ZOZOSUITはなぜ無料なのか？テクノベート時代の課題解決法を考える

グロービス経営大学院の人気授業科目の1つに「テクノベート・シンキング」という科目があります。AI、IoTをはじめとするテクノロジーをどのようにビジネスの課題解決に使っていくのか、その思考法を学ぶ科目なのですが、この科目の主たるメッセージの1つが「テクノロジーにより課題解決を個別化する」というものです。表現を変えるとAIをはじめとするテクノロジーは個別化のためのツール、と言ってもいいのかもしれません。

前澤さんのプレゼン内容「データをもとに一人ひとりにピッタリの服を提供する」もまさにこの考えにそったものになっています。そして、この個別化した課題解決には、最適化するアルゴリズムはもちろんのこと、顧客のデータが不可欠なのです。

このような個別化した課題解決はまず、データが集めやすいネット上で先行しました。現在、ネット上で圧倒的な存在感を示しているアマゾン、グーグル、フェイスブックといった企業は、商品やサービスのレコメンデーション、検索、広告事業といった分野でまさにユーザーの閲覧履歴や属性などの個人データとアルゴリズムを使ってサービスの個別化、最適化に取り組んできたのです。

そして、いま、まさにこのネット上で先行した、ユーザーに個別化した課題解決の動きがリアルな世界に滲み出そうとしており、リアルな世界でのデータ収集が次なる戦いの場となりつつあります。そこに自ら名乗りをあげて飛び込んでいったのがスタートトゥデイに他なりません。

ただ、リアルな世界での個別化した課題解決は、アルゴリズムとデータだけで完結しないところがネットに閉じた課題解決と異なります。スタートトゥデイの例ではまさにオンデマンドでオーダーメイドに服を生産するという今までにない生産システムを作らなければならず、「服の作り方革命」という部分がそれにあたります。

また、「服の選び方革命」についても実はアパレルではメーカーごとに採寸方法が異なっており、そのままではユーザーの身体データがいくら手に入っても最適な服を選ぶことが困難です。実際、私自身もZOZOSUITで測定したデータをもとにZOZOTOWNで服を選んでみたのですが、ブランド間はもちろんのこと、同じブランドであっても服によって私へのジャストサイズがMだったりSだったりと変わることに驚きました。

ZOZOTOWNにアクセスするとわかりますが、商品のサイズ詳細には「※ZOZOTOWN独自の方法により採寸しております」という表記があります。搬入される商品をスタートトゥデイサイドで手間暇をかけてZOZOTOWN基準で採寸しているからこそ、ZOZOSUITで採寸した身体データが生きてくるのです。

このような個別化した課題解決、という考え方は今後他のリアルな分野でも拡がっていくことが期待されます。その際、リアルなデータをどのように獲得していくのか、ネット分野で米系企業に先行された多くの日本企業にとって、ZOZOSUITのチャレンジは多くの示唆を与えてくれているように思います。