Picks
41フォロー
33フォロワー
外国人労働者 拙速な受け入れ拡大避けよ(経済教室)
Noda Masaru株式会社 one visa
概ね同意です。
労働力として外国人に期待する部分はとても理解できるし、そこに異論はないのですが、受け入れの体制は非常に大切です。
弊社の岡村もコメントしてますが、特に不安なのは 文化面。
文化といった場合には風俗習慣から宗教、歴史またくさんの要素がありますが。私が中国に多少見識があることから中国や台湾の視点から話すと、習慣という部分だけ切り取っても、
・列に並ばない中国人へのいらだち
・トイレに紙を流さない(流すことに抵抗がある)
などへの抵抗は台湾国内で中国人に対して少なからずあります。(日本でもありますが)
詳細は長くなるので割愛しますが、中国と台湾は、民族自体は大半が同じにも関わらず、第二次世界大戦後に大陸から来た人たちと、それ以前から台湾にいた人たち同士でも軋轢がありますし、中国人と台湾人同士でも軋轢がないとは言えないです。
それほど文化に根ざす問題は深い問題なので、急速な受け入れ拡大が各所にひずみを生みそうなのは容易に想像は付きますね。
特集:AIの破壊と創造 2016年5月17日号
Noda Masaru株式会社 one visa
オンラインの広告をやり始めて、ABEJAのやろうとしている店舗解析の必要性をより強く感じるようになった。
広告は、どの配信面に何の広告を露出するかによって、ユーザーの反応が全く違う。
例えば女性向けの媒体にファッションECの広告は相性良いけれども、ゲーム攻略メディアにファッションECの広告を配信しても全くCVは発生しない。
なので通常、オンライン広告の場合は効果の良いメディアでは配信比率を上げて、効果が良くない配信面は配信を停止するみたいな運用のプロセスを経て、広告効果の最大化を行う。
しかし、これまではこれがオフラインになった瞬間に、だれも最適化することができなくなっていた。
例えば店舗である商品の売れ行きが悪かったら、悪いという事実だけはわかるけども、それがなぜ売れないのか、そもそも店舗の顧客属性と合っているのかとか、むしろその商品が置かれている場所に顧客は実際どれくらい滞留しているのか(実は商品が見られていない可能性すらある)とかを、定量的に知る術はなかったわけです。
今オンラインマーケティングでデータ分析やABテストを経て最適化をしないマーケターはいないと思います。何から何まで検証して証明できないと価値を認めてもらえないような世界になってきています。
その一方でオフラインではその最適化の部分を”勘”や”経験”に頼ってやるしかなかった。ABEJAは深層学習を用いた動画解析でそれを可能にした。これはイノベーションだと思います。
データドリブンな最適化って、広告にかぎらずオンラインではもはや当たり前なのだから、オフラインでも今後当たり前になっていくんだろうと思う。
その当たり前を日本で最初に築き始めているABEJAは本当にすごいと思うし、これからも注目していきたい。
NORMAL
投稿したコメント