大規模言語モデル LLMのFalconがオープンソースで公開

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大規模言語モデルのFalconを実装していく

Falconとか言う大規模言語モデル LLMがオープンソースで公開されたようなので、早速google colabで動かしてみました。

Hugging Faceのオープンソース大規模言語モデル同士でスコアを競う「Open LLM Leaderboard」というランキングで
「Falcon-40B」モデルが1位を獲得したとか。

Falcon公式サイト
https://falconllm.tii.ae/

上記画像はHugging faceのページ

各社が独自の大規模言語モデルのLLMを作り始めた

最近は大規模言語モデルが結構いろんな団体からリリースされてます。
OpenAIのChatGPTクラスの超パラメータのLLMとかだと、事前学習するだけでも結構なコストがかかるようです。

なので、資金力があるところしかLLMを開発できなそうですが、実は、学習に使うデータセットの質を上げれば、パラメータ数が小さくても、それなりのAIは開発できるようです。

ただ、どうなんですかね。
Scaling Laws理論によればパラメータを増やすほど、AIの能力が上がっていくって説があります。

要はAGI(汎用人工知能)のすごいやつ、超絶AIっていうのでしょうか、人間の人智の遥か上をいくスーパーAIを作るとなると、やはり数兆単位のパラメータは要るかもしれないですね。

しかし、日常で使う会話程度の生成AIであれば、数十億パラメータでも、学習次第で十分な結果が出ると。
そんなところでしょうか。

この超絶AIはいつか必ずどこかが作るでしょうね。
それによって、人類が解決できなかった、いろんな事(核、医療、創薬、難問など)が解ける時代が来るのでしょう。

そのためにも、超絶AIは必要でしょう。
しかし、どこかでブレーキをかける術も作っておかないと、AIの暴走なんかも起こらないとも言えない。
電源を止めれば大丈夫ってな意見もありますが、超絶AIは電源を止められない何かを作りだすかも知れません。
人類の数千倍とかの知能を持ったとしたら、我々の考えつかない何かを作り出す可能性はあります。

OpenAIのCEOサム・アルトマンが、AI開発には原子力のような規制機関が必要との見解を出しましたが、
最先端の技術者ほど、AIの真の力がわかっているのではないでしょうか。

google colabでFalconを実装していく

さて、日常の会話程度をうまくこなす生成AIでしたら、今回のFalconの小さい方のモデルで十分です。
早速、google colabで実装してみましょう。

ちなみに、ランタイムでGPU、タイプT4、ハイメモリで実行しています。

!pip install transformers accelerate einops
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import transformers
import torch

model = “tiiuae/falcon-7b-instruct”

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
“text-generation”,
model=model,
tokenizer=tokenizer,
torch_dtype=torch.bfloat16,
trust_remote_code=True,
device_map=”auto”,
)

prompt = “What will the future of generative AI look like?”

sequences = pipeline(
prompt,
max_length=200,
do_sample=True,
top_k=10,
num_return_sequences=1,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
for seq in sequences:
print(f”Result: {seq[‘generated_text’]}”)

実装後の推論部分を見てみましょう。
英語でのやり取りですけど、結構ちゃんと答えてくれます。

問い:
What will the future of generative AI look like?
生成AIの未来はどうなるでしょうか?

結果:
The future of generative AI looks very bright, indeed. With the advent of more powerful hardware and algorithms, AI has become more intelligent and efficient than ever before.続く…。

ジェネレイティブAIの未来は、実に明るいものになりそうです。より強力なハードウェアとアルゴリズムの登場により、AIはかつてないほどインテリジェントで効率的になりました。アプリケーションの面でも、その可能性は無限に広がっています。私たちが想像する最もエキサイティングな開発には、次のようなものがあります。続く…。

*******

改変する場合は、prompt = “○○○○” の部分を変えればいろんな質問が試せます。
また、max_length=200の数値を大きくすれば、さらにたくさんの言葉が返ってきます。
いろいろ改変してみてください。

一度上記のコードが動けば、あとはプロンプトを変えて下記だけ実行した方が処理は早いです。

prompt = “Write a poem about generative AI”

sequences = pipeline(
prompt,
max_length=200,
do_sample=True,
top_k=10,
num_return_sequences=1,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)

for seq in sequences:
print(f”Result: {seq[‘generated_text’]}”)

●実装が面倒な方は、公式Falconでチャットボットが用意してあります。
下記からお試しください。

https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/falcon-chat

●有志の方が、下記のリンクからパラメータが小さい方の「Falcon-7B-Instruct」をgoogle colabでの実装公開しています。
興味のある方はぜひ。

https://colab.research.google.com/drive/1RAEkxDRRjWU6T8dV8grR1imrrHV4Idj2?usp=sharing#scrollTo=N6KzsIXEkAfP

 

各社の大規模言語モデルをいじってみての感想

大規模言語モデルの新しいのが出ると、つい試したくなりますね。
英語での学習モデルが多いのですが、日本語で学習したサイバーエージェントのモデルとかrinna社のモデルとかも出ているので、興味のある方は試してください。

パラメータが大きいに越したことはないですが、あまりに大きいと通常のPCとかでは動かせないですよね。
なので適度な大きさのモデルで実装できるのが楽しいですね。

まあ自分のPCで動かさなくても、ChatGPTのようにブラウザやアプリからアクセスして使うのも全然ありなんですが、開発者としてはコードを見ながら、一行づつ実行している様を見るのも楽しいんですよね。

「開発者あるある」なんではないでしょうか。

ぜひみなさんもお試しください。

日本語版の大規模言語モデルLLMを使ってみた。rinna社バージョン

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日本語版の大規模言語モデルが登場

ついに日本語で学習された大規模言語モデルが登場しましたね。
それも同じ日に、2つ同時です。

一つはサイバーエージェント社の日本語LLM。
もうひとつは rinna社の日本語LLM。

サイバーのやつはパラメータ数が68億。
rinna社のやつは36億。

まあ、億を超えてるわけで、すごいことなんですが、何と言ってもChatGPTが1750億。

GPT-4なんかは公開せずっていう(多分何兆レベル。scaling low理論の限界にチャレンジですかね。詳しくはscaling lowで検索)。

すごい数のパラメータがひしめきあってるので、30億でも「ふーん、そうなのね」で済んでしまう。

でもこれだけのパラメータ数で、しかも日本語を専用に学習させたモデルですから、期待は持てます。

ちなみに大規模言語モデルっていうのは、略称するとLLM(Large Language Model)と呼ばれています。

ChatGPTに大規模言語モデルLLMについて聞いてみた

意味をChatGPTに聞いてみましょう。

*****************ここから。原文ママ

大規模言語モデルは、近年の人工知能の進歩の中で重要な役割を果たしています。これらのモデルは、巨大なデータセットを学習し、自然言語の理解と生成を行うことができます。大規模言語モデルは、機械翻訳、文章生成、会話エージェント、情報検索、自動要約など、さまざまなタスクに利用されています。

大規模言語モデルの一例としては、GPT-3が挙げられます。GPT-3は、OpenAIが開発した最先端のモデルであり、数十億のパラメータを持っています。このモデルは、人間に近い文章を生成することができ、非常に優れた性能を持っています。

しかし、大規模言語モデルにはいくつかの制約も存在します。それらは、計算リソースの要求、データのプライバシーとセキュリティの問題、バイアスや偏見の反映などです。これらの制約に対処するためには、モデルの開発者や利用者が倫理的な観点を考慮し、適切なガイドラインや規制を策定する必要があります。

大規模言語モデルの進化は、今後ますます加速していくことが予想されます。より高度な自然言語処理能力を持つモデルが登場し、私たちの日常生活やビジネスの様々な側面に影響を与えるでしょう。しかし、その発展には慎重なアプローチが求められ、技術と倫理のバランスを取りながら進めていく必要があります。

************ここまで。原文ママ

だそうです。
GPT-3のパラメータ数は違ってますね。
1750億ですよね。

まあ、さておき。
早速、インストールして使ってみましょう。

rinna社の対話モデルをインストール

まずはrinna社から。

rinna社のやつはモデルが2つあって、汎用モデルと対話モデルがあります。
今回は対話に特化したやつの方が面白いかなと思ったので、対話モデルをいじってみましょう。

