今日のオリジナル番組


詳細を確認
どこでも栽培可能!?「農業イノベーション」
本日配信
262Picks
Pick に失敗しました

人気 Picker
まさしく記事の通り、これからはビジネス的な費用対効果が重要になってきます。特に、コロナ禍の流れで小売業などでの活用が増えていますが、小売は利益率の低さなどもあり、費用に対して非常にシビアです。
しかし、多くの小売業は物理的に広い面積を分析対象としてカバーしなければならないため、必要なカメラ台数は多い傾向にあります。そのため、画像解析の際に一番問題になるのは、既存の監視カメラで分析できるかという問題です。新規でカメラを導入するとROIが合わないのです。
画像解析系でうまくやっている企業としてAWLさんが挙げられると思いますが、まさしく既存の監視カメラでもできるサービスもあったりします。
https://awl.co.jp/
"まずやってもらう"という、いわゆるトライアル販売での顧客リレーションの醸成。そこから本加入(本販売)に移ってもらう為の、壁越えのモチベーション向上。
トライアルで、無料ではなくお金はほんの少し払う、という設計にして"支払いハードル"を下げて、そこで商品の有用性を実体験してもらった後に、"本当にやりたい事"に意識を向かせていく。
この流れはどんなサービスにも当てはまるのだと思う。

画像認識のAIサービスがこれだけバーティカルに展開されている事や、各社がPoCには低費用で応えられるよう工夫しながら、顧客獲得に繋ごうとしている状況など、市場の流れを知る事が出来た。
監視カメラの画像をデータとして集積するだけでもいろいろな分析ができる。センサーや電子タグなどとの連動やMES(製造実行システム)とのデータ連携で多面的な分析を行えば、物流の効率化や生産工程の品質向上など応用分野は広がるだろう。どのようにAIを活用できるか、その経験値はベンチャーの中にも着々と蓄積され活かされようとしている。

今朝の日経の「やさしい経済学」にも同様の記事が掲載されていた。
最後のメッセージが大切。イノベーションは1回切りではなく継続していかなければいけない。それが宿命なのだ。
「製造業者はモノづくりだけでなく、こうしたサービスも提供もできるようになります。しかし、これはチャンスであると同時にリスクでもあります。なぜならば、顧客側がモノだけでなくサービスを期待するようになると、モノしか提供できない製造業は選ばれなくなるからです。」
費用対効果の無いAIがPoC止まりなのは、5年前から変わっていません。変わったのは、AIの精度が高まって、効果が出る応用分野が広がってきたことです。

画像認識はまさに「見える化」でしかないので、効果の有無は認識結果をいかに活用するかにかかっています。効果は業務プロセス改善や施策次第で大きく変わります。その辺りのノウハウも溜まってきた印象です。AIブームも一段落して、優れたAIではなく、優れたAI活用が選ばれるようになってきました。
ベンチャーではないけど、Panasonicも傾向としては同じなのかな。

『パナソニック、画像解析カメラのスターターキット すぐにAIを体験できるプリインストールアプリを用意 - ITmedia NEWS -』
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2101/18/news142.html
記事にある「オープンPoC戦略」に考えさせられた。大企業のPoCネタに振り回される、PoC貧乏という言葉があるくらい、技術に向き合うフェーズと深みのズレあるのは確か。
PoCをオープン化=無料提供して、その後の開発フェーズからリソースを割く、というのはそのひとつの課題解決の手法になりそう。
フリーミアムのモデルにもあるように、いかにフリーを最適なユーザに広めながら、プレミアムな要素に誘導する、興味を作る、というところがポイントになるのかな。。
AIも単にブームだから乗っかるフェーズから、きちんと費用対効果を求められるフェーズと。PoCまでは無料提供の取り組みなど、費用対効果を検証しやすいビジネスモデルにチャレンジされているベンチャーも出てきていると。なるほど。
費用対効果を求められるのは間違いないですね。
どの会社も似たような分析機能を提供できるようになってきています。UXや保守で勝負してる企業も多いです。

いちからAIを開発していては高コストになりがちで、提供価格を下げられないので、オープンなAPIの活用が進んでいるように思います。

個人的には徹底的にコスト削減しているSafieが今後も販売台数伸ばしてきそうだなと感じます。
数年前より第3次AIブームが到来し、多くのAIスタートアップが現れましたね。数多くの大企業との実証実験をされてきたと思いますが、そろそろフェーズが変わってきているのですね。先端研究技術から、目的を明確にして実装可能な確立した技術として費用対効果が求められる状況になっているようです。
画像認識のAI活用の現状がとてもよくわかる記事でした。現在は、「顧客側にも経験がたまり、費用対効果が強く求められている」フェーズだそう。
顧客が自分たちの現場で使えるか技術コンセプトを試すPoCについては無料で提供するベンチャーが多いようです。