社会課題解決フレームワーク

exaBase BASICs

AIやDX、そしてWeb3を活用したソリューションを
検討するためのフレームワーク。
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「exaBase BASICs」は8月末に発行した書籍
『Web3時代のAI戦略 社会課題解決を成長ビジネスに変える正のスパイラル』
(発行:日経BP)の執筆過程で、開発したものです。

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概要

エクサウィザーズでは「exaBase BASICs」と呼ぶフレームワークを活用した社会課題解決に取り組んでいます。
AIやDX、そしてWeb3を活用したソリューションを検討する際に、exaBase BASICsフレームワークを活用することで、考案したサービスや製品において成果を出すために大事なポイントを見落としていないかどうかをチェックできます。公共の課題解決だけでなく、社会的意義を考慮する必要が一層高まっている民間企業にも欠かせない視点です。

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exaBase BASICsフレームワークの構成要素

exaBase BASICsは、Behavioral change(行動変容)、Accountability(効果の可視化)、Scale& Continuous improvement(規模の追求と継続的改良)、Income with profit(持続できる経済性)、Cultivate data value(データ価値の創出)の5つの頭文字を取ったものです。
最後の「s」はB-A-S-I-Cの活用によって、カスタマーサクセス(Customer Success)を実現させていきたい、そして最終的に社会の成功(Society Success)に結び付けたいという思いを込めています。

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実例におけるexaBase BASICs分析

AIやデータを活用した新事業<ウーバー>についてexaBase BASICsフレームワークで分析。

例えば、タクシー業界の常識を大きく覆した米ウーバーテクノロジー。ウーバーは一般の人が所有する自動車を活用して提供するシェアリングと呼ぶ形態のサービスです。2012年の登場当時は驚きを持って迎えられましたが、もはや社会インフラとして定着した感があります。都市部で早い場合には1分もあれば利用者のもとに配車されます。料金はタクシーの3割安から場合によっては半額ぐらいの場合もあります。

  • 行動変容
    Behavioral change

    ウーバーのサービスの設計思想で最も考慮していると考えられるのが、利用者の行動変容です。街中には多数のドライバーがクルマを流していますが、朝夕のラッシュ時など需要に応えきれない場合もあります。そうした際には利用者に提示する料金を上昇させて、急ぎでない利用者には時間をずらしてもらうことを促します。いわゆるダイナミックプライシングです。

    また、利用者がドライバーの都合のよい地点まで乗り降りの際に歩いたり、他人同士が同乗することで、料金を割り引くサービスも提供していました(コロナ禍で他人との同乗は提供を中止しました)。少し不便を強いる一方で、割引きという分かりやすいメリットを提供するのです。

  • 効果の可視化
    Accountability

    ウーバーでは利用者の最大のペインポイントだった「料金が分からない」を解消しました。配車が決まった段階でおおよその料金が提示されます。AIを活用することで到着時間も高精度で提示します。

    また、いまクルマがどこにいるのか、どんなクルマが来るのかをスマホの地図上に表示しています。これも可視化の一環と言えるでしょう。ドライバーは顧客が多い場所を知ることもできます。

  • 規模の追求と継続的改良
    Scale & continuous improvement

    サービスを提供するためにウーバーが最も力を入れて開発しているのが、AIを活用したプラットフォームです。ウーバーのセンター側のクラウドシステムと、ドライバーのスマホアプリをつないで、配車を一元管理しているのです。サービス地域を拡大する際も、インターネットさえあれば、クルマとスマホはドライバーが用意してくれますのでスケールが容易です。AIアルゴリズムの継続的な改良によって、時間帯による需要や到着までの時間の予測精度も向上していきました。

    これらは最終的に顧客やドライバーのメリットとなります。

  • 持続できる経済性
    Income with profit

    ウーバーは市場を獲得するため料金を抑えて赤字を先行させていました。しかし、ユーザーを獲得したあとは徐々に料金を引き上げたり、コロナ禍でのフードデリバリーサービスの需要増で黒字基調になってきています。

    また自動運転の時代になると、売り上げの7~8割とされる運転手への支払いを抑えることが可能となり、次のステージとして大幅な黒字企業となる可能性がある。

  • データ価値の創出
    Cultivate data value

    まさによいサービスで人とクルマの移動のデータを日々蓄積しているウーバーですが、精度を上げるために、外部データソースである気象データなども使っているのは想像に固くありません。

ウーバーのサービスではこのようにexaBase BASICsのそれぞれの要素を十分に考慮していると考えられ、その結果最後のs「カスタマーサクセス」も実現していると言えます。

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