公開先はHugging face
機械学習のモデルがわんさかアップされているサイトです。

URLはこちら。
汎用GPT言語モデル
https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-neox-3.6b

対話GPT言語モデル
https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft

環境はgoogle colab proのスタンダード。

pro版で、GPUの設定を
A100
ハイメモリ
で、いってみます。

まずは下記のコマンドでインストールしていきます。

パッケージのインストール。
!pip install transformers sentencepiece

続いてこちら。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# トークナイザーとモデルの準備
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
“rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft”,
use_fast=False
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
“rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft”
).to(“cuda”)

学習済みのモデルを落として、modelにセットする感じですね。

rinna社の対話モデルで推論してみた

で、推論してみます。

promptに質問文を入れるのですが、結構決まりがあるようで、詳細はHugging faceのサイトを読んでください。

簡単に説明すると、

prompt = “ユーザー: 首都の意味を答えてください。?システム: ”

このように、質問文の後に
システム: ”
を入れてとのこと。
最後は空白を入れるそうです。

では、これで推論のコードを記します。

# プロンプトの準備
prompt = “ユーザー: 首都の意味を答えてください。?システム: ”

# 推論
token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors=”pt”)
with torch.no_grad():
output_ids = model.generate(
token_ids.to(model.device),
do_sample=True,
max_new_tokens=300,
temperature=0.7,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):])
output = output.replace(“”, “\n”)
print(output)

 

質問:
首都の意味を答えてください。

回答:
首都とは、国の首都であり、国の政府所在地であり、政府の所在地です。首都とは、国の中央政府や行政の中心であり、国の政治や文化の中心でもあります。

だそうです。
ん〜ん、てな感じもしないことはないですが、結構ちゃんとした答えが返ってきます。
やはり日本語で学習したやつは違いますね。

max_new_tokens=300 の値をいじると、返答の文字数を変動できます。
いろいろいじって遊んでみてください。

別に、サイバーのやつも使ってみましたが、両者ともどっこいどっこいといった所でしょうか。

ChatGPTにはまだまだ勝てない感じですが、こういった日本語LLMもどんどん開発していって、世界をリードしていってほしいものです。

大規模言語モデルLLMの日本語版の今後は?

そういえば先日、日本のスーパーコンピューターの「富岳」でしたっけ。これを使って日本語LLMを作るみたいな発表がありましたよね。

本気出してやれば、計算スピードはピカイチなんだから、結構早く目標を達成できるのではないでしょうか。
ただ、データセットをどうするとか、細かいパラメータの設定なんかは試行錯誤が必要なので、まだまだGAFAMには勝てないでしょう。

でもチャレンジすることに意味があるんですよね。
頑張ってください チーム「富岳」。
期待しています。

*******************

アスキーアートをプログラミング言語のPythonで作ってみた

アスキーアートって何

プログラミングとアートを融合させたい場合に、手っ取り早く表現できるのはこれ。
アスキーアートですね。
まずはご覧ください。

アスキーアートをChatGPTに聞いてみた

今となっては懐かしいアートですが、アスキーアートを知らない人もいると思うので、どんなものかと。
今時のChatGPTに聞いてみました。
以下、回答です。

**********ChatGPT曰く

アスキーアートとは、テキスト文字だけで描かれたアートのことを指します。文字の種類や大きさを調整することで、テキストの視覚的なレイアウトを作り出すことができます。

アスキーアートは、最初のパーソナルコンピュータが普及した1970年代に登場しました。
当時、コンピュータのグラフィック能力は限られており、画像を描くのにテキスト文字を使用することが一般的でした。

この技術は、コンピュータ画面上でプログラムが実行されている間、テキスト文字を使って遊び心のあるイラストを作ることができるという魅力的なアイデアを生み出しました。

アスキーアートは、様々な形式で表現されます。単純な絵文字から、詳細な3Dモデルまで、どんなものでも表現できます。

一部のアスキーアーティストは、手動でアートを作成することもありますが、多くの場合、画像変換ツールやオンラインアプリケーションを使用して、元の画像をテキストで置き換えます。

***********だそうです。

はい、わかりましたか?

アスキーアートをプログラミング言語Pythonで描いてみる

簡単に言うと、アスキーアートてのは、いわゆるテキストで絵やロゴを描いていくってやつです。

アートとしての面白さと、プログラミングの楽しさを感じられるのが、このアスキーアート。

特にプログラミングを始めてみたいけど、数字の羅列や計算とかは面倒だなーって人には、何か面白い結果が出るこのアスキーアートはおすすめです。

アスキーアートを作る

それでは、今回はアスキーアートを作るわけですが、以下のコードをgoogle colabへ貼り付けて、実行します。
ちなみに言語はPython3です。


from PIL import Image
from PIL import Image, ImageDraw

# アスキーアートに変換する画像ファイルのパス
IMAGE_PATH = “/content/○○○.jpg”

# アスキーアートに使用する文字列
ASCII_CHARS = [“@”, “#”, “S”, “%”, “?”, “*”, “+”, “;”, “:”, “,”, “.”]

# アスキーアートの横幅(文字数)
WIDTH = 80

# 画像を開く
image = Image.open(IMAGE_PATH)

# 画像をグレースケールに変換
image = image.convert(“L”)

# 画像のサイズを縮小
width, height = image.size

aspect_ratio = height / width
new_width = WIDTH
new_height = int(WIDTH * aspect_ratio * 0.46)
image = image.resize((new_width, new_height))

# 画像をアスキーアートに変換
pixels = image.getdata()
characters = “”.join([ASCII_CHARS[pixel // 25] for pixel in pixels])
art = “\n”.join([characters[i:(i + new_width)] for i in range(0, len(characters), new_width)])

# アスキーアートを表示
print(art)

# ファイルにアスキーアートを書き込む
with open(“/content/○○○.txt”, “w”) as f:
f.write(art)

# ファイルが保存されたことを確認
import os
if os.path.exists(“/content/○○○.txt”):
print(“アスキーアートをファイルに保存しました。”)
else:
print(“アスキーアートの保存に失敗しました。”)

 

設置した画像を元に、テキストファイルにアスキーアートを描いてくれるものです。

ところが、このテキストファイルに描くやつだと、大きさの関係で人間にはちょっとわかりづらいんですね。

そこで、テキストファイルを画像に変換するコードがこれです。

from PIL import Image
from PIL import Image, ImageDraw

# テキストファイルを開く
with open(‘/content/○○○.txt’, ‘r’) as f:
text = f.read()

# 画像サイズを指定する
width, height = 500, 600

# 画像オブジェクトを作成する
img = Image.new(‘RGB’, (width, height), color = (255, 255, 255))

# テキストを描画するためのオブジェクトを作成する
draw = ImageDraw.Draw(img)

# テキストを画像に描画する
textwidth, textheight = draw.textsize(text)
x = (width – textwidth) / 2
y = (height – textheight) / 2
draw.text((x, y), text, fill=(0, 0, 0))

# 画像を保存する
img.save(‘/content/○○○.jpg’)

 

このコードもgoogle colabへ貼り付けて実行してみましょう。

お次は上記の2つのコードを1個にまとめた方が使い勝手がよろしいかと思い、コードを合体させました。
それがこちら。

from PIL import Image
from PIL import Image, ImageDraw

# アスキーアートに変換する画像ファイルのパス
IMAGE_PATH = “/content/kei001.jpg”

# アスキーアートに使用する文字列
ASCII_CHARS = [“@”, “#”, “S”, “%”, “?”, “*”, “+”, “;”, “:”, “,”, “.”]

# アスキーアートの横幅(文字数)
WIDTH = 80

# 画像を開く
image = Image.open(IMAGE_PATH)

# 画像をグレースケールに変換
image = image.convert(“L”)

# 画像のサイズを縮小
width, height = image.size

aspect_ratio = height / width
new_width = WIDTH
new_height = int(WIDTH * aspect_ratio * 0.46)
image = image.resize((new_width, new_height))

# 画像をアスキーアートに変換
pixels = image.getdata()
characters = “”.join([ASCII_CHARS[pixel // 25] for pixel in pixels])
art = “\n”.join([characters[i:(i + new_width)] for i in range(0, len(characters), new_width)])

# アスキーアートを表示
print(art)

# ファイルにアスキーアートを書き込む
with open(“/content/○○○.txt”, “w”) as f:
f.write(art)

# ファイルが保存されたことを確認
import os
if os.path.exists(“/content/○○○.txt”):
print(“アスキーアートをファイルに保存しました。”)
else:
print(“アスキーアートの保存に失敗しました。”)

# テキストファイルを開く
with open(‘/content/○○○.txt’, ‘r’) as f:
text = f.read()

# 画像サイズを指定する
width, height = 500, 600

# 画像オブジェクトを作成する
img = Image.new(‘RGB’, (width, height), color = (255, 255, 255))

# テキストを描画するためのオブジェクトを作成する
draw = ImageDraw.Draw(img)

# テキストを画像に描画する
textwidth, textheight = draw.textsize(text)
x = (width – textwidth) / 2
y = (height – textheight) / 2
draw.text((x, y), text, fill=(0, 0, 0))

# 画像を保存する
img.save(‘/content/○○○.jpg’)

 

アスキーアートをプログラミング言語のPythonで作ってみたのまとめ

google colabで動作確認済みです。いろいろいじって遊んでみてください。
アスキーアートに使う文字を変えてみるとか、画像の大きさを変えてみるとか。
自分に合ったコードに改造してみてください。

改造して動かしていくと、どんどん腕が上がっていきます。
当然、わからないところやエラーが出たりしますが、そんな時はググったり、チャトッたり(別名GPTったり)なんかで解決していきましょう。

アート系が好きな人、ちょっと変わったプログラミングをしてみたいって方はぜひ!

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ChatGPTを使って、自然言語処理をプログラミングしてみた

ChatGPTに自然言語処理について聞いてみる

昨今のChatGPTの勢いがすごいものがありますね。

確かに使ってみるとわかるのですが、結構質問に対しての優れた回答をしてくれます。
これだけすごいシステムですから、プログラミングをしている者からすると、中身を知りたくなりますよね。

そんなこんなで、GPTシリーズの初期の頃のバージョンであるGPT2の文書生成モデルはどんなものなのかをChatGPTに聞きながら実装してみました。
(ちなみにChatGPTの回答はファクトチェックしていません。なので、間違っている可能性もあります。そこをご了承のほど)

まずは、ChatGPTに以下のプロンプトを投げてみます。

「あなたはシステムエンジニアです。
GPT2のようなシステムを使って、自然言語処理を体感したいです。
環境はgoogle colab
言語はPython。
上記の仕様でPythonコードを書いてください。
一歩づつ考えて実行してください。」

ちなみに、最後の「一歩づつ考えて実行してください。」は、このプロンプトを投げると理数系の精度が上がるらしいプロンプトです。

英語だと
Let’s think step by step.

この一言で数学の計算問題が解けたとかどうとか。

なので、一応、上記の日本語版で付けてみました。

で、返ってきた答えがこれ。

ChatGPTが書いたプログラミングのコード

###### ChatGPTの回答ここから

「はい、理解しました。まずはGoogle ColabでGPT-2の自然言語処理を体験するために必要なライブラリをインストールする必要があります。

以下のコードをGoogle Colabのセルにコピー&ペーストして実行してください。

!pip install transformers

次に、GPT-2を使って文章生成を行うためのコードを以下に示します。

##### pythonコードここから

from transformers import pipeline, set_seed

# 乱数シードを設定
set_seed(42)

# パイプラインを定義
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# テキスト生成
text = generator("Hello, I'm ChatGPT and ", max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
print(text)

##### pythonコードここまで

このコードをGoogle Colabにコピー&ペーストし、実行してください。すると、”Hello, I’m ChatGPT and “というテキストに続く50文字の文章が生成されます。

上記のコードでは、GPT-2を用いた文章生成を行うために、Transformersというライブラリを使用しています。まず、set_seed()を用いて乱数のシードを固定し、同じ条件下で実行した場合に同じ結果が得られるようにしています。次に、pipeline()を用いてtext-generationというパイプラインを定義しています。このパイプラインを使用すると、GPT-2による文章生成を行うことができます。

最後に、生成するテキストの初めとなる文字列と、最大の文字数、生成するテキストの数を指定し、文章を生成しています。生成された文章は、print()で出力しています。

以上が、Google ColabでGPT-2を使った自然言語処理の体験に必要なコードになります。ご参考にしてください。」

###### ChatGPTの回答ここまで

てか、短かっ。
もっと長々のコードが出力されると思いきや、ほんの数行です。

おまけにtransformersのライブラリを読み込んでの回答です。

Attention層を使ってゴニョゴニョではなく、端折っているところが何とも言えないのですが、シンプルイズベストということで、今回はこのコードを実行してみましょう。

「Hello, I’m ChatGPT and」以降の文章を生成してくれるみたいです。

google colabにコピペして実行する

上記コードをgoogle colabにコピペ。

で、実行します。

結果は見事に文書生成できています。

「Hello, I’m ChatGPT and irc.is. A friend of mine went on a vacation on a recent trip and I came across a list of people where they will send their information (such as how many hours they are, how they」

もちろん、文書の意味は大した回答にはなっていません。
ざっくりモデルですから仕方ないですね。

大ざっぱに自然言語処理の文書生成を知りたい方には、かえって数行のコードですから、わかりやすいかもです。

GPT-3もtransformersライブラリを使ってるのか?

ついでに聞いてみました。

「GPT3もtransformersライブラリを使っているのですか?」

ChatGPTの回答です。

「はい、GPT-3もTransformersライブラリを使用しています。Transformersライブラリは、自然言語処理に関するさまざまなタスクを実行するためのAPIを提供し、GPT-2やGPT-3などの事前学習済み言語モデルを含め、多くのニューラルネットワークモデルをサポートしています。」

とのことです。
(ファクトチェックしてないです。あしからず)

ChatGPTは勉強教材として最高のツール

さて、今回の内容で学べることは、ChatGPTはプログラミングの勉強教材としては結構使えるものだってことです。

書籍を読む時間のない方や、本格的な書籍ほどの知識は要らない、けど、ざっくりとした知見は欲しいって方には、ピンポイントで知りたいことを聞けるツールだってことです。

以前だとググって必要な情報を探したけど、結構時間がかかるんですよね。
ましてやコードが動かないってこともあるし。

ChatGPTの出力したコードはgoogle colabで動かすと大抵はOKですね。
もちろんエラーも出ますけど、その際はググったり、調べたりで修正していけばよろしいかと。

あと、ChatGPTがあるからって、全くの知識がない方がチャレンジしても難しいです。
とりあえず入門書や基本書みたいなのを2、3冊読んでから挑戦してみてください。
でないと、専門用語がわからないですよね。

さて、そんなこんなで、
お次はGBT-3から大規模言語モデルLLMの実装ですかね。
(google colabだけじゃGPU足りませーん)

プログラミングがさらに楽しくなりそうです。

 

ホームページ制作を無料で作れるか

ホームページ制作は無料で作れるのだろうか

さて、今回のタイトルは「ホームページ制作を無料で作れるか」ですが、答えはYESです。

ただし、制作費は無料でもホームページというのは、サーバー代と独自ドメイン(○○○.comなど)が月々数百円かかるので、こちらだけ負担してもらう形になります。

それと月々の管理料がかかる場合があります。
その金額はまちまち。また管理料の期間も半永久的なところもあれば、
1、2年で終わるものもあったりで、どこに頼むかで金額が変わってきます。

例えば管理料10000円で半永久的なんていったら、総額で数百万になってしまいます。
(サイトは20年はざらにもちますから、10000円✖️12✖️20で240万円です)

このへんはよくチェックしないと結果的にお高くなりますので、注意が必要です。

管理料はなるべく安い所。
なおかつ、管理料は期間限定で、「この期間が終わったら無料」のところを探すとお得ですね。

ウチでは、今のところ2つの超お得なコースを設置しています(2023年1月現在)。

超お得なホームページ制作無料コース

さて、ウチでは超お得なコースを2つ用意しています(デザインはお任せになります)。

ひとつめがこちら。

●無料でホームページを制作(1〜3ページ)
管理料は月々3800円のみ。
これを12ヶ月でお支払い頂いて終了となります。
以降は管理料は一切かかりません。これはお得ですね。

