インデックス投資家からの脱却 (アンチインデックス)

インデックス投資を嫌うブログ主による駄ブログです。

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一部企業(半導体関連や人材派遣業)では需要増による好業績から正社員のボーナスが増えて、賃金・可処分所得が上昇しているようですが、
今後の日本のトレンドとして、社会保険料負担の増加、消費増税、円安によるコストプッシュインフレの発生により、サラリーマン世帯の可処分所得は減少すると私は考えています。
そこで、そのような状況になったときにどのような業界が儲かると皆さんが考えているのかアンケートを取りました。その結果が以下の通り。


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1位を獲得したのはシェアリングビジネス。
私もシェアリングビジネスは伸びると考えているので、その根拠というか私の妄想をつらつら書こうと思います。
ちなみに私はシェアリングビジネスは「自動車のシェアリング」を念頭に置いてます。
自転車のシェアリングは中国勢が日本(福岡)参入とかで少しニュースになりましたが、私は今の自転車シェアリングビジネスはあまり儲からないと思っています。単価が安いのと、自転車メンテに結構手間がかかるので。
不動産シェアはよく分かりません。

さて、なぜ自動車シェアリングビジネスが儲かると思っているのか理由を書きます。
私もそうですがサラリーマン家庭が「お金」について考えるときに真っ先に頭に浮かぶのは「節約」です。
そして、家計節約の王道はなんといっても固定費の削減。一口に固定費といっても色々あります。
・家賃等の住居費
・携帯等の通信費
・車両関連費
・習い事、ジム会費、子供の塾などのサービス費
などなど
まず家賃等の住居費を抑えるのは、はっきり言って難しいと考えてます。
賃貸の場合は家賃が安いところに引っ越せば良いのですが、引っ越し費用と引っ越し作業がクソ面倒なので心理的抵抗が非常に大きいです。
ただ、DINKSで荷物が少ないとかなら引越しへの抵抗は少ないと思います。
住宅ローンありの場合は、購入時期にもよりますがよほどの良物件でない限り、手放して引っ越そうにもローンだけが残るということになると思います。
賃貸に出そうとしても空き家リスクは常に伴い、小心者のサラリーマン仮定にはちょっとハードルが高い。
住宅ローンが無い場合でも、心理的に長年住んだ住居を手放すという選択肢は取りづらい。

携帯等の通信費はやりやすいですが、ぶっちゃけ面倒くさいわりに節約効果が少ないと思っています。
またSIMフリーとか、そういう言葉自体に抵抗がある層、理解が出来ていないは想像以上に多いです。
あと、「中国製のスマホって爆発するんでしょ?」「情報抜かれるんでしょ?」とかそういうの。


車両費は、「通勤や趣味や農作業で車を頻繁に使用していて絶対に必須」という層を除いて
自家用車であるメリットは薄いと考えています。
自家用車の運転時間中央値は0.9時間/day、最頻値は0.4時間/dayという調査結果もありますし、自家用車の保有コストを賄えるほど、自家用車を活用している人はかなり少ないと思います。
車は年々ボロくなっていき手放すことへの心理的抵抗は薄れていきますし、車検の時期に「買い替えか、保有継続か、手放すか」という選択を定期的に考えることになるため、自家用車を手放すという選択肢は常に検討されていると思います。
また、手放した時の節約効果が大きいのも車。
自動車税、損害保険、駐車場代という、使わなくても支払わなくてはいけない額が住居費以外の固定費とは比べるまでもなく大きいです。
といことで、固定費削減の向かう先は自動車関連費用になると予想しています。
しかし、完全に車両なしの生活というのも不便ですので、削減した車両費の一部が自動車シェアリングサービスに向かうと考えます。
カーシェアリングビジネスの優れているところは
・基本料金を徴収するので、稼働していない場合でもストック収入が見込める
・単位時間あたりの料金が高めで、利益率が単純なレンタカーより大きいと思われる
と考えます。
で、シェアとかユーザーアクセスとか考えたらTimesカーシェア(パーク24)の一人勝ちかと。
私も今年中に車を手放してTimesカーシェアへの加入を本気で考えてます。
ちなみにTimesカーシェアの車1台当たりの利益額は約14000円という事。
ボロも儲けではないですね。


