とあるIT屋の独白

ITや経営について主に書きます

Direct to Consumer(D2C) とは

マーケティングに携わっている方は、「Direct to Consumer (D2C) 」という言葉を耳にしたことがあるかもしれません。D2Cとは主にアパレル業界でECサイトを使用した直販でのビジネスのことを指しています。日本でもユニクロ等は自社ECサイトを持っているので、このD2Cの取り組みを行っていると言えるでしょう。下記の記事に海外の企業ではありますが、事例が紹介されています。

【アパレル業界を席巻する新勢力 – Direct to Consumer (D2C) で成功した7つのブランド】
https://blog.btrax.com/jp/d2c/

とはいえ、D2Cと普通のECサイトと何が違うんだ、となりますが、下記の記事によるとSNS等を用いたマーケティングに特徴があるそうです。記事中にもありますが、いかに自社の顧客をWebで囲い込むか、どのように顧客とコミュニケーションをとるか、といった点が大事なポイントだそうですね。

【DtoCを検討する前に知っておくべきDtoCの【成功事例と失敗事例】】
https://www.ebisumart.com/blog/d2c/

ステークホルダーとESG投資について

昨年末の日産のゴーン会長の逮捕劇に見られるように、今年も企業の不祥事がいくつかニュースになるかもしれません。これは企業のガバナンスにまだまだ問題があるからと思われるのですが、ガバナンスの仕組みを整えているはずの大企業でさえ不祥事でニュースになるので、いくら仕組み等でガバナンスを強化してもやはり何か足りないのかなと感じざるをえません。

会社は誰のためにあるものでしょうか。おそらく人それぞれ回答は違うと思いますが、ただ誰となる対象はステークホルダーとして考えられるもののいずれかになるでしょう。理想的には株主も大事だし従業員も大事だし顧客も大事だし…、なのですが全てのステークホルダーが対象という曖昧なものになると、結局絵に描いた餅になってしまうと下記の記事で触れられています。

【「全てのステークホルダーのため」の企業経営は絶対うまくいかない】
https://diamond.jp/articles/-/181183

会社に関わるステークホルダーにどう接するか明確になると、自ずとるべき行動とやってはいけない行動が見えてくるのかなと思います。投資家もそういった視点を加味して、投資先を選ぶようになってきているものと感じています、最近目にするESG投資というものです。ESG投資とは環境・社会・ガバナンスの視点で企業を評価し、投資するものとなります。短期視点ではなく中長期的な視点がそこには入ってきます。

【ESG投資の基本の「き」 なぜ今世界が注目しているのか】
https://forbesjapan.com/articles/detail/24403/1/1/1#

ESG投資で行う評価は、上述のステークホルダーとの接し方と関連します。下記の記事に書いてある通り、企業の活動をステークホルダーにどう配分してくか、いわゆるステークホルダー・バランスがESG投資で企業を評価する際に用いられる視点になります。

サステイナブルな企業評価の最近の動向-ステークホルダー・バランスに着目して-】
https://www.eyjapan.jp/library/issue/info-sensor/2018-06-02.html

GitHub Actionsについて調べてみた

少し前の話になりますが、GitHubが「GitHub Actions」というサービスを発表したのが話題になりました。これは、DevOpsを実現するためのワークフローを提供するプラットフォームで、デプロイ等のアクションを自動化できます。

GitHubが「GitHub Actions」を発表、開発者が好きな機能を使ってワークフローを自動化】
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1810/17/news067.html

私は今の現場ではCircleCIを使ってますが、下記の記事によるとCIツール等と機能的に被る部分が出てきそうとのこと。現状の環境でそこそこ自動化出来ていれば、すぐにGitHub Actionsに置き換える必要がない感はありますが、今から新しく環境を構築する場合は検討してもよいかも。

GitHub Actionsどう使う?【後編】―日本のエンジニアたちの所感、GitHub Universeアフターイベントより】
https://codezine.jp/article/detail/11236

