CPI、2017年11月、コア0.9％、コアコア0.3％！

CPI(消費者物価指数）：2017年12月26日
・総合指数は2015年（平成27年）を100として100.9、前年同月比は0.6％の上昇、前月比（季節調整値）は0.7％の上昇
・生鮮食品を除く総合指数は100.7、前年同月比は0.9％の上昇、前月比（季節調整値）は0.2％の上昇
・生鮮食品及びエネルギーを除く総合指数は101.0、前年同月比は0.3％の上昇、前月比（季節調整値）は0.1％の上昇

上昇：
・食料：生鮮魚介 5.3％(0.07) ･････ まぐろ 11.6％(0.03) など 、酒類 4.0％(0.05) ･････ ビール 6.4％(0.02) など
光熱・水道：電気代 7.3％(0.23)、 他の光熱 26.0％(0.08) ･････ 灯油 26.0％(0.08)、 ガス代 4.8％(0.08) ･････ 都市ガス代 7.5％(0.07) など
・保健医療：保健医療サービス 3.1％(0.07) ･････ 診療代 3.5％(0.07) など
・交通・通信： 自動車等関係費 2.6％(0.21) ･････ ガソリン 10.5％(0.20) など
・教養娯楽： 教養娯楽サービス 0.9％(0.06) ･････ 宿泊料 1.5％(0.02) など

下落：
・食料： 生鮮野菜 －12.7％(－0.30) ･････ キャベツ －44.4％(－0.08) など、生鮮果物 －5.3％(－0.05) ･････ りんご －9.1％(－0.02) など
・交通・通信： 通信 －2.4％(－0.10) ･････ 通信料（携帯電話） －5.2％(－0.12) など

11月の消費者物価指数 11か月連続でプラス：
・NHK：12/26
・先月の全国の消費者物価指数は、ガソリン価格の値上がりなどから、変動が大きい生鮮食品を除いた指数が、前の年の同じ月を０．９％上回り、１１か月連続でプラスとなりました。
この結果、指数としては、政府が公式に日本が緩やかなデフレになっているとした時期よりも前になる、２０年前、平成９年１１月と同じ値になりました。これは原油価格の上昇でガソリン価格や電気料金が値上がりしたことに加え、コメの価格が値上がりしていることなどによるものです。

11月消費者物価0.9％上昇、11カ月連続－求人倍率43年ぶり高水準：
・bloomberg：12/26
・背景：
・消費者物価指数が11カ月連続のプラスになったのは、前月に続きガソリンを含む石油製品の押し上げ効果が大きい。物価の基調を示す生鮮食品とエネルギーを除くコアコアＣＰＩは低迷が続いている。労働需給の逼迫（ひっぱく）が賃金と物価の上昇に結びつくと分析する日本銀行に対し、エコノミストの間では2018年のコアＣＰＩの伸びは停滞するという見方が根強い。
・黒田東彦総裁は21日の会見で、雇用と所得環境の改善によって「消費者の値上げに対する許容度も、少しずつ増してきている」と指摘。今後は「企業の賃金・価格設定スタンスは次第に積極化していく」と予想した。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・CPI、消費者物価指数、2017年11月度が総務省統計局から公表されました。結果は生鮮食品を除く総合指数、いわゆるコア指数が0.9％と11カ月連続上昇と、上向きとなりましたが、生鮮食品及びエネルギーを除く総合指数、いわゆるコアコア指数は0.3％にとどまっており、実質、エネルギーがコア指数を押し上げているといえます。したがって、政府、日銀が目指している2.0％の達成は依然として厳しい状況にあるといえます。日銀の黒田総裁は、今後は「企業の賃金・価格設定スタンスは次第に積極化していく」と予想、賃金の上昇に期待しているコメントを公表していますので、今後、賃金の上昇がどのくらいの幅となり、どう物価に影響を与えるかがポイントといえそうです。ちなみに、総合指数は0.6％、生鮮食品を除く総合指数は0.9％ですので、生鮮食品は下がっているといえ、実際、野菜、果物の下落が大きいといえます。食品スーパー業界にとっては、依然としてデフレが続く兆候がでているといえ、これに賃金上昇、エネルギーの上昇が加わると、ダブルで経営を圧迫、さらに、ドラッグストアの食品のディスカウントも影響があるといえますので、経営環境は依然として厳しい状況にあるといえます。「政府は19日、2018年度の経済見通しを閣議了解」し、「国内総生産（ＧＤＰ）は物価変動の影響を除く実質で前年度比1.8％増と見込む」とのことですが、食品スーパー業界は2018年度はより厳しい経営環境になると思われます。CPI、2018年度、どのような数値で推移してゆくのか、それを占う上でも、次回、12月度、この年末の動向に注目です。

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AI、業務改革、生産性の向上へ、損保！

事務の９割、ＡＩが代替　三井住友海上の営業職：
・日本経済新聞：12/28
・損害保険大手の三井住友海上火災保険は2018年度から、営業部門の職員が手掛ける事務作業のうち９割を人工知能（ＡＩ）などで代替する。保険の契約にかかわる手続きや情報照会の対応などを自動にし、全社ベースで見た業務量を２割減らす。手があいた職員は営業支援などの担当に回す。新しい技術を人材の最適な配置につなげ、収益力を向上する。
・営業分野は代理店・顧客向けの照会対応や保険の申し込み手続きの事務にＡＩなどを使う。手があいた職員は代理店向けの営業支援に振り向ける。従来の営業員は有力代理店の開拓などにあたる。
メガバンクが人員や店舗の削減計画を相次いで打ち出すなか、生損保大手は人員削減ではなく、業務改革で生産性向上を目指す。顧客にとっては保険金受け取りの円滑化などが期待できる。

人工知能「ワトソン」を本格導入　保険大手のＭＳ＆ＡＤ　コールセンターで音声分析：
・産経ニュース：2015.4.14
・ＭＳ＆ＡＤインシュアランスグループが平成２７年度から、米ＩＢＭが開発した人工知能（ＡＩ）型コンピューター「ワトソン」を本格導入することが１３日、分かった。顧客の相談や苦情をきめ細かく分析し、効果的な営業活動につなげる。ワトソンをめぐっては、みずほ銀行などのメガバンクも本格導入に向けて動いている。金融サービスの高度化が急速に進みそうだ。
・保険会社では、かんぽ生命保険も来年ワトソンを導入し、保険金の支払い業務に活用する計画だ。約款や診断書の内容を元に保険金額を計算し、正確で迅速な審査につなげる。このほか、日本生命保険や東京海上日動火災保険も導入を検討している。

IBM:Case Studies：2017年06月29日
・あいおいニッセイ同和損害保険株式会社
・IBM Watsonを活用した社内照会応答システムを短期間で構築、営業社員の問い合わせの効率化、利便性向上を実現
・概要：
・損害保険業界大手のあいおいニッセイ同和損害保険株式会社（以下、あいおいニッセイ同和損保）は代理店・営業店の生産性向上を目指して、2016年6月、自動車保険を対象として、「IBM Watson API」を採用した自然言語処理による社内照会応答システムの開発を開始しました。照会履歴やFAQをもとに作成した質問と回答で照会応答システムを教育し、2016年12月に本番展開に入りました。あいおいニッセイ同和損保は今回の成果を踏まえて、他の保険種目、商品・事務、お客さま、代理店へとシステムの対象を広げ、IBM Watsonの活用を拡大し、生産性とお客さま満足度の向上につなげていく考えです。
・ソリューション：
・あいおいニッセイ同和損保は2016年2月から3月にアセスメントを行い、Watson APIによる自然言語処理を採用しました。対象を自動車保険に絞り込んだスモール・スタートとして、営業社員が質問を入力すると、Watson APIが照会履歴やFAQをもとに作成した質問と回答のどれに最も近いかを判断、類似の質問と回答を表示して、照会者の問題解決を支援する仕組みを構築しました。2016年6月から照会応答システムの教育を開始し、トライアルやモニター展開を行い、試行錯誤しながら工夫を重ねた結果、半年弱という短期間で全店展開可能な解決率のレベルを確保することができ、実用化までこぎ着けました。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・12/28の日本経済新聞に、「事務の９割、ＡＩが代替　三井住友海上の営業職」との記事が掲載されました。いよいよAIが本格的に事務業務への導入がはじまり、成果をあらわしつつあることが報道されたといえます。これまで、「メガバンクが人員や店舗の削減計画」を公表していますが、「人員削減ではなく、業務改革で生産性向上を目指す」ことに主眼が置かれているとのこのことです。記事の中の三井住友海上火災保険は、ＭＳ＆ＡＤインシュアランスグループに属しており、特に、傘下のあいおいニッセイ同和損害保険は早くからIBMのワトソンを導入し、「照会履歴やFAQをもとに作成した質問と回答で照会応答システムを教育し、2016年12月に本番展開に入り」と、すでに実践投入しています。この動きは他社でも同様に始まっており、AIは業務の効率化から生産性の改善へと焦点が移りつつあるといえます。特に、事務という分野でも、AIが可能となったことにより、今後、あらゆるサービス業においても同様の動きは広がるといえますので、AIへの期待はより増すといえます。翻って、小売業は店舗と本部が一体化したビジネスモデルですので、銀行、損保がAIで店舗の削減、業務の削減、効率化、さらには、生産性の改善に踏み切ったことにより、同様の動きがはじまるといえます。2018年度、AIが銀行、損保はもちろんですが、どう小売業を含め、サービス分野を変革してゆくのか、その動向に注目です。

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学習なしのAIで発注、在庫問題に成果！

人の実績データに頼らずに自己競争により学習を行うビジネス向けAI技術を開発：
・サプライチェーンの発注問題において
在庫や欠品による損失を人の判断の1/4にできることを確認
・HITACHI(日立）：12/25
・株式会社日立製作所(執行役社長兼CEO:東原 敏昭／以下、日立)は、複数のAI(Artificial Intelligence:人工知能)を相互接続したAI群でビジネスを表現し、AI群同士がコンピューター上で自己競争を行うことで、人が用意した実績データに頼らずに学習を行うビジネス向けのAI技術を開発しました。サプライチェーン上の複数の企業によるビジネスを模擬した「ビールゲーム」に本AI技術を適用したところ、人の経験に基づいた判断と比べて、在庫や欠品による損失を約1/4に低減できることを確認しました。すでに囲碁などの対戦型ゲームでは、自己競争によるAIの学習の有効性が示されていましたが、今回、不確定要素の多いビジネスの問題についても、自己競争を活用した学習が有効であることを示すことができました。
・本AI技術の有効性を、サプライチェーン上の複数の企業によるビジネスを模擬した「ビールゲーム」で検証しました。「ビールゲーム」では、小売、卸売、仲卸、工場の独立した4つのエージェントが発注量をそれぞれ決め、サプライチェーン全体で在庫や欠品といった損失を最小にすることを競います。このゲームでは、予測不能な需要変動の影響を常に受けるのに加え、各エージェントは在庫や欠品などの情報を互いに共有せずに発注量を決めざるをえないという制約があるため、ゲーム参加者間で状況が共有される囲碁のようなゲームにはない難しさがあります。このゲームで、熟練者が自らの経験に基づいて発注判断を行った場合には、35週で平均2,028ドルの損失を出すことが報告されていますが、本AI技術を用いることで、損失を489ドルまで低減できることを確認しました。
・1. 学習管理機能によりAIエージェントの学習を制御し、AI群全体のアウトカムを向上
・2. 学習モデルを交叉させることでより優れたモデルを生成し、AIエージェントを進化させる技術

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・アルファ碁ゼロが登場し、アルファ碁に100選100勝、これまでいない新たなアプローチ、教師なし学習が脚光を浴びていますが、日本でも日立がサプライチェーンの発注問題において、その効果を「ビールゲーム」で実証したとのことです。まだ、実践段階ではありませんが、これが実践に適用されると熟練した発注担当者よりも大きな成果をあげることが期待できると同時に、小売、卸売、仲卸、工場のサプライチェーン全体の最適化の実現につながる可能性を秘めているといえます。これまでSCMは、サプライチェーンマネジメント、ビジネスプロセスリエンジニアリングなど様々な取り組みが試みられてきましたが、このAIの登場で新たなアプローチが生まれるといえます。また、「電力・エネルギー、産業・流通・水、アーバン、金融・公共・ヘルスケアなど、幅広い分野における社会イノベーション事業に活用」とのことで、応用範囲は広いといえます。それにしても、競うというとが学習なしにつながり、しかも、新たな視点の導入、モデルの切り捨てなど、まるで進化論を地で行くような解決法であり、AIの活用方法もまだまだ奥が深いといえます。日立、いつこの技術を実践投入するのか、その動向に注目です。

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クローガー、ClickList Store、1,000店舗！

Kroger Announces 1,000th ClickList Store
and Introduces Seamless Digital Shopping Experience：
・Kroger：12/18
・In Q3 2017, company's 109 percent digital revenue growth was driven by ClickList
・CINCINNATI, Dec. 18, 2017 /PRNewswire/ -- Kroger announced today it has opened its 1,000th ClickList store and launched the latest seamless and integrated digital shopping experience for ClickList.
・"As part of our Restock Kroger plan, we continually invest in redefining our customers' grocery shopping experiences by bringing online and offline seamlessly together through digital innovation," shared Yael Cosset, Kroger's Chief Digital Officer. "Our customers tell us they want multiple ways to shop. We are committed to leveraging a combination of insights from 84.51˚, advanced technology and our digital platform to give our customers the ability to shop when and how they want to make their lives easier."
・Kroger introduced its first ClickList store in November 2014 in Liberty Township, Ohio. Over the last 3 years, Kroger has experienced tremendous growth and accelerated customer adoption across the country from coast to coast. Today, it is announcing its 1,000th location at its Milford, Ohio store near its headquarters in Cincinnati.

ClickList：動画

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・クローガーが12/18、ClickList Storeが1,000店舗を超えたとのニュースリリースを公表しました。この第3四半期決算では、デジタルショッピングの売上高が109%の伸びとのことで、好調だそうです。このClickList Store は「online and offline seamlessly together through digital innovation」とのことで、実店舗とECをシームレスにつなげる最新技術を搭載しており、2014年度に1号店がスタートし、3年かけて1000店舗へ到達とのことです。技術支援はダンハンビーから分かれ、クローガーの傘下に入った84.51˚が担っているとのことで、今後、さらに、店舗数を拡大してゆく勢いです。クローガー、実店舗でも様々なITを導入し、活性化をはかっていますが、onlineにおいても、実店舗とのシームレスをはかり、新規顧客増加と既存顧客へのフォローを強化しています。クローガー、残り、数千店舗へどのような速さで、ClickList Storeを導入してゆくのか、その動向に注目です。

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クローガー、Scan, Bag, Go、400店舗へ！

レジはもういらない！ 米スーパー大手「クローガー」がアマゾンに挑戦：
・BUSINESS INSIDER JAPAN：12/23
・アメリカのスーパーマーケット大手クローガーは、会計要らずの買い物を実現することで、アマゾンや小売大手ウォルマートに対抗しようとしている。同社はこの新サービスを2018年に400店舗で導入、顧客は商品を買うためにレジに並ぶことなく、支払いを済ませることができる。つまりこうだ。買い物客が購入したい商品のバーコードを自ら、クローガーが提供するハンディー型の端末、もしくは同社のスマートフォン・アプリ「スキャン、バッグ、ゴー」を使ってスキャンする。
・2018年に展開する2700以上の店舗のうち、400店舗でこの「スキャン、バッグ、ゴー」のサービスを開始すれば、クローガーがマスマーケットにキャッシャーレス技術を導入する最初の企業となる。

Scan, Bag, Go：
・The Scan, Bag, Go service is currently available only at select Kroger stores. This app can only be used when shopping in-store.

Kroger tests mobile app to speed check-out：
・cincinnati.com：2015/11/02
・動画：youtub：2015/11/2
・Kroger is expanding testing of its "Scan, Bag, Go" pilot in Greater Cincinnati to 15 local stores as it tinkers with technology designed to save shoppers time.
・ "Customers tell us they love scanning and bagging and seeing their grocery bill while they shop," said Kroger spokesman Keith Dailey. "We are expanding our pilot to 15 locations in Cincinnati to reach even more customers and generate more feedback with an eye toward continued innovation."

