00:06
Location Weekly Japanです。今週は、デジタルアドバンテージの小川社長に来ていただきました。小川さんによろしくお願いします。
お願いします。
せっかくなんで、会社紹介、自己紹介をお願いいたします。
はい、了解しました。デジタルアドバンテージと申します。
僕ら、こちら会社なんですけれども、よくデジタルアドバンテージさん、ベンチャーですかとか、スタートアップですよね、みたいな話をされることがあるんですけれども、
実は今年で創業25年のこと細やっている中小企業だったりするんですけれども、会社の起こりは、このロケーションビジネスは直接あまり関係なくてですね、
私、前職はASCIIという出版社で、コンピューター技術者向けの月刊雑誌をずっと作ってました。
それでちょうど25年ぐらい前に、ASCIIもちょっと社内でガタガタしまして、このガタガタした話も実は面白いんですけれども、話すと長いので、
今日のところ省略しまして、私がやってた、僕はどっちかというと、エンジニア向けのハイエンド向けの、ASCIIでやってましたけど、雑誌でやってたんですけど、
赤字じゃなかったんですけど、あんまりそのリハバーは大きくなくて、会社としてはもっと儲かることをやれよって話になりまして、私がやってる雑誌潰して、もっと儲かることをやってくれみたいな話になりまして、
そこまでされてしがみついている必要もないかなと思って飛び出して作ったのが、このデジタルアプローチ。
ちょうど世の中的にもですね、インターネットウェブが波が来てる時でして、もう紙に印刷して全国の書店にお金をかけて流して買っていただかなくても、情報発信ができる時代になるのかなという思いもあって、
編集部にいた3人で25年前に作ったのがこのデジタルアプローチです。
実はそういうメディア系の授業も今ボソボソやってまして、今はITメディアさんのハットマークITという技術者向けサイトの一部を丸ごとやらせていただいているというような状態です。
ロケーションデータの方の話はそこからちょっと後になりまして、15年くらい前ですかね、ちょうど日本でiPhoneが発表されまして、
急速に普及した時にですね、私も試しにちょっと買ってみようかということでiPhoneを買いまして、やっぱり技術者向けの情報発信してましたんで、
社内にプログラマーがいまして、その人間にもたしてちょっと遊ばして、そしたらアプリも試しで作ったりしていて、
いろいろ触った後に私に言われたのが、これ結構面白そうだから世の中にアプリケーションとか出してみましょうよって話になったんですね。
もういいんじゃないやってみればみたいな軽い気持ちで言ったんですけど、それが当社のロケーションビジネスのすべての始まりということです。
何の足掛かりもないものだから好きなもの作ったらいいんじゃないのみたいなことで、
03:01
そうしましたらそのプログラマーがとにかくスターバックスが大好きな男でですね、出先でとにかくスタバに行きたいと。
当時iPhoneに確か標準でGoogleマックが入っていて、それでも検索できるんですけれども、なかなか直感的じゃないからもうカフェに特化した検索アプリがあったら便利なんじゃないかということで、
最初そのカフェ検索アプリをそこに特化したアプリを作ったんですね。
カフェマップっていう名前で、最初はそういうことで怒りがテストで作ったもんですから、お金を頂戴するなんてとんでもないと思ってたんですけど、
出来上がったものを見たらですね、結構良くて、これなら100円ぐらいなら売れるんじゃないかということになって、
私自身でその100円の値付けをして公開してみたんですよ。
そうしましたら売れまして、当時はちょっとね、アプリもまだ種類が少なくて、皆さんそういうものに飢えていったということで、
今とはだいぶ状況が違うと思うんですけど、これ売れるんだってことになって、じゃあカフェ以外も色々あるよねってことになり、
コンビニやってみたり、百均ショップ検索とか、ハンバーガー屋検索とか、それぞれ別々のアプリを作って公開したんですね。
今、広告付けた無料版なんかも試したんですけれども、広告の方はあまり上手くいかなくて、
