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GEをしても難しいIotのデファクトスタンダード

最初は凄いと思ったけど

各企業連合ごとに規格化が異なるIot。どこが覇権を握るか注目されていました。

中でも、GEはIotを制するのに最も近い企業とももくされていました。

というのも、その陣営にはマイクロソフト、インテル、Apple、ソフトバングなどのグローバル企業が名を連ねていたのですから。

他のIot企業も、GEをお手本にしていると公言するほど。

けど、イマイチ業績が振るわないようです。

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目標を大幅下方修正

GE内でIotの旗振り約でもあったCEOが辞任。2015年には、2020年にはソフトウエア事業の売上高を1500億ドルと目標を掲げていましたが、CEO辞任後のその数字は12億ドルとかなり控え目な数字に落ち着きました。

このあまりもの落差に、GEはIotに今後力を入れないように見えますね。

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産業界とIT業界の違い

IT業界の場合、マイクロソフトやGoogleのようにOSのシェアを取ることで、ある意味、デファクトスタンダード化を実現していきました。

ところが産業界はそう簡単に事が運ぶようにはできていないようで、これがGEが思い通りにIOT事業を進められなかった要因とも言われています。

工場にはソフトウェアの他に、ハードウェアがあり、このハードウェアが古いソフトウェアでないと稼働しないという話をよく聞きます。

ソフトウェアを刷新するとなると、ハードウェアの刷新も必要となる。これは企業にとってはかなりの負担。

てなわけで、Iot化を控える動きが出てきました。

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統一よりも連携

ということで、全ての同メーカーのソフトウェアにするのではなく、他のソフトウェアとも互換性をもたせながら連携重視のIot化が産業界にとっては受けがいいようです。

これなら既存のハードウェアを使いつつ、一部を新しいソフトウェアに入れ替えて運用も可能となります。

GEから学ぶこと

Iot覇権争いで、GEとしのぎを削ってきたメーカーはたくさんあります。

独シーメンス、日立製作所、ファナックなどなど。GEの失速から、連携重視に動く可能性は高いと思います。

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産業界のIot化

てなわけで、インダストリアル4.0と騒がれて新しい産業の誕生とうたわれていましたが、もう少し時間が必要なことは明らか。

1社独占ではなく、様々な企業が乱立するカタチで、産業界のIotは進んでいく気がします。

業界が違うと、こうも違うのかと色々と学ぶべき点が多かった事例でした。

とにもかくにもGEが復活することだけを願うばかりです。

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新商品・サービス

IOT普及で自前通信網広がるかも

通信モデムが懐かしい

今では光通信なども普及し、ギガクラスの通信スピードは当たり前ですが、10年以上前の通信網と来たら、それはそれは非力で非力で仕事で使える代物ではありませんでした。

とは言うものの、外部と人と連絡を取れた時の興奮は今でも鮮明に覚ええいます。当時はニフティのパソコン通信なるもので、外部の連絡手段に使っていました。

通信デバイスはモデムと呼ばれるもので、たしか3000ビットだったかと思います。30文字位のテキストなのに、送信されるまでに1分位かかっていました。

今なら、イライラマックスですが、当時は、この待ち時間にワクワクしたものです。

その後、64kの通信カードを使い、多少は通信速度が上がり、ADSLに乗り換えて、ネットの世界にドップリ浸かった訳です。

通信

用途を限れば速度は遅くとも

今では、Wi-Fiという非常に便利な通信網が普及し、昔では考えられなかった移動しながらのネット使用を楽しめるほどになりました。

で、話は長くなりましたが今回のお話は、この通信に関するお話。

通信速度がどんどん上がり、この先、次世代技術の5Gが控えています。タイムラグなく動画やライブ動画を楽しめるというのは大きな魅力ですが、一方ではローテクの通信網もまだまだ現役で活躍する場が与えられています。

これが、IOT普及には欠かせないというのだから、バカにできません。

例えば水道の検診用には、大容量の回線は必要はありません。最新鋭の通信網ではちょいとオーバースペック。なので、通信には100ビット/秒が使われているとか。しかも年100円という驚愕の価格設定。これには正直にビックリしました。

通信

法改正でプレイヤー続々

こちらの通信網。政府から免許を取得する必要がないもので、誰でも自由に通信網を構築できるというもの。しかも法改正で、ドコモのLTEの技術を流用でき、セキュリティや認証の技術を新たに開発せずに済むというもの。

