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LTV（ライフタイムバリュー）とは？マーケティングで重要視される理由や計算方法を解説

データ活用を経営に取り入れる企業が増える中、「LTV（ライフタイムバリュー）」の活用に、市場の注目が集まっています。しかし、LTVという用語は見聞きしたことがあっても、言葉の定義や計算方法につき、詳細までご存知の方は多くないと思います。そこで本コラムでは、LTVの用語解説をはじめ、注目されている理由や計算方法、向上させるための方法につき、詳しく解説します。 LTVとは LTVとは「Life Time Value」の略称であり、顧客生涯価値（ある顧客が生涯の購買活動を通して企業にもたらす利益）と呼ばれるマーケティング指標です。計算式は後述しますが、製品・サービスにおいて熱烈なファンやリピーター顧客が多いほど、LTVは高まる傾向にあります。 LTVの活用を通して、企業は顧客の傾向を分析でき、利益の最大化を図れることから、LTVは重要なマーケティング指標の一つになっています。 LTVが注目されている理由 LTVが注目されている理由として、以下の3つが挙げられます。市場の飽和先端技術を活用したトレンド市場などを除き、多くの市場は成長段階を過ぎ、成熟段階にあるといわれています。そのような成熟市場では、限られた市場シェアと顧客を巡り、企業間競争が激化するため、企業にとって新規顧客の獲得以上に、いかにして既存顧客に長期間製品・サービスを購入してもらえるかが重要になります。市場が飽和状態にある中で競合他社に顧客を奪われた場合、事業利益に与える影響が大きいことから、安定経営の指標になるLTVに企業の注目が集まっています。データドリブンマーケティングの浸透 LTVを算出する際、顧客行動の分析が不可欠ですが、近年、データ活用を事業運営に取り入れる「データドリブンマーケティング」に注力する企業が増えています。データドリブンマーケティングが浸透する前と比べ、LTVを容易に算出できるようになったことも、企業の注目を集める理由の一つです。サブスクリプションの普及音楽や映画配信はじめ、月や年単位で料金を支払い、対象期間内に無制限でサービスを享受できるサブスクリプションサービスの普及も、LTVの注目度を上げる要因に考えられています。サブスクリプションサービスを企業が推進する場合、いかに長期間、既存顧客にサービスを継続利用してもらえるかが、ビジネス成功の鍵を握ります。その指標として用いられるのがLTVとなるため、今後LTVをマーケティング指標に活用する企業の増加が見込まれています。 LTVの計算方法基本的な計算方法 LTVは、さまざまな計算方法で算出できますが、以下が基本的な計算方法になります。 LTV＝購入単価×購入回数・頻度×購入期間仮に単価が10万円の製品・サービスを年に6回、合計3年間購入した場合のLTVは180万円になります。 LTV＝購入単価（10万円）×購入回数・頻度（6回）×購入期間（3年）＝180万円上記の計算式より、購入単価が低い場合であっても、購入回数・頻度が多く購入期間が長いほどLTVは高くなります。LTVの計算式には、収益率や解約率を考慮したものなどがあるため、事業形態にあったものを選択するようにしましょう。商材ごとのLTVの計算方法商材ごとに上述のLTVの計算式に要素を変更・追加する場合があります。代表的な例を、以下に3つご紹介します。リピート商材メーカーや小売業が販売するリピート商材のLTVの計算方法は、以下になります。 LTV＝顧客の平均購入単価×年間の平均購入回数・頻度×平均契約期間（年）仮に、リピートで購入する飲料水セットの単価が3千円、年間の平均購入回数・頻度が12回×平均購入期間が2年だった場合、LTVは7万2千円になります。なおリピート商材の場合、全体の平均値をもとに計算するのが特徴です。 B to B商材 B to B商材のLTVの計算方法は、以下になります。 LTV＝顧客一人あたりの年間取引金額×収益率×顧客一人あたりの継続年数 B to B商材は、収益率の大きさによって、取引に与える影響度が大きいことから、収益率を計算式に盛り込むのが一般的です。仮に収益率50％の商材を、年間100万円で10年間継続取引してもらう場合のLTVは500万円になり、収益率60%の商材を、年間90万円で10年間継続取引してもらう場合のLTVは540万円になります。年間取引金額は前者の方が大きい一方、LTVは後者の方が高いことがわかります。このようにB to B商材のLTVでは収益率が占める要素が高いため、収益率の事前算出が欠かせません。サブスクリプション型商材サブスクリプション型商材のLTVの計算方法は、以下になります。 LTV＝顧客の平均単価×粗利÷解約率（チャーンレート）サブスクリプション型商材では「月額○○○○円」や「年間契約の場合、さらに月額○○％オフ」など、顧客との契約後に一定期間の利益が見込める一方で、途中解約の可能性があるのが特徴です。解約率がLTVに占める割合が高いため、対象商材の解約率を正確に算出する必要があります。以下が解約率の計算手法になるため、参照の上、正しい数値を算出するようにしましょう。解約率の算出方法＝解約した顧客数÷解約前の顧客数 ※1か月間の解約率を算出する場合の計算手法は「今月解約した顧客数÷前月の顧客数」となり、仮に今月解約した顧客数が100名、前月の顧客数が1000名の場合、月次の解約率は10%になります。 LTVを高める方法 LTVを高めるためには、どのような方法があるのでしょうか。以下にご紹介します。顧客の購入単価を上げる前段でご紹介した計算式の通り、顧客の購入単価が上昇する分、LTVは向上します。しかし製品・サービスを値上げする際には、多くの顧客が納得のいく理由を提示する必要があります。安易な値上げは、顧客離れや競合他社への切り替えを加速させる恐れがあるため、充分に検討の上、進めるのが得策です。購入頻度を上げる購入頻度も、LTVに占める割合が大きいファクターです。購入頻度を高めるためには、顧客に自社製品・サービスの魅力をPRし、興味関心を喚起する必要があります。SNSを活用したPR活動や、適切なタイミングでのメルマガ・DM配信などを通し、購入頻度の向上を図りましょう。収益率を改善する収益率の改善も、LTVの向上に直結します。収益率の改善には、原価の低減が即効性のある施策となります。ただ、実現が難しい場合は、上位の製品・サービスへの移行を促すアップセルや、関連製品・サービスの購入を促すクロスセル施策などの推進が効果的です。解約率を下げる最後に、解約率の減少もLTVの向上につながります。とりわけサブスク型のビジネスの成功には、解約率の減少が欠かせません。解約率を下げるための施策として、自社ブランドイメージの向上に寄与するブランディング施策の推進や、長期の利用顧客を優遇するポイントプログラムの導入などがあります。費用対効果を検討の上、積極的に施策を推進しましょう。まとめ本コラムではマーケティング指標の一つであるLTVが、企業の安定成長や収益性確保に欠かせない点などについて、詳しく解説しました。まだLTV指標をマーケティングに取り入れていない企業さまにおかれましては、自社利益の最大化に向け、LTVの積極的な活用を検討してみてはいかがでしょうか。

マーケティング

LTV（ライフタイムバリュー）とは？マーケティングで重要視される理由や計算方法を解説

3C分析とは何か？目的・やり方を詳しく解説

3C分析は現在、マーケティング戦略や事業計画を策定する際に、多くの企業で用いられています。 3C分析の手法を理解し、上手に活用していくことが事業成功のキーファクターともいわれていますが、具体的な目的や実施の進め方について分からない方も多いのではないでしょうか。本コラムでは、3C分析の用語解説からはじまり、目的や進め方、注意点について詳しく解説します。 3C分析とはマーケティングにおける3C分析 3C分析とは、マーケティングにおける環境分析フレームワークの一つです。 Customer（市場・顧客）、Company（自社）、Competitor（競合）という3つのCについて分析を行うことから3C分析と呼ばれており、マーケティング戦略や事業計画を策定する際などに用いられます。 3C分析により市場を確認し、自社の強みや競合他社の強み、自社の弱みなどを明確にしておくことは、経営戦略の基本方針を決める際に役立ちます。闇雲に商品開発や販売促進を行うことは非効率的である以上、3Cの要素をもとに経営環境を分析することは、企業のマーケティング活動において不可欠です。他の環境分析フレームワークとの違いマーケティングにおける環境分析フレームワークは、3C分析の他に4P分析や4C分析など、さまざまな種類があります。中でもPEST分析とSWOT分析は代表的なフレームワークのため、それぞれの特徴について簡単に説明します。 PEST分析 PEST分析とは、「Politics（政治）」「Economy（経済）」「Society（社会）」「Technology（技術）」の4つの頭文字をとって名付けられたフレームワークです。4つの要素を分析することで、自社を取り巻く外部環境（マクロ環境）の把握が可能になります。PEST分析は、3C分析におけるCustomer（市場・顧客）の分析をマクロ視点で行う際に効果的ですが、詳細は後段で改めてご紹介します。 SWOT分析 SWOT分析とは、「Strength（強み）」「Weakness（弱み）」「Opportunity（機会）」「Threat（脅威）」の4つの頭文字をとって名付けられたフレームワークです。4つの要素を掛け合わせて分析することで、分析結果を事業戦略に落とし込むことができ、自社の経営のかじ取りを上手に図れる点に特徴があります。SWOT分析は、3C分析で得られた結果をもとに事業戦略の目標を設定する際に用いられますが、詳細については、PEST分析同様、後段で詳しくご紹介します。 3C分析の目的 3C分析の目的は、Customer（市場・顧客）、Company（自社）、Competitor（競合）のそれぞれの分析から、KSF（Key Success Factor）と呼ばれる成功要因を発見することにあります。どのような事業展開が市場や顧客にマッチし、競合他社との差別化を図れるのか、3C分析を進めることで、自社の事業活動に関するKSFを把握できるようになります。 3C分析のやり方 3C分析は、一般的にCustomer（市場・顧客）→Competitor（競合）→Company（自社）の順に進めるのが効果的だといわれています。それぞれの分析方法について、詳しく解説します。 Customer（市場・顧客）の分析方法 Customer分析では、「市場調査（マクロ）」と「市場調査（ミクロ）」、「顧客調査」の3つに分けた上で、分析を進めていきます。市場調査（マクロ）景気の動きや法律の改正有無、人々の行動様式・価値観の変化など、外的要因といえる市場の社会的変化を大きく捉えることが市場調査（マクロ）の目的です。市場調査（マクロ）時の代表的な分析手法に、「PEST分析」があります。PEST分析は、前段でご紹介の通り、「Politics（政治的要因）」Economy（「経済的要因）」「Society（社会的要因）」「Technology（技術的要因）」という4つの要因から、自社を取り巻く外部環境を分析するフレームワークです。 PEST分析を行うことで、経営戦略の策定時に自社を取り巻くマクロ環境（外部環境）が、現在または将来的にどのような影響を与えるか、高い精度で把握・予測できるようになります。市場シェアを勝ち取っている企業や製品の多くは、市場の変化や人々の価値観の変化を察知し、それに見合った製品・サービスを提供しています。変化を続けるマクロ環境（外部環境）に対応していくためにも、市場調査（マクロ）は欠かせない工程です。市場調査（ミクロ）マクロ観点での市場調査の後は、自社を取り巻く市場のミクロ分析を実施しましょう。その際には、「ファイブフォース分析」が効果的です。ファイブフォース分析は、自社にとって脅威となりうる5つの要素（新規参入企業、代替品、買い手の交渉力、売り手の交渉力、既存競合他社）を分析するフレームワークです。 5つの要素が自社の事業運営にどのような影響を及ぼすのかにつき、分析・予測することで、競合各社の状況整理をはじめ、業界の収益構造を明らかにすることができ、自社の競争優位性を探ることが可能になります。その点ファイブフォース分析は、新規参入や新製品開発、新ブランドの立ち上げ時など、収益性の検証に役立ちます。顧客調査市場調査（マクロ、ミクロ）の次は、顧客調査を実施します。顧客調査では、顧客のニーズや価値観、消費・購買行動とプロセス、消費・購買人口などを分析します。顧客調査の手法は多岐に渡りますが、中でもセグメンテーション分析、RFM分析、CTB分析、行動トレンド分析、デシル分析は効果的なため、分析時の利用をおススメします。 Competitor（競合）の分析方法競合分析で効果的なステップを、以下にご紹介します。競合他社の概要作成自社の比較対象になる競合他社につき、5 社から10 社ほど選定します。自社への影響度を正確に予測するために、直接的な競合他社と間接的な競合他社の双方を選択するようにしましょう。製品・サービスの特徴の比較、分析次に、自社と競合の製品・サービスの特徴を比較の上、自社事業の優位性や改善点などを分析します。比較項目として、価格／提供する製品・サービス／ターゲットとなる顧客の年齢／機能の数／スタイルとデザイン／使いやすさ／保証の種類と数／カスタマーサポートの内容／製品・サービスの品質などがあります。マーケティング活動の比較、分析最後に、競合他社のマーケティング活動を比較の上、自社事業の優位性や改善点などを分析します。分析項目として、競合のWebサイトページ／有料広告／プレスリリース／SNSなどがあります。競合他社がどのターゲット顧客に注力したマーケティングに力を入れているか把握することで、競合のマーケティング戦略の理解につながります。 Company（自社）の分析方法 Customer（市場・顧客）とCompetitor（競合）の分析が終わった後に行うCompany（自社）の分析では、前段でご紹介したSWOT分析が効果的です。事業成功には、外部環境と内部環境の両方を正しく把握・分析することが欠かせません。Strength（強み）、Weakness（弱み）、Opportunity（機会）、Threat（脅威）の4つの要素を分析することで、今後の事業戦略の策定やビジネス機会の創出、課題の抽出がスムーズに行えます。分析時の注意点最後に、3C分析を行う際の注意点をご紹介します。客観的な一次情報の収集情報収集が起点となる3C分析では、質の高い客観的な一次情報をどれほど数多く収集できるかが成功のキーファクターとなります。MA（マーケティング・オートメーション）やCRM（顧客関係管理）など、自社に蓄積されたデータをはじめ、必要に応じて定量調査（一例：アンケート、訪問調査、ソーシャルリスニング、CLT調査など）も実施の上、3C分析に必要な情報収集に努めましょう。 6C分析の実施（BtoBの場合） 6C分析は主に、BtoBマーケティングで用いられるフレームワークです。通常の自社向けの3C分析に加えて、顧客向けの3C分析を行う点に特徴があります。顧客の顧客、顧客の競合などを理解することで、顧客の市場環境やターゲットを理解でき、結果として自社製品・サービスの品質向上へとつながります。BtoB事業を展開している企業においては、3Cではなく6C分析の方がより多くのメリット獲得を期待できるでしょう。まとめ精度の高い3C分析を行うことで、市場での自社の立ち位置が明確になり、事業成長に直結するKSF（Key Success Factor）を見つけやすくなります。3C分析は数あるマーケティング施策の中で効果的なフレームワークであるため、積極的に活用するようにしましょう。

