第5回:個客一人ひとりに合わせた商品

<はじめに>

筆者の足は少々横幅が広い。自分の足幅に合う靴を探すのも難儀である。先日も、靴を新調して気分良く仕事に出かけたが、家に帰るころにはすっかり足が痛くなってしまった。

足の形は人によってだいぶ違うらしい。足の長さや幅だけではなく、踵の幅や、甲の高さまで千差万別だとか。なるほど。これまで「26cmで少し横幅が広め」くらいしか考えたことがなかったが、考えが浅かったらしい (笑)

靴選びは難しい。店頭で試し履きしても合わないのだから、靴がネットで買えるのはずっと先か、と考えていたが、、、

ここにも「匿名経済から顕名経済へのシフト」を考えるヒントがある。これまで紹介してきた通り、「個客」を特定し、一人ひとりに紐づく情報を参照できることが「顕名取引」の特徴である。ということは、私の足のサイズや形の情報を参照することで、私に合った靴をネットで買うこともできるのではないだろうか。

<ZOZOSUITの衝撃>

2017年11月、株式会社スタートトゥデイ (2018年10月に株式会社ZOZOに社名変更) が “ZOZOSUIT” を発表した。そのコンセプトは斬新で、ニュースを見たときは、驚きで椅子から転げ落ちそうになった (笑)

ZOZOSUIT は「採寸用ボディスーツ」として登場した。その名の通り、外出用のスーツではなく、身体のサイズを図るためのものである。着用すると、スーツ内に埋め込まれたセンサーで、その人の体型を15,000箇所も「採寸」するというものだった。同社は「一人ひとりの体型に合わせた」服を提供する、というコンセプトを打ち出した。

昔から、オーダーメイドの服を欲する人はいる。専門店に行き、身体の隅々まで細かく採寸してもらうことで、一人ひとりに合わせた服を仕立ててもらう。値は張るが、ジャストフィットする服を、自分だけのために作ってくれるのだから、私のような庶民からすると一種の憧れもある(仕立ててもらったことは、ない。笑)。

例えていうと、オーダーメイドの仕立屋は「一見さんお断りの小料理屋」に似ているかもしれない。顔が見える上得意のお客様向けに、一人ひとりの好みに合わせた料理を提供するようなものである(噂に聞くだけで、そういうお店に入ったことはない。笑)。

「オーダーメイド」や「一見さんお断り」が成り立つのは face-to-face だから、とされてきた。一人ひとりを特定し、その人に合わせてサービスするので、当然と言えば当然だが。

一方、ZOZOSUITは、ネット販売でありながら、オーダーメイドの服を仕立ててもらうかのようなサービスを受けられる。これは、衝撃だった。

<匿名経済と顕名経済>

ユニクロやシマムラなどで市販される服は、標準的な何通りかのサイズの服をメーカーが準備し、消費者が自分の身体に合うものを選ぶ。デザインや色などの見た目、生地の良し悪しや肌触りなども重要だが、そのあたりは見聞きした情報で想像もできる。重要なのは、フィット感である。私もちょっとした服を買うときには必ず試着し、フィット感を確認することにしている。

これは、商品が決まっているファストフードで、自分が食べたいメニューを選ぶようなものである。メーカーは、匿名大衆に向けて、大量生産で商品を生産する。我々は、その中から自分の好み (やサイズ) が合うものを選んで購入する。取引は「お客様が誰か」に関係なく「商品をお金と交換する」ことで完了する。すなわち、匿名取引である。

対して、ZOZOSUIT が目指したのは、寸法に関する情報を一人ひとり個別に把握し「個客」一人ひとりに合わせた服を作ることだった。いろいろな理由から、結果的に消費者の手元に届けられたのは、センサー型ではなく、ドットマーカーの画像認識によって採寸するタイプのものに変わったが、同サービスの狙いの本質は変わっていなかった。ZOZOSUITが目指したものは人間が服に合わせるのではなく、顕名個客に合わせた服を作ること、つまり、顕名サービスである(なお現在は、ZOZOSUITは配布を終了している)。

