【直撃】ユニクロが欲しがる、人工知能の技術はこれだ
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ユニクロがもし緻密なトレンド分析ができるようになれば、例えば10色以上あるフリースやパーカーなどの品揃えの配分をかえて、値引きをする在庫をめちゃめちゃ減らせるかも知れません。インタビューにある通り、実際にユニクロはそうした取り組みを、グーグルと始めています。
しかし、「グーグル✕ユニクロ」の取り組みには大きなハードルがあるようです。それは個別のインダストリーに特化したAIを作るのが、いかに大変なのかという話と直結しているようにも見えます。
後半には、かつてバーバリーで一世を風靡した三陽商会の「AI活用」みついても触れています。ぜひご一読ください。ファッションとか飲食とか、あるいは教育やオフィスライフなどに特化した分野でのAI活用には大手がまだ手を出していない。大手に勝てる。それをやっているのがニューラルポケット。スペシャリティの強み。
AIの精度を上げるためには、人手がかかるものなのですね。画像認識分野では特に。誰が最初にその作業をお金をかけてまでやるか。勇気がいる決断です。「物を買う」という行動は本当に精緻にディテールまで突き詰めて発生している行動だ。だからそれを作り出すマーケティングという活動は難しいし面白い。
よく「おしゃれなスタイル」とかで片付けようとする人がいるが、「おしゃれ」ってなんでしょうかね？
「おしゃれ」ってターゲットにとって「具体的な色や形、ターゲットが思うこれだ！という決め手」があって初めてその人にとっての「おしゃれ」なわけで、そこに関わる具体的な要因を細かく細かく整理しないとその人の「おしゃれ」はわからない。マーケティング全般そうだが、ことにデータドリブンでこの定義をするなら、「決め手」を明らかにすることに特化したデータセットの持ち方とデータの大きさがいる。世の中森羅万象を全てアナログに変数化してデータを持っていることはできないから、どうしても選ぶ必要がある。
狭い対象で考えてみるといい。同じ「絵のデータ」といっても「油絵」と「シルクスクリーン」の購買を促すには違うデータがいる。シルクスクリーンなら、何作品目という概念が購買に効きそうだが、油絵は一点もの。そのデータは不要。でもキャンバス再利用で下に別の絵が！なんて購買に影響ありそうだから、X線でキャンバスを見たデータがいりどう。シルクスクリーンにそれはいらない。どこまでのデータの大きさとレイヤーがいるかは目的次第、まさにデータの持ち方もアートの世界だ。
お洋服なら単に「赤」ではダメであって「どんな赤？」価格幅も狭く細かくで、一銭単位でせいぜい1千万円くらいまで。何兆円まではいらない。一方グーグルの全体データは一円単位で京円までカヴァーしてると思う。でも銭単位ではない気が。
服の値段を決めるのに、兆円は関係ないが、数銭は分析には必須だろう。つまり、買ってもらうためのデータ分析には、データセットの持ち方の設計を「突き詰める必要がある」ここがアートである。
AI一発で世界は変わらない。人とAIの細かな協業で創造的なデータ作りが必須。だから人の力が必ずいるし、ビジネスチャンスが必ずあります。
事実、実は大企業は自社が持っているデータの10%以下しか活用できていない。それはデータを使うにも人の創造性が必須だから。データをアートとして操る力が人にどんどん求められて行く。
ニューラルポケットがアパレルの次はどの特化データでアートを見せてくれるのか楽しみだなぁ！
