週記562　AIビジネスモデルを考える

　先週のダブルハーベストの記事に関連して、今週はAIビジネスを考えてみたいと思います。

ここでは私の業界としてどんなふうにダブルハーベストループを意識したAIビジネスモデルを考えられるかを考察して行きます。

　本来はビジネスの出発点はパーパスが重要ですが、ここでは私の頭の整理も兼ねて、出発点としてハーベストループを作れそうな場所にフォーカスを絞って書き出します。

また、アイディアがたくさん思いつかない言い訳ではないですが、週記という性質を考えて１つのアイディアを深堀りしていく形にしようと思います。

　まず、化学系製造業という立ち位置のうち、私が個人的に好きな農業関連について考えてみると、取得しうるデータとしては気温、天気、日照時間、水温（水田の場合）、田植えタイミング、農薬投入時期、収穫率（害虫や病気によるロス）といったものがありそうです。

次に、こういったデータを取りながら農家の人と協調してどんなビジネスが考えられるか考察していきます。

例えば、畑や農業機械やそれらの管理は農家の領域ですが、上記のようなデータを取得するために、例えば通信機能のついているセンサーを配置させてもらったり、そのデータをもとに農薬の散布時期のレコメンドを送ったり、収穫量を管理するツールを無料で農家に配布することで結果系のデータを得られる仕組みを作ることも戦略として考えられます。

そうして得られたデータを使ってレコメンド機能の精度を上げる、これが１つ目のハーベストループになりそうです。

　次に競争優位を生み出す２つ目のループとして農家のサステナビリティ向上のループが考えられます。

つまり、こういった高度な農業を支援することによって、農家側の負担が減り、そういった取り組みをしている農家を対外的にPRすることによって、若者の職業選択肢としての魅力を高める、という仕組みです。

　このような２つのループを回すと１つ目のループがうまく回るとデータもたまり、サービスの質が向上していきますし、２つ目のループが回り始める事により新規ユーザー獲得も狙っていけます。

できれば更にその情報を使った３つ目のハーベストループも考えていきたいですがそれは実業務で検討するときにしようと思います。

　今回は簡単にデータの流れを意識しながらループ構造を考えてみました。

ハーベストループというフレームワークを使うことでAIを使った（データを活用した）ビジネスの構造をわかりやすく整理することができました。

今回は粗い粒度でしかもパーパスなしで作ってみたので片手落ちですが、順を追って深く作り込んでいくことでより詳細なAIビジネスモデルができそうです。

今後、こういったフレームワークを使って競争力のある次世代のビジネスを生み出して行きたいですね。

以上

【最近のGratitude】
・Hope
　As I expected, my boss have high hopes for the Double Harvest framework output. It looks that he want to know the key point of AI business. Unfortunately I can’t describe a detail of what he want because lack of deep understanding, but gradually I will train and make good output!