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今、新幹線で移動中です。 新幹線には、ここ2、3年は月1〜2回ほど 必ず乗る機会があります。 そこでよく利用するのが、車内販売。 とにかく新幹線コーヒーが大好き。 あと、アイスクリームもよい。 コロナ禍で、空っぽの新幹線で一生懸命、 頑張っている販売員を応援する意味も込めて 利用するようになりました。 ホント、どうでもいいことなんだが 売り方にはコツが要るようだ。 個人的に4つ ワゴンのスピード 声 提供スピード 販促 ワゴンスピード これは大事。 声
今日は、物流の課題であるラストワンマイル （軒下までの配達） について、記事をまとめました。 空を活用するドローンや 陸を活用する宅配ロボット それぞれチャレンジしています。 宅配ロボットの場合、今のままでは 在宅が必須になりますね。 宅配ロボット専用の不在ボックスが 開発されていくことになるのかな。 宅配後、ハブへの戻りが空便で帰ること になるので配送物手配に利用するなど ここも何とかしないとですね。 また、追跡機能付きのオリコンやバケット で通い箱にするなど色ん
昨日から久しぶりに出張に来ています。 場所は、九州福岡→熊本までを計画。 コロナ禍で出張自体がなく、九州は 多分、10年ぶりぐらい。 また久しぶりの飛行機。 余裕をかまして、家から最寄りにある 空港までのリムジンバスで向かおうとしたら 運転手がひとこと。 事故渋滞で予定通りに空港に着けないかも しれないと。 えっ！ 初めての商談相手。 遅刻する訳にもいかず。 この時ばかりは汗がどっと噴き出ました。 すぐに電車に切り替え。 こんな時、Googleマップはいいです
コロナ禍で環境が激変した代表格に 飲食店が挙げられるでしょうか。 アプリなどで注文を受け、指定された 届け先にUberや出前館などデリバリー サービスを行うビジネスモデル。 このコロナ禍で急速にマーケットを拡大 しました。 このビジネスモデルにも未来の物流の イメージが組まれています。 休業要請を余儀なくされた飲食店が生き残り をかけて取り組みを始めたのが、 クラウドキッチン。 または、ゴーストキッチンとも呼ばれて います。 ネットでバーチャルレストランを開設し、
サプライチェーンの重要な概念のひとつに 全体最適があります。 著書「ゴール」にも書かれていますが 「全体最適は部分最適の総和」とはなりません。 「部分ごとに改善してもそれが全体を見回した ときに最善になるとは限らない」 こういったことが往々にして発生してきます。 しかし、この概念は「AI」にとっては非常に 親和性の高い分野となります。 これまで、物流は「カン(K)」「コツ(K)」 「度胸(D)」のいわゆる「KKD」に頼ること が多く、季節やセールイベントなどの変化にも
ブルウィップ効果をご存知でしょうか。 需要を予測しながら発注する形態の流通経路 で見られる現象です。 たとえば 小売店舗で商品がたまたま10個売れたとします。 店舗は「たまたま売れた」とは考えず、 「10個も売れたのだから」と卸売に少し多めに 15個発注しました。 卸売はそれを知り、「１店舗で15個売れるなら、 100店舗分、つまり1,500個仕入れることにしょうと」 と考えメーカーに発注しました。 メーカーは、卸売１社から1,500個も注文が 入ったので他の卸売と
私は、物流の仕事で「リバースロジスティクス」 に携わる期間がありました。 つまり「返品物流」 例えば、EC物流だと、商品を倉庫から出せば 一定の割合で必ず「返品」というものが発生 してきます。 例えば全国1日に100万個、倉庫から出した としてそのうち、1%が戻ってきたとすると それだけでも10,000個を処理をしなければ なりません。 Amazonなどでも、試着ってありますよね。 ああいった返品も含めます。 具体的な作業内容は、 返品受付→開梱→検品→登録（返金処
サブスクリプションが全盛です。 Amazon primeに始まり、Netflixや Spotify、Apple music、Microsoftの office365など やり方さえ間違えなければキャッシュも 先に入ってきますし顧客データーも収集 できる。 既知のことも多いですが、成功している 企業の特徴をまとめてみました。 共通していることが4つあります。 データー活用によるユーザーの体験の向上 同じものを頻度高くリピート サブスクリプション同士の組み合わせ
未来の小売について。 先日、街中で洋服を購入しました。 ところが、お店に在庫１点しかなく もし、お急ぎでなければ、宅配します とのこと。 特に急いではなかったので宅配でお願い しました。 しかし、これはセールストーク。 店舗オペレーションの効率化の一環です。 在庫は全て委託もしくは自社倉庫に 保管しており、そこから出荷している ところが多くなってきています。 ですので、店舗は各商品１点もしくは売れ筋 数点ずつしか置いてありません。 特にアパレルは SKU数（商品点
いよいよ、第3章突入です。 Deep Learningの「フレームワーク」を 作っていく章です。 「ゼロから作るDeep Learning」 このシリーズは最高です。 ど素人の私がプログラミングPythonを学んだ のが今からちょうど5年前。 そこからさらに学びを進めて機械学習や 深層学習を学ぼうと一念発起。 そこで出会ったのがこの本でした。 仕事があるので丸一日がっつり勉強は できません。 しかし、やってる感だけはデスク 周りで演出。 おかげで、ボストン地区
今日は未来の食卓について 今から８年後の2030年ごろの 世界です。 まず、今日何を食べようかな？ スマホ・タブレットやスマートスピーカー はたまた、ウエアラブルデバイスなど ①パーソナルAIが献立を決めます。 これは、既往歴のある方、スポーツ選手、 アーリーアダプタ（早期導入者）と呼ばれる 人たちのなかで徐々に広まっていくでしょう。 もちろん、食材は環境にもやさしい②培養食材。 プラス ③垂直農法で作られた食材。 これは、産地から人の口に入るまでの動線を 可能
3Dプリンター 今まで使ったこともなく。 あるんだなぁという程度。 特段、意識もしていなかったけど。 書籍「2030年 全てが加速する」を 読んで改めてその可能性を考えさせ られました。 本書で書かれている可能性は次の４つ。 サプライチェーンが消える ゴミが消える 交換部品が消える 商品はユーザーがデザインする サプライチェーンが消える 小売業は原材料を仕入れて店舗や倉庫 で印刷ができる点。 言われてみれば、確かにそうだ。 製造するプロセスは大幅に削減され
中国のロボット分野の成長は すごいですね。 企業の開発に対する政府の バックアップもすごい。 中国のロボット生産台数は3倍近くになり、 発企業の売上高は2020年に大きく増加している ようです。 全体として見ると、コロナ禍を一因とする高い 需要と労働力の混乱により、ロボット市場は 活況を呈しています。 しかし、中国は長年にわたり、製造インフラ を支える産業用ロボットの純輸入国でした。 産業政策「中国製造2025」の策定を機に、 国内の自動化開発を最優先事項に掲げてい
今日は保険の未来について 書いていきたいと思います。 ちょうど、メタバース空間での 用の保険商品のニュースが流れて きましたね。 こういった感じでどんどん世の中 変わってきています。 将来の保険について ３つのポイントでお話し していきたいと思います。 ・保険運営にかかるコスト ・ブロックチェーンの応用 ・クラウド保険 保険運営にかかるコスト 保険運営にかかる大きなコスト として以下の３つが挙げられます。 ・統計学者 ・営業要員 ・管理要員 統計学者は以外かも
