事前確認
事前確認
まず、このＩｏＴ・ビッグデータ・ＡＩ・ロボットの４コース、考え方には共通したものがあります。
それは、データを取りに行き、ラーニングして、マーケテイングに生かすというものです。
ここで、ちょっと逸れまずが、夜は連発で携帯ゲームのＣＭばかりやっているでしょう？
あれはどんな意味があるでしょうか？あれは、まずは無料ですよ。
・裾野を広げ確率で発生する有料アイテムの売り上げをあげたい。
と答えた人の正解率は５０％です。
あれは、ゲームでどのような行動するかのビッグデータを拾いに言っているのです。
そこからゲームで焦点となるところを探り出して、アイテムを開発するのです。
今は、売上の伸びが止まっており、蓄えを切り崩して、広告を打たねばならない危機的状況になってきているということです。
このように、ラーニングするのは、本来はユーザー情報です。
（工場内のハード連携のラーニングでも出せますが）
まずは、この消費者に接近するという思想が必要です。
そして、何をラーニングするかの検討が必要であり、それを申請書に書いておくべきでしょう。
その中のロボット
ここで、ロボット普及を妨げるのはむしろその品質志向、なんでも、手作り志向があるからです。
我々も自動運行自動車というのに一抹の不安を感じます。
その安全性は証明されており事故と言うのはほとんどが人の判断不注意なのに・・・
また、放射能の中でも作業を任せると言うのも、それでいいのかと感じてしまう、これは私だけか？？？
勘違いしてはならないのは、工場内の付加価値の高い部分をさせなくても良いのです。
これも遅れているマテハン部分、付加価値の無い、あそこからあそこへ運ぶと言うのを日本の工場では人がしないと気が済まないのです。
工場長は５Ｓの掛け声の下、清掃も工員にさせているのです。
かくのごとく、ロボット普及にはまず、我々の価値観を整理しないといけないのです。
そこで、ロボットを工程で付加価値の低いところに使いという手もあります。
そうなると、他の３つの類型とは少し違う形になります。
この４分野、なぜ、経済産業省の補助金施策から出てきたかというと、世界で技術で進んでいるはずの我が国がこの分野で遅れだしたからです。中国などからも
象徴的な出来事がホンハイのシャープ買収であり、あれは、何を示すかというと
ＩｏＴ系列でアップルーホンハイーシャープと最も下に入るかもしれないのです。
何の系列？ユーザーの近いところからの順番です。
だから、最初に戻って消費者・ユーザーに近づきデータを取りに行き、ラーニングして、マーケテイングに生かすというテーゼが必要なのです。
しかし、このコースは
・直接人件費は近年参入不可
・外注ウエイトは基本的に補助金は転貸禁止なので、５０％以下
となると、自社開発でハード投資が発生しなければならないとすると、純粋なものづくり開発案はそうないと思われるのですが・・・制度設計する官僚の点数稼ぎの施策のような気がしてなりません・・・
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