ロケスマの紹介
Location Weekly Japanです。今日はですね、3年ぶりぐらいの出演となります、デジタルアドバンテージの小川さんにお越しいただきました。小川さん、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい、じゃあちょっと3年ぶりに会社紹介をお願いします。
はい、デジタルアドバンテージ代表の小川と申します。デジタルアドバンテージという名前を聞いても、なかなかピンとこない方多いのかなと思うんですけれども、
私たちは、ロケスマという地図ベースでチェーン店舗を検索できるようなサービス、これはWebブラウザー版とiOSアンドロイド版があるんですけれども、
これは全て無料で公開させていただいておりまして、そういうロケーション系のビジネスをやっていらっしゃる方の中にはご存知の方がいるかもしれませんし、
おそらくこのポッドキャストが公開されるときには、我々のロケスマのURLがどこかに貼られるのかなと思いますので、まだアクセスしたことがないという方がいらっしゃいましたら、ぜひ無料ですのでお試しいただければなと思っています。
我々のビジネスはですね、ロケスマ自身は無料ですので、どれだけお使いいただいても、我々市へも売り上げることができないということなんですが、
その中で表示している店舗のデータですね、こちらチェーン店の各ホームページからWebクローリングで集めてくるプログラムを独自に開発しまして、
今日時点で10月30日時点でですね、1万705チェーン、113万8510店舗のデータですね、
これをここを強調しないといけないんですが、毎日クロールしてですね、最新の情報を集めてデータベース化をして、
まずはそのロケスマというアプリケーションの中で公開させていただくとともに、それをデータを買って使いたいよという方がいらっしゃいましたらご提供するというビジネスをしております。
これまでの実績としてはですね、分かりやすいところで言いますと、
米国Apple社さんがiPhone、iPadのですね、標準の地図アプリ、マップアプリの中でコンビニとかドラッグストアとか、我々のデータも使っていただいて表示していただいていると。
それから同じマップアプリとしてはLINEヤフーのヤフーマップとかですね、それからKDDI様の人流分析ツールというんですか、
KDDIロケーションアナライザーというのがあると思うんですが、その中で当社のデータも表示していただいて使っていただいています。
それから一般のアプリケーションというものではなくてですね、
ビジネスとしては一番大きいのがチェーン運営元の店舗開発部の皆さんがですね、
特に新しい店舗を出すときに周りにどんな競合店があるのかというようなことを調査するときにですね、
競合店のデータとして我々の店舗データをご購入いただいて、
GISソフトウェアと呼ばれる地図ベースで周りに何があるのかというのを表示できるようなアプリケーションの中で組み込んでお使いをいただいているというビジネスをしております。
データの増加とビジネスモデル
ありがとうございます。
すげえ増えましたね、データまた。
そうですね。どんどん増やしてますんで。
なるほど。
じゃあもうチェーンの幅も以前から比べてだいぶ違う業態も増えてきたって感じですか。
そうですね。新しいカテゴリーがどんどん増えてまして、
僕らもそういうビジネスですので、お客様から例えばお問い合わせをいただいて、
このデータがまだないねということであれば可能なものはどんどん追加するという方針ですので、
意外なものがよく売れるみたいなところがありましてですね、
そんなのが売れるんだみたいなところでいくと、
例えば学習塾とかですね、結構渋いカテゴリーだなと思ったんですけども、案外引き合いがありますし、
ちょっとあまり喜んじゃいけないのかもしれないですけども、
最近あの葬儀系の家族層の店舗っていうんですかね、そういうもの結構増えてまして、
まあそういうものに関する引き合い、あるいはその買取点っていうんですかね、
そういうものとか結構引き合いがありますね。
なるほど。なのでそのBtoBの皆さんはカテゴリー単位で、
なんていうんですかね、このジャンルだけ欲しいですっていうような買い方ができるのか、
それともごそっと114万件を買うっていうパターンと、どっちもいけるんですか?
