会社紹介と社名変更の背景
Location Weekly Japan です。今日はですね、3年ぶりくらいに登場いただきます、
EVOLIAの鷹野さんです。鷹野さん、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
じゃあ、早速会社紹介と自己紹介をお願いします。
株式会社EVOLIAのエリアソリューショングループの鷹野と申します。
会社の方が、昨年の4月1日で社名変更をしておりまして、
昨年の3月31日までは、織り込みサービスという社名で営業させていただいておりました。
4月1日からEVOLIAという社名に変わりまして、今1年と2ヶ月ほどが経ったところというところになっております。
会社としましては広告代理業になりまして、創業の元が新聞織り込み広告でありますので、
今日においても流通チェーン店さんですとか、外食業であるとか、教育系であるとか不動産であるとか、もしくは通販等でチラシを活用されている事業者さんのご支援というところで、
位置情報に関しては、そういった店舗の分析をする際に、弊社ではKDDIのデータを扱っていますけれども、
GPSのデータを使って、その場所がどういう場所なのかというのを明らかにした上で、その上でプロモーションがどういったものが必要なのかとか、
CRM的な観点でどういう方に繰り返し来ていただくかみたいなところをデータを組み合わせて、
時にそれはGPS、時に居住者の方の基礎情報、時に事業者様側の会員情報みたいなものを組み合わせて、
解像度を上げた上でプロモーションの打ち手を考えていくと、その会社の中で私は分析ですとか、プランのセクションとして営業支援している立場で仕事をさせていただいております。
よろしくお願いします。
そういう意味では、もともと織込サービスといういわゆるトラディショナル企業さんですよね。
織込チラシーの広告代理店であった織込サービスさんが、エヴォリアと名前変えられて1年ちょっと経ったという話ですけど、そもそも何で変えたんでしたっけ?
やっぱりそろそろ時代的にとかそんな話ですか?
そうですね。そういった要素がありまして、織込サービスという名前、もちろんそれで出発しているというところで、
その名前であったわけなんですけども、やっぱり新聞が減っていくという、ある程度そういった未来が見えている中でニーズも多様化していますし、
営業している中でも、あれ織込以外もすごい得意なんですねみたいな話が逆に出るぐらいに、ちょっと時代の中で求められるもので、
そういった織込だけではなくっていうところを表すために、エヴォリアという名前自体がエヴォが進化していくっていう、
リアはラテン語でちょっと集合体みたいなところで、ビジネスそのものというよりはそういった自分たちも変わっていこうみたいなことを名前に込めた上で営業させていただいていて、
それはチラシとかアナログのメディアだけではなくて、データも扱えるものというのは色々増えてきてますので、
それを取り入れて現時点の最適なものを進化していく、私たちも進化していって事業者さんに提供するという立場で名前を変えたという経緯があります。
なるほど。どうですか?変えられて反応は。
エリアマーケティングとデータ活用の進化
ちょっと名前に関しては、名前が変わったからビジネスがいきなり変質しているというわけではなくて、エリアマーケティングというものを研ぎ澄ましていくというところで、
チラシがそうであるように、今の最新情報をご自宅に毎日届けるみたいなところを実現していたものなので、
チラシを扱うっていうことももちろんありますし、気にはやっぱりそれがベストな選択ということもあるんですけども、
そうではないGoogleですとか、SNSですとか、そういった配信型の広告というものが適切という場所であったりとか、
そういう内容であったりというところがあって、それは世の中の広告トレンドでそれが増えているということももちろんありますが、
私たちとしてもその比率自体は名前が変わった時から上がったわけではないですけれども、
ここ10年ぐらいそれを増やし続けていることはできていますので、そういった意味で、
より変化が激しい中で進化しなければいけないということを肝に銘じて営業しているところであります。
