矢野経済研究所 ＩＣＴ・金融ユニット

先日、地域通貨を電子化するソリューション「Welcome！STAMP」を提供するギフティを取材した。代表的な成功事例には長崎県内関係離島市町や東京島しょ地域などでの導入が挙げられる。 こうした成功事例を見て、学生時代（観光学部）に「地域通貨は離島では流行りやすい」と学んだことを思い出した。ここでは地域通貨の普及が進む要因について軽くふれていきたいと思う。 ご存知のとおり、地域通貨は地域限定で発行、利用されている通貨のことである。地域通貨を活用することで、観光客の消費額増加や、地域経済の活性化などの効果が見込まれる。加えて、「使わないともったいない」と、観光客のリピートにもつながりやすい。 しかしながら、地域経済活性化に向けて地域通貨を導入したものの、失敗しているケースはよく目にする。それは、地続きで地域ごとの区切りが曖昧であることや、地域内でも事業者がそれぞれの方針を持ち、地域通貨を利用できる場所がわかりづらいことなどが要因として挙げられる。そもそも決済手段である地域通貨は、利用できる場が少ないなど、利便性が低ければ利用されない。つまり、「ここの店舗は使えるけれど、あそこのお店では使えない」ということが頻繁に起こると、流通しづらいのである。 一方で、離島ははじめから利用できる地域が明確に区切られ、分かりやすい。地続きの場所と比較すると決済シーンも少なく、参入事業者も多くない。そのうえ、参入事業者は「地域を盛り上げたい」という共通の想いを抱いているケースが多い。そのため、離島は比較的地域通貨が流通しやすい環境となっている。 現状、全国には多岐にわたる地域通貨が存在する。そうした地域通貨が流通しているかは、その通貨自体の認知度や、もちろん運営に関する補助金の有無なども関係してくる。地域通貨をはじめ、今後も地方創生に向けた取組みに大いに着目していきたい。（宮川典子）

セールスフォース創業20周年スぺシャルイベントに行ってきました（4/11）。 今回のイベントは”スペシャル”。 登壇者は米国セールスフォース・ドットコム会長 兼 共同CEO、マーク・ベニオフ氏、株式会社セールスフォース・ドットコム代表取締役会長 兼 社長　小出伸一氏、IT・科学技術担当大臣　平井卓也氏の3人です（写真は左から平井氏、ベニオフ氏、小出氏）。 小出氏からは、国内事業への投資を拡大するため、現在約1,500人の社員に対し、2024年までの5年間で最大2,000人を増員、3,500人規模にすること、ならびに世界で8番目、アジアでは初のSalesforce Towerを新たに開設し（Salesforce Tower Tokyo）、国内事業の拡大と社員増加に対応する旨の発表がありました。このSalesforce Tower Tokyoは2021年下期から稼働する予定です。 同社は、創業以来、不変の４つのバリュー（信頼、カスタマーサクセス、イノベーション、イクオリティ（平等））を大事にしながら成長を続けています。今後もこれらを大切にすることで顧客のカスタマーサクセスに貢献していくでしょう。（小山博子）

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AI（人工知能）がやがて人間の仕事の多くを代替していくって本当でしょうか。でも、AIにもできない仕事があるのでは？ 車載ITを調査領域とする筆者がここ数か月関わっているのは「MaaS市場予測」です。これまで自家用車だけに頼っていたモビリティ（移動）が、クルマを保有せずにシェアカーサービスを使用したり、鉄道や自転車とシームレスに連動して予約・決済できるようにしたり。特にここにきて注目されているサービスのひとつに「0円タクシー（写真あり。18年12月のどん兵衛とのコラボ）」があります。契約スポンサーが乗客の料金を負担するため、乗客は無料で乗れるシステム。ただし乗客の個人情報は吸いとられ、サービス構築のためのデータとして使用されます。契約スポンサーの広告料は有料であり、タクシー会社はそこから多くの利益を得る仕組みです。 ところで「MaaS市場予測」をやりながら、疲れた時癒されていたのが某「女性アイドルグループ」のYouTube新曲動画でした。YouTube動画は無料で閲覧可能ですが、そこから個人情報は吸いとられ、有料ビジネス立案構築のためのデータとして使用されます。もちろんライブや握手会は有料で、熱烈なコアユーザーはひとりでCD複数枚購入、大量のグッズ購入もあるとか。そこから多くの利益を得る仕組みです。 「0円タクシー」も「アイドル」も「無料で使わせる。けれど一部のコアな層（０円タクシーの場合は契約スポンサー）からは多くの利益を得る」という点でビジネスモデルに似ている点あり、ではないでしょうか。どちらもユーザから収集した情報をAI解析することで、次のコア層ビジネス創出につなげようと考えている点でも似ています。AIがファンの書き込みを解析して、アイドルのTwitterを運用することもできる模様。もっともライブや握手会はもっともアナログな人間が絡まないとできないもので、ここはAIにできない仕事といえそうです。(森健一郎)