もうそれは用途次第でして、GISソフトウェアの場合は大体カテゴリーが決まってますのでね、
スーパーマーケット、例えば小売りセクターの方であれば、
スーパーとコンビニとドラッグストアみたいなことでカテゴリー単位にごそり買っていただいてますし、
あるいはもうAppleさんのようなサービスで使えますということであれば、
場合によっては全データ連携しますよというようなケース。
KDDI、ロケーションアナライザーの場合も全データ連携という形になってます。
ありがとうございます。
3年前にもお話を伺いして、ロケスマとは何かみたいなお話とか、
こういったチェーンデータのクリーニングというか、毎日やることの意味というか、
その辺お話いただいたこともあります。
もう一回、なんで毎日データをちゃんと集めて整備しているのかというのを教えてください。
毎日というのは結果的にそこまで来たということで、
最初は毎日更新というのはできていなかった時期もあるんですけれども、
やっぱりホームページというのは日々更新されていくものですし、
私たちのクローラーというのはもう夜中に自動的に起き上がって1万チェーン取ってくるというプログラムですので、
ホームページ運営の皆さんにご迷惑かけちゃいけないので、
深夜時間帯、それからアクセスもあまり集中して行わないというような仕組みにしてますけれども、
実際毎日更新というのが可能だということになりましたので、そこは毎日を更新すると。
僕らのデータの品質というのは我々もこだわってましてですね、
例えば毎日クロールすると、今日の進展というのが出てくるんですけれども、
現在大体少なくて100点ぐらい、多いと500点とかですね、出てきまして、
それらに関して緯度経路の設定というのをやります。
これはやっぱり品質というのは大事ですので、
うちはジオコーディングというのは基本的に一切使ってないです。
ホームページに緯度経路が入っている場合も基本的には使わないようにしてまして、
100点、500点の進展に関しては、人間が午前中に地図見ながら設定するという作業を毎日やっていると。
そういう作業プロセスを考えますとですね、
何か1週間に1回とか3日に1回とかってのは分かりにくいので、
もう毎日やりましょうと。
毎日決まった作業として、朝起きたら進展が出てるんで、その設定をやると。
更新してデータベースも毎日更新するという方が分かりやすいですし、
もちろんお客様の方としてもなるべく最新のデータが欲しいということだと思いますので、
日時更新。ホームページ次第というところがありますのでね。
我々の方で日時でちゃんと出体点がチェックできますみたいなことはあまり言わないんですけども、
大手さんの場合はだいたいホームページちゃんと更新されてますので、
日時でチェックできるかなと思っています。
なるほど。
どうですか。前回コロナの最中にお話しさせていただいたかなと思うんですけど、
コロナも終わって出体点のスピード感って今どんな感じなんでしょうか。
正直あんまりコロナの影響というのは私たちのビジネスはなかったのかなと思ってまして、
ただちょっとカテゴリーが、やっぱり飲食店系とかはコロナの時って本当に厳しかったので、
今まで買ってたお客さんが買ってくれなくなっちゃったなというケースもありましたけれども、
逆にそういう居抜きを狙って何とかしたいみたいなお客様も今度一方ではいてですね、
私たちのビジネスという観点で見るとそこまで影響なかったのかなと思ってます。
コロナが明けてどうかっていうのもそういう意味ではあんまり大きな変動っていうのはないのかな、
コロナ自体の影響としてはですね。
ただやっぱりそのデリバリー系の店舗がコロナの時はもう本当に絶好調でしたけれども、
その後コロナ明けてちょっと縮小に向かっているみたいなことで、
でもそうすると今度違ったお客さんがそういう居抜きで狙うぞみたいな、
そちら側でビジネスできたりしますので、
そこまで大きな影響はないのかなと思ってます。
生成AIと今後の展望
なんかその毎朝新店舗の情報とかをずっと毎日見ていらっしゃるのであれば、
なんかね、小売り流通のアリストとかにも慣れちゃうじゃないですか。
やっぱり最近見てるとちょっとコンビニは閉店店舗目立つかなっていう気がします。
ドラッグストアも本当ここ数年ずっと増えてるんですけど、
未だに増えてますよね。
あとはその個別銘柄でちょっと業績不審みたいになると、
閉店がずいぶん増えてきてるなみたいなことはチェックはできますけれども、
あんまり組織的にそこのところ僕ら見てないので、
それはもうデータを買ってお客様が分析してくださいっていうような立場です。
いやそれフィンテックというかそれをもとに株の理解とかやればいいのに。
一度ちょっと分析してみたことあるんですけど、
やっぱ株価ってもっといろんな情報が反映しますので、
