このあたりが名前の由来なのかと。)それだけで、誰がどの商品を買ったかを、自動的に検知して、お金の引き落としも自動で行われる。行列するところが無いのだ。日本でも、昼時のビジネス街コンビニは、うんざりするほど長い列が並んでいる。忙しい時は、コンビニで済ませたいと思っていても、あの長い列であきらめてしまうことが多い。日本よりも質の高いレジ対応を実現できるとは思えないので、行列を作ってしまうレジが無いというのはとても快適だ。現場で支払いをさせないというのが、とても重要だと思える。日本のコンビニでも、1円単位までキッチリ払おうと小銭をゴソゴソ探している人がいると、本当にうんざりする。別の例になるけれど、Uberが快適なのも、タクシーが本当に妥当な金額を請求しているのか心配しないでいいからだとも言える。言うなら、サービスの現場から決済という行為を無くすと、すこぶる快適になるものがある。これはぼく自身にとっても、かなり重要な気づきだった。goの本質は、「無人」というところにあるのではなく、「行例がない」というところにある。そのために、現場で決済させない。それを徹底的に実現したのだと言える。「提供者側の省力化」ではなく、「顧客の利便性」に力点が置かれているのだ。したことを実現しているITはどうなっているのか。AmazonGoの仕組みについては、Amazonから公表されているものは無いので、想定で考えるしか無い。店舗内の仕組みを見ていると、思ったよりカメラらしきものが少ない。思ったより目につく「機械」が少ないと言う点。顧客動線を追いかけている「カメラをベースとしたデバイス」らしきものは、天井に設置されているだけ。これはシステム的に見るとすごく重要な点だ。人の位置をトレースしようとすると、上から撮るのが一番いい。すると個人を特徴づけるもの、顔や体型や服装などは、ほとんど映らない。カメラ位置を真上にすると、自然と方針が決まってくる。実際、同じような仕組みを深層学習などを使って実現したことがある。その経験で言うと、この仕組では単純な深層学習モデルだけで個人を追いかけるのは無理だ。いうことは、入り口の入店タイミングから、もっと単純な方法を組み合わせて。画像と、それに付随する情報などから、個人を追跡し続けているのだろう。見る限りレンズの大きさに対して天井に設置されているデバイスが大きいので、幾つかのセンサーを組み合わせて、人の移動を追いかけているのか。なければ、ある程度エッジ側で処理する構造になっているのか。棚なんだけど、ここには幾つかの仕掛けがあるように見えた。一つは棚に伸ばした手を追いかけられそうな場所につけられたカメラかセンサーらしきデバイス。それに棚の裏に設置されているデバイス。これはおそらく重量などを計測しているのだと思う。このあたりを組み合わせれば、棚の「どの位置にいた人」が「どの商品」を「何個取ったのか」、もしくは「何個返したのか」がわかる。サラダのような商品ごとに重さが違うようなものについては、前の商品をとると、後ろを押し出すような機構になっているので、どのくらい押し出せているのかで何個取られたのかわかるはずだ。全般的には、1.入店から特定の人が店内のどこにいるのかを追跡する仕組み。2.商品に手を伸ばしたかどうかを検知する仕組み。3.どの商品が何個取られたのか、または何個返されたのかを検知する仕組み。おおまかに言うと、この3つで構成されているのだと思う。やって考えていくと、みんなが言っているような超最先端なAI技術を駆使してというよりも、割とこなれた昔ながらの技術を駆使しつつ、一部AI的アプローチをとっていると想定される。画像だけでやっているようなことを言っている人がいたけど、そうでないのは確かで、「AIを駆使して」というほどでもなく、なるほどなと思った。買い物をした商品に関する結果が集計されるのが、お店を出て1時間くらいたってからなのも、頑張りすぎていない感じがして、すごく好印象。技術って、頑張って最高を追求しすぎるとそのためにコストが馬鹿みたいに跳ね上がることがある。適当な範囲で押さえておくことが必要。このあたりのさじ加減がうまい具合にできてそうだと思えた。いずれにしても、非常に良く工夫された仕組みで、徹底的に検証を繰り返した印象を受けた。