じゃあ、そうじてポジティブ。
そうですね。名前が変わることの大変さというものは身にしめて、いろんなところで感じていますので、
その大変さというのは、なかなかそういった機会を体験される方は少ないと思うんですけど、
ここでどなたか聞いていてそのシーンが巡ってくる可能性があると思いますので、
いろいろ事務的なものは大変ですということはちょっと明言しておきたいことであります。
ありがとうございます。
そういう意味で織り込みサービスの高野さんとして、3年前、4年前ぐらいに出演していただいて、
その当時は一乗データを活用して、確か小売さん、スーパーさんのためにこういったビジネスを行っているんだよという話を伺ったと思うんですけど、
どうですかね。その後3年経ちましたけど、どんな情勢でございましたか。
そうですね。位置情報ということに関しては、LBMAでも会員者さんのバリエーションが大量に増えているように活用できるシーンであるとか、
広告に限らずやっぱりこういうものは役立つみたいなことを、この3年余りというところで体感しているところもあります。
当時と目線が変わってきたというところに関しては、やはり私たちもADDIのデータというところが引き出しやすくなったところから、
かなりそれを方法として、それでまず考えましょうみたいなところで手順を整えて、そこから入っていくということを型化したところがあって、
それはすごく定着しましたし、事業者さんにもすごく今でもその部分だけでもそんなことが起きているんだねみたいなことを感じていただけるという意味では衰えてはいないんですけども、
方法から入ったが故にちょっとスケールが小さくなってしまったりとか、実は自社内のデータを丁寧に整理した方が全然違うものが発見できるみたいなことがあることを、
GPSの拠点の分析も8000拠点とかも分析してて、数が多ければいいってわけじゃないんですけど、その分手順間違ったなとか、
このデータを最初からよりどこにするのが良かったなみたいな時も体感的にあったので、当時はちょっとそういうものでどんどん尖らせてそれでいこうみたいな感じだったんですけども、
編集の仕方とか組み合わせの仕方っていうもので価値が生まれるっていう、ちょっとデータ本来の部分に立ち返ると申しますか、
そういう部分をちょっと今現在でも、AIとかが発展している現在でもやっぱりそういうものって大事だなって感じているっていうのはちょっと3年前と違うところかなと。
それはあれですか、ひとえに中野さんのデータ分析スキルが多様化してきたというか、そんな感じですか。
いえいえ、もちろん私だけではなくて、そういうちょっと営業の方でそういった事業者さんの中に入ってそういったデータをもらうっていうことも、
その扱いに気をつけながらやっぱり前よりできるようになってきたので、ゴールってこっちだったなみたいなことが、
こちらとしてはこういう仮説でこうだと思うんですよってことで、最初他の材料がないときは真っ白でいくんですけども、
こっちのデータを丁寧に集計しときはこれサブのデータでしかないなみたいなことがあって、
それはちょっと私個人だけではなくてチームで仕事している中でも体感があるような実感ということになります。
ビジネストランスレーターと生成AI
そういえば、高野さんとはあれですよね、ビジネストランスレーターっていう概念を、
議論した時期がありましたね、あれも3年前ぐらいだったような気がしましたけど、
要はその開発側とかデータ取り扱う側と営業側の間に人がいないと、
要は両方を理解できる人がいないっていうのをどうやって育てていこうかみたいな議論を依然して、
結局何か結論が出なかったような気がしますけど。
すみません、私がこうなんですって言って、すみません、フィードアウトしてしまった。
いやいや、結局だからそういう人材あんまりいないねって言って終わったような気がしたんですけど、
あれから時間が経ってAIが出てきましたと、生成AIが出てきましたっていうと、
まさに当時こういう人材いないといけないよねって言ってたところが、
ある意味生成AIで大体できているのかなと僕は思ってるんですけど、高野さんから見てどうですか。
大きく大体できるところが、すでにもうそういう状態になってるっていうふうには自分も感じるところがあります。