これにより、一般的には数百万円する基地局設置が、数十万円で設置できるという利点が。この商機を逃すまいと、機器メーカーでは既に開発が進んでいるとか。

IOTが普及すれば、この手の自前通信網が広がりを見せるとも言われています。

通信

どうなる携帯3キャリア

てなわけで、IOT普及で3キャリアはウハウハかと思いきや、プレーヤーが増えることで、厳しい戦いになるのではと予想しています。

価格では圧倒的な差がありますからね。大回線は大手、ほっそい回線は中小零細と住み分けができるかもしれませんね。

通信
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新商品・サービス

薬までもがIoT化?

IoTはかなり浸透してきたよ

通信を介して、遠隔操作ができちゃうという技術IoT。ドイツではインダストリアル4.0と呼ばれ、産業革命に並ぶ大きな出来事として言われています。

産業の世界では、Googleなども交えて独自の通信規格が乱立し、どこが覇権を握るかで熾烈な戦いの真っ最中。

民間レベルで見ればAIスピーカーがIoTの司令塔になり、Googleでは様々な家電が外出先からコントロールできちゅうという夢のようなお話が語られています。

このように産業から消費者までIoT化が着々と広がりを見せている中、今回のお題はお薬。

お薬の飲んだか飲まないかを外部から監視するという、ちょっと怖い気がしますが実用化に向けた試験が始まりました。

iot

お薬は飲み続けないと意味がない

風邪をひいた時にお医者さんから処方される薬。全てを飲みきる前に風邪が治り、そのまま放置していましたが、この放置が結果的に医療費増大にも繋がり、大問題になっています。

今回のIoT薬も、そんな医療業界が抱える課題を解決するのではと期待されています。

で、こちらのお薬、総合失調症や躁鬱病の薬で常用がマストというもの。飲んだり飲まなかったりすると病状が悪化するとも言われています。

ので、常用を管理するために開発された薬とも言えます。

薬

仕組みはいたって簡単

こちらのIoT薬は、薬の中にチップが埋め込まれており、身体の中に入り胃液と反応すると飲みましたよという通知を、このチップがしてくれます。この声なき声を拾うのが腕に巻き付けた検知器。チップの声を検知器が拾い、送信するというもの。チップ本体に通信機能はありませんが、それを検知器が補完して、IoT薬を成立させているんです。

検知器からの通知が全くなければ、患者が薬を飲んでいないことがすくわかり、お医者さんからお薬は毎日飲んでくださいねという連絡が入るのでしょう。

ある意味、仮想かかりつけのお医者さんといった所です。

薬

付加価値つけんとやってられん。

こちらのIoT薬を開発したのが、ポカリスエットで有名な大塚製薬。日本の会社が開発したことを誇らしく思います。そもそも、IoT薬になる前は、この薬が大塚製薬の稼ぎ頭でした。が、特許が切れたとたん、ジェネリック勢に押され売上が急減。こりゃー、他社と差別化してかないと食っていけんということで、IoT化に行き着いたとか。

