IoT、AI時代のビジネスエコシステムの本質は“モノとヒトとの意味の変革”である

https://nuture.co.jp/archives/globalage/globalage-3198

① 先進国のユーザーは過去の業界単位での機能提案に食傷している
顧客視点で複数業界をまとめ、その機能を提供する

② IoTで「つながる」ことは止められない
　過去の壁を越えてつながる

③ 変化、進化が加速度的に進み、「所有」することがリスクとなった
他社とシェアすることがリスクをヘッジする方法。資産や資源を必要なときに調達できるようにしておく

ビジネスエコシステム変革の本質
・自社の強みを活かしたネットワークを創る　「文脈性」
・文脈性の起点となるアイデンティティの重要性
・競争関係だけから協調関係、相互関係を構築するマインドとスキル

人間と自然、モノの関係に意味を持たせるという文化、ヒトとモノとの特別な関係を各個人が構築している

ツー・サイド・プラットフォーム

https://www.jmrlsi.co.jp/knowledge/yougo/my08/my0841.html

提携関係を結んだ２種類のユーザー・グループ（典型的には売り手と買い手）に取引を促すためのインフラとルールを提供し、結びつける製品やサービス

「ネットワーク外部性」：「お客さまが増えれば増えるほどお客さまの効用が上がる」

両面性市場におけるプラットフォーム戦略

http://www.gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp/wp-content/themes/gssmsr/assets/images/doctor/thesis_pdf/unno.pdf

https://tsukuba.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=27784&item_no=1&attribute_id=17&file_no=1

両面性市場：属性の異なるグループが仲介者（プラットフォーム）を介して取引する市場

間接的ネットワーク効果

環境白書

http://www.env.go.jp/policy/hakusyo/h30/index.html

「ビジネス・エコシステムを支えるプラットフォーマー

http://www.gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp/wp-content/uploads/2018/04/Talk_Tatsumoto_20180212_Hosei_U.pdf
ビッグデータセンターや決済サービスを持ち、インターフェースを通じて提供し、法人ユーザーがビジネスできるようにマッチングしてあげる。

ビジネス・エコシステム：オープンなレイヤー型の産業構造

複数のレイヤーがあり、レイヤーの間はオープンなインターフェースでつながっている（レイヤーバイレイヤーの構造）

生態系との共通点
・さまざまな業種が存在
・直接的な効果（サプライチェーン）だけでなく、間接的な効果（共生関係）もある（ネットワーク効果）
・プラットフォーム企業／キーストーン企業がある

ビジネス・エコシステムの新しい定義
「複雑な製品をエンドユーザーに提供するために、直接財や補完財を柔軟な企業ネットワークを通じて取引する企業や、その取引ネットワークを支える公的組織（標準化団体等）の集合」

オープン標準とネットワーク効果
・複数のレイヤーがあり、レイヤーの間はオープンなインターフェース（オープン標準）でつながっている（レイヤーバイレイヤーの構造
・オープン標準は補完財を生み出しやすい。補完財が多いと、ネットワーク効果を利用したビジネスモデルが成功しやすくなる。
・プラットフォーム企業と、二つの異なるユーザーがいて、そのユーザー間にネットワーク効果が発生する。二つの異なるユーザーをマッチングすることが結局はプラットフォーム企業の利益につながる（二面市場）
・オープン領域とクローズ領域をつくり出すことが成功の秘訣。
　うまくいっている企業は、オープン領域とクローズ領域のペアを見つけ出しているわけではなく、オープン領域とクローズ領域をつくり出していた。

オープン領域の産業：どんどん企業が入ってくるから、 産業が大きくなっていて、競争が厳しい。だから期待できる利益率はそれほど高くないけれど、マーケットが大 きくなるので、利益の絶対値は非常に大きい。
クローズ領域の産業：オープン領域が大きくなったのに伴って大きくなっている。つまり、企業の数は そのままで市場が大きくなっている。利益率を維持したまま産業成長もしている。