ただやっぱり以前のそのトランスレーターの議論のように、ちょっとなんか組織実装されてるかとか、
そういうもので出力したもの自体がクライアントが受け付けるかみたいなところについては、
時間の問題とも言えるかもしれないんですけども、結構ムラがあるので、
トランスレーター議論裁面というわけではなくて、
やっぱりそういう量が分かっている方とかAIだとそういうギャップ激しい世界観だと思うので、
その間を埋めるものをどういう手順でやるかということに関してはやっぱりプレイヤー不足があると思いますし、
そういう活用を進めるためにはやっぱり音訳者重要というのはちょっと変わらず感じるところはあります。
いいですね。どうなんですかね。なんか以前この議論をしたときに、
営業サイド、ビジネスサイドの人が技術的なことを学ぶ時間を十分に取れない。
逆に技術をやっている人たちは別に営業なんかしなくてもいいだろうとか、
こっちだけ突き詰めていたい、こっちのほうが楽しいし、
要は愛を入れないからこそなかなかその中間に立つ人っていないよねと。
中間に立った人に対して両方からあいつは全部こっちのこと分かってないみたいな、
そんな詰み合いというか向こう側の人みたいな目で見られる。
僕自身もそういう立場であることが多かったので、
そんなのがあってなかなかそこ進まないよねみたいな話だと思うんですけど、
どうですかねこのAI時代、
ちょっとこれを3年後に聞いたら何こんな季節の話をしてるんだみたいな反応になりそうな気がしますけど、
今現状のこのAI特に、
僕もちょっと前まで国土交通省のジオAI研究会の委員もやっていたので、
いろんな議論をしてきた中で、今んとこAI地図読めないよねっていうのが主流の考え方という中で、
やっぱりそこは今は人が必要、分析者が必要であるっていうことと、
ビジネス観点で言うと成功例を提示することはできるけれども、
実は失敗例ってウェブに転がってないのでなかなか、
実はAIが出してくるのって成功例であると、
ただ成功例って成功確率って述べて言うと1%にも満たないんじゃないかみたいな、
要はそこの成功因子みたいな、実はすごい偉いおじさんが自分の大おじだったみたいな、
なんかそういうのって絶対言わないのでみんな。
だから実はその成功要素って嘘なんじゃないかみたいな、
なんかそういった議論もありますという中で、
どうですかね、高野さんから見て、ビジネストランスレーター推進者の高野さんから見て。
そうですね、やっぱりAIが性質がデータ自体を細かに綺麗にして、
8ドルのようにあっち行ってこっち行っていうことで翻訳するっていうことと、
ちょっと違う見立てというのは、
もう結果がいきなり飛び抜けた状態で出現してしまうっていうことが、
今後も加速するであろうっていうことを考えると、
翻訳というより誰か構造化してそれを答えを出したものとかが、
瞬時に出現する状態っていうものを見て、
みんなどうなってんだみたいな、どうやってんだみたいなことが起きるっていうことが、
それを織り込み済みの状態で先を考えないといけないっていうことが、
ちょっとデータの間に人がいなければいけないっていうこととの違いがあるんですね。
なので、地図もやっぱり話に挙げていただいたようにそういう部分はあるものの、
マルチモーダルで入っていくっていうときに、
それ構造化して繰り返して何か凝縮したものを何かプログラムしたら、
7割ぐらいがいけるかもしれないみたいなことって多分丁寧にやっていくとあると思うんですね。
これって弊社も紙のチラシとかを、
チラシって結構特殊な境界線を超えたデザインなので、
その数字であるとか表現の強弱っていうのは読みにくいっていうものはあるけど、
分解してみていくとやっぱりいきなり点数化して、
すごいソリッドな状態を出してしまうみたいなことって、
ちょっと構造化して構築するとやっぱりできてしまうっていう。
そこに注力するかを置いておいても、
先ほど申し上げた通りいきなりその仕事なくなりましたみたいなことは、
やっぱりその系統に関しては必ずあるものだと思うので、
見るとそういうようなものを前提で何するかっていうことを考えないといけないっていうのがあると思うんです。
で、トランスレーターっていうのはもうちょっと現場的なもので、