営業におけるクロージングとは？例文やトークのコツをわかりやすく解説

近年はデジタル技術が進歩する中で、さまざまなマーケティングツールが台頭しています。しかし、ツールによる代替が進む反面、契約の決め手になるのは営業によるクロージングです。では、このクロージング・テクニックにおいて、顧客の購買意欲を逃さず、適切なアプローチをするには、どのようなことに注意すべきなのでしょうか。本記事では営業活動におけるクロージングの意味や重要性、基本的なクロージングの流れや、具体的なテクニックを中心にご紹介します。営業におけるクロージングの意味とは？ここでは営業活動におけるクロージングの意味をご紹介します。用語の意味クロージングとは、英語の「close（クローズ）」からくる、閉幕を意味する言葉です。ビジネスでは、営業領域における最終プロセスとなる商談成立から契約締結に至るまでのアプローチの工程を指します。ヒアリングや提案を経て、顧客が最終的な意思決定をする工程でもあるため、クロージングは営業活動の要でもあります。なぜクロージングが重要なのか見込み顧客に対してサービスや事例を紹介して、「興味・関心」「比較・検討」という態度変容が起き、購買意欲が醸成されていったとしても、購買という最終アクションにたどり着かなければ、営業活動で求めた成果は得られません。しかし、クロージングのタイミングを見誤ると、逆に購買意欲が低下してしまい、競合他社に目移りしてしまうなど、せっかくのチャンスを逃すことも十分にあり得ます。技術のコモディティ化が進み、製品・サービスが多様化した現代において、顧客の選択肢は無数に存在します。そのため、自社の提案が順調だったとしても、急に新たな候補が出てくることも珍しくありません。だからこそ、顧客の購買意欲を着実に高めながら、適切なタイミングでクロージングを仕掛けることが重要になります。基本的なクロージングの流れクロージングは、基本的に以下３つのステップに分割されます。テストクロージングクロージング契約締結各ステップの説明と例文を紹介します。テストクロージングテストクロージングは、見込み顧客が製品やサービスに興味をもっているか、購入する意志があるかどうかを確認するために行うプロセスです。たとえば「今までご説明した内容について、何か質問はありますか？」「興味を持っていただけましたか？」「どの点が特に気に入っていただけましたか？」といった質問を投げかけます。こうした質問への回答は、見込み顧客が製品やサービスに関心を持っているかを見極め、またそれがどの程度強いかを判断するのに役立ちます。クロージングテストクロージングを通して、製品やサービスへの購買意欲を感じられたら、正式なクロージングに進みます。クロージングは、営業が見込み顧客に対し製品やサービスの購入を促すために行うプロセスであるため、顧客に自身の要望やニーズを満たすことができる製品やサービスであると理解してもらうことが重要です。「契約について現時点でどのように考えていますか？」「ご契約いただける場合、いつ頃になりそうでしょうか？」といった問いかけを行い、最終的な契約意思の有無を確認します。契約締結実際に契約締結を行うプロセスです。顧客には、契約書へのサインや捺印などの対応を行ってもらいます。顧客が契約内容に関する疑問や不明点を持った場合は解決し、スムーズに締結できるよう最後まで丁寧に伴走しましょう。商談がうまくいくクロージングのコツ9選商談を円滑に進め、成約を高めるクロージング・テクニックとして、9つのポイントをご紹介します。信頼関係が第一営業活動における大前提として、何よりもまず信頼関係の構築が挙げられます。どれほど話術に長け、顧客心理の把握が優れた方であっても、人として信頼できなければ契約しようとは思えません。逆にいえば、信頼関係の確立こそ、購買の意思を後押しする有力な要素であるともいえるでしょう。製品・サービスをアピールするだけであれば、現行のAIでも十分に対応可能です。しかし、そこを営業担当が行うということは、AIには真似できない信頼関係の構築が求められます。「この人なら、会社の成長に力を貸してくれそう」「この人なら、契約後に何かあったとしても安心できる」そのような人としての信頼を獲得するためには、顧客に対して何が約束できるのか、その約束を守るために何をするのかが重要となってくるでしょう。テストクロージングを行う営業トークの中で顧客の購入意思を確認するテストクロージングのメリットは、顧客の不安要素を洗い出せるという点です。テストクロージングを行うことで、価格や納品スケジュールなど、顧客の購入障壁となっている不安や疑問が特定できます。この障壁を取り除くことができれば、成約につながりやすくなるため、営業担当としてやるべきことが明確になります。購入障壁には共通点があることも多いため、ナレッジを蓄積していけば、チーム全体のパフォーマンスを向上させることもできるでしょう。選択肢をしぼる松竹梅という言葉もあるように、人は選択肢を絞ったほうが判断しやすい傾向にあります。さらに営業担当から製品・サービスを勧められるよりも、自分の意思で選択したほうが、購入に納得感が生まれやすいです。価格別や機能別など、選択肢を構成する要素は顧客の抱える悩み・課題によって異なるため、顧客理解を深めながら選択肢の精度を上げていくことが大切になります。契約後のイメージがわく情報を話すクロージングを行う状態までもっていくには、顧客に製品・サービスの利用イメージを明確化することが重要です。多くの場合、顧客の感じる製品・サービスのイメージは漠然としており、営業担当との間にギャップがあります。だからこそ、クロージングの確度を高めるためには、双方のギャップをいかに埋めていくかが大切です。事例なども交えながら、製品・サービスの具体的な活用法を伝えていくことで、利用イメージが少しずつ明確になっていくでしょう。小さな「イエス」をもらい続けるクロージング・テクニックとしてよく活用されるのが、イエスセットです。これは心理学でいう一貫性の法則を扱っており、会話の中で小さなイエスを重ね続けることで、肯定感に対して一貫性を貫こうとする傾向が出ることを指しています。そのため、まずは相手が確実にイエスと答える質問を何度か行ったうえで、製品・サービスの質問にシフトチェンジすることで、スムーズに本題に入ることができるでしょう。決断できない理由をクリアにする相手にまだ迷いがある状態でクロージングに踏み切ることはリスクがあります。決断まで漕ぎ着けていない場合は、理由を明確化し、それを1つひとつ解消していくことで、相手が納得感を持った状態でクロージングに進めることができるでしょう。他社との比較資料を用意し、疑問を解決していくこともおすすめです。 BANT条件のヒアリングをする BANT条件とは、商談相手の意欲レベルを図るために使われる4つの情報です。 Budget（予算） Authority（決裁権） Needs（必要性） Timeframe（導入時期）これらの条件をヒアリングすることで、商談が成立する可能性を測り、成約までに必要なアクションを明確にすることができます。相手のペースに合わせる購入の意思決定は慎重に行われるため、商談相手のペースを乱さないように心がけましょう。相手が考え込んでしまった場合は、下手に追加の情報を与えず、情報を整理できるまで待つのも大切です。もし相手が時間を費やしても答えを出せない場合は、悩んでいる部分をヒアリングして、疑問点の解消に寄り添っていきましょう。「大きな要求」のあとに、本命の「小さな要求」をする人間心理を利用した交渉テクニックに、ドア・イン・ザ・フェイスという手法があります。これは最初に回答者が断る可能性の高い大きな要求を行い、2度目の要求を小さくすることで、同意ハードルを下げるというテクニックです。ドア・イン・ザ・フェイスは「相手の言動によって受けた感情を、相手に返したいと感じる」という返報性の原理という人間心理を利用しています。相手が歩み寄ってくれたのであれば、自分自身も歩み寄ったほうが良いのではないかという感情がもとになっています。そのため、まずは無理難題な要求を提示し、その後に要求レベルを下げることで、相手から同意を得やすくなるでしょう。オンライン商談で使える営業テクニック近年はテレワークの普及もあって、オンライン商談を希望する企業が増えています。しかし、オンラインは、相手の感情が読み取りにくい、対面商談とは違った難しさを感じている方も多いのではないでしょうか。ここではオンライン商談で使える営業テクニックを2つご紹介します。リアクションは大きめにオンライン商談ではカメラの前での対話になるため、対面よりも情報が少ない分、表情に対する意識が高まります。そのため、話を聞くことに集中すると表情が固まってしまうなど、真剣さが裏目に出ることもあるでしょう。だからこそ、オンライン商談では相づちを打つだけではなく、身振り手振りなども交えて、リアクションを大きく見せたほうが、相手に感情が伝わりやすいです。声に関しても、スピーカーやイヤホンなどを通して聴くため、対面なら気にならない部分も気になってしまう可能性があります。口調を柔らかくする、声質をワントーン上げるなど、相手が暗さを感じないような配慮が大切です。 1センテンスを短くするオンライン商談はインターネットを経由する都合上、どうしてもタイムラグが発生します。そのため、相手の喋りだしに言葉が被ってしまうこともあるでしょう。特に話が長くなるほど、同じタイミングで喋りだしてしまう可能性は高まっていきます。そのような気まずさを回避するためには、話の1センテンスを短くして、自分の話がどこで終わるのかを明確にすることが大切です。話の終わりに相手に質問を投げかけると、相手が話すきっかけにもなるので、スムーズなバトンパスができるでしょう。まとめ本記事では営業活動におけるクロージングの意味や重要性、具体的なテクニックを中心にご紹介しました。グローバル化が進み、海外企業も積極的に国内市場に参入する現代において、顧客の購買意欲が高まったタイミングで適切にクロージングしないと、競合他社に顧客が流れてしまいかねません。 AIの導入によって定型業務の代替が進んではいますが、営業領域は対人関係における信頼性がキーポイントです。ここはAIではカバーできない領域だからこそ、信頼を獲得するためのテクニックを磨くことは、競合他社とバッティングしたときにも有効に働くでしょう。一方、テクニックばかりに頼ってしまうと機械的な会話になってしまい、顧客に伝わってしまうこともあります。そうした注意点も理解しながら、顧客の態度変容を適切にキャッチし、アプローチを実施してみてください。