このコースは起業時などに初期投資をなるべくおさえたい方におすすめです。
私も経験ありますが、起業時はお金がかかりますよね。

なので、なるべくコストをかけたくない。
そんな方におすすめのコースです。

ホームページを自分で作るとすると

ちなみに、ホームページを自分で作ったりする人もいます。
ところが、素人の方が見よう見まねで作っても、SEO対策もできていないので、作って終わり。
誰も辿り着けないホームページの出来上がりになってしまいます。

するとサイトからの集客もなく、ネット上の会社案内ができただけという結果になります。

これは他でも書いているのですが、お金の派生しない趣味サイトはご自分で作られるのもいいと思います。

しかし、お金のやり取りが派生するビジネス系のサイトの場合は、業者に頼んで作ってもらった方が間違いありません。

きちんとしたホームページを作られた方が、後々のサイトからの売上で回収できますので、結果的にお得になるんです。

そこで、なるべく安く、しかもそれなりのホームページを作ってくれる所を探してみてください。
無ければ、ウチでも作れますので、ご依頼ください。

15000円でホームページ制作

●もうひとつのコースはこちら。
なんと15000円でホームページ制作(1〜2ページ)。
月々の管理料も無料。

こちらのコースはホームページがあればいいという方におすすめ。
とりあえずサマになったサイトがあればOKという方も多いでしょう。

そんな方におすすめします。

上記いずれのコースも簡易的ですがSEO対策済みのホームページですので、業種によっては上位表示も期待できます。

ホームページ制作が無料とはいえ

まあ、無料とは言っても、完全に0円で全てができるわけではありません。
上記で書いたように、サーバー代やドメイン代が月々数百円かかりますし、管理料もかかる場合があります。

制作費が無料、0円なんですね。

逆にその方が安心ですよね。
完全無料、0円で毎月も無料なんてサイトを構築できたら、逆にあやしい。
なにかあるんじゃないかって思いますから。

ホームページ制作を無料で作れるかのまとめ

ホームページ制作を無料で作れるかの答えはYESです。

ただし、サーバー代とドメイン代が月々数百円はかかります。
また、場合によっては管理料がかかる場合があります。

この管理料は業者によってまちまちですので、チェックしてみてください。

●ウチではホームページ制作無料のコースと15000円の2つのコースがありますので、よかったら利用してみてください(2023年1月現在)。

TVerがYouTubeに勝てない理由

久々の更新です。
コロナ禍で活動に制限がかかり、更新作業もままならなくなっていました。

ただ、もう少しで終わりが見えてきたように感じます。

かつての日本、世界、行き来自由。
普通に生活できる毎日。

もうちょいの辛抱ですね。

TVerがYouTubeに勝てない理由

TVerがYouTubeに勝てない理由、それは何でしょうか?

YouTubeはご存知の方も多いと思います。
一般人を中心に、最近では有名人、著名人も参入している動画配信サイトです。

一方、同じような動画配信サイトにTVerがあります。

こちらはテレビ番組を見逃したやつを数週間見れるサイトです。

あっ、この番組を録画したいなとかありますよね。
でも、たまたま外出中で録画できないとか、様々な理由でダメな時があります。
そんな時に役立つのがTVerです。

サイトに飛んで検索すれば、大抵の見逃した番組は掲載されてますね。
期間限定なので、お早めに見ないとですけど。

さて、そんなTVerですが、当方に限って言えば、TVerを見るか、YouTubeを見るかとなった時に、YouTubeに軍配が上がります。

理由は簡単。CMです。
TVerを見た方はわかると思いますが、結構CMで待たされることが多いんですよね。

YouTubeだと、大抵のCMはスキップできます。
たまにスキップできないCMが流れることもあるのですが、それでも約5秒位なもんです。
5秒のCMは見れますね。

ところがTVerだと、1〜2分ちょいはCMを流してきます。
これが長い。長すぎる。
しかも番組の開始早々に流してくるので、待つわ待つわ。

テレビのように、ちょい見せて途中で流すのではなく、いきなりCMを入れてきます。

動画を見る時ってのは、結構すきま時間に見ることが多いんですね。

テレビの前でたっぷり暇して見ようって訳ではないんです。

通勤の合間、お店での待ち時間、家事の合間など。
ちょっとした時間つぶしに見ることが多いと思います。

そこへ2分も待てますか?

興味のあるCMなら2分も短いでしょう。
しかし、興味のないCMを延々と2分前後も流された日には、相当見たい番組でない限り、TVerを消してYouTubeへと移ってしまいます。

まあ、番組側の気持ちもわかります。
無料で配信しているわけだから、CMくらい見てよと。
でないと有料になっちまうよと。

わかります。しかし、興味のない動画で、貴重なすきま時間をつぶしたくないんですね。
CMは必要だけど、見たくはないと。

最近では、テレビでもCMがうざいので、NHKを中心に見る位ですから。

CM短くできませんか

そこで提案なんですが、もっとCMを短くできませんかね。
できれば5秒以内。
この時間なら見れますよね。

あるいはYouTubeのように開始5秒でスキップできるとか。いろいろ方法はあると思います。

でユーザー側も、開始5秒のCMで興味をひけば、後で検索して本サイトを見たりの行動を取るでしょう。

あるいは、5秒でも脳裏には焼きつきますから、お店で「あっ、これCMで見たな」、「じゃあ買うか」ってな行動にもつながると思います。

少なくても2分のCM流して見ないよりは、5秒のCMを見てもらいましょうよと。
てのが、こちら側見る側の提案なんです。

TVerの番組の質感は高い

確かに、YouTubeと比べると、さすがにお金をかけているだけのことはあって、番組の質感は高いですよね。

まあ、個人的にはシンプルなYouTubeが結構好きで、無駄なテロップや、字幕がないところが、YouTubeの良さだと思ってます。

一方TVerの方は、テレビ番組で放映したやつですから、まあ字幕、テロップ、ワイプ(画面の中の小さい画面、よくタレントの顔をぬいているやつ)のオンパレードで、テレビで見る分にはいいのですが、スマホや小さいタブレットで見ると、逆にうざいなあと感じます。

テンションも高めですしね。
タレントさんは仕事取るために必死ですから、テンションもアゲアゲでのぞみますよね。

YouTubeの質感はあれはあれで大好き

一方、YouTubeはマイペースというか、伝えたいことが伝わればいいというバッグボーンがあるので、淡々と情報を伝えてくれます。
これがいいんだよなあ。
(少なくとも私が見ているビジネス系とかスポーツ系はそうです。子供さんが見るYouTubeはわかりません)