同じジェネリックでも、IoT化されている薬の方がどこか安心感がありますよね。

他の薬にも波及する期待感も大アリ。今後のIoT薬の動向を注視していきたいと思います。

薬

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「ネットに繋がっていないから安心」は通用しないかも

ウクライナの電力網乗っ取り

2015年にウクライナで起きた大規模停電。その原因が、何と外部からの遠隔操作だっということでゾッとしたのでネタにしてみました。

というのも、電力網の制御はインタネットには繋がていない。つまり外部からのアクセスは不可能。

どうやってアクセスできたのか、それを説明していきたいと思います。

停電

トロイの木馬だよ。こいつは

まず犯人は電力会社のスタッフにウィルス入りのメールを送信。

このスタッフ、脇が甘いというか、添付ファイルのエクセルをクリックしたものだから、ウィルスに感染。

犯人としてはまず第一関門突破といったところでしょう。

感染から6ヶ月間、犯人はしぶとくスタッフのパソコンをモニタリングして、電力網制御にアクセスするIDやらパスワードを特定しました。

犯人の執念といったら凄まじい。よく途中で諦めなかったものです。ある意味関心しちゃいます。

外部から完全に閉ざされた城壁の中に木馬という名の社員PCで侵入に成功した訳です。

発電所

まるで操り人形

そして犯人の最終目的である、電力網のダウンにとりかかります。

感染に成功したスタッフのPCを踏み台にして、電力網にアクセスして、電力網をダウンさせたのです。

さらに悪質なのが、お客様センターも同時にダウンさせるという荒業に出たというのです。

この会社に恨みでもあるのかという位のひどい仕打ちです。

ウィルスに感染するとPCは単なる操り人形ですね。昔、日本でも乗っ取ったPCでメールを配信したとい事件が世間を騒がせましたが、手口は全く一緒です。

>跳び箱

デジタル化による弊害

ネットが普及するアナログの時代であれば、作業員がブレーカーのレーバーをガッチャンと下げれば事足りました。

が、今ではネットで経由でオン、オフができちゃう。

このアナログからデジタルの転換期が2000年頃と言われています。このタイミングでウィンドウズイーサーネットTCP/IPなどの汎用的な技術が制御システムに組み込まれたと言われています。

ウィルス

逆もまたしかりの怖いお話

ウクライナの停電事故は、スタッフのPCから制御機器という流れで起きましたが、制御機器からPCが感染ということもあり得るそうです。

例えばネット接続された監視モニターなどがそれ。

この機器を踏み台にしてアクセスするスタッフのPCに感染ということも十分ありえる話なのです。

何もかもがネットに繋がるのは便利ですが、ウィルスに感染するリスクも高まり、どっちがいいのやらという感じもします。

世の中、良い人だらけだったら、乗っ取る心配もしなくてすむのですが、そうもいかないみたいですね・・・・

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技術者争奪戦激化

有機EL技術者争奪激化

アップルがiPhoneに有機ELを採用を表明してからというもの、有機EL関連の関心が高まり、国内でも量産に向けた動きが出始めました。

が、肝心の人がいないというのが痛い所。

有機ELを量産化できる技術者が限られている。結果、今激しい技術者争奪戦が繰り広げられています。

国内には長きにあたり有機ELの研究を進めた技術者がおり、海外からのオファーも多いとか

液晶と違い量産化するまでの研究時間が長いこともあり、液晶が契約1年のところ、有機ELなら複数年契約になるケースが多い。

IT

プロ野球で例えるなら、実績申し分なしの選手が有機EL、メジャーで結果を残せず国内に出戻った選手が液晶といった所でしょうか。

IT系も引く手あまた

今では業界を問わず需要が多いIT系技術者。IoTやAIという新しい技術開発にはなくてはならない存在です。

特に自動車業界では、この分野の人材獲得が目下の課題。

自動運転という世界的潮流に乗り遅れるなとばかりに熾烈さが増しています。

こちらも国内に留まらず海外メーカーも同じ。海を渡る技術者もいるとか・・・・

IT

待遇面でハンデあり日本

結局、海を渡るのも待遇面が大きく影響しています。つまりお給料。

Googleの場合、優秀なAI技術者には年収5000万円を支払うとか。

もう、これは高卒ルーキーで結果を出したプロ野球選手と同レベル。どこか浮世離れしている感じがしますが、それが同じサラリーマンとしているのだから、驚きです。

一方、日本はと言えば、他の社員と同レベルからちょっと上積みといった所。

海外に比べると見劣りしてしまいます。

これも文化の違いと言うのでしょうか。その技能、技術に対する対価をお支払いという風土のある海外に比べ、日本の場合は、同じ給与制度に当てはめてお給料をはじくという所が多い。

