Framework on Jan 27, 2021 3:00 AM
Who watches on Jan 21, 2021 9:21 PM
I ain't update nothing yet on Jan 11, 2021 6:58 PM

心拍数は実感でよいが、アポ―に心電図機能が付くらしい、酸素濃度も確認ができる
それらの機能と、GPSとベルトを確認してみたいな、42800円から、無理だ
よく分からんがGPSマップ等も思うような感じで使えそうだ、iPhone要る

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2014-04-12に投稿 GPS Watch

ブタさんマークのBryton Cardio40。格安で入手できた。
Garmin910xtと機能が似ていて薄くて軽い。いいよコレは、ヨシオ。
ベルトはANT+に対応しているのでガーミンのGarmin Heart Rate Monitorが推し機器。

http://www.brytonsport.com/
マニュアル

トレーニングとは穴のあいたバケツに水を溜める作業だ
体がNOと叫んだら、私はYESと答える
走った距離は裏切らない。いついかなる時も決して裏切ることのない唯一無二の友、それが筋肉
千回と千1回とでは天と地の隔たり、最後の1発はその前の千に勝るとも劣らない価値がある
君のこめかみに拳銃を突きつけて「あと2repsやれ」と言ったらどうするね？死に物狂いでやるだろう？追い込むとはそういうことさ
http://www.2monkeys.jp/archives/34051594.html

「今年2021年は間違いなく株価が暴落する」との見出し→日経が下がらない場合は「予想が外れたとして私の株価が下がるため間違いはない」のだと

個人的にはAIもデータも信じていない、やっぱりデカい絵より個の可能性が良いという勘、アフターコロナ操り人形ではないぞと人々はなるか

https://note.com/naoto111/n/nebd8adf8e69e
産業革命の蒸気機関から電力を前提としたビジネスの間には大きな飛躍、機械からソフトウェアへのパラダイムシフト。ルーティンを変えたいが、いちど内面化された規範は取り出して再評価することが非常に難しくルーティンを受益者側が認知し、改善することはとてもむずかしい人の問題

■アフターデジタル2 UXと自由
Line payとか決済の感じを言っている、キックボードな感じではなかった
決済＞サービサー＞メーカ　のヒエラルキーに
　Line pay、Pay2、dとかが総合サービスとなりメーカを操る

取得したデータがユーザに価値を与える、UXとして還元、不義理しない責任があると中国
顧客を知るデータ(UX->data->AI)→体験型サービス（世界観、コア体験）
　高頻度接点＞成長シナリオ＞体験を自動化するシステム（リコメンド、VIP）
　　属性データは終わり行動データ→状況ターゲティング
　　┣タイミング（ライフタイム、刹那）
　　┗好きと思われるもの
　　AI（行動パターンのセグメント、仮説の結果分析とか）

UX品質：スタンダード（便利か、楽か、使いやすいか、楽しいか）
バリュージャーニー（アプリ、店舗、イベント、コールセンター）の各接点のコンセプトで顧客支援→ファン化

デジタル接点をメインにリアルをツール的に使う、丸井は売らない店舗
　コスト削減（流通、マーケ、金融、インフラ）
　UXの改善、新しいUX→DX（ペインポイントから未来を創る）

日本はホワイトリスト、中国米国はブラックリスト、日本はグレーは黒とされ許されない、中国はグレーは黒ではない（日本は成文法、米国は判例主義との考えもある）
スタバは固執せずにデリをし新しい形でブランディングをした、発想の転換
逆にオフラインの方が新規獲得コストが安く逆転が見られる、自販機出すとか
会社の歴史のDNAを引き継ぐ（重要人物を巻き込む）
ダメ：市場にすでに代替がある、商品起点でユーザ起点でない、社内政治でユーザ視点でない

スターバックスラテwithハニーホイップ venti、量が多く後からガンガン冴えて寝れん、スタバは店が温かくてベンティで3時間はイケるがグランデから2shotらしいのでトール一択では、ガストの大盛ポテトと赤ワインx2とどっちが体験が良いか：両方いいな