エコシステム特有の戦略
①ネットワーク効果の設計
②二面市場戦略による複数市場の媒介／マッチ ング
③バンドリング戦略による複数市場の併合／囲い込み／セット化

「エコシステム」を事業戦略に どう活用していくべきか

http://www.dhbr.net/articles/-/5447

エコシステムの定義：異なる強みを持つプレーヤーが集まり、共同体として事業を営むことによって新たな市場を創り上げ、先行者利益をシェアし合うこと。

http://www.dhbr.net/articles/-/5447?page=2

エコシステムの５つのプレイヤー
http://www.dhbr.net/articles/-/5447?page=3
「エコシステムオーガナイザー」：盟主的な存在で、エコシステムの取りまとめ役 
「カスタマータッチポイント」：大量の顧客基盤を持つプレーヤー 
「ケイパビリティプロバイダー」：得意とする技術を持つ 
「サービスプロバイダー」：売りたいモノやサービスを持つプレーヤー
「エコシステムプラットフォーマー」：エコシステムの基盤を提供

http://www.dhbr.net/articles/-/5447?page=4
「チャネル補完型」：お互いに自社がリーチできない顧客を持ち寄って強力な顧客ネットワークを創り上げるエコシステムです。
「ケイパビリティ補完型」：複数のケイパビリティを持ち寄って新たな市場を創り上げるエコシステム
「モール形成型」：複数のサービス事業者を集めて1つの巨大なモールを創り上げるエコシステム

http://www.dhbr.net/articles/-/5447?page=5

仕事は「計画」からやってはいけない！「手」がとまってしまう人が見直すべきポイント

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190311-00195871-diamond-bus_all

デザイン思考：デザイナーが一定の制作物を生み出すときに行っている思考プロセスを抽出したフレーム
エッセンス
[1]手を動かして考える―プロトタイピング
[2]五感を活用して統合する―両脳思考
[3]生活者の課題をみんなで解決する―人間中心共創

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190311-00195871-diamond-bus_all&p=2
直感と論理とのあいだを自在に行き来する

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190311-00195871-diamond-bus_all&p=3
第三者にも「思考内容」が可視化される

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190311-00195871-diamond-bus_all&p=4
生活者のリサーチを行うのも、創造のための「共通言語」をつくるという意味合いが大きい。

https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20190311-00195871-diamond-bus_all&p=5

元P&Gブランドマネジャーが知る「戦略思考×データ」にある2つの落とし穴

https://diamond.jp/articles/-/195869

戦略思考の本質とは
https://diamond.jp/articles/-/195869?page=2

データ・ドリブンのマーケティング
https://diamond.jp/articles/-/195869?page=3
明確なエビデンスなしには何も決められない風土が蔓延

先輩の一人が語ったある言葉
https://diamond.jp/articles/-/195869?page=4

こうしたっ競争状態には「持続可能性」がない
https://diamond.jp/articles/-/195869?page=5

ガートナーのゴーハン氏--IT投資の前にビジネスエコシステムの戦略を考えよ

https://japan.zdnet.com/article/35116362/

ビジネスエコシステムを成り立たせる4つの力
（1）相互接続
（2）プラットフォーム型のビジネスモデル
（3）情報
（4）コラボレーション

https://japan.zdnet.com/article/35116362/2/
ビジネスエコシステムへの取り組み方
（1）リーダーになってプラットフォームを構築する方法
（2）ニッチプレイヤーになる方法
（3）参加者になって他の企業のプラットフォームを使う方法
（4）破壊者になって既存のエコシステムを破壊する方法

理解すべきビジネスエコシステムの戦略
（1）リレーションシップ：仲介者を介してモノや情報をやり取り
（2）価値交換；価値交換の源泉は情報交換にある
（3）業種
（4）複雑性

https://japan.zdnet.com/article/35116362/3/
４つのビジネスモデル
（1）より上手に協業することを狙ったコラボレーション型（サプライチェーンなど）
（2）取りまとめて統合することを狙ったオーケストレーション型（電子政府など）
（3）誰もが創造できるプラットフォームを狙ったクリエーション型（App Storeなど）
（4）提供者と利用者を結び付けることを狙ったマッチング型（Airbnbなど）

誤解だらけのビジネスエコシステム

前篇：ビジネスエコシステムとは何か――その定義と背景を学ぶ
https://businessecosystem.unisys.co.jp/definition-of-ecosystem-01/

