【書評】スマートデータイノベーション

データ社会と言われて久しくなっていますが、改めてビジネスや社会に様々なデータが浸透していくことによって、何が変わっていくかを分かりやすく説明してくれた本が本書です。

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これからの社会は、データによってどう変わるのでしょうか。

 

大事なのは商品ではなく「買うべき理由」

現在は、大量生産・大量消費社会から価値観がシフトしており、人は単純に雑誌やテレビで見た商品を買う、というようなシンプルな購買行動はしなくなっていると言われています。

このあたりの人々の購買に対する価値観の変遷は、「物欲なき世界」を読むとよいでしょう。

【書評】物欲なき世界

 

今の社会で重要になっているのは、商品やサービスそのものではなくそれをなぜ利用するのかというコンテクストです。様々なものが溢れる中で、安くて質が良いと言うだけでは売れなくなってきています。人はライフスタイルや買う意味を探しており、自分の価値観に合う商品やサービスであれば多少の金額は高くても買うと言う価値観にシフトしています。

そして、コンテクストの作り方については、本書でこう述べられています。

コンテクストクリエーションの重要性と概念はお分かりいただけたと思う。次に、どのようにコンテクストクリエーションができるのかということが問題となる。まずは、コンテクストクリエーションするためには、消費者の求めているライフスタイルを知り、そこでコンテントが価値を見い出すシーンはないかを考える必要がある。

では、消費者の求めているライフスタイルはどのように知ることができるのであろうか? 1.3節でお気づきになったかもしれないが、消費者はもう教えてくれている。もし分からないのであれば、そのデータが正しく活用されていないか、データをデータとして認識できていないかのどちらかだ。

 

つまり、消費者が様々な形で残しているデータを活用することが、ビジネスのコンテクストを作り出す上で重要である、ということです。

 

企業と消費者が近づく仕組みが必要

本書の中で一番「なるほど!」と思ったのは、「ICTやIoTによって「企業と消費者の間にインターフェースを作る」という考え方です。

企業と消費者との間で有効なインターフェースを築くことができれば、以下のようなことができます。

そのように潜在的にデータ交換を行うインターフェースを現実世界に設計する。そのインターフェースから企業は消費者にコンテクストクリエーションし、価値を提供するとともに、消費者の振る舞い、満足感、不満などを読み取る。これらのデータを読み解くことにより、企業は消費者心理を読み解くことが可能となる。

多様なライフスタイルや価値観に応えるために、企業と個人は距離を近づける必要があります。それを実現するのがデータであり、データを企業と個人が共有するためのインターフェイスであるのです。

顧客の実態はデータによってよくわかればそれだけサービスの価値が上がる、顧客の利便性が向上するという結果につながっていきます。大量生産大量消費の時代ではなく、顧客の実態に合わせて快適なサービスを提供する時代がやってきているのです。

 

パーソナルデータとの関係

本書の最後のあたりでは、パーソナルデータとの関係についてもわかりやすく整理されています。データを活用したい企業と、プライバシー等の個人情報は最低限守りたいと思う個人とのあいだで、境界線は曖昧になってきています。

企業はデータを取得する代わりとして、個人からちゃんと理解を得られる対策をとるとともに、サービスの利便性をそれ相応に与える必要があります。

また個人情報が流出してしまった場合のビジネスリスクも非常に大きくなっています。詳細についてはこちらの本を読むとよいでしょう。

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ビックデータ、データアナリティクス、IoTなど様々なデータに関する用語が登場してきていますが、データと企業と個人との関係を考えてみたときに、明らかに人々の価値観やビジネスに求められる要素は変わってきています。

これらの変化に企業は対応していく必要があるでしょう。データを活用する企業になりましょう。

 

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【書評】The DevOps 逆転だ!究極の継続的デリバリー

この本は、システムを開発する人・運用する人にとっては必見でしょう。

少し前から流行っているDevOpsという概念をちゃんと理解しようと、一冊読んでみました。そしたら、やはりDevOpsってこれからのシステム開発・運用に必須なんだなってことがよく理解できましたよ。

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システムに存在する「変化したい人」と「変化したくない人」の対立

情報システムでは、一般的に「開発」と「運用」という2つの大きなフェーズが存在します。「開発」がシステムを作り上げる役割で、「運用」は作り上げられたシステムが正常に動くために必要な作業を実施します。