まとめ

さて、まとめましょう。

CMは無料配信なら流さないといけないのはわかっているけど、なるべく短くしてほしいと。
あるいはスキップできるバーションにして欲しいと。

妥協して、できれば10秒以内でお願いできませんか。TVerさん。
でないと、絶対にYouTubeには勝てませんぞよ。

YouTubeでの広告収入モデルは終わったか

YouTubeはオワコンか

YouTubeはオワコンかとの説も出ていますね。
ブロガーで有名なイケハヤさんが、今やYouTubeから撤退されたので、相当広告収入は期待できないのでしょう。

なんでも彼レベルで月数十万しか入らないとかなんとか。

一般の方なら月数十万てな金額は魅力ですが、彼はネットのおいしいところを知っているので、かける労力と比べると、撤退して他のことで稼いだ方がいいのでしょう。

YouTubeの芸能人ラッシュが止まらない

特に最近のYouTubeは芸能人、著名人ラッシュです。

彼らはテレビでの知名度は抜群ですから、新規参入するなり、いきなり数万から数十万人の登録者数が付きます。

すると一般の方がYouTubeを見たときに出る横のおすすめの欄にも、当然彼らの動画が表示されるわけです。

で、さらに視聴者が増えると。

見てる方の一日の視聴時間は有限なので、一般人の動画と有名人の動画のどちらを見るかと比べたら、やはり有名人の動画ってことになりますよね。

有名人どうしも視聴者の取り合いですから、登録者数の割には再生時間も伸びないと。
すると広告収入も期待できないって感じになるのでしょうか。

まして新型コロナでYouTube側の広告収入も減っているでしょうから、リターンを出すにも出せないのかもですね。

Youtube動画は宣伝ツールとして割り切って使う方が得策かも

思うに今のYouTube動画は、完全に広告媒体として割切った方がいいかもですね。
自社や自店の宣伝として、動画を配信して実店舗にきてもらう。

こういった使い方が一番のような気がします。

このパターンだと広告収入に依存していないので、再生回数もさして気にならない。
時間のある時に動画を撮って編集してアップすればいいと。

100本目標だとか、1日1本とかのノルマも気にならないと。

店の近くの方が見て来店してくれればいいや程度に使えるのではないでしょうか。

一般の方が芸能人と同じ土俵で戦うにはあまりにもきついです。

無駄な争いをして広告収入モデルを狙うより、宣伝ツールとして使う。
これが一番の得策ですね。

**************

久々の更新でした。
日々の忙しさと、新型コロナによる手間数増えのため、なかなかブログを更新する余裕がなかったです。

本日は久々に更新。なぜかって。
風邪で喉が痛いので医者に行って薬もらって休んでいるから。
更新作業でもしようかと。

ブログネタは何にしようかと思っていたのですが、seo業者に対抗してseoネタをぶち込んだところで、勝てる訳がありません。

そう、seoで勝つにはブルーオーシャンが一番なんですね。
レッドオーシャンで勝つには、相当な資金がないと無理ですから。

そんなこんなで今回のブログはYouTubeネタでいってみました。

メルカリのデメリット

こんにちは、イソさんです。

久々の更新ですね。

巷ではいまだにコロナがどうのって話ですが、経済優先の社会になって、自粛はもはや無しの世界です。

今日現在で、感染者数は減少しているみたいですね。

理由はテレビでの話だと、感染経路の主流だった夜の街関連にかなり手入れしたらしいと。

ここで感染した人が、自宅や職場に持って帰り、感染者を増やしていると。

この動きが読めてきたので、大元の対策が功を奏しているようです。

こちら側でも、手洗い、マスク、ソーシャルなんちゃら。
みなさん徹底していきましょう。

***********************:

メルカリのデメリット その1

先日、久々にメルカリに商品を出品してみました。

小さいものから、大きいものまで。いろいろです。

まあ、比較的売れますね。ヤフオクよりも入力事項が少ないので、簡単に出品できます。

買う側もお金の支払いにメルカリが入るので、安心。
メルカリ側もお金の流通過程にいるので、キャッシュフローは豊富になる。

いいことを考えましたね。

しかしそんなメルカリでも、いくつかの事項で使いづらいところがあります。

例えば、高額商品。

メルカリの説明文てのは1000文字以内に書かないといけない(2020年9月現在)。

安い品なら1000文字も要らないでしょう。

しかし、高額商品てのは、どうしても説明が長くなります。これは当然ですよね。

高いものを売るわけだから、誤解があってはいけない。

しかし、値段に関係なく1000文字以内でないといけないとのこと。

理由がわからん。

これが画像なら枚数制限はありでしょう。容量使いますから。

テキスト文字に関しては1000文字だろうが2000文字だろうが、そんなに容量は食わないはず。

あるいは容量を気にするのなら、値段で10万円以上の品は文字数制限なしとか、いろいろ手はあるでしょう。

その位のシステム作りなら、なんら問題なくできるはずなのに、しないと。

何か理由がありますね。

多分、メルカリユーザーさんの大部分の人は直感的に買う方が多いのかなと。

文章をじっくり読んで買うというより、画像を見て、最初の数行を読んで判断すると。

そんな感じの人が多いんでしょう。

なので文字数が多い商品は売れない確率が高くなると。
売れた方がメルカリに手数料が入るので、文字数に制限をかけたと。

こう考えるのが妥当かなと思っています。当たってますか、メルカリさん。

メルカリのデメリット その2

もうひとつの不満点。

他のサイトへのリンクを貼れない(見せることができない)。

そろそろ5Gが来るでしょうという、この動画全盛の時代に、YouTubeなどの動画サイトへのリンクが貼れないんです。

YouTubeどころか、自分のサイトや他のサイトなど、全てのリンクができないようになっています

いや、勝手に貼っていいんじゃないって言いたいところですが、リンクを貼った途端に削除されます。

なんていいますかねえ。口わるく言うと、セコいなあって感じです。

稼いでるんだから、もっとユーザー本位で運営しろよってのが、本音のところです。

例えば高額商品は画像より動画で説明したいでしょう。

それによって買う側のユーザーも深い情報が得られるし、ミスのない取引ができるってもんです。

ヤフオクだって他のサイトにリンク貼れますよ。まあ、外部サイトへのリンクとかの表示が出ますけどね。

数千円の品なら、メルカリ内の説明文と数枚の画像で十分でしょう。

しかし、高額商品は説明文も長くなり、動画でも説明したいし、画像も枚数制限なしに納得できるだけ見てもらいたい。

これは売る側、買う側双方とも同じ気持ちでしょう。

YouTubeへのリンクが貼れないのなら、メルカリ内で動画をアップさせてくれと。

画像枚数の制限を付けるのなら、高額商品はその制限を外してくれと。

多分、メルカリでの高額商品てのは全体数からすると微々たるもんなのでしょう。

画像も数枚で制限つけて、文字数も1000文字以内で、これで売上が数百億?あがってるんだからいいんじゃないと。

そんなところでしょう。

ここで動画を置くサーバー設置すると、莫大なコストかかるからなー。
いずれはやらないとだけど、今のところはいいかなー。
株主がうるさくなったら考えないとだなー。

こんなところでしょう。

メルカリってのは非常にいいシステムだと思います。

それまではパソコンでのヤフオクが主流でしたけど、スマホができて、ヤフオクでの即決価格のみでの運営をスマホに持っていった。

あの当時誰が考えてもヤフオクには勝てないだろうと思っていた牙城を崩したわけですから、
創業者の山田さんの目利きのすごさには脱帽しています。

また、そのベンチャーに投資して妥当ヤフオクを掲げた当時の投資家たちもたいしたもんだと思います。

なので、そこまででっかく生きてきたわけですから、みみっちいことはやめましょうと。

もっと、よっしゃよっしゃ、で運営すればと思っているのですが。

他のサイトへのリンク禁止を、山田さんはどう思ってるんだろう。

「いやー、もう俺の手の届かないところにいっちゃってるんだよ。メルカリは。」

そんな声が聞こえてきそうです。
残念だなー。

YouTuber ・ユーチューバーで成功するための絶対条件

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こんにちは、イソさんです。

昨今は、ついに動画の時代が来たようですね。
特にYouTuber・ユーチューバーは熱いでしょう。

当方も他の案件でYouTuberらしきことをやっていますが、しばらくやってみた感想を踏まえて、YouTuberで成功するための絶対条件をあげてみましょう。

YouTuber・ユーチューバーで成功するためには、最低限これが必要

まずこれです。
・YouTuberとして成功するには、「時間」がないとダメ

正直、これが一番のネックでしょう。
なので、これでおしまい。これだけです。

と言いたいところですが、それでは始まらないので次の点が補足です。

・動画編集は意外と時間がかかる
・5Gの時代が来ても、動画全盛にはならないでしょう

さあ、これらの詳細を下記で検証してみましょう。

YouTube動画をアップする手順

起業してのイメージ画像1
まずYouTubeに動画をアップして皆さんが見れるようになるまでの手順を記しましょう。

各手順にも注意点を記しておきました。
本題からはずれていますが、手順のざっくりとした詳細を知りたい方もいると思いまして。

これからYouTubeビジネスにチャレンジしたい人も、以下の流れをざっくりと頭に入れておいてください。

YouTubeへアップする動画を撮影する

これは基本中の基本ですね。これがないと始まらないです。
手持ちのカメラ、今はスマホで撮影する人が多いですが、まず撮影します。

この時の注意点は音声です。
スマホのマイクでの録音は意外と声が小さく入ってしまい、いざアップした動画を見てみると、声が小さすぎて何を言っているのかわからんといった状況になりやすいです。