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・Scan, Bag, Goがいよいよ本格的に実践投入されるようです。BUSINESS INSIDER が12/23、「レジはもういらない！ 米スーパー大手「クローガー」がアマゾンに挑戦」との見出しの記事を掲載しました。クローガーが来年、2018年度に400店舗でScan, Bag, Goを開始、「マスマーケットにキャッシャーレス技術を導入する最初の企業」となるとのことです。無人レジへの挑戦はamazon GOやウォルマートが取り組みはじめていますが、いずれもまだ実証実験段階であり、本格稼働はまだ先の状況ですが、このクローガーのScan, Bag, Goは2015年にはじまったプロジェクトであり、2年間の検証を経ての結論ですので、本格稼働といえます。2年前のyoutubeの動画見ても、それなりに完成度は高かったといえますので、満を持してのリリースといえそうです。今後、この仕組みが消費者から受け入れらるとなると、いずれ、日本でもこのようなサービスが登場するといえ、無人レジへの大きな一歩といえます。食品スーパーもいよいよ無人レジへの本格的な挑戦がはじまったといえ、クローガーのScan, Bag, Go、今後の動向に注目です。

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コンビニ、売上速報、11月度、客単価アップ鮮明！

ＪＦＡコンビニエンスストア統計調査月報：
・2017年11月度：12/20
・店内調理品等のカウンター商材や中食等が引き続き好調に推移しており、特に、今月は寒気等の影響を受 け平均気温が低かったため、麺類、中華まん等の温かい商品の売れ行きが好調だったこと等から、全店・既存 店ともに客単価は前年を上回る結果となった。一方、客数減少の影響等を受け、既存店売上高は前年を下回 る結果となった。
・既存店ベースでは、売上高7,570億円（前年同月比－0.3％）が6ヶ月連続のマイナス、来店客数12億5,208万人（前年同月比－1.1％）が21ヶ月連続のマイナスになり、平均客単価605円（前年同月比＋0.9％）は32ヶ月連続のプラスとなった。

店舗売上高：
・全店は57ヶ月連続のプラス・既存店は６ヶ月連続のマイナス：
　　⇒全店859,903（百万円：1.9%）、既存店756,979（百万円：-0.3%）

店舗数：
　　⇒55,374(店舗：3.3%）

来店客数：
・全店は２ヶ月ぶりのプラス・既存店は21ヶ月連続のマイナス：
　　⇒ 全店1,420,150(千人：1.3%）、既存店 1,252,078（千人：-1.1%）

平均客単価 ：
・全店は５ヶ月連続のプラス・既存店は32ヶ月連続のプラス：
　　⇒全店円 605.5 （ 0.6%）、既存店604.6（0.9%）

商品構成比および売上高前年同月比（既存店ベース）
　　⇒日配食品 36.8% -0.1%、加工食品 27.5% 0.1%、非 食 品30.7% 0.03%、サービス5.0% -5.1%

対象企業：8社
・スリーエフ、セコマ、セブン-イレブン・ジャパン、ファミリーマート、ポプラ、ミニストップ、山崎製パンデイリーヤマザキ事業統括本部、ローソン

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・12/20、日本フランチャイズ協会が日本全国のコンビニ、55,374店舗の11月度の売上速報を公開しました。結果は全店は新店の効果で1.9%増となり、57ケ月連続での伸びとなった一方、既存店は-0.3％減、６ヶ月連続のマイナスとなりました。ただ、全店の伸びも店舗数の3.3％よりは低い1.9％増ですので、それだけ、既存店の伸びが鈍化しているといえます。では、客数なのか、客単価なのかですが、既存店の客数は-1.1%減、客単価が0.9%増ですので、客単価アップ、客数減が鮮明です。コンビニは既存店の客数が減少するトレンドに入ったといえ、既存店の客数をどう改善するかが構造的な経営課題となってきたといえます。これまでは新店開発により、全体の売上はカバーできていましたが、今後、日本全体での新規出店地域が限られてきており、中長期的には新店で売上のカバーは難しくなりますので、既存店の客数アップは大きなテーマといえます。コメントを見ても、「カウンター商材や中食等が引き続き好調に推移」、「麺類、中華まん等の温かい商品の売れ行きが好調」とのことですので、客単価は堅調な動きといえますので、今後、客数は減っても客単価でカバーする動きともいえ、商品開発による客単価アップによる既存店の梃入れが活性化のポイントとなりそうです。ただ、客数＝ID客数×F(頻度）ともいえますので、ID客数が減る分、それをカバーするF(頻度）の高い商品を開発することも重要な視点ですので、一方で、F(頻度）の高い商品開発が勝敗を分けるポイントとなりそうです。結果、両方を満たす指標、F(頻度）×客単価(バスケット金額）＝バスケット頻度©、をいかに高めるかが重要な視点といえます。クリスマス、年末年始、そして、来年春へ向けて、各社がどのようなバスケット頻度©の高い商品開発に取り組んでゆくのか、その動向に注目です。

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バスケット頻度、＝ARPU、商標登録！

バスケット頻度：特許庁
・商標登録証：登録第6001762号
・出願番号：商願2017-050856、出願日：平成29年3月31日、登録日：平成29年12月8日
・10年目の満了日(期限日）：平成39年12月8日
・商標権者：株式会社IDプラスアイ

バスケット頻度（ARPU）とは何か？
・バスケット+F(頻度）の造語、ARPU(Average monthly Revenue Per Unit)
・バスケット頻度©＝バスケット金額×F(頻度）
・ポイント：
・ID-POS分析の根幹指標、ARPUと同じ数式であり、期間設定により、数値が変化する。通常1年間だが、月間、週間など、期間を自由に設定することができる。F(頻度）＝１（Z顧客のみ）の時、バスケット頻度＝バスケット金額となる。F(頻度）＞1となり、リピートが発生した瞬間、バスケット頻度が生じ、ID-POS分析が可能となり、マーケティング、経営戦略を顧客視点から評価するための重要な指標となる。

参考：ARPU
・weblio：IT用語辞典バイナリ
・ARPUとは、携帯電話や加入電話などの通信事業における顧客1人あたりの平均売上げのことである。ARPUは、携帯電話やPHSの事業では、基本料金と通話料、パケット通信料などから構成される。このうち、基本料金と通話料の合計を特に「音声ARPU」と呼び、基本料金とパケット通信料の合計を「データARPU」（パケットARPU）と呼ぶことがある。なお、APRUと共に、顧客1人当たりの月間平均通話時間を示すMOU（Minutes of Use）の指標も、よく参照される。

NTT docomoの解説：
・ARPU（Average monthly Revenue Per Unit）：1利用者当たり月間平均収入：
・1利用者当たり月間平均収入（ARPU）は、1利用者当たりの各サービスにおける平均的な月間営業収益を計るために用います。ARPUは通信サービス収入（一部除く）を、当該期間の稼動利用者数で割って算出されています。こうして得られたARPUは1利用者当たりの各月の平均的な利用状況及び当社による料金設定変更の影響を分析する上で有用な情報を提供するものであると考えています。なお、ARPUの分子に含まれる収入は米国会計基準により算定しています。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・バスケット頻度の商標登録が12/8、特許庁に正式に認可され、平成39年12月8日までIDプラスアイが保有することになりました。特許庁から「この商標は、登録するものと確定し、商標原簿に登録されたことを証する」との商標登録証が送られてきましたので、これで正式確定かと思います。バスケット頻度は、ドコモ、ソフトバンク等が経営指標の根幹に採用している投資家向けのARPUと同じ数式、概念です。残念ながらID-POS分析ではARPUではわかりにくいと思い、バスケット頻度として確立すべく、商標出願しました。ID-POS分析は様々な指標開発が可能であり、現時点でもたくさんの指標があり、様々な企業がいろいろな指標を独自の言葉で使っているのが現状です。携帯電話会社やゲーム、通販会社は、ほぼARPUが定着しており、欧米では投資家が企業を評価するための重要指標としてARPUが定着しているといえます。今後、ARPUは、徐々に日本でも浸透してゆくでしょうが、食品スーパー、ドラッグストア等の業界ではARPUが定着するか、どうか未知数です。そこで、できるだけわかりやすいARPUと同じ数式、同じ概念でID-POS分析の根幹指標を表現できないかということでバスケット頻度という造語を思いつきました。バスケット頻度は、バスケット金額(数量）×頻度であり、金額の場合と数量の場合と両方あります。区別する場合は（　）をつける形で良いかと思いますが、一般的には金額を使う場合が多いといえますので、単純にバスケット金額に頻度を掛けた指標と見ていただければ良いかと思います。今後、ID-POS関連のセミナー、研修、コンサルティング、ブログ等でバスケット頻度を使ってゆきたいと思いますので、末永くご愛顧の程、よろしくお願いします。なお、特許庁との折衝、手続きについては、弁理士、行政書士等にたのまず、すべて一人でやってみました。何事も経験ですが、この点も勉強になりました。

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AIをAIが監視、NTTデータ、「AICYCLE™」！

企業におけるAI活用の課題を解決する自動化・自律化技術を開発：
・株式会社NTTデータ：12/20
・株式会社NTTデータ（以下：NTTデータ）は、企業におけるAIを活用した分析業務の自動化を実現する、分析オペレーション自動化フレームワーク「AICYCLE™」（読み：アイサイクル）を開発し、2018年1月から正式提供を開始します。
「AICYCLE」は、AIが予測を行う際の判断ロジックとなる「予測モデル」を、さまざまなビジネス関連データや、AIの予測結果・実績（予測と実績の良否）データを用いて自動的に評価・更新することにより、予測精度（予測モデルの品質）を維持する技術です。これまで、AIによる分析・予測精度を維持するために必要な予測モデルの更新は、データサイエンティストの手によって行われてきましたが、本技術によって自動化されることで、より高い頻度で人手をかけずに予測モデルを更新することが可能となります。これにより、ビジネス領域におけるAI活用が拡大していく中で課題とされている、データサイエンティスト不足や、予測モデルが周辺環境の変化に追随できないことによって生じる予測精度の低下問題の解決につながります。

AICYCLEの特長：
・「AICYCLE」（分析オペレーション自動化フレームワーク）は、以下の要素を特長として持つ、AIを活用した分析・予測の自動化・自律化技術です。
・1.予測モデル構築に必要なデータの前処理（ETL）・蓄積
・2.予測モデルの精度低下を検知・再構築することで、予測精度を維持
・3.予測の結果、実績データに加えて、過去運用した予測モデルを保存・管理
・4.機械学習フレームワークは、顧客の要件・インフラ制約等に合わせて選択可能
・また、最新のデータを用いて予測モデルを再構築したとしても、予測精度が低く、ビジネスルールを満たすことができない場合、「AICYCLE」は予測を停止（＝予測モデルの運用を停止）します。この際、過去に利用したデータや構築した予測モデル・予測結果・実績等保存・管理しているため、それらを基にデータサイエンティストが解析を行い、新たな予測モデル構築を行うことが可能となっています。
・なおこの技術については、NTTデータの技術開発本部に加え、高度なデータサイエンティストを多数擁している、株式会社NTTデータ数理システムと連携して開発を行っています。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・AIについての興味深い動きです。NTTデータが12/20、「AICYCLE™」、「企業におけるAI活用の課題を解決する自動化・自律化技術を開発」とのタイトルのニュースリリースを公表しました。これまで、AIは一旦動き始めたら、そのメンテナンスが十分になされず、特に、予測系のAIはその精度が徐々に落ちてゆくといことがあるとのことで、この精度をAIが監視し、性能を維持するAIを開発したとのことです。NTTデータ数理システムとも連携をとり、すでに、三菱重工航空エンジンでの実証実験を終えたとのことです。結果、「不適合製品発生割合を47%削減、メンテナンスにかかる工場の停止時間を25％削減、今まで2か月かかっていた予測モデル更新の所要時間を2分に短縮」できたとのことで、その効果が鮮明に出ています。AIはディープラーニングのように、中身がブラックボックスといえますが、実際は様々なアルゴリズムが動いており、また、その複雑な組み合わせの産物といえます。また、事前の学習内容によっては、状況変化により、予測精度が落ちる場合もあり、アルゴリズム、学習内容、双方のメインテナンスが必要といえます。今回、NTTデータが「AICYCLE™」をリリースしたことで、この問題が解決される可能性が高いといえ、新たなAIの活用といえます。リリースは2018年1月とのことで、2018年度はまさにAIシフトの時代の幕開けといそうです。

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Preferred Networks、注目のAIベンチャー！

Preferred Networks、トヨタ自動車から約105億円の資金調達
モビリティ分野でAI技術の共同研究・開発を加速：
・Preferred Networks：8/4
・株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、トヨタ自動車株式会社（本社：愛知県豊田市、社長：豊田 章男、以下、トヨタ）と自動運転技術など、モビリティ事業分野におけるAI（人工知能）技術の共同研究･開発を加速させるため、トヨタから約105億円の追加出資を受けることで合意しました。PFNが第三者割当増資により発行する株式をトヨタが引き受けます。これにより、トヨタはPFNの外部筆頭株主となります。
・PFNとトヨタは、2014年10月から共同研究・開発を開始し、関係強化を目的に2015年12月、トヨタがPFNに10億円を出資しています。
・これまで両社で実施した、物体認識技術や車両情報の解析技術などの共同研究・開発を通じ、PFNが持つ世界トップレベルの知能化関連技術（機械学習、深層学習、ビッグデータ処理等）は、自動運転をはじめとした、次世代のモビリティ社会の実現を目指すトヨタにとって必要不可欠であると、高く評価されました。
・PFNは今回の資金調達により、計算環境の拡充、優秀な人材の確保をすすめ、モビリティ事業分野におけるトヨタとの関係強化、共同研究・開発をさらに加速させます。

コミックマーケット93にPaintsChainerブースを出展：
・Preferred Networks：12/14
・プロジェクションマッピングによるマンガへの自動着色を体験：
・株式会社Preferred Networks (本社: 東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者: 西川 徹、以下PFN)は、2017年12月29日（金）～31日（日）の3日間、東京国際展示場（東京ビッグサイト）で開催されるコミックマーケット93に、企業ブース「AIがマンガに色付け！PaintsChainer（ペインツチェイナー）」を出展します。
・PaintsChainer（ペインツチェイナー）とは：
・PFNが開発・提供し、2017年1月のサービス公開と同時にTwitter等で大きな反響のあった、オンライン線画自動着色サービス。白黒等で描かれた線画ファイルや写真画像をアップロードするだけで、深層学習の技術を使ってイラスト上の顔や服装、風景等を認識し、完全自動着色または色指定による自動着色をおこないます。現在は着色モデルが異なる「たんぽぽ」「さつき」「かんな」を公開しています。

IoTNEWS：12/12
・Preferred Networksが約20億円の資金調達を実施、ファナック・博報堂DYHD・日立・三井物産など：
・株式会社Preferred Networks（以下、PFN）は、本年12月に第三者割当増資をおこない、新たに、株式会社博報堂DYホールディングス、株式会社日立製作所、株式会社みずほ銀行、三井物産株式会社が、それぞれ約5億円ずつ引き受けることで合意したと発表した。
同様に、2015年6月に協業を開始し、同8月に資本提携をしたファナック株式会社も、約5億円分の同社株式を追加取得することで合意した。

日本経済新聞：12/15
・米でのＡＩ学会で脚光　トヨタもほれた「日本のグーグル」：
・人工知能（ＡＩ）といえばグーグルなど米西海岸のネット大手が注目されがちだが、日本でも気を吐く企業がある。４日からロサンゼルスで開催された世界最高峰のＡＩ国際学会「ＮＩＰＳ」。米企業の展示が目立つなか、ブースを構えた唯一の日本企業がベンチャー企業のプリファード・ネットワークスだ。トヨタ自動車やファナックもほれたその実力とは。
・機械学習の世界では知名度が高いＮＩＰＳには世界から優秀な研究者が集まる。プリファードのブースにはスタンフォード大学など欧米の有名大学に通う学生がひっきりなしにおとずれ担当者の説明に聞き入っていた。同じフロアには米グーグルやアマゾンなどＡＩの「重鎮企業」がブースを構える。企業規模は違えども、技術で競うとの自負がにじむ。
・出展日本企業がプリファードのみというＮＩＰＳの現状は、ＡＩの活用を掲げながら実行が伴わない日本企業の状況をよく示してもいる。今年のＮＩＰＳには米国の大手銀行やドイツの大手自動車メーカー、中国の大手ネット販売企業も出展していた。「ベンチャー精神を持て」と現場に説く日本の大手企業経営者は、まずはプリファードの姿勢を学んだ方がいいのかもしれない。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・Preferred Networks、日本でいま最も注目されているAIベンチャーです。「世界トップレベルの知能化関連技術（機械学習、深層学習、ビッグデータ処理等）」を武器に、世界でともいっていいかと思いますが、唯一、googleにも勝てる可能性を秘めた企業といえます。西川社長自ら公言していますが、googleの不得意分野はIoTとAIを結びつける視点がどちらかというと弱い点であり、これに対し、Preferred Networksは、ここに社運をかけてAIに取り組んでいるがゆえに、この分野では、勝つ可能性があるとのことです。IoTは物作り、日本のお家芸でもあり、AIをここに集中させることは、日本にとってもAIの自然な活用ともいえます。実際、ロボットのファナックは早くから出資し、ロボットにAIを取り入れており、ここ最近ではトヨタも100億円以上の資本を入れ、筆頭株主となり、自動運転を目指し、AIを活用しています。一方で、この1月には、ChainerというAIを搭載したお絵かきソフト、PaintsChainer（ペインツチェイナー）を発売したり、京都大学iPS細胞研究所の山中教授と共同研究をしたりと、IoT以外のAIの活用にも取り組んでいます。日経新聞によれば、今年の世界最高峰のＡＩ国際学会「ＮＩＰＳ」に参加した日本企業はPreferred Networks、1社だけだったとのことで、いまや日本を代表するAI企業ともいえます。この会議はスタンフォード大学などの優秀なAIの研究者をリクルートする場でもあるとのことですので、豊富な資金で世界最高峰の頭脳がさらに増えるのではないかと思います。残念ながら、これまでの動向を見ると、Preferred Networksがまだ流通の世界には本格的に取り組んでいないようです。ただ、流通業界も物流、在庫管理、店舗開発など、IoTの波が押し寄せており、さらに、POS、ID-POS、EC、さらには、SNS、天候情報、地図情報などとの連携を含め、ビッグデータの時代に入りましたので、いずれ、Preferred Networksもこの世界にAIを本格導入する時が来るのではないかと思います。流通業界も、まずは、この企業に数10億円投資し、AIの共同研究に入って欲しいと思いますし、同時に、流通業界も本格的なAIの研究体制、人材確保を本気で検討するAIシフトの時代に入ったのではないかと思います。