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インフルエンサーマーケティングとは？効果と成功事例をわかりやすく解説します

近年、Z世代と呼ばれる若者を中心に、購買行動に慎重な判断を見せるようになっています。新型コロナウイルス感染拡大による家計の圧迫や、歴史的な円安問題による物価の上昇などもあり、初期購入はもちろん、継続的な商品・サービス購入を促すことは一筋縄ではいかないでしょう。このような状況下で、注目を集めているのがインフルエンサーマーケティングです。若者世代を中心に影響力を高めるインフルエンサーの活用は、セールスを加速させるためにも重要なポイントであるといえます。そこで今回は、インフルエンサーマーケティングの意味や効果、代表的なSNSやマーケティング会社についてご紹介します。インフルエンサーマーケティングとはインフルエンサーマーケティングとは、企業がPRしたい商品・サービスを、インフルエンサーを介して発信するマーケティング手法です。プラットフォーム上で一定の知名度を持つインフルエンサーの宣伝により、そのフォロワーを中心に興味・関心を高め、購買を促します。インフルエンサーとは？インフルエンサーは、広義では世の中に大きな影響を与える人物を指す言葉です。特にインターネット上で影響力のある有名人を指す場合が多く、SNSプラットフォームにて多数のフォロワーを持つユーザーが該当する傾向にあります。近年はタレントや俳優などの芸能人や、ファッションモデルやスポーツ選手などの特定業界で活躍するプロだけでなく、先述のSNSプラットフォームなどで一定のフォロワー数を獲得している場合であれば、そのユーザーが一般人であってもインフルエンサーに含まれます。インフルエンサーマーケティングでは、そのような高い影響力を持つインフルエンサーを広告塔に起用することで、自社の商品・サービスの認知度を向上させ、購入フェーズまでの情報提供を行います。インフルエンサーマーケティングの効果インフルエンサーマーケティングで期待できる効果は、主に4つあります。効果測定・分析がしやすいインフルエンサーマーケティングは一部の例外を除き、インターネット上で行われることが多いため、効果測定・分析がしやすい特徴を持っています。投稿に対するリーチ数に加えて、いいね・シェアなどのエンゲージメント率、サイトへの遷移率、購買数など、マーケティングファネルごとにユーザーの割合を出しやすいため、プロモーションの課題も特定しやすいでしょう。ターゲティングしやすいインフルエンサーのフォロワーは、彼らの提供するバリューに対して共感や応援の意思を持って集まり、コミュニティを形成しています。そして、このコミュニティには属性に一定の偏りがあるケースが多いです。そのため、インフルエンサーのコミュニティを活用することで、企業は年齢・性別などのデモグラフィック（人口統計学属性）だけでなく、価値観や購買動機などのサイコグラフィック（心理的属性）もターゲティングしやすいというメリットがあります。中にはファッションモデルやスポーツ選手など、特定ジャンルに強みを持ったインフルエンサーもいます。購買属性とマッチするインフルエンサーが見つかれば、自社の商品・サービスの世界観が受け入れられやすく、従来の広告展開と比べてスムーズな態度変容が期待できるでしょう。コストを抑えられるインフルエンサーの価格設定は、広告のようなクリック課金ではなく、発注単位でかかります。その金額はインフルエンサーのフォロワー数を基準に変動する傾向にあるため、活用の内容次第ではコスト削減が期待できるでしょう。特にテレビや雑誌など、不特定多数の人間にアプローチを行うマスマーケティングと比較すると、興味・関心のある層に絞って配信を行える分、インフルエンサーマーケティングのほうが1人あたりの単価を抑えられる可能性が高いといわれています。クチコミが拡散されやすいインフルエンサーの特徴は、フォロワーに対して共感性の高いコンテンツを提供できる点にあります。これは商品・サービスの紹介も同様であり、彼らのクチコミに対していいね・シェアなどを通じて、フォロワーによる情報拡散が期待できるでしょう。近年はインターネットの普及で広告接触数が増えたことを嫌って、広告の存在自体を無視する、あるいは広告ブロックのアプリを使うユーザーも一定存在しています。しかし、インフルエンサーマーケティングであれば、そのようなユーザーにも情報が届きやすく、ブランドの認知向上にも役立てられるでしょう。広告感を無くせるインフルエンサーを介して商品・サービスの情報を発信することで、企業から直接売り込まれている印象がなくなり、広告という認識が薄まります。通常の広告ではどうしても企業に購入を促されている認識になりやすいため、抵抗感を抱く方も少なくありません。しかし、インフルエンサーマーケティングでは、商品・サービスとは直接的な関係がないインフルエンサーの言葉をベースにするため、売り込まれているという印象を抱きにくくなるでしょう。消費者目線のレビューを期待できるインフルエンサーの投稿は実体験として発信される傾向にあるため、消費者目線でのレビューが期待できます。特に現在はクチコミが購買行動の重要な判断材料になっているため、影響力の高いインフルエンサーによるレビューは有効であるといえます。また、インフルエンサーを起点に、幅広いユーザーの声を収集できることで、品質改善や新商品の開発にもつなげることができるでしょう。インフルエンサーマーケティングで活用されるSNS インフルエンサーマーケティングで活用される主なSNSは、「YouTube」「Instagram」「TikTok」「Twitter」「Facebook」の5媒体が挙げられます。 YouTube（ユーチューブ） YouTubeは、多種多様な動画コンテンツを共有するためのSNSプラットフォームです。総務省の調査結果（※）では、SNSの利用率において全年代平均85.2％という驚異的な数値を記録するほど、影響力の大きいプラットフォームとなっています。あらゆるジャンルの動画コンテンツが投稿されているため、商品・サービスに合致したインフルエンサーを見つけやすいプラットフォームといえるでしょう。 Instagram（インスタグラム） Instagramは、写真・動画をメインに投稿するSNSプラットフォームです。総務省の調査結果（※）では、SNSの利用率において10代〜30代の50％以上が利用しているプラットフォームであることが判明しています。インスタ映えという流行語にも表れているように、Instagramは写真映えするコンテンツとの相性が高いプラットフォームです。美容、食品、アパレルなどの写真を掲載し、そこにショッピング機能を紐づけることで、認知から購買までのフェーズをシームレスでつなげられます。 TikTok（ティックトック） TikTokはショートムービーの投稿に強みを持つSNSプラットフォームです。総務省の調査結果（※）では、SNSの利用率において10代の57.7％が利用しているプラットフォームであることが判明しています。 BGMやエフェクト機能により、カジュアルな印象を与えやすいのがTikTokの特徴です。10代の利用者が多いことからも、友達のノリのような空気感を大切にする傾向にあり、ビジネス色を排除したアプローチを行う際に適しています。 Twitter（ツイッター） Twitterはテキスト投稿に強みを持つSNSプラットフォームです。総務省の調査結果（※）では、SNSの利用率において10代・20代の65％以上が利用しているプラットフォームであることが判明しています。各業界のトレンドやリアルタイムの情報検索性に優れており、リツイート機能を使った拡散力の高さが特徴です。企業の公式アカウントも多数存在しており、リツイートキャンペーンによるプレゼント企画や、商品・サービスの誕生秘話など、多様な手法での認知獲得が行われています。 Facebook（フェイスブック） Facebookは実名登録制のSNSプラットフォームです。総務省の調査結果（※）では、SNSの利用率において30代の数値が最も高く、48％が利用しているプラットフォームであることが判明しています。実名登録制であることから、年齢・性別だけでなく、職業やライフステージなどの細かいターゲティングに強みを持っています。ビジネスにおいて企業横断的なつながりを持つ手段としても活用されており、海外での利用率も高いといわれているプラットフォームです。 ※出典：令和2年度情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書（総務省）インフルエンサーマーケティングの成功事例ここではインフルエンサーマーケティングを活用した成功事例として、2社の事例をご紹介します。化粧品メーカーの事例 A社がインフルエンサーマーケティングを通じて取り組んだのは、朝の美容習慣の浸透です。もともと化粧品は就寝前に利用するイメージがあり、朝は出勤前で忙しいこともあって、どうしても習慣として根付くのが難しい傾向にありました。そこで同社が行ったのが、インフルエンサーを交えてのワークショップの開催です。オーガニック素材を使った朝食メニューづくりや、朝用のクリームを体感するワークアウトなど、朝に焦点を置いたコンテンツ作成に取り組む一方で、複数のインフルエンサーが朝の美容に対する考え方や商品の使用感を発信し、共感を通じて「実際に試してみたい」と思える環境構築を行いました。この取り組みを通じて、同社は朝用のスキンケア商品で高い評価を得ることに成功しています。化粧品メーカーの事例 B社がインフルエンサーマーケティングを通じて取り組んだのは、インフルエンサーのファン化です。同社はこれまでにインフルエンサーマーケティング施策を実施してきたものの、投稿内容が徐々に画一的になってしまい、マンネリ化が課題となっていました。そこで同社は、キャンペーンに直接応募してきたインフルエンサーに商品を無償提供しました。投稿の事前チェックや強制は一切行わず、実際に商品を試したインフルエンサーが、自発的に投稿するのを待ったのです。この取り組みによって、インフルエンサーによる熱のこもったレビューが投稿され、通常の約3倍にあたるエンゲージメント率の獲得に成功しています。企業がインフルエンサーマーケティングを行うときのポイント企業がインフルエンサーマーケティングを行う際には、5つのポイントがあります。目的を設定するインフルエンサーマーケティングの具体的な施策は、消費者の行動フェーズによって異なります。そのため、PRの目的が「認知の拡大」「興味・関心の獲得」「クチコミの拡散」「購買の促進」のどれに該当するのかを明確化できていなければ、見当違いの施策を実施してしまうリスクもあります。必ず目的を決めたうえで、それに合った施策を考えるようにしましょう。適切なKPIを設定する PRの目的が異なれば、必然的に成否の判断材料となる指標も変わってきます。認知フェーズであればリーチ数、興味・関心フェーズであればエンゲージメント数など、各フェーズに合わせたKPI設定を行うことで、適切な効果分析ができるようになるでしょう。自社のターゲット層とマッチするインフルエンサーを選ぶインフルエンサーマーケティングの成否は、インフルエンサーの選定が大きく影響してきます。そのため、インフルエンサーが形成しているコミュニティが、自社ブランドのターゲット層と合致しているかを見極めることが重要です。仮にインフルエンサーの年齢や性別が自社のターゲット層とマッチしていても、そのフォロワーが同じ属性であるとは限りません。インフルエンサーが20代の女性だったとしても、フォロワーの割合は30代の男性が多いなど、インフルエンサーとフォロワーの属性に相違がある可能性は十分にあり得ます。また、誤解されやすい要素として、フォロワー数が効果に比例するという考えがあります。しかし、フォロワー数の多さが効果を高めるという絶対性はありません。フォロワー数が多ければ、休眠アカウントの数も多い可能性があるため、インフルエンサーのエンゲージメント数は必ずチェックするようにしましょう。インフルエンサーの影響力を適切に管理するインフルエンサーマーケティングを実施する場合は、オンライン／オフラインを問わず、リスク対策を怠ってはいけません。過去にはインフルエンサーの宣伝によってオンラインショップのサーバーがダウンする、イベント会場に参加者が集まりすぎて収拾がつかなくなるなどの事象が発生しています。これらのような事態が発生してしまうと、最悪の場合は炎上してしまい、ブランドイメージが失墜してしまう可能性もあります。そのため、あらゆるリスクを想定し、影響力を加味した対策を立てることが大切です。インフルエンサーに裁量権を持たせるインフルエンサーによるPRは、ステルスマーケティングに接触するリスクを孕んでいます。日本では事業者の依頼によるクチコミ掲載の情報が、事業者にとって著しく優良あるいは有利であると判断された場合、景品表示法違反になる可能性があるため、投稿に対する過剰な要求には注意が必要です。また、インフルエンサーの投稿から自由度を奪ってしまうと、どうしても投稿内容が広告チックになってしまい、クチコミとしての効力が弱まってしまいます。そのため、可能な限りインフルエンサーに裁量権を与え、リアルな声を発信してもらうように心がけましょう。インフルエンサーを探す方法自社のターゲット層とマッチするインフルエンサーを探す方法は、主に3つあります。自社で直接探すコストを抑える手法としては、自社でSNSを検索し、該当するインフルエンサーに対してDM（ダイレクトメッセージ）などを通じて直接交渉する方法があります。この手法では仲介業者がいないため、低コストで実現できるうえに、自社の希望を過不足なく伝えやすいというメリットがあります。反面、自社ブランドと親和性の高いインフルエンサーを特定する難しさと、報酬交渉、PR内容のすり合わせ、マネジメントなど、マーケティング施策に関わる全ての業務を自社で執り行う必要があります。そのため、自社にノウハウがない場合や、人的リソースに余裕がない場合は、別の手法を選んだほうが良いでしょう。プラットフォームツールを使用して探す自社ブランドと親和性と高いインフルエンサーを、工数をかけずに見つける方法としては、マッチング・プラットフォームを利用するという方法があります。検索機能によるインフルエンサーの抽出や、公募によるインフルエンサーの選定など、サービスによって内容は異なりますが、選定や連絡を容易に行えるのがメリットです。反面、交渉やマネジメントは自社で行う必要があり、サービス利用料が発生することがデメリットになるでしょう。インフルエンサーマーケティング会社に依頼するインフルエンサーマーケティングの知見・ノウハウがない場合は、インフルエンサーのキャスティング会社に依頼するという方法があります。キャスティング会社であれば、インフルエンサーごとのフォロワーの性質や過去の事例などを熟知しており、自社ブランドに適したインフルエンサーを選定することができるでしょう。中には施策の実施や効果分析まで担当してくれる会社もあります。デメリットとしては、細かなすり合わせを怠ると施策の意図がズレてしまう、コストが割高になるなどが挙げられます。代表的なインフルエンサーマーケティング会社ここでは代表的なインフルエンサーマーケティング会社を3社ご紹介します（2022年7月時点情報） UUUM 企業名 UUUM株式会社提供サービス LMND（インフルエンサーマッチングプラットフォーム）所属インフルエンサー YouTuberなど UUUM株式会社は、YouTuberの大手マネジメント事務所です。HIKAKIN、はじめしゃちょー、フィッシャーズなど、日本トップクラスの登録数を誇るYouTuberが多数所属しています。近年では吉本興業株式会社と資本業務提携を行い、お笑い芸人を起用したインフルエンサーマーケティングにも注力しています。 Find Model 企業名株式会社Find Model 提供サービス Insta Lab（インフルエンサーマッチングプラットフォーム）登録インフルエンサーインスタグラマーなど株式会社Find Modelは、主にInstagramのマーケティング施策に力を入れているインフルエンサーマーケティング会社です。 1億8000万人という最大リーチ数と、1万件以上の支援実績を強みとし、企画から効果分析のレポーティングまでをワンストップでサポートしています。 3ミニッツ企業名株式会社3ミニッツ提供サービスソーシャルメディアマーケティング支援登録インフルエンサー YouTuber、インスタグラマーなど株式会社3ミニッツは、女性YouTuber特化型のプロダクションとして誕生した会社です。社内にクリエイティブチームを持っており、戦略立案からコンテンツ企画、効果分析・改善までを一貫して担当できるのが強みです。まとめ本記事では、インフルエンサーマーケティングの意味や効果、代表的なSNSやマーケティング会社についてご紹介しました。インフルエンサーはイノベーター理論におけるアーリーアダプタ（初期採用者）に該当し、次のトレンドを創り出すほどの影響力を有しています。インフルエンサーによるクチコミ・評価は、後の購入者となり得るアーリーマジョリティ（前期追随者）やレイトマジョリティ（後期追随者）にとっても重要な判断材料となるため、いかにインフルエンサーを効果的に活用できるかが、市場を攻略する鍵ともいえるでしょう。また、近年はLTV（Life Time Value/顧客生涯価値）の最大化を図るという意味でも、コミュニティとの接点をどのように獲得するかが重要になっています。そのうえでインフルエンサーマーケティングを通じて、自社ブランドと親和性の高いインフルエンサーを特定することは、自社に合った適切なコミュニティを発見することにもつながるでしょう。

