PR

 特集の取材中に「数千万円の年収を提示すればAI人材が来てくれるとは限らない」との意見を耳にしました。米シリコンバレーでは年収数千万円のオファーが飛び交うと聞いていたので意外でした。理由を聞くと「当たり前だが高額の年収をもらったところで住む都市の環境や文化を変えられるわけではない」と。AI人材といっても、住環境への要望はその他の職種の人たちと変わらないそうです。生活インフラが整い魅力的な文化を持つ都市には人材が集まりやすいとも推測できます。年収数千万円のオファーが難しいような企業は住環境のアピールが有効かもしれません。(岡田)


 AI技術者を多数雇うAIベンチャーによれば、採用選考時の履歴書に書かれるAI開発の経験ほど当てにならないものはないそうです。例えば、技術経験欄に「PythonでAI開発の経験2年あり」とあっても、面接でその中身を聞くと米グーグルなどが提供する画像認識のAPIを使ってタグ付けをしたぐらいで、AIモデルの中身や開発する方法はさっぱり分からないといったケースもしばしばとか。AI開発のスキルに関する定義や資格がほとんどない現状が、採用活動を難しくしているわけです。日本ディープラーニング協会が始める資格試験はこの問題を解決する第1歩にもなりそうです。(玄)


 コンビニ大手3社のレジ刷新を取材しました。ファミリーマートとローソンが性別・年代を入力する客層キーを廃止したのが注目点です。両社はポイントカード(Tカード、Ponta)の利用率が5割前後に上り、カードから客層を取得できるためレジ入力は不要と判断。セブン-イレブン・ジャパンも電子マネーnanacoから同様のデータを取得可能ですが、Suicaなども選べる影響で、nanacoの利用率は20%台。顧客分析には不十分と判断し客層キーを残しました。ポイント経済圏がレジの形状を左右しています。(清嶋)


 東京中央区のマロニエゲートが従来の会員カードをスマートフォンのアプリに移行して顧客データの活用を始めました。顧客の購買履歴に加え、店舗に立ち寄っても買わなかった顧客の行動履歴も次の販売戦略に活用できるといいます。ただ、データを生かすには顧客の理解が欠かせません。顧客が心地良く感じるサービスを提供できる仕組みをどう作るかも課題です。(大豆生田)

[画像のクリックで拡大表示]
[画像のクリックで拡大表示]