多くのプレーヤーが自分たちの得意とする領域の技術やノウハウ、知見を持ち寄って事業を発展させていく。
大企業が社内に垂直統合のシステムを構築して成功しているようなケースではエコシステムが成り立たない。
一方、自由に動き回るプレーヤーが多く存在し、誰にも調整できないような混沌とした状態においてもまた、エコシステムは機能しがたい。このような場面でどうしてもエコシステムを形成したければ、強力な調整力を持った存在が必要となる。

後編：成功事例から読み解くビジネスエコシステム発展のカギ
https://businessecosystem.unisys.co.jp/definition-of-ecosystem-02/

ビジネス生態系戦略

https://www.sbbit.jp/article/cont1/18814
https://www.sbbit.jp/article/cont1/18814?page=2

ビジネス生態系：複数の産業の境界線が融合しあい、多種多様な企業が協調と競争を繰り返す混沌とした事業環境のなかで、それぞれが共生しあう関係性をベースにしたビジネス・インフラの体系でもある。

いまや、自社単独で実現できるイノベーションは皆無に近く、外部企業との共生関係を通して競争優位性の源泉となるリソースを組み合わせ、イノベーション創出を図らざるをえない。

キーストーン：生態系の参加者が利用できるプラットフォームやサービスを構築して、生態系内の企業間の協業を促進

ドミネーター（モノの独占者）：垂直的あるいは水平的に生態系の大部分を統合してコントロールし、価値創出活動の大半を単独で行う。

ハブの領主（Landlords）(価値の独占者)：価値創出はネットワークの他のメンバーに依存しているにもかかわらず、価値の大半を自社のみで独占して価値を横奪する。

ニッチ・プレイヤー：それぞれが特殊な能力を持ち、ハブ企業に依存しながら生態系の他のメンバーと連携し価値創出を促す。

気象データへのニーズ：在庫ロス

気象データが生む経済効果とは
前編：データ活用のカギを握る予測精度の向上
https://d-marketing.yahoo.co.jp/entry/20180918532545.html
後編：人々の「体感気温」を捉える
https://d-marketing.yahoo.co.jp/entry/20180919532550.html

●運輸関係
・航空、海運、鉄道、高速道路

●運輸以外

事業者向け一般

・落雷情報、積乱雲、火山の降灰

・イベント向けピンポイント天気予報

・海洋工事向け海象予報

・おでん（コンビニ向け）

・仕入計画、来店数予測、在庫管理

エネルギー／暑熱

・空調の最適運転

・ダムの最適制御

・日射量予測、風況予測

・電力需要予測

農業

・霜注意報

・農業における天候リスク

漁業

・漁場探索

防災

・市町村の防災業務の代行

BtoB向け気象情報・警報の配信

注：BtoCの中にソリューションを含むものがある
　紫外線・お肌、花粉、インフル、鍋・おでん、熱中症、洗濯、水道凍結、喘息 、関節痛

STOP the 温暖化 2017

https://www.env.go.jp/earth/ondanka/knowledge/Stop2017.pdf

オンライン決済システム

決済代行おすすめ会社比較22選 | 個人・法人 | インフォグラフィックで解説　2018-07-17
https://boxil.jp/mag/a1558/

オンライン決済サービス15選。手軽な決済方法で、アパレルECはもっと身近になる　2017年6月5日
https://netshop.impress.co.jp/node/4317

【徹底比較】話題の5大オンライン決済サービスPayPal、SPIKE、Stripe、WebPay、Yahoo!ウォレット FastPay、を比べてみた（比較表有り）　2015-06-01
https://keiei.freee.co.jp/2015/06/01/paypal-spike-stripe-webpay-yahoowalletfastpay/

注目の決済サービス（決済サービス徹底比較ナビ）　
https://www.kessaiservice-hikakunavi.com/online/

ソフトバンクペイメントサービス、イーコンテクスト、ヤマトフィナンシャル（宅配便とのコラボ）、Paidy、WEぶんかつ、SPIKE、PayPal（最高レベルのセキュリティ技術）、楽天ペイ（楽天会員向け）、ドコモケータイ払い（ドコモ携帯向け）、Stripe、LINE Pay（LINEユーザ向け）、Apple Pay（Apple社製のデバイス向け）、Yahoo!ウォレット、AndroidPay（Android端末向け）

地球温暖化対策の費用対効果モデル

ノーベル賞を獲得したノードハウスの DICE モデル：地球温暖化の被害は CO2削減の費用を正当化するか？
https://www.canon-igs.org/column/190125_sugiyama.pdf

自治体における気候変動適応

地方財政の状況（総務省、2018年3月）
http://www.soumu.go.jp/main_content/000538489.pdf

環境省が来年度予算で30億超の気候変動対応策　2018.10.10
http://www.sustainablebrands.jp/news/jp/detail/1190995_1501.html
「環境省気候変動適応施策パッケージ」は、2019年度概算要求額31.4億円
熱中症、生態系、水・大気環境、自然災害

気候変動適応策の概要と論点― 気候変動適応法案の提出 ―（2018. 4　環境委員会調査室）
http://www.sangiin.go.jp/japanese/annai/chousa/rippou_chousa/backnumber/2018pdf/20180402049s.pdf

気候変動適応情報プラットフォーム　A-PLAT
http://www.adaptation-platform.nies.go.jp/

地方公共団体における気候変動適応計画策定ガイドライン（初版）　2016年8月　環境省
http://www.adaptation-platform.nies.go.jp/lets/guideline_H28_08_env.pdf

●環境省
https://www.env.go.jp/press/105962.html
https://www.env.go.jp/press/files/jp/109970.pdf
2.3億円（熱中症）
3.3億円（生態系）
0.6億円（水・大気環境、自然災害）
24.8億円（コンソーシアム、PDCA手法、情報収集・分析、環境インフラ海外展開、国環研交付金、環境研究総合推進）

●農水省
http://www.maff.go.jp/j/kanbo/kankyo/seisaku/yosan.html（2019年度）
http://www.maff.go.jp/j/kanbo/kankyo/seisaku/attach/pdf/yosan-61.pdf
http://www.maff.go.jp/j/kanbo/kankyo/seisaku/attach/pdf/yosan-64.pdf
 0.20億円（地域の気候変動適応計画の調査・分析）
0.92億円の内数（産地形成）
20.17億円の内数（病害虫）
  4.02億円（ノリ養殖）
30.62億円（研究開発）
http://www.maff.go.jp/j/kanbo/kankyo/seisaku/attach/pdf/yosan-63.pdf　（生物多様性）
 3.26億円（植生等の定点観測）
適応計画
http://www.maff.go.jp/j/kanbo/kankyo/seisaku/tekioukeikaku.html

●国交省
http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environment_fr_000130.html
http://www.mlit.go.jp/common/001262896.pdf
http://www.mlit.go.jp/common/001111533.pdf
適応計画
http://www.mlit.go.jp/common/001111531.pdf
適応策
http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environment_mn_000013.html

河川データ

○河川データ
水防災情報へのポータルサイト RIVER NET（一般財団法人 河川情報センターFRIC）
http://www.river.or.jp/
河川情報へのリンク
http://www.river.or.jp/index02.html
都道府県の河川情報サイト
http://www.river.or.jp/02pref/index.html

河川事務所、土木事務所、治水事務所、ダム管理事務所、建設事務所

○港湾波浪データ
全国港湾海洋波浪情報網 リアルタイム ナウファス（国土交通省港湾局・各地方整備局・北海道開発局・沖縄総合事務局・国土技術政策総合研究所および港湾空港技術研究所）
http://www.mlit.go.jp/kowan/nowphas/index.html

港湾事務所

ミュンヘン再保険会社の自然災害統計

Facts + Statistics: Global catastrophes (Insurance Information Institute)
https://www.iii.org/fact-statistic/facts-statistics-global-catastrophes
世界の自然災害件数の増加
https://www.iii.org/sites/default/files/graphs/world_weather_nat_cats_by_peril_80-18.gif

GISデータのオープン化

産業技術総合研究所におけるオープンデータの現状と方向　2015
http://wdc2.kugi.kyoto-u.ac.jp/openscws/ws2ppt/OSDWS2_Kojima_20151207.pdf