業界別のiot技術の活用事例

家電製品を見るとき、公共交通機関に乗るとき…今や「IoT」は、日常で当たり前のように見かけるワードとなりました。もちろん、ビジネスもIoTは広く浸透しており、こと昨今のテクノロジー発展に伴い、ますます活用のシーンが増えています。ニーズが増えていることから、IoTを活用したサービスを検討されている声をよく耳にしますが、実際にIoTをビジネスにどう活用すべきか、迷われる方もいらっしゃるかと思います。当コラムでは、改めてIoTの基本から、実際に各業態においてどのように活用されているのか、一般的な活用例とともに、ご紹介します。 _ IoT（Internet of Things）とは？ IoT（Internet of Things／アイオーティー）は、「モノのインターネット」と訳され、さまざまなモノ（家電やロボットなど）同士の情報をインターネット上で交信させる仕組みを指します。イメージしやすい例でいくと、スマートスピーカーが挙げられます。スマートスピーカーに「家電のスイッチを付けたい」と音声を吹き込めば、スマートスピーカーを経由し該当の家電に情報が発信され、家電の電源が稼働するという仕組みです。家電にIoTが組み込まれているからこそ、スマートスピーカーから発信される情報を受け取ることができ、直接家電に触れずとも操作を可能にしているのです。元々、モノとモノの間で情報を交信させる仕組みは、製造業が中心であり、活用範囲も限定的でした。しかし、データ取得に不可欠なセンサの単価が低下したことに加え、近年のスマートフォン普及が後押しし、一般企業・家庭にもIoTの技術や仕組みが広く普及することとなりました。 IoTによって実現できる機能モニタリング（状態把握）モノに組み込まれたセンサを通じて、モノの状態をリアルタイムで把握できます。たとえば、温度・音声・周囲の動作などが、感知できる情報として挙げられます。分かりやすい例として、防犯カメラが挙げられます。IoTを組み込むことで、単に映像を録画して終わるだけでなく、入退室監視・入退室履歴を自動で行ったり、トラブル時に管理者へメール通知を行ったり、といった機能性を持たせられるようになるのです。予防・予知保全（検知） IoTを活用することで、遠隔から動作状況を把握したうえで、事前に異常兆候を察知することも可能です。たとえば、設備が通常と異なる動作を行っていた場合、自動でアラートを発信。突発的な故障が起こる前に対処が可能です。また、これらの技術は工場やダムなどの監視はさながら、インフラ領域への活用にも注目度が高まっています。道路や橋の老朽化を自動判定させることで、都度人の目を介さずとも、一定のリスクを事前検知することが可能です。データ連携（通信）たとえば、電子レンジを例に挙げてみましょう。電子レンジを使うユーザーが、どのようなモノを温めているのか、その状態や傾向を属性情報として蓄積します。蓄積した情報からはユーザーの志向性を割り出すことができ、自動でオススメの調理方法をレコメンドすることも可能です。また単体ユーザーだけでなく、同じモノを使うユーザー複数から情報を集めれば、サービス提供側にとって、新しい価値を提供するためのヒントともなりえます。遠隔制御遠隔でも、インターネットを通じ、リモート操作できる機能です。冒頭のスマートスピーカーで挙げた例では、当機能が活用されています。また製造業の場合、工場やプラントの保守管理・点検をリモートで行えるため、巡回や出張の必要もありません。定期的なメンテナンスにかかる工数や費用を必要最小限に抑えられます。 _ 産業別のIoT活用事例製造業の活用事例 IoTは製造業の発展に大きく寄与しています。代表的な例が「工場のスマートファクトリー化」です。スマートファクトリーとは、デジタルテクノロジーによって、業務プロセスの改善や、品質・生産性の向上を実現する工場のこと。このスマートファクトリーを実現するためにIoTを活用することで、機械設備や管理システムのデータ収集が可能です。データからは、作業員の作業量や効率性を数値で計れ、生産性や設備稼働率の向上に向けた検討材料として活用できます。また、設備機器の状態を常時監視でき、自動で即時に異常を検知できる点もメリットです。設備が故障する前にメンテナンスを行えるため、最小限のロスでとどめられます。医療業界の活用事例医療現場でも、IoTは活用されています。代表的な例として、ウェアラブルデバイスを活用した「遠隔医療」が挙げられます。 IoTによって、対象者に装着したウェアラブルデバイスから生体データ（脈拍、心拍、血圧など）が計測・送信されます。医療機関側は、生体データからリアルタイムで患者の状態をモニタリングでき、異常時には即座に対応や処置が可能となります。また、医療機関にかかっておらずとも、日常の中でデータから異常を検知し、アラートを発信することも可能です。健康管理だけでなく、在宅医療や医師不足といった課題を解消する可能性を秘めているだけでなく、医師の労働環境改善にも寄与できるポテンシャルを秘めています。小売業界の活用事例小売業におけるIoTの活用方法は多岐にわたります。たとえば、冷蔵庫などの店舗設備における稼働を自動でコントロールしたり、異常を事前検知したりすることで、店舗の稼働効率を向上できます。また、デジタルサイネージによる商品案内画面とカメラにIoTを組み込めば、顧客の試聴時間を検知し、データとして商品案内の注目度を計測することも可能です。飲食業界の活用事例活用先は大きく分けて、顧客向けと企業向けに分類できます。前者は、たとえばタブレット入力で注文を行うシステムでIoTが活用されています。ファミリーレストランなどで見かけたことがある方もいるのではないでしょうか。タブレットを介して注文を行うことで、わざわざ従業員を呼び出す必要がありません。結果として、簡単・正確・迅速に注文を行えるだけでなく、店舗側の人手不足解消にもひと役買っています。後者では、POSシステムなどに、IoTが活用されています。POSシステムでは、売上・客層など、利用した顧客の情報を収集し、一元管理できるだけでなく、収集した情報を今後の売上向上のための施策検討に役立てることも可能です。物流業界の活用事例物流業界のトレンドワードに「ロジスティクス4.0」があります。ロジスティクス4.0とは、主に「省人化」や「自動化」を目的とし、テクノロジー活用を推進するフェーズのことです。昨今ではECサイト拡大や巣ごもり需要拡大といった市場変動により、より効率的かつ高頻度での配送が求められています。IoTは、こうした市場ニーズを満たす解決策の一手として注目を浴びています。たとえば、物流フローのひとつである倉庫作業では、仕分けや、棚卸、ピッキングなどにロボティクスおよびIoTが活用されています。注文に応じて、棚が作業員の位置まで自動で動くシステムがその一例です。また、荷物に専用タグをつけることで、正確な在庫数を把握できます。また、配車においても、IoTを活用することで、最適な人材の配置や配車ルートをシステムで可視化することも可能です。さらに今後は、ドローンをはじめ、無人航空機（UAV）を利用しての輸送や自動運転トラックなど、無人郵送サービスでの実用化にも期待が高まっています。自治体の活用事例 IoTは自治体でも活用されています。一例としては、移動手段として電動二輪車にIoTが組み込まれており、急発進や急ブレーキなど、運転上のアクシデントが起きた場合に検知、運転者へのコンタクトが取れるような仕組みです。電動二輪車にセンサが組み込まれることで、情報取得を実現しています。農業の活用事例多くの農家が、後継者不足などの人手不足によって生産者減少の問題を抱えている農業ですが、問題解決の方法としてIoTの活用が注目を集めています。たとえば、IoT機器を利用して、ビニールハウスの温度・湿度、土壌水分量などの状況をモニタリング。また、ネットワークカメラを活用し、ハウス内暖房機の稼働状況をリモートで閲覧できるようにし、見回りの負担を削減することも可能です。 IoTを活用することで、農業にも生産性向上や労働環境向上を図ることができます。交通業界の活用事例こちらは、日常になじみがある領域のため、ご存じの方も多いかもしれません。IoTの導入で、公共交通機関やタクシー業ですでにIoTを活用したサービスの実用化が進んでいます。 IoTを活用して実現できる例をあげてみます。たとえば、バス停にQRコードが記載されているものを見たことはありませんでしょうか。このコードはデバイスカメラで読み込むことで、バスの運行状況を即座に把握することができます。また、タクシーの配車アプリにもIoTが活用されており、自分の居場所から最も近いタクシーを呼ぶことが可能となっています。もうひとつ例を挙げると、路線案内のアプリもそのひとつです。公共交通機関や、高速道路などの渋滞・遅延状況を把握するだけでなく、他情報から最適な別ルートを提案することも可能です。まとめ個人・法人を問わず、あらゆるシーンでIoTが活用されていることをご紹介しました。 IoTを活用することで、「生産性の向上」や「人手不足解消」などが期待できるため、業界を問わず汎用性に優れた技術であることがお分かりいただけたかと思います。また昨今、「DX」といった、テクノロジー活用による事業発展を指すワードがトレンドにもあがっており、今後ますますIoTの活用の普及が予測されます。目まぐるしいニーズの変化に伴い急速な変革が求められる中、IoTは成長の一翼を担うといえそうです。