ただその100円、ちょっとコンビニは200円ぐらいの値段付けだと思うんですけど、
有料版はそれなりに売り上がってですね、ビジネスとしても立ち上がるのかなとは思ったんですけど、
何せ買い切りじゃないですか、そうすると継続的な売り上げには繋がらないので、
会社の事業としてはなかなかこれは難しいねということで、
コンビニとかカフェとかっていう単独のアプリで有料販売というのはやめて、
それらを全部一つのアプリで検索できるようにして、それが今出しているロケスマっていうアプリなんですけど、
それを無料で公開すると、どんどん使い取るという方針に切り替えて、今に至るという状況です。
現状、どんどん対応チェーンも増やしてますんで、
今日時点で約9000チェーン、97万店舗のデータが検索可能と。
個別に言っていくと時間がないので、是非無料ですので入れて、どんな感じかお試しいただければなと思います。
ロケスマすごいですよね。何でもピンがバンバン落ちてきて。
あのピンの落ちてくる感じとかも結構やっぱりこだわりあって作ってらっしゃる感じなんですかね。
あれもやっぱりプログラマーがただ表示するだけじゃたまらないということで、
降ってくるアニメーションを入れたりして、そこが可愛いとか一部にはそんなこと言う人もいて、
徐々に人となっているのかなと思います。
なんか可愛いというか気持ちいいですね。私からするとあれですけど。
それでどういうビジネスモデルをやってらっしゃるんですか。
06:01
ロケスマは今お話した通り無料ですので、どれだけお使いいただいても、
どれだけダウンロードが増えても基本うちには一線も入ってこないということなんです。
むしろクラウドの利用量が増えて持ち出しが増える感じになるので。
ビジネスとしては大きく2つあるんですけど、
ロケスマのサービスをやるにあたって一応技術として大きく2つあるのが、
今お話しだったピンが振って快適に地図を表示できるという標準エンジンですね。
これが1つ。それからもう1つはやっぱり店舗のデータがないと表示できないので、
店舗のデータをきちんと収集してまとめるというのが1つですね。
その2つ、それらをそれぞれビジネスにしています。
1番目のマップ表示なんですけど、ちょっと今までのお話はネイティブアプリの話が中心だったんですけど、
実はロケスマにはWebアプリ版というのもあります。
Webブラウザーでマップ表示ができると。
ピンが振ってくるとかというのは同じようにできるんですけれども。
なのでロケスマはiOS、Android、ネイティブ版、Webブラウザー版という3種類があるということですね。
特にマップ表示のB2B提供のビジネスでは、
Webブラウザーの、要はアプリ入れなくても使えるWebブラウザー版を
企業様に提供してお金を頂戴するというビジネスが1つあります。
これ具体的には、例えば百均ショップのダイソーさんのホームページ行っていただくと、
店舗検索っていうボタンがありまして、ここを押すと地図がパッと開いて、
近くにあるダイソー店舗がピンで表示される。
この部分で当社のエンジン使っていただいてるんですね。
それ以外にも、ちょっとこれどことは言えないんですけれども、
チェーンの運営元のホームページに行くとパートアルバイトの募集ページってあるんですよ。
その中に、地図で求人店を探すみたいな機能があるんですけど、
そこの地図表示の部分が当社のエンジンになってます。
今日時点で、やっぱ大手さんが多いんですけど、300社共、お使いいただいてまして、
マップ表示の部分はビジネスの1つになっています。
面白いですよね。それをビジネス化したっていうのはすごいなと思って。
もう、ことの起こりからして流れでやってるんですけど、
やっぱりお話があって、市みたいな中小企業はみんなそうだと思うんですけど、
やっぱり何かきっかけになるお話があって、そこからどんどん広がっていったみたいな。
最初からゴールがあって、そこに向かっていくというよりは、
案件に対応しながら、ちょっと道筋を作ってきたみたいな感じですかね。
チェーン店のデータを集めていくのもどうなんですか?
