結局、ウチみたいな古い会社は、新しいことに対して“総論賛成、各論反対”だよ」――。そんな不満を口にする人がいます。DMPに限らず、以下のような状況に陥ったことはありませんか？ なぜ自社にDMPが必要なのか？ という理論武装は完璧。経営層からの評判も上々。それなのにツール選定段階になって、情シスやツールベンダーから「言うだけなら簡単だ！」「○○には技術選定が必要」という
責任者不在のプロジェクトにならないためにーーDMP運用の責任は誰が負うべき？
責任者不在のプロジェクトにならないためにーーDMP運用の責任は誰が負うべき？：DMP成功まで、あと1センチ（6）（1/3 ページ） プレイヤーが多いプロジェクトほど、役割と責任の所在が曖昧になってしまうもの。特にDMPでは、仕切り役の人間が不在になり、システムの運用で行き詰まるケースも多いのです。DMPを進める主体となるのは、一体誰なのでしょうか？ 誰がいつまでに、何を行い、何を作り、どれだけのコストになるのか。プロジェクトマネジメントには、それぞれの役割を定義することが欠かせません。ですがまれに、そうした定石を無視してしまい、“炎上”することがあるようです。 DMPを構築するプロジェクトが始まってしばらくすると、俺たちSIerにユーザー企業から「DMP自体を今後どう使えばいいか、提案してください」と指令が下りました。慌てて代理店と戦略会議の毎日。DMP運用の主体は俺たちSIerなんだっけ
「で、それ本当にできるわけ？」 実現可能性の調査で大失敗
「で、それ本当にできるわけ？」 実現可能性の調査で大失敗：DMP成功まで、あと1センチ（5）（1/3 ページ） あれもやりたい、これもやりたい。さまざまな要件に応えようとするも「これって本当に実現できるの？」という視点を欠いたまま、導入プロジェクトが進んでしまう。そんな経験はありませんか？ 特にDMPではそれで失敗してしまうケースが多いようです……。 なぜDMPの導入に失敗してしまうのか――。この連載では、これまで広告主（ユーザー企業）の声に耳を傾け、その理由と対策を考えてきました。今回は少し趣向を変えて、SIerや広告代理店が陥りがちなポイントについて触れていこうと思います。 お客さまからのリクエストがあって、DMPの導入検討ミーティングを開いたのですが、「やりたいこと」が多過ぎて整理に追われて大変でした。アドテクのこともよく分からないし、全て持ち帰りに……。 上司は「全部バツだったら先
「情報くれくれ君」が導入プロジェクトに失敗する2つの理由
「情報くれくれ君」が導入プロジェクトに失敗する2つの理由：DMP成功まで、あと1センチ（4）（1/2 ページ） 「情報を集めるだけ集めて、何も動かなかった」「比較表を作ることが目的になってしまっていた」――。システム導入ではよくある話ですが、DMPも例外ではありません。いつの間にか時間ばかりが過ぎていく、といった状態にハマらないためには？ DMPに限らず、あらゆるトレンドはイノベーター理論でいうところの「イノベーター」が率先して実践し、その導入事例がニュースサイトで紹介され、「アーリーアダプター」の目にとまり、次に彼らが実践する……というのが一般的な流れかと思います。 ですが、イノベーターの目にとまっても、なかなかその先に進まないケースもあります。こんな声を聞いたことがあります。 どうやら「DMP」がスゴいらしい。情報収集しているサイトでもDMPという単語が飛び交っている。競合もDMPを導
DMP、効果を問われて大ピンチ？
DMPを導入しようとした際に、上司に“売上にどれくらい貢献するの”と聞かれて、言葉に詰まった経験はありませんか？ どうすれば、この障害を乗り越えられるのでしょうか。 企業でデータ分析を始めようとするとき、カベになりやすいのがROI（投資対効果）の問題です。データ分析がどのようにビジネスに好影響を与えるのか――この問いに返せないことでプロジェクトが止まっているという例がよくあります。こんな相談を受けることもしばしばです。 DMPを導入するために上司の同意を取り付け、体制も整えて、ベンダーも決まりました。後は予算の関係上、担当役員のOKをもらうのみ。 ところが、根回し不足が原因なのか「利益への貢献度合いを示せ！」と号令が落ちて、急きょ、導入後のCPAやLTVの改善シミュレーション計算をするハメに……。DMPってそういうことじゃないでしょう？ 理解の浅い役員に困っています。 「それでナンボもうか
「DMPなんて何に使うの？」 そんな上司と戦う前に
「DMPなんて何に使うの？」 そんな上司と戦う前に：DMP成功まで、あと1センチ（2）（1/2 ページ） DMPを導入しようと声を掛けても“面倒くさそう”という反応ばかりで、なかなか話が前に進まない――。そんな経験はありませんか。多くのデータ分析系の製品でも同じような状況に陥ると思います。その解決の糸口はどこにあるのでしょうか？ DMP（Data Management Platform）を導入しようとする際、そもそも、導入へのモチベーションが低く、プロジェクトが進められないという失敗例をよく聞きます。私自身も次のような相談を受けることが度々ありました。 マーケティングにはデータが大事！ そろそろ、うちの会社もデータドリブンなマーケティングを実施するため、DMPを導入した方がいいと思っています。 ところが上司に相談しても、面倒そうな顔をして「どうしてDMPが必要なの？」とつれない返事をするだ
なぜDMPは必要か、そしてなぜDMPで失敗するのか
なぜDMPは必要か、そしてなぜDMPで失敗するのか：【新連載】DMP成功まで、あと1センチ（1/2 ページ） 「DMPって何か失敗している企業が多いらしいし、手を出すのが怖い」――。そう考える人は多いと思いのではないでしょうか。とはいえ、彼らが失敗したポイントはほんのささいな、そしてすぐに修正できるケースが多いのも事実です。 企業のビッグデータ活用という文脈で、昨今よく耳にするようになったDMP（Data Management Platform）。企業が持つ顧客データやマーケティングデータ、Web上だけではなくリアル店舗などのオフラインのデータも含めた、さまざまなデータを統合的に管理することにより、マーケティング活動全体を最適化するためのプラットフォームです。 さて、読者の皆さんは「DMP」と聞いてどのようなイメージを浮かべますか？ 「成功事例を聞かないからよく分からない」「導入がうまくい
第1回 「iBeacon」とは何か？
今、テクノロジーおよびITマーケティングの世界で話題のキーワード「iBeacon（アイ・ビーコン）」をご存じだろうか。 iBeaconは、アップルが2013年秋にリリースしたスマートデバイス向けOS「iOS 7」で搭載された機能だ。2014年現在、さまざまな場所で、このiBeaconを用いたサービスがiPhoneなどで利用できるようになってきている。 ポイントは「OSの標準機能」として組み込まれたこと。「アップルが提供する、決済技術の本命」「（Suicaや楽天Edyでなじみのある）NFCを代替する技術」「GPSが使えない建物内でも、メートル／センチメートル単位の誤差で訪問客を誘導できる」「Beacon機能で、最新情報を手持ちのデバイスで自然に受信できる」などのシーンがサービス提供社などより提案され、2014年以降のO2O（Online to Offline：オンラインの情報からオフラインの
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