商品開発のメリットや必要性とは？商品企画との違い、BtoBサービスにおける考え方についても解説

情勢の変動に伴い、人々の価値観は常に変動しています。その中で、今後の市場競争を生き残るうえで必要なのは、何よりもすばやく顧客のインサイトをキャッチアップし、商品やサービスに反映させることであり、それが強く求められております。そして、その中核を担うのが「商品開発」といえます。当コラムでは、改めて商品開発の基本の“キ”を知りたい方に向け、「商品開発のミッション」や、混同されやすい「商品企画」との違い、さらに「開発フロー」「事例」についても解説していきます。 _ 商品開発とは一言で言えば、「顧客ニーズをくみ取り、アイデアを具現化する仕事」といえるでしょう。まだ世にない商品を生み出すイメージが強いですが、既存商品のブラッシュアップも商品企画の内に入ります。「商品開発」と「商品企画」の違い両者は、商品を生み出す「フェーズ」に違いがあります。商品企画…ゼロから、商品のアイデアを立案する仕事。商品開発…商品企画が立案したアイデアをもとに、実際の商品へと具現化する仕事。つまり、商品企画から「アイデア」というパスを受けて、実際の商品へと昇華させるポジションが商品開発といえますが、実現不可能な立案だった場合、アイデアをよりブラッシュアップさせるために、開発側から企画側に逆提案を行うケースもあります。また、上記から両者ともに、顧客のニーズをくみ取る「マーケティング力」が必要とされますが、商品開発は加えて、具現化するための技術・知見も求められます（理系領域などの、専門的な知見が求められる業界を想像するとイメージしやすいのではないでしょうか）。もっとも、商品開発が商品企画を包括している企業や、商品企画と商品開発を同一ポジションとしてみなしている企業も多く、両者の違いを分けるボーダーは企業ごとに異なるといえます。上記より、下記では便宜上、商品開発ポジションが商品企画も包括した状態で開発を進めていると仮定し、解説を進めます。商品開発の必要性と役割顧客満足度（LTV）の増加企業の規模拡大（他社との競争）需要と供給を見込んだコストバランスの管理など大枠では、商品開発は変容目まぐるしい「顧客ニーズ」に柔軟に応えるうえで必要不可欠なポジションといえますが、これらの役割は、コストやスケジュールを度外視すれば商品企画でも同様のことがいえます。商品開発ならではの必要性を挙げるなら、顧客ニーズに応えるとともに、そのニーズが現実的に具現化できるかを見定めるミッションを担っています。つまり、需要と供給のバランスキーパーとしての役割も持ち合わせているということです。一般的な2つの開発方法既存商品・サービスのブラッシュアップリリース当初は市場に受け入れられていた商品・サービスでも、時代とともに顧客の価値観が変わり、選ばれにくくなるケースは往々にしてあります。ブラッシュアップによって、変動した価値観に沿う商品・サービスへと変容を遂げ、再ヒットを狙うことが目的です。具体的には、下記のポイントを軸に、見直し・検討・改善を図ります。＜ブラッシュアップポイント例＞機能性（素材、コストなど）の再選定ネーミング、キャッチコピーの変更サービス利用目的（活用シーン、得られるベネフィットなど）の再検討全くの新しい商品・サービスの開発まだ世にない商品・サービスを生み出します。素地がゼロの状態からアイデアを出す（やってみたいという願望を先行。俗に「プロダクトアウト」と呼ばれる）ケースと、下記のような材料をもとに、新商品・サービスを検討する（ニーズと実現性を重視。俗に「マーケットイン」と呼ばれる）ケースがあります。＜アイデア出しの材料例＞市場分析（規模、利用目的、競合他社、顧客の生の声など）予算、コスト（開発費、材料費など）メリットとデメリット商品開発によって、企業に以下のメリット・デメリットをもたらします。メリット・ユーザー満足度の向上顧客のニーズに即した商品・サービスを形作るため、満足度の向上を図ることができます。・売上予測が立てやすい市場リサーチから、ターゲットの規模を確定させることで、一定の売上予測を見積もることができます。デメリット・商品・サービスのコンセプトがブレやすいとくに既存商品・サービスにおいて、想定ターゲットを変更した場合に置きやすいデメリットです。コンセプトが変わることで、結果として本来のファンが離れるリスクがあります。・類似商品が販売される可能性があるゼロから開発するよりも、既存の他社製品をベースに開発を進めた方が手っ取り早く、リサーチ分のコストも一定抑えられるためです。ただし、非常にニッチな領域や、独自性の高い技術を用いた商品開発を行った場合は、この限りではありません。 BtoBとBtoCによる考え方の違い顧客対象によって、商品開発のプロセスも変動します。 BtoCの商品開発は仮説提案型かの有名な「Apple」の設立者の1人、スティーブ・ジョブズは、このような名言を残しています。 You can't just ask customers what they want and then try to give that to them. （消費者に何が欲しいかを聞いて、それを与えようとするだけではいけない。完成する頃には、彼らはもっと新しいものを欲しがっているだろう。）彼の言葉が示す通り、BtoCの商品開発は「ユーザーが真に求める商品は、ユーザー自身にも分からない」という前提のもと進められます。ただでさえユーザーは不特定多数であり、1人ひとりのニーズをキャッチアップすることは難儀な上、ニーズは常に流動的であることから、「絶対にヒットする商品」を事前特定することはほぼ不可能だからです。そのため、BtoCの商品開発は、ユーザーの声をくみ取り、ある程度の傾向を把握した後、「これなら売れるだろう」と仮説を立てるところからスタートします。 BtoBの商品開発は企業の課題解決型一方、BtoBは「いかにニーズに合致した商品をつくるか」に重きを置かれます。というのも、顧客（法人企業）の大半は「目の前の課題（≒ニーズ）を、イチ早く解決すること」を重要視するため、ニーズに応えられるかが未知数の商品・サービスにコストを割くことは、ハイリスクととらえられてしまうからです。裏を返せば、BtoBの顧客が求める課題には、ある程度具体性があるため、BtoCに比べるとニーズのキャッチアップがしやすいともいえます。商品開発のプロセス前提、商品開発の目的や業態によってベストなプロセスは異なるため、一概に語れるものでもないことは念頭に置いていただく方がよいでしょう。そのうえで、ここでは先述の「BtoC×マーケットイン」型のプロセス一例をご紹介します。商品・サービスのメインターゲットを選定外部要因（市場リサーチ）と内部要因（自社の技術力や知見）を掛け合わせ、狙えそうな市場やターゲット（ペルソナ）を割り出します。たたき台となるアイデアを創出メインターゲットのニーズを満たす商品・サービスのアイデアを創出します。後述のスクリーニングでふるいにかけるため、実現の可否は一旦横に置き、複数のアイデアを立案しておくことがベターです。洗い出したアイデアのスクリーニングアイデアが実現可能かを検証するフェーズです。コストや採算性、技術的に実現可能かどうかや、ブランディングを図る意味では経営理念から大きく外れていないかも、着目ポイントとなります。製品コンセプトの開発ターゲットに対して得られるベネフィットがどのようなものかを検討軸に、商品のコンセプトを考えます。ここでいうベネフィットとは、単なる商品のスペックに留まらず、そのスペックからターゲットがどのような好影響を享受できるか、ということです。実際の活用時、ターゲットにどのような感情をもたらすか。万が一競合と比較された際、「自社商品でなくてもよい」と考えがシフトしないか…など、手元にわたったときのシチュエーションまで思い描けると、コンセプトを具現化しやすくなります。以上が一連のプロセス例となります。なお、商品開発はマーケティングに通ずるところが多いため、マーケティングノウハウを知ることも、商品開発推進の質を高めるヒントとなります。余裕があればぜひ、マーケティング領域の情報収集を推奨します。事例紹介ここでは、特定商品の「特性」にフォーカスし、事例をご紹介します。競合他社とどのような差別化を図り、開発にいたったかに着目してみましょう。即席袋めんの事例数ある食品の中でも、手軽さと低コストから、高い利便性で人気の「即席袋めん」。とはいえ、これらのメリットは「カップ麺」と共通することもあり、一時期は業界全体を通じて業績不振に陥っていました。そこで「カップ麺」との差別化を図る要素として、「品質」に着目。生めんに近い麺の食感や、野菜に合うスープの味を追求し、「手頃だけどおいしい」というベネフィットを実現できるよう、商品開発が重ねられました。男性用化粧品（オールインワンスキンケア）の事例近年では当たり前のように市場に浸透している男性用化粧品。そもそもの特性上、従来のターゲット（女性）とは明確な線引きがなされていますが、数ある男性用化粧品の中でも、とある商品が差別化のために目を付けたのは「時短」でした。ビジネスで忙しい男性に焦点を当て、当時男性用では珍しい、オールインワンスキンケアにニーズを見込み開発。結果、その利便性で人気を博しました。缶・ペットボトル入りお茶飲料の事例「緑茶は、急須で飲むもの」、その概念をひっくり返した事例です。当商品が開発された背景には、開発時の市場の変化があります。その当時は、コンビニやファーストフードなどが普及しはじめ、「利便性」が追求される時代でした。「この時代の流れに則り、おいしいお茶も持ち運べるようになったらヒットするのではないか？」…と目を付けたメーカーの、先見の明はいうまでもありません。市場を適切に見極めた好事例といえます。まとめ商品開発の基本的な解説を通じて、総じてその存在意義を改めてご認識いただきました。商品解説は、まとめるなら「世の中のニーズに真摯に耳を傾け、粛々とイメージを形作る」ポジションともいえます。商品開発は一見裏方でクリエイティブ、というイメージを持たれがちですが、ある種、もっとも消費者のことをよく知っているポジションであり、消費者を知るために非常に地道な作業と継続性が求められる仕事でもあります。また、経営者視点から商品開発に学ぶべきことがあるとすれば、ユーザーの声を抜きにして愛される商品は成り立たない、ということもいえるのではないでしょうか。当コラムをきっかけに、ぜひ社内外を問わず優秀な商品開発のスキルを持つ方を誘致いただき、新たなインパクトを与える商品開発の後押しとなれば幸いです。