仕事で成果を出すための考え方や仕組み

仕事において大事なことは成果を出すこと、おそらくこれに関して、ほとんどの人は異論はないと思いますが、人によって求められる成果の形は異なるし、そもそも何を持って成果というのはかなり曖昧になっているケースもあるかと思います。そんな中で成果を出せと人から言われてもどうしたらよいか・・・と私も悩んだ時期がありました。
社会人生活が長くなるとだんだん勘所がわかってきたのですが、今になって少しこの成果について考えて見たくなりました。まず、自分にとっての成果をどのように定義するか、そこは整理する能力が必要になってくると考えています。考え方として下記の記事にあるフレームワークが役に立つと思います、大事な観点としては「他者と比べて」というものになるかと思います。

【仕事に役立つ、5分で理解する「論理的思考力」】
https://news.mynavi.jp/article/20180822-681199/

さて、自分の出すべき成果を決めたら行動にうつす必要があります。どのような行動をとれば分かっていればよいのですが、たいていは具体的に何をすべきか、と考えるところから始まります。その時に使える考え方は下記の記事にある「仕事の標準化」であるかなと感じます、つまり行うべき行動を見える化するということです。

【最高のチームに変わる「仕組み」のつくり方】
http://mag.executive.itmedia.co.jp/executive/articles/1803/08/news024.html

前に下記の記事で紹介した「壁マネジメント」と似た考えですね。マインドや意識といったことも、もちろん重要ですが、いかに行動に落とせるかといった点が成果に結びつける上で大事かなと感じます。

http://toaruit.hatenablog.com/entry/2017/11/08/002538

Web広告の計測における乖離

以前に本ブログでWeb広告に関する指標をまとめましたが、
http://toaruit.hatenablog.com/entry/2018/10/08/000106
今回はその計測について、書いてみたいと思います。

Web広告において最も重要な指標の一つがコンバージョンなわけですが、実際に運用しているサイトと媒体で計測されているコンバージョンが乖離することが発生します。下記記事にその要因がまとめられているのですが、広告を見ただけで後でコンバージョンに至る(ビュースルーコンバージョン)や、クリック日と実コンバージョン日が異なるなどの要因が挙げられています。

【実売数とコンバージョン数が違う!5つの乖離の理由について】
https://anagrams.jp/blog/5-reasons-of-mismatch-between-sales-quantity-and-conversions

また、広告の運用ではGoogleアナリティクス(GA)を使用することが多いと思いますが、GAと代理店での計測観点の違いが、下記の記事で紹介されています。また、以前に本ブログで紹介したアトリビューションを意識した評価も考慮に入れないと、誤った判断を行う可能性も指摘されています。

【アトリビューションとLTV――Web広告とKPI その2】
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1712/01/news139.html

日本でのAIの活用事例のまとめ(2019年初頭)

あけましておめでとうございます。2019年になりましたね。今年もどんな年になるか楽しみです。

ITに関して、2019年も引き続きAI関連の話題が取り上げられることが多くなると思います。直近だと紅白でPerfumeディープラーニングを用いた演出を行ったのが話題になりましたね。
以前に取り上げた書籍の通り、AIが人間の仕事に取って代わるとさけばれていますが、
http://toaruit.hatenablog.com/entry/2018/04/27/004002
実際に日本で現時点で、どのようにAI技術が活用されているか少し調べてみました。
各論の前にまず、日本がAI研究において世界でどの程度の位置付けとなっているか、下記の記事で日本の第一人者ともいえる松尾豊さんが語っています。要約すると日本の大企業において研究者の囲い込みや取り組みが不十分であり、ベンチャー企業にもチャンスはあるということ。また、諸外国と比べると遅れをとってしまっているという状況となっています。

【なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”】
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1809/18/news011.html

 

さて、そんな中でも日本の企業が生み出しているサービスが出てきていて、少し紹介したいと思います。

まず、リーガル関連。AIが契約書をレビューする「LegalForce」サービスがβ版であるにかかわらず3ヶ月で70社の導入を達成しています。契約書関連の書類は人が目でチェックするにも漏れ等が起こりやすいので、AIで効率化しやすい領域だと思います。

【AIが1秒で契約書をレビューする「LegalForce」が5億円を調達、β版は約3ヶ月で70社が導入】
https://jp.techcrunch.com/2018/11/30/legalforce-fundraising-500m-yen/

