みなさん、話題の「ペイペイ(paypay)」は使いましたか? Googleさんで paypay を検索すると、paypal がサジェストされますが、少なくとも日本のネット界隈では相当話題になりましたね。私は、キャッシュレスに関しては 店舗ではQuicPay/ApplePay、個人間送金は Kyash を使っていたので、当初は興味なかったのですが、身近でバズっていたのと、会員登録キャンペーンの500円と20%還元につられて、使ってみました。

私は、ファミマで利用してみたのですが、「ペイペイ」アプリを起動してでてくる、スマホ画面のバーコードを、店員さんに読み取ってもらうだけでさっと使えて、とても便利でした。POSと直結しているようで、金額の入力等も不要でレシートも普通にもらえました。改めて、20%の還元は結構大きいですね(^^) あれだけバズっていたのもわかりました。UX的にも、QuicPayでの支払いは Felicaを当ててから認証支払いが完了するまで、2,3秒かかるので、アプリ起動する手間と相殺して、同等のお手軽感だったと思います。

一方、実際は私は使っていないのですが、ネットで利用者の声を見ていると、ビックカメラ等での「スキャン支払い」は手作業で金額の入力が必要のようですね。店員さんと一緒に金額を確認する必要があったり、万が一間違えて支払った場合はどうしたらいいんだろう?とドキドキしそうではあります。

「スキャン支払い」は、店舗の設備投資という面ではすごい革命だとは思いますが、消費者の購入UXとしては、やはりFelica/NFCを使った「タッチで支払い」はすばらしいと改めて感じました。

いずれにしても、ペイペイに関しては手数料も抑えてのスