第55回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 55th ) ー IoT x AI 祭り ー

はろ @hidenorly

#TokyoWebmining 病気判定。とか。

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#TokyoWebmining Lumiata. medical graphを作成。

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#TokyoWebmining up hier. 業界のベンチマークになるようなことを成し遂げると、買収してもらえる。なので、赤字でも良いエンジニアが入っていく流れがある。

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#TokyoWebmining 売上は立たないが、１５−２０人ぐらいの会社になったところで、人材ごと買収というのが最近の流れ。

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#TokyoWebmining 産業の最適化として、AIが使われる。ロボットとかではなく。

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#TokyoWebmining 事務所を開けて、ロッカーがある会社はダメ。電子化されていない。

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#TokyoWebmining 電子化されていれば、Power of 1%が適用できる。されていない会社はダメ。

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#TokyoWebmining Up Hire. 製品ができていなくても人材ごと買収されるという青田買いが横行。Botsはバズワード。

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#TokyoWebmining Amazon Echoは昨年の年末商戦で一番の売上だった。

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#TokyoWebmining 巨額の投資マネーは何に使われるのか？シリコンバレーは１人２０００万円なので、人件費に多くは消える。

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#TokyoWebmining 投資額の１０倍ぐらいが、買収に必要な額なので、大きな額が投資されている会社は買収するのは難しくなってくる。

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#TokyoWebmining 如何にして良い会社と組むのか？コバンザメ戦法が１つの手法。投資家のコミュニティなどに参加しては？

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#TokyoWebmining 最終的に投資込みは売り込みたいので、売り込む先として、先に情報を出してくる。プレゼンよりも、人を見たほうが良い。

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#TokyoWebmining １つ出てくると競合他社がすぐに出てくる。例えば、Uberのあと、Lyft。１番、せいぜい２番までしか勝てない。

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#TokyoWebmining 日本のスタートアップは受託開発やコンサルティングが多い。なので、スケールしないので、買収につながらない。アメリカでは、競合が多すぎる。これらがスタートアップにまつわる困難なところ。

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#TokyoWebmining 日本では買収した会社をシナジー効果を発揮させるのが下手。アメリカでは買収して、新たな製品として作り上げている。

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#TokyoWebmining アメリカでのデータに関するprivacyに関する肌感覚は？日本はかなり世論の反発が大きい。アメリカは日本よりもprivacy保護に関してはsensitiveかもしれないが、日本は社会の受容性の幅が狭いかも。

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#TokyoWebmining アメリカではpivotする前に既に売れてしまう。青田買。なので、up hirer.

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#TokyoWebmining 会社を買う時は、技術もあるが、人材。その時の製品がそんなに良くなくても、２年間人材がやめないとかあれば、買うこともある。いかに良い人材を集めるかがキーか。

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#TokyoWebmining 教育はキモ。電子化がすごくなされている。

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#TokyoWebmining 非IT部門の電子化が日本は進んでいないのは辛い。

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#TokyoWebmining 経営判断をAIがやるのはあるのか？まだなさそう。

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#TokyoWebmining 客のNPP。お客様から得られる見込みの収益は、機械学習でだいぶやられている。コンサル会社は今後どうなるのか？自動化できる分野もある。

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#TokyoWebmining 人間はルールができるとハックする。

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#TokyoWebmining human resourceの支援は十分機械学習を利用したビジネスチャンスはありそう。良いエンジニアかどうかを把握するとか。