そのため、特別扱いという待遇はなかなか導入しにくい。が、長い目で面倒見ますよという安心感はありますけど。

トヨタ流もありか

国内のそのような慣習を切り離して、海外に技術専門の会社を立ち上げたのがトヨタです。TPとじ

AIの研究開発会社を米国に設立し、優秀な人材獲得を行っています。

恐らく米国の給与体系のごとく、技能に対する給与体系じゃないのでしょうか。

その道のカリスマをCEOに据え、求心力を高め、優秀な人材獲得に成功している感じさえします。

時代が変われば・・・

今のトレンドはIoTとAI。最近になって脚光をあびている感じはしますが、この技術だって遠い昔からあるもの。

20数年前に発売されたドラクエ4にはAIが導入されていましたし・・・

IT

となると、今、研究開発しているある技術も将来的には花開くということもある訳で、腐らず世のため、人のための精神を忘れずに研究に勤しむということに気付かされました

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覚えておきたい。IoT、3強企業

激しいお友達づくり

業界標準を狙うならば賛同する仲間をより多く集めた方が有利。IoTの世界も同じ。特に米国企業の力の入れようといったら・・・

で、次なるお友達づくりとして選んだのが日本。

各企業のトップクラスが日本に来日して、お友達づくりに励んでいます。

シスコIBMGE。どの会社も世界のエクセレント・カンパニー。IoTでも高い実績を誇っています。

ここに強みとなる領域があり、その中身をまとめてみました。

IoT

製造系に強いぞ、GE

GEの展開するIoTは、航空機、発電、鉄道、医療機器の領域。

航空機のエンジンや工場の生産設備、発電器などの故障の予兆、工場内の各種機器の稼働状況などを分析するというもの。

IoT導入により、あるエネルギー会社では、石油採掘コストを年間数千万ドル削減したとか、ある鉄道会社では、輸送スピードの最適化が可能になり、数億ドルのコスト削減をしたとか。

飛行機

このIoTを支えるのがPredix(プレディックス。お友達は、このプレディックスように独自アプリケーションを作ることも可能です。

ならば、自社用にカスタマイズして利用できる、導入障壁もそんなに高くない感じがします。

AIを駆使した、IBM

収集された膨大なデータをワトソン君が学び、「こうした方がもっと効率的だよ」とアドバイスを与えてくれるというもの。

このワトソン君、学習すればするほど、どんどん賢くなっていくというのだから、羨ましい。

一生懸命勉強しても中々成績の上がらない自分とは大違い。

GEが製造系に強いのとは異なり、IBMのIoTはサービス業にも強い。既に生命保険会社で顧客別の最適プランの提示に利用されていたり、日本のかんぽでは、審査業務や銀行の窓口業務にも利用されています。

保険窓口

自動車業界に強い、シスコ

通信機器で有名なシスコですが、IoT分野でも有名。

自動車業界への導入はかなり進んでおり、世界中で800万台のクルマがシスコのIoTにつながっています。

ルーターで培った高いセキュリティ技術は自動車メーカーに安心感を与えているのでしょう。

シスコは将来の自動運転社会を見すえ、虎視眈々と業界スタンダードを狙っていることが伺えます。

クルマ

3社それぞれの道を深掘り

GE、IBM、シスコともそれぞれIoTを導入する領域が重なっておらず、互いの成長を阻害する要因はないため、ほぼ独走状態で進んでいるように見えます。

将来的に、この3社がお友達の関係にでもなれば、とてつもないIoT圏が出来上がり、ほぼ市場を独占すること間違いなでしょうね。

日本だけ取り残されるのが、心残りですが・・・

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自動車業界

つながるクルマで渋滞スルーの日が来るかも?

うんざりする渋滞

週末にしかクルマを運転しない者にとっては、渋滞は苦行としかいいようがない。

ただただ前方のクルマが動くのを待ってアクセルを緩め、ブレーキを踏む。この動作の繰り返し。

1分でも豪快にアクセルを踏み込みたいのに・・・。何か損している気分でいっぱいになります。

クルマが学習してくれれば

渋滞するポイント、時間帯はおおよそ決まっていまるので、回避することはできるけど

もしかして・・・の気持ちが働き経験を無視して、突っ込むものの痛い目に合うのがいつものパターン。

渋滞

やはり渋滞予想は人間よりも機械に任せた方が確実。

リアルタイムで情報収集して渋滞情報を教えてくれるし、将来的には数時間後の渋滞予測も近い将来には実現するでしょう。

レクサスでは既に導入済み

渋滞サービスを既に提供しているレクサス

他にも、緊急サポートや盗難防止、パーキング情報、地図更新などを提供しています。

レクサス

基本これらのサービスはクルマとセンターによる通信で行われ、新車購入から3年目までは無料。

お抱えの秘書が渋滞やら緊急時のサポートとして働いてくれる訳です。

しかもこの至れり尽くせりのサービスを2020年頃までには日米の全車に拡大予定だとか。

アクアでレクサスのサービスが受けられる日が近くまで来ています。

強力な援軍KDDI

このサービスの肝となる通信部分はKDDIと提携し、強化。

今まではトヨタが各国の通信会社と個別に契約していたのをKDDIが一括で取り仕切り、世界各国の通信事業者の回線を調達し、自動的な接続・切り替えや通信環境のチェックを行います。

