AIと子ども経済が出会うとき、どうすれば中心的ポジションにデビューできるのか？

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児童市場は非常に特殊で、この層は購買力がないにもかかわらず、消費市場の価値は数兆ドルに上ります。以前、あるウェブサイトは都市部の女性の消費報告と消費期待に関する調査を発表しました。最大の支出は「子供の教育」で、45.6％を占めました。

インターネット上で広く流布している消費者投資の市場価値連鎖は、少女 > 子供 > 若い女性 > 老人 > 犬 > 男性という流れです。

現在、二人っ子政策の導入により、子供向け市場の規模は急速に拡大しています。現在のベンチャーキャピタル界における「主要な分野」として、AIもまた絶頂期を迎えています。そうすると、AI+子供向け市場の規模を過小評価することはできません。

こんなに豊富な金鉱を前に、一体どんな宝探しが行われるのでしょうか？

AIと子供向け市場の出会い：現在主流の3つのビジネス形態

家庭での使用を目的に設計されたコンパニオンロボット。

大人の世界に「楽」なことなどありません。私たちは、子どもの成長に寄り添いながら時間を過ごしたいのですが、仕事や生活のプレッシャーから、家族を支えるために外出してお金を稼がなければなりません。

人工知能の時代において、技術の発展により、両方の世界の最良の部分、つまりコンパニオンロボットが誕生しました。子どもの「遊​​び仲間」として利用でき、自立して歩くこともできます。現在、市場にはZigeのMentoロボット、Lechengロボット、Babatenなど、コンパニオンロボットを発売している企業が数多くあります。しかし、現在の子供用コンパニオンロボットの機能はまだ比較的単純で、子供に代わって複雑なタスクを完了することはできません。しかし、人工知能、プロセッサ、コンピュータービジョン技術の進歩により、これらの単純な機械が今後2年以内に市場に投入されるようになると一部の人々は言っています。これらのロボットがすぐに消費者の支持を得られるかどうかは彼らの目標ではありません。彼らが望んでいるのは、この機会を利用して、本当に役立つ自動化技術の分野で優位に立つことです。

少し前、有店科技の劉江鋒CEOは、家庭用ロボット業界の混乱を指摘し、「現在最も人気のある家庭用コンパニオンロボットは、基本的にねずみ講やWeChatビジネスに似たモデルを採用しています。ユーザーの定着率は高くなく、長くは続かないと思います」と語った。

志剛氏の意見では、このタイプの家庭付き添いロボットの粘着性が低く、商品を販売するために非通常のチャネルに頼らなければならない理由は、C末端グループの「非合理的な経済人仮説消費」の優位性に直面しているためです。結局のところ、B 側グループにとって、合理的な購入決定は、商用ロボットをより成熟させることにつながります。ほとんどが「買い物中毒」である C エンド ユーザーとは異なり、彼らは衝動的に多くの非合理的な購入を行います。一方、市場の容量制約により、C エンドの限界研究開発費と限界生産費は B エンドのそれよりもはるかに高くなります。

このタイプのコンパニオンホームロボットは、改善のニーズを満たしており、メーカーにとってはテストであり、ユーザーにとってはトライアルです。自閉症の子供を治療するには、別のタイプのコンパニオンロボットが必要です。これは比較的厳格な要求であり、厳密に言えば医療機器の範疇に入るはずです。実際、AIは自閉症の治療を支援するだけでなく、自閉症を事前に予測することもできます。ノースカロライナ大学チャペルヒル校の精神科医ヘザー・ハズレット氏は、2歳までに自閉症のリスクが高い子供が2歳以降に自閉症と診断されるかどうかを予測するディープラーニングアルゴリズムを開発した。その精度は88%で、精度がわずか50%だった従来の行動質問票法をはるかに上回る。

プログラミング教育。

AI子供向け市場が子供向け市場とAI分野にまたがり、二人っ子政策が有利なため市場の潜在力が大きいとすれば、子供向けプログラミング教育は教育業界にまで広がり、その範囲はさらに無限大となるでしょう。しかし、現時点では単なる「机上の話」に過ぎません。プログラミング教育の天井は明らかであり、まだ「緊急に必要」ではなく、入学試験と完全にリンクされておらず、まだ爆発的な成長の前夜にあります。しかし、それにもかかわらず、AI子供向け市場の3つの主流のビジネス形式の中で、子供向けプログラミングは現時点ではまだ最も成熟した市場です。