対策としては、専用のマイクを購入してイヤホンジャックに差し込み、それを使って録音すると随分と改善されます。

マイクもいろいろあって、当方も5品ほどいろんな種類のマイクを買って試してみました。
大きいのから小さいのまで、いろいろです。

結果的にはソニー製の下記のマイクを使っています。
ソニー SONY コンデンサーマイク ステレオ/ICレコーダー・ビジネス用 ECM-CS3

これが正解がどうかわかりませんが、大きさと収録音量とのバランスを考えると一応ベターかなと。

コスパ的にいいとされる下記のマイクもお勧めです。
SONY エレクトレットコンデンサーマイクロホン PC/ゲーム用 PCV80U ECM-PCV80U

しかし、大きすぎるんですね。

ギターでも弾き語りするのなら、これでもアリですが、胸元に付けるには大きすぎてイマイチかと。
この大きさのマイクなら逆にアナウンサーのように手に持って話した方が、いいと思います。

まあ、どちらでもお好みで可能かと。

話はそれましたが、まずは動画をスマホで撮影。マイクは上記の通り。
スマホも最近のものを使えば、結構画質もしっかりとしたものが撮れます。

カメラの画像
スマホで撮影するカメラレンズの向きに注意

この時の注意点は、背面レンズと手前レンズ、それぞれ性能が違うのを覚えておきましょう。

どっちがいいかって。もちろん、背面レンズを使った方が性能がいいです。
要は画面を自分でみて、後ろ側のレンズで撮るやつですね。

この状態で撮るのが、カメラの最高の性能を発揮できます。
ところが実際に撮影すると、自分がどう写っているのか気になるんですよね。

勢い手前レンズのカメラで撮って、自分を見ながら撮影する方は多いと思います。
画質が落ちるのを覚悟すれば、この方法でも可能です。

当方もなるべく背面で撮るようにして、どうしてもといった時にだけ、手前レンズでのカメラで撮影をしております。

撮影時には編集を考慮して、多めの時間で撮影しましょう。

撮影した動画の編集は時間がかかるが楽しいかも

この編集作業がばかになりません。

YouTuberによっては、編集なしで撮影したものを直接アップする手法の方もいるようですが、将来的に広告収入を狙うのなら、編集して要らないところのカットや字幕を入れたりはしておいた方がよいでしょう。

特に広告収入は狙わず、店の宣伝とか、自分の得意をアップするのなら、編集作業はさほど時間がかかりません。
せいぜい撮影の前後をカットする位。下手をすると全てノーカットでアップする手法も無くはないです。

仮に編集する場合、ここでBGMや字幕を入れたり、冒頭や最後に宣伝画像を入れたりの作業に追われます。
これが時間がかかるんだなあ。

まあ、編集自体はそんなにきつい作業ではないです。
ある意味楽しいかも。

特に、もの作りの好きな人には向いてます。
編集してお金がもらえるのなら、これは結構いい仕事と言えるでしょう。

踊る画像

動画の編集はできれば外注したい

しかし、YouTuberが自分の動画を編集するのはお金になりません。
節約のために自分でする方が多いのが圧倒的でしょう。

余裕があれば外注したい。YouTuberの皆さんがそう思っているでしょう。

自分でやると面倒だが、編集して質のいい動画を見てもらいたい。
あるいは、質のいい動画でないと広告収入は狙えない。

簡易的にアップしたいけど、それだとイマイチだよなあと。
ジレンマですね。

YouTubeにアップする用のサムネイル画像も作る

ここでサムネイル画像も制作しないとです。

YouTubeをスクロールした時にサムネイル画像があると目立ちますよね。

そのために制作するのですが、photoshopを使って画像に文字入れしたり何だり。
慣れれば1枚20〜30分位で制作できます。

こだわるとキリがありません。デザイン系やっていると終わりどころが迷いますよね。

一通り終わると結構な時間がかかります。

最初にYouTubeへの動画をアップする時の文言を入れるのが結構時間がかかる

アップロード自体はそんなに時間はかかりません。
パソコンでアップ中に、スマホいじってれば、すぐに終わります。

問題はアップする前のタイトルとか文言とかを入れる箇所です。

ここは一番最初にアップする時、結構な時間を取られます。
テンプレートを作れるので、2回目以降は作ったテンプレが自動で表示されます。
それを利用したり、削除・追加したりして作れるので、2回目以降は結構早く仕上がります。

広告、宣伝事項があれば、しっかりと入れておきましょう。
指定したURLにもリンクが貼れるので、自分のサイトや何やらをしっかりと宣伝しましょう。

お店などはここが勝負どころです。
動画をみたお客様がURLから自店のサイトに飛んてもらい、集客していく。

導線をしっかりと作るところです。

ざっとこんな感じでアップロードまで終了です。
後は、アップした動画をクリックすれば閲覧できます。

YouTubeなどの動画の作業時間は、結構かかる

ホームページで使うパソコン2
さて、ここまでの時間が問題です。

撮影時間を除いて、編集してアップロード完了までは、おおむね2、3時間はかかります。

撮影時間を入れればさらにプラスされるわけです。

15分撮影するとしても、前後の準備やら何やらで3、40分はかかるでしょう。
約1時間ですね。

すると合計で3、4時間かかるわけです。

撮影を何本かまとめてしといて、編集作業で一気に数本やったとしても、
10分の動画を2、3本完成させると、上記の3、4時間かかる位の計算でしょう。

どうでしょう。自由に使える時間がないと、制作が難しい理由がおわかりかと思います。

また、YouTuberで成功するには、毎日1本のアップロードが基準と言われています。
当初の数ヶ月は一日一本。
本数がたまれば、2、3日に1本でもいいかもと。

どんだけ時間があればいいんでしょう。

人に話せるほどの知見のある人は忙しい人が多い

元気に走っている画像

でもって、ビジネス系のYouTuberだと自分の知見を動画で披露する形が多いですが、人様に公開できるほどの知見を持っている方は、何らかのビジネスで軌道に乗っている人が多いでしょう。
そう、こういう方は忙しい人が多いのです。

なので、知見があって時間もあるという状況の人でないと、成功はきつくなります。

一番いいのは過去に成功した経験があって、今はある程度時間に融通がきくので、かつての成功体験を動画にできる人。

このパターンの人は、再度の成功を掴むチャンスが大きいですね。

動画全盛の時代は来るのか

ホームページで使うパソコン1
やがて5Gの時代が来ます。
動画が一瞬で送れる時代です。

しかし、これだけの手間がかかる以上、今のようにネットの文字や画像中心の世界から、動画中心の世界にはならない気がします。

ある程度の動画の時代は来るでしょう。

大企業や一部のYouTuberは動画をバンバン世に出してくるでしょう。

しかし、今のネット社会のブログやインスタなどの文字や画像が主流のように、気軽に書いたり撮ったりしてアップできるほどには至らないと思います。

質のわるい動画は増えてくるでしょう。
スマホで撮影してそのまま上げればいいわけですから。

それは決してわるいとは言わないです。
当方も結構スマホでの直アップしてますから。

しかし、広告収入を狙ったり、ある程度の視聴者を獲得できる品質のものは、急には増えないと思います。

スマホの性能が上がって、スマホ単体でレベルの高い字幕やBGMが入れられ、サムネイルも自動で作れると。
そんな時代が来るまでは、今よりちょこっと動画ブーム位なもので、まだまだ文字や画像中心のネット世界になると予想します。

なぜなら、今まで申し上げた通り、あまりにも制作に時間がかかり過ぎるからです。

YouTuberとして成功したいのなら

さあ、YouTuberとして成功したいのなら、
時間のない人も、時間をなんとか作ればチャンスはあります。
あるいは、本業にしてYouTuber一本でチャレンジするのもありかと。

とにかく時間を捻出する。これに尽きます。

久々の成功チャンスを掴み取りましょう。

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起業のメリット・デメリット

 

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こんにちは、イソさんです。

さて、今回のテーマは「起業のメリット・デメリット」です。

起業時にはそれぞれのメリットもあり、デメリットもあります。
前編ではメリットに、後編ではデメリットにフォーカスしていきます。

まずはメリット編をどうぞ。

起業すると、経営者目線で見れるようになる

ホームページで使う本1

まず第一に上げられるのが、「経営者目線で見れるようになる」でしょう。

物事というのは表と裏があったり、ある方向から見たら、別の方向からも見ることができるという表裏一体感があります。

ビジネスも然りで、勤めた側から見る目線と経営者側から見る目線とがあります。

起業すると全ての目線が経営者側からのものになります。

例えば勤めている方が飲食店に入る場合、おいしい料理を食べて、いいお酒を飲んで、楽しければ終わりですね。

ところが、起業して経営者側の人間になると、同じ条件でも店に行った時に、入り口の入りやすさ、床の素材、内装、料理の質と味、飲み物のクオリティーなど、どうすればそのお店が流行るのかの目線で飲食するようになります。