通信業界の新たな飯の種

通信キャリアによる自動車業界との提携はKDDIに限らず行われています。

ドコモはテスラや日産と、ソフトバンクはGMやホンダを手を組み、つながるクルマ普及に向けた取り組みを進めています。

ナビ

誰もがつながるクルマ

このようにトヨタが本腰で全車、つながるクルマ化を進めることで、普及も一気に加速します。

トヨタは通信機器を外部にも開放すると言っていますし、後付でも対応ともなれば、つながるクルマの市場は一気に膨らみます。

誰もがつながるクルマともなれば、そこから吸い上げられる情報で、渋滞情報の精度もより高まるはず。

渋滞

渋滞スルーも現実味

経験と勘を頼りにした運転から、リアルタイムの膨大な交通情報で導かれるルートへ。

これならば、渋滞に一切はまらない走行も可能かもしれません。

週末という限られた時間しか運転できない身としてはぜひとも早期の導入して欲しい。

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外食産業

データ一辺倒は危険。人の経験値も大事だよ

調査会社に依頼はしたは良いけれど・・・

調査会社に購買履歴の分析はしたは良いけれど、上がってきた結果を見てどこから手をつけていいかわからない。

そんな残念な経験を語るのはとある外食産業の幹部。

結論としては、現場を知らない外部に丸投げはよくないと。

データ分析

そんな失敗談は、この事例に限らずよくある話。オリエンした企業側にも問題はありますが、少なからず現場を知っていないと大金かけた調査分析も無駄に終わっちゃいます。

一歩先ゆくすかいらーく

こんな残念な結果に終わるのを予想していたのか、すかいらーくでは、購買履歴の分析に店長経験者を入れて、データ検証を進めています。

上がってきた調査結果を店長経験者を交えて討議。

専門家にはない視点で情報を分析。長年の経験から導き出した切り口だけあって、今の現場に即したもので実用性も高い。

ファミレス

結果を出している所がすごい

すかいらーくでは、早くからデータ分析を開始。

ガストバーミヤンジョナサンと幅広い店舗を持っていますが、それまではある店舗で成功したキャンペーンがあれば、それを他店舗にも横展開していました。

が、その仕組をあらため、データに基づいた施策に移行。タイムラグなく一斉に全店舗で施策を打つという機動性を高めたとも言えます。

まずはとっかかりとして店舗別に分散していた顧客データを1本化。そのデータを基に対象商品や割引率をきめ細かく決め、メニュー開発や広告の打ち方もデータに基づいて構築。

こうした取り組みにより75億円の売上増に繋がりました。

やっぱり人間の経験値は凄い

AIやらビッグデータなどが持てはやされていますが、アウトプットされたデータをどう調理していくかは、やはり人間の経験値がモノ言うことを証明した事例とも言えます。

ファミレス

季節によるメニュー、時間帯によるメニュー、客層、客単価に合わせたメニューもデータでパターンAが成功の確率が高いと導き出す。

それに対し、経験を重ねた人間の知恵が乗っかり、パターンAのBメニューならば成功の確率はもっと高まるといった議論が重ねられているのでしょう。

ファミレス

丸投げはダメよの自戒

データ分析の専門家に丸投げ、コンピューターに分析を丸投げという世の風潮に、気づきを与えてくれた今回のすかいらーく

自分自身も、やっぱり自らが汗かかないと、いい仕事はできないことを学びました。

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物流業界

その情報がお金になる?事業モデルアレコレ

運行データがお金に

運送業関連では馴染みのデジタルタコグラフ。通称、デジタコ今、ドライバーが今どのルートを走っているのかリアルタイムで確認でき、効率良い配送ができるという訳で普及が進んでいます。