そして、システムは運用が始まった後でも、継続的に変更を加える必要があります。不具合の修正、顧客ニーズに応えるためなど、様々な理由があります。

このとき、既に動いているシステムに変更を加えることになるのですが、それが「開発」と「運用」の対立を生じさせます。

情報システムは様々な構成要素で作られており、些細な変更であっても、システムに影響を及ぼす可能性があります。そのため、慎重にテストや準備を行ってから、変更を反映したいと考えます。これが「運用」側の立場です。

一方でシステムを変更したい「開発」側としては、不具合が発生していたり、顧客との競争に負けてしまうことを恐れて、早く変更を反映したいと考えます。

この対立は、「変化しない方が安定的にシステムが動く」という事実と、「変化を加えてサービスを改善しないと顧客が離れる」というビジネスデマンドとの矛盾から生じている、根が深いものです。

 

SIerのビジネスモデル

上記を反映して、旧来型のSIerのビジネスモデルでは、「2年かけて開発して、5年運用する」というようなフェーズを明確に分けた契約が行われてきました。また運用中は、四半期に一度の小さな変更を加えるなど、比較的小さめな変化に止めていました。

こういう形だと、開発した後は大きく変化できないというデメリットが生じることになります。変化のスピードが早くなっている昨今で、数年同じシステムが使われることになるのは、企業の競争優位性を低下させることにもなりかねません。

 

1時間に1000回変更を加える驚異的なAmazon

一方で、クラウドサービスや新しい技術の登場で、全く別のシステム管理をする企業が登場してきました。Amazonは頻繁に自社のサイトやシステムに変更を加えており、多いときは1時間に1000回変更を行うこともあります。

Amazon.comでは11秒ごとに新しいコードがデプロイされている。そして最も多いときで1時間に1079回デプロイが行われた。これには機能追加だけでなくバグフィクスなども含まれるが。平均で1万、最大で3万ものホストがデプロイを受け取る。

Amazonは1時間に最大1000回もデプロイする。クラウドネイティブなデプロイとはどういうものか? AWS re:Invent基調講演(Day2 AM) - Publickey

 

なぜこれを実現できるのかといえば、多くの要因は「自動化」にあります。ITはすごい自動化が進んでいるというイメージを持っている人もいるかもしれませんが、意外にマンパワーに依存している部分はまだまだ多く存在しており、それが故に機動的な情報システムを実現できない場合があります。

しかし、システムに変更を加えるための作業を自動化することで、様々な人的作業を削減し、安全かつスピーディに情報システムに変更を加えることが可能になるのです。

 

DevOpsの根幹にあるのは「ザ・ゴール」

今回読んだ「DevOps」は小説形式で書かれているのですが、そのエッセンスは「ザ・ゴール」にあります。

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生産管理の名著として知られる「ザ・ゴール」が本書の中で登場した時は懐かしいなと思いましたが、同時に「生産管理の考え方(制約理論やスループットなど)が、情報システムにも当てはまるのかな?」とやや疑問でした。しかし、原理を突き詰めていくと、工場とITシステムで行われていることが、ビジネスに対して同じように捉えることができるのがわかり、とても驚きました。ITでも、スループットを向上させ、ビジネスに貢献することを明確に示すことができるのですよ。

 

これから情報システムが本当にビジネスに貢献するためには、「安定と迅速な変化」を両立させる必要があります。それがこのDevOpsにあるのです。

というわけで、システムを管理する立場にある人は、一読すると良いでしょう。読みやすい本ですし。

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中小企業のマーケティング活動を効率化させるWebサービス「IFTTT」

中小企業がWebマーケティングをするときに、効率的かつ効果的にやりたいですよね?

例えば、Webマーケティングにおいて、ソーシャルメディアの存在は非常に重要になっています。TwitterやFacebookはもちろんのこと、最近であればLINEやInstagramなど、新しいメディアがどんどん登場してきています。これらユーザーが集まるメディアにコンテンツを提供することは、マーケティングとしては大事なことです。

しかし、ウェブサイトのコンテンツを更新して、ブログの記事を書いて、TwitterやFacebookにも写真や記事を投稿して、とWeb上のメディアを活用しようと思うと、どんどん手間が増えていきます。

あなたがもしそんな状況だとしたら、IFTTTというWebサービスを使うと問題が解決するかもしれません。

 

IFTTTとは?

IFTTT(イフト)は、様々なWebサービスを自動で連携してくれるサービスです。

Explore and add IFTTT Recipes – IFTTT

基本的には、「トリガーとなるサービスで何かが起こったら、アクションとなるサービスで何かを実行する」というものです。例えば、Facebookで何かを投稿したら、同じ内容をTwitterにも投稿する、というような感じです。

 

対応しているサービスは非常に多く、2016年7月時点で329あります。

New and Noteworthy – IFTTT

 

マーケティングに活用できるレシピ

では、マーケティングに活用できるレシピをご紹介しましょう。

 

WordPressからTwitterへ投稿

WordPressでブログを書いている場合は、書いたブログを自動でTwitterに投稿することができます。「新着記事書いた」など、投稿時の定型的な文章も予め設定しておくことが可能です。

IFTTT Recipe: Tweet my WordPress blog posts connects wordpress to twitter

 

WordPressからFacebookページへ投稿

Twitterと同じように、Facebookページへ投稿することができます。

IFTTT Recipe: Automatically share new WordPress blog posts to a Facebook Page connects wordpress to facebook-pages

 

InstagramからWordpressへ投稿

逆に、Instagramに投稿した内容をWordpressのブログに投稿することができます。Instagramを使っている場合は、ブログにコンテンツを増やすことができるので良いのではないでしょうか。

IFTTT Recipe: Instagram to Blog connects instagram to wordpress

 

特定のハッシュタグがついたTwitterのつぶやきを、Googleスプレッドシートに記録

投稿するだけでなく、情報収集に活用することもできます。特定のハッシュタグがついたつぶやきを集めて、後でまとめて分析するような使い方はいかがでしょうか。

IFTTT Recipe: When a specific hashtag is used on Twitter add the Tweet to a Google spreadsheet connects twitter to google-drive

 

IFTTTは英語なのでとっつきずらいなーという方には、Yahoo!Japanが提供している「myThings」という似たようなサービスがあります。こちらはスマホのみになります。

myThings – あなたの毎日が、組み合わせで便利になる

 

いろいろ効率化しながら、マーケティングを発展させていきましょう。

Rで円グラフを綺麗に描く

R言語で円グラフを描くときに、いろいろやり方があるのですが、日本語ではいまいちまとまっていなかったのでここで書いておきます。

 

デフォルト

データは、サンプルにある「islands」を使います。世界の主要な陸地の広さを示したものです。
これを単純に円グラフで書いてみます。

pie(islands)

時計周りに

デフォルトではどこから開始されたのかよくわからないので、時計回りで12時の位置からスタートするようにします。

pie(islands, clockwise=TRUE)

ボーダーを白に

デザインがいけてない感じがするので、とりあえず枠線を変えてみましょう。ここでは白に変更してみます。

pie(islands, clockwise=TRUE, border="white")

ごちゃっとしたラベルを削除

円グラフの対象データが多いと、割合が少ないデータの中でごちゃっとしますよね。そういう時は、ラベルの表示数を減らしましょう。

pie(islands, clockwise=TRUE, border="white", labels=head(names(islands),4))

色を変える

グラフの色を変えてみましょう。「RColorBrewer」を使うと、いろんなカラーパレットを使うことができます。

RColorBrewer | Rのカラーパレットの使い方

最初に、カラーパレットを指定して、グラフに色を反映します。

cols <- brewer.pal(length(islands), "Set2")
pie(islands, clockwise=TRUE, border="white", labels=head(names(islands),4), col=cols)

真ん中を開ける

次に、円グラフの真ん中を空けて、ドーナツ型にしてみましょう。理屈的には、最初に通常の円グラフを描いた後に、真っ白い小さな円グラフを重ねて描きます。

cols <- brewer.pal(length(islands), "Set2")
pie(islands, clockwise=TRUE, border="white", labels=head(names(islands),4), col=cols)
par(new=TRUE)
pie(1, radius=0.5, col='white', border='white', labels='')

開けた真ん中に文字を入れる

ドーナツの真ん中にテキストを入れてみましょう。

cols <- brewer.pal(length(islands), "Set2")
pie(islands, clockwise=TRUE, border="white", labels=head(names(islands),4), col=cols)
par(new=TRUE)
pie(1, radius=0.5, col='white', border='white', labels='')
text(0, 0, labels="Text", cex=par('cex.main'), col=par('col.main'), font=par('font.main'))

 

デフォルトの円グラフから考えると、だいぶ見栄えが変わりましたよね。色々工夫することで、R言語でも見栄えをよくできるので、R言語ユーザーはぜひ試してみてください。

Rで年度ごとに集計したテーブルデータを作成する

R言語でデータを集計したりする時に、年度単位で集計したかったりしませんか。

意外とそのような方法がなかったので、ここの掲載しておきます。

 

テストデータの作成

まず、テストデータを作成します。今回は、日経平均株価のデータを使います。取得方法は、基本的に以下のページを参考にしています。ほとんどこの記事に書いてある通りにやれば良いと思いますが、僕の環境(Mac)では、ダウンロードしたファイルがそのままだと文字コードエラーになってしまったので、ヘッダーを適当にアルファベットに編集しています。

【R言語】日次データオブジェクトに、曜日列を挿入する – Qiita

一応、ソースコードを掲載しておきますね。

nikkei225 <- read.csv("nikkei_stock_average_daily_jp.csv")

#末尾に空行があるので削除
nikkei225 <- nikkei225[-857, ]

これで、2013年から2016年までの、日次の株価に関するデータを用意できました。

 

年と月で集計する

作成したテストデータから、年と月のマトリックスで集計したデータを作成します。具体的なステップとしては、今の日付のデータから、「年」と「月」をそれぞれ抽出し、それを掛け合わせるようにテーブルデータを作成します。

#年と月のデータを作成
data.year <- format(as.Date(nikkei225$date),"%Y")
data.month <- months(as.Date(nikkei225$date))

#データを結合
nikkei225 <- data.frame(nikkei225, data.year, data.month)

#テーブルで集計
table(nikkei225$data.year, nikkei225$data.month)

 

これでテーブルは、以下の通りになります。各年における東証が開かれた日数がカウントされました。

10月11月12月1月2月3月4月5月6月7月8月9月
2013222020191920212120222219
2014221821191920212021222120
2015211921191922211822222119
2016000192022201922100

 

今回は、これを年度のデータにしたいので、変換します。また、列も10月から始まっていて変な風になっているので、これも修正したいですね。

 

年度の算出

年度ごとに分類するためには、「境目となる月より過ぎていれば1を足す」という処理をしてあげます。

#各年度でデータを仕分ける
fiscalYear <- as.numeric(format(as.POSIXlt(nikkei225$date,format="%Y/%M/%d"),"%Y")) + (format(as.POSIXlt(nikkei225$date,format="%Y/%M/%d"), "%M") >= "04") - 1

#年度データを結合して集計
nikkei225 <- data.frame(nikkei225, fiscalYear)
sum.date <- table(nikkei225$fiscalYear, nikkei225$data.month)

#最後に列の順番を入れ替える
sum.date <- sum.date[,c(7,8,9,10,11,12,1,2,3,4,5,6)]

 

以上で、やっと出来上がりです。これを出力すると、以下のようになります。テストデータは2013年1月からなので、2012年度開始でちゃんと出力されていますね。

4月5月6月7月8月9月10月11月12月1月2月3月
2012000000000191920
2013212120222219222020191920
2014212021222120221821191922
2015211822222119211921192022
2016201922100000000

 

これらの処理は、以下のサイトを参考にさせていただきました。

r – Assigning Dates to Fiscal Year – Stack Overflow

R:データフレームの列を入れ替える・削除する。 – Qiita

MSの無料データ分析ツール「Power BI」でGoogleアナリティクスを分析する

ウェブサイトのアクセス解析ツールは、Googleアナリティクスを使っていますか?
Googleアナリティクスは無料ですし、たくさんの機能が搭載されている便利なツールです。先日も、ユーザーエクスプローラという機能が追加されました。

Googleアナリティクスの新機能ユーザーエクスプローラーはどう使うべきか?

