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1 誰でも始められる ビジネス ミッドマーケットで儲けるコツ モデレータアマゾンウェブサービスジャパン株式会社 門田進一郎 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

2 パネリストご紹介

3 開仁産業株式会社 開仁産業株式会社 東京都千代田区九段南 番町ビル6F TEL FAX 代表 : 中村洋和創立 : 昭和 63 年 1 月 16 日事業内容 : コンピューターソフト開発およびIT 関連 () 社員 :38 名 課題 :SES 派遣 請負からの早期 脱却 強味 : 組込みシステムから WEB 業務システムまで 幅広い開発経験者がそろっている 当面のフィールド : のフィールドを当面のターゲットへ苺農家の村田農園をターゲットにショーケースを構築中

4 OPTEX Sensor for の情報源となるセンサの役割は ソリューションの品質を向上させること オプテックスは 高いセンシング技術でビジネスの実現をサポートします OPTEX マーケットシェア 1 センシングの精度による信頼性 2 用途に適したセンサ機器開発 3 データフィルタリング

5 ラストワンマイル物流を確かな仕組みで支えます ~ 次世代物流イノベーションの構築 をめざして~ 住所 東京都虎ノ門 1 丁目 13-4 虎ノ門宝寿ビル7F 設立 2015 年 6 月 代表理事五味豊二 連絡先 TEL FAX 目的 軽貨物物流 稼働台数 : 約 15 万台 ラストワンマイル物流を組織化し バイク便 自転車便 徒歩物流 稼働台数 : 約 3 万台 稼働台数 : 約 5 千台 稼働人数 : 約 10 万人 宅配時の再配達を軽減 宅配現場でのCO2を軽減 宅配業界の人材不足解消 宅配従業者の法令順守と教育 宅配現場の管理システム共通化 宅配荷主と事業社のマッチング

6 受託研究開発 研究支援 システム開発 立ち上げ支援 分野 / 業種 自動車関連 通信キャリア 企業の研究所 出版 製造業 人材紹介業 機械学習 Deep Learning セミナー啓蒙活動 セミナー 展示会参加 データ 画像 動画 音 音声 自然言語 センサーデータ 上記の組み合わせ 自社研究 共同研究 自社研究 企画 大学共同研究 医療機関共研究 研究 / 開発 判別問題 回帰 画像認識 類似画像検索 異常検知 逐次学習

7 (Internet of Things) データ (IT の世界 ) 売上向上 シミュレーション制御 行動 リアルタイム化自動化 現象 コスト削減 利益拡大 モノ ( 現実の世界 ) 価値創出 製造業運輸 交通エネルギー農業不動産

8 ビジネス すべての企業に求められる ビジネス領域の拡大小規模な投資で実現可能さらに他社との差別化 (Phase3) 多くの企業が挑戦できる リーズナブルな投資範囲ビッグデータ蓄積を実現 ビジネスのアイデア勝負 大規模な先行投資システム構築の技術 (Phase2) 先進的な企業 (Phase1) 向けクラウドサービスの登場 2015 年 2020 年 2025 年

9 サービス構造 A: クラウド プラットフォーム デバイス管理ストレージデータ解析デバイス制御 B: ネットワーク ゲートウェイ 広域なネットワーク 狭域なネットワーク C: デバイス センサー機器センサー機器

10 事業ポジション 開仁産業さま A: クラウド プラットフォーム デバイス管理ストレージデータ解析デバイス制御 広域なネットワーク B: ネットワーク ゲートウェイ 狭域なネットワーク C: デバイス センサー機器センサー機器

11 で共に美味しい苺をつくる! 村田農園さま ( 茨城県鉾田市 ) 苺専業農家 ビニールハウス 50 棟 主な取引先ザ リッツ カールトン東京など有名ホテル株式会社銀座千疋屋 村田さん家のいちご など