企業さん側、例えばさっき話してたダイソーさんから依頼されてそれを作ったとか、
そういう感じなんですか。それとも作ってみてから、
ダイソーさんこれ使いませんかみたいな感じなんですか。
そうですね。データの、ちょっと次にお話するんですけど、
データもとにかくアプリは、とにかくコンビニだったら全部入ってないと不便じゃないですか。
なので、できるものは全部我々のほうで最初集めてデータベース化してしまう。
09:03
というので、そこがスタートなんですけれども、
今、ロケスマーでこれだけ、今アクティブユーザー多分20万人ぐらいだったと思うんですけど、
結構業者の方も使いただいてるんですよ。
それと、うちのコインパーキング入れてもらえますかとか、
そういうお話をしたりするので、
まずは目立ったところは僕らが最初にやってますけど、
後からこういうのも足してくださいみたいなのは鋭意と言っています。
すみません、先走ってデータの話しちゃいましたけど。
それでビジネスの柱のもう1個が、こっちがメインになると思うんですけど、
店舗のデータはどうやって集めてるかというと、
各社のホームページからウェブクローリングで集めてます。
これ毎日やってます。
毎日毎日このウェブの店舗情報、各社の店舗情報をクロールして集めて、
まとめてロケスマーで使えるようにしますし、
いろんなお客様に提供できるようにするというのが1つのビジネスですね。
具体的にはサービスに組み込んでこういう店舗データを使いたいお客様、
具体的には米国Apple社様、iPhoneの標準のマップアプリですね、
の中でお使いいただいたり、
同様のマップサービスとしてはYahoo!マップの中でもやっぱり店舗の情報としてお使いいただいています。
それから最近ここ2年ぐらい前からなんですけれども、
人流の可視化サービスのKDDIさんがやってらっしゃる、
KDDIロケーションアナライザーというツールがあるんですけれども、
その中でどこにどういう人流がというのと同時に、
どこにどの店舗があるかというのが表示できるようになっているんですけれども、
そこで当社のデータをお使いいただいています。
これがサービスですね。
それ以外にはやはりチェーンの運営元の皆様が店舗開発したり、
あるいは売上予測したりするのに、
エリアマーケティングツールとかGISのアプリケーションをお使いになっていまして、
その中で競合店がどこにあるのかみたいなところで、
当社のデータを購入して表示して使うというような形になっています。
おかげさまで国内の主要なチェーンの皆さんには
結構お使いいただいているのかなとは思います。
すごいですね。
それの起こりがスタバのカフェを…
カフェ検索をしたかったからっていうのもすごいですね。
またこうなるとはみたいな感じ。
ではちょっとデータの特徴に関して簡単にご紹介したいんですけれども、
繰り返しになる部分もあるんですけど、
網羅性ですね。
僕らの場合はホームページが大事なのでチェーン店に限定して収集しているんですけれども、
全国5店舗以上あってホームページがあるようなチェーンに関しては
入れられるものはどんどん入れると。
先ほどお話ししたお客様の方からも
こういうの入れてくれみたいなご要望が結構あるので、
そういうものもどんどんできるものは対応する。
網羅的にやっていくというのが一つ。
それからこれもお話した毎日更新しているという更新性ですね。
店舗のデータは他にも提供されている方いらっしゃると思うんですけれども、
結構電話帳のデータがベースになっていらっしゃったりとか、
12:01
ウェブのクローリングも一部使っていらっしゃる方いると思うんですけれども、
更新性という点でやっぱりうちに一日の帳があるのかなというふうに思います。
それから3番目の特徴としてやっぱり品質なんですよ。
ちょっとここは強く言いたいんですけど、
ウェブクローリングで集めてますっていうお話をするとですね、
特に技術がわかる方。
ウェブクローリングですか。
自分たちもやろうと思ったらできるよな。
結構感じるときがある。
集めるだけだったらできると思うんですよ。
そうなんですけれども、実際はですね、
手間かけないとなかなか使えるデータにはならないものでして、
例えばの話、進展の、
