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2018.09.05

[MTレター016] シェアサイクル利用したことありますか?

 

 

[MTレター016] シェアサイクル利用したことありますか?

 

当メールは以前弊社スタッフと名刺及びメール交換させて頂いた方に送らせて
頂いております。配信停止をご希望の方は本メールの末尾のご案内をご確認
下さい。

 

▼ご挨拶
「シェアサイクル利用したことありますか?」
マーケティングテクノロジー藤井でございます。今年は本当に長く暑い夏ですがみなさまいかがお過ごしでしょうか
東京が梅雨明けしたのは6月末ですので約2か月暑い日々が続いています。そんな暑い日々の中、最近私はシェアサイクルにハマり、ご近所を楽しく走り回っております(笑)

 

みなさまシェアサイクルはご存知でしょうか?

 

 

 

結構あちこちにポート(シェアサイクル置き場)がありますし、Uber Eatsで配達されている方は結構乗っていらっしゃるのでご覧になったことがある方は多いのではないでしょうか。

 

このシェアサイクルは「株式会社ドコモ・バイクシェア」が「自転車シェアリング広域実験」として地方自治体と共同で展開しているもので、赤い自転車の後輪に広告カバーがあるのが特徴です。

 

現在東京でサービス提供しているのは千代田区、中央区、港区、新宿区、文京区、江東区、品川区、大田区、渋谷区、練馬区の全10区です。

 

練馬区を除いては区をまたいで自転車の乗り捨てができ、利用料金は最初の30分だけ150円(税抜)で、以降は30分ごと100円です。

 

ドコモと各区それぞれが提携しているせいか(?)各区の名称がばらばらなのが気になるところです・・・。

 

千代田区コミュニティサイクル「ちよくる」
中央区コミュニティサイクル
大田区コミュニティサイクル
渋谷区コミュニティサイクル
江東区臨海部コミュニティサイクル
港区自転車シェアリング
新宿区自転車シェアリング
文京区自転車シェアリング
品川区シェアサイクル
練馬区シェアサイクル

 

使い方はそれ程難しくありません。

 

まずはサイトで会員登録します。

 

借りる際にはICカード(おサイフケータイやSUICAなど)で借りる方法と、ICカードがなくても都度発行されたコードを入力して借りる方法の2種類ありますが、ICカードで借りる方が簡単です。

 

自転車についている画面にICカードでピッとするか、コードを入力して借ります。

 

 

返す際は、借りたポートでなくてもどこでも返すことができ、ポートに駐車して画面にICカードでピッとするか、コードを入力して返します。

 

シェアサイクルは全て電動アシスト自転車なので乗っていて楽です

 

ポートにあるシェアサイクルのうちバッテリー切れも結構あります

 

バッテリー切れのシェアサイクルは借りられないのですが、大体複数台置いてあるうちのどれかは充電されているので借りられなかったことはないです。

 

電動アシスト自転車はバッテリーの充電などメンテナンスが必要そうですが、シェアサイクルであればメンテナンスもいらないですし、駐輪場を確保する必要もなく、借りたい時に借りればいいという気軽さがいいですね!

 

・・・と、非常に気に入っているシェアサイクルですが、実はどういう人が利用しているのかギモンだったりします。

 

利用したことがある方はぜひご一報ください(笑)

 

 

株式会社ドコモ・バイクシェア
https://www.d-bikeshare.com/

東京自転車シェアリング
https://docomo-cycle.jp/tokyo-project/index.html

新宿区自転車シェアリング
http://docomo-cycle.jp/shinjuku/

 

(記:藤井 )

 

 

▼ギミックライブラリ
「複数画像拡大」

 

担当の加藤響輝です。

 

今回は、画像の上にマウスカーソルを重ねると、ネットショップのように画像が拡大されるギミックをご紹介します

 

下図が動作イメージとなります。
元の画面(マウスカーソルを重ねる前)

 

 

下図マウスカーソルを重ねた後

 

 

下記リンクより動作のご確認がいただけます。
https://www.qnri.net/kt/test/piczooms/testX04.html

 