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2019-12-08に投稿 Losing your job
仮にAI自体に先進性がなかったとしても、仕事が無くなることは社会的インパクトがある
過去10年はEndUserComputingでスピード化が勝負だったと思う、次は勝負ではなくソーシャルイシューの解決だと見た、社会問題を解決できるトコロが生き残る切符をもらえる感じ、AIやクラウドで商売臭が強すぎて惑わされるが

　早くより良いサービスが提供ができる、コスト/人を少なくできる、やらなければ他社にヤラれる
　お金をかけてデータ検証をしても、そうしたとこのマネをすれば良い、デジタルはコピーできるし
　無人化をしても店員の仕事が減るだけ、RPA
　加点評価の制度を敷いても少しの損得が出るだけかも、根本的には何も変わらないかも
　　（DIDIでは評価が高いと単価が高いドライバーになる、評価は買収ができないようセンサー等の公平な指標を使う等）
　AIでもツール自体はコモディティ化するので優位性はすぐになくなる
　競合を見ておき自動運転、Amazon等の黒船が出てきても対応できるようにする
　　競争力の問題？古いやり方はダメなの？UXで負けると死ぬ、お金目茶掛からん？

　腐す業界慣習を打開し、アパレルの在庫破棄とか、雇用や無駄な事を守ることより正しいこと、あるべきようにやる、M&Aや業界団体を通じて再編をするしか、中国ではアイデア商品が作られ日本Amazonで買えるし小回りを利かして大きなマーケットに行くのもできる、正しいことをするとマーケットが変わるかも知れないのもDXか

■アフターデジタル
オンライン後の理想を実現するだけ。デジタルで塗り替える、シェアリングエコノミー、逆にオンラインストアが店舗を持ち発送する等区別がない、スタバが古く新しいカフェが勝つかも、GoogleやAmazonのように未完成でも出しマーケットを取る。デジタルによる社内連携を変える、鉄道が郵便や新聞や銀行を作ったようにデジタルが何かを作るかも
Uber等のデリバリーが現れると店舗が不要、キャッシュレス決済で購入する意識が変わる＞決済時間は減るので形に嵌められた対応より店員のエンターテイメントで選ばれる
中国の事例が多いが人口が多く世界の工場となっているから必然性があったのかも知れない

■Deep Tech
プロパンを軽く運ぶ装置を開発：古いビジネスを技術で改良、イノベーションのジレンマの先を行く、まあ何としても商品を作る意気込みではBy Productを商品化とか

■AI救国論
ある国をディスって炎上した人。ある種重要なことを言うと揚げ足を取られ村八分される場合がある。危険思想や儲け過ぎ、やっかみが理由。炎上マーケの場合もマッチポンプで画を描くので構造は同じではないか。AI、ロボ、英語を強調している、また若者こそ優秀、日本のITは変、日本には若い良い技術者がいない、給料が、受験システムがダメで高専がいいと主張。：社会システムの革新性が込みではあろうな、高学歴より高専の方がよりプラクティカルなのはプラクティカルで育ったので当たり前では


黒船になる輸出できるもの、マネのできないもの　は脅威になる
　経験や勘ではなくデータ（レーシングもデータを使うがある程度からは数値より経験、無いデータは要るがデータ頼りとは情けない）
　　アウトドアスポーツ用品店で改革（売り場の壁の高さ、動線分析、何故買わなかったのか）
　　データを持っていると商圏、購入金額、購入内容の予想ができ出店が簡単になる
管理側が被管理側をどう誘導するかという観点しかない
　最前線で使用されるべきツールが管理側でしか使用されない、ボトムアップの時代は来ない？
　どんなデータ、あるいは業務が必要かは現場が一番分かっているべきだが
DX化デジタルトランスフォーメーションで何を変えるか、古いものをデジタル化するだけ？
　現業務にデジタルを適用＞リアルとデジタルをUXに基づき融合＞デジタルで収益構造を変える
　　デジタル的マーケティング、シェアリングとか
　人間を変えるべきでは？人間自体が一番変わる
　　果てし無く記憶力がある、42kmを誰もが2時間で走れる、空を飛べると世界が変わる
組織の力を変える
効率やコスパや低価格、かつスタイルがCoolなもの、ポケモンゴーのような流行るマーケ仕組みを入れる（人が溜まる、列を作る）、AIも所詮バズワード
面倒なことはAIにやらせるというスキルは取得すべき