だけど、機能や指標が多くて、どう分析したら良いかわからないこともあるでしょう。それを受けてか、最近は様々なアクセス解析結果をわかりやすく表示するツールが登場しています。無料有料様々ありますが、今日はマイクロソフトの無料ツールをご紹介したいと思います。

 

Microsoftのデータ分析ツールであるPower BIが無料で使える

Microsoftが、様々なデータ分析に使える「Power BI」というツールを無償で提供しています。

Power BI | 対話型のデータ視覚化 BI ツール

ここでサインインして、「データの取得」をしましょう。Googleアナリティクスと連携する場合は、ここで「サービス」を選択します。

連携可能なサービスがたくさん表示されますが、少し下にあるGoogleアナリティクスを選びます。認証が通れば、連携開始です。

連携した後はデータ取得に数分かかると思いますが、それで簡単にレポートが表示されるようになります。以下のような感じで、グラフィカルで見やすいですね。

レポートの他にダッシュボードもあり、様々なグラフや表を追加することができます。また、それぞれのデータから「エクスポート」を選べば、CSVでデータもダウンロード可能です。

使いこなせれば、いろいろカスタマイズできますし、データのダウンロードや、様々な指標との関係性も分析することが可能です。ただ、「とりあえず触ってみよう」という方であれば、デフォルトで表示されるレポートだけでも、曜日別のトラフィックの推移や、OS別のユーザー数などが表示されますので、そこから始めるだけでも分析の手始めとしては良いかな、と思います。

 

まとめ

  • Microsoftのデータ分析ツール「Power BI」は簡単にGoogle Analyticsのデータ連携できる
  • 無償で利用可能
  • デフォルトでGoogle Analytics用のレポートが表示されるので、とりあえずの人はそこから開始すればOK
  • 使い慣れてきたら、いろんな分析項目を追加していけば良い

最近は様々なデータ分析ツールは最近たくさん登場してきていますし、データ活用はいろんな企業が注目しています。できるだけ効率よく、自社のビジネスの役立つデータ分析の基盤を整えていきたいですね。

あなたが習慣化したいことをサポートしてくれるiPhoneアプリ「Streak」が良い感じ

「新しいことを習慣にしよう!」と思った時に、どうやって習慣づくりをしているでしょうか。結構、すぐに挫折したりしませんか?

新しいことを自分の習慣として定着させるのは、結構大変なことです。ダイエットや運動、禁煙などをやろうと思っても、誘惑を断ち切ることは簡単なことではありません。

そういう場合は、iPhoneアプリを使ってみましょう。習慣づくりを助けてくれるアプリはいくつもあります。僕は最近「Streak」というアプリを導入してから、新しい習慣づくりを楽しく進めることができてます。

Streaks
カテゴリ: 仕事効率化, ユーティリティ

Streakの良いところ

UIが洗練されている

最初にまずUIから。アプリのUIって結構重要です。ボタンの配置や設計などの「使いやすさ」も重要ですし、見た目の美しさなども、気持ちの面で使う気になる重要な要素です。

streak

そういう点で、Streakは洗練されていて、非常に「使う気にさせてくれる」アプリです。

 

登録できる習慣は6つに限定されている

これは賛否分かれる点かもしれませんが、Streakは6つしか習慣を登録できません。しかし、僕はこれは良いことだと思っています。6つしか登録できないということは、6つに集中するということです。6つ以上、常に習慣化したいことがあるというのは、ちょっと欲張りというか、続きづらくなるんじゃないでしょうか。

6つに限定されることで、「色々やりたいことはあるけど、今はこの6つにフォーカスしよう」と考えることができます。本当に習慣化できれば、Streakから削除すれば良いのですし。

 

通知が柔軟に設定できる

習慣化をサポートするために、各項目をリマインドしてくれます。通知タイミングは習慣ごとにカスタマイズできますし、通知タイミングを「自動」にすることもできます。

僕は「自動」にしているのですが、そうすると、過去に実施したタイミングを考慮して、だいたいその時間にリマインドしてくれるようです。「何時にやろう」とあらかじめちゃんと定めなくても、なんとなくそれっぽい時間にリマインドしてくれるので、気に入っています。

こういう「かゆいところに手が届く」感じが良いですね。

 

ヘルスケアアプリと自動連携できる

iPhone標準のヘルスケアアプリと自動で連携してくれます。どう言うことかというと、例えば「1日5000歩、歩く」という目標にした場合、ヘルスケアアプリの歩数計の数字から自動で連携することができます。

自動で連携しておけば、わざわざ何歩歩いたか入力する手間が省けますよね。

それ以外にも、ヘルスケアアプリで記録していることは連携できます。登った階数、体重などです(体重はヘルスケアアプリに入力しないといけませんが)。

こうやって自動連携してくれると、入力の負担が減るので、余計続ける気持ちが継続できます。小さなことでも、できるだけ手間は減らして、余計なエネルギーは消費しないようにしたいですよね。

 

習慣化するための意志力は、工夫することで高めることができる

最近改めて、「スタンフォードの自分を変える教室」を読み返しているのですが、人間は様々な誘惑に負けて、意志力の弱さを露呈してしまう時があります。しかし、ちゃんと人間の意志力の仕組みを理解し、うまく付き合っていくことで、意志力は高めることができるのです。

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こういうアプリを活用して、できるだけ面倒なことや我慢などのストレスを減らしながら、気持ち良く習慣化できるようにしていきましょう。それが、快適な生活につながっていくはずです。

音声アシスタントはこれからもっと利用されることになる

米ベンチャーキャピタルであるKPCBから「Internet Trends」というレポートが発表されました。

インターネットを中心とした世界の動向を200ページの膨大な内容でまとめられています。その中で、音声検索に関するトレンドがありました。

 

モバイルの半分以上が音声アシスタントを使うようになっている

データの一つに、米国のモバイルユーザーの半分以上が音声アシスタントを使っているという調査結果が有りました。

Internet Trend Voice Assistant

SiriやGoogleの音声検索などが代表的ですが、どんどん使われているんですね。そして音声アシスタントを使うようになっている理由の第一位は「ソフトウェアや技術の改善」です。確かにどんどん音声認識の精度は上がっていると思いますし、音声と文字の境界にある障壁はどんどん低くなっています。それは、iPhoneの音声入力を使い始めてからも強く実感しました。

iPhoneの音声入力が素晴らしい | Synapse Diary

 

家や車でのアシスタントは新しいプラットフォームになる

もう一つの調査データを見てみましょう。こちらは、音声操作をどの場面で使うかを示したものです。

Internet Trend Usage

右側のグラフを見ると、多く使うのは家と車ですね。家の覇権争いはすでに始まっていて、Amazon Echoはその筆頭になってきています。

アップル Siriより未来だ!Amazonの人工知能スピーカー『Echo』実機レビュー – 週刊アスキー

この動画を見ると、ちょっと未来を感じますね。

すでにApple、Google、Amazonなどを中心に、ここの覇権争いが始まっています。AmazonのAlexaは、サードパーティに機能を解放し、様々な音声による命令が実行できるようになっています。

ニュース – Amazonの音声支援Alexa、スキルが1000種に:ITpro

AmazonやGoogleは車の開発も行っていますし、AppleTVやChromecastなど家で使う機器にどんどん技術が侵入してきています。どこが覇権をとるのか、ここ数年が注目です。

 

音声アシスタント、チャットボットなど、音声をベースにしたサービスは今後も増えていくでしょう。まだ使ったことがない人は、ぜひ音声入力から試してみてください。ちょっとした未来を感じるはずです。

iPhoneケース「RAKUNI」を買ったら、財布がいらなくなった

久しぶりに、iPhoneケースを買い換えました。これです。

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「これだ!」って思うケースに出会うってのはそうそうないのですが、良い買い物をしたと思います。

公式サイトを見ると、どうやら完売してしまったそうですね。

RAKUNI – ラクニ
RAKUNI ラクニ

 

RAKUNIの「ここがいい」

RAKUNIを買う決め手は、なんといっても、「カードケースがくっついてるけど、前面カバーがない」というところです。スマホにカードを格納したいという思いはあったのですが、手帳型が多くて、手帳型は前面ディスプレイを覆ってしまうので嫌だったんですよね。ディスプレイはパッとすぐに見たいので。

後ろのカードケースの部分にカードを何枚か入れて、財布を出す機会を減らすことができそうです。最近電子マネーやクレジットカードの利用頻度が増えていて、カード何枚かあれば買い物ができちゃうんですよね。