なかなか出店舗数だけでリニアにいかないよねみたいな。
そうですね。その前に判断がありそうですからね。
なるほど。ありがとうございます。
ちょっとこの3年でっていうところで今日お聞きしたかったのは、
この3年で出てきた一番大きなものって言ったらやっぱり生成AIだと思うんですけれども、
生成AIに今みたいなその北海道の最近オープンした店舗教えてみたいなことを聞いて活用できますよみたいな、
なんかそんな話も聞いたことはあったりがするんですけれども、
なんかそんな話を聞きながら、
いやこのPOIデータって誰がどうやってんだっけみたいな話がちょっと気になってたんで、
ぜひデジタルアドバンテージさんにお話しいただきたいなと思って、
今日設定させていただいたので、
POI老舗メーカーからの見た生成AIを教えてください。
分かりました。
生成AI本当に素晴らしいなと思ってますし、
私自身も、僕はジェミンによく使ってますけども、
本当によく使うようになりましたね。
本当にすごい技術だなと思うんですけれども、
僕ら的にはネガティブなお話をちょっと一個きちんとしなければいけなくて、
今お話しあったとおり、
じゃあ最寄りの駅の周りのコンビニをリストアップして、
みたいなのを生成AIに依頼するとですね、出してくるんですよね。
移動経路もつけてっていうと、
分かんないものもあるみたいですけども、結構つけてくるんですよ。
どっかからどうやら学習してるなと。
どっから学習してるのか私たちもよく分からないですけれども、
とにかくそういう意味では脅威な存在でもあると。
ただ今現時点ではですね、データ評価してますけれども、
生成AIの品質と注意点
その完全性とか正確性とか網羅性とか、
そういう点ではまだまだですので、
現時点でその生成AIで出てきたPOIのデータっていうのを
ビジネスではそのまま使えるかっていうと、
その品質にはなってないだろうというふうに思ってますが、
どんどんデータの品質が上がっていく可能性がありますので、
私たちとしてはデータをなるべくお使いいただきたいんですけれども、
特に公開用途でお使いいただく場合ですね、
先ほどの地図で表示するサービスみたいな、
そういうお問い合わせもいただくんですけれども、
そういうところでお使いいただく場合にはですね、
ちょっとどういうインターフェースでどういうデータが露出していくのか、
みたいなものはチェックさせていただいて、
インターフェースがあんまり良くない場合はもうすいませんけど
こちらで口出させていただいて、
これだとちょっとまずいんで、こんなふうにできませんかみたいな。
具体的に言うとですね、
例えば日本全国の地図をギュッと出すと、
全店舗データが降ってきて、
ブラウザ側であとはその表示部分だけ表示するみたいなインターフェースっていうのは
簡単に考えるとあり得るんですけど、
実際そういう実装のアプリもあったんですけれども、
それだとその気になればもう全国のデータが一瞬でダウンロードできてしまうので、
ちょっとそのインターフェースでは困るので、
もっとこうなりませんかみたいなお話はさせていただくということで、
僕らにとってデータって財産ですから、
生成愛にそういう意味では不要意に取得されないようにですね、
最新の注意は払っていますと。
昔からそういう問題っていうのはあったんですけど、
特にこの生成愛のクローラーっていうのは本当にもう細分まで入ってきますし、
定期的にさらっていきますし、
一度学習されてしまうと本当にあらゆる用途で使われてしまうということだと思いますので、
本当に注意が必要だと思ってますね。
ですので、我々も注意しますけれども、
他のデータプロバイダー、POIに限らずだと思うんですけれども、
それを提供してビジネスをされているという方は、
本当に生成愛のクローラーっていうのは注意していただきたいなと思いますし、
あとそのAIって結局左右するのはデータだと思ってるんですよね。
今のところちょっとアルゴリズムとか半導体とかデータセンターにスポット当たってますけれども、
相番やっぱりデータどうするのみたいなところにスポットが当たると思ってまして、
その時にですね、日本には結構いいデータいっぱいあると思ってるんですよ。
それはもうPOIだけじゃなくって、
この何十年製造業で世界をリードしてきた会社っていっぱいあるわけで、
そこに蓄積したデータとかですね、
そういうものはそのAI開発でも絶対に生きるデータだと思いますので、
ぜひぜひその不要意に奪われたりしないように皆さんご注意いただきたいなと思ってます。
店舗データ分析の未来
なるほど。ありがとうございます。
そうなんですよね。結局、生成AIがすごいところっていうのは、
膨大にあるデータを処理してプロンプトを投げる人に対して、
