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あったらいいな『古書店マップ』~エンジニア視点の実現可能性~

自己紹介

戦略支援チームにて「不動産データクラウド」や「ロボ査定」のサービスをより良いものにしようと日々、開発を行なっているエンジニアの佐藤です。

なんだかんだ4社ほど経験して、2024年6月にマンションリサーチ(以下、マリサ)へジョインしましたが、これまで経験したどの企業とも違う企業風土に最初は戸惑いながらも、今では楽しみながら業務を行なっています。

そんなマリサでは、月に1度、チームメンバー全員でブレストをする機会があり、「あったらいいな」から実用的なアイディアまで、それぞれアイディアを持ち寄って思考を深めています。本記事では、その中で私が出した「古書店マップ」についてエンジニアの視点を交えながら、検討してみようと思います。

1. 古書店マップの魅力と課題

マリサがある神田小川町の近くには、随一の古書店街である神田神保町があります。毎年10月末〜11月初旬に開催される神田古本まつりは有名ですね。ジャンルも多岐に渡り、文学、史学、宗教学、美術、生物、数学etc. 古書店にはそれぞれ得意ジャンルがあって、好きな人にとっては、宝物のような本の数々を取り扱っています。私も昼休みや仕事帰りなどに立ち寄っては、いつの間にか時間が過ぎている、そんな魔法のような空間です。
 
さて、古書店にはそれぞれ得意ジャンルがあると先に述べましたが、それを知るには実際にお店に立ち寄るか、ネットで調べるしかありません。ただ、ネットで調べるにも限界があり、目当てのジャンルかと思い実際に足を運んでみると、全然違ったジャンルだったということも往々にしてあります。古書そのものが好きな人はそれも出会いの一つと捉えるでしょうが、特定のジャンルに偏って古書を探している人にとっては、無駄な時間のなにものでもありません。

それを解決できて、地域振興の一助になるようなアイディアはないだろうかと考えた時に浮かんできたのが「古書店マップ」です。すでに神保町では神田古書店連盟が中心となって「神保町古書店マップ」を制作していますが、今回のアイディアはそれの全国版です。もう少し掘り下げてみようかと思います。ただ、あくまでアイディアの一端なので、現実的かどうかは置いておきましょう、、笑

2. 機能イメージ:どんなマップが理想?

・ターゲットユーザー
 ∟古書好きな個人 
 ∟同業者
 ∟旅行者
 ∟地域の文化を知りたい人
 ∟訪日外国人

・提供したい機能
 ∟現在地周辺の古書店表示機能(多言語対応)
 ∟店舗の基本情報登録・表示機能(営業時間、ジャンル、レビュー)
 ∟リアルタイム更新機能(営業中かどうか)
 ∟地域のお役立ち情報表示機能
 ∟検索機能(得意ジャンル、決済方法、規模)
 ∟EC
 ∟POS

 ・UX/UIのポイント
    ∟シンプルで直感的なインターフェース
    ∟地図ベースとリスト表示の切り替え機能

3. エンジニア視点で考える技術要件

  • データ収集

    • 古書店の情報はオープンデータが少ないため、スクレイピングや各種APIの活用、店舗からの直接情報収集を検討する必要があります。中でも、直接情報を収集する方法は、副次的に地域情報も集められるので、2つの要件を満たすことが可能です。

  • 地図機能の実装

    • Google Maps APIやOpenStreetMapを活用したマップ機能の実装

  • リアルタイム情報の更新

    • POSシステム経由での営業状況、混雑状況、販売状況の判定ロジックの確立と構築

    • 店舗オーナー向けの管理画面構築

4. 開発プロセス案:どこから始める?

  • MVP(Minimum Viable Product)開発

    • 神田古書店連盟と連携し、加盟店の正確な情報の吸い上げる

    • それらの情報を元に店舗情報管理機能、マップ機能、レビューなどのリアクション機能、POSシステムなどの必須機能の開発からはじめる

  • 段階的なスケールアップ

    • ユーザーのフィードバックを基に機能を追加

    • データ拡充や他都市への展開を計画的に進行

5. 技術的課題と解決策

  • 課題

    • データの正確性をどう確保するか

  • 解決案

    • 古書のコミュニティは広く、古書コレクターの間では頻繁に情報交換が行われています。すでにある古書店愛好者コミュニティを巻き込むことができれば、ある程度の古書店の基本情報の正確性を確保できるのではないかと考えています。また、神田古書店連盟のような地域に根差したコミュニティや自治体・観光協会との情報の連携をすることでも解決できるかもしれません。


さまざまな機能を持った「古書店マップ」を語ってきましたが、まだまだ技術的に詰められる部分はありますし、実際に開発してみるといろんな課題が出てくると思います。特に、データの取得方法については、上記にあげた方法以外にも、AIを活用しネットワーク上に散らばる膨大なデータを機械学習で学習させ、不要なデータや間違いのあるデータなどを除外して収集するというような方法など、いろんな観点から多角的にみる必要があります。

パッと出てきたアイディアだけでも、ちょっと深掘りすれば現実的なアイディアになることを本記事をまとめてみて改めて思います。皆さんも是非、友達や家族、同僚とブレストしてみてはいかかでしょうか。


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原文:佐藤
編集:遠藤

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