2016.10.25 TerraSky Power Night Dreamforce '16 Feedback

1. Dreamforce2016から読み解く、
これからのIT
2016年10月25日
株式会社テラスカイ 大友幹
この資料に含まれる画像等は作成者がDreamforce2016に参加し、
Keynoteやセッション等で写真撮影したものです。

2. まずは自己紹介
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【主な業務経歴】
某大手小売業にて、店舗販売、店舗販促等を経てシステム開発に従事
某大手インターネットモール事業者にてシステム開発、開発管理、
事業企画、マーケティング等に従事
現在は株式会社テラスカイにて、システム実装の前段階、ビジネスから
システムへの構想部分のコンサルティングを担当
【資格】
・Salesforce認定デベロッパー ・上級システムアドミニストレータ
・Salesforce認定SalesCloudコンサルタント
・Salesforce認定ServiceCloudコンサルタント
・認定Pardotコンサルタント
【ITMedia オルタナティブ・ブログ】
クラウドの海を渡るブログ
http://blogs.itmedia.co.jp/uncai/
大友 幹
株式会社テラスカイ
ソリューション本部
コンサルティング部
部長

3. Dreamforce 2016 のトピック
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Salesforce Einstain
Salesforce commerce cloud

4. 電子頭脳はSalesforceの夢を見るか
Einstainのあらまし
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Salesforceの
プラットフォーム
上に構造的に配置
されるAIエンジン
各種SaaSに
解析の「結果」を
機能として
提供する
（と思われる）
出典：Dreamforce2016.

5. データサイエンスの民主化、と彼らは言う
有益なデータ収集の環境だけでは足りない
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IoT Marketing
Customer
ServiceSales
Analytics
Data Scientist Marketer
顧客接点からデータを収集し、
膨大なデータの中から「意味」
を見出すデータサイエンスと、
その結果を施策に結び付ける
マーケティング。
双方が有機的に働き、効果
を発揮するためには、知識と
経験とを兼ね備えたタレントが
必要になる。
Right stuff needed

6. データサイエンスの民主化、と彼らは言う
Einstainがタレントを補完する
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IoT Marketing
Customer
Service
Sales
Analytics
蓄積された膨大なデータの中
から、Einstainが「最適解」を
見出し、サービス側へ「解答」
として提供する。
したがって、有能なデータサイ
エンティストやマーケターを抱え
る余裕のない企業にも、高度
なデータマーケティングが可能
になる……？
“HE” is only one needed…?
出典：salesforce.com Co.,Ltd.

7. Salesforceの変化
コンシューマへのリーチ
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IoT
Marketing
ServiceSales
2013
2015
2016
2000 -
Traditional Age Modern Age
ここ数年で、Salesforceのサービス群のスコープは、
これまでのSFA/CRMを中心としたB2Bメインのところ
から、コンシューマまでリーチするところへと大きく広がっ
ている。
B2BとB2C、視点の相違を超え
ての最適解を求める、その答えが
AI = Einstainなのか。
eCommerce

8. Salesforceの夢
すべては「顧客」のために
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IoT
Marketing
Customer
Service
Sales
Analytics
eCommerce
B2BからB2Cまで、顧客とのコンタ
クトポイントを全域でカバーし、AIが
施策の最適解を提示するトータル
ソリューション。
少なくともSoEの領域においては、
ワンストップに囲い込むポテンシャル
を手に入れた……？
出典：salesforce.com Co.,Ltd.

9. Salesforceの動きの背景 – ICTの今の潮流
デジタル化とSystem of Engagement
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2016.1.7 ITR, ITRが2016年に注目すべき10のIT戦略テーマをまとめたホワイトペーパーを発行
2016年に注目すべき10のIT戦略テーマ
IoTの進行は急速
に世界をデジタル
化していく
デジタルを介した
顧客接点は増大の
一途で、内在する
機会の大きさは
計り知れない

10. 「来るべき未来」は明日来るのか
「それが当たり前」にはまだ時間がかかるか
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2016.10.5 ガートナージャパン, ガートナー、「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2016年」を発表
日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2016年
新しい技術、
概念への理解不足
が大きいのは
おそらく事実
発揮されうる
「価値」が正しく
理解されると、
瞬く間に
「当たり前」に

11. System of Engagement と AI
知的ルーティンワークは、人の手を離れるかもしれない
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膨大なデータを基
にした顧客の購買
行動分析は、AIの
得意とするところ
分析結果を基にし
た施策のサイクル
も自動化が可能に
Engagement Control
Customer
Behavior
Analysis
Action Cycle