記者会見では具体的なアイデア事例も発表したが、そのアイデアの質も実用的だ。
例えば、個人の歩行癖、足圧分布データなどを持つスポーツ解析企業に対し「データに基づく個人向けフィッティングサービスと、買い替え時のデータを利活用した専門中古(リユース)市場を組み合わせた循環型ビジネス」を提案する事例や、独居高齢者のデータベースを活用した「会員運営サポーターが参加するコミュニティハブ型のピラティス・スタジオ」の開設などが挙げられた。提案には、具体的な事業骨子が描き出されている。
最大の特徴は、これらのアイデアに対して、市場規模や成長性、実現可能性など複数の観点からAIが5段階の「総合評価スコア」を自動付与する点にある。
この客観的なスコアの存在は、実務上の大きな武器になりそうだ。企業における新規事業の発掘は最も重要な経営課題である一方、誰かが「このアイデアは絶対にヒットする」と叫んでも、社内の反対意見に阻まれて立ち消えになるケースが後を絶たない。AIDELの評価シートは、そうした社内の反対派を説得し、事業参入の当否を冷静に検討するためのデータに基づく強力な根拠となる。
共同開発したクォンツ・リサーチの西村公佑社長は「一般のマーケットが求める株や為替の予測サービスとは全く異なる性質のものです。金融機関の方々にも、金融の周辺ビジネスで新たな領域を探るための羅針盤として活用していただきたい」と、その狙いを説明する。
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