TechCrunchTokyo2013からの2本目の紹介はCosmection（コスメクション）だ。ユーザーが持っているコスメの組合わせパターンや肌質・年代等を独自アルゴリズムで解析し、最適なコスメを提案してくれるサービスだという。入力情報を元にパーソナライズ化した情報を提案するというアプローチはGunosy的です。

昨日の記事のflierは人力によるキュレーションだが、Cosmectionはデータによるパーソナライズのキュレーション。様々な領域で情報のパーソナライズ（Gunosy化）が今後加速していくと思われ、コスメ領域は特に相性が良いだろうと思ったのが本誌で取り上げた理由です。

Cosmection=Gunosy+Sumally

まずログイン後に自分が持っているコスメ情報などを登録する。データからその人の肌質にあったコスメ情報をPinterestライクなUIで提示していく。商品詳細ページでは「have」「like」することができ、これはSumallyのUIを彷彿とさせる。

「Like」したものはマイページの「Likeリスト」に溜まっていき、商品画像の下にある公式サイトへ飛んで買うこともできるし、@コスメで口コミを見ることもできる。

コスメといえば@コスメが口コミで巨人といえるが、製品の性質上ランキングで人気の商品が自分の肌に合うとは限らない。パーソナライズが必要な領域である。そこにGunosy的アプローチで商品を提案し、コマースまで一気通貫で購買できるようにする。パーソナライズがコマースに結びつく相性が良い領域であると感じた。現にテスト版でのCVRは5%という結果である。

事業優位性は見当たらず、@コスメにできない理由はない

しかし、flierのような「出版社17社と既に提携してます」という事業優位性は見当たらず、@コスメが自社の新規事業でやればいいのではないか？このアルゴリズムを組む難易度がよほど高くなければ、@コスメが既存事業とカニばるわけでもないので、@コスメがやらない理由はないと思った。

上記のコスメはパーソナライズが必要な領域という点が@コスメのスケールの限界の一つと言えるだろうし、リアル店舗事業よりもCosmectionみたいな事業の方がスケーラブルで利益率も高い。Cosmecetion事業を軌道に乗せればアットコスメの再成長シナリオも見えるかもしれない。

しかし、Cosmectionは買収するほどでもないと思う。アットコスメが新規事業でやればいいサービスだろう。なんでやらないんだろう。なんでやらないんだろう。単体でのスケールは難しそうですが、アットコスメがのろのろしていた場合にCosmectionがスケールして小型Exitはあり得そうなシナリオ。だと思いました。

TechCrunchTokyo2013を振り返ると、全体的にビッグデータ絡みのサービスが多く見受けられました。とはいえそのデータを上手く売上げに活かせる絵が描けているところとそうでないところで差がつきますね。デバイスサービスも3つくらいあったかと思いますが、デバイスは普及させる難易度が相当高く、ビジネスリスクが高すぎて無理ゲーだなと思いました。

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