実際の使用例といたしましては、同じページ内で複数個所で画像を拡大表示でモニターにご確認頂きたい時にお役に立つかと存じます。

ご質問等ございましたら気軽にご連絡いただければ幸いです。

 

他にもこれがあったら~とかご希望ございましたら、
お気軽にメールマガジンのフッターにございます、ご連絡先にてお知らせください。

 

以上ギミックライブラリでした。

 

(記:加藤)

 

 

▼タレマ!
「SNSといえば・・・?」

 

担当の清水です。

 

タレマ!とはタレントマーケティングの略で、「あるテーマからどんな有名人を想像するか」という調査を行い、発表させていただいております。

 

また、他にも定例の質問といたしまして、最近CM等で目にした有名人を調査しており、そちらもまとめております。

 

今月号では「SNSといえば・・・?」ということでどんな有名人を想像するかを全国の15歳以上の男女5021人を対象に調査を行いました。

その結果は・・・・

 

SNSでイメージされる有名人はインスタ女王がトップにランクイン!

 

SNS(インスタグラム、Twitter、ブログなど)と聞いて思い浮かぶ有名人を聞いたところ、「渡辺直美」と答えた人は全体で801人と最も多く、2位以下に大きく差を付けインスタ女王の貫録を見せつけました。2位にはブログの印象が強い「市川海老蔵」が全体で240人、3位には近頃世間を騒がせている「剛力彩芽」が全体で224人となり、それぞれランクインしました。

 

 

主演ドラマが好調なあの女優がついに首位奪取!

 

最近CM等で目にした有名人を聞いたところ、「綾瀬はるか」と答えた人は全体で570人となり、初の首位に輝きました。「コカ・コーラ」のCM等で目にしたと答えた方が最も多く、約30%という結果になりました。次点で「嵐」が全体で547人という結果で、首位陥落となり3連覇達成はなりませんでした。前月に続き「JAL」のCMのイメージが強く、全体の約15%を占めました。

 

 

どちらの詳細も下記リンクよりご覧ください。
https://www.qnri.net/kt/MarketingT/tm/admin/dataH_201809.php

 

以上タレマ!でした。

 

(記:清水 )

 

 

▼コンジョイントQ&A
「属性・水準の決め方」

 

再びマーケティングテクノロジー藤井でございます。

 

コンジョイント調査を実施する際に属性・水準の決定は非常に大切ですが、今回は決定する際の指針を紹介したいと思います。

 

 

●選好の際に重要なもの・理解できるものであること

 

CBCの場合は特に重要です。ACAの場合は一対質問の前に魅力度・重視度質問を設定できるため重要かどうか判断に迷うものを含めることができ、比較的自由度が高いとも言えます。

 

●属性間にトレードオフの関係があること

 

属性はトレードオフ(どちらがいいか迷うもの)である必要があります。属性は生活実態に根ざしたもの(メインバンク、メインキャリア等)や、変更が難しいものなどは向きません。企業努力等で単純に改善や変更できないような属性も不向きと言えます。また単に「悪い」など全体を否定してしまうような水準を含む属性もNGです。

 

●各属性が独立していること

 

別属性の要件に他の属性が影響を受けないことが望ましいです。例えば、入り数や容量と価格などは一般的に相関が強いと言えます。無論、多くて安い、少なくて高いなどの組み合わせでもOKであれば問題ないです。

 

●水準間(特に価格属性)に大きな落差がないこと

 

あまりにも大きな落差があると重視度が高くなりすぎます。100円のガムと1万円のガムでは一般的に「味」については同じ前提で比較することではないからです。
金額は市場で流通している価格の最大最小値の両端からそれぞれ1.2倍した程度で提示するのが概ね適切なようです。商品によるので注意が必要ですが。

 

●水準は客観的な基準に基づいていること。(×きれい、×良い、×すぐ、×さらに)


誰にとっても明白に同じ基準での判断ができることが望ましいです。「きれい」「良い」など抽象的な概念だと回答者によって受け取るニュアンスが異なるからです。

 