分かりやすく噛み砕いて出してあげるっていうところで、
だから僕は今一番気になってるのは、
この2,3年、この生成AIが出てくる直前までも絶対データサイエンティストが絶対必要だろう。
データサイエンティストにさえなっときは給料5倍だぜみたいな、
なんかそんな論調で語られてた中で、データサイエンティストいらなくねっていうのが、
こんなこと言うとデータサイエンティストの人たちに殺されますけれども、
そこでどうやって差別化をしていくかみたいなところを、
だから要は生成AIができるようなことをしてちゃダメなんだなっていうのも、
人間としてっていうのはちょっと思いましたね。
最近あれじゃないですか、特に日本は全くそういう傾向ないんですけど、
アメリカではエンジニアがリストラされてますよね。
利用されたりして。
マイクロソフトもそうですし、なんかアマゾンもなんか、
まあアマゾンはエンジニアじゃないみたいですけども、
今までだとちょっとエンジニアが大量解雇されるってあんまりなかったと思うんですけど、
ここへ来て、どうもAIの影響でプログラミングもAIができるじゃないかみたいなことになってきていて、
もちろんトップレベルのエンジニアは必須なんでしょうけれども、
そこまでいかない中級のエンジニアであれば、
機械で代わりができるぞみたいなことになってきているような気がしてましてですね。
そのうちAI自体がAIを改良し始めるみたいな話もあるじゃないですか。
そうなってくるとやっぱり人間はどうやって自分の仕事を確立するかっていうことを考えなきゃいけないなと思いますね。
そうですね、なんかそんな話ばっかり最近してるような気がして。
それをちゃんと見つけていくのも一つかなと思っていますけれども、
ちょっとそんなシビアな話ばっかりしちゃったんですけど、
新製品というか、今取り組んでいらっしゃることがあればぜひ最後に教えてください。
これまでというか、今現在もそうなんですけれども、
私たちが提供している店舗データっていうのは2度経度の点ですね。
この位置にこの店舗がありますということで、そのデータを提供させていただいておりまして、
例えばその証券分析という、例えばスーパーマーケットなんかを出すときに地図上で見るのっておよそ5キロぐらいの指法だと思うんですけれども、
その中でこの位置に今日このスーパーがあるな、みたいな分析であれば店の情報で十分なんですけれども、
やっぱり今ある人流データとかってGPSのデータはすごく精度高いので、
その店舗の中に例えばそのスマホを持ったユーザーが入ったのか入ってないのかみたいな分析っていうのが技術的には可能なんですけれども、
なかなか今データとしてそれを可能にするための材料が揃ってないのかなというふうに思ってまして、
今後はその店だけではなくて建物の形状ですね、それに従った多角形のデータがあれば、
そこにお客さんは実際入ったのか、どれぐらい滞在したのか、みたいなことも分析できますので、
そういう精度でデータが使われるような時代になっていくだろうと。
今お話しあったAIの入力としてもですね、近くを通りすがっただけなのか、店舗の中に入ったのかっていうのは大きな違いだと思いますので、
そういう結果も踏まえてAI開発のデータ入力に使うみたいな時には、
やっぱりその建物の多角形がポリゴンなんですけど、必要になるだろうということで、
今ですね、店だけではなくてその店舗の建物の多角形のデータを整備し始めてます。
ジオフェンシングのビジネス展望
まず一番影響が大きそうな商業施設ですね、モールとかデパートとか、
そういうものがですね、一応揃いまして、ロケスマ、ウェブブラウザ版限定なんですけども、今公開してます。
なのでぜひアクセスしていただくと商業施設が選択できるようになってまして、
それを選択していただくとその地図がバッと出て、その商業施設の建物の形状に従った多角形が表示されて、
その真ん中に商業施設の名前のボタンが出るんですけれども、それをクリックするとその中のテナント一覧ですね。
それが出るというようなサービスを、まだ実験的なレベルでこのデータをどうビジネスにしていくかというのはまだこれからなんですけれども、
まずはその点からポリゴン、ジオフェンスって言うんですけど、そのデータの整備に入り始めたと。
今商業施設は一通り終わって、コンビニに関して今進めてまして、主要産者については基本的にはほぼ揃ったかなというところで、
今後はやっぱり小売セクターがニーズ強いのかなと思ってますんで、スーパー、ホームセンター、ドラッグストア、ディスカウントストアみたいなところから行くと思うんですけれども、
ここから先はニーズがある、お客様がこういうデータあったら使いたいよというお話があればそれを優先して整備していこうというふうに思ってます。
なるほど。え、これどうやって作ってるんですか?