Python－気象コミュニティ

Pythonのコミュニティは沢山あるが、気象に特化したものは見つからない。
https://www.python.jp/pages/community.html
https://www.doorkeeper.jp/groups/python

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Avinton
【Python入門】Pythonを使った気象データ分析
https://avinton.com/blog/2018/01/weather-data-visualization-with-python/
【Python入門】Pythonを使った気象データ分析 – 第二弾
https://avinton.com/blog/2018/06/weather-data-visualization-with-python-2/

paiza開発日誌
データ分析初心者向け・毎日暑いのでPython使って気象データを可視化・分析してみた

ゼロからはじめるPython
(12) 過去の気象情報をもとに運動会の開催日を選んでみよう(その1) - 気象データの入手と簡単な統計
https://news.mynavi.jp/article/zeropython-12/
(13) 過去の気象情報をもとに運動会の開催日を選んでみよう(その2)-必ず晴れる秋の一日と候補地の選定
https://news.mynavi.jp/article/zeropython-13/

【pandas】気象データで遊んでみた♬
https://qiita.com/MuAuan/items/4707d366429d09a16ffd

pythonでgrib2フォーマットのファイルを触れる環境を用意する(Docker編)
https://qiita.com/mhangyo/items/8494a8039973ba220ce5
【Aidemynote】Pythonでこの猛暑がどれくらいヤバいのかデータ分析してみた
https://note.mu/tokitky/n/nf23aa1eaf76d

Python を利用したデータ解析入門（千葉大学環境リモートセンシング研究センター ）
http://ichiilab.weebly.com/uploads/1/0/9/1/109128265/up_python_obsdataanalysis_2017_jpn.pdf

【Python】気象庁の気象データから、日付と平均気温を抽出するサンプルコード
https://debugging-code.com/2018/11/14/115/

Stop Making Sense
　気象データを取得する - METAR編
http://99blues.dyndns.org/blog/2010/07/lets_get_weather/
　気象データを取得する – GAE編
http://99blues.dyndns.org/blog/2010/08/lets_get_weather_2/
　気象データをグラフ化する - Google Chart API編
http://99blues.dyndns.org/blog/2010/08/lets_get_weather_3/
　気象データをグラフ化する – Eastwood編
http://99blues.dyndns.org/blog/2010/09/lets_get_weather_4/
　気象データを取得する – 気象庁編
http://99blues.dyndns.org/blog/2010/12/lets_get_weather_5/
　気象データを取得する - Google,Yahoo編
http://99blues.dyndns.org/blog/2011/01/lets_get_weather_6/
　気象データを取得する - WeatherBug編
http://99blues.dyndns.org/blog/2011/01/lets_get_weather_7/
　気象データを取得する - METAR編 (2)
http://99blues.dyndns.org/blog/2011/01/lets_get_weather_8/
　気象データを取得する - Google編
http://99blues.dyndns.org/blog/2011/01/lets_get_weather_9/

Python天気API
https://stackoverrun.com/ja/q/281749

【Python】天気予報データをスクレイピングする
https://ymgsapo.com/scraping-weather-information/
https://kinformation.sakura.ne.jp/20170715-01
https://creatorhiro.com/archives/902

【Python】気象情報API を使う 記事をクリップする
https://blogs.yahoo.co.jp/dk521123/37628012.html

気象データに関するツール達
http://morimori2008.web.fc2.com/contents/PCprograming/VB/weather.html

【Python】誰でも簡単に予測モデルが作れるProphetでTOPIXの予測モデルを作ってみた
https://tadaken3.hatenablog.jp/entry/try-prophet

毎朝自動で降水確率を教えてくれるプログラムを作りました

【Pythonエンジニア列伝:vol.5-1】片柳薫子さん その１〜農業研究分野でのPythonデータ処理について聞きました〜
http://blog.pyq.jp/entry/lives_of_engineer_005_1

Bluemix 上の Spark を利用して、ブラウザー内で気象データを分析する
https://www.ibm.com/developerworks/jp/analytics/library/ba-analyze-weather-data-spark-bluemix-trs/index.html

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メッシュ農業気象データ
https://amu.rd.naro.go.jp/