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イオン、デジタルシフト、2020へ向けて！

イオングループ2020年に向けて：
・イオン株式会社 ：12/12
・岡田社長の説明(約30分）：2017/12/12
・デジタル改革：相当、出遅れた。
・言っているほどお客さま第一じゃない、便利じゃない。モルタルの世界で圧倒的に一番、食い合いに勝つ、マーケットプレイスの構築、ネットとリアルの融合
・デジタルにおける取り組み：0.7％から12％（2020年）
・店舗のデジタル化：
・ストレスフリーなお会計、AIを活用した発注、顧客分析、拡張現実、仮想現実を活用した商品提案、受け取り場所・方法の自由度拡大、物流センター、プロセスセンターのロボット化

イオン社長が漏らした｢アマゾンへの危機感｣：
EC売上高1.2兆円を目指すが道のりは険しい
・東洋経済新報社：12/12
・ 「小売業が気づかないことを教えてくれた。彼らのやっていることに追いつかなければならない」。イオンの岡田元也社長はアマゾンの名を何度も挙げ、危機感をあらわにした。
・12月12日、イオンは中期経営計画の説明会を開いた。決算会見などでは複数の役員を従え会見場に入ってくる岡田社長だが、この日は珍しく1人きりで入場。「1年半をかけて、グループの将来像について議論してきた」と切り出し、2020年度に売上高に相当する営業収益は10兆円（2016年度8.2兆円）、営業利益は3400億円（同1847億円）を目指すことを表明した。
・ネット企業が利便性の高さと低価格を打ち出す中、イオンはリアルならではの強みを生かすと強調。楽天市場のようにさまざまな事業者が出店する方式のECを始めることを明らかにした。今まで築いてきたネットワークを生かし、地場産品を提供するなど差別化を図っていく。2020年度にEC売上高1.2兆円を目指す構えだ。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・イオンの岡田社長が12/12、「イオングループ2020年に向けて」の記者会見を開きました。その時のビデオと資料がイオンのホームページに公開されていますが、それを見ると、冒頭の約30分、岡田社長が力説したのは、「デジタルシフト」です。その象徴的な言葉が、「デジタル改革で我々は相当、出遅れた。」、店舗は、「言っているほどお客さま第一じゃない、便利じゃない。」とのことで、アマゾンを多分に意識した会見といえます。現在、売上高は、イオングループのわずか0.7％とのことで、ここを飛躍的に伸ばさないとイオンの将来は厳しいとの認識です。結果、2020年には12％にもってゆきたいとことです。その方向ですが、岡田社長の説明では、「モルタルの世界で圧倒的に一番、食い合いに勝つ」とのことで、デジタルシフトの前提が店舗で勝つことであり、その中でマーケットプレイスを立ち上げるとのことです。「ネットとリアルの融合」に活路を見出そうとしているといえますが、仮にアマゾンに本格的に対抗するのであれば、イオンそのものをデジタルシフトさせるくらいの戦略転換が必要といえ、モルタル、すなわち、店舗で勝つ、しかも圧倒的に一番ということを掲げていますので、投資が大きく分散、結果、十分にデジタルシフトへ資金配分ができるか、気になるところです。しかも、本格的にデジタルシフトをしようとすると、当然、AIへの投資が必須であり、いまやAI技術者は、Amazon、フェイスブック、google、アップル等が世界的規模で競い合って人材獲得に入っていますので、イオンがどこまで人材確保できるか、年俸もうなぎのぼりですので、既存の給与体系を壊しかねず、この面の企業改革も必要といえます。イオン、デジタルシフト、目標数値と方針は宣言しましたが、今後、どう各論をつめ、実現へ向けて動いていゆくのか、その動向が気になるところです。

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AIビジネス推進コンソーシアム、設立！

「AI ビジネス推進コンソーシアム」へ参画のお知らせ：
国内の AI サービスの開発力強化と産業界への AI 適用の加速を目指す
・株式会社グリッド（AI ビジネス推進コンソーシアム事務局）：12/13
・この度、株式会社グリッド（本社：東京都港区、代表取締役：中村 秀樹 以下 GRID）は、AI のビジネ スでの利用促進を目的に、AI 分野でのアプリケーションやサービス開発、実証実験などに携わる企業 が結集し、関連するノウハウを相互に共有して連携を図る「AI ビジネス推進コンソーシアム」に、参画し たことをお知らせします。
・設立の趣旨：
・昨今、IoT/AI 技術の発達により、データを資源として活用し、新サービスの創出や社会課題の解決に役立てようとする動きが活発化しています。国内でも AI を利用したサービスを展開する企 業は増加傾向にありますが、実証実験や検証の段階にある事例が多く、ビジネスでの利用につい ては未だ黎明期の状態です。AI をビジネスで活用し各企業や組織が世界的なレベルでデジタル トランスフォーメーションを推進するには、各社の AI についての知見や事例を共有し、技術的な底 上げを図る必要があります。 企業各社がノウハウを相互に共有し、AI アプリケーションの共有や、ビジネス相互協力を通して、 人工知能を社会に役立て、ビジネスや研究活動を活性化・推進するため「AI ビジネス推進コン ソーシアム」を設立しました。
・参加企業：11 社 （設立日 2017 年 12 月 13 日現在、50 音順）
・伊藤忠商事株式会社 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（理事就任） OSIsoft Japan 株式会社 株式会社グリッド（理事就任） 株式会社 zero to one TIS 株式会社（理事就任） 富士通株式会社（理事就任） 丸紅株式会社 丸紅情報システムズ株式会社 三井情報株式会社 三井物産株式会社
・主な活動内容：
・１）人工知能に関連した技術や、ビジネス推進に関する情報交換。 ２）人工知能の開発に関連したチュートリアルや、アプリケーションの共有及び情報交換。 ３）人工知能の開発に関連したビジネスの相互協力や、ビジネス協業の為の情報交換。 ４）目的達成に必要なワーキンググループの設置。

AIビジネス推進コンソーシアム：
・この度AIのビジネスでの利用促進を目的に、AI分野でのアプリケーションやサービス開発に携わる企業が結集し、関連するノウハウを相互に共有して連携を図る「AIビジネス推進コンソーシアム」を設立します。
・ReNom：
・1社で全てのアプリケーションを開発する事は不可能です。このコンソーシアムに参加する企業間で、共有できるケーススタディや、AIを開発する上で基本的な知識を整理し、実際に動くプログラミングコードをオープンにしていく取り組みを開始しました。先行して、すでにwww.ReNom.jpを通じて実際のケーススタディや、基本的なノウハウについて、チュートリアルという形で共有する事を開始しております。
・ニューラルネットワークの概要とリンク：
・データの前処理、データの特徴を確認(option) 、モデルの定義、学習、評価
・基本機能：
・ReNomによる自動微分を用いた基本的な数値計算、Functionalモデル、DropoutやBatch Normalization、Auto Encoder、Trainer、確率的勾配降下法(SGD)の設定、バッチ正規化、ReNomにおけるバッチ正規化の使い方、MNISTを用いたハイパーパラメータ探索、相関係数と決定係数、重みの正則化、Dropout、Layerの出力の結合
・TDAケーススタデ：
・ボストン住宅価格のマッピング、野球データの可視化、企業決算情報の可視化

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・民間でもAIに関する本確定なコンソーシアムが動き始めました。12/13、「発起人であるグリッドの代表取締役の曽我部 完氏」が記者会見をし、「AIビジネス推進コンソーシアム」の設立を宣言しました。グリッドのニュースリリースによれば、AI分野は「実証実験や検証の段階にある事例が多く、ビジネスでの利用につい ては未だ黎明期の状態」とのことで、「各社の AI についての知見や事例を共有し、技術的な底 上げを図る必要」があり、「人工知能を社会に役立て、ビジネスや研究活動を活性化・推進するため「AI ビジネス推進コン ソーシアム」」を設立したとのことです。理事兼事務局を兼ねるグリッドを含め、現在、「伊藤忠商事株式会社 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（理事就任） OSIsoft Japan 株式会社 株式会社グリッド（理事就任） 株式会社 zero to one TIS 株式会社（理事就任） 富士通株式会社（理事就任） 丸紅株式会社 丸紅情報システムズ株式会社 三井情報株式会社 三井物産株式会社 」の11社が参加しており、コンソーシアムが動きはじめました。すでに、グリッドが先行して、「ReNom」を公開しており、これを見ると、「実際のケーススタディや、基本的なノウハウについて、チュートリアルという形で共有」できるサイトになっています。機械学習、ディープラーニングがメインですが、野球データの可視化、企業決算情報の可視化ではトポロジーを活用したユニークな分析事例が公開されており、今後、AIが様々な分野で活用されるものと思われます。AI、人工知能の活用はまだはじまったばかりといえ、このようなコンソーシアムが今後次々に生まれるものと思われます。2018年度は、まさに、AIシフトの幕開けになるといえ、その動向に注目です。

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AIシフト、政府も民間も！

ＡＩ予算倍増、１０００億円超　政府方針　技術革新後押し:
・産経ニュース：12/15
・政府は１４日、自動走行車や高性能ロボットなどの頭脳にあたる人工知能（ＡＩ）関連予算として、平成２９年度補正予算案と３０年度当初予算案の合計で１千億円超を確保することで調整に入った。「第４次産業革命」とも呼ばれるＡＩ分野での技術革新を後押しし、経済成長の起爆剤とする狙いがある。
・政府は、ＡＩやモノのインターネット（ＩｏＴ）、ロボットなどの新技術を高度に組み合わせ、社会の変革を図る「ソサエティー５・０」を提唱している。８日に閣議決定した「人づくり革命」「生産性革命」の政策パッケージでも、ＡＩやロボットなどを現場に導入する必要性を強調した。
・さらに、重点的な研究開発分野を決めて資金を配分する事実上の司令塔「官民研究開発投資拡大プログラム（ＰＲＩＳＭ）」を新たに始め、３０年度予算案に１００億円を盛り込む。

今年の予算配分はAIで決めた。
日本マイクロソフト平野社長、2018年度は社内外でAIを訴求：
・PC Watch：8/1
・「2018年度の予算配分は、人ではなく、AIに決めさせた」。1日に行なわれた日本マイクロソフト2018年度経営方針記者会見で、同社代表取締役社長の平野拓也氏は、「みんなのAI」をテーマに、社内外でAI活用を促進していく考えを明らかにした。また、組織体制も改革し、クラウドビジネスの発展にさらに拍車をかけていく。
そこでのカギとなるのがAIだ。　
・Connected Car分野でのトヨタとの協業、深層学習でのPreferred Networksとの協業、AIキャラクタ「りんな」の技術のローソンへの導入など、すでに日本マイクロソフトのAI要素技術は実際のビジネスとして実を結びつつある。AIに対する関心は今後も高まると予想されるが、働き方改革同様、AIについても、社外への提案・販売だけでなく、社内でも積極的に活用する。
・じっさい、2017年度に行なった同社の事業予測において、人間とAIにそれぞれ予測させたところ、1対3の結果でAIが勝利した。これを受け、2018年度の予算配分はAIの決定に従って行なった。
・平野氏は、「2年前に立てた目標は達成できたが、市場はつねに変化しており、そのとき十分と思っていたこともいまでは満足できていない。ITを取り巻く市場を概観すると、インテリジェント市場には、まだまだわれわれが攻め入る余地も課題も多くある」と、次の目標に焦点を合わせる。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・「ＡＩ予算倍増、１０００億円超　政府方針　技術革新後押し」との記事が産経ニュースにて、12/5に配信されました。今後、AI関連の予算を倍増、昨年度からで見ると3倍増だそうです。それだけ、国がAIシフトに入ったということで、2018年度はAIへ国をあげて取り組むことになるといえます。特に、政府が注目しているのは、AIやモノのインターネット（IoT）の分野であり、結果、「人づくり革命」「生産性革命」へつながると判断したことによるといえます。一方、民間でも同様な動きがあいついでおり、PC Watchが8/1に公表した記事では、マイクロソフトが、「今年の予算配分はAIで決めた。日本マイクロソフト平野社長、2018年度は社内外でAIを訴求」とのことです。社内の予算をAIが決めたとのことで、事業予測を人間とAIがしたところ、「1対3の結果でAIが勝利」したとのことで、「2018年度の予算配分はAIの決定に従って行なった」とのことです。実際、マイクロソフトはAIシフトに急激に動いており、同社のクラウド、AzureにはAIが入り始め、いずれ、officeもAIが搭載されることになると予想されます。こう見ると、2018年度は国、民間をあげてAIシフトが本格化するといえ、AIの時代が本格的にはじまるといえます。その意味で、消費の根幹を担う、流通業界もAIをいかに経営に取り入れ、経営革新を図ってゆくか、勝負の年となりそうです。

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弁護士業にAI登場、Watson搭載！

“ＡＩ弁護士”は何を変える？
・NHK：12/13
・ＡＩ＝人工知能が、ついに弁護士の仕事を代行する時代になりました。企業向けに、契約書類の作成をＡＩが格安で行うサービスが登場。この事業を立ち上げたのは、第二東京弁護士会に所属する若き弁護士です。
企業の命運をも握る契約書の作成をＡＩが担えるのか？ 弁護士の仕事を奪うことにはならないのか？ このサービスを運営するベンチャー企業の経営者で、弁護士でもある笹原健太さん（３４）に聞きました。（経済部記者 加藤 誠）
・なぜ、ＡＩ弁護士のサービスを始めようと考えたのでしょうか？
私は弁護士になってから、きちんと契約書があれば、裁判沙汰にならずにすんだ例をたくさん見てきました。人間関係や取引関係は壊れ、なかには、お金が振り込まれず、つぶれそうになっている会社もあります。
・多くの中小企業や個人事業主は、ここぞという重要な契約しか弁護士に文書の作成を依頼していません。値段の高さや手間もあり、社長や営業担当者が、なあなあの口約束ですませています。トラブルが起きて弁護士事務所に来る前に、予防的に備えてもらう仕組みを作りたかったのです。
・ＡＩによって、弁護士業界をどう変えていきたいと考えていますか？
・例えば、企業買収の事前手続きでは、日常のメールや取引きまでチェックし、暴力団との関係や情報漏洩がないかなど膨大な量を人手で調べます。大手の事務所では、時間当たりの料金＝タイムチャージがかかり、弁護士費用が多額に上ります。
・しかし、ＡＩを使えば、明らかに正常なものと異常なものは素早くチェックできるので、企業側は、ＡＩが判断できないグレーな部分だけを弁護士に頼むということができます。
・インターネットでサービスを比べることが当たり前の時代に、弁護士費用は料金設定がわかりづらく、いずれそっぽを向かれてしまうのではないかという危機感があります。弁護士の中には、なぜその金額なのか根拠を説明できない人もいます。少しでも考え直すきっかけになればと思っています。