システム開発の関連だと、人の視線情報でレビューの精度を測定するという取り組みがされています。私も経験があるのですがレビューの品質を何をもって担保するか(結局、指摘数とかになってしまう)というのが難しく、視線情報という観点はよいなと感じます。下記の記事では要件定義書のレビューが対象となっていて、しっかり読み込まれるか視線情報で判断するというものになります。

【要件定義書がしっかり読まれているかを測定――視線情報を機械学習にかけ、要件定義書レビューの評価を行う】
https://codezine.jp/article/detail/11218

最後に紹介するのはTwitterなどのSNSの情報を自動で収集して事故情報などを、知らせてくれるというサービス「FASTALERT」。かなり昔に市民参加型のニュースサイトの企画が話題になりましたが、それをAIで実現しているイメージかなと感じます。

【人間によるジャーナリズムを守る。 それには、AIを使うしか道はない。】
https://wired.jp/waia/2018/17_katsuhiro-yoneshige/

どのサービスも、今ある課題を効率化するという点で、AI技術をうまく活用しているなと感じます。今まで諦めてしまったことも、もしかしたらテクノロジーで解決できるかもしれない、そんなことを一つでも実現できる一年にしていきたいなと思います。

正しいって何だろうか

2018年ももう終わりますね。みなさんにとって今年はどのような年でしたでしょうか。私は転職したり色々な人と会ったりで慌ただしい一年でした。
さて人の行動が正しかったかどうかは、その後の結果を見ないとなんとも言えません。ただプログラミングは正しくないと動きません、即座に結果がわかります。しかしながらプログラミングから生み出されるサービスは、それが正解かどうかは世に出してみないと何とも言えません。なので、以前に紹介したリーンスタートアップのように、早く世に出して有効性を試してみる、という手法が必要となってくるわけです。
http://toaruit.hatenablog.com/entry/2018/03/20/002203

ただ、とりあえず作ってみるにしろ何が正解であるかは、正直見当がつかないと思います。そうなった時には何が正しいかよりは、そもそも何をしたいのか、何を表現したいか、といった自分どうしたいの?、といった方が重要視されるのではと最近感じています。下記にオードリーの若林さんの記事なのですが、斜に構えて思っていないことを口にするよりは自分が本来的に面白い・好きと思うものに、価値観を置くようにしているといったことが語られています。

【オードリー若林「もうすぐ、マウンティングがダサい時代が来る」】
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/58207

自分が楽しいと思うことや価値があると思えることは、人それぞれ違うと思います。ただ、それを変えてまで何かを成し遂げようとするとどこかで無理が出てくるので、自分性格のようなものを理解することは大事と感じます。
理解するための一つの手法としてはエニアグラムによる分析が挙げられます。エニアグラムでは『人間は生まれながらにして9つの気質のどれかに属し、しかもそれは一生涯変化しない』と言われています。なので自分がどこに属しているかを理解し、どう生きるべきかといった指針を立てることが、成功にもつながるのかなと思います。

【【9つのタイプ】気質はホルモンバランスで決まる?】
http://www.enneacoach.com/wp/blog/%E3%80%909%E3%81%A4%E3%81%AE%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%97%E3%80%91%E6%B0%97%E8%B3%AA%E3%81%AF%E3%83%9B%E3%83%AB%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%A7%E6%B1%BA%E3%81%BE%E3%82%8B/

最後に紹介するのは私が敬愛するMatzの記事。彼がどういう思いでRubyを作ったか。そして幾多のお金をかけて開発したシステムが消えていき、趣味から始まったRubyはまだ残っている、この現実をどうとらえるか。ITエンジニアの働き方やその志向も、今までこうするのが正解、と考えられていたところから徐々に変わっていくような気が個人的にしています。

【「社会的責任」からじゃない。趣味でつくって、おすそ分け。】
https://wired.jp/waia/2018/01_yukihiro-matsumoto/

自分の特性や気質を加味しつつ、来年はどのように生きるべきかというのを、年末年始でゆっくり考えていきたいと思います。2018年良い年であった人もそうでなかった人も大丈夫、2019年がそろそろ来ます。