まあ、わざわざノートに取ったり、ジロジロと店内を眺めるなどはしませんが、感覚的に上記を踏まえた上で、飲食しているものです。

無意識レベルといいましょうか。頭の中に自然とインプットされていくのです。

店員さんの態度ひとつとっても、勤めている時は好感の持てるいい人だなあで終わってしまいますが、経営者目線だと、あの店員さんがウチにいてくれたらなあとか、あの仕事ぶりをウチでもやってみようとかのレベルで見るようになります。

いいかわるいかは別にして、そういう目線で見れるようになるのは、ビジネスや商売をやる上では非常に利点になります。

この感覚の備わった人が使われる立場になった時には、戦力増大です。
経営者目線で見れるので、店内の全てに注意が行き届きます。

実際にこの方が経営者目線で見て気づいたことを実行するかは別です。中にはわかってても実行しない人もいるでしょう。
忙しいとか、俺の仕事ではないとか、理由はいろいろあります。

しかし、気づいているのと何もわからないとでは、別次元のお話になります。

経営者からすると、その位の事はわかってくれよという場面は多々あるものです。
勤めている側は、そこには気が向かず、目先の利益のみを追求しだすものです。

「早く仕事終わらんかなあ」とか「こんな仕事やってられんよなあ」など、ネガティブ要素を数え上げたらキリがありません。

しかし、経営者目線で見ることができる人の場合は、こうすれば売り上げが上がるよなあとか、もっとここを改善するとコストカットできるよなあとか、売り上げや粗利を増やす方法を考えて行動できます。

そういった意味でもこの「経営者感覚が身につく」というのは、起業の最大のメリットだと思います。

起業すると、仕事の利益を自分の判断で使える

ホームページで使うパソコン2

勤めていると自分でやった仕事の利益でも、まずは会社が徴収し、そこから給与という形でもらう形式になります。

歩合にもよりますが、数千万単位、億単位の仕事を成立させても、もらえるのは基本的には給与の範囲内になるでしょう。

一方、起業するとこれらの大きな仕事の成果は、自分を中心にして動いていきます。
経費として何かに投資するもよし、売り上げの粗利を会社に備蓄するのもよし。

全てはあなたが判断できます。

もちろん何に使ったとか、どこに蓄えたかとかは、事細かく帳簿に付けないといけませんが、あなたの判断で会社の備品を揃えたり、投資したりできるのはメリットですね。

個人事業か法人かによっても違いますが、お金の流れは勤めている時の何倍も注意しないといけません。

特に法人の場合は、会社のお金と個人のお金は厳格に区別しないとです。

儲けは全部自分のものではない。会社という法人格がいるってことを肝に命じておきましょう。

その上で、ご自分の判断で社内のお金を動かせるのは、起業の大きなメリットです。

起業すると、簡単な経理などの知識が身につく

ホームページで使う本2

その次のメリットと言えば、「簡単な経理などの知識が身につく」でしょう。

これは大手の会社にいるとなかなか難しいですが、小さい会社を経営すると、会社運営の全てに目を光らせるようになります。

すると経理などのお金の出入りにも気を配るようになるので、結果として経理の用語や知識が自然と身につくようになります。

そこで、ある程度の知識を得て、その内容が楽しいと思えるのなら、経理の専門家になる方法もあるでしょう。

やってみないとわからない分野というのは結構あるものです。やらず嫌いとでもいいましょうか。
しかし、イヤイヤでもやっていくうちに知識がついて、自然と好きになることは多いです。

心理学でも実証されていることですが、嫌いなことを克服するのには、その嫌いな事を勉強すればいいという理論があります。

勉強してその事に関する知識がついてくると、「人はその事を好きになる」ようなんですね。
詳しくは論文などで調べて欲しいのですが、私の経験上でもこの事は間違いないと思います。

知ってくると面白くなる。面白いからさらに掘り下げる。するとますます好きになると。

仕事の嫌いな人でも、いざ自分が独立して商売をしていると、自然とその商売が好きになってくるものです。

今、前向きに仕事に取り組めない人もいると思いますが、そんな人は独立して自分で始めてしまうのも手です。
やっていくうちに好きになるかと思います。

プラスして経理の知識も身につけば、1石なんちゃらですよね。

起業すると、仕事が楽しくなる

元気に走っている画像

前段からの続きっぽいですが、起業すると勤めている時と同じことをやっても、仕事が楽しくなります。

勤めている時には、あんなにイヤだと思ってやっていた仕事が楽しくなるから不思議です。

理由はいくつか考えられます。

まず一つは、独立起業しての仕事というのは、ある程度自分の裁量で受託できるからです。

言い変えると、やりたくない仕事は受けなくていい。これが可能になるのです。

勤めているとやりたくない仕事を上司にまかせられる事が多々あると思います。
起業していると、このやりたくない仕事は断れるんですね。

もちろん、断るとお金になりませんが、やりたくないのだから仕方がないと割り切れるようになります。
もっと他の事で稼げるからいいやと、自分に納得させることができるのです。

これは、もしかしたら最大のメリットかも知れません。自分のやりたい仕事だけを選択できるという。

メンタル的には非常にいいですね。効率も上がります。だってやりたくて自分で選んだ仕事ですから。

最悪、お金の問題でやりたくない仕事を請けてしまった場合でも、外注に出せば済むのです。

今の時代、アウトソーシングでやりたい方は、探せば結構いるものです。
一部を自分でやって残りを外注に出すとか、いろいろ選択肢があるのが起業のメリットです。

起業すると、人間の器が大きくなる

起業しての銅像の画像

そんなバカなという方もいるでしょうが、これは事実です。
これも心理学の実験で実証されているのですが、人は置かれている立場で、その人の器量に影響が出てくるものです。

経営者、社長、代表という地位になると、自然とそのような態度になり、周りに目が届き、人からの人望も厚くなるなど、リーダーとしての資質が身についてきます。

「地位が人を作る」という言葉を聞いたことがあると思いますが、これは間違いない事実です。

態度が落ち着く、堂々とするなど、器がでかくなります。
まあ、ある意味若くてそうなると謙虚さがないなどと言われることもありますが、仕方ありません。
年齢が追いついてくるまでの辛抱です。

また、周りの人間も経営者にはそのような態度で接してくるので、大企業でなかなか上の地位にいくのが難しい人も、独立してトップに立ってしまえば、内面から変われます。

人間というのは意外と単純なものなのです。

ただ、逆にそれまで経営者だった人が、失墜してどん底に落ちると、態度や内面的な心の状態も小さい人間になってしまう場合があります。
これも仕方がありません。

しかし、そこは心を振り絞って、再度立ち上がってチャレンジしましょう。
チャレンジ精神を失わなければ、たまたま今は低い所にいるだけで、すぐにまた這い上がれると自分に言い聞かせて、以前の器を維持できます。