管理する側も空いているトラックがあれば、どこそこの荷主さんの所に荷物をピックアップしてくれと無駄のない運行管理ができます。

運送業

格安デジタコ現わる

そんな運送業界にはなくてはならないデジタコを恐ろしく格安で提供しているのが米キープトラッキン

競合他社が800-1200ドルで提供しているのに、こちらの会社では無料で貸し出しています。

社長さんいわく「この商売では儲けようと思っていない」と強気の発言。

まるでタブレットを発表した時のジェフ・ベゾスのよう。

ただ、この強気の発言も、そのビジネスモデルを聞いて納得が行きました。

運送業

収集データで商売

米キープトラッキンでは、とにかく利用者を増やすことに注力して、10万件を目標としています。

10万件ともなれば、膨大なデータが蓄積されます。運行パターンの精度も高まります。

例えばエリアAの住民が「この家具を運びたい。運送会社にお願いしよう」とします。

今の日本では、ヤマトやら佐川急便に連絡して、集荷をお願いしますが、米キープトラッキンの提供するサービスでは、ネットで、トラックを検索できるというもの。

検索をかければ、最寄りのルートを走るトラックがリストアップされ、リアルタイムの価格を合わせて表示。

ちょうど荷物が空であれば、安くなったりするんでしょうね。

パソコン

こうして、個人と運送業者の間で商売が成立。しかも通常の宅配会社よりも安いとくれば、この仕組みを活用する手はない。

日本ではどうよ

恐らく日本のドラレコの場合は、会社単位での閉じられたデータ活用になっている気がします。

ならば、デジタコメーカーが音頭を取って、データだけを取り扱う別会社を設立し、そこにデータを蓄積させていき、契約している運送会社に情報を提供する。

となれば、購入後もオタクの商売の面倒を見ますよとなり、ビジネスモデルとしてもありかなと

物流

広がるIoT

といった具合に、日常の暮らしに落としこむとIoTがもの凄く身近な存在に感じます。

既存のビジネスモデルを破壊し、新たなビジネスモデルを生む力もあり、ちょいと複雑な感じもします。

が、これも時代の流れ。避けては通れないんでしょうね。

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流通業界

バイトシフトに一役。IoT技術

人が集まらない、飲食業界

多少、景気が上向いているからでしょうか、近年人手不足が色々な業界で囁かれています。

特に深刻なのが飲食業界。昔の学生のバイトと言えば飲食店が相場でしたが、人が集まらない。

時給を1000円にしても全くダメなんて話も聞きます。

結果、社員に負担がかかり、全く休みのない状況に陥っているのが現状です。

バイト

来客を予想できれば・・・

そんな悩みを知ってか知らずか、IoTを使った労務管理サービスが脚光を浴びています。

カメラやマイク、無線LANを設置したセンサーを店頭に設置し、来店客の容姿や性別、年齢層、同行者の有無などを計測するというもの。

極めつけは何を話しているかまである程度予測できてしまう点。

「おっ、カップヌードルが売り切れだっー!!」なんて、お客の悲痛な叫びも全てマイクで補足可能。

カップ麺

そのデータを基に、仕入れ個数を変えてみたり、どのような層にカップ麺が売れているのかが把握できる。

このお店で得た情報をメーカーにフィードバックすれば商品開発にも役立てられます。

データの使い道は労務管理

売れ筋、購入層のチェックに目が行きがちですが、このIoTのサービスは、労務管理に活かせるという点が受けています。

曜日別、時間帯別に過去のデータを基に、来客数を予測して、お店にその情報を提供。

その情報を基に、店長はバイトのシフトを組めるわけです。

経験と勘を頼りに人員を配置していた今まではとは異なり、より精度の高い人員配置ができる。

飲食店

今までの過剰に人を割り当てていたのもこれで是正されます。

場合によっては店長も休みが取れるようになるかもしれません。

目のつけどころが素晴らしい

こちらのサービスを開発したのが米コラタ

商品仕入れやマーケティングに行きがちなデータ活用を労務管理に絞ったいう所が他社との大きな違い。

しかも、どのお店も労務管理の悩みというのは共通して抱えていますから、需要としてはかなりあります。

ちなみに米国のユニクロでは既に導入済みだとか。

日本にも近い将来導入されること間違いないでしょう。

これで世の馬車馬のごとく働く店長にも休息がもたらされることになりますが、一方でバイトで生計を立てる人にとっては受難の時代に突入。

バイトを3つ、4つ掛け持ちしないと食べていけなくなるんでしょうね。

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