「知らなかった！」をなくしたい
「417 エディフィス」のブランド拡充と、関東初進出のワンダーランドを知って考えたこと
「えっ、そんな情報があったの？」
今回、私が感じたのは、まさにこの一言だった。
ファッションブランドやショップのニュースを見ていると、いつの間にか新しいブランドが増えていたり、これまで関東では見られなかったブランドが進出していたりする。
今回気になったのが、「417 エディフィス」のブランド数拡充と、関東初進出となるワンダーランドの話だ。
知らなかった。
そして、知ったときには、
「もっと早く知っていたら、実際に見に行けたのに」
という気持ちになった。
こういう「知らなかった」は、一度だけならたいしたことではない。
でも、これが何度も続いたらどうだろう。
面白そうなイベント、新店舗、新ブランド、期間限定ショップ、先行販売。
知らない間に始まり、知らない間に終わってしまう。
これは、少しもったいない。
そもそも「417 エディフィス」って何？
今回の記事を書くまで、私は「417 エディフィス」について、ここまで深く意識していなかった。
調べてみると、ショップにはファッションだけではなく、さまざまなブランドや商品との出会いがある。
だから「ブランド数拡充」というニュースは、単純に「商品が増えました」という話ではない。
そこには、
「これまで知らなかったブランドを知る入口が増える」
という意味がある。
自分にとっては、そこが面白かった。
新しいブランドを一つ知る。
そのブランドを調べる。
どんなコンセプトなのかを見る。
どこで買えるのか調べる。
実際に店舗へ行ってみる。
そして、また別のブランドを知る。
一つのニュースが、新しい興味の入口になる。
「関東初進出」という言葉に弱い
今回、特に気になったのが、
「関東初進出」
という言葉だった。
この言葉には、不思議な力がある。
今まで関東では実際に見る機会が少なかったものが、
「初めて関東に来る」
となる。
そうなると、
「一度見てみたい」
と思ってしまう。
しかも、こうした情報は永遠に続くとは限らない。
期間限定だったり、イベントだったり、新規出店だったりする。
だからこそ、
「知った瞬間」と「行動するタイミング」
が重要になる。
しかし、私は参加・体験できなかった
ここが今回の記事で一番書きたいところだ。
情報を知った。
興味も持った。
でも、実際には参加・体験できなかった。
残念だった。
「行きたかった」
と思った。
でも、そこで終わらせたくなかった。
むしろ、
「なぜ私は知らなかったのか？」
と考えてみた。
情報は存在していたのに、自分には届いていなかった
ここが重要だ。
インターネット上に情報がなかったわけではない。
おそらく、
公式サイト
ニュース
SNS
ショップの告知
プレスリリース
など、どこかには情報があった。
それなのに自分は知らなかった。
つまり、
情報不足ではなく、情報との接続方法の問題
なのではないか。
毎日すべてのショップの公式サイトを見ることはできない。
すべてのファッションニュースを読むこともできない。
InstagramやXなどのSNSを24時間監視することもできない。
そこで思った。
「自分から探す」のをやめたらどうなる？
これまでは、
「何か面白いものはないかな？」
と思って検索していた。
でも、それでは限界がある。
なぜなら、
検索しなかった情報は、存在しないのと同じになってしまうからだ。
そこで発想を変える。
「自分が情報を探す」
↓
「情報のほうから自分のところへ来てもらう」
この仕組みを作れないだろうか。
そこでAIを使ってみたい
ここでAIの登場だ。
AIに、
「417 エディフィスに新しいブランドが入ったら教えて」
「関東初進出のブランドを探して」
「新店舗の情報を教えて」
「期間限定ショップが始まったら教えて」
と監視させる。
もちろん、AIだけに任せるのではない。
公式サイトやニュースなどの情報源を決めて、
情報収集 → 判定 → 要約 → 通知
を自動化する。
私が作りたい「ショップ・ブランド情報レーダー」
イメージしているのは、こんな仕組みだ。
公式サイト
ニュース
プレスリリース
SNS
ショップ情報
↓
自動収集
↓
Python
↓
新着情報を検出
↓
AI分析
↓
「自分に関係ある？」
↓
┌───┴───┐
↓ ↓
重要 興味あり
↓ ↓
LINE メール
└───┬───┘
↓
「行きたい！」
これなら、
「知らなかった……」
を少し減らせる。
AIに何を判断させるのか？
単純に「新しい記事があります」と通知するだけでは面白くない。
AIに判断させたいのは、
① 新しいブランドなのか？
② 新店舗なのか？
③ 関東初進出なのか？
④ 期間限定なのか？
⑤ イベントなのか？
⑥ いつから始まるのか？