今注目を集めるweb3（web3.0）とは？概要と事例、web2との違いを徹底解説

現在、「Web3」というワードが市場での注目を集めています。しかし、Web3とは具体的にどのような概念であるのかに関し、理解されている方は少ないのではないでしょうか。本コラムでは、現在トレンドのWeb3における定義をはじめ、実現によるメリットや課題などについて、国内外の事例と交えて解説します。 web3（web3.0）とは？はじめに、web3の定義と由来について解説します。 web3の定義次世代分散型のインターネットのこと web3は後述するWeb1、Web2に続く、ウェブサイトやインターネットの潮流や特徴、構造を表す比較的新しい概念です。 web3の代表的な特徴は、ブロックチェーンをはじめとする分散型ネットワーク技術の活用により、特定の企業に個人情報を収集されることなく、Webサービスやアプリケーションを利用できる点にあります。また、ブロックチェーン技術により個人情報が暗号化されることで、企業がサイバー攻撃を受けた際も、個人情報の流出リスクを未然に防げる強みもあります。いまやインターネットの利用が不可欠な現代社会において、web3は確かな安心感を与えてくれる新技術として定義することが可能でしょう。これまで「プラットフォーマー」と呼ばれる企業が影響力を有する中央集権的なインターネット環境では、個人情報の漏洩やプライバシーの侵害リスクが高いといった問題点がありましたが、web3が登場したことで抜本的な問題解決が期待されています。web3は、「次世代分散型のインターネット」を支える概念として、現在市場で大きな注目を集めているのです。英国人ギャビン・ウッド氏が提唱したもの Web3は、イギリスのコンピューター科学者であるギャビン・ウッド氏の提唱によって生まれた概念となります。ギャビン・ウッド氏は、仮想通貨Polkadot（ポルカドット）の創業者としても有名です。また、ギャビン・ウッド氏の特徴的な取り組みとして、Web3関連プロジェクトへの投資および研究開発を行う非営利組織「Web3 Foundation」の設立が挙げられます。Web3 Foundationは現在、ブロックチェーンのスケーラビリティに関する問題解決をはじめ、「次世代分散型のインターネット」」の実現を目指す活動に注力しています。これまでのインターネットの進化の歴史 Web3の理解に向け、web1 (web1.0)からはじまるインターネットの進化の歴史について、順を追ってご紹介します。 web1 (web1.0)とは日本でインターネットが急速に普及したのは1990年代であり、当時のインターネット環境を支えたのがweb1になります。当時、情報の発信者と閲覧者との双方向のやり取りはできず、ユーザーができることは情報の閲覧のみでした。受動的に情報を収集することがインターネットの主目的であったことから、Web1は「一方向性の時代」だといわれています。 Web2（Web2.0）とは 2000年代になり、Web1に代わり登場したのが、Web2です。ビジネスシーンでも当たり前のようにインターネットが活用されるようになり、ユーザーのインターネット活用における自由度が増したことで、情報の発信者と閲覧者による双方向のコミュニケーションが可能になりました。 Web2の時代の大きな特徴として、SNS（TwitterやFacebook、Instagramなど）の爆発的な普及が挙げられます。SNSの普及により、情報の閲覧しかできなかったWeb1の時代と比べて、インターネットは自ら能動的に編集・発信できるものへと変容し、より簡単に多くの人と繋がれるメリットを享受できるようになった一方、Web2の時代におけるインターネットの進化は負の影響ももたらしました。それはサービスの提供者である、GoogleやAmazonなどのプラットフォーマーに、ページの閲覧履歴や商品の購入履歴などの個人情報が、一極集中してしまうことです。このようにWeb2は、中央集権的なサービスで成立するという側面があることから、「プラットフォーム経済の時代」であるといわれています。情報の一極集中は、サイバー攻撃によるセキュリティリスクや情報漏洩リスクの増加へとつながり、Web2が抱える問題を解決するために登場したのがWeb3なのです。 web3に代表されるIT技術 Web3時代の最新IT技術は、さまざまな分野で導入されています。代表的な4つのトレンド技術について、以下にご紹介します。 Metaverse（メタバース） Metaverseは、インターネット上の経済圏を持った仮想空間を指します。インターネット上の仮想空間で、不特定多数のユーザー同士がコミュニケーションを図りながら、商品購入や通貨取引を行えるなど、現実世界同様に、さまざまな行動を自由に取れる点がメタバースの特徴です。仮想空間上でのオンラインゲームの提供や、デジタルコンテンツを売買できる新たなビネスプラットフォームの提供など、現在多岐に渡る業種・領域でMetaverseの活用が進んでいます。 NFT（エヌエフティー） NFTとは、デジタルデータの所有権など、デジタル世界での権利を記録できるデジタル資産です。これまでデジタルアートをはじめとするデジタル資産は、違法にコピー・複製されやすく、資産価値を得にくい状況にありました。しかしNFTの登場により、保有するデジタルデータの権利を証明できるようになり、資産価値を得られるようになった結果、近年NFTを利用したデジタルアートやデジタルコンテンツの販売が増加しています。 DeFi（ディーファイ） DeFiとは、ブロックチェーン技術を用いて、金融機関を介さずに自動で金融取引を行える仕組みのことであり、「分散型金融」とも呼ばれています。DeFiの最大の特徴は、従来の金融サービスと比較し、中央管理者としての仲介者が存在しない点です。DeFiの登場により、利用前の信用情報の審査や本人確認なしにサービス利用を開始できるようになるなど、金融サービスへの利便性向上をもたらしています。 SocialToken（ソーシャルトークン） SocialTokenとは、インターネット上でアートやコンテンツを制作する個人やコミュニティのために作られた、暗号化されたトークン（暗号資産、仮想通貨）を指します。SocialTokenの特徴は、個人やコミュニティへの報酬をデジタル通貨で支払うことができる点です。受け取ったデジタル通貨は他の仮想通貨への交換をはじめ、コミュニティ内の特別な権利との交換も可能であり、次世代のトレンド技術として注目を集めています。 web3によって生まれるメリット web3の時代は、私達の生活にどのような効果をもたらすのでしょうか。web3によって生まれるメリットにつき、3つのポイントから解説します。個人情報などのデータを自己管理できる web3がもたらすメリットの一つは、個人情報や行動履歴のデータを自己管理できる点です。企業による個人の行動履歴データの活用例として、リマーケティング広告があります。リマーケティング広告とは、商品・サービスに興味や購買意欲のある見込みユーザーに対し検索履歴や行動履歴から興味・関心領域を割り出し、関連する広告を表示させることでクリック率増加や売上増加につなげる広告手法です。リマーケティング広告は、興味のある情報にすぐにリーチできる便利さを感じる一方、企業に自己データを収集・分析・管理されることに嫌悪感を抱くユーザーも一定数いるといわれています。ブロックチェーン技術を用いるサービス活用の際には、ユーザーIDやパスワード登録が不要であり、匿名性が担保される仕組みが採用されている点が特徴です。これによりWeb3の時代では、個人情報や行動履歴のデータは自ら管理できるようになり、多くの人々がプライバシー保護の恩恵を享受できるようになると予見されています。企業との直取引の実現およびセキュリティレベルの向上ブロックチェーン技術が用いられた分散型ネットワークでは、仲介組織や仲介サーバーが不要になります。ユーザーは仲介組織を介さずに直接企業と取引ができるようになり、仲介組織への手数料をなくすることが可能です。また、分散型ネットワークでは、取引内容や履歴などの情報が暗号化され、複数のユーザーの承認を得た後に取引が成立する仕組みが採用されています。Web2の時代では、特定のサーバーに情報が集約されていたため、ハッキングなどのサイバー攻撃を受けた場合、膨大な顧客情報が流出する恐れがありました。しかし、Web3の時代ではハッカーは同時に複数の端末を攻撃しなければならず、ハッキングの成功は困難を極めます。分散型ネットワークによるセキュリティレベルの向上が見込まれる点も、web3がもたらすメリットの一つです。人種・国境の制限なくサービス利用が可能「DApps」と呼ばれる分散型アプリケーションにもブロックチェーン技術が活用されており、人種や国境の制限なく平等にサービスを利用できます。DAppsは非中央集権型のアプリケーションであるため、DAppsに参加したユーザーが国籍や人種などによってブロックされることはなく、世界中の誰もが自由に、望む情報やサービスにアクセスできるようになります。世界規模でのサービス利用のシームレス化により、真のグローバル化が訪れる日もそう遠い未来ではないでしょう。 web3の実現に向けた課題 web3の実現に向けた課題につき、以下に解説します。法律やルールの整備に時間がかかる Web3は生まれて間もない概念のため、関連する法律やルールの整備が追い付いていない状況です。法律・ルールの整備には時間を要することを念頭に入れ、Web3関連のサービス作りを進めていきましょう。利用上のトラブルは自己責任であることを理解する個人情報などのデータを自己管理できる点は、プライバシー保護の観点からメリットとなるのは前述の通りです。しかし、利用上のトラブルは自己責任となることを、ユーザーはあらかじめ理解する必要があります。この点は、データ管理の責任を対象企業に問うことができたWeb2との違いであり、Web3特有の課題だといえるでしょう。_ 新規参入時のハードルが高い Web3のサービスにおける取引は、仮想通貨が用いられるケースが大半です。しかし、仮想通貨を用いたサービスの仕組みづくりや運用には高いIT知識が求められるため、新規参入時のハードルが高い点もweb3の実現に向けた課題の一つだといわれています。スケーラビリティ上の課題がある Web3を支えるブロックチェーンの仕組みとして、ユーザー間でネットワークを構築し、すべての取引内容をユーザー間で共有できるメリットがある一方、サービス利用者が増える毎にネットワークにかかる負荷が増大してしまうといったデメリットがあります。課題の解決なしにWeb3の普及は難しいといわれており、早急な対策が不可欠です。具体的な対策の一つに、ネットワークの負荷軽減に向け、ユーザー間の取引時の履歴は中間履歴を残さず、取引後の最終結果のみとするなど、新たな仕組みの導入が検討され始めています。こうしたスケーラビリティ上の課題を解決することで、Web3のサービスの急拡大が見込まれています。 web3の事例 web3の事例を3つご紹介します。検索ブラウザの事例 A社が提供する検索プラットフォームでは、リマーケティング広告をはじめとする、あらゆる広告をブロックできる機能が搭載されています。また、シークレットウィンドウやプライベート検索など、ユーザーのオンライン上のプライバシーを保護する機能も搭載されており、次世代の検索ブラウザとして、web3の普及に貢献しています。 NFT（非代替トークン）マーケットプレイスの事例 B社が運営するNFT（非代替トークン）マーケットプレイスは、近未来のWeb3エコノミーを支える新部門を設立したことで有名です。B社の新部門では、NFTや分散型システム、ブロックチェーンを手掛ける関連企業などに投資を集中させることを表明しており、Web3エコノミーの急成長が期待されています。ブロックチェーンゲームの事例 C社が提供するブロックチェーンゲームは、ゲームプレイを通じて収集したNFTを、ゲーム空間に留まらず現実世界においても、ブロックチェーン上で他のユーザーと取引できる資産として扱える点が特徴です。また、ゲーム内の活動・取引履歴はブロックチェーン上に記録されることから、何らかの理由でゲームが停止した場合であっても、ゲーム記録が紛失する心配はありません。C社の事例は、Web3によるユーザー間の直取引およびセキュリティレベルの向上を実現している事例だといえるでしょう。 web3のまとめ Web3が与える市場や社会への影響度は大きく、Web3を活用したサービスの急拡大が予見されています。今後のビジネスの活用に向け、事業拡大が期待できるWeb3の知見について深めていくことをおススメします。