他の業種である
・激安小売
・消費者金融
・副業支援などのコンサル
についての考えはまた機会があれば書きたいと思います。


オンラインで眼鏡、サングラスの試着注文をしたら、自宅まで商品を届けてくれて、無料(※条件あり)で試着サービスを受けれるサービスを利用したので感想を書いてみます。
利用したのはOh My Glassesという眼鏡、サングラスの通販サイト。
会員登録したら、一度に5本まで、5日間試着サービスを利用出来るというサービス。(レビューを書いたりすることで最大9日間まで試着期間を伸ばすことが可能)
試着の現物が届いたらレンズ交換が不可能なサングラスの場合は、そのまま購入手続きをして、そのまま購入可能。
その際に、一度返送して再度注文伝票がどうこうとか面倒くさい手続きは不要。
購入しないものは着払い伝票(商品に同梱されているので、消費者が宛名を書く必要は全く無し)で会社に送り返すだけで、消費者に送料負担はありません。
試着した後にレンズの注文やフレームの調整が必要な場合は、同梱の注文書に記載のうえ、着払いで返送し、調整後の商品を受け取るという流れ。
レンズや調整についての注文書はテンプレ化されているので記入も簡単だと思います。
私は今回プラスチックフレームのサングラスを注文したので、フレーム調整、レンズの注文という手続きはなく、妻の意見を聞きながら購入するものを決めれたのでよかったと思います。
試着商品のテンプル(ツル)の部分にはビニールがかぶせてあるので、衛生面についても気を使っていることが分かりました。

ちなみに試着注文したものを1本も購入しない場合は、試着手数料として540円かかります。
この点についてはどう考えるかは人それぞれですが、私は
「品ぞろえの良い眼鏡店に出向いて試着・購入しに行く交通費や時間を考えれば、540円で5本まで自宅で数日間試着できるなら、非常に安いコストなので利便性は高い」と考えます。

今回は1本、アウトドア(ナマズ釣り)用のサングラスを購入したので試着手数料無料で安いサングラスを買えたのでサービスそのものには満足しています。
購入した商品の型番でGoogle検索すると、さらに安い店舗はありましたが、その場で購入できるという速効性を考えてOh My Glassesから購入しました。
私が今回購入したのはクソ安い商品なので、店舗的には負担した送料とか考えたら大赤字でしょうが、、、
おそらくはフレーム販売ではなく、レンズ販売で儲けるビジネスモデルなのでしょう。
ちなみに実店舗も数店舗存在します。
ネット購入した商品のフレーム調整なども、実店舗に行けば無料で実施してくれるとのことです。


最後に投資ブログっぽく、こういうサービスやこの企業が投資対象になるかどうかだけ適当に考えてみました。
強み
・眼鏡、サングラスを自宅で試着できるサービスは便利なので、このサービスの知名度が高まれば広がっていく可能性は感じた。
・試着商品が気に入ったら自宅からスマートフォンやPCで購入可能&購入しない場合は試着手数料を取られるので、試着注文した顧客の購入率が高いと考えられる。
・試着できる商品の品ぞろえは、ものによってはメガネスーパーなどの同様のサービスより豊富

弱み
・レンズ購入やフレーム調整などは再度送り返して1週間待つなどの手間があり、購入する場合の利便性は実店舗に劣る。
・試着商品の送料負担がバカにならず、利益が出るかどうかが不透明。
大手のメガネスーパーも同様のサービスを行っているので、知名度が相対的に劣るOh My Glassesがどの程度まで消費者をつかめるかは不透明。
・試着手数料、送料負担が小さいので、手数料を払って試着した後にネットの最安店舗で同じ商品を購入するなどの消費者が居ると思われるので、ショールーミング(?)に使われたら大赤字。

