オートバックスに聞く：新たな顧客価値を創造するAIビジネス戦略
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AI開発の課題設定が「35%の日常点検をしない人」だが、このAIツールが課題解決に繋がるか謎。
確かにIBM Watsonのタイヤ摩耗度の画像認識の精度は高いかもしれないが、そもそも人間の目で点検することは難しくない。
さらに、わざわざタイヤの写真を撮影して送って結果を待つマメなドライバーは元々自己点検している層と推測する。
ユーザーが課題にマッチしない層になっていないだろうか？
本当に35%の行動変容を促すのだろうか？少しだけ携わらせていただきましたが、認知度自体が低いことが問題であることは別として、マークが出るときには既に危険の始まりであることから早めに専門家の診断が必要ですね。
とはいえマークが見えにくいとかしゃがまないと見えないなど所有者のわがままは絶えません。そのような条件下でもITの普及によって専門家に成り代わって人工知能が簡易診断することでハードルが下がることでしょう。
また、弊社の人工知能(Watson)は記事にもある通り、比較的母数の少ないデータでの学習効果が高いことも特徴です。個人が車を所有する時代が終わる。何十年後の話でしょうか。
さらに言えば、自動運転でも車は車。個人所有が無くなるとも考えにくいし整備はもちろん必要なのでオートバックス等のカー用品が不要になるとは考えにくい。
