人流データで日本を変えるUNERRYとは何か

TL;DR

この動画ではUNERRYの内山氏が人流データを活用して小売り防災金融などの現場を変える仕組みを語る。データID4.2億件規模や自販機連携など具体例を挙げつつGoogle創業者ラリー・ペイジとの関係とインフラ化の展望にも触れる。

Transcript

[音楽] あの、最近電気ガス水道ねりって言ってるんですけど、す、そのぐらいのインフラ 弱口ひねったらうねりのデータがみんなが誰でも使える状態にするっていうのは僕ら目指してるもの。携帯電話からその人流データ蓄積させてもらってるんですけど、どこに店作ったらいくらぐらい売上が上がるのかって超大手の企業さんだと何十億も投資して作ってたシミュレーターっていうのがあるんです。 [音楽] はい。 [音楽] 今これ何百万ぐらいできちゃうんです。はい。 フューチャーカード始まります。この番組には台本がありません。その代わりこの箱の中に入っている 7 枚のカードを私が引いてカードに書いてあるキーワードをもにゲストに質問していくという番組です。早速本日のゲストをご紹介しましょう。ウネリー CEO の内山秀さんです... Read More

Key Insights

• 内山氏は人流データをリアル世界のインフラとして捉え、企業や自治体の意思決定を支える基盤となると述べている。データは個人特定を避けつつ端末IDを匿名化して活用する方針を強調している。
• UNERRYは日本発のビッグデータ企業としてグローバル展開を目指し、ラリー・ペイジとの過去の交流を事例として語る。
• 自販機や小売店といった実店舗のデータ連携を通じて広告配信の最適化や来店動機の解明を実現している。
• 市場は水平統合が有効でありプラットフォーム間の協業を前提にデータを活用する戦略を取っている。
• パンデミック後の消費行動変化を捉えるためのエビデンスとして人流データの価値が再認識されている。
• 避難計画など防災領域にも人流データを用いた実証的な改善提案が可能だと語られている。
• AIとビッグデータの組み合わせにより個人を特定しない形で生活動線の洞察を得られると説明している。
• ブランド力のある日本企業が海外展開を進める際に現地市場理解の高速化に貢献するとしている。

Questions & Answers

Q: 人流データはインフラとして機能するとはどのような意味ですか

人流データをインフラと位置づける意味は、企業や自治体が意思決定をする際に必須となる現実の動きを時系列で安定して提供する点にあります。データは匿名化されつつ複数のプラットフォームと連携可能で、広告最適化や立地戦略に活用されます。

Q: UNERRYのデータは個人を特定しますか

いいえ、個人を特定する目的でのデータ収集は行われず、個人関連情報として個人を特定できない形で分析されます。利用者の同意とオプトアウトを前提に、プライバシー保護を重視した運用を取っています。

Q: ラリー・ペイジとの交流は事業にどんな影響を与えましたか

ラリー・ペイジへの言及は創業史の背景を示すもので、技術的インスピレーションと起業家精神の源泉として位置づけられています。実務的な影響というよりも起業動機と世界観の理解を深める事例として語られています。

Q: リアルな店舗データを使うメリットは何ですか

リアル店舗データを使う最大のメリットは競合分析の精度向上と広告配信の適切化です。来店者がどの店に行っているかを把握することで効果的な販促や立地戦略を立てられ、紙のチラシ依存のマーケティングをデジタルで最適化できます。

Q: 防災領域での人流データ活用例はありますか

はい、避難地域の再配置や避難所の選定など、防災計画のエビデンスとして人流データが活用されます。実際の避難行動を踏まえ、計画を現実の動線に合わせて修正することが提案されています。

Q: どのくらいの規模のデータIDを扱いますか

日本国内で1.6億ID、グローバルで4.2億ID程度のデータを扱う規模感で、端末IDを基にした匿名化データの蓄積と分析を行っています。

Q: AIとビッグデータの組み合わせはどんな新機能を生み出しますか

AIとビッグデータの組み合わせにより、人物を特定せずに日常の行動パターンを抽出し、顧客の嗜好や動向を高精度で予測します。これにより店舗最適化や新規事業の機会探索が加速します。

Q: 日本企業の海外展開における利点は何ですか

現地市場理解の高速化が最大の利点です。日本発のデータプラットフォームとして現地ニーズをリアルタイムに把握できるため、海外展開の戦略立案や現地適応が迅速になります。

Summary & Key Takeaways

• 内山氏は人流データをリアル世界のインフラとして捉え、民間と公共の両方で活用可能なデータ基盤を目指すと説明する。彼はスマホアプリとビーコンを組み合わせて店頭の来客分析やクーポン配信を実現し、情報のオプトインと匿名性を重視する方針を示した。

• 自販機や店舗などリアル空間のデータを集約することで小売の競合分析や広告配信を高度化できると語る。ビジネスの拡大にはインフラレイヤーの水平統合が鍵であり世界展開の要だと主張する。

• AIとビッグデータの統合で人流データが新たな意思決定支援を提供し、コロナ後の需要変動に適応するエビデンスにもなると説明する。