判断基準 1: 業界には多くのユニコーン企業が存在し、さまざまなセグメントに成熟したモデルが存在します。

2013年末以来、中国ではSTEAM教育の波が押し寄せています。もともと米国のK12教育分野に属していたこの学際的な教育は、中国におけるメイカー教育の発展を牽引してきました。同時期に米国でモジュラープログラミング言語 Scratch が登場したことで、グラフィカルプログラミング教育製品が登場し始め、従来のプログラミングおよびロボット工学教育も純粋な機械制御からグラフィカルプログラミングとロボットの組み合わせへの変革を完了しました。

国は2016年以来、子供向けプログラミングを積極的に支援してきた。2017年には浙江省が子供向けプログラミング教育を試み、情報技術を大学入試科目に昇格させた。現在までに、業界は大きな爆発的な成長の幕開けを迎えており、国内の子供向けプログラミング教育は急速な発展期に入っています。

プログラミング教育業界の成熟度を示すもうひとつの側面は、さまざまなセグメントに成熟した代表的な企業が存在することです。

ソフトウェアプログラミング教育：Scratch、Python、C++などのプログラミング言語に基づいて、学生にビジュアルグラフィックプログラミングプラットフォームとコードプログラミング学習プラットフォームを提供し、プログラミングゲーム、Webページ、アニメーション、音楽などを通じてプログラミング言語を学習します。オープンソース システムとして、市場のほとんどの企業は現在、Scratch または Scratch の二次開発、また Web ベースのビジュアル プログラミング ツール Blockly を通じてグラフィカル プログラミングを教育に使用しています。

しかし、Android システムと同様に、オープンソースは遅延と断片化の問題に直面しています。ソフトウェアを中心とした再開発は、プログラミング ソフトウェア業界における成功と失敗の鍵となります。

ハードウェアベースのティーチングロボット。ロボットキットや PicoBoard、Arduino などのオープンソース ハードウェア プラットフォームを使用して、機械部品、電子機器、センサーのモジュール式の組み合わせを構築することで、コーディングを学習します。ハードウェアは、プログラミング プログラムの出力表示を実現するためのキャリアとして使用でき、ハードウェア プラットフォームとソフトウェア プラットフォームの組み合わせによってプログラミング プロジェクトを完了できます。代表的な企業としてはMakeblockなどが挙げられます。

ロボット工学に注力している代表的な企業がUBTECH Roboticsです。 UBTECH Robotics は 2012 年に設立され、2016 年にプログラミング ロボット市場に正式に参入しました。しかし、UBTECHは主に子供向け市場に焦点を当てているわけではありません。たとえば、ヒューマノイド型知能教育ロボットAlpha Ebotは、専門的な垂直産業メーカーの協力を必要としています。UBTECHは他の商業分野に傾倒しています。そのため、子供向けプログラミング教育のサブセクターでは、むしろ戦略的な防御のようなものです。

判断基準 2: 主流の投資機関から BAT レベルの業界大手まで、すべてが関与しています。

上の図はiResearch Groupのデータ統計です。多くの企業がBラウンド、さらにはCラウンドに進出していることがわかります。業界は成熟して発展しています。投資機関の観点から見ると、Sequoia CapitalやInnovation Worksなど、よく知られている投資機関が数多くあります。

企業側では、ニューオリエンタルのような教育業界の大手だけでなく、テンセントのようなBATの大手も関与しており、これは大きな動きです。

企業や投資機関が「遠くから」プログラミング教育に注目しているだけでなく、「高位の地位にある」国家チームもこの分野に参入し始めている。 2018年3月末、ベル教育グループは国家中小企業発展基金（国中ベンチャーキャピタル）などから1億人民元以上のBラウンド投資を獲得した。等