ネバーギブアップです。決して諦めない。勝負は諦めない限り続いているのですから。

商売・ビジネスがどのように動いているのかを知ることができる

飲食店で起業したい方へのおすすめ本002

起業すると、商売・ビジネスの全体的な動きというのがわかってきます。

お金を投資して、その元金で道具や人を雇い、商品を仕入れて、加工して販売する。
あるいはサービス業なら、サービスという付加価値を付けて、人様に利用してもらう。

細かい資金の動きや、粗利、会社の儲け、支払いなど、企業に勤めていると、こういった項目の一部しか担当できませんが、起業するとそれら全般が目に入ってきます。

まあ、中には細かいことは社員に任せて、営業のみに邁進するとか、技術製作だけを集中してやる起業家もいるでしょう。

しかし、その気になれば、上記の流れの全てを見て、論じることができるようになります。

この点も大きいですね。大企業では味わえない感覚を養ってください。

起業前に、これらの一部を得る方法

飲食店で起業したい方へのおすすめ本004

こういった感覚の一部を会社に勤めながら得る方法があります。
小さいベンチャー企業で働いてみることです。

できれば、創業間もない、社長の近い所にいるのがベストです。

すると、会社のお金の流れや動き、社長がどのように考えて行動しているのかとか、ざっくりとですが、経営者の身近にいることで流れが見えてきます。

自分で独立するとリスクも背負わなければいけませんが、この方法ならリスクなしで、経営者に近い感覚を養えます。

完全ではないです。あくまでもざっくりとです。
真実の経営者感覚は実際に起業しないとわからないです。

しかし、これから起業を視野に入れている方で、一部でも先に学びたいって人には、勉強になる方法です。

起業のメリットのまとめです

こうしてみると起業というのは、メリットが結構あると思います。

内面的なものが多いですが、自分自身を成長させるには起業は手っ取り早い方法です。

次の記事では、反対にデメリットを書いていきますが、起業においてはメリットの享受は結構大きいです。

まずは実行。走りながら考え、修正し、また走ると。
やりながら考えましょう。

起業のデメリット

今度は起業のデメリットを上げてみましょう。

まずは、こちら。

資金がみるみる減っていく

起業しての銅像の画像2

これは起業した方なら痛感しているでしょう。最初に投下した資金の目減りが早いこと早いこと。

初期投資はその商売の設備などにも使われるので、一気に大金が減っていきます。
なるべく資金がかからないように工夫をしていても、知らず知らずのうちに軍資金が減っていきます。

最悪、資金ショートとかにならないように、常に資金とはにらめっこをしながら、商売を続けなければいけません。

この時に日銭の入る商売は有利です。例えば飲食店とか、販売系のお店など。
現金でお客様が買ってくれる商売は、昨日お金がなくても、今日には入ってくるというメリットがあります。
今日の糊口はしのげるのです。

これが売掛金が多い商売だと、なかなか辛くなります。売り上げが上がって黒字になっても、資金が追いついていかない。
数ヶ月待たないと入金されない。しかし、支払いは済まさないといけない。
キャッシュフローをある程度キープしておかないと、黒字倒産のリスクがある。

日銭商売を羨ましく感じる瞬間ですね。

なので、リスク分散でこういった掛売り商売は、日銭商売を副業におくのも手です。

本業でお金が入ってこなくても、日銭でしのぐと。
うまいこといけば、副業が本業をしのぐ日も来ないとは限りません。

特に飲食は大化けする可能性もあります。
ここら辺は以前の記事も参照してください。

余計な事務作業が増える

ホームページで使う本3

起業すると個人事業であろうが、会社であろうが、税金をご自分で申告して納めないといけません。

今までは会社でやってくれた諸々の事務作業を自分ですることになります。

これをデメリットかどうかはさておき、面倒な作業が増えるのは間違いないです。

日々の売り上げや使った経費の領収書などは保管しておき、帳簿を付けて、年に1回は申告するのです。

これらの作業を全て税理士さんにお願いするところもあるでしょうが、起業したてのベンチャーは経費削減のために、社長みずから帳簿を付けるなんてのはざらにあります。

今は会計ソフトで結構いいものが揃っているので、きちんと帳簿を付けていれば、申告書はソフトが自動で出力してくれます。

なので、日々の出入金の帳簿付けをしっかりとやっておく。これに尽きます。

売り上げが小さいと、お金の出入りもあまりないので、帳簿付けも楽です。

売り上げが上がって、ご自分で帳簿付けなどができなくなった際には、人を頼み、代わりにやってもらうと。

ここら辺はあまり心配なさらなくても大丈夫です。
それよりも、いかに売り上げを上げていくかの方に目を向けましょう。

収入が安定しない

飲食店で起業したい方へのおすすめ本001

起業すると会社に勤めていた時のように給与が安定しなくなります。
最悪、収入なしの月も当初はあるかと思います。

売り上げの絶対法則はありませんので、集客できないとか、売り上げがあっても焦げ付いたとかで、収入は安定しない可能性があることを忘れてはいけません。

飲食店のように日銭が入る場合は、さほどその日の食い扶持には困りませんが、掛売りの商売だと、入金までに手持ち資金なしで、食べるのは大変てことも絶対ないとは言えません。

軌道にのるまでの運転資金は、ある程度用意して起業に入った方がよろしい場合があります。

独身で実家暮らしとかなら、起業で売り上げが上がらなくても食べてはいけます。
しかし家族を養っていたり、ローンを背負い込んでいたりすると、資金の調整をうまくしないとです。

先月より数万円収入が減るなんてのはざらにあります。
起業してからの「収入の安定」はないと思った方がよいでしょう。

ただ裏を返せば、利益も無限大です。
大きな仕事をした時の儲けの大部分を自分と会社で独占できます。

ギャンブルのようですが、起業とはそんなものです。

倒産した時に借金を背負う場合がある

元気に走っている画像

起業してうまくいけば問題ありませんが、仮に失敗して借金をした場合には、多額の負債を負う場合があります。

最初の資本金にプラスしていくらの借り入れをしたかによりますが、借り入れが多額だったり、事業途中でも大きな借金をした場合、リスクが大きいですね。

初期投資の大きいビジネスや在庫を大量に抱えないといけないビジネスほど、そのリスクが大きいです。

一方、ソフトウエア系やITサービス系などの在庫をあまり抱えない商売は、人件費さえしっかり押さえておけば、多額の負債は負わないで済みます。

とは言っても、最新ゲーム開発などの人件費莫大ビジネスになると、製作中は一切キャッシュが入ってきませんから、リリースしてからの失敗は資金ショートになる可能性が大きいです。

一発当たれば大きいので、夢をかける開発業者が多いのもこの世界の特徴です。

なるべく、大きな借金をしないでの経営が望ましいのですが。

起業時の人間関係がこわれることがある

起業してのイメージ画像1
起業時にあれほど仲のよかったメンバーとも、徐々に仲がわるくなる場合があります。

これは商売が成功しつつあっても、逆に失敗しつつあってもです。

商売が成功しつつあると、新しい人を雇わないといけなくなります。
総じて、創業メンバーというものは、トップの人を除くと、普通の人が多いものです。

それは仕方ありません。わけのわからないベンチャーっぽい会社や個人事業に参加する人に、超優秀な人がいるとは思えません。

超優秀な人は大きい会社や自分を高く買ってくれる所を選びたがります。
わけのわからんベンチャーっぽい所は、普通の人でないと来てくれないのです。

しかし、商売が成功して新しい人を雇い始めると、創業メンバーより優秀な人が集まってきます。
すると、古参の創業メンバーは取締役や事業の中核を占めていることが多いので、その新しい優秀な人との力のアンバランスさが軋轢(あつれき)を生むのです。

普通の人が中核にいる所に優秀な人が仕えるのは、上に立つ人が苦労します。
また、使われている側も不満を抱きます。

特に優秀な人ほどプライドが高いので、普通の人に使われるのを嫌がる傾向にあります。

すると社内に不満の嵐が吹き荒れます。

その不満はトップにいくことが多いです。

なぜ事業を拡大するのかと。今のままでうまくやっていけばいいのではと。
古参メンバーの不満がトップに向かいます。

結果はわかりますね。古参メンバーの大量離脱というものが急成長した会社には多いのです。

反対に商売が失敗しつつある時も同じような現象がおきます。

そもそも資金が枯渇し始めると、社内の空気はわるくなります。
誰もが自分の給与は保証してほしいものですが、大丈夫かいなと。

早めに手を打つ人が出てくるのも仕方ありません。

このように、どちらにしろ、起業時の人間関係はこわれていくことが多いのがデメリットの一つでしょう。
(※もちろん起業時のメンバーとうまくやっている所も多いです。あくまでも一例です)

起業のデメリットのまとめ

ホームページで使う本2
整理して書いていると、起業時のデメリットは資金面に関することが多いですね。

起業に失敗しても、大きな借金を作らなければ再起可能です。

デメリットよりも冒頭で書いたメリットの方が大きいのが起業です。

多額の借金はしんどいですが、なるべく手持ち資金で。
借り入れをしても最小限で。

その事を肝に銘じしつつ、起業にチャレンジしていきましょう。

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