⑦ いつまでなのか？
⑧ どこで開催されるのか？
⑨ 自分が行く価値がありそうなのか？
という部分だ。
つまり、
ニュースを通知するAIではなく、「行くべき情報」を発見するAI
にしたい。
「関東初進出」を検知するAI
例えばニュース記事の中に、
「○○ブランドが関東初進出」
という文章が出てきたとする。
普通なら、その記事を読んで初めて気づく。
しかし情報レーダーなら、
新着記事
↓
AIが文章を解析
↓
「関東初進出」を検出
↓
重要度アップ
↓
通知
とする。
通知には、
🚨【関東初進出を検知】
ブランド：○○
場所：○○
開始日：○月○日「関東初進出」の情報を検出しました。
実際に行けるか確認してください。
と出す。
これなら、「後から知った」という状態を減らせる。
さらに「締切」を監視する
実は、ここがかなり重要だと思っている。
情報を早く知るだけでは意味がない。
行動期限を逃さないこと。
例えば、
「○月10日から期間限定」
なら、
情報発見
↓
開催日を抽出
↓
カレンダー登録
↓
開催前に通知
する。
さらに、
「開催まであと3日」
「明日まで」
というリマインドもできる。
「知った」から「行った」へ
ここが、この仕組みの最終目的だ。
情報を集めることが目的ではない。
AIを使うことも目的ではない。
目的は、
「知らなかったから行けなかった」を減らすこと。
だから、
情報収集
↓
発見
↓
AI整理
↓
通知
↓
予定化
↓
実際に行く
までを一つの流れにしたい。
今回の「417 エディフィス」は、その実験のスタート地点
今回の情報を知ったことで、
「もっと早く知りたかった」
「実際に見てみたかった」
「次回は行きたい」
という気持ちが生まれた。
でも、この気持ちは非常に重要だと思う。
なぜなら、
「行きたい」という感情が、情報システムを作る動機になるからだ。
普通なら、
「残念だった」
で終わる。
私は、そこから一歩進んで、
「じゃあ、次はどうすれば知ることができる？」
と考えてみたい。
独自性は「情報を集めること」ではない
ニュースを集めるだけなら、すでにいくらでもサービスがある。
だから、自分が作りたいものは少し違う。
一般的なニュースサービス
「こんなニュースがあります」
自分専用AIレーダー
「あなたが興味を持ちそうな情報が出ました」
さらに、
「関東初進出です」
「開催期間は○日までです」
「あなたの行動範囲から考えると訪問候補です」
「締切まであと○日です」
まで知らせる。
つまり、
「情報」ではなく「次の行動」までつなげる。
ここに独自性を出したい。
そして、防災情報レーダーともつながる
前回考えた台風・大雨・強風・高波などの防災情報レーダーも、実は同じ考え方だ。
防災では、
「危険な情報を早く知る」
ことが重要。
ファッションやイベントでは、
「興味のある情報を早く知る」
ことが重要。
一見まったく違う。
でも、仕組みは同じだ。
情報源
↓
自動収集
↓
AIで分類
↓
重要度判定
↓
自分に必要なものだけ通知
↓
行動
これを「自分専用情報レーダー」と呼んでみたい。
「知らなかった」を減らす人生
今回の出来事で考えたのは、
世の中には、自分が知らない面白いものが多すぎる
ということだ。
新しいブランド。
新しい店舗。
新しいイベント。
限定商品。
講演会。
展示会。
地域イベント。
防災情報。
募集開始。
締切。
毎日、膨大な情報が生まれている。
その全部を追いかけることはできない。
だからこそAIに手伝ってもらう。
次回は「行きたい」ではなく「間に合った」にしたい
今回、参加・体験できなかったことは残念だった。
でも、この残念な気持ちを次につなげたい。
次に「関東初進出」というニュースを見つけたときには、
「知らなかった……」
ではなく、
「AIが教えてくれた。まだ間に合う。」
と言いたい。
そして、
「行きたい」
と思ったものに、本当に行く。
それが、この情報レーダーを作る一番の目的だ。
まとめ
今回の「417 エディフィス」のブランド数拡充や、関東初進出という情報から、私は一つの課題を見つけた。
それは、
「世の中には情報があるのに、自分が知らない」
という問題だ。
そして、
「知らなかったから、体験できなかった」
という問題。
これをAIとPythonで少しでも変えられないか。
情報を自動収集する。
AIで内容を理解する。
自分に関係するものを選ぶ。
LINEやメールで知らせる。
開催日や締切も管理する。
そして最後は、
自分自身が現地へ行って体験する。
AIに人生を任せるのではない。
AIを使って、
「自分が知らない世界に出会うチャンス」を増やす。
これが、私が作ってみたい「自分専用情報レーダー」だ。
次回は、ぜひ行きたい。
いや、
「行きたい」と思った瞬間に、もう情報を逃さない仕組みを作っておきたい。