DX意味わからん。「IT革命」と何が違うの？という話｜広木大地（日本CTO協会理事/レクター取締役）｜note
ナニガ安く簡単になったか分からないと駄目→どう動けばいいか知る→突然儲けの出るビジネスがなくなるかも

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2018-04-30に投稿 Smart contract, AI & Emo

■AI雑感
アルゴリズムが鍵、ロジックをどうプログラムするか考え方が変わるとなると手を動かしてスキルを取得しておかないとな、面倒なことはAIにやらせるのがいいかも知れない、始めと終わり以外の中間成果物的なところ

ディープラーニング：人間が理解しない形のデータが扱える（音声をウェーブでなくn次元の座標にする等しても良い）
マシーンラーニング：教師

機械学習の一連手順
１）データの可視化　　：データの全体感を掴んで前処理の方針を決める
２）データの前処理　　：予測精度が高くなるよう、データを綺麗にする
３）アルゴリズムの選定：データに対して適切なアルゴリズムを決める
４）モデルの学習　　　：コンピュータにデータの法則性を学習させる
５）モデルの検証　　　：出来上がったモデルの予測精度を確認する

AIが建築設計をし人間は間取りを選ぶだけ
癌画像診断、コンクリ護岸点検、バレーボールのセッター配球予測、経理伝票の仕分け入力
Adobe：類似例の自動生成
チャットボット：質問をすれば最適解を回答してくれる
HRテック(AIで評価/効果測定/異動/離職、経歴/性格/IQ/遺伝まで全自動)
 性格も知識も偏った変/嫌なやつが一番企業に利益をもたらしている事が分かった
　誰かを犠牲にするイノベーション、ジョブズのように人をビュンビュン振り回す人
　　普通の成績の子どもたちは高い協調性を求められ組織や集団の中で大過なく過ごす
https://bunshun.jp/articles/-/28229?page=4

　（人間が時間を掛けて選択していることをAIにやらせる、多変量解析でもいいかも知らんが）

仕組みについてはここが良い感じかと
https://aizine.ai/algorithm-0315/

■Smart contract雑感
中央管理者を必要としない事のデメリットの癖が強い、用途が限られる
　１）スケーラビリティ
　　ビットコインは総量がある
　　信頼性を担保するのにノード数が必要なくせに
　　履歴を持つくせにパフォーマンスを考えるとデータ量は多くできない
　２）プライベートでもすべてオープンになる

仮想通貨により世界統一通貨を実現したり、紙幣やコインが不要になったり、IMFが不要になったりするかも知れない
中央政府が不要になる可能性

■エモ消費
世代的消費活動の括り、消費というかどうやって浪費させるかという手法

https://note.mu/wildriverpeace/n/necb216232d12
いいモノを作れば売れる、広告で認知させれば売れる、割引やオトクを提示すれば売れる、は既に終わっている
モノからコト/体験へなんて言われたのははるか昔の2000年の頃　CD→握手→入れあげ
　モノは外に揃える、コトは外からの刺激（必要なモノは揃えてしまった、高品質の置いてけぼり感）
エモは入れ込む、特に女に（コトに刺激され、未完成なものに巻き込まれる）

　精神的充足
　コミュニティへの帰属意識
　瞬間的につながる刹那のコミュニティ
　今この瞬間の自己肯定感

https://comemo.io/entries/7261
家族は現状幸福度が高い。だからこそ現在の状態を維持したいという消費
幸福度の低いソロは、現状を打破するためにお金と時間を費やしたい

承認と達成感、また幸せ感の共有、帰属意識（体験/時間の共有、純粋な体験や時間でなく共有を含む）
　幸せのマイレージを貯める行動

消費者の関与によって完成するからこそ「エモい」のです。ニコニコ超会議やコミケが盛り上がるのはそういうこと
エモいとは単に感動したというより、美的/切なさ、はたから見れば哀れみを含む

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■Booランディング
コンテンツが重要というが、余程のことがないと人は中身を見ていない
人間の馬鹿なところを突くというのが商法の本質
品質とは何か、ブランドで差異化、多広告対応、一定期間の体験
　Apple: 紛らわしい販売店、コピー商品を防ぐ
　ハイネケン: ステーショナリー
　幻冬舎: やりたいことをやってもいい。判断は極端であること