新着Pick
180Picks
Pick に失敗しました

人気 Picker
書籍だけではなく、AIにより、将来の商品需要予測が正確にできるようになれば、PLC(Product Life Cycle)を大きく変えることができるようになるので、そうなれば本当に面白いなと思います。

販売機会損失を短縮化できるだけではなく、消費者は欲しい商品を購入しやすくなると思います。

予測するには、過去のデータ蓄積が重要となりますが、データがないか、官民で蓄積されていてもオープン化されていないため、使用できないことが一番のボトルネックかと思います。

いつ、どんな商品がどれだけ売れたかのPOSデータは、かなり集積され手いると思いますので、各企業がデータを拠出してくれる仕組み作り、データが自動的に蓄積される仕掛けが一番重要ではないかと思います。
何度かコメントしていますが、テレビドラマの視聴率も第一話が放送される前にだいたい±2.2%以内の誤差で予測できますし、どの要素がどれくらい視聴率に寄与しているかも予測できます。インターネットでの検索動向やTwitterでのつぶやきも含めて解析。

福島悠介, 山崎俊彦, 相澤清晴, “放送前の情報のみを用いたテレビドラマの視聴率予測,” 映像情報メディア学会誌, vol. 70, no. 11, pp. J255-J261, 2016. http://doi.org/10.3169/itej.70.J255


また、生放送番組の視聴者数や離脱率もある程度予測可能。これができると事前にVMを何台起動しておくべきかなどコストの議論ができます。下記はSchooさんとの共同研究結果。

福島悠介, 山崎俊彦, 相澤清晴, 森健志郎, 鈴木顕照, “オンライン動画学習サービスにおける閲覧数・離脱率の推定,” 映像情報メディア学会, ヒューマンインフォメーション研究会 (ITE-HI), 2017.
個人が過去に読んだ本の中で、重複するところをAIが自動で割愛するデジタルブックが出れば、もっと本が売れると思います!
刷り過ぎの在庫過剰で苦しむ書店を、印刷会社が需要予測を行なうという構図。ビジネスもエコシステムを考慮しないといけないですね。
大日本印刷株式会社(だいにっぽんいんさつ、英語: Dai Nippon Printing Co., Ltd.、略称DNP)は、世界最大規模の総合印刷会社。東京証券取引所一部上場。 ウィキペディア
時価総額
9,046 億円

業績