<ZOZOMAT登場>

2019年6月、ZOZOが次なるサービス “ZOZOMAT” をアナウンスした。今度は、足のサイズや形を計測するための「マット」を販売するというものだった。マットに足を乗せ、マットに施されたドットマーカー (水玉) をスマホのカメラで360度撮影することで足の3D計測を行う。足長・足幅・足囲・甲高など、複数箇所を計測できる。なるほど、ZOZOSUIT の技術が活きている。

さらに、ZOZOMATで計測したデータをもとに、自分の足に合った靴をお勧めしてくれる靴の専門モール「ZOZOSHOES」をスタートした。厳密にはオーダーメイドとは異なるが、「個客」一人ひとりの情報を参照し、その人に合わせた特別な提案をしてくれる、という意味で、まさに「顕名サービス」の代表とも言えるだろう。

なお、ZOZOMATはアナウンス後100万人以上が予約し、2020年2月末の配送開始以降、2週間で計測者数は30万人を超えた。3D計測の精度は高く、利用者の満足度も高いという。

<ファッション業界の変革>

前述の通り「顕名」つまり「一人ひとりのお客様」に合わせたサービスは旧来から存在する。オーダーメードの仕立て屋、一見さんお断りの小料理屋、他にもいろいろある。注目すべきは「デジタル技術」が、それをスケールさせることを可能にしたことである。

マスという言葉で分類されてきた「大衆」も、今や、一人ひとりを容易に特定することができ、ちょっとした技術の応用で、その個人に紐づく情報を調べ、蓄積できる。これまで大量生産、大量消費を前提としてきた匿名経済の市場が、顕名サービスで置き換えられる可能性さえある。これは、今後の経済モデルを考える上でも重要な変化である。

ZOZOSUITやZOZOMATは「一人ひとりに合った」服や靴を提供する、というコンセプトで立ち上がった。その本質は、個客を重視し、一人ひとりに最適な商品を提供しようとする考え方である。容易に想像できる通り、この考え方はファッション業界に広く応用が可能である。今後、さまざまな分野、商品で同様のサービスが立ち上がってくることを心待ちにしたい。

そうそう。一見さんお断りの小料理屋のように、自分の好みにあった、自分だけのための料理が手元に配達されるような出前のサービスも出てきてくれると嬉しいのだが (笑)。

(写真提供:株式会社ZOZO)

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第4回:仮名加工情報による情報活用範囲の拡大

6月5日に、個人情報保護法の改正法案が国会で可決され、成立しました。前回は、個人情報保護法で取り扱う情報類型が拡大し、「個人関連情報」という概念が設けられたこと、提供する側で個人情報に該当しない「個人関連情報」が、提供元で個人を特定できるときにおいて提供元・提供先に新たな義務が課されたことを解説しました。
今回は、もう一つの新概念、「仮名(かめい)加工情報」について、その導入の目的、利用方法、および利用上の留意点について解説したいと思います。

― なぜ「仮名加工情報」という概念が設けられたのか

前回の個人情報保護法の改正(2017年5月施行)では、「匿名加工情報」という概念が新たに設けられました。これは、個人データから個人を特定する情報を削除する匿名加工により、個人情報に当たらないようにする。それにより、個人情報保護法における個人情報取扱事業者の義務の適用を排除し、当初の利用目的外での利用や第三者提供を可能とし、事業者間におけるデータ取引やデータ連携を含むパーソナルデータの利活用を促進するためでした。
「匿名加工情報」は、健康経営に関する研究・分析のために従業員の健康診断情報やストレスチェック情報を匿名加工して利用したり、銀行などでカードローン顧客のWEB行動分析を行うため、又はAIを利用した審査や与信目的で顧客の取引に関するデータを匿名加工して提供したり、提供を受けたりするなど、主にマーケティングに利用されています。
しかし、一方では、多くの企業において、「利用方法が分からない」、「分析するための人材がいない」など、「具体的な匿名加工情報の利活用モデルについて、必ずしも企業が把握できていない」(改正大綱)との指摘がありました。
 事業者の利用実態を見ると氏名の置き換えなどによる「仮名化された個人情報について、一定の安全性を確保しつつ、データとしての有用性を、加工前の個人情報と同等程度に保つことにより、匿名加工情報よりも詳細な分析を比較的簡便な加工方法で実施し得るものとして、利活用しようとするニーズが高まっている」こと、EUでも、個人情報の若干緩やかな取扱いを認める「仮名化」が規定されていることなどを踏まえて、経済界からの要望もあり、匿名加工情報と個人情報の中間的な概念として、新しく「仮名加工情報」という概念が設けられたのです。これは、いわゆる統計情報*とも異なります。仮名化された個人情報は、事業者内部でのみ用いられる前提であり、本人特定されずに利用されるため、個人の権利利益が侵害されるリスクが相当低いと考えられたからです。