志剛氏の見解では、国家チームの参入は企業側の参入よりも象徴的である。国家チームが支援する2つのメーカーは、今年、両方とも投資を受けました。現在、プログラミングと試験は爆発的な時期にリンクしており、政策が有利であることを示しています。さらに、代表チームの支援を得ることの資源的意義は、金銭的意義よりもはるかに大きい。結局のところ、プログラミング教育機関が大規模に拡大したい場合、最終的には学校、機関、および国家チームの支援に頼らざるを得なくなります。ある程度、学校市場を開拓する方が簡単です。最初により多くのキャンパスリソースを獲得した人が、より早く「上陸」する可能性が高いでしょう。

AI が従来の子供向けハードウェアを強化します。

AIが大流行し、さまざまなソフトウェアやハードウェアのメーカーがエンパワーメントの旗を掲げていますが、子供向け市場も例外ではありません。

中国産業情報ネットワークが2015年に発表した「2015～2020年中国玩具産業詳細研究及び投資見通し評価報告書」によると、玩具市場は近年比較的安定しているものの、微増しており、2014年には853億米ドルに達した。

2014 年、Osmo は 1,200 万ドルのシリーズ A 資金調達ラウンドの完了を発表し、Time 誌によって 2014 年のベスト 25 の発明の 1 つに選ばれました。その後、OsmoはCodi​​ng、Numbers、Pizza Co（ビジネスマインドトレーニング）などの製品を発売し、2016年4月に中国に進出し、「ハードウェア+有料ソフトウェア」のビジネスモデルを試み始めました。

このような人気の知育玩具には、Grape Technology、Xiaoxiaoniu Technology、Wanqu Technology、Wonder Mirrorなど、中国に多くの「フォロワー」がいることは間違いありません。これらの製品はハードウェア構成が似ており、ソフトウェアは主にピンイン、算術、絵画などのコンテンツに基づいています。これらの製品は、Osmo を模倣することから始まりましたが、Grape Technology が発売した子供用ロボット コンピューターや成長ブレスレットなど、すでに新しい方向性を模索しているものもあり、アニメーション IP の実験も始めています。しかし、おそらくOsmoの高さは賞賛するには高すぎるし、iPadの世界から子供たちを引き戻そうとする類似の製品もある。

世界的に見て、AIスマート玩具の代表格は、ファンタジーワークショップのCozmo感情ロボットとDashロボットです。これら2つの製品は、純粋に教育用ロボットです。視覚障害物回避、人物認識、音声コマンド、おもちゃの形状を組み合わせ、価格も手頃です（約1,000人民元）。

幸いなことに、現在、多くの国内起業家チームがロボットという非現実的な夢から、AIスマート玩具（Xiaoxi、Wulingなど）という実用的な道へと転向し始めています。この分野には、IP コンテンツ、音声コマンド、マスター モード、感情的な相互作用、習慣形成、電子ビルディング ブロック、AR ゲームなど、さまざまな想像力が存在します。

AI音声、ビジョン、AR、MRなど、玩具製品は新しいテクノロジーを非常に多く受け入れています。おもちゃはとても大きいので、子どもたちは常に新しくて楽しい製品を必要としています。しかし残念なことに、資本は玩具市場にこれまで興味を示してこなかった。技術的なハードルは低く、市場は細分化されており、成長の余地は限られています。国内市場には飽和状態どころか、優れた体験ベンチマークもあまりありません。伝統的なハードウェア企業の製品は、より目を引く製品に近いです。たとえば、子供用のスマートスピーカー。子どものデータなど

さらに、国内の子供用玩具業界の最大の欠点はブランドの欠如です。結局のところ、ブランド競争は文化と人間性の競争です。コカコーラの元社長が言ったように、基本的な人間の感情を表現しない、あるいは含まないブランドで成功するグローバルブランドは見つからないでしょう。世界的に有名な「ハローキティ」や「テディベア」、そして国内の名作「愉快なヤギと大きな大きなオオカミ」や「ブーニーベア」は、いずれも特定のイメージや感情的な主題を表現しています。

AI 子ども市場マイニング: 洗練されたオペレーション、AI テクノロジー、パイプライン モデル

家族の伴侶となるAIロボット、プログラミングAI教育、AI玩具市場など、市場の潜在力は非常に広いですが、AIをてこにして子供向け市場全体を活用するのは簡単ではありません。志剛氏の意見では、戦略計画においては、洗練された運用、AI ベースのテクノロジー、パイプライン モデルに従う必要があります。運用内容が第一で、テクノロジーは二の次です。ビジネスモデルはシンプルで粗雑なものにすべきです。ビッグデータに手を出したり、クロスプライス補助金に頼ったりしないでください。純粋であればあるほど良いですし、料金を支払う親も安心できます。

