Ｄ２Ｃ
・Direct to Consumer の略
・店舗を持たずにＳＮＳをフル活用して短期間で巨大なブランドを作り上げること
・最近起業相談されるうち８割がＤ２Ｃの案件
・Ｄ２Ｃは、店舗を持たないスタートアップというイメージ
最近は、店舗を持つ企業も増えている
・ネットとリアル、オンラインとオフラインの差がなくなってきている
・テクノロジーを使うのは当たり前で、総合格闘技で体験を作っていくことが大事
・Ｄ２Ｃでの起業３つの条件
①既存の大手が作っている製品に不満がある
②どうすれば解決できるかめどが立っている
③大手が古い体質のアナログの会社
・Ｄ２Ｃというキーワードも聞くようになって長いので、参入できる領域も限られている
Ｄ２Ｃについて考えてみました。
Ｄ２Ｃとは、Direct to Consumer（消費者へ直接）の略で、自ら企画、生産した商品を広告代理店や小売店を挟まず、消費者とダイレクトに取引する販売方法です。
Ｄ２Ｃの特徴
①直接販売と直接コミュニケーション
②LTV（顧客生涯価値）
③低価格化
④売り物はライフスタイル
⑤顧客の捉え方
⑥ミレニアル世代がターゲット
⑦コンテンツマーケティング
①直接販売と直接コミュニケーション
Ｄ２Ｃの場合は自社で販売チャネルを持つことから、顧客情報を蓄積でき、顧客に合わせたサービスを提供できます。
②LTV（顧客生涯価値）
Lifetime Valueの略で、顧客生涯価値と訳されます。この概念は、顧客が、ある企業との関係を持っている間に使った（使う）金額の合計を意味します。サブスクリプションモデルにとって、最も重要な指標のひとつです。
③低価格化
直接顧客に商品を提供するため中間コストがかからず、高品質の商品を既存価格よりも低い値段で提供できます。
④売り物はライフスタイル
Ｄ２Ｃブランドは商品の機能に加え、商品の世界観や歴史、それに合わせたライフスタイルを提供しているという特徴があります。
⑤顧客の捉え方
Ｄ２Ｃブランドは売り手と買い手を区別せず、顧客をブランドをともに育て上げる仲間（コミュニティ）とします。
⑥ミレニアル世代がターゲット
ミレニアル世代は1980年～1990年後半までに生まれた世代を指します。幼少のころからデジタルが身近にある生活をしてきたため、新しい消費価値観がある世代です。
⑦コンテンツマーケティング
Ｄ２Ｃ企業の多くが「高品質で充足したコンテンツ」を「定期的」に発信しています。
ＳａａＳ
・主に企業向けで月額制でお金を持ってＷｅｂサービスを提供すること
・セールスフォースがＳａａＳの火付け役
・企業向けに月額Ｗｅｂサービスを提供している会社は全部ＳａａＳと言ってよい
・プレーヤーがたくさんいるので、メジャーな分野でＳａａＳで起業は無理
ニッチでアナログな業界でナンバーワンをとれるツールを作る
・アナログな業界で働いていて、プログラミンでテクノロジーに強くなって起業するのはチャンス
ＳａａＳについて考えてみました。
ＳａａＳとは、「Software as a Service」の頭文字を取った略語で「サース」と読みます。
これまでパッケージ製品として提供されていたソフトウェアを、インターネット経由でサービスとして提供・利用する形態のことを指します。
ＳａａＳの特徴
①データをインターネット上に保存することができる
②PC、スマートフォン、タブレットなど端末を選ばずにデータにアクセスできる
③複数の人間が同一データを共有し、更に編集もできる
Google Workspace(旧 G Suite) やSalesforceなどがＳａａＳ型サービスの代表例として挙げられます。
ＳａａＳを導入することで、これまでソフトウェアを購入・インストールするコストや時間、セキュリティの問題などが大幅に改善され、ユーザーのサービス利用におけるハードルが劇的に緩和されるようになりました。
ＡＩ（人工知能）
・ＡＩは世間が思っているほどの魔法のツールではない
・Ａｍａｚｏｎのレコメンドのような機能は、２０００年代前半からある
・機械学習のインフラはかなり整ってきた
音声認識、画像認識
音声アシスタントサービス、自動運転など目視でやっていたものを機械学習で行う