 *「統計情報」とは、「複数人の情報から、共通要素に係る項目を抽出して同じ分類ごとに集計して得られるデータであり、集団の傾向、又は、性質などを数量的に把握するもの」(個人情報保護ガイドライン)です。統計情報は、個人情報にも、匿名加工データにも、仮名加工データにも該当しません。

― 「仮名加工情報」は「匿名加工情報」とどう違うのか

「仮名加工情報」は、個人情報から氏名など本人を特定する事項や個人識別記号を削除するなど、一定の措置を講じて、個人を識別できないように加工して得られる個人に関する情報をいいます。この点で、「匿名加工情報」と同じですが、より簡易な加工が認められる可能性があります。
「匿名加工情報」と大きく異なるのは「匿名加工情報」では、復元して個人を識別することが禁止されますが、「仮名加工情報」は、その情報自体から特定の個人を識別することができない状態にすればよく、他の情報と照合することで特定の個人を識別することができても問題ありません。なお、「仮名加工情報」は事業者の内部でのみ利用することが想定されており、第三者に提供できません。しかし、法令に基づく場合のほか、情報処理の委託やグループ企業との共同利用などは可能です。
また、「仮名加工情報」は、個人の開示・訂正等、利用停止等の請求に対応する必要がありませんから、事業者の内部において、様々な分析に活用できるようになります。なお、「仮名加工情報」の基となった個人情報は、同意を得れば、第三者提供できます。

― 仮名加工情報取扱事業者の義務

仮名加工情報取扱事業者は、仮名加工情報を作成したとき、又は仮名加工情報及び当該仮名加工情報に係る削除情報等を取得したときは、その削除情報等の漏えいを防止するために必要なものとして個人情報保護委員会規則で定める基準に従い、削除情報等の安全管理のための措置を講じなければなりません。
 保有する加工情報データベースにつき、利用目的の公表は必要ですが、利用目的の柔軟な変更が認められ、利用目的の通知義務がなく、公表でよいことが認められています。
しかし、「仮名加工情報」を作成した事業者は、その作成に用いられた基データ(個人データ)をも保有していることが想定されます。基データはもちろん、仮名加工情報であっても、個人情報に該当することがありますので、個人情報取扱事業者としての義務を果たさねばなりません。