「おもちゃの思考」から「考えるおもちゃ」への移行。

私たちが幼かった頃、おもちゃは遊び相手や娯楽の道具のようなものでした。結局のところ、それは前世紀の 1980 年代と 1990 年代のことで、インターネットの概念はなく、おもちゃは「死んで」いました。教育用のジグソーパズルでさえ、ほとんどが古典時代のものであり、おもちゃは私たちとは何の関係もありませんでした。

今日の新世代、特に2010年頃に生まれた世代は、モバイルインターネット、ビッグデータ、AI、VRの生粋のネイティブであり、インターネットの感覚を持って生まれています。現代はAIの時代です。時代は急速に発展し、競争は熾烈です。親たちは、子供たちが新しいテクノロジーから新しい考え方を身につけてくれることを願っています。

志剛氏の意見では、玩具の消費は依然として理性よりも感情的である。人々の感情を刺激し、「玩具思考」から「考える玩具」へと転換する方法は、玩具業界がブランド化の面で解決しなければならない主な問題である。プログラミングは間違いなく「玩具思考」から「考える玩具」への架け橋であり、玩具は単なる玩具であってはならない。それは頭を鍛えるためのおもちゃのようなものです。

前の時代では、お年寄りでも英語を学ばなければなりませんでしたが、次の時代では、誰もが少しプログラミングを学ばなければならないかもしれません。次の時代はAI時代、機械時代とコミュニケーションが必要な時代になるかもしれないので、プログラミングを学ぶ必要があります。プログラミングは学際的な知識を構築するための非常に優れたツールです。

消費者は必ずしも神ではありません。最終的な代金を支払うのは神です。

インターネット製品の設計では、製品マネージャーは上級ユーザーであるというのが基本的なルールです。しかし、子供向け製品には経験豊富なユーザーがいるはずがなく（私たちもかつては子供だったのに）、ユーザーさえいません（子供向けAI製品の業界はまだ非常に新しく、多くのプランナー/デザイナーはまだ非常に若く、親ではありません）。そのため、プランナーはユーザーを十分に理解していません。

医師の中で、最も難しい仕事は小児科医でしょう。なぜなら、治療には観察、聴診、問診、触診が必要だからです。医師は患者とコミュニケーションを取り、病状について尋ねる必要がありますが、子供は理解できなかったり、表現が下手だったりするため、タイムリーで正確なフィードバックを提供することは困難です。医師は経験を頼りに、一方的に薬を処方することしかできません。そのため、小児科医には他の医師よりも高い要求が課せられます。

製品体系や構成要素は複雑であり、さまざまな原理・原則、知識・教育体系が絡み合い、統合されています。専門家でない人にとっては、彼らが目にするのは「単純で素朴な」子供向け製品に過ぎませんが、実際にはそれは氷山の一角にすぎません。水面下には、教育システム、子供の発達の原則、製品の世界観の背景、インタラクションの原則、視覚スタイル、インセンティブシステム、数値システムなど、巨大で複雑なシステムがあります。これらのほとんどは、製品計画の初期段階で構築する必要があります。

子ども向け AI 製品の難しさは、消費者と支払者の間のアイデンティティの分離にもあります。一方で、開発においては消費者層（子供）を考慮する必要があり、また代金を支払う親の気持ちも考慮する必要があります。あまり中毒性があってはいけない。そうでないと消費者層（子供達）が買わなくなり、粘着性も悪くなる。中毒性が高すぎると親も買わなくなる。そのため、真の意味で「エデュテイメント」を実践するには、子どもと親というまったく相反する2つのグループのバランスをとることが鍵となります。現在、知能の育成に重点を置いたプログラミング教育やAIハードウェア、さらにはスマートフォンやタブレットから子どもの注意をそらすことができる製品がバランスよく存在しています。

さらに、子供向け市場では消費者と支払者が分離されているため、マーケティングでは支払グループにも焦点を当てる必要があります。この点において、メラトニンは業界で先例を打ち立てました。同社の広告は若者に焦点を合わせており、一連の広告キャンペーンでこの層を攻撃しています。