それ以外にも、本牛革なので安っぽくない、軽い、価格が高くないというのも、買うのを後押ししてくれました。

 

紙幣や硬貨はどんどん使わなくなる

今回RAKUNIを買って思ったのは、「本当にどんどん紙幣や硬貨でお金を払うって行為が少なくなってるなー」ということです。決済はカードや電子マネーが増えているし、それすらもスマホのアプリで使う場面も出てきています。最終的には、カードすら要らないんじゃないか、とすら思えますね。

実際、硬貨の発行枚数の推移を見てみると、どんどん減っているのがわかります。

硬貨の発行枚数の推移

(出所:独立行政法人 造幣局 : 年銘別貨幣製造枚数(平成27年)[PDF])

以前、記事で書きましたが、クレジットカードの普及枚数は頭打ちになる一方で、電子マネーが急増してきています。電子マネーは1回あたりの決済額が少額であるという特徴があり、小銭離れは今後も加速していくことでしょう。

クレジット決済や電子マネー決済の導入メリットはあるか?

 

財布はいらなくなる日が来る?

貨幣はどんどんクレジットカードや電子マネーなど、電子データに置き換えられていっています。そうなると、これまで紙幣や硬貨を入れていた財布の価値って相対的に低くなるんですよね。最近、財布よりスマホの方がずっと身に付けていますし。

Apple payやAndroid Payなど、スマホがカードの持つ決済機能を取り込もうとしていますし、Uberはタクシーを呼んでから降りるまでに一切支払う行為を行いません。これからもスマホを起点として、カードという物理的なものや支払うという行為自体が、省略されていくんだと思います。

そう考えると、紙幣や硬貨、クレジットカードやポイントカードを収納していた財布というのは、存在や役割そのものが見直されるべきものになっているのではないでしょうか。

 

というわけで、財布の役割を見直してみましょう。iPhoneケースを買い換えて、そう思いました。

RAKUNI、おすすめです。

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iPhoneのFlickrアプリの容量を小さくする方法

ずっと写真のメイン管理場所としてFlickrを利用しています。iPhoneにもFlickrの公式アプリを入れて使っていたのですが、ついにFlickrがiPhoneの容量1ギガ以上占有するようになってしまいました。。。。

これがその証拠の写真です。

iphone_storage

iPhoneの容量がこんなに圧迫されるのは困ってしまうので、なんとか削減しようと調べてみました。

 

一旦削除→再インストールで解決する

海外でも同じような質問が掲示板に挙げられています。

Flickr for iPhone | Flickr – Photo Sharing!

Flickr Discussion

どうやらキャッシュがどんどん溜まってしまって容量が大きくなるので、一旦削除して再インストールすると良いようです。確かに、使えば使うほどアプリが占有するようりょうが大きくなっていました。

ということで、Flickrアプリを削除して再インストールすることにしてみます。

 

さらに日本のユーザーの場合は、ついでにアプリをアップデートもすることができます。今はFlickrの公式アプリは日本ストアでは公開されていないので、自動的にアプリがアップデートされません。なので再インストールすることで、最新バージョンに更新することができるようになるんですね。

Flickrの公式アプリは、随分前に日本のAppStoreで公開されていた時期がありました。その時にインストールしたことのあるユーザーは、以下の方法で簡単に更新できます。要は、削除した後に「購入済み」から再インストールするだけです。

iOS版Flickrアプリの3.0をインストールするにはアプリ削除から再インストールが必要(ただし既存ユーザーのみ) – カイ士伝

 

容量が1GB→100MBまで激減した

削除して再インストールしたところ、Flickrアプリの容量が100メガバイトまで小さくなりました。ついでに最新版になったことで、カメラロールなど新しいUIに変わったのも良い感じです。

おそらく、しばらく使うとまたキャッシュが溜まって大きくなってしまうと思うので、定期的にアプリを更新するためにも、削除&再インストールを行ったほうがいいと思います。

 

Google Photosなどの新しい写真サービスも登場してきていますし、本体である米Yahoo!の身売りが近い状態なので、Flickrのサービス自体が今後どうなるのかも気になるんですけどね。。。。

米ヤフーが買い手を募集中 -「嫁・婿入り前の最後のお色直し」か|決算が読めるようになるノート|note