― 仮名加工情報を活用するにはどのような点に留意すればよいですか

仮名加工情報の場合、他の情報と照合することで特定の個人を識別することにつながる情報を残すことが想定されます。そうすると、通常は、個人情報としての規制が及ぶことになりますが、仮名加工をしていることを理由に仮名加工情報については一部の規制が緩和されています。例えば、仮名加工情報は、法15条2項の目的変更に関する規定が適用対象外となっているため、収集時の狭い利用目的にもかかわらず、仮名加工後の変更後の利用目的を公表することで変更後の範囲内で、収集済みの個人データを利用できます。
したがって、事業者は、収集した個人情報を「個人情報データベース等」として、収集時の利用目的の範囲内で、利活用する一方、仮名化した「仮名加工情報データベース等」を当初の利用目的に拘束されることなく、自社における顧客の購買情報や行動履歴などをはじめ、匿名加工情報では、保有できない住所や電話番号、メールアドレスなど具体的な情報も残せる(ただし、電話やメール、DMなどでの利用禁止)ことから、AIの学習・分析をより緻密に行うために有効で、ビッグデータとしての分析・利用がより深く可能になります。その利用状況等も、改正された個人情報保護法における開示請求等の対象にならず、レピュテーショナルリスクを避けることもできると考えられます。
なお、仮名加工情報の処理の委託を受けた委託先にとっては、仮名加工情報は個人情報に該当しないことから、通常は個人情報の場合の委託元としての監督責任はないことになります。しかし、その場合であっても、仮名加工情報の安全管理義務、従業者や委託先の監督義務、苦情処理などの規制が及ぶほか、データの消去の努力義務、第三者提供の禁止、連絡先データのメールや文書等の連絡手段に使用ができないなどの規制が設けられています。
実務においては、個人情報データベース等の個人データと仮名加工情報が併存することから、これらを明確に区分し、その安全管理を行うとともに、個人情報と利用目的の範囲が異なること、第三者提供が禁止されていること、他の情報と照合して個人を特定できる状態では個人情報となることなどにより取扱が異なることを、従業員にきちんと認識させて取り扱うよう十分に、指導や教育に留意する必要があります。

第4回:行動で変わるサービス

<はじめに>

筆者は富山県に生まれた。地方都市によくある話で、同地では生活に自動車は必須である。会社に行く、食事に行く、友達に会いに行く、近所のスーパーに買物に行く、あらゆるシーンで自動車を使う。

最近、カーナビがよく喋る。昔と比べると、圧倒的に口数が増えた。どこの話好きかと思うほどひっきりなしに喋っていて、時と場所をわきまえることを知らない。おまけに、カーナビが運転を指導してくれることもある。
 「急ブレーキを検出しました。」
 「速度超過を検出しました。」
 「次回は速度変化の少ない運転を心がけましょう。」
いや、まったく。大きなお世話である (笑)。

妻は、この機能が嬉しいらしい。カーナビから褒められることはあっても、指導されることはないのだとか。妻のほうが (安全運転、という意味で) あきらかに運転は上手なようで、カーナビにそれを見抜かれているのがなんとも微妙な感じではあるが。

本連載のテーマ「顕名経済」は個客一人ひとりを特定し、個客に紐づく情報を参照することを前提とする。とすれば、運転者を特定し、運転という行為を情報として参照できるという事実は、関連市場の構造変化を示唆しているのではないか、というのが今回の話である。

<PAYDの登場>

2015年頃、PAYD (Pay As You Drive) と呼ばれるサービスが注目を集めた。自動車保険の新しいモデルである。

自動車を運転する頻度や走行時間・走行距離によって、事故に会う (事故を起こす) 確率は違うはずである。であれば、運転した時間や運転した距離に応じてリスク計算し、保険料を算出すべきである、という考え方が PAYD 型の自動車保険を生み出した。

それまで自動車保険は、自動車に紐付く保険と考えられてきた。実際、自動車を購入するときに契約する人がほとんどだろう。筆者が数年前に車を買ったときも、年払いで自動車保険を契約した。運転者を家族に限ることで保険料を抑えたが、もともとの契約の単位は自動車 (モノ) である。

自動車保険はいくつかの保険の組み合わせで提供される。相手方への補償 (対人補償保険、対物補償保険)、自分への補償 (人身傷害補償保険、搭乗者損害保険、他)、加えて、車両保険などがある。いずれも、契約対象の自動車が事故を起こした場合に適用される。

従来の自動車保険は、統計に基づいた事故リスクの計算が重要な意味を持つ。ある自動車が事故を起こす確率とその時の損害の大きさを予測することで保険料を算出する。優良ドライバー (ゴールド免許、過去の保険適用履歴) や年齢による優遇制度はあるが、あくまでも社会全体の統計上の数字を参照するだけである。運転時の情報を参照することはなく (その手段はなかった)、「事故」という結果に対して保険金が支払われるだけである。