●販売チャネルや流通に関わる属性(外部要因的なもの)は含めない方がよい

 

基本的にコンジョイント属性水準で望ましいものは機能・性能です。商品の本質機能と直接関係のない「店員の態度」や「在庫が多い」などは店舗評価でない限りは入れるべきでないと言えます。

 

●品揃え、バラエティなども店舗評価やイメージ評価以外では入れない方がよ

 

3つのサイズから選べる、4色から選べる等々は、一つの商品ではないので商品コンセプトと組み合わせるのは避けるべきです。

 

一通り属性水準を検討した後で、改めてその他に購入に影響のある要素はないか再度確認してみましょう。

 

単に網羅するだけでなく、消費者の購入に影響のある属性をできるだけ見つけることがコンジョイント調査を成功させるポイントです。

 

弊社コンジョイントサイト
https://m-te.com/conjoint-analysis-2/

 

(記:藤井 )

 

 

▼スタッフコラム
「次世代コンピュータ」



~ ベストな組み合わせを見つける ~

 

市場調査の領域においてもコンジョイント・シミュレーション等でよく「最適解」、つまり最も魅力的となる組み合わせを見つけたい等のテーマがよくあります。

 

色々な地点を巡回するセールスマンの移動距離を最小化する等の問題と同じく、これは組み合わせ最適化問題と呼ばれ、組み合わせが少なければエクセル等でも簡単に計算できますが、少しでも多くなると到底パソコンレベルでは計算できなくなってしまうこともあります。

 

車の装備品調査結果等で、例えばデザインが8つ、価格が7つ、運転席装備品8種類、メーター関連5種類、ヘッドライト5種類、テールライト5種類、ウィンドウ関連4種類、ドアミラー5種類、後方ビューモニター5種類、エアコン関連5種類、シート関連が5タイプ、オーディオ関連が6種類。これで好まれるTop10の組み合わせを知りたい!なんていう課題です。

 

これだけで、8 x 7 x 8 x 5 x 5 x 5 x 4 x 5 x 5 x 5 x 5 x 6 = 840,000,000(8億4千万)パターンと何とも扱いにくい数になってしまうのです。

 

これがパーツがさらに増えれば乗数で効いてきますので、あっという間にものすごい数になるのは想像に難くありません。

スーパーコンピュータでも解を見つけるのが難しい状況になるのです。

現状、我々が使っているPCも、最先端スーパーコンピュータ「京」も「古典コンピュータ」と呼ばれます。

 

例えば、上記のセールスマン巡回問題で、20地点程度と地点数が少ない場合は、スパコンなら短時間で解を得ることが可能です。

しかし、地点数が30を超えると「京」をもってしても1,000万年以上の計算時間が必要となり、古典コンピュータでは厳密な解を求めることはできなくなります。

なので古典コンピュータでは、厳密解ではなく、計算を端折って「近似解(ヒューリスティックなアプローチと言います)」を求めているのです。完全な正解じゃないけど、何となく正解っぽいところという感じです。

 

では、もっと速いコンピュータを作れば良いのでは?と思うかもしれません。

 

「ムーアの法則」という定式を聞いたことがあるかと思います。コンピュータチップの性能はN年経つと、2^(N/1.5)倍になる。要するに18ヶ月で2倍になるというものです。

しかし、これはもう限界に達しているそうです。回路つまり電線のパターンが細くなり過ぎ「原子」のサイズ以下に微細にすることができないからです。

 

~ ではどうする? 量子を使う ~

 

そこで、量子コンピュータが登場してくるのです。

 

量子の世界は、まさに我々の次元を超えた非常に不思議な世界です。

通常、我々が見ている物質は全て、状態が決まっています。前にいる一人の人間が、山田さんだったり佐藤さんだったりしません。どちらかです。当たり前です。
しかし、微細な量子の世界では、状態が決まっていません。。。不確定性原理と言って、存在する位置も動く速度も決まっていません。光は粒であったり、波であったり、電子は上向きスピンだったり下向きスピンだったり、同時に両方の状態なのです。もはや何のことやら我々の常識ではイメージすら難しい状況です。