Holmes：
・Holmesは、そのロゴの通り、シャーロック・ホームズをイメージしています。シャーロック・ホームズが、難事件を簡単（ではないかもしれませんが）に解決するように、一見難しく見える法律や契約というものを可能な限り簡単に解決したい、という思いがこもっています。また、「ホームズ」という語感から、「法務」を連想すること。また、Homeとも同じ語感であることから「家で簡単に契約書を作成することができる」という意味もあります。以上のような理由から、「Holmes」と名付けたのですが、実は１番大きな理由があります。
・Holmesでは、IBM社が提供するコグニティブ・システム（≒AI）を搭載しています。
・IBM社の提供するAIの名は「Watson」AI時代となる社会において、Watson（≒AI）の最良のパートナーになる。これがHolomesの由来です。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・AIが弁護士の仕事を代行する時代に、という記事がNHKから12/13配信されました。Holmesというサービス名で、すでに営業を開始しています。笹原健太弁護士がはじめたもので、AIにはIBMのWatsonが活用されており、現時点で300種類以上の契約書に対応できるとのことです。「契約書の作成からシームレスに締結できるのはHolmesだけ」とのことで、しかも、モバイルでも対応しているとのことです。いよいよ、AIが法務業務に本格的に参入する時代がきたといえ、今後、様々な文章関係、データ分析関係等、これまで経験を積んだ方が時間をかけていた業務がAIに代わっていく時代に入ったといえます。Holmesはまだはじまったばかりですので、今後、企業、個人に浸透することにより、さらに進化すると同時に、笹原健太弁護士以外の弁護士も同様なサービスをはじめると思われます。また、弁護士に限らず、いわゆる、様々な仕業にも展開が可能ですので、あらゆる先生業に波及するといえます。来年、2018年度はまさに、AIがサービス業を変革し、働き方が変わり、生産性が飛躍的に改善できる時代になりそうです。

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PKSHA Techonology上場、初値2.3倍、PER354倍！

ＰＫＳＨＡ　Ｔｅｃｈｏｎｏｌｏｇｙ 、2017年9月本決算：11/9

CF関連：キャッシュの配分：
・営業活動によるキャッシュ・フロー：4.84億円（昨年　　億円）
・投資活動によるキャッシュ・フロー：△1.49億円（30.79％：昨年　　億円）
　　⇒無形固定資産の取得による支出 ：△0.97億円（昨年　　億円）
・財務活動によるキャッシュ・フロー：48.35億円（昨年　　億円）
・現金及び現金同等物の増減額（△は減少）：51.70億円 （　　億円）

B/S関連：キャッシュの蓄積：
・総資産：58.52億円
・自己資本比率：94.6％（昨年　　％）
・現金及び預金：54.60億円（総資産比 93.31％）
・資本金：25.10億円（総資産比 42.90％）
　　⇒資本剰余金：25.09億円（総資産比 42.88％）
・利益剰余金 ：5.16億円

P/L関連：キャッシュの創出：
・売上高：9.34億円（　　％） 、営業利益：3.95億（　　％）
・経常利益：3.84億円（　　％）、 当期純利益 ：2.68億円（　　％）
・通期予想：
　　⇒売上高：14.00億円（49.9％：進捗率　　％）
　　⇒営業利益：5.60億円（41.7％：進捗　　％）
・原価：36.3％（昨年　　％）：　　、売上総利益：63.7％（昨年　　％）：
・経費：21.31％（昨年　　％）：
・営業利益：42.39％（昨年　　％）：

ＰＫＳＨＡ　Ｔｅｃｈｏｎｏｌｏｇｙのコメント：
・当社グループは、機械学習／深層学習技術・自然言語処理技術を利用したアルゴリズムモジュー ル及びそれらを組み合わせたアルゴリズムソフトウエア（以下、これらを合わせて「アル ゴリズムソフトウエア等」といいます）を複数開発しており、顧客企業のニーズに応じたアルゴリ ズムモジュール等の開発・提供を行っております。
・当社グループの属する事業領域である人工知能（AI）領域においては、ＩＣＴの進化、 深層学習技術等の新技術の研究が進んだことで注目を集め、平成 27 年度国内市場規模 1,500 億円 が平成 32 年度には１兆 20 億円まで増加すると予想されており、市場環境は依然良好な状況が続い ております（出所：株式会社富士キメラ総研「2016 人工知能ビジネス総調査」平成 28 年 12 月）。 国内においては、人口が減少しており 2030 年には 1.16 億、2055 年には 0.8 億まで減少すると予想 されております(出所：総務省統計局 「日本の統計 2017 人口の推移と将来人口」)。
・また、アルゴリズムが学習するデータ量も増加すると考えられ、国内の IoT 市場売上規模は平成 27 年の約 6.2 兆円から、平成 32 年には約 13.8 兆円に達すると予測されております(出所：IDC Japan 株式会社「国内 IoT 市場 テクノロジー別予測、2016 年～2020 年」)。様々な IoT 端末から収集さ れるデータはアルゴリズムソフトウエア等に入力され、アルゴリズムの品質は中長期に高まり続け る構造を持ち、社会のアルゴリズムソフトウエア等の活用ニーズはより一層高まると考えておりま す。
・当社グループはアルゴリズムライセンス事業の単一セグメントであります。当社グループは、冒 頭に記載のとおり、機械学習／深層学習技術・自然言語処理技術を利用したアルゴリズムソフトウ エア等を複数開発しており、顧客企業のニーズに応じたアルゴリズムソフトウエア等の開発・提供 を行っております。アルゴリズムソフトウエア等の提供に係る収益構造は、アルゴリズムソフトウ エア等を顧客企業のソフトウエアまたはハードウエアに組み込む際の初期設定等に係る月額のイ ニシャルフィーと、初期設定後（顧客企業への導入後）のサービス利用料及び保守運用等に係る月 額のライセンスフィーから構成されております。

ＰＫＳＨＡ　Ｔｅｃｈｏｎｏｌｏｇｙの株価：12/13
・時価総額132,774百万円（12/13） ＝10,390円（12/13) × 12,779,000株（12/13）
・株価10,390円（12/13)＝PER(会社予想）：354.00倍（12/13）×EPS 29.35円（2018/9）
・株価10,390円（12/13)＝PBR(実績）：23.97倍（12/13）×BPS 433.47円（2017/9）

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・AIのベンチャー企業、PKSHA Techonologyが9/22、東証マザーズに上場しました。現在は株価は約1万円と落ち着いていますが、初値は2.3倍と異常な人気ぶりです。結果、約50億円の資金が集まり、今期9月決算時の年商は約10億円ですので、5倍の資本です。PERも異常値、354倍、PBRも23.97倍ですので、これも異常値、さらに、時価総額は1,327.74億円と130倍ですので、さらに異常値です。それだけ、AIに対する投資家の視線は熱いといえ、PKSHA Techonologyのもつ機械学習／深層学習技術・自然言語処理技術への異常な期待感といえます。本決算時の財務諸表も通常ではありえない構造となっており、現金が54.60億円と総資産の93.31％を占めており、この潤沢な現金を今後どう活用するか、その経営判断が課題といえます。P/Lを見ると、原価36.3％、この中にはエンジニアの人件費が含まれますので、ここが今後増加し、それが売上高とどうバランスをとるかがポイントといえますが、そのカギを握るのがAIですので、AI＝人件費といっても過言ではないといえます。実際、資産を見ると、固定資産はほとんどなく、無形固定資産1.14億円が最大の資産ですので、これがソフトといえますので、AI＝人件費＝ソフトとなる構図であり、いかにAIの優秀な技術者を確保できるかが成長のポイントといえます。PKSHA Techonology、来期以降、豊富な現金をもとに、どうAIの優秀な技術者を確保し、どのようなAIソフトを作り、成長をはかってゆくのか、その動向に注目です。

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ブロックチェーン、働き方改革へ、セゾンIS、株価急騰！

ブロックチェーン技術を利用した社内仮想通貨を利用開始
～まずは、社内カフェでの試験運用から～
・株式会社セゾン情報システムズ ：12/11
・株価：12/13
・株式会社セゾン情報システムズ（本社：東京都港区、代表取締役社長：内田 和弘 以下、セゾン情報 システムズ）は、ブロックチェーン技術を活用した独自の社内仮想通貨およびこれを利用するスマート フォンアプリを開発し、2017 年 12 月 11 日より社内での試験運用を開始したことを発表いたします。
開発の背景・目的：
・ブロックチェーンは、金融市場のみならず様々な分野での利活用が期待されている技術です。セゾン 情報システムズの研究開発組織「ブロックチェーンラボ」では、実業務におけるブロックチェーン技術 の利活用に向けた研究・開発を進めてまいりました。 また、当社では働き方改革を推進しており、人事プログラムの刷新やテレワークの導入など、様々な 施策を講じております。11月20日に移転した新オフィスでは、専門のバリスタが常駐するカフェ「inno Base」を設置し、就業時間中は誰でも利用できるようにいたしました。くつろぎの時間を提供するとと もに、コミュニケーション機会の増大を図り、新たな発想やイノベーションが創出されることを期待し ております。
そこで、ブロックチェーン技術を働き方改革の取り組みに活用することを目的に、社内仮想通貨およ びスマートフォンアプリを開発し、試験運用することといたしました。利用者は、社内活動などへの貢 献により、個人ごとに社内仮想通貨を貯め、スマートフォンアプリによりカフェで使用できます。利用 者は貯まった社内仮想通貨をこのカフェで使うことにより、くつろぎながらも先端技術を体験すること ができます。 スマートフォンアプリは社内仮想通貨の残高確認や、簡単な操作で利用者間での社内仮想通貨の授受 が可能な仕組みとなっており、新たなコミュニケーションを生み出すきっかけにもなるものと考えてお ります。
・ブロックチェーン技術の研究開発の一環として開発したこの社内仮想通貨は、Bitcoin Core ブロック チェーン技術をベースとしており、紛失などの心配がなく安全、かつ確実な運用が可能です。社内仮想 通貨の利用は専用のスマートフォンアプリで行い、利用者の利便性に配慮して、簡単な操作で仮想通貨 のやりとりが可能な仕組みを構築いたしました。

今後の展開：
・今後は、当社の福利厚生の充実を目指し、社内システムと連携するなどしてさらなる利便性向上を図 るとともに、お越しいただいたお客様にもご体験いただけるよう準備を進めてまいります。 また、ブロックチェーン技術を活かした新たなサービス提供など今後の事業化へ向けた検討も進めて まいります。

参考記事：
・セゾン社内「仮想通貨」の運用開始発表
ブロックチェーン技術活用し社内カフェから試験運用：
・仮想通貨まとめ：12/13

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・12/11、セゾン情報システムズがブロックチェーンの技術を活用した社内コインをスマートフォンで管理運用できる仕組みを、まずは社内ではじめるとのニュースリリースを公表しました。これを受けて、株価は急騰、投資家からの買いが殺到しています。今回の仕組みは、「Bitcoin Core ブロック チェーン技術をベース」とのことで、これがスマホと連動し、社内で流通、「社内仮想通貨の残高確認や、簡単な操作で利用者間での社内仮想通貨の授受 が可能な仕組み」であり、さらに、この仮想通貨を使って、「専門のバリスタが常駐するカフェ「inno Base」を設置し、就業時間中は誰でも利用」できるとのことです。結果、「くつろぎの時間を提供するとと もに、コミュニケーション機会の増大を図り、新たな発想やイノベーションが創出されることを期待」とのことで、まさに、働き方改革につながる仕組みといえます。この流れは、既に、2011年頃から、ディスコがアメーバー会計に社内コインを導入、劇的な働き方改革につなげており、今年の3月には、その成果が認められ、「最優秀賞（厚生労働大臣賞）を受賞」しており、「第1回 働きやすく生産性の高い企業・職場表彰」されています。今回のセゾン情報システムズはこれをブロックチェーンとスマホに置き換えた技術の開発環境ができたともいえ、今後、この技術が様々な企業に導入されることで、ディスコが培ってきた働き方改革の実現のための環境整備が進むと思われます。ブロックチェーン＝仮想通貨と思われていますが、この技術は、自社内のアメーバー経営（経営改革）、働き方改革へもつなことを示したといえ、今後の動向に大いに注目です。

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表計算シートにAI、Google、リリース！

Google、スプレッドシートにピボットテーブル自動作成ツールを追加：
・Tech Crunch Japan：12/7
・読者の会社にもピボットテーブルの奥義をマスターした表計算ソフトの達人がいて、一見わけがわからない数字の山から重要な洞察を導き出していることだろう。この能力がわれわれ凡人とエリートの間を隔てていたわけだが、Googleはこの問題の民主化に動いた。今日（米国時間12/6）の発表によれば、最新版のGoogleスプレッドシートはピボットテーブルの自動作成機能を備える。
・Googleはこの問題の解決にあたって人工知能を利用している。 新機能はスプレッドシートに昨年Googleが追加したデータ探索（Explore）機能から利用できる。今回の新機能の目的はデータから有用な情報を抽出するプロセスの自動化だ。
・機械学習の適用により、ピボットテーブルの使い勝手にいくつかのブレークスルーがもたらされた。まず第一にピボットテーブルの対象となる行、列を手動で選択する必要がなくなった。Googleスプレッドシートはユーザーのデータを解析し、適当と思われるピボットテーブルを自動的に作成する。ピボットテーブルが必要になるたびに達人の助力を乞う必要がなくなった。誰でもクリックするだけでピボットテーブルを得ることができる。
・また「データ探索」に自然言語でクエリーを行うインターフェースが追加された。この機能は現在は英語のみだが、やがてすべての言語がサポートされるはずだ。スプレッドシートのシステムはピボットテーブルから必要なデータを探して出してくれる。ユーザーが自分で複雑な式を書いたりソートしたりする必要はない。質問せよ、さらば答えが与えられるだろう（もちろんソースデータが適切な答えとなるデータを含んでいる場合だが）。

Pivot to the cloud: intelligent features in Google Sheets help businesses uncover insights：
・Google：
・When it comes to data in spreadsheets, deciphering meaningful insights can be a challenge whether you’re a spreadsheet guru or data analytics pro. But thanks to advances in the cloud and artificial intelligence, you can instantly uncover insights and empower everyone in your organization—not just those with technical or analytics backgrounds—to make more informed decisions.
・We launched "Explore" in Sheets to help you decipher your data easily using the power of machine intelligence, and since then we’ve added even more ways for you to intelligently visualize and share your company data . Today, we’re announcing additional features to Google Sheets to help businesses make better use of their data, from pivot tables and formula suggestions powered by machine intelligence, to even more flexible ways to help you analyze your data.
・Even more Sheets features：
・Check out a refreshed UI for pivot tables in Sheets
・View your data differently with new pivot table features.
・Create and edit waterfall charts.
・Quickly import or paste fixed-width formatted data files.