例えば移動経路というのは僕らにとっては必須の情報になるんですけど、
ウェブに移動経路の情報がないものがたくさんあります。
ですので僕ら毎日クロールして、
毎日進展リストっていうのが上がってくるんですよ。
今日見つけた進展。
移動経路がないものに関しては、
それは人間が付与してます。毎日。
結構な数人間が付与してると思う。
これやっぱり自動的にはできないので、
やっぱり人力になるということが一つと、
あとチェーンの運営元のホームページじゃないですか。
普通に考えたら正しい情報があるとばかり、
僕らも最初は思ってたんですけど、
結構間違ってます。
店舗名にセール中ビックリビックリみたいなテキストが入ってきたりとか、
あとは違う店舗なのになぜか住所が同じになっちゃってるとか、
電話番号が抜けてるとか、
そういうものっていうのはやっぱり僕ら的にはチェックして、
直していかなければいけないので、
まずは機械的にいろいろなチェックできるところをやってまして、
一つは店舗数の増減ですね。
大幅に店舗が急に減ったとか急に増えたとか、
それはやっぱり何か起こってる可能性があるので、
それはチェックします。
それからあと僕ら多分チェックって言ってるんですけども、
先ほどの約100万店舗の全データですね、
住所、電話番号、店舗名、エイド経路、
それらを前日と今日のデータを全部比較しまして、
大きく何か変化が起こってる場合は目視でチェックします。
やっぱり時々電話番号が昨日あったのにごっそり抜けてきたとか、
ホームページが一時メンテナンスしてるとかってこともあるので、
そういうものはチェックをして、保管できるものは保管をして、
最終的にこれで大丈夫だということでOK出したものだけが
世の中に出てくるというサイクルになっています。
それを毎日。
なるほど。やっぱりそうですよね。
結局データって最終的にはどれだけ手間をかけるかっていうもんね。
ぜひクロールでできるじゃんっていう方はぜひやってみて。
そこの先、なかなか大変な苦労が待ち受けていると思います。
そうですね。それはぜひ皆さんに本当に理解していただきたいですね。
集めるだけだと絶対使えないっていうのは、
15:01
どんなデータでも一緒だと思いますし。
ぜひ先に繰り返しですけど、ロケスマで試せますので、
僕らのデータはロケスマですべて見えます。
本当に品質大丈夫なのかとか、近所にできた店舗ちゃんと出てくるのとか、
閉店しちゃった店舗なくなってるかなとかっていうのは、
ぜひ実際にお試しいただきたい。
いやー、本当に面白いですね。
エンドユーザー、要は2Cのサービスをショーケースにして、
2Bのビジネスモデルを作ったっていうの、
本当に新しかったですよね、多分当時。
営業がいないという。
どうなんですか、この先どんな展開をしていかれるとかっていう、もしあれがあれば。
やっぱり我々の価値っていうのは、ちょっと地図表示もあるんですけど、
やっぱりメインは店舗データベースを、網羅性をさらに高める。
まだまだ収録できてないチェーンもありますので、
今でも増やしてますけども、今後も増やしていく。
それから更新性はちょっと毎日より短くするの難しいと思うんですけども、
品質ですね、やっぱりまだまだ不十分なところもあるかなと思いますので、
網羅性を上げて品質を上げていくと。
これは当然基本としてやっていきます。
もう一つやっぱりこれからやりたいなと思ってますのは、
皆さんすでに始めてらっしゃると思うんですけど、人流データですね。
LBA名産的にはデバイスロケーションデータとおっしゃってるようですけども、
この人流データと我々の店舗POI、店舗データ、
あるいは他のデータも組み合わせるとかがした可能性もあるかもしれませんけども、
そういうものを組み合わせて何かできないかなと思ってます。
具体的にはですね、例えば僕もそういうチェーンブランドいろいろ使いますけど、
今1000ブランドある中でも本当にごく一握りしか使ってないじゃないですか。
川島さんは川島さんで、やっぱり一握りの何かブランドの店舗を使ってらっしゃる。
これ皆さんそれぞれに違いがあると思うんですよね。
ですからそういう来店されてる、使ってらっしゃるブランドの偏りっていうんですかね。
そういうものを使うとひょっとするといろいろな顧客の属性を、