合理化のための無人ではなく、サービス品質向上のためのものであり。誰にも真似できないような超最先端だけを駆使したわけではなく、使い古された技術も利用しながら、徹底的に検証して精度をあげていった。肝心の決済システムについては、これまでのAmazonの仕組みそのまま。やって考えてみると、Amazonじゃなければできないことは何もない。ハードウェアを売りたかったり、受託開発を仕事にしている人たちに任せていたらできない仕組みであることは確かだ。道具よりも、目的のために最適化された手段で、徹底的に検証をして仕上げていく。何よりも、ベンダー任せにしないで自分たちで考え、自分たちで検証していく。その姿勢は、日本の小売りも見習うべき点だと思う。できるだけシンプルな仕組みで。ハイテクであればいいわけではなく。いう構造で、実践を積み重ねる。店舗の内装も、陳列も、システムも、よくデザインされている。機械やシステムや道具を店舗に組み込んでいくという発想ではなく、シンプルなゴールに向けて、できるだけシンプルにデザインしていく。そのために店舗の物理的な設計も、おそらく内装も(床の模様は結構重要)、ゴールに合わせて設計したのだと思う。ゴールから逆算して、ベストな姿を探していく。ここら辺が、大いに見習うべき点だ。日本人は、とかく「せっかくだからこんなことも」と、ベターな道に走りがちだ。ベターを選択する人は、ベストを見失うのだ。goを出店するときは、今より遙かに安いコストで実現できるだろう。ちなみにこの店舗の弱点は、入店している人が多すぎたら機能しなくなる点だ。入り口で、人が入場制限しなければならない。無人店舗じゃなくて、行列ができない店舗。コスト削減を目指した店舗じゃなくて、サービス品質向上を目指した店舗。人の意見を鵜呑みにしないで、見てみないとわからないね。「AIが仕事を奪う」ということについて、ちょっと冷静に考えてみる。この短いフレーズを、もう少し具体的にすると。”人にしかできないと思っていた仕事が、AIで置き換えることができるようになり、結果的にその仕事を「人間がやらなくてもいい」状態になること”こういう状況ではないかと。このAIは、誰が何の目的で作るのか。AIなので「自然発生的に生まれることはない」。誰かが、人がやらないですむことを目的として、開発するわけだ。置き換えを狙う仕事とは何か?1.人がやるには、危険で辛い仕事2.人がやるには、耐えきれないような単調で、そのためミスをしやすい仕事3.人を採用することが難しい、つまり人がやりたがらない仕事4.人を育てていくのにはあまりにも時間がかかる、経験と勘が重要な仕事5.以前からの慣習だけで成立していて、存在に合理性がない仕事こう考えてみると、4以外は、そもそも人間がやる意味を失っている仕事だ。4についても、もう少し掘り下げて考えてみよう。4の仕事の一つの例として、飛行機のパイロットがある。ベテランのパイロットを育てるには、長い時間とコストがかかる。教育は必要だけど、機械に置き換えられるものは次々と置き換えている。最新鋭の旅客機が悪天候でも安定して飛行し、視界がほとんどなくても着陸できるのは、全て機械の支援、コンピュータの支援があってできることだ。聞くところによれば、離陸から着陸まで、ほとんど機械任せでも飛行できる。天候や空港の状況は刻々と変わる。変化に対応し、柔軟な運用をするには、今後もパイロットは必要なのだろう。やって考えてみると、人間は、自分自身がもっと楽になるために、人間がやりたくない仕事、人間では手に余る仕事、そういうことをコンピュータという機械に任せてしまおうとしているのだと言える。BLOCKSについて説明したことがキッカケで、福岡本社まで来ていただいた製造業の社長。その会社の製品は、非常に斬新な方法で工場の電力消費を抑えるものだった。取り付けさえすれば効果は出るんだけど、取り付けないとどのくらい効果があるのか説明しずらい。BLOCKSを使って「どのくらい効果があるのか」を、事前に予測できないか。話を伺うと、「どういうことが結果につながるのか」ということについて、当たり前なんだけど、かなり深い知識と経験があるのはハッキリとわかった。「きっと、できると思います。