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・いよいよ、表計算ソフトにもAIが入り始めました。Googleが12/8、「Pivot to the cloud: intelligent features in Google Sheets help businesses uncover insights」というブログを公表し、その中で、表計算ソフトにAIを導入、これまでエクセル等で難解であったピポットテーブルを自動作成する機能を加えたとのことです。BIツールにはtableauなどでもすでに、一部AIが導入されはじめていますが、Googleが今回ピポットテーブルに絞ってAIの導入に踏み切ったことで、今後、エクセルをはじめ、様々なBIツールがAIの導入競争になると思われます。今回のGoogleのピポットテーブルへのAI導入はほんの小手調べとのことで、今後、AI、特に機械学習をもとに話せばピポットテーブルが自動作成される機能の追加、すでに、英語版ではリリース済みとのことですが、さらに、ピポットテーブル同士を比較できる機能など、次の開発ステップも公表されており、次々に進化をはかってゆくとのことです。ちなみに、日本語版を試してみましたが、まだ快適にピポットテーブルが作れるとはいえませんが、これまでよりも試行錯誤が簡単にでき、ピポットテーブルが使いやすくはなっているようです。ここ最近、AIは日常生活の様々な領域に入り始めましたが、やっと、表計算の世界にも入りはじめたといえ、Google他、各社の今後の動向に注目です。

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Gotcha!mall、販売促進システム、特許取得！

Gotcha!mall：特開2016-4557(P2016-4557A)
・【発明の名称】販売促進システム：
・Gotcha!mallは生活者と店舗・ブランドをつなぐプラットフォームです。スマートフォン上で生活者とコンビニエンスストア、GMS、スーパー、ドラッグストア、ファーストフードを始めとした大手小売店、ブランドをテクノロジーの力を駆使してマッチングし、楽しくお得に買い物ができる体験を作っていきます。Gotcha!mallは国内にとどまらずアジアを中心とした海外にその輪を広げていきます。
・主要ポイント：
【０００６】：
・本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、ユーザが希望するクーポンをユーザ自身が能動的に楽しみながら取得し、これにより商品等の認知度並びにユーザの来店確率を高め、最終的にはクーポンの利用に結び付けることが可能な販売促進効果の高い販売促進システムを提供することにある。
【００１５】：
・本発明において、前記クーポン発行部は、前記ユーザ端末がチェックイン状態にない場合において前記ユーザ端末から前記抽選ゲームのプレイ要求を受けたとき、第１のクーポン抽選条件に従って前記クーポンを抽選により発行し、前記ユーザ端末がチェックイン状態にある場合において前記ユーザ端末から前記抽選ゲームのプレイ要求を受けたとき、前記第１のクーポン抽選条件に従って発行されるクーポンよりも価値が高いクーポンの当選確率が高い第２のクーポン抽選条件に従って前記クーポンを抽選により発行し、前記クーポンの利用ログの解析結果に基づいて、クーポンの提供を受けるユーザの属性と同一又は関連する属性を持つ複数のユーザによるクーポン利用率が相対的に高いクーポンの当選確率が高くなるように、前記第２のクーポン抽選条件を最適化することが好ましい。これによれば、例えば所定のチェックイン条件が特定の店舗に来店することである場合には、抽選ゲームの一環としてユーザが店舗に足を運ぶ機会を増やすことができ、ユーザの来店確率を高めることでクーポンの利用率を高めることができる。
【００３７】：
・以上の構成を有するサーバ装置２は、ユーザ情報やログデータ（カプセルトイのプレイログ、クーポン利用ログ等）を一元管理するＤＭＰ（Data Management Platform）であり、ＤＭＰを利用してクーポン抽選条件の最適化を実現するデータマーケティングのプラットフォームである。
【００４１】：
・ユーザ端末３は、カメラ機能を利用したチェックイン機能を有している。図１に示すように、ユーザ端末３は、店舗７に設置した二次元バーコード等の撮影対象物８をカプセルトイアプリと連動したカメラ部で撮影して読み取ることにより、ユーザが来店したことを証明するチェックインデータを生成し、このチェックインデータをサーバ装置２に送信する。なお、来店認証の信頼性向上のためＧＰＳによる位置特定機能と組み合わせて使用してもよい。
【００５４】：
・上記のようにユーザがユーザ端末３を操作してカプセルトイのプレイを要求すると、サーバ装置２はプレイ要求を受け付けるか否かを判断する（ステップＳ１２）。カプセルトイのプレイにはコインが必要であり、コインが不足している場合にはプレイすることができない。一方、プレイ要求を受け付ける場合にはユーザの所有するコインから所定枚数のコインが差し引かれる（ステップＳ１２Ｙ，Ｓ１３）。なおコインは販売促進システム１のプラットフォーム上で利用可能な仮想通貨（ゲームコイン）であり、カプセルトイマシン１０ごとに用意される。コインは例えばクーポンを提供する出店者（企業）の個別のサイトにアクセスしたときに所定枚数（例えば１枚）付与されるようにしてもよく、あるいはカプセルトイアプリを起動したときに付与されるようにしてもよい。なおユーザはコインを貯めることができ、他のユーザにコインを譲渡することもできる。
【００８４】
・図１６に示すように、利用店舗選択画面には、近隣店舗選択画面１８ａ及びエリア別店舗選択画面１８ｂが表示されている。近隣店舗選択画面１８ａでは、ＧＰＳ機能を利用して現在位置から一定範囲内に存在する店舗を検索してその一覧が表示される。このとき、ユーザが特定の店舗にチェックインしている場合には、このチェックインデータを利用して店舗が特定され、このチェックインしている店舗は店舗一覧の最上位に表示される。一方、エリア別店舗選択画面１８ｂでは、エリアの絞り込みを手動で行うことで特定の店舗を選択することができる。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・12/5、ポプラ、12/1、セブン＆アイ・ホールディングス、8/31、カスミと、ここ最近、参画する企業が増えている「Gotcha!mall」ですが、その特許を見てみると、非常にユニークな仕組みです。発明の名称は「販売促進システム」ですが、販売促進で特許を検索すると189件（12/11）もあり、様々な特許がすでに成立しています。この中で新たな特許を取得したわけですので、それだけ独自の発明として認められたと思われます。そのポイントですが、「本発明の目的は、ユーザが希望するクーポンをユーザ自身が能動的に楽しみながら取得し、これにより商品等の認知度並びにユーザの来店確率を高め、最終的にはクーポンの利用に結び付けることが可能な販売促進効果の高い販売促進システムを提供することにある。」とのことです。ごく簡単にいえば、AIをつかった現代版ガチャガチャであり、しかも、大株主のトランスコスモスの言葉を借りれば、「来店コンバージョンと購買コンバージョンが測れるオムニチャネルソリューション」といえます。ガチャガチャがAIによって進化し、来店動機と購買動機を同時に喚起する販売促進がリアルではなく、バーチャル上にできあがった仕組みといえます。特許は全部で113項目、20の図表、約25,000字ですが、よく考えられた、きめ細かな視点が組み込まれており、スマホの中のガチャガチャを楽しみながら、自然に購買動機を刺激され、それが来店動機につながり、GPSで店舗に誘導、つい買ってしまう、しかも、F(頻度）の視点も入っており、時間とともにS顧客へ誘導されるような特許内容です。今後、アジアをはじめ海外での展開も本格化するといえ、しかも、そのための資金、支援にトランスコスモスがついたことにより、業務が加速すると思われます。それにしても、ガチャガチャがこんなに進化するとは驚きです。「Gotcha!mall」、今後、どのような進化を遂げてゆくのか、その動向に注目です。

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「Gotcha!mall」 x 「オムニ７」、12/1よりスタート！

セブン＆アイ・ホールディングスが「Gotcha!mall」に参画
ネットショッピングサイト「オムニ 7」の新規会員を対象に、12 月1 日より開始：
・トランスコスモス株式会社、グランドデザイン株式会社：12/1
・トランスコスモス株式会社（本社：東京都、代表取締役社長兼COO：奥田昌孝）とグランドデザイン株式会社（本社：東京都、代表取締 役社長：小川 和也）は、株式会社セブン＆アイ・ホールディングス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：井阪隆一）に、 「Gotcha!mall（ガッチャ!モール）」を提供します。セブン＆アイグループのネットショッピングサイト「オムニ7」の新規会員を対象に、12 月1 日より開始しました。

「Gotcha!mall」 x 「オムニ７」サービス概要：
・ 「オムニ７」の新規会員を対象に「Gotcha!mall」を通じて「nanaco」ギフトが当たるプロモーション連携を開始しました。「nanaco」ギフト はセブン‐イレブンやイトーヨーカドーなどのリアル店舗や「オムニ７」サイトで利用することができます。店舗の来店・購買促進をはか るだけでなく、「Gotcha!mall」を通じてお客様へお得で楽しいショッピング体験を創出します。

「Gotcha!mall」について：
・「Gotcha!mall」はグランドデザインが開発・運営する生活者と店舗・ブランドをつなぐプラットフォームです。スマートフォン上で生活者とコンビニエンスストア、GMS・スーパー、ドラッグストア、飲食店、各種専門店を始めとした大手小売店、ブランドをテクノロジーの力でマッチングします（ビジネスモデル特許取得）。人工知能も用いたプラットフォーム独自のアルゴリズムを通じて、ひとりひとりの生活者に応じたショッピングの動機付けを行うことで、能動的で"Gotcha!"なショッピング体験を創出しています。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・Gotcha!mallにオムニ7が参画、「nanaco」ギフトが当たるプロモーション連携がはじまります。Gotcha!mallはグランドデザインが運営するバーチャルモールであり、日本だけでなく、海外にも展開、国内ではココカラファイン、キャンドゥ、イオン、ローソンなど、数10企業が出店しています。AIを使い、顧客個人個人と店舗、商品とのベストマッチングをはかり、各企業へ新規顧客の誘因、来店頻度の飛躍的な増加をはかることが売りです。パンフには来店頻度が230％、バスケット頻度（ARPU)、すなわち、顧客一人当たりの売上高が170％になるとのことで、注目のバーチャルモールとのことです。今期はモール全体がかかわる売上高300億円、200万人の集客を目標とするとのことです。すでに、ビジネスモデル特許取得済みとのことですので、ユニークなビジネスモデルといえます。この8月には、「グランドデザインと北海道大学、マーケティング活用を主眼とした人工知能の共同研究を開始」とのことで、人工知能の本格的な研究体制も確立したとのことです。「大量のプレイヤーズデータ（「購買前後のプレイ履歴」「位置情報」「レシートデータ」など）が蓄積されるのが特徴。ユーザー企業は自社購買データ（ID-POS）とプレイヤーズデータを組み合わせて解析し、インセンティブを個別最適に提供することで、過度な投資を伴わずにライトユーザーの購買頻度・購買単価を徐々に高め、次第にロイヤルカスタマーに育成していくことができる。」とのことですので、リアルでは十分に実現できない究極の販売促進が可能とのことですので、今後、さらに出店企業が日本だけでなく、世界中から参画があると思われます。流通業界もこのようにAIがキーになる、新たなビジネスモデルが生まれ始めたといえ、Gotcha!mallがどのように成長してゆくのか、その動向に注目です。

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AI、ネット広告最適化システム、サイバーエージェント！

AIによって、最も高い配信パフォーマンスを実現する予算配分を自動算出　AIシミュレーションシステム「CAAI」を開発・提供：
・サイバーエージェント：12/8
・株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：藤田晋、東証一部上場：証券コード4751）は、インターネット広告事業において、企業のインターネット広告全体の配信データを活用し全メディア横断でのコンバージョン最大化を実現する、AIシミュレーションシステム「CAAI（シーエーエーアイ）」を開発し、提供を開始いたしました。
・現在、1兆円を超える国内のインターネット広告市場において、7割以上を占める運用型広告は、企業のマーケティング活動において不可欠となっています。その一方で、運用型広告における手法の多様化により、どのメディアにどれほどの予算配分を行えばコンバージョンの最大化を図れるかを正確に見極めることが困難となっており、予算配分は複数の広告配信メディアを横断するインターネットマーケティングを行う上で運用課題として挙げられています。
・このような背景の元、このたび当社が開発したAIシミュレーションシステム「CAAI」は、複数の広告配信メディアのデータを横断的に解析し、コンバージョンの最大化を実現するサービスです。人工知能のアドテクノロジー活用を図る当社のAI研究組織「AI Lab（エーアイラボ）」において、当社が取り扱う100以上のメディアにおける年間総インプレション1兆以上の配信実績データから学習した独自ロジックを用いて開発いたしました。これによって各メディアの最適なCPA（獲得単価）および予算をシミュレーションし、最も高い配信パフォーマンスを実現する予算配分を自動算出します。当社の強みである運用力に加え、AIが算出した予算配分に基づき、随時調整をかけながら配信することで、インターネット広告全体のコンバージョン最大化を実現いたします。

AI Lab：サイバーエージェント
・ 「AI Lab」は、人工知能（AI）を活用した広告配信技術の研究・開発を目的に設立いたしました。アドテクスタジオではRTB広告を支えるSSPやDSP、DMPなどアドテクノロジー分野のプロダクトを多数提供しており、アドテクノロジーにおいてAIを活用することは、人手には負えない膨大なデータ処理を自動化できるだけではなく、ユーザーにとって最適なインターネット広告を提供することに繋がります。「AI Lab」では、機械学習、計量経済学、コンピュータビジョン、自然言語処理、HAI/HRIなどを専門とする研究者が所属し、広告を取り巻く様々な課題の定義及び解決に取り組んでいます。また、高度なAI研究技術を持ち実用化に積極的な研究室との産学連携を行い、これまで9つの大学・研究機関(東京大学、大阪大学、Yale大学、東京工業大学等)と各AI分野において提携し、さらなる広告配信技術の向上を目指し、研究・開発を進めています。
・オンライン広告におけるスパース性と遅れコンバージョンを考慮した予測モデル：
・今井 優作：株式会社サイバーエージェント AI Lab
・はじめに：
・近年，インターネットやスマートフォンの普及に伴い，オンライン広告費が年々拡大を続けており，2017 年時点でテレビ広告費に次ぐ規模となっている．オンライン広告における効果測定のための重要な指標のひとつにコンバージョン率 (CVR;conversion rate) がある．ここで，コンバージョンとは，商品購入や資料請求など，Web サイト上から獲得できる最終成果のことを指す．CVR 予測の精度を高めることで，限られた予算の中で広告効果を最大化するよう，適切な広告の配信が可能となる．
・CVR 予測の課題として，1) 素性として質的データを多く含むためスパースなデータが生じる，2) 広告をクリックしてからコンバージョンするまでに長い時間を要する，ことが挙げられる．本稿では，上記の問題を解決するための予測モデルを提案し，従来手法よりも高い精度で CVR 予測が可能なことを示す．

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：

・サイバーエージェントが12/8、「 AIによって、最も高い配信パフォーマンスを実現する予算配分を自動算出　AIシミュレーションシステム「CAAI」を開発・提供」とのニュースリリースを公表しました。AIがネット広告の最適予算計画を策定するとのことで、いよいよ、AIも広告へ本格参入といえます。ここでのAIは機械学習が使われており、「当社が取り扱う100以上のメディアにおける年間総インプレション1兆以上の配信実績データから学習した独自ロジックを用いて開発」とのことです。それにしても、AIが広告計画を自動策定するには、1兆という途方もないデータを事前学習する必要があるとのことで、まさに、人間の領域を超えたAIならではの仕事といえます。サイバーエージョントは2016年1月にAI Labを設立、産学共同でAIの研究に取り組んできましたが、その成果が出たといえます。参考に、AI Labの今井さんの研究論文をリンクしましたが、今回の成果の元となった論文のひとつといえるかと思います。これ以外にも、AI Labでは様々な研究が進んでおり、今後、今回の「CAAI（シーエーエーアイ）」の改善、新たなサービスの開発が次々に生み出されるのではないかと思います。当然、AbemaTV（アベマTV）も研究対象でしょうから、視聴率、広告の仕組みもAIで劇的に変わる可能性もあると思います。AI、ネット広告が可能であれば、リアルのちらしの分析もID-POSデータで可能といえますので、いずれ、挑戦してみたいと思います。ここにきて、AIがマーケティングの領域に次々と入りつつありますので、今後、サイバーエージョエントの動向を含め、何が生まれるか、AIとマーケティングに注目です。

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スーパーやまと、業績悪化、自己破産！

（株）やまと、破産申請へ 負債総額約16億7000万円：
・東京商工リサーチ：2017/12/07(木)
・～山梨県下で「スーパーやまと」９店舗を展開～
・（株）やまと（TSR企業コード:340091541、法人番号:2090001011226、韮崎市富士見2-12-36、設立昭和26年2月、資本金3000万円、小林久社長）は12月7日、店舗を閉鎖し、破産手続きを古屋俊仁弁護士ほかに一任した。負債総額は約16億7000万円（平成29年6月期決算時点）。
・鮮魚店として創業し昭和50年、食品スーパーに転換した。韮崎市および北杜市を中心に甲府市、笛吹市、市川三郷町などで「スーパーやまと」を展開。平成4年以降、ホームセンターとの共同による複合型店舗を相次いで出店するなど急成長し、12年6月期にはピークとなる売上高約78億9200万円をあげていた。
・しかし、設備投資などによる借入負担が重かったうえ、同業者との競争激化等から採算性は悪化。最大16店舗を構えていたものの、25年以降は不採算店舗を中心に7店舗を閉店し、29年6月期の売上高は約27億4000万円まで縮小した。

地元密着のスーパー 自己破産申請へ 山梨：
・NHK:12/7
・山梨県で地元に密着した経営を掲げ、韮崎市などでスーパーを展開してきた「やまと」は、他社との競争の激化で業績が悪化し、裁判所に自己破産を申請することを決めました。
・会社は６日夜までの営業を最後にすべての店舗を閉店し、アルバイトを含むおよそ170人のすべての従業員を解雇しました。負債総額はおよそ16億6900万円だということです。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・12/7、東京商工リサーチが「TSR速報（大型倒産情報・注目企業動向）」に「 （株）やまと、破産申請へ 負債総額約16億7000万円」との見出しのニュースをリリースしました。民事再生法の申請ではなく、自己破産の申請とのことですので、営業を停止し、資産を処分、会社を解散することになります。負債総額は16億7000万円とのことで、その要因は、「設備投資などによる借入負担が重かったうえ、同業者との競争激化等」により、「最大16店舗を構えていたものの、25年以降は不採算店舗を中心に7店舗を閉店し、29年6月期の売上高は約27億4000万円まで縮小」し、資金繰りに窮したことによるとのことです。食品スーパーは1店舗数億円という多額の新規出店等の設備投資が必須の業態といえます。上場約50社の平均的な有利子負債は約200億円あり、総資産に占める比率は20%を超えます。自己資本比率は約45％ですが、その大半を借入で賄っているのが実態といえます。一方、キャッシュは商品売買から得られる原価と経費差の関係はトントンのケースが多く、不動産、物流等のその他の営業収入で営業利益を補填しているのが実態ですので、競合激化により、既存店のキャッシュが減少すると、即、経営を圧迫します。さらに、今回のケースのように店舗を大量に占めると、キャッシュがいっきに減少、2重のキャッシュ不足が生じ、有利子負債の返済にも影響、経営は厳しさを増すといえます。今回の「やまと」と同様な経営環境、財務状況の食品スーパーは少子高齢化、競合激化とともに、今後、さらに深刻さを増すといえ、厳しい局面を迎えているといえます。その意味で、「やまと」の破産は、民事再生ではないだけに、食品スーパーにとって、今後の企業の存続が問われた厳しい経営決断の問題といえます。「会社は６日夜までの営業を最後にすべての店舗を閉店し、アルバイトを含むおよそ170人のすべての従業員を解雇」とのことで、即店舗閉鎖とのことですので、関係者にとっては、厳しい年末年始になるといえます。今回の件は、食品スーパーにとって、経営の根本が問われているといえ、どう継続するかではなく、どう存続するかが問われているといえます。2018年度は、その意味で、食品スーパーの根幹が問われる年になるといえるかと思います。