ちょっとコツコツ進めていくにはっていうところで言うと、
そのAIでも同じようなことがあると思うんですけども、
いきなりなんかそういうものが不要になったりとか、
いきなり答えが瞬時に出るっていうことが誰かが発明して汎用化されたときに、
なんかどうすんのかっていうことをちょっと考えておかないといけないのが、
ちょっとAIが違うところなのかなっていうふうに思ってます。
なるほど。ありがとうございます。
今後の展望とメディアの再定義
まあなんでまた3年後ぐらいにこんなこと言ってた話になるとは思いますけれども、
それだけすごい勢いで進化していく、またはいろいろ取り込んでいく。
だから私も別にまだまだ人間の方が優秀だからAIなんて使えないよみたいなことを言うつもりは一切なくて、
絶対に超えていくというか、
超えていったときになんかこの業界はどうなっていくんだろうみたいなところは常々、
いろんな可能性だったり方向性っていうのを考えていかなきゃなと思って、
いろんなことに手を出してあんなこと言ってこんなこと言ってやってますけれども、
そういう意味でいうと織り込み業界、森屋さんの主戦場ですけれども、
だいぶこの2,30年で変わってきたっていうところは、
本社が社名を変えられたっていうところもあると思いますが、
どうでしょうこの先3年5年見たときにどんなふうに変わっていくっていう展望ですかね。
そうですね。そういった広告費的なところでは、
やはりここから伸びていくっていうことはない領域だと思いますので、
ただそれは紙のDMとかそういうアナログ系のOHとかもそうだと思うんですけども、
それがマーケットとして小さくなったから、
手前の何か手法として使えないっていうわけではなくて、
やっぱり使い方を変えるとそういったものもすごくパワフルになったりするっていうことがあると思ってます。
なのでそういったものをどうやってうまく使うかっていうことに関して、
それは折り込みだけに対して考えるものではないんですけども、
そういうあのメディアはもう使えないよねとか、
あのメディア高いよねみたいなこととかを広告代理店の営業の商談とかでは出るんですけども、
どういう意味で高いのかとかですね、
実はこうやったらそのタイミングにおいては一番効果的であるみたいなところがあると思いますので、
そういうちょっとマーケットとしては減衰していく中で、
組織としてどう売り上げを上げるかっていうことももちろん考えるのにも、
そのメディアについてプロフェッショナルであり続けるという意味では、
やっぱり使い方が時々の消費者に対して変わるというところがあると思いますので、
それは紙そのもののデザインかもしれませんし、
そうではなくてちょっとタイミングとか業者のコラボレーションとかそういうことかもしれませんけれども、
そういうものを考えて有効活用していかなければいけないなということを考えています。
ありがとうございます。
いやちょっとね、高野さんと話すの僕大好きなんですけど、
簡単とすごいこと言い出すね。
えーと、はい。
そしたらじゃあ最後に今後のエムリアさんの展望を教えてください。
はい。
自情報というものの活用というのも、
やっぱり先ほど8000箇所超えてとかっていう話をしたんですが、
やっぱり束ねてみたりとか、
すごくそれをダイナミックに時系列で並べてみたりすると、
違うものが見えてくるっていうことは、
これはちょっと私たちがデータを一時的に持っているわけではないんで、
ちょっと勘でいるところではあるんですけども、
やっぱり使い方の枠組みっていうものも全然違うもので、
かつそれを掛け算AIですると全然違う価値を出せるっていうことは感じていますので、
まあもちろん事業者さんの成功のためにということは広告代理店として重視が置くものの、
そういった広告が出口ではなくても、
そのデータ自体でその行き先を示したりとかできるように、
ちょっとエゴリアとして進化していきたいと思いますというと、
なんかすごい教科書っぽいなんか綺麗な発言になりますけども、
社名を体現していきたいというふうに思っております。
はい、ありがとうございます。
今日はエゴリアの高野さんのお話を伺いました。
高野さんどうもありがとうございました。
貴重な時間ありがとうございました。