【新規事業/取り組みアイデア】ペット業界×人工知能(一般的な量的質的データ)

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今日は、ペット業界×人工知能(一般的な量的質的データ)です。

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では以下今日のアイデアです。

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【市場整理】

まずはペットビジネスの市場動向から。

約1兆4800億円の市場となっており、微増傾向である。

 

ペット関連総市場規模推移と予測

1pet

出所 : 矢野経済研究所(2016)「ペットビジネスに関する調査」

http://www.yano.co.jp/press/pdf/1520.pdf

次に、市場の内訳を見てみると、ペットフード市場が最も大きく、次にペット用品市場、ペット関連サービス市場と続く。

 

ペット関連市場の内訳(2007年)

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出所 : ペットデータ年鑑2009

http://www.koinuno-heya.com/petshop/sangyou.html

 

また、飼育頭数としては、犬と猫が市場を占めているようだが、

犬と猫の頭数の推移としては以下となっており、犬が減少傾向、猫が微増傾向となっている。

 

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出所 :ペットフード協会

http://toyokeizai.net/articles/-/99906

 

ではどのような人がペットを飼っているのだろうか?ペットフード協会の調査を見ると、犬は16-29歳もしくは50-69歳が、猫は50-69歳が高い飼育率となっている。

 

年代別現在飼育率

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出所 : ペットフード協会「平成21年(2009年)犬猫飼育率全国調査」

http://www.petfood.or.jp/data/chart2009/04.html

 

ペット飼育率が高い50歳以上の方にアンケート調査した結果を見てみると、

今後のサービスでは一時的にペットを預かってくれる施設を希望していることが分かる。

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出所 : 動物愛護社会化推進協会(2008)「第 14 回飼い主に対する意識調査アンケート結果報告~50 歳以上の飼い主さんとペットに関する意識調査アンケート~」

https://www.happ.or.jp/files/131025_over50.pdf

 

こういった市場を踏まえ、ペット預かりといった観点で調べてみると、

アメリカで流行っているサービスを日本に持ち込み、ペット版Airbnbサービスを立ち上げているスタートアップもあるようだ。

 

犬の飼い主とドッグシッターをマッチングする「Dog Huggy」がCAVから資金調達

犬の飼い主とドッグシッターをマッチングする「Dog Huggy」がCAVから資金調達、シッターの登録を開始

 

Dog Huggy(https://doghuggy.com/)を見てみると、どうやらシッターという「人」に焦点が当てられていて、

飼い主とドッグシッターをマッチングさせているようで、

シッターのプロフィールが比較的詳細に記載がされるようなページ作りとなっていた。

一方で、シッターが飼っているペット情報の開示は少なく、

また飼い主側としても自身のペット情報を入力する内容も少ない。

 

海外で大型調達をしている、

DogVacay

https://dogvacay.com/

も似たような作りだった。

 

犬のためのAirbnbサービスを手がけるDogVacay、新たに2500万ドルの資金を調達

http://jp.techcrunch.com/2014/11/11/20141110dogvacay-airbnb-for-dogs-nabs-25m-in-funding/

 

で、ここからは仮説だが、

飼い主側としては、どんな環境なのかシッターはどんな人なのかといったところを知りたいかもしれないが、

自分と同じようなペットを飼っている実績があって、同種のペットにまつわる注意事項をわかっていて、

うまく面倒見てくれる人を探したいんじゃないかなーとかサイトをさくっと見ていて感じた。

私はどんなペットを飼っていて、それがどんな性質のペットで、うまく飼えているから預けてもらっても安心だよ!

みたいなことが見えるとより便利なのかなと。

 

以上のような状況を踏まえ、一般的なデータの解析を用いたアイデアというテーマを入れて、

以下のようなアイデアを考えてみた。

 

【ターゲット】

・自分と同じようなペット飼育実績を持っているシッターを探したいユーザー

【対象企業】

・飼い主とシッターのマッチング事業者

【アイデア内容】

・自分と同じペットを飼ってる人を自動でレコメンドしてくれるサービス

【ビジネス詳細】

・ペットの属性情報を登録

・ペットに関する行動のアンケートに答えて、飼い主及びシッターともに相互にモデル化、クラスタリングする

→犬の行動特性に関するモデル化は以下のようなサービスがある

http://cbarq.inutokurasu.jp/cbarq/summary.html

アンケートに答えて、13に分類された行動特性からその犬の性質を識別させるというもの

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13の行動特性
C-barqは、正確には、“犬の行動特性(『気質』とも言います)を測定し、評価する(又はそのための基礎資料を提供する)システム”です。
犬には、「犬」という動物種に共通して認められる行動のカテゴリー(行動特性)があります。多くの犬種と日本や米国などいくつかの国における調査研究によって、現在までに、13のカテゴリーが明らかになっています(※1)。
C-barqは、この行動特性を因子分析という統計学的な手法を用いて抽出し、解析評価の軸とします。2010年現在、統計学的に信頼度が高いとされている行動特性(気質)は13あり、C-barqはこれらを軸とした座標を設定し、数値評価(スコアリング)を行うことが可能です。
この数値評価は、多くの犬種から集めた行動データ(2008年12月現在 9749頭、世界8カ国、19の盲導犬協会を含む)をもとに、統計解析と再現性試験を行い、その信頼性・有効性について一定の評価を得たものです。臨床診断に使用できることも実証されており、国際雑誌においても高い評価を受けています。

・同一クラスタの飼い主とシッターをマッチングさせるレコメンドルールを組み込む

・上記により、飼い主は自分と同じようなペットを飼っているシッターをレコメンドされ、見つけることができ、安心してペットを預けることが出来る

【効用/解決する課題】

・自分に適したシッターをすぐに見つけられる

【インプット】

・ペットの属性

・ペットの行動に関するアンケート

【アルゴリズム】

・上記の犬の行動特性モデル

・クラスタの同一性のみで判断させるので複雑なアルゴリズムは不要

・人工知能(機械学習)という形でやるなら、マッチングデータを蓄積して教師データとする流れになるが、データたまるまで時間かなりかかりそう、、、

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今日は以上です。

※30分~1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。

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