12 スマート農業プラットフォーム ハウス内の状態農家の作業の 見える化 操作の遠隔化 操作の自動化による品質向上 Lambda AWS DynamoDB Machine Learning 通信 センサー ネットワーク (0.1Mbps 最長 1.2km) ハードウェア ( ゲートウェイ ) EC2 Mobile ハードウェア ( ノード ) ハードウェア ( ノード ) ハードウェア ( ノード ) センサー センサー 制御機器 センサー センサー 制御機器 センサー センサー 制御機器

13 事業ポジション OPTEX さま A: クラウド プラットフォーム デバイス管理ストレージデータ解析デバイス制御 広域なネットワーク B: ネットワーク ゲートウェイ 狭域なネットワーク C: デバイス センサー機器センサー機器

14 運転挙動センシングデバイス事例 2015 年からスタート メーカーと金融業の異業種連携

15 セーフメーターサービス 本人に気づきを与え 安全運転を促しつつ 安全運転管理者に必要な運転データを見える化 運転者の安全運転意識を継続しながら 事故防止を強力にサポート 燃費向上効果で経費削減 運転者 安全運転管理者 セーフメーター 安全運転 セーフメーターデータサービス 燃費向上

16 事業ポジション A: クラウド プラットフォーム デバイス管理ストレージデータ解析デバイス制御 広域なネットワーク B: ネットワーク ゲートウェイ 狭域なネットワーク C: デバイス センサー機器センサー機器 宅配協さま

17 次世代物流プラットフォーム 地域スーパーバイザー 車両管理 安全運転 取得資格 接客態度 センサーセンサーセンサー 全国 15 万台 ドライバーカルテ

18 ポジション システム計画研究所 /ISP さま A: クラウド プラットフォーム デバイス管理ストレージデータ解析デバイス制御 広域なネットワーク B: ネットワーク ゲートウェイ 狭域なネットワーク C: デバイス センサー機器センサー機器

19 データ解析事例 クラウド エッジに閉じないビッグデータを使った解析 ID 測定データなど 制御データメンテナンスなど 即応性の必要な解析 エッジ側

20 共創するビジネスモデル 開仁産業さま システム計画研究所 /ISP さま A: クラウド 多業種データ解析プラットフォーム スマート農業プラットフォーム ビジネス エコシステム B: ネットワーク 次世代物流プラットフォーム C: デバイス セーフメーターサービス OPTEX さま 宅配協さま

21 デバイス企業のビジネスの取り組み方 基本構造 ①完結型 ソリューション 運用 サービス ②アライアンス型 ソリューション 宅配協会の場合 ②アライアンス型 ソリューション アプリ サーバー データ サーバー ③端末機器 販売型 通信 Gateway アクチュエーター センサ デバイス企業の事業モデル ドライバーカルテ

22 次世代物流のあり方 宅配協セーフメーター ドライバー評価サイト 物流マッチングサイト 加速度センサー 車両とドライバーの安 全性管理 配達環境 安全センサー アルコールチェッカー 搭載 物流データ セーフドライブ表示 危険状態の警告通知 ラストワンマイル 物流イノベーション

23 AI と共生するビジネスのあり方 ビッグ データ 人工知能 (AI) がすべての判断を行う 自動化できる分野 共生 人間が判断するための意味ある情報 ひと が判断する分野

24 のススメ 新興勢力 既存勢力は思い込みで正しく現状の把握ができていない を使って正しく状態を把握すると 既存勢力から利益を奪えるぞ!! 新規ビジネス 既成勢力 このままでは 新興勢力に で状態を把握されてしまう 今の市場を奪われるより で現状を把握しよう!! による市場の護り 今でも儲かっているから余計なことはやらなくていい 衰退へ

25 事業モデルの転換 Businesss Business Consumer ビジネス工程の効率化 ものづくり改革 新たな価値提供サービスの創造 新たな価値提供が単独で確立できない場合 得意な分野での日本型のアライアンス戦略をとる

26 One Amazon Amazon 法人ビジネスお客さま Amazon サービス全体によるビジネス最大化 co.jp 顧客チャネル拡大 グローバル展開 AMG 広告マーケティング スケーラビリティ アジリティー エコシステム Seller etc Login & Paym ent B2C/B2B 情報連携

27

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