「謎解き」キャンペーン: 運用第一、AI第二

AI子ども向け市場では、AIは重要ですが、AIが最優先事項ではありません。市場は AI を「わかりやすく説明」し、運用面に戻る必要があります。

産業サイクルに応じて、AI 全体は基本層、技術層、アプリケーション層に分けられます。技術層はアルゴリズムプラットフォームであり、応用層はAIがさまざまな伝統的な産業に浸透し、応用されることです。

過去1年間の海外テクノロジー大手の業績を総括すると、AI基本層（コンピューティングパワーサポート）では、NVIDIAとMobileyeのAIチップの利益が引き続き爆発的な成長を示し、Intelは巨額の資金を投じて急速にAIチップに転換し、AmazonとMicrosoftのクラウドコンピューティング事業も爆発的に成長していることがわかりました。 AI技術の面では、アルゴリズムのリーダー（Google、IBM）は深い技術的背景を持ち、AI時代の最前線をリードし続け、さまざまな業界のデータリソースの収益化を加速しています。AIアプリケーションレイヤーの面では、音声/画像/アシスタントの分野でのFacebookとAppleの収益モデルはまだ成熟していませんが、垂直分野のブルーオーシャンスペースは巨大です。

業界サイクルによると、子供向けAI市場はポスト技術戦場にあり、技術ベースのシナリオではなく商業着陸シナリオに属しています。そのため、重点は運用にあり、AI技術は単なるツールです。

私たちはテクノロジー分野で良い仕事をする必要がありますが、「テクノロジー」だけに焦点を当てることはできません。そうしないと、必然的に「テクノロジー狂信主義」に陥ってしまいます。テクノロジーに加えて、コンテンツも同様に重要です。

製品モデルパイプライン

数年前、市場で突然「無料ハードウェア」ブームが巻き起こったことを今でも覚えています。特に、赤の巨砲、周紅一点がそうでした。しかし、しばらくして、Lao Zhou は反省し、無料のハードウェアの論理は機能しないことに気づきました。ハードウェアを完全に無料にすることは現実的ではありませんが、ハードウェアはほとんど利益がなく、損失も多少あるため、ソフトウェアを通じて利益を上げ、ユーザーカバレッジによる広告で収益を得ることは非常に人気があります。これはスマートテレビやスマートスピーカーにも当てはまるが、ハードウェアの利益が5%未満にとどまっているXiaomiが率いるいわゆる「インターネット企業」にも当てはまる。

諺にあるように、このモデルは多くの分野で妨げられることなく機能しています。結局のところ、ロビン・リーが言ったように、「中国人はプライバシーをまったく気にしません」。しかし、漏洩する情報が増えるにつれて、ユーザーはデータ漏洩に注意を払い始めます。

ユーザーの不安は不信感から生じます。奇妙で精密なマーケティングの呼びかけは、データ管理者が苦労して築き上げた信頼性を破壊するのに十分です。

国民のアイデンティティ、コミュニケーション、オンライン行動などから毎日膨大な量のデータが生成され、さまざまな機関や企業によって収集・保管され、漏洩の原因となる可能性があります。 国民の不安は「タキトゥスの罠」を形成しているが、これはプライバシーが制御不能になっている現実と情報収集における情報の非対称性の両方から生じている。

子どもの情報が漏洩したら、さらに想像もできないことだ。以前、子ども用スマートウォッチの位置情報システムには犯罪者に簡単に悪用される抜け穴があり、その結果子ども用スマート製品の売上が大幅に減少したというメディア報道がありました。

そのため、志剛氏の意見では、ユーザーグループの特殊性を考慮すると、子供向けAIハードウェアやソフトウェアをパイプラインとして扱い、パイプラインによって生成されたデータやコンテンツを通じて金儲けするのではなく、単純で粗雑なビジネスモデルを採用する方が安定しており、システム的なトレンドを回避できるという。

子供向け市場には大きな可能性があり、金目当ての人材もたくさんいます。AI でそれをこじ開けるのは簡単ではありませんが、狭い道で出会った勇敢な人が勝利する業界ではない業界はどこにあるでしょうか。