スマートシティとは？Society5.0に向けた課題と国内外の事例を解説

近頃、テレビや雑誌、Webニュースなどで「スマートシティ」という言葉を目にする機会が増えてきたと感じている方も多いかもしれません。日本においては、実証実験段階から社会実装段階に入ってきたと言われており、その動きはさらに加速していくと考えられています。しかしながら「いまいちよく分からない」という方もいるのではないでしょうか。本コラムでは、スマートシティの概要、スマートシティ実現によるメリット・デメリット、スマートシティの事例などをご紹介していきます。スマートシティについて知りたいという方は、ぜひ最後までご覧ください。スマートシティとは？本章では、スマートシティの概要と関連するキーワードを解説します。スマートシティの概念と定義スマートシティ（smart city）についてはさまざまな定義がありますが、国土交通省では『都市の抱える諸課題に対して、ICT 等の新技術を活用しつつ、マネジメント（計画、整備、管理・運営等）が行われ、全体最適化が図られる持続可能な都市または地区』と定義しました。定義のなかに出てきたICTは「Information and Communication Technology」の頭文字をとったもので「情報通信技術」と訳され、インターネットなどを経由して、人と人、人とインターネットをつなぐ役割を果たします。スマートシティ構想ではこのICT技術と、人とものをつなげるIoTの技術が根幹をなしています。街が情報技術でつながることによって、さまざまな分野の課題が解決されると考えられています。引用：スマートシティの実現に向けて（中間とりまとめ）／国土交通省都市局スマートシティが実現されると、たとえば車や道路にセンサーを設置することで渋滞を緩和したり、遠隔による見守りで高齢者の見守り・ケアがしやすくなったり、AIによる降雨予測で災害対策・復旧の迅速化といった災害対策の強化などが挙げられます。ほかにも店舗の無人化や無人決済なども可能になるでしょう。なぜ必要とされるのか？背景に迫る日本は首都圏の人口密度が高い傾向にあり、またその密度は上昇し続けています。人口が一部に集中することによって、交通渋滞が悪化したり、大気汚染が進行したり、待機児童の増加、医療介護需要の増大など、さまざまな課題が発生しています。その一方、地方では、過疎化や人材不足の深刻化が問題視されています。スマートシティーが必要とされるのは、そうした課題の解決になると期待されているためです。スマートシティとスーパーシティの違いスマートシティと似た言葉に、スーパーシティというものがあります。スマートシティとの違いはなんでしょうか。2020年に日本政府が成立させた「国家戦略特別区域法の一部を改正する法律」はスーパーシティ法と呼ばれています。内閣府の資料によると、スーパーシティ構想は３つの具体像をポイントとしています。一つは、移動、物流、支払い、行政、医療・介護、教育、エネルギー・水、環境・ゴミ、防犯、防災・安全のような領域を広くカバーし、生活全般にまたがること（少なくとも5領域以上）。二つ目は2030年ごろに実現される未来社会での生活を加速実現すること。そして、住民が参画し、住民目線で、よりよい未来社会の実現がなされるようにネットワークを最大限に利用することです。引用：「スーパーシティ」構想について／内閣府国家戦略特区スマートシティでは、行政・物流・医療など、都市機能において先端技術を活用するという点に重きが置かれています。一方、スーパーシティは先に挙げたポイントにあるように「住民の参画」に意識が向いており、住民目線で先端技術を駆使し、より良い未来を実現することを目標としています。 Society5.0の概念と関係性スマートシティはSociety5.0も関係があります。まず、Society5.0とはなんでしょうか。内閣府では「サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会（Society）。狩猟社会（Society 1.0）、農耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に続く、新たな社会を指すもの」と提唱しています。引用：Society5.0／内閣府政府は社会の課題を解決にむけてSociety5.0の実現を目指していますが、スマートシティはこのSociety5.0の総合的ショーケースとなるべきものであると考えられています。参考：スマートシティガイドブック／内閣府・総務省・経済産業省・国土交通省スマートシティ官民連携プラットフォーム事務局スマートシティの実現によるメリット・デメリット次にスマートシティの実現によって考えられる、メリットとデメリットを挙げていきます。メリットスマートシティの実現によって考えられるメリットは、社会課題の解決による生活の質（QOL）の向上です。たとえば交通渋滞の緩和はその一つ。都市部は人口の増加による交通渋滞が問題となっていますが、車や道路にセンサーを設置して、リアルタイムデータを収集・AIが分析できるようになれば、信号を効率的に制御するなどして、渋滞発生の抑制ができるでしょう。また高齢化による課題もスマートシティの実現によって解決できると考えられています。高齢者が増加するなかで、急病時に通報や搬送が遅れたり、孤独死なども懸念されていますが、スマートシティの実現によって、遠隔の見守りなどが可能になり、高齢者をケアしやすい環境が整うでしょう。近年ではヒートアイランド現象によるゲリラ豪雨といった自然災害が問題視されていますが、スマートシティが素早い災害対策の後押しとなります。たとえばAIによるエリアごとの降雨予測、センサーによって水没した道路や河川水位の検知ができるようになるでしょう。そのほか、効率的な避難計画の立案や、インターネットを活用して避難施設間での連携を可能にします。デメリットスマートシティの実現によるデメリットとして考えられるのは、あらゆる情報収集によってプライバシーの侵害が起きてしまう懸念があることです。スマートシティではさまざまな場所にセンサーなどが設置されるなど、情報が収集されやすい環境が生まれます。またそのデータは分析されるため、プライバシーが侵害されていると感じたり、監視されていると感じる可能性があるでしょう。また、システムにトラブルが発生してしまうと、あらゆる都市機能が停止してしまうリスクも考えられます。都市の規模が大きければ大きいほど、システムの構造は複雑になるため、復旧までにかかる時間も長くなると考えられています。国内・海外の事例スマートシティは、すでにさまざまな自治体で取り組みがはじまっています。ここからはスマートシティの事例を、国内・海外でご紹介します。国内の事例・静岡県の事例静岡県東部にある市では、自動車メーカーが主導となり、あらゆるモノとサービスがつながる実証都市としてプロジェクトが推進されています。プロジェクトでは、人々がリアルに生活しているなかで、CASE、AI、パーソナルモビリティ、ロボット等の実証を実施。技術とサービス開発の実証のサイクルを素早く進めることによって、新たな価値やビジネスモデルを生み出し続け、幸せの量産を目指しています。・東京都の事例東京都の中央部に位置するとある区では、不動産企業と電気通信事業企業と共創し、最先端テクノロジーを街全体で活用できる、スマート・シティのモデルケースの構築を目指しています。人流データや訪問者の属性データ、交通状況や水位などのデータを地区で収集。さまざまな事業者がリアルタイムでデータを活用できるプラットフォームや、最先端技術を活用したサービスを地区で実装することにより、混雑の緩和や防災強化といった課題の解決を目指しています。・北海道の事例北海道のある都市ではスマートシティ化の一環として、ICT活用プラットフォームを構築しています。この取り組みでは、官民が保有するさまざまなデータを協調し、利活用できる環境を整備。データ活用が容易になることで、行政の信頼性・透明性の向上、市民生活の利便性向上、新しいサービス創出による経済活性化の実現に向けて、事業が進められています。海外の事例・アメリカの事例アメリカの東側にある巨大都市では、スマートシティ推進の一つとして、インフラ整備プロジェクトが進んでいます。この都市では５つの行政地区にある現在使用されていない公衆電話を最先端のキオスク端末に置き換え。この端末では公衆無線Wi−Fiや無料で通話可能な電話、タブレット、スマートフォンなどの充電が可能なUSBポートが提供できる機能などが備えられており、この街に住む人、訪れる人なら誰でも利用可能となっています。・デンマークの事例デンマークのとある都市では、さまざまなスマートシティに関する取り組みを行っています。たとえば大気汚染改善のために、大気の質を局所的に計測できるセンサーを設置しテストを実施。より局所的な測定が可能になったことで、より詳細に都市の空気汚染の実態を把握を可能にしました。新しいセンサーから得られる情報によって、新しい学校や幼稚園を設立する際に大気を考慮できるようになるなど、街づくりをより多くの情報で決定できるようになっています。・シンガポールの事例シンガポールでは全土でデジタルとスマートテクノロジーの導入を推進しており、国家的な戦略プロジェクトとして進められています。公共機関が収集したデータが、オンラインを通じて一般にも公開。そうしたデータを活用し、社会課題の解決につながるデジタルソリューションが共創しやすくするなど、スマートシティが推進されやすいような環境づくりにも力を入れています。まとめ本コラムでは、スマートシティの概要、スマートシティ実現によるメリット・デメリット、スマートシティの事例などをご紹介してきました。スマートシティは、先進情報技術を活用した持続可能な都市のことで、スマートシティの実現によって交通渋滞の緩和や高齢者をケアしやすい環境の整備、自然災害への対策強化など、さまざまな社会の課題を解決する可能性をもっています。また、デジタル社会の到来によって今まで以上に1人1人の生活様式や価値観に合った生き方を実現する必要があり、そのためにもデータを有効活用した街づくりが必要です。事例でも紹介した通り、スマートシティのプロジェクトにはさまざまな企業が参画しています。産官学が連携することで、スマートシティは着実に進んでいくでしょう。海外はもちろん、日本国内でもスマートシティの取り組みが行われているので、ぜひ今後の動向にも注目してみてはいかがでしょうか。

物流DXとは？進め方や事例を徹底紹介

新型コロナウイルスの感染拡大によって、物流業界は大きな影響を受けました。輸入規制による在庫不足、取引先の営業自粛による売り上げの低迷など、特にBtoB向けのビジネスを展開していた企業にとって、打撃は決して小さくなかったのではないでしょうか。一方で、巣ごもり需要の増加するBtoCビジネスにおいては、多頻度小口配送が爆発的に増加し、積載効率や配送計画の見直しが急務となっています。これらの問題によって、既存の商習慣に限界を感じる企業が増えており、その打開策として物流DXに注目が集まっています。本記事では、物流DXの概要から、具体的な進め方、先進企業の取り組み事例を中心にご紹介します。物流機能の強化を検討している方はぜひお役立てください。物流DXとは？国土交通省が2021年に公表した資料において、物流DXは「機械化・デジタル化を通じて物流のこれまでのあり方を変革すること」（※1）と定義されています。 ※1 引用：最近の物流政策について（国土交通省）これは社会構造や消費者行動の変化によって、従来のやり方に限界がきていることを示しています。サプライチェーンの要となる物流機能を変革することは、顧客の満足度を高めるだけでなく、変化の激しい時代に適応するうえでも効果的です。物流DXはそのための手段であるといえるでしょう。物流業界における課題物流DXが求められる背景には、物流業界の抱える課題が日に日に大きくなっていることが挙げられます。では、物流業界が抱える具体的な課題とは何なのでしょうか。ここでは主な課題を3つご紹介します。小口配送の増加に伴う配送ルートの複雑化近年はスマートフォンの普及によってEC市場が拡大しており、Amazonや楽天市場などの大型ECモールを通じて、誰でも手軽に商品を購入できる時代になっています。このECによる注文数が増加することによって、小規模の配送頻度が膨れ上がり、ルート設計が複雑化している状態です。配送以外の負担も増えるため、短いルートをいかに効率よく回るかという点が重視され、従来の大口配送を起点にした業務最適化が通用しなくなっています。労働力不足の深刻化物流業界では慢性的な長時間労働が問題視されており、トラック運転手の減少・高齢化が進行しています。厚生労働省が2021年に公表した労働力経済動向調査において、運輸業・郵便業の労働力不足状況（正社員等労働者）は、業種平均の約1.3倍（※2）に達しており、他業種と比較しても深刻な状況となっています。 ※2 出典：労働経済動向調査（令和4年2月）（厚生労働省）これにより、既存の商習慣を見直す動きが活発化しており、労働生産性の改善を通じた働き方改革に取り組む企業が増えています。新型コロナウイルス感染症の影響新型コロナウイルスの感染拡大により、巣ごもり需要が生まれたことで、ECの利用頻度は増加傾向にあります。また、非対面・非接触のニーズに対応するため、多くの配送業者が玄関前への置き配や宅配ボックスなど、受け取り方法の選択肢を拡大しています。ユーザーの自由度が高まる一方で、再配達依頼なども相まって、ドライバーの業務はさらに複雑になっている状態です。さらに、新型コロナウイルスでサプライチェーンの脆弱性が明らかになったことは、輸入に力を入れている日本にとって深刻な問題として受け止められました。そのうえで物流機能の強化を通じてサプライチェーンの改革を促すことは、有事への対応力を高めるだけでなく、海外を中心に取り組みが加速しているカーボンニュートラルやSDGsなどの環境・人権対策の貢献につながり、グローバルサプライチェーンからの排除リスクを低減できるという複数のメリットがあります。物流DXの最新事例5選ここでは物流DXに対する取り組みとして、企業の事例を5社ご紹介します。配送ルートの最適化 A社では、ECによって増え続ける宅配便のニーズに対応するため、物流DXを通じた配送ルートの最適化に取り組みました。これまで同社は、作業者の経験に依存した状態で業務を進めており、配達順序に応じた荷物の積み込みや伝票の並び替えという作業の所要時間・品質が、作業者によって大きく異なる課題を抱えていました。そこで同社は、デジタル化を通じて手書きの作業を削減したうえで、伝票情報、在不在情報、再配達依頼などのデータをAIによって分析することで、最適な配送ルートを導き出すことに成功しました。これによって業務の効率化だけでなく、サービス品質や顧客の利便性の向上にもつながっています。宅配効率の改善 B社では、新型コロナウイルスの感染拡大による生活様式の変化に対応するため、エコシステムの確立や物流強化を通じて、宅配効率の改善に取り組みました。宅配効率の改善においては、ECを軸に、エンドユーザー、出品事業者、配送事業者のデータをリアルタイムで共有し、購入から受け取りまでの改善を実施しています。LINEやメールを活用して、商品が今どこにあるのかをリアルタイムで共有しつつ、置き配の場所指定や受け取り日時・方法の変更などを柔軟に行える仕組みを実装し、不在時には持ち帰り通知を出すなどを通じて、利便性を向上しました。また、スーパーやドラッグストアなど、近隣の店舗での受け取りも可能にしたことで、エンドユーザーの多様化するニーズにも柔軟に対応できるようになっています。特定施設だけが購入できるECの仕組み化 C社では、新型コロナウイルスの感染拡大によって爆発的にニーズが増加した商品の需給バランスを制御するため、ECの限定化に取り組みました。当時、転売や備蓄を目的に、消毒剤をはじめとする感染予防用品が大量購入されて、医療・介護などの施設に商品が行き届かない事象が発生していました。そこで同社は、衛生用品を安定的に供給するため、特定の施設しか購入できないようにECに制限を施し、仕組み化しました。この取り組みによって、同社は衛生用品を必要とする施設に対して、商品を安定して届けることに成功しています。ドローンを活用した物流改革 D社では、物流業界の慢性的な人手不足への対策として、ドローンを用いた物流改革に取り組んでいます。同社は小型で付加価値の高い医薬品や生鮮品などを対象に、ドローンでの遠隔操縦による非接触の輸送実現を目指しています。自社のオペレーションノウハウに加え、他社との協業や政策とも連携しながら、事業化に向けて順調に試験を重ねています。この事業を通じて、同社は航空輸送手段を拡張し、渋滞のない効率益な移動だけでなく、過疎地での人員輸送や災害対策など、幅広いシチュエーションでの活躍を実現しようとしています。物流起点でのサプライチェーン最適化 E社では、個別最適化されたビジネスプロセスやレガシーシステムへの対策として、物流DXを通じたサプライチェーン改革に取り組みました。これまで同社は、バリューチェーンごとに最適化された業務プロセスによって、点在するデータを上手く連携できず、生産性の低下や意思決定の遅延に悩まされていました。そこで物流DXにより、レガシーシステムの刷新を通じてデータ基盤の構築を実現し、社内外を含む関係各所との連携強化を図りました。このデータ基盤によって、サプライチェーンの横断的な連携が実現可能になり、KPIのモニタリング状況に応じて柔軟な対処を実施することで、サプライチェーンの全体最適化を維持・発展させることに成功しています。物流DXの推進に必要なステップ物流DXを実現するために必要なポイントは主に3つあります。それが「機械化・デジタル化」「可視化」「標準化」です。物流機能の機械化・デジタル化機械化の目的は、配送・庫内での業務領域において、手作業を可能な限り減らしていくことにあります。ドローン配送やピッキングロボットなどを活用し、負担のかかる作業を機械に委ねることで、従業員はより重要度の高い領域に注力することができます。デジタル化の目的は、これまでの実績からデータを収集し、より効率的な配送計画・倉庫管理を行うための環境を整備することにあります。ERPや倉庫管理システムの導入を通じて、データ活用基盤を構築することで、これまでは見えていなかった部分が少しずつ明らかになっていくでしょう。物流情報の可視化商品の入出庫履歴や配送ルートの傾向がデータによって可視化されると、それらをもとに業務の最適化が可能になります。情報がリアルタイムに可視化されることで、優先順位の判断、倉庫の動線、トラックの積載・燃費効率などの見直しが進み、結果的に業務の効率化が期待できるでしょう。また、従業員の勤務状況を可視化することで、労働環境の改善にも役立てることも可能です。過重労働が発生していないか、進捗が悪い業務はないか、負担の原因はどこにあるのかなどを特定することで、改善に向けた具体的なアクションを取りやすくなります。オペレーションの標準化デジタル化によるオペレーションの改善が進むと、今まで経験と勘に頼っていた部分に対して、データによる客観的な判断ができるようになります。データ活用によってオペレーションが標準化されると、複雑で難解な業務がなくなるため、誰もが計画した時間通りに業務を完結することができるようになります。また、新しい人材を迎え入れるハードルが下がり、人材獲得率の向上も期待できるでしょう。まとめ今回は物流DXの概要をはじめ、物流業界における課題、物流DXの取り組み事例をご紹介しました。新型コロナウイルスの感染拡大による巣ごもり需要の増加をはじめ、生活様式の変化や消費者ニーズの多様化によって、サプライチェーンにおける物流機能の重要度は以前よりも高まっています。一方で、物流業界の負担は着実に増えており、労働力不足や業務効率の対策に向けた早急な取り組みが課題となっています。しかし、企業によってはデジタル化だけでは十分な改善が期待できず、サプライチェーンの全体最適化や共同配送に向けた交渉に取り組むものの、思うように進まないというケースもあるでしょう。そのようなときは、オープンイノベーションを通じて他社やプロ人材の成功体験を取り入れ、ときには協働でプロジェクトを推進することも視野に入れましょう。