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セブン-イレブン、58項目の新技術導入店舗へ！

セブン＆アイ本社入居ビル内「セブン‐イレブン千代田二番町店」
「ひとと環境にやさしい店舗」として開店：
・セブン‐イレブン・ジャパン：12/6
・株式会社セブン‐イレブン・ジャパン（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：古屋 一樹） は、12 月 7 日（木）午前 7 時より、改装のために休業していた当社が入居する「二番町ガーデン ビル」内の「セブン‐イレブン千代田二番町店」を、次世代にあるべき店舗の礎となる新しい技術 を結集した店舗として再オープンいたします。
・本店舗は、国内外の様々な分野を代表する企業様より、「環境負荷の低減」「働きやすさの向上」 「快適な店内環境づくり」をテーマとした技術や設備をご提案いただき、それらを結集した 『ひとと環境にやさしい店舗』として開店いたします。
・今回の取り組みによって、店舗全体の外部調達電力を約 28％削減※1 することが可能となり、 対象設備に関連する作業時間を 1 日あたり約 5.5 時間※2 削減することができるようになりました。
・全体で 38 社からご提案をいただいた 58 種の技術による設備を採用しており、本店舗での試用、 検証をきっかけとして、可能なものから全国約 19,900 店舗への拡大を検討してまいります。
・セブン‐イレブンでは、環境への負荷を低減できる設備の導入や、従業員が働きやすい環境の 整備、「近くて便利」なお店づくりを通じ、広く社会的課題への対応を推し進めてまいります。

1.環境負荷の軽減：22
・純水素燃料電池、 エネルギー マネジメント システム、路面型太陽光パネル、店頭看板、 オープンケース、冷凍リーチインケース（内蔵型）、栄養ドリンクケース（内蔵型）、フライヤー、屋上緑化、ペットボトル回収機、各種ステッカー、アイスケース（内蔵型）、自動水栓、チルドケース（内蔵型）、アイスケース、 店内壁材 、カウンター天板、 屋上太陽光パネル 、 店内ＬＥＤ照明 、パン陳列用木棚、おでん木枠、フライヤーフード

２.働きやすさの向上： 26
・デジタルサイネージ、カウンター、 ゴンドラの商品陳列棚、トイレ用掃除シート、商品仕切板、カウンター、ゴンドラの商品陳列棚、セブンカフェ自動販売機用トッピング什器、商品仕切板（袋菓子用）、商品仕切板（おにぎり用）、ＦＦウォーマー、ウォークイン、カウンター収納ボックス、グリーストラップ、デジタルサイネージ、サービスワゴン、金庫、アイスクリームケースフィルター、設備稼働管理、宅配便ロッカー、セブンカフェ自動販売機、食品自動販売機 、チルドケース用スライド棚、冷凍リーチインケース用スライド棚、食器洗浄機、自動ドア

3.快適な店内環境作り：10
・トイレ壁材・天井材、コンセント、メッシュ什器用フック、傘立て、不燃シート製防煙垂れ壁、トイレ床材、トイレ器具、ベビーチェア、ベビーシート、空気清浄機、空調機

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・セブン‐イレブン・ジャパンが12/6、本部のある「セブン‐イレブン千代田二番町店」のリニューアルを公表しました。基本コンセプトは3つ、環境負荷の軽減、働きやすさの向上、快適な店内環境作りです。それぞれ、最新の技術を導入しており、その数、58です。内訳は、環境負荷の軽減が22、働きやすさの向上が26、そして、快適な店内環境作りが10です。数から見ると、働きやすさの向上に力点を置いたリニューアルといえます。この新技術を導入すると、「店舗全体の外部調達電力を約 28％削減」し、「対象設備に関連する作業時間を 1 日あたり約 5.5 時間削減」とのことですので、将来、全国約 19,900 店舗へ導入すると、莫大な電力と作業時間の節約となります。また、「快適な店内環境作り」は項目数は10と少ないですが、コンセントに関しては「内蔵センサーで地震を感知（震度５以上）し、即時に電気を遮断」、傘立てでは「折り畳み傘も収納可能」、さらに、ベビーチェア、ベビーシートの設置、トイレ床材、トイレ器具の改善など、顧客にとっても、快適な店舗になるといえ、きめ細かい配慮がなされています。これまで、どちらかというと、POS、GOT、ネットワーク等の情報システムの改善が注目されてきたセブン-イレブンですが、このような環境、働きやさすさ、快適な店舗への投資は、新たな動きであるといえ、コンビニもまさに「広く社会的課題への対応」を競う時代に入ったといえます。今回のセブン-イレブンの決断は、コンビニに限らず、流通業界全体の流れを変える新たな時代の到来といえるかと思います。今後、この58項目の新技術がどのようなスピードで進んでゆくのか、セブン-イレブンの全国、全世界の店舗の動向に注目です。

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ALBERT（AI)、第3四半期決算、増収減益、株価急騰！

ALBERT、2017年12月、第3四半期決算 ：11/14

B/S関連：キャッシュの蓄積：
・総資産：30.46億円
・自己資本比率：29.3％（昨年26.1％）
・現金及び預金：27.21億円（総資産比 89.33％）
・新株予約権付社債：19.88億円（総資産比 65.27％）
・買掛金：0.07億円（総資産比0.23％）
・利益剰余金 ：△5.29億円

P/L関連：キャッシュの創出：
・売上高：6.44億円（6.8％） 、営業利益：△1.10億（　　％）
・経常利益：△1.12億円（　　％）、 当期純利益 ：△1.14億円（　　％）
・通期予想：
　　⇒売上高：8.50億円（4.6％：進捗率73.19％）
　　⇒営業利益：△3.48億円（1.4％：進捗　　％）
・原価：40.07％（昨年45.94％）：-5.87、売上総利益：59.93％（昨年54.06％）：+5.87
・経費：77.02％（昨年68.99％）：+8.03
・営業利益：-17.09％（昨年-14.93％）：-2.16

ALBERTのコメント：
・IoT事業の多様な事業領域への展開に向け、エレクトロニクス、情報通信業界をリードする国内外の大手電 機・電子機器メーカーに対し、半導体、電子デバイス、ネットワーク関連機器、ソフトウェアなどの高付加価 値商品とサービス提供を行っている株式会社マクニカと業務提携を締結、株式会社マクニカが取り扱うIoTソ リューション向けハード／ソフトウェア及び各種IoT向けソリューション／サービスを組み合わせることで、 工場のスマートファクトリー化を実現するソリューションを共同で提供するサービス開始。
・人工知能（AI）、機械学習などの領域におけるデータ分析と、データサイエンティスト派遣事業拡大を視野 に、大手メーカー、情報産業、大学、官民の研究機関、公共団体等を顧客とする国内最大規模の技術系人材サ ービス企業である株式会社テクノプロ・ホールディングスとの協業開始。
・人工知能（AI）・機械学習の領域で、日本マイクロソフト株式会社との連携を強化し、「Microsoft Azure活 用ソリューション」の提供開始。
・また、上記業務提携の推進にあたり、IoTを含む新規進出分野への研究開発、データサイエンティストを含む人 材の確保への先行投資も同時並行で進めて参りました。

ALBERTの株価：12/7
・時価総額4,381百万円（12/7） ＝1,720円（12/7) × 2,547,250株（12/7）
・株価1,720円（12/7)＝PER(会社予想）：　　倍（12/7）×EPS -146.87円（2017/12）
・株価1,720円（12/7)＝PBR(実績）：4.91倍（12/7）×BPS 350.57円（2016/12）
・ALBERT、NVIDIA主催イベントで自動運転等に応用可能な

深度推定（距離推定）エンジンを発表
～NVIDIAの自動運転向けAI車載コンピュータ
ーDRIVE PX Parker AutoCruise上で実演～
・株式会社ALBERT：12/5
・深度推定（距離推定）とは：
・深度推定とは、二次元の映像や画像を解析し、カメラから物体までの距離を推定する技術です。人間の脳は目から見える景色を把握し、物体までの距離を判断することが出来ますが、この判断をディープラーニングを活用して高精度に行なうことが出来るようになりました。深度推定は、自動車の自動運転において人間の目に代わる技術として活用できるほか、工場や倉庫における物資の自動運搬、自動掃除機などの家庭用ロボット、車いすなど、物体の場所と距離を把握して制御する際に必要な、適応領域の広い技術です。
・さらに今回ALBERTが発表する深度推定技術では、1つのカメラだけで行なう単眼推定が可能で、且つ極めて安価で汎用的な性能のカメラを用いた場合でも高い推定精度を実現しています。企業が深度推定技術を製品に搭載する際、カメラを含めた追加部品のコストは大きな問題になります。単眼且つ安価なカメラだけで高い推定制度を担保できるALBERTの技術は、この点において高い競争力を発揮します。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・ALBERT、AI、人工知能をメインにしたベンチャー企業がいま何を経営課題とし、どのような経営状況にあるのか、それを知る上での象徴ともいうべき企業の1社です。最新の決算、2017年12月度の第3四半期決算を見ると、増収減益、しかも、営業、経常、当期純利益ともに赤字決算と厳しい状況にあります。AIが必ずしも儲かるビジネスではないということがわかります。ただ、12/6の株価はストップ高となり、異常な投資家の買いが殺到しました。その要因は、「ALBERT、NVIDIA主催イベントで自動運転等に応用可能な深度推定（距離推定）エンジンを発表」のニュースリリースであり、このAIの技術、深度推定手法が今後の自動運転等へ応用され、莫大な利益をもたらすであろうとの思惑からと思われます。AIはこのようなことがいつ起こっても不思議ではない要素をもっているといえ、その技術が本物かどうかを見極めることが重要といえます。ここ数年、ALBERTの利益が厳しかった要因は、AIの技術者を十分に確保できなかったことが大きいとのことで、それが原因で優良案件の受注ができなかったケースがあったとのことです。ただ、今回、株価がストップ高となり、2,000円を超えたことで、1,211円を転換価格とした新株予約権付社債19.88億円が株式に転換し、結果、多額の資本が負債から転換したことになります。これで、自己資本比率が29.3％から大きく改善、財務は安定しましたので、人材確保がしやすくなったと思われます。それだけAI技術者は不足し、世界中の先進企業が奪い合っているとのことですのです。財務的にも一段落したALBERT、今後、AIをメインに人材を確保し、どう企業の変革を遂げてゆくのか、その行くへに注目です。

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産業革新機構、AI、ケアプラン、シーディーアイへ出資！

世界初、AI による自立促進・
重度化予防のケアプランを提供する新会社への共同出資に関して：
・株式会社産業革新機構：4/14
・株式会社産業革新機構（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：勝又幹英、以下「INCJ」）およびセントケア・ホールディング株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：森猛、以下「セントケア HD」）は、 AI による自立促進・重度化予防のケアプラン*を提供する新会社、株式会社シーディーアイ（以下、「新会社」）へ共同出資することに合意いたしました。
・INCJ、セントケア HD のほか日揮株式会社、株式会社ツクイ、社会福祉法人こうほうえん や介護サービス事業者等の共同出資による出資総額は 15 億円になります。
・新会社は、AI を利用して要介護者の体調や症状に合ったケアプランを生成し、自立支援・ 重度化予防に繋がるケアマネジメントを実現するシステムを開発・提供します（以下、「本 事業」）。本事業はセントケア HD が先進自治体と連携して実証研究を行ってきた事業で、新 会社は本事業の社会実装を目的として、セントケア HD からのスピンオフによって誕生しま した。本事業の核となる AI は、過去に介護サービスを受けた要介護者のケアプランを学習 し、要介護者の自立促進や重度化予防に繋がるケアプランを生成して、ケアマネジャーに 提供します。
・新会社は、長年AIの研究開発を行う研究者が設立した米・シリコンバレーにあるActivity Recognition 社と事業提携し、研究開発を加速させるとともに、自治体や、出資者である介 護サービス事業者、社会福祉法人等と連携して、AI ケアプランを活用した調査研究を行い、 事業化を目指します。また、AI によるケアプランをより広く浸透させるために、新会社は 介護関連企業や社会福祉法人等と協同するコンソーシアム（共同事業体）の役割を果たし、 オープンイノベーションによる共創領域のプラットフォーム化を推進していきます。
・Activity Recognition 社：
・IMPROVING SENIOR HEALTH CARE ​THROUGH POWERFUL A.I.
・Everyone should receive health care tailored to their personal needs, so we created the first​world-class health care professional assistant for senior care. We call it MAIA and it uses state-of-the-art machine learning to process patient health records and propose optimal care plans to improve their independence and health.
・セントケア HD は、今まで蓄積してきた介護分野での知見を、AI に学習させることにより いわゆるお世話をする介護から、高齢者の自立を支援する介護への転換を図ります。セン トケア・グループの知見を AI を通じて広く社会に普及させることで、より多くの高齢者の 方の幸せが実現でき、社会における自立支援へのパラダイムシフトに貢献するものと確信 します。

株式会社産業革新機構（INCJ）について：
・INCJ は、2009 年 7 月にオープンイノベーションの推進を通じた次世代産業の育成を目 指して、法律に基づき設立された会社です。総額約 2 兆円の投資能力を有しており、革新 性を有する事業に対し出資等を行うことで産業革新を支援することをミッションとしてい ます。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・世界初、AI による自立促進・重度化予防のケアプランの提供を目指しているベンチャー企業、シーディーアイへ産業革新機構が出資した4/14のニュースリリースです。産業革新機構は政府系のファンドであり、「総額約 2 兆円の投資能力」を有し、「革新性を有する事業に対し出資等を行うことで産業革新を支援することをミッション」としています。今回、シーディーアイへの出資は、「本事業の核となる AI は、過去に介護サービスを受けた要介護者のケアプランを学習 し、要介護者の自立促進や重度化予防に繋がるケアプランを生成して、ケアマネジャーに 提供」するとのことで、結果、「 AI を通じて広く社会に普及させることで、より多くの高齢者の 方の幸せが実現でき、社会における自立支援へのパラダイムシフトに貢献するものと確信」にいたったことによるとのことです。 実際の出資は、「INCJ、セントケア HD のほか日揮株式会社、株式会社ツクイ、社会福祉法人こうほうえん や介護サービス事業者等の共同出資による出資総額は 15 億円」とのことですので、現在、豊橋で実証実験にすでに入っていますが、今後、事業化に向けて本格展開がはじまるといえます。今後、AIがどう「お世話をする介護から、高齢者の自立を支援する介護への転換」に貢献するのか、その成果に注目です。

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AI、日本初、介護、ケアプラン自動作成！

ＡＩ×介護 世界を救う、ケアプラン、自動で作成：
・日本経済新聞：12/6
・「寝返りはできない」「立ち上がりは何かにつかまれば可能」　
・11月、愛知県豊橋市の介護事業所。介護が必要な高齢者の状態をケアマネジャーが入力する。「うまくいっているようだ」。様子を満足げに見守る外国人がいた。人工知能（ＡＩ）研究者のグイド・プジオル氏（36）だ。
この作業、ＡＩが高齢者の自立を促すケアプランを自動で作るための前工程だ。身体機能や要介護度など数十項目のデータをＡＩに入力。すると、わずか数秒でＡＩがケアプランの素案を画面上に表示する。豊橋市で始まった、世界初とされる「介護現場でのＡＩ活用」の実証実験だ。
・ 「一緒に高齢者の自立を促すシステムを作りませんか」。岡本氏の提案にプジオル氏は「やりましょう」と目を輝かせた。岡本氏はセントケアを退社。今年３月、事業化に向けシーディーアイ（東京・中央）を起業した。
シーディーアイがＡＩ実験に選んだのは豊橋市。８年間蓄積した10万件の介護保険データをＡＩに学習させ、市内200人弱の高齢者のケアプランを作る。実際に介護サービスを提供、ケアマネ業務や要介護者の状態の変化を検証する。
・岡本氏は東京大学医学部を卒業後、化学メーカーのクラレで介護ショップの立ち上げを担うなど、25年にわたり一貫して医療・介護に携わってきた。それだけに日本の介護を良くしたいとの気持ちは人一倍強い。