・人の目、耳にかかわる分野ではイノベーションが進んでいる
・機械学習は、膨大なデータを集めるところから始めないといけない
・効率化の手段として機械学習を使うほうが実用的
ＡＩについて考えてみました。
ＡＩとは「Artificial Intelligence」の略で、「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム」のことです。しかし、人工知能の定義は、専門家の間でも明確に定まっていないのが現状です。
人工知能の分類
①特化型ＡＩ
②汎用型ＡＩ
③強いＡＩ
④弱いＡＩ
①特化型ＡＩ
限定された領域の課題に特化して自動的に学習、処理を行う人工知能です。画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術を持つ人工知能です。現在ビジネス領域で広く活用されている人工知能は特化型AIになります。
②汎用型ＡＩ
特定の課題にのみ対応するのではなく、人間と同じようにさまざまな課題を処理可能な人工知能です。現在のところ汎用型ＡＩの実現への方法は明らかになっていません。
③強いＡＩ
人間のような自意識を備え、全認知能力を必要とする作業も可能な人工知能です。
④弱いＡＩ
人間の知性の一部分のみを代替し、特定のタスクだけを処理する人工知能です。
「強いＡＩ」と「弱いＡＩ」は、「人工知能が人間の意識や知性を持つかどうか」という観点で分類した概念。一方、「特化型ＡＩ」と「汎用型ＡＩ」は「人間のように広範な課題を処理できるか」といった「課題処理」の視点で分類した概念です。
人工知能の活用事例
①パンを乗せたトレーをレジの前に置くだけで、人工知能が瞬時にパンの種類を判別
②AIスピーカー（スマートスピーカー）の音声認識の技術
③キーボードに入力した文字を変換する文字変換システムは、自然言語処理を活用した機能
④競馬の着順予想に人工知能が活用
⑤農場をドローンで撮影した画像を人工知能で解析
収量の予測を助けたり、ピンポイントの除草剤を散布したりしてコスト削減を実現
⑥医師の画像診断をサポートする人工知能
⑦ロボアドバイザー
資産管理・運用を人工知能がアドバイスするサービス
これから起業するならこれをやろう
・全ての会社、産業がテクノロジー企業
やっていないアナログな会社は淘汰される
・社会がテクノロジーでどう変化するかを考えることにチャンスを見つけるヒントがある
・これから起業するなら
①労働集約的な業界にテクノロジー武装して参入
②オフライン、リアルなサービスにテクノロジーをフル活用して感動体験をつくる
・①で言えば、教育分野
リアルでしか提供できない体験がある
・オフラインでテクノロジーを使って感動体験を作れる余地はある
リアルははやるとドンドン参入されるので、行き来に成長してブランドを作る戦略が重要
・自分の頭で考えて多くの人が反対してもやるというものでないと大成功しない
折れない心、勇気
１回起業して成功するなどありえない
私は、教育現場への参入が有効だと考えています。ＧＩＧＡスクール構想により一人一台端末と高速Wi-Fiが整備されました。しかし、現場の教員の情報リテラシーは、遅れたままです。
知識の伝達の部分は、動画で可能です。問題演習の部分をＡＩが行えるようになれば、出題される問題が個別最適化されます。個別の評価も自動で行われるようになるでしょう。
義務教育のようにアナログな分野こそ、大胆にテクノロジーの導入実験をすべきです。そして、現場の教師には、ＡＩのできないアウトプット型の学習や体験学習を充実させてほしいと思います。
今日のアクションプラン
・私にとってのテクノロジー活用について考える
今日のアクションチェック
私にとってのテクノロジーとは、他者貢献です。
テクノロジーによって、不要なルーチンワークを減らしたり、意思の伝達の無駄を省いたりできます。また、協働作業によって、複数で一つのものを作り上げることができます。
そのための勉強を欠かさず行っていきます。これからGAS（Google Apps Script）でプログラミングの学習です。
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