国土地理院さんがデータ出してるんですよ。なのでそれは使えるものは使ってるんですけども、
残念ながらあまり新しくなかったり、データが正確じゃなかったりするところがありますので、
僕ら先ほどお話した通り進展安定で全部設定してるみたいな話しましたけども、そういうプロセスが一応確立されているので、
そこにポリゴンの設定もできるようにちょっとツールを改良して、移動経路設定するとともに建物の形状も入れるみたいなことをできるようにしてます。
なるほど。これ、地理院に売り戻せばいいんじゃないですか?
いやいや、それよりもっと、やっぱりサービスにどんどん活用していただけると思ってるんですよ。
やっぱり今、人流データっていうのは活用がどんどん進んでいるとは思うんですけど、
アメリカでは結構始まってるみたいですけど、日本ではジオフェンシングのビジネスってあんまり立ち上がってないような気がするんですよね。
今でもやっているのは、多分東京駅の半径1キロとか、あるいはディズニーランドの形状を手で作ることができますから、
それで来場者がどこから来てるのかとか、あるいは観光地はどうかとかってやってますけども、
基本的にはジオフェンスは自分で作るみたいなところがあると思うんですよね。
だけど本当は、例えば全国のコンビニエンスストアの店舗のジオフェンスがあったとしたら、
全国の店舗でどんなお客さんがいつどう来てるのか、時間帯によってそれがどう変わるかとか、地域によってどう変化があるかとか、
そういうものも詳しく調べること自体ができると思うんですよね。
そういうことが今まで行われなかったのは、人流はあるんだけども店舗のジオフェンスがなかったというのが結構大きいのかなと思ってまして、
そこを整備して分析可能にすると。
そうするとその結果を先ほどの話ですけど、AIに入れて、どんなやつを作るのか、それはもう僕らの仕事じゃないですけども、そこに生かすことができるのかなと思います。
いやー、だいぶ前ですけど、広告の案件をやったときに、事業で全国のチェーンのジオフェンスを手で200個、300個作れたなーっていうのが、
あれ一晩かかったなーと思いながら、あれやんなくていいんだと思うと、
そのダッシュボードの運営担当者とかはすごい今の話食いつくなと思いました。
僕は以前にもお話したと思うんですけど、これから物事どんどんリアルタイムになると思ってまして、
例えば今のコンビニ店舗にどんな人が来てるかっていうのは分析できると思うんですけれども、
それをちょっと妄想も含めて想像していくとですね、
プロモーションのリアルタイム分析
じゃあその全国展開のプロモーションなんかをやったときに、その効果っていうのはどう出てるのかっていうのが、やろうと思えば全国の店舗で確認できますよということじゃないですか。
それっていうのはやっぱり皆さん広告プロモーション担当の方っていうのは、なるべく早めに結果知りたいと思ってらっしゃると思いますし、
さらにその妄想を進めていくとですね、じゃあ初日の結果っていうのはすぐ分析できるとすれば、
2日目のメッセージングはテレビ広告とか無理だと思いますけど、
スマートフォンに出す広告であればクリエイティブとかメッセージってちょっと変えてみようかってできると思うんですよね。
じゃあ1日目の結果見て狙った層がどうやら来てないからじゃあ2日目はこうしようみたいなこともひょっとしたらできるかもしれませんし、
さらに妄想を進めると、そういうクリエイティブとかメッセージって人間が考える必要があるのかなと思うんですよね。
今後はそこにもAI入ってきて、いろんな分析結果を使って初日の結果も見て、
じゃあ自動的にこういうメッセージにしようじゃないかみたいなことになるかもしれないなと思ってます。
そうですね。やっぱり多分もうリアルタイム性っていうところに尽きるのかなと思うので、
実際だからそれが故にデータの設定もポリゴンのジオフェンスを手で200個作るのやっぱり3日ぐらいかかっちゃうんでとかやってたらそんな場合じゃないというか、