株式会社シーディーアイ：
・愛知県豊橋市でケアプラン作成を支援する人工知能の利用を開始：
・株会社シーディーアイと愛知県豊橋市（市⾧：佐原光一） は、豊橋市内のケアマネジャーの協力を得て、日本初となる人工知能によるケアプラン作成の実証プロジェクトを進めています。平成 29 年 11 月 6 日から豊橋市内のケアマネジャー33名が人工知能の利用を開始します。
・政府は未来投資戦略2017（平成29年6月9日閣議決定）において「自立支援・重症化予防に向けた科学的介護の実現」を掲げており、平成29年5月30日に経済産業省がとりまとめた「新産業構造ビジョン」においても、人工知能を活用したケアプランの作成支援は突破口プロジェクトの一つに挙げられています。
・また、平成30年4月1日に施行される地域包括ケアシステム強化法において、市町村は自立支援に取り組むこととされており、本取組は他市町村に先駆けて豊橋市が取り組むものです。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・AIの本流かと思われる動きが、12/6の日本経済新聞に掲載されました。「ＡＩ×介護 世界を救う、ケアプラン、自動で作成」とのタイトルですが、まるで、かつてのプロジェクトXを彷彿とさせる話でもあり、しかも、AIはここにこそ活用すべきと思える内容です。それにしても、1958年生まれの岡本さん、よく、決断したと思います。人工知能（ＡＩ）研究者のグイド・プジオル氏との出会いがなければ、実現しない話であり、しかも、岡本さんが「25年にわたり一貫して医療・介護に携わって」きていなければありえない話ですので、偶然に偶然が重なった必然ともいえる話です。実際、現在、ケアマネージャーは74項目の聞き取り調査からケアプランを策定し、要介護者のケアを数年に渡ってフォローするわけですので、簡単な仕事ではないといえます。しかも、日本には数百万人の要介護者がおり、毎年増加する一方ですので、このフォローは簡単ではなく、まさに、国として取り組まなければどうにもならない状況にあるといえます。幸い、日本には過去15年間の介護データがあり、その数、100億件ともいわれており、こんな介護のビッグデータが存在する国は世界に例がなく、その意味では、人類史始まって以来のAIプロジェクトともいえます。これまでのように人だけに頼っていた仕組みでは要介護者と比例する形で国家予算が増加する一方ですので、AIは必須のツールといえるわけですが、どうAIを活用するか、それが岡本さんが立ちあがったことで、その解決の糸口が見えはじめたといえます。それにしても、そのために、約15億円を資金調達し、ベンチャー企業を60歳にして立ち上げ、しかも、パートナーのグイド・プジオル氏もアメリカで介護のAIベンチャー企業を同時に立ち上げ、双方が連携して介護にAIを導入しようとしているわけですので、すごいことが起こったといえます。今回、豊橋市での実証実験ですが、これが契機となって、介護のAIが確立され、日本のケアマネージャーが活用しはじめ、結果、要介護者が自立につながてゆけばと祈るばかりですが、今後、どのように、このプロジェクトが動いてゆくのか、その動向に要注目です。

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Amazon RekognitionってどんなAI?

Amazon Rekognition：
・Amazon Rekognition では、画像を分析するごとに、および顔の特徴のベクトルセットを保存するごとに料金が発生します。顔の特徴を表すベクトルは顔メタデータと呼ばれ、これをコレクションとして保存して、顔検索を実行できます。
・画像分析枠：処理画像 1,000 枚あたりの料金
・1 か月あたり画像処理* 100 万枚まで：1.00 USD
・1 か月あたり画像処理* 100 万枚超 1,000 万枚まで：0.80 USD
・1 か月あたり画像処理* 1,000 万枚超 1 億枚まで：0.60 USD
・1 か月あたり画像処理* 1 億枚超：0.40 USD
・解説：
・Amazon Rekognition は、画像の分析をアプリケーションに簡単に追加できるようにするサービスです。 Rekgnition では、画像内の物体、シーン、テキスト、顔の検出、有名人の認識、および不適切なコンテンツの識別ができます。顔を検索および比較することもできます。Rekognition の API を使えば、深層学習に基づく高度な・視覚検索やイメージ分析をアプリケーションにすばやく組み込むことができます。
・Amazon Rekognition は、Amazon のコンピュータ視覚科学者が日々何十億もの画像を分析する Prime Photos のために開発したのと同じ、実証済みで高度にスケーラブルな深層学習テクノロジーを使ったサービスです。Amazon Rekognition は、深層ニューラルネットワークモデルを使用して、画像に写っている幾千もの物や状況を検出し、ラベル付けします。今後も継続的に新たなラベルや顔認識機能が追加されていく予定です。
・Rekognition の API を使用すると、強力なビジュアル検索および探索を簡単にアプリケーションに構築できます。Amazon Rekognition では、分析する画像と保存する顔のメタデータに対してのみ支払います。最低料金や前払いの義務は発生しません。

深層学習とは何ですか?
・深層学習は機械学習の一分野です。また、人工知能の重要な分野でもあります。複数の線形変換および非線形変換で構成される複数の処理レイヤーがある深層グラフを使用して、生のデータから高度な抽象化を行うことが目的です。深層学習は、おおまかにいうと脳内の情報処理と通信のモデルに基づいています。深層学習では、人間が作成した特徴を、非常に大量の注釈付きデータから学習した特徴に置き換えます。深層グラフ内の数十万のパラメータを効果的なアルゴリズムで反復的に計算することで学習を行います。
・深層畳み込みニューラルネットワーク (CNN) やリカレントニューラルネットワークなどのいくつかの深層学習アーキテクチャが、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理、およびオーディオ認識に適用され、さまざまなタスクで最先端の成果が実現しています。
・Amazon Rekognition は、Amazon AI の一連のサービスの一部です。Amazon AI の各サービスは深層学習を利用して、画像の認識、テキストからリアルな音声への変換、直感的な会話型テキストおよび音声インターフェイスの作成を行います。

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・Amazonが11/29に発表したAWSのAI、６つの内、興味深いAIがこのAmazon Rekognitionです。他のAIももちろん気になりますが、このAmazon Rekognitionは特にAIらしいAIともいえ、実務的にも様々な応用がすでにはじまっており、今後も様々な分野で活用されてくるといえます。料金表も公明正大で、「画像を分析するごとに、および顔の特徴のベクトルセットを保存するごとに料金が発生」であり、処理画像 1,000 枚あたりの料金として、「1 か月あたり画像処理 100 万枚まで：1.00 USD」からはじまり、ボリュームディカウントが適用されます。「最低料金や前払いの義務は発生しません」とのことですので、使った分だけ払う仕組みです。AIは何を活用しているかですが、深層学習、「深層畳み込みニューラルネットワーク (CNN) やリカレントニューラルネットワークなどのいくつかの深層学習アーキテクチャ」を使っているとのことです。それにしても、AIがここまで身近になり、普通にクラウドで使えるようになるとはびっくりです。もう画像、映像を含むデータをはじめ、あらゆるデータを単に分析する時代は終わったといえ、今後はAIをいかに活用し、データを分析するかが問われる段階に入ったといえます。しかも、それがクラウドで普通にできてしまう時代がAWSによって実現したといえ、これにより、どう日常生活が変わり、ビジネスが変わってゆくのか、2018年度はその最初の1年、スタートとなるといえます。その意味で、2018年度は、自らのビジネスを含め、あらゆるビジネスモデルを根本から見なおすことになりそうです。

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AWS、AIに参入、11/29！

AWS Announces Five New Machine Learning Services and the World’s First Deep Learning-Enabled Video Camera for Developers：
・Business Wire：11/29
・Today at AWS Re:Invent, Amazon Web Services, Inc. (AWS), an Amazon.com company (NASDAQ: AMZN), announced five new machine learning services and a deep learning-enabled wireless video camera for developers. Amazon SageMaker is a fully managed service for developers and data scientists to quickly build, train, deploy, and manage their own machine learning models. AWS also introduced AWS DeepLens, a deep learning-enabled wireless video camera that can run real-time computer vision models to give developers hands-on experience with machine learning. And, AWS announced four new application services that allow developers to build applications that emulate human-like cognition: Amazon Transcribe for converting speech to text; Amazon Translate for translating text between languages; Amazon Comprehend for understanding natural language; and, Amazon Rekognition Video, a new computer vision service for analyzing videos in batches and in real-time. To learn more about AWS’s machine learning services, visit: https://aws.amazon.com/machine-lear....

アマゾンがクラウドAIサービスを大量発表　グーグル、MSに反撃：
・MIT Technology Review：12/1
・クラウドはもはや、単なるデータ置き場ではない。人工知能（AI）の戦いが繰り広げられる戦場であり、アマゾンはあらゆるライバル企業をねじ伏せようとしている。
・クラウドとして知られる天空のデジタル領域は、ファイルを保管したり、コードを実行したりできるリモート空間として始まった。だが、データとアルゴリズム、この2つを結びつけると、大量の情報を取り込み、それを賢く処理する、AIを実行する理想的な場所となる。大手テック企業はすでにそのことに気づいており、以前の記事で説明したとおり、AIをリモート・サーバー上でサービスとして開発者に提供する戦いは白熱している。いまや、クラウド・コンピューティングの先駆者アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、マイクロソフトやグーグルといったAIに精通した企業にジリジリと追い上げられているのだ。
・だがアマゾンは、11月29日にラスベガスで開催されたイベントで、そうした競合企業への態度を明確に示した。ライバルの追い上げを食い止め、クラウド事業の優位性を死守するために、新たなAIサービスを大量に発表したのだ。

About Amazon Web Services
・For more than 11 years, Amazon Web Services has been the world’s most comprehensive and broadly adopted cloud platform. AWS offers over 100 fully featured services for compute, storage, databases, networking, analytics, machine learning and artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), mobile, security, hybrid, and application development, deployment, and management from 44 Availability Zones (AZs) across 16 geographic regions in the U.S., Australia, Brazil, Canada, China, Germany, India, Ireland, Japan, Korea, Singapore, and the UK. AWS services are trusted by millions of active customers around the world—including the fastest-growing startups, largest enterprises, and leading government agencies—to power their infrastructure, make them more agile, and lower costs. To learn more about AWS, visit https://aws.amazon.com.

ＰＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・11/29、満を持して、AWS、AmazonがAIに本格参入しました。すでに、google、マイクロソフトなどがクラウドにAIを搭載しはじめていますが、これらの動きに対抗、決定的な差別化をはかり、さらに差を広げることが戦略目標といえます。AIはここへ来て、注目度がアップ、クラウドに関わらず、あらゆる企業がAIを取り入れ始めたといえますが、Amazonが今回、クラウドのAWSに搭載することで一気にAIがあらゆる企業に広がる様相を呈してきたといえます。今回、Amazonが公表したAIのサービスは全部で6つ、AWS DeepLens、Amazon Comprehend、Amazon Rekognition Video、Amazon SageMaker、Amazon Translate、Amazon Transcribeとなります。ちなみに、この内、機械学習ができるAmazon Rekognitionの利用料金は、100万枚の画像まで、1,000枚当たり1ドルだそうです。他社をAIで調査した上でのAIでの価格設定だと思いますので、安いのでしょうが、現時点での相場観です。Amazonが今回はじめたクラウドでのAIスタートの日、11/29は、その意味でAIの本格到来をつげる日といえ、来年、2018年度はまさにAI元年となりそうです。

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家計調査、2017年10月、実質0.0％！

家計調査データ：2017年10月
・総務省統計局：12/1
・消費支出は、1世帯当たり282,872 円、前年同月比 実質0.0％、名目0.3％の増加
・増加項目：
・牛肉 8.1％ ( 0.05)、豚肉 2.6％ ( 0.02)、鶏肉 5.2％ ( 0.02)、 レタス 161.1％ ( 0.14) ・ほうれんそう 42.3％ ( 0.03)、 外壁・塀等工事費 12.9％ ( 0.18)、 他の入院料 38.6％ ( 0.13) 、歯科診療代 15.5％ ( 0.07) 、自動車購入 26.3％ ( 0.47) 、自動車等関連用品 40.2％ ( 0.09)
・減少項目：
・さんま -35.7％ (-0.03) 、まぐろ -15.7％ (-0.02) 外食、すし（外食） -14.9％ (-0.06)、飲酒代 -7.9％ (-0.04)、鉄道運賃 -11.0％ (-0.07)、航空運賃 -40.9％ (-0.06)、国内パック旅行費 -25.9％ (-0.32)、外国パック旅行費 -36.4％ (-0.14)

10月の消費支出 去年の同じ月と変わらず：
・NHK：12/1
・個人消費の動向を表すことし１０月の「家計調査」によりますと、家庭の消費支出は、台風の影響で旅行への支出が減った一方、自動車の購入は増えたため、物価の変動を除いた実質で去年の同じ月の水準と変わりませんでした。
・総務省は「収入の改善が続いているものの、いま一つふるわないという消費の基調は変わっていない」と話しています。

独自集計：
・大分類：昨年対比（％、金額差、2017年10月、2016年10月）
・消費支出(名目）：100.30% 911 282,872 281,961
・1 食料98.70% -1,045 77,152 78,197 ：
・2 住居（財・サービス）102.00% 383 19,659 19,276、3 光熱・水道103.30% 594 18,724 18,130、4 家具・家事用品（財・サービス）92.70% -775 9,895 10,670、5 被服及び履物（財・サービス）98.10% -227 11,929 12,156、6 保健医療（財・サービス）105.70% 719 13,409 12,690、7 交通・通信（財・サービス）104.40% 1,703 40,421 38,718、8 教育（財・サービス）117.30% 2,190 14,824 12,634、9 教養娯楽（財・サービス）92.90% -2,090 27,390 29,480

・食品：順ソート：昨年対比（5円以上UP、10％UP、2017年10月、2016年10月）
・3X5 ウイスキー132.70% 36 146、306 ぶどう125.50% 86 423、352 チョコレート122.60% 95 515、370 冷凍調理食品115.50% 92 686、 305 梨115.30% 38 286、399 焼肉113.80% 72 594、216 魚介の缶詰113.30% 26 221、353 チョコレート菓子112.90% 16 140、389 他の飲料のその他(2014年までは38Yを含む) 112.40% 50 454、381 紅茶111.80% 6 57、38A 乳飲料111.60% 17 164、386 ココア・ココア飲料111.40% 5 49、220 牛肉110.60% 173 1,801、209 他の魚肉練製品110.60% 14 146、331 ジャム110.10% 10 109

ＰＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・CPIについで、12/1、総務省統計局が家計調査データ、2017年10月度を公表しました。結果は「1世帯当たり282,872 円、前年同月比 実質0.0％、名目0.3％の増加」と、実質では横ばい、消費は伸び悩んでいるといえます。NHKも、「 総務省は「収入の改善が続いているものの、いま一つふるわないという消費の基調は変わっていない」と話しています。」との記事を配信しており、「いまひとつふるわない」、これが実感かと思います。ちなみに、食料ですが、98.70% と、名目ですが、マイナス、全体同様、「いまひとつふるわない」 状況といえます。家計調査データは総務省がエクセル、アクセス等で分析できるように詳細なデータを公表していますので、今回、独自に集計、昨年の10月度と今年の10月を比較し、その差を％と数字で算出してみました。今後、改善を重ね、できるだけわかりやすく、その実態を分析できればと思います。今回の結果ですが、全体で伸びたのは、住居102.00％、光熱・水道103.30％、健康医療105.70％、交通・通信104.40％、教育117.30％であり、特に、教育がダントツの伸びとなっています。また、食品に関してはさらに細かく落とし、5円以上伸びた項目を順ソートしました。結果、ウイスキー、ぶどう、チョコレートが120％以上伸びた項目であり、果物を除き、生鮮食品が上位に入ってこないのが、この10月度の特徴といえそうです。CPIも消費もこの10月度は「いまひとつふるわない」といえ、この年末、そして、今年、2017年度は消費が伸び悩む1年となりそうです。