AIと機械学習の違いとは？できることや主要サービスも詳しくご紹介

近年、さまざまなサービスやシステムに、AI（人工知能）と機械学習が活用されています。市場で注目を集めるAIと機械学習には、どのような違いがあり、どのような活用用途があるのでしょうか。本コラムではAIと機械学習の違いからはじまり、さまざまな活用用途や主要なサービスについて、詳しくご紹介します。 AIと機械学習の違いとは？ AI（人工知能）とは？ AIとは、「Artificial Intelligence」の略語であり、人間の知能を模した機能を持つコンピュータシステムです。アルゴリズムやデータの組み合わせにより、AIを用いることで推論や認知など、人間が行うような行動を人工的に再現することが可能になります。ただ、何をもってAIと定義するのかについては現在も学術的に明確な定義はなく、研究者によって解釈が異なるケースもあります。AIが示す範囲は幅広く、「機械学習」や「ディープラーニング」もAIの中に含まれるため、それぞれの違いを理解することが大切です。機械学習とは？機械学習とは、AIを支える技術の一つであり、コンピューターがデータを学習し、アルゴリズムに基づいて情報を分析する手法を指します。機械学習の特徴は、取り込んだ膨大なデータから特徴や法則性を発見・抽出できる点にあります。アルゴリズムによって分析、学習した結果、導き出された特徴・法則性をベースに機械学習モデルが構築されることで、特定のタスクを機械が高い精度でこなせるようになります。機械学習による分析精度は完璧ではありませんが、繰り返し行うことで精度の向上が期待できます。機械学習は大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の三つがあり、扱うデータの種類や用途に応じて分類されます。「機械学習で何を実現したいのか」により用いる手法が異なるため、それぞれの特徴を理解しましょう。教師あり学習教師あり学習とは、データを与える際にデータの答えも一緒に学習させる手法です。コンピューターに車の画像を学習させる場合、さまざまな車の画像（データ）と合わせて、「車」という答えも一緒に与えます。その結果、「Aというデータを与えられた場合、答えはBになる」という法則性を、コンピューターに学習させることができます。教師あり学習は、過去のデータを基に傾向を導き、今後の数値を予測する売上予測や、オブジェクトの識別などに用いられています。教師なし学習教師なし学習は教師あり学習とは異なり、データを与える際にデータの答えは与えずに、データ間の類似点や相違点などを学習させる手法を指します。答えがないため、機械学習モデルは各データの類似点や相違点などを学習した上で、データのグループ分けやデータ間の相関性を推計します教師なし学習は、類似のデータをグループ分けするクラスタリングに強みがあるため、異常値の検出やネットショッピングにおけるレコメンド、顧客セグメンテーションなどに使用されています。強化学習教師あり・なし学習とは異なり、強化学習は機械学習モデルが自ら置かれた環境の中で試行錯誤しながら、最も良い効果を得ていくための手法です。強化学習では、「どのような行動を選択したときに、どのような効果を得られたか」について繰り返し分析の上、学習させます。その結果、効果が最大になる行動パターンを導き出すことが可能になります自動運転は、強化学習の用途の一例です。入力データから安全運転の手法を推計するのではなく、より安全に運転するための手法をコンピューター自ら試行錯誤し、結果を分析、学習しながら最適な運転の仕方を導き出します。これらの特徴から強化学習は、ロボット制御や将棋・囲碁ゲームなどに使われています。ディープラーニングとは？ディープラーニングは、機械学習の一つであり、人間の脳神経を模したニューラルネットワークをベースに開発された学習手法です。人ではなくコンピューター自ら、入力データから自動的に分析・学習対象を判断するための特徴量を抽出できる点に、ディープラーニングの特徴があります。ディープラーニングで分析できるデータは多岐に渡り、画像や数値化が困難だった音声、書き言葉や話し言葉などの自然言語も含まれます。 AIや機械学習で何が変わるのか？具体的に、AIや機械学習を活用することによって何ができるようなるのでしょうか。以下、ポイントに沿って解説します。音声認識コンピューターへの言語モデルを用いた音声解析を通し、音声データのテキストデータへの自動変換をはじめ、声を出している人間の識別が可能になりました。これらの特徴から、音声認識はコールセンターにおける顧客の識別や、スマートフォンやスマートスピーカーへの音声操作などに用いられています。画像認識画像認識は、画像を認識、判断する技術です。画像認識の主な活用用途として、スマートフォンの顔認証システムや手書き文字の自動読み取りサービスなどがあります。近年では画像認識技術の向上により、特殊な条件下（顔の一部が隠れている、文字が少しかすれているなど）においても、高精度な顔認証、手書き文字の自動読み取りが可能になっています。自然言語処理自然言語（書き言葉・話し言葉）の処理にも、AIや機械学習の技術が活かされています。方言をはじめ、人間の表現方法はさまざまですが、AIや機械学習の活用により収集・学習したビッグデータから文脈や意味を読み取ることで、機械による自動翻訳や文書要約が実現可能になりました。異常検知異常検知とは、通常時の数値をあらかじめ学習させることで、異常や異常の発生につながる予兆を検知できる技術です。通常時と逸脱する法則性やパターンを検知した際、異常検知が発動します。異常検知技術は、工場内の故障検知やクレジットカードの不正利用検知など、さまざまなシーンで活用されています。予測ビッグデータ処理によるパターン学習を通して、精度の高い未来予測（シミュレーション）ができることも、AIや機械学習ができることの一つです。一例として、小売店の需要予測があります。AIや機械学習の活用により、過去データ（売上や来店客数推移など）や影響要素（天気や新商品のリリース予定など）を加味し、さまざまな条件をベースに予測が立てられることから、経験や勘に頼っていた人の予測と比べて、精度の向上が見込めます。世界規模で展開する主要なAIサービス Amazon、Microsoft、Google、IBMのプラットフォーマー4社は、各種AIサービスをすでにリリースしています。代表的なものを以下にご紹介します。 Amazon web service（AWS）以下、AWSで活用できる主なAIサービスです。 Amazon Rekognition 機械学習を用いて、画像と動画の分析を自動化できるのがAmazon Rekognitionです。何百万もの画像や保存された動画を数秒で分析できる強みを持つことから、顔検索やラベル・テキスト検出を簡単に行えます。 Amazon Polly 深層学習を用いて、文章（テキスト）をリアルな音声に変換できるのが、Amazon Pollyです。Amazon Pollyでは、高度なディープラーニング技術の活用により、人間の音声をより自然に聞こえるように合成でき、ユーザーが違和感なく聴き取れる点に強みがあります。 Amazon Transcribe 深層学習を用いて、音声を文章（テキスト）に自動的に変換できるのが、Amazon Transcribeです。Amazon Pollyと対をなす機能を持つサービスであり、音声データ付与することで、顧客との通話の文字起こしや会議の議事録の自動作成などを実現できます。 Microsoft Azure 以下、Microsoft Azureで活用できるAIサービスです。 Azure Applied AI Services ビジネスプロセスにAIを活用することで、タスクの早期解決や開発の加速化を図れます。 Azure Cognitive Services 高品質の AI モデルをAPI（ソフトウェアやプログラム、Webサービスの間をつなぐインターフェースのこと）に配備することで、音声の自動書き起こしや画像認識（画像内の人間の顔・表情の識別）が実現できます。 Azure Machine Learning 企業や人が機械学習を簡単にスタートできるAIサービスです。 Google Cloud Platform 以下、Google　Cloud Platformで活用できる主なAIサービスです。 Timeseries Insights API（プレビュー）大規模な時系列予測と異常検出をリアルタイムで行えます。 Speech-to-Text AI テクノロジーを搭載した APIの活用により、音声を正確にテキストに変換できます。 IBM Watson 以下、IBM Watsonで活用できる主なAIサービスです。 Watson Assistant ビジネス向けのAIチャットボットです。機械学習、自然言語処理モデルの活用により、ユーザーからの質問をスムーズに理解し、最適な答えを提示できる点に強みがあります。 Watson Language Translator 会話やニュース記事、Webページを瞬時に希望の言語に翻訳できます。カスタム辞書の登録を通して、企業独自の翻訳モデルも構成できるため、専用用語が多い業界においても利用が広がっています。まとめ AIや機械学習の発展により、音声・画像認識／自然言語処理／異常検知／予測の領域は急速に広がり、現在さまざまなAIサービスが誕生しています。AIサービスをいかにビジネスに効果的に活用できるかが、今後の事業成長を大きく左右することになるでしょう。今後のビジネスにAIや機械学習の活用を予定している方は、まずは最適なAIサービスのご検討からはじめてみてはいかがでしょうか。