なんかそういう中でなるほど、そういう観点でこういうのを作り始めるっていうのはさすが岡さんですね。
今のお話はどっちかというと人流とジオフェンスを組み合わせるお話なんですけど、
自分自身で今いる移動経路を取得できる立場の主体ってありますよね。
具体的にはスマホアプリなんですけど、スマホアプリって結局今いる部屋の移動経路を取れますから、
それが店舗の中なのか外なのかっていうのはその時点で判定できますよね。
その判定に従って、じゃあ店舗の中に入ったら自動的に公式アプリが店内モードに切り替わって何かできるようになるとかですね。
そういうようなこともこれから進んでいくのかなと思ってまして。
やっぱり人流の活用と、それからスマホアプリケーションですね。
GPSを取得できる立場のアプリケーションがそのジオフェンスを使って、
今この店舗の中にいるんだったらこうしようとか、あるいは店舗に来てくれたんで来店ポイント自動でつけようとか、
店舗に来たんでこの人が一番反応しそうな広告、プロモーションしてみようとかいうことができるのかなと思ってますし、
GeoFenceとスマホアプリの活用
そこにもAIというのが入ってくるかなと思ってまして、
結局いいか悪いかよくわかんないとかありますけど、これから人類はですね、
いつでもどこでも何でもかんでもAIに聞いて、その答えを見て行動するようになると思うんですよね。
これ何?これいくら?これどこ?これどっち?今どうしたらいいの?みたいな。
その時にですね、まあAIに頼ると思うんですけども、
その時にそのAIの答えが最適な答えじゃないと使い物にならないと思うんですよね。
ちょっと暇だけどさ、何かやったらいいことあるって聞いたら、
いや散歩でもしたらどうですかって言って、いやちょっと土砂降りだよ今、みたいな。
それってやっぱりちょっと使えないAIになっちゃうじゃないですか。
じゃあ逆にそのプロンプトとして人間が、今僕は何月何日何時でここにいて、
こういうことをやりたくて、こういうことを聞きたいんだけどって、
全部プロンプトで人間が入れるかってそんなことないと思うんですよね。
だからその今どこでどういう状況でその質問しているのかっていう状況の情報は、
取れるものはすべて自動で取ってAIに渡して、
それを踏まえてAIが最適な答えを出すということになると思うんですけど、
その時にやっぱりどこにいるのかっていう情報はその重要な情報の一つで、
今病院の中にいてこれ聞いているのか、あるいはレストランで何か食事しながら聞いているのか、
によって同じ質問でも答えて全然変わってくると思いますので、
そこのところでも位置情報あるいはそのGeoFenceを使った、
それがどの建物、店舗の中にいるのか、みたいな情報は使われるようになるのかなと思っています。
この御社のそのGeoFenceデータ、サービス面なんですか?
まだないんですよ。
なのでまだちょっとデータを整備し始めて、
ショッピングセンターがなんとなくまとまったかなっていうところですので、
ここから先は本当にこの今日のプログラムを聞いてですね、
そんなものあるんだったらこんなことを新しくできないかな、
みたいなアイデアを思いついた方がいらっしゃいましたら本当にお声掛けいただいてですね、
じゃあこういうデータをこういう形でこういうインターフェースでご提供します、
じゃあ料金はこうさせてください、みたいなお話ができるようになるのかなと。
逆に言うと決まってないってことですね、そこは。
EOPOIとか。
ありがとうございます。
いいですね。新しいセグメントになっていくと思います。
ありがとうございます。
今日たくさんお話聞きできました。
またちょっと時間が進んだら、
ぜひぜひ。
お話聞かせてもらえればと思いますので。
よろしくお願いいたします。ありがとうございました。
今日はデジタルアドバンテージ、いろけすまサービス、およびジオPOIサービス提供の
小川さんにお話伺いました。ありがとうございました。
ありがとうございました。