以上を踏まえると、投資対象にはならんかなぁと思いました。ただ、サービスそのものは便利でした。
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3月中旬に購入したHuawei Mate10 proをコンクリートの床に落下させて、画面破損をしてしまいました。
しかし、Huaweiには90日間画面破損サポートという神サービスがあります
概要は
対象製品のご購入日から90日間以内に発生した画面破損においては1回に限り、無償にて修理いたします。なお、保証登録手続きなどの手間は一切、必要ありません
とのことで、ユーザー登録や保証書などは必要無し!
必要なのは、
・購入店発行のレシートや納品書
のみ
私の場合はネット通販で買って、梱包物に納品書が入っていたと思われますが、納品書はさっさと捨ててしまっていました。
なんとかならんかなぁ、と思ってHUAWEIサポートに電話をかけて聞いてみると
「ネットショップでの購入履歴を印刷して持ってきてくれればOK」とのこと
柔軟なサポート受け入れ体制だったので、ここでHuaweiのサポートは神対応であることを確認できた気がします。


んで、梅田のHuaweiショップへ。
購入履歴印刷物と割れたスマホ本体を持っていくと、スムーズに受付が済みました。
対応はなんと
「修理ではなく無償で新品と交換」という神対応!
ちなみに私はガラスパネルのみ交換修理だと思いこんでいて、バックアップなど取っていなかったので、無償新品交換はある意味、逆に困るサービス内容。
家に帰ってバックアップ取って出直したという二度手間になりました。
バックアップさえ事前に取っておけば、こんなことにはならなかったと反省。
私の不手際以外はサービスというソフト面はほぼ完璧な印象でした。

ショップのハード面については店内は非常にきれいで、空調の効きが悪かった以外はなんの不満もなし。
店内はフリーWi-Fi電波が飛んでいて、持ち込んだノートPCでネット閲覧したりして過ごせました。
雑誌も置いてありました。
以下の設備も設置してあり、全て無料
・ウォーターサーバー
・充電スポット(mcro USB、USB type-C)
・カラープリンタ(1人5枚までという制限付だが、カラー写真印刷無料  DNPのサービス)

ちなみに私が訪れた時は理不尽なクレームをつけるクソジジイが居て、少なく見積もって一時間半ほど粘っていましたがそのようなクレームクソ野郎に対しての接客態度も立派でした。
個人的には理不尽なクレームクソ野郎は出入り禁止でいいと思います。

半分ちょいしか読んでいないが、かなり良い本だと思われる。
本の著者は「ロボットは東大に合格できるか」というプロジェクトに本格的に携わった数学の研究者。
研究者としての真摯な態度が本文中の文章に遺憾なく発揮され、そんじょそこらの人工知能関連書籍とは一線を画す内容になっていると思います。
買って損はなかったと思います。


以下、内容の紹介。

東大合格を目指すプロジェクトの中で気づいたこと並びに数学者としての知見を基にした著者の主張としては以下のとおり
AIへの過大評価やバスワード化が発生している現時点の状況に対する批判として、
・シンギュラリティは来ない(計算能力とかCPUパワーとかそういう問題ではなく、量子コンピュータでも無理)
・今世間で騒いでいるAIは「真の意味でのAI」ではない
・AIに搭載されてできることは限られていて、論理式の計算、確率や統計を基にした選択だけ
・AIで行っている自然言語処理は、AIが言葉の意味を理解しているわけではない(であるから、自然言語処理能力の劇的な進化はかなり難しい)

以上、AIの能力は限定的だという見方にも関わらず、現実的に持った危機感は以下
・以上の限定的な能力しか持っていないが、MARCHレベルなら合格可能。(大学受験者の上位20%程度の位置)
・問題文の意味が分かっていないAIが暗記と過去問データ等を基にした回答を行っているが、現実の受験者もそのように回答していることが案外多い(人間でも問題の意味が分かっていない奴らが予想以上に多い)
・意味が分からなくても案外正しい答えが出せるAIやロボットの活用範囲が広がるため、定型的業務を行うホワイトカラーの職は脅かされる可能性が高い。(意味が分からなくても遂行可能なホワイトカラー職種の危機)
→私見 現状でも経理処理を行っているおばはんとかは、会計の本質的な意味は分かっていなくても仕事は遂行できているはずです。そういう職種は代替されると思います。(というか、既にされている?)