一方で、自動車保険は「運転」という行為に紐づくべき、と考えにも一理ありそうだ。事故も、その結果としての対人・対物の損害や人身傷害も、運転という行為に起因する。車両保険が自動車の価値を基準に計算されるのは理解できるが、それでも事故を起こすリスクは運転という行為から派生するものである。

デジタル時代、リスク計算は詳細化された。様々なデータを取得・蓄積・分析する技術が登場し、今では、何時間、あるいはどの程度の距離を走行すると、どの程度の事故が何回程度発生するか、という数字も把握できるようになってきた。

「運転」という「行為」に関する情報が参照できるのであれば、リスクや保険料の計算もそれにあわせて変えるべきである。月に1〜2回しか運転しない人と、1日8時間以上運転する人で、リスクは違って当たり前である。運転していないときのリスクを計算する必要はない。

PAYDの登場は自動車保険の考え方を大きく変えた。簡単なものでは、自動車を運転する前後にスマホ上のアプリをタップするだけで、「誰が」「いつ」「どこ」から「どこ」まで運転しているかをリアルタイムに把握する。結果、走行時間や走行距離に応じて保険料の計算が可能になった。運転という「行為」に紐付いて保険料を設定する考え方は、まさに本連載の本題である「顕名」の取引そのものである。

<PHYDの登場>

その後、PHYD (Pay How You Drive) が登場した。PAYDが運転した時間や距離に応じた保険だったのに対して、PHYDは運転の仕方、運転の上手・下手を判断する。例えば、急発進や急ブレーキが少ない、カーブの曲がり方が上手、など、安全な運転を心がけている人は保険料が安くなる (もしくはキャッシュバックがある) という仕組みである。

利用者の行動 (この場合は「運転」) の内容によってサービスが変わる、という意味で PHYD は興味深い。誰がどんな行動をしたかがサービスの内容を決める。より進化した顕名サービスとも言える。

技術的には運転の状態を計測・記録し、それを保険会社が参照する。過去に集めた統計データに基づいて安全運転のレベルと対応するリスクを把握していることを前提に、顕名個客の運転レベルを参照して保険料 (もしくはキャッシュバック) を算出する。細かな行動の内容までがデータ化されることに驚きと若干の抵抗はあるが、安全を心がけることで保険料の負担が減るのは理にかなっているとも言える。

こうなると、カーナビの声も重要な意味を持ってくる。私が運転すると保険料負担が増えると言われるのも悔しいので、カーナビのご指導に従い、安全運転を心がけるべきなのかもしれない (いや、本来は、事故のリスクを低減させることが目的なのだが。笑)。

<従来の保険とテレマティクス保険>

PAYD (Pay As You Drive) やPHYD (Pay How You Drive) は「テレマティクス保険」に分類される。テレマティクスとは「テレコミュニケーション (通信)」と「インフォマティクス (情報学)」を組み合わせた造語で、最近では自動車などの移動体に情報通信技術を組み合わせたサービスの総称として使われている。

従来、すなわち、テレマティクス保険が登場する前、自動車保険はモノとしての自動車を対象にリスク計算を行っていたのは前述の通りである。デジタル技術の登場は、様々なデータの取得・蓄積・分析を可能にした。情報技術の利用が、運転中の走行データを収集し、保険料算出に参照できるようになった。今では「誰が」、「いつ」、「どこで」、「どのように」運転しているか、という「行動」情報に基づいて内容が変わるサービスが登場した。

デジタル技術の浸透は「匿名経済」から「顕名経済」へのシフトを促す。従来、モノとしての自動車に紐づく事故情報を統計化してリスク計算をしていたのは、典型的な匿名経済の名残と言える。デジタル時代には、個客一人ひとりを特定し、個客に紐づく情報を参照することで、その行動に応じたサービスを提供する「顕名取引」が注目を集める。

取得できる情報は多様化・詳細化の一途をたどる。今後、さらに多様で便利なサービスが出てくることが期待される。もっとも、そうなると運転の一挙一動にいたるまで、カーナビに細かく指導されることになるのかもしれないが (笑)。

本内容の引用・転載を禁止します。

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