 

我々の使うPCもスパコンもメモリやCPUに入っている入力は1または0です。ビットです。状態はもちろん入力した通りになります。

電気的にはHighとLowという状態です。
ビットには1か0のどちらかしか入りません。

 

しかし、量子コンピュータでは量子ビットを使います。上記の量子の性質を利用すると、1つの量子ビット中に同時に1と0の両方の状態を表せるのです。非常に不思議な状況です。

 

例えば反転処理など1⇒0、0⇒1にする処理では、普通のコンピュータでは、1ビットの箱で入力値1に対して出力値0、入力値0⇒出力値1と続けて計算します。当然ながら箱には1つしか値は入りませんので連続して、2回計算することになります。
しかし、量子コンピュータでは1ビット(qbit)の箱にいきなり2つ値を入れられ、出力もいっぺんに2つ出てくる訳です。

 

普通のコンピュータではどんなにビットを増やしても1回ずつ処理することになります。

しかし、量子コンピュータではビットを増やせばビットあたり2つの状態を保持できるので2の乗数、つまり膨大な処理を一度に行うことができるようになります。

 

量子の不思議さはこれに留まりません。もつれさせた量子2つは時空を超越して同期しますし、未来⇒過去と時間を遡ってさえいると言われています。
しかし、量子の挙動の応用は遠い未来の技術ではありません。

 

量子コンピュータは既に実用の段階に入っており、IBMはじめ、Google等が方式は異なりますが量子コンピュータを実用化させています。量子の不思議さは解明されていませんが、その性質を利用し実用化に入っているのです。

IBMでは量子コンピュータのクラウド利用システムを公開しており、なんと全ての人が無料で使うことができるレベルです。
https://quantumexperience.ng.bluemix.net/qx/experience

 

この現実は、様々な方面へ新たな問題も起こしています。
今までの古典コンピュータは、1つのインプットからアウトプットという計算の結果を導き出すのには適していましたが、逆算は不得意でした。

素因数分解等、元をたどるような計算には非常にたくさんの時間がかかる訳です。
この前提に基づいて考案されたのがRSA暗号や金融等で使われるブロックチェーンの鍵の仕組みです。

 

200桁の数値の因数分解であればスパコンなら10年近くかかるところを、量子コンピュータは数分で解いてしまいます。
1万桁であればスパコンなら1000億年、量子コンピュータであれば数時間~数十時間、といった感じです。

 

つまり、暗号化の仕組みが危機に晒されてしまうのです。

とは言え、量子コンピュータのビット(qbit)を増やすのも現状では技術的にはなかなか大変ということです。

 

LINEなどで使われる2,048bitのRSA暗号についての素因数分解では、量子コンピュータのビット数を5,000以上と相当多くしないと現実的には解けないとのことでまだすぐに大問題になる訳ではないですが、こうした技術はあっという間に進化しますので、暗号化技術についても新しい方式が模索されているようです。

 

私などは今はエクセルを使って「ふーふー」言いながら計算をしていますが、ほんの20年ちょっと前は「マルチプラン」や「ロータス123」なんて言う表計算の祖先のようなソフトを使って、もっと「ふーふー」言いながら作業をしていたことを考えると、すぐに新しいコンピュータの世界がやってくるのかもしれません。

 

(記:田村 )

 

●弊社サイト
https://m-te.com/

●弊社でラインスタンプ作りました!
https://line.me/S/sticker/1100513
ご希望の方にプレゼントさせて頂きます。
弊社スタッフまでご用命ください。

●弊社へのお問い合わせ、あるいは、こんなギミックがほしい等ご希望がありましたら
各担当、または info@m-te.com までお気軽に!

●コンジョイント無料セミナーやってます!
内容: http://goo.gl/vjmrPo
無料セミナーお申込みは: http://goo.gl/1QMkJw

いつでも御社にお伺いします。
ご用命はお気軽にどうぞ。

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