・AIやロボットには複雑な単純作業(冷蔵庫をあけてジュースを取り出すとか)に従事する低賃金労働者と、AIに与える業務の設計、運用、AIに与えるデータ構造の設計等の知的作業を行う労働者で2極化するのではないか。

という内容です。

私自身はデータ構造の設計とか、出てきた分析結果の解釈とか、AIには多分難しい領域の仕事をこれから行うのであまり危機意識はありませんが、将来的には著者の書いたことに近いことが起こるだろうなぁと思いました。
今の会社で経営陣と話す機会もありましたが、経営陣はどんどんIT化を進めて人手を削減したいという方向で考えていることが分かりました。(実店舗無くしたいとかそういうレベルのことをすでに考えている)
確かに顧客獲得チャネルがWEB主流になっているので、その流れには逆らえないと思います。
私のやっている職種にもっと社内で光が当たって年収上がらないかなぁ、、、、
データ分析業務を
「パソコンでポチポチボタン押してれば数字が出てくる楽な仕事」ぐらいにしか思っていない人も多く、理解されるのは難しいと思っています。
データ分析結果を出す前の基礎知識として、線形代数、微分積分、DB構造の理解、実業務の背景理解とかいろんな事が求められるのですが(愚痴)


小売、メーカー、金融機関、マスコミ、ECサイト等々の色々な業種やサービスでデータ分析が行われていると思いますが、私の少ない経験と同期など実際に接した人からの情報を元にデータ分析界隈の事情をとりとめなく書いていこうと思います。
 
データ分析業務はおおまかに以下に分類されると思います
1:経営層への意思決定に関与するデータ分析
2:規各種制に対応するデータ分析(銀行の自己資本規制比率とか、薬事関連の副作用発生データとか)
3:アンケートなどのマーケティングリサーチ分析の専門会社、専門部署(要は下請け)
 
・スキルのつきやすさ
会社にもよりますが
2>1>3
マニアックな分析があり得るのが2(業界独特の考え方があったり)
とくに薬事関連は「医学統計」という専門の学問分野があり、その考え方はマーケティング等ビジネス全般に活かせる場合があります。
ただし、2は規制ルールに従うので業務がマンネリ化しやすいです。
2でマニアックなスキルを身に着けたあとに面白い&給料の良い業界に行くのがベターか?



・仕事の面白さ
1>2≧3
自分の部署から発信されたデータ分析結果をもとに、経営者が経営判断をして、その施策が成功した場合などは醍醐味を感じるでしょう。
また、経営層に近いほど扱うテーマも多岐にわたります。
すぐに思いつくだけで顧客分析、損益分析、リスク分析、数字をもとにした経営シミュレーションなどがあります。

また、経営層に近い社内で行うデータ分析の場合、クソうるさい外の顧客が存在しない事も利点として挙げられます。(その点、2は間違いなく規制当局がウルサい。3はクライアントによるがクソ面倒くさいクライアントがほとんど)
しかし経営層に近い場合はメリットばかりではありません。
以下のデメリットがあります
・経営層からの無茶振りがある
→そんなデータねぇよ、そんな目的でデータ蓄積してねぇからデータ加工にめっちゃ時間かかるよ!一週間以内とか言っても無理!とかそういうの
・他部署のデータをもらうために社内調整が必要
→営業関連データ(新規顧客件数とか)は営業本部に提供依頼をするが、渋られるとか。そこは渋るところじゃねーだろと、、、
あとは責任取りたくない社内情報システム部が延々とデータ提供しない言い訳を述べるとか(セキュリティがー、個人情報保護がー etc)

・データ基盤の使いやすさ
2≧3≫1
規制対応の場合はきちんとしたデータを集めていないと、下手すると行政処分もあり得るのでデータそのものがきちんとしてる場合が多いです。
1の場合、「データを経営に活かそう」という考え方が広まる以前に構築された業務関連システムからのデータが多く、前処理にとてつもなく時間が取られることが多いです
3の場合はクライアント次第。まともな担当者がきちんと設計したアンケートなら使いやすいですが、適当に作ったアンケート用紙になると目もあてられない状況になることも、、、
最近はそういう事はあまり無いみたいです。

以上、適当に書いてみました

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