男性女性年代プラスそういう潜在的な属性っていうんですかね。
そういうもう細分化できるようなことができないのかなとちょっと思ってまして、
そういうことがもしできれば年代性別に加えてさらに健康志向が強い30代女性。
そういうものすごい強い関心を持っている30代女性とか、
その辺をちょっと切り分けて分析するとかっていうこともできるかもしれないですし、
こんなことができたら面白いなと思ってまして、
これはまだ妄想のレベルなんで、
どなたかこのポッドキャストになった方で、
そういうことだったらテスト一緒にやりたいなみたいな、
いらっしゃったらぜひご連絡いただきたいんですけれども、
こういう人流活用みたいなところをやっていきたいなと思ってます。
あと人流活用っていう意味では、
18:00
我々も10年ぐらい前から毎日データのクローリングしてるんですよ。
これからその人流データもどんどん蓄積されていくとですね、
スパンの長い時系列比較とか始まると思うんですよね。
3年前、2年前、1年前、今みたいな。
僕ら例えば3年前の何月何日って言っていただければ、
その時点のテンポデータをアウトプットできます。
ですから3年前の何月何日の人流データと、
3年前の何月何日のテンポデータ。
これを組み合わせることができます。
それを10年ぐらい前からできますので、
そこのところもこれからお問い合わせは、
ちょっと人流じゃないですけれども、
そういう時系列で結構増えていくので、
その辺もちょっと人流との兼ね合いであり得るのかなと思っています。
そうですね、人流データはどのぐらいみんな貯めてるのかな。
実質2017年ぐらいからが元データですよね。
ただ高いですからね、サーバー費用が。
そうですね。だから毎日じゃなくてもね、
年に何か1つかポイントがあって、
多分このデータ、この時点のデータみたいな。
言ってるわけじゃないんじゃないかなと思うんですけど。
そうですね。
多分その辺は皆さんいろいろ苦労されて、
どうやって過去データを収録していくか、
金かけないで使えるようにしていく機関みたいなところはあると思うんですけど、
うまくそれがビジネスモデル化すると、
過去分取っておくための理由にもなっていったりするかなと思うんで、
この辺はいろいろ考えなきゃなと思いつつ、
いいですね、そのPOIデータで、チェーン店のデータでセグメント作るみたいな。
ちょっとそれだけでできるのか、
本当試してみないといけないと思うんですけど、
何かちょっと探したらNTTドコモさんか何かが、
それはPOSのデータ使ってるらしい。
やっぱりそのブランドと、
そういうユーザー属性みたいなものを紐づけられないかみたいな、
ペーパーがありまして、
結構良好な結果が出てましたので、
ことによると僕らの店舗データだけでも、
ある程度いいところまでいけるかもしれないですし、
場合によってはちょっと足りない部分を、
違うデータでポストプリストにするかもしれないですけど。
そうですよね。
でもセグメント、すごいマイクロセグメントですけど、
ピンポイントでこのブランド好きな人たちに、
商品を紹介したいみたいなのは、
ニーズとしては全然ありそうな気がしますよね。
ただちょっと個人の特定みたいなプライバシー問題は、
気をつけながらやらないといけないと思うんですよ。
あくまでも一般的に、
こういう傾向の方はこういうブランドをよく使うとか、
ブランドをよく使う方はこういう傾向の方とか、
それは問題ないと思いますので。
分かりました。
ちょっと代理店の人たち、ぜひ。
よろしくお願いいたします。
ありがとうございます。
それじゃあ最後にお聞きの方々へのメッセージとあればお願いします。
われわれ本当に少人数で、
毎日毎日とにかくデータベースをいいものにしようということで、
21:00
努力してますので、
今日お話をさせていただいたようなこれからの部分とか、
それ以外にも、
ひょっとするとそんな手法データあるならこんなことできないかっていうようなアイディアを
皆さんお持ちだと思いますので、
ぜひ何かありましたらお気軽にお声掛けいただければなというふうに思います。
ありがとうございます。
はい。
じゃあ今日は岡田さんでした。
ありがとうございました。
ありがとうございました。