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CPI、10月度、コア指数0.8%、エネルギー依存！

消費者物価指数、2017年10月度：
・総務省統計局：12/1
・総合指数は2015年(平成27年)を100として100.6 前年同月比は0.2％の上昇 前月と同水準(季節調整値)
生鮮食品を除く総合指数は100.6 前年同月比は0.8％の上昇 前月比(季節調整値)は0.2％の上昇
生鮮食品及びエネルギーを除く総合指数は101.0 前年同月比は0.2％の上昇 前月比(季節調整値)は0.1％の上昇
・上昇： 　
・食料 生鮮魚介 6.7％(0.09) ･････ さんま 14.8％(0.02) など、酒類 4.2％(0.05) ･････ ビール 6.3％(0.02) など、光熱・水道 電気代 7.9％(0.25) ガス代 5.2％(0.08) ･････ 都市ガス代 8.3％(0.08) など、他の光熱 24.5％(0.08) ･････ 灯油 24.5％(0.08) 　保健医療 保健医療サービス 3.1％(0.07) ･････ 診療代 3.5％(0.07) など、交通・通信 自動車等関係費 2.2％(0.18) ･････ ガソリン 9.9％(0.18) など
・下落： 　
・食料 生鮮野菜 －25.0％(－0.60) ･････ レタス －68.6％(－0.15) など、生鮮果物 －5.4％(－0.05) ･････ 梨 －15.3％(－0.02) など、交通・通信 通信 －2.5％(－0.10) ･････ 通信料（携帯電話） －5.2％(－0.12) など

物価上昇0.8％、ちらつく天井　資源高効果ほぼ一巡：
・日本経済新聞：12/1
・総務省が１日発表した10月の消費者物価指数（ＣＰＩ）は、生鮮食品を除く総合が前年同月より0.8％上がった。消費増税の影響を除けば、2014年10月以来３年ぶりの伸びだ。ただ要因は、ガソリンや電気などエネルギーの値上げでほぼ完結する。原油価格の上昇と円安で16年後半から物価を押し上げたが、効果も一巡しつつある。消費の拡大が物価を引き上げる姿に転換できないと、物価上昇の勢いはしぼみかねない。
・0.8％の上昇率のうち、0.6％分はエネルギー価格の上昇によるものだ。農林中金総合研究所の南武志主席研究員は「消費改善に伴う需給要因による物価上昇ではない」と指摘する。
・企業の利益のうち労働者の取り分を示す労働分配率は59.2％と、1991年10～12月以来の水準まで下がった。賃上げの余力を残しているとも言え、安倍晋三首相は10月、経済界に３％の賃上げを要請した。
・3％台の伸びは1994年以来の大きさとなる。丸山氏は「外堀が埋まりつつある企業が賃上げへ動けば、インフレ予想を大幅に引き上げる」と話す。夢物語のようだった賃上げ加速で消費が勢いづき、持続的な物価上昇につながるか。来年の春季労使交渉（春闘）の行方は、例年以上に関心が高まりそうだ。

ＰＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・12/1、総務省統計局から2017年10月度のCPI、消費者物価指数が公表されました。結果は、政府、日銀が重視するコア指数が0.8％増となり、一見、上昇基調のように見えますが、その中身を見ると、エネルギーに支えられた要因が大きいといえ、依然として実質はデフレ傾向といえそうです。実際、生鮮食品及びエネルギーを除く総合指数が 前年同月比0.2％増ですので、差引、エネルギーの影響による0.8％増といえます。日本経済新聞でも、「0.8％の上昇率のうち、0.6％分はエネルギー価格の上昇によるものだ」、「消費改善に伴う需給要因による物価上昇ではない」と報じています。また、「労働分配率は59.2％と、1991年10～12月以来の水準まで下がった」とのことで、「安倍晋三首相は10月、経済界に３％の賃上げを要請」とのことで、今後、賃金が上昇し、これが消費を喚起し、CPIを押し上げるかがポイントとのことです。結果、「来年の春季労使交渉（春闘）の行方は、例年以上に関心が高まりそうだ」とのことで、経済動向よりも、ここへ来て、賃上げが重要な課題となってきたといえます。CPI、賃上げとも絡み、来週に向けて、どう数値が動いてゆくのか、エネルギーの動向も踏まえ、注目です。

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ダイナミック・プライシング、Amazon、250万回/日！

Profitero Price Intelligence: Amazon makes more than 2.5 million daily price changes：
・PROFITERO BLOG：December 10, 2013
・Analysis from price intelligence firm Profitero reveals that Amazon.com implements more than 2.5 million price changes every day, compared with just over 50,000 total price changes that were made by brick-and-mortar retailers BestBuy and Walmart throughout the entire month of November.
・Best Buy made a total of 52,956 price changes during November
Walmart made a total of 54,633 price changes during November
・More than 40 global retailers, including Staples, Sam’s Club, Tesco, Waitrose and Ocado, rely on Profitero Price Intelligence to:
・Benchmark competitor prices
・Manage their prices and promotions
・Attract price sensitive shoppers
・Negotiate better with suppliers.

IoT×人工知能で変わるプライシング～海外小売業界の価格戦略トレンドと課題：
・Piece to Peace：9/5
・注目されるダイナミック・プライシングと関連サービス：
・IoTベースのサービス向上への機運の高まりとともに、顧客にとっても売り手にとっても有益な価格戦略が求められています。ここで大きなトレンドとなりつつあるのが、需要と供給に応じた動的な価格設定、ダイナミック・プライシングの導入です。ダイナミック・プライシングは、航空サービスやホスピタリティ業界などで、すでに浸透している価格戦略ですが、機械学習技術の発展によって、めざましい進化をとげている分野です。　
・最新のダイナミック・プライシングでは、さまざまな顧客や商品、市況などに関するビッグデータをクラウド上のプラットフォームで迅速に分析し、価格調整・予測・最適化を詳細に、自動的に、リアルタイムに行なうことで、常に顧客のニーズに寄り添いながら、収益の向上に役立てることができるとされています。小売業界では、やはりアマゾンがその最先端を行っています。2013年の時点でアマゾンは価格調整を一日に250万回以上行なっていたといいます 。そして、その年の売り上げは前年比27.2％の伸びを見せ、アメリカの大手小売業者ランキングのトップ10入りを果たしました。
・ダイナミック・プライシングへの関心が高まるにしたがって、プライシングという分野そのものが先鋭化し、周辺サービスも充実してきています。なかでもプライシング・アズ・ア・サービス(Pricing as a Service, PraaS)と電子棚札(Electronic Shelf Labels, ESL) は、今後、ダイナミック・プライシング普及の立役者になる可能性があります。

ＰＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・少し古い記事ですが、興味深い内容です。ここ最近AIが小売業にも浸透しつつありますが、その活用方法として、ダイナミックプライシングがあります。価格政策はスーパーマーケットがこの世の中に生まれた革新的な商売の技術のひとつだったともいえますが、その発展系がAIを活用したダイナミックプライシングといえます。すでに、航空業界、ホテル業界、ここ最近では大リーグなどのスポーツの興行の世界では実践活用がはじまっていますが、流通業界ではが研究段階といえるかと思います。ただし、ネットの世界ではすでに実践段階に入っており、その先端をゆくのが、この記事にもあるようにＡｍａｚｏｎです。「Amazon com implements more than 2.5 million price changes every day」とのことで、1日に250万回も価格がまさにダイナミックに変化するとのことです。当然、ＡＩが背後に動いているといえますが、ここまで来ているとは驚きです。記事ではウォルマート、ベストバイなどの事例も紹介されていますが、価格の変動は月で約5万回とのことですので、Ａｍａｚｏｎとはけた違いの低さといえます。リアルゆえに、技術がまだ追い付いていないことが大きいといえるかと思います。ＡＩは確かにＡｍａｚｏｎのように人間を超えた極限まで対応することが可能ですが、現実の世界では人間の存在がありますので、人間に合わせるＡＩも今後課題とかと思います。その意味でダイナミックプライシングも、ＡＩを使い、かつ、人間が対応できる、むしろ、その能力を引き上げるような手法、技術の開発も必要かと思います。それにしても、Ａｍａｚｏｎ、改めてすごい企業といえます。

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新春特別セミナー2018、講演、テーマはAI！

新春特別セミナー2018
2020年以降を生き抜く戦略を“超一流講師”５名から学ぶ：
・日本経営コンサルタント株式会社：主催
・平成30年1月23日（火）12：00～19：00
・会場 ： 新横浜国際ホテル：
・「新春特別セミナー」の概要について：

第1講座：名和田 竜 氏：NPOランチェスター協会
「市場縮小期」に、どうやって勝ち残っていくのか…、“小が大に勝つ戦略”である「ランチェスター戦略」を学ぶ！

第2講座：鈴木 聖一氏：(株)IDプラスアイ
「人工知能（AI）」「eコマース」の発展で業界に何が起こるのか？、「スーパーマーケットの未来」と「流通業の未来戦略」を学ぶ！

第3講座：大給 近憲氏：女性誌「Mart」
「ミレニアル世代の主婦の特長」とは？、「今、主婦はスーパーマーケットに何を求めているか」を学ぶ！

第4講座：稔子・T・ウィルソン氏：FOOD TRENDS-US LLC
今、アメリカで何が起こっているのか？どのような取り組みをしているのか？、「アメリカのスーパーマーケット」最新情報を学ぶ！

第5講座：水元 仁志氏：日本経営コンサルタント(株)
「２０２０年以降を生き抜く戦略とは・・・」

ＰＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・商人伝道師の水元さんから、AIに焦点を当て、「スーパーマーケットの未来」と「流通業の未来戦略」についてと題し、新春セミナーで講演をとの話をいただき、本日、12/1、その概要が公表されました。セミナーは5人の講師が努めますが、私のテーマは、「「人工知能（AI）」「eコマース」の発展で業界に何が起こるのか？、「スーパーマーケットの未来」と「流通業の未来戦略」を学ぶ！」です。全体のテーマが「2020年以降を生き抜く戦略」ですので、2020年、オリンピック以降を見据えた、未来がテーマとなります。AIがこの時、どのようにスーパーマーケットで活用され、どのような新たなサービスが生まれ、それがスーパーマーケットをどう変革してゆくのか、現時点のAIの動向を踏まえながら、未来を見通すことがポイントといえます。AIのスーパーマーケットへの活用はまだまだはじまったばかりといえますが、今後、他の業界の動きをにらみながら、急速に導入が進んでゆくと思います。セミナーでは、スーパーマーケットへどのようにAIが浸透してゆき、それがスーパーマーケット、ひいては流通業界をどう変革してゆくのか、ここを抑えつつ、一方で、そもそもAIとは何か、何から始めるべきか、どう実務に活かすかについても解説したいと思います。現在、AIについては、国立研究開発法人産業技術総合研究所の人工知能技術研究センターの人工知能技術コンソーシアムの正会員として学んでいますので、そこでの最新の研究成果も交え、解説できればと思います。2018年度はスーパーマーケットにとってはAI元年となる年といえ、このセミナーだけでなく、AIについては本格的に取り組んでゆきたいと思います。

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IY FRESH（生鮮食品）、スタート！

セブンとアスクル、生鮮宅配「ＩＹフレッシュ」28日開始：
・日本経済新聞：11/27
・セブン＆アイ・ホールディングス（ＨＤ）とアスクルは28日から生鮮宅配サービス「ＩＹフレッシュ」を始める。共働き世帯などのニーズを見込み、カット野菜や調理キットなど5000品を扱う。東京都心の文京区と新宿区でスタートし、2018年度に東京23区全域、20年秋めどに首都圏に拡大する。生鮮宅配はアマゾンジャパン（東京・目黒）も４月から「アマゾンフレッシュ」を展開するなど、競争が激しさを増している。
・ＩＹフレッシュはアスクルの通販サイト「ロハコ」内に出店し、扱う商品は生鮮品を中心に5000品。午後２時までの注文で翌日の午前９時以降、午後２～11時の注文で翌日午後４時以降の受取時間を１時間刻みで指定できる。配送料は１回当たり350円。ロハコの商品を含む購入金額が4500円以上で無料にする。
・ＩＹフレッシュの拠点となるのは東京都荒川区にある「ネットスーパー西日暮里店」。ヨーカ堂が手掛けるネットスーパーの出荷拠点でもあり、２階の作業場にはスーパーの売り場のように冷蔵や冷凍の温度帯ごとに分かれた陳列棚が並ぶ。
・ロハコに出店することで、セブン＆アイのグループ通販サイト「オムニ７」では接点のなかった利用者を呼び込む。アスクルもこれまで扱っていなかった生鮮品を売ることでロハコの利便性を高めたい考えだ。

IY FRESH（生鮮食品）：
・野菜、 果物、 お肉、 お魚、 乳製品 など、生鮮食品を日用品とまとめてお届け！生鮮食品ならLOHACOで。
簡単調理（ミールキット・カット野菜）(199) 温めるだけ（レトルト食品）(165) そのまま食べられる（お惣菜・サラダ）(112) 野菜・いも類(167) フルーツ・果物(49) 肉類・肉加工品(304) 刺身・干物・鮮魚(153) 牛乳・乳製品・卵(378) パン・軽食・ジャム・はちみつ(205) シリアル・栄養補助食品(47) 米・麺類・調味料(1018) チルド商品（漬物・魚肉加工品・調理品）(160) 冷凍食品(273) 豆腐・納豆・こんにゃく・油揚げ(78) お菓子・デザート(343) 水・コーヒー・お茶・飲料(463) ビール・ワイン・お酒(170)

アスクル株式会社との業務提携の基本合意に関するお知らせ ：
・セブン&アイ・ホールディングス：7/6/2017
・当社は本日開催の取締役会において、アスクル株式会社（以下「アスクル」といいます。）との間で、業務提携に関する基本合意について決議いたしましたので、下記の通りお知らせいたします。
・本提携の目的と理由：
・当社グループは、国内外において 6 万店以上の店舗を展開するコンビニエンスストア、総合スーパー、百貨 店、食品スーパー、専門店に加え、金融サービス、IT/サービスなど、あらゆるお客様のニーズに応える多様な 事業を擁し、顧客サービスの向上、店舗網の拡充、商品開発力・調達力、ブランド力の強化等に日々積極的に 取り組んでおります。
・一方、アスクルグループは、「お客様のために進化するアスクル」を企業理念とし、オフィスに必要なものや サービスを「迅速かつ確実にお届けする」トータルオフィスサポートにおけるパイオニアとして平成 5 年の事 業開始以来、お客様の声を聞きながら、中小事業所を始めとするお客様の多様なニーズに応えてオフィス用品 通販で No.1 の地位を確立しており、平成 24 年からは一般消費者向けのオンライン通販事業「LOHACO（ロハ コ）」を展開しています。
・当社におきましては、2017 年度を開始年度とする中期経営計画において、E コマース事業を中心に推進して きたオムニチャネル戦略の見直しに取り組んでおります。オムニチャネル戦略をグループの顧客戦略と再定義 し、リアルと IT を融合させ全ての購買データを捕捉する CRM 戦略の強化を推進する一方、E コマース事業に 関しては、お客様の利便性向上を追求すべく、商品・サービスの見直しを進めておりました。
・アスクルグループにつきましては、主力業態が異なることはもとより、E コマース事業においてもターゲッ ト客層・扱い商品領域が異なるため、お互いの経営資源を活かしたシナジー効果が期待できると考え、お互い のお客様の利便性・利用満足度の向上を実現していくことが、両社の企業価値の最大化につながっていくと判 断し、本日、当社とアスクルグループは業務提携の基本合意書締結に至りました。

ＰＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・11/28、IY FRESH（生鮮食品）が正式にスタートしました。現時点では文京区と新宿区のみですが、2018年度に東京23区全域、20年秋めどに首都圏に拡大とのことで、3年後には首都圏全域へ拡大するとのことです。IYはすでにネットスーパーに取り組んでいますが、今回はアスクルのロハコ内に出店することで、この7月に業務提携したアスクルとの協業に本格的に入ったといえ、今後、さらなる共同のサービスが開発されてくると思われます。このIY FRESH（生鮮食品）については、「E コマース事業においてもターゲッ ト客層・扱い商品領域が異なるため、お互いの経営資源を活かしたシナジー効果が期待」でき、結果、「両社の企業価値の最大化」につながっていくと判断したとのことです。ちなみに、この中に、人工知能が使われており、累計約400万人への商品配送計画に応用されているとのことです。IY FRESH（生鮮食品）のサイトを見ると、最初に、「簡単調理（ミールキット・カット野菜）(199) 温めるだけ（レトルト食品）(165) そのまま食べられる（お惣菜・サラダ）(112)」の3つのカテゴリーが来ており、これがロハコのIDとセブン＆アイHのIDとの顧客接点となる戦略カテゴリーといえます。IY FRESH（生鮮食品）、首都圏はネットスーパー、移動スーパー、さらには、この４月からはじまった「アマゾンフレッシュ」等と、どう差別化をはかり、経営を軌道に乗せてゆくのか、この3年間の動向に注目です。

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