米アマゾン、週内にも約1万人削減 「アレクサ」部門など＝関係筋

コメント

選択しているユーザー

• 酒井 宏和

  社会福祉法人うねび会 理事長

  ・2022年11月15日

  いつに間にか「エコー」部門が「アレクサ」部門になってますねw

注目のコメント

• 八子 知礼

  株式会社INDUSTRIAL-X 代表取締役

  ・2022年11月15日

  奢れるものも久しからず。自分がNPでプロピッカーにして貰ったのは2017年秋でしたかね？その頃はスマートスピーカーのことをコメントすれば数十のいいね、がついたものでしたが、データ収集のフロントエンドであったスマートスピーカーは結局リモコンと音楽鳴らすくらいしか実用性がないまま、一旦収束しそうですね。
  デバイスをばら撒かなくても良くなってきたのもステージの変わり目を認識しますね。
• 内藤 聡

  Anyplace Co-founder & CEO

  ・2022年11月15日

  以下、主要テック企業の今年のレイオフ:
  
  Meta - 11k (13%)
  Twitter - 3.7k (50%)
  Intel - 20%
  Snap - 20%
  Netflix - 450
  Robinhood - 30%
  Stripe, Lyft - 13%
  Salesforce - 2k
  Amazon - 10k
  
  元ツイート: https://twitter.com/debarghya_das/status/1592214346289274880?s=46&t=mVzi5Ike-4i6fvUm85yxzw
• 小川 幹雄

  DataRobot, Inc ディレクター兼リードデータサイエンティスト

  ・2022年11月15日

  思った以上にビッグデータへの過度な期待への終焉がはっきりと結果として出たものと思える。
  アレクサがAPI利用料などで十分にマネタイズできていれば問題なかったが、ある種アマゾンへのロックインやリコメンド精度を上げるという要素が大きいデバイスだったと思う。
  ただこれまでのアマゾンの購買データ、Amazon Payによる他のECサイトでの購買データも取れている中でアレクサデータがどこまでシナジーを産むかというと疑問だった。これだけの情報でいろいろ解る！とデータ活用の驚きや恐ろしさが取り上げられることの方が多いが、意外にビッグデータって精度面では費用対効果を満たすことは少ないことをもう少し多くの人に理解してほしい。
  Kindleのように端末の上で継続的にマネタイズできる仕組みがないと長期的なビジネスとしては厳しいのだろう。