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December 8, 2019 List
Losing your job on Dec 08, 2019 6:58 PM

December 8, 2019

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?

■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

=====
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

-----------
■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

Posted by funa : 06:58 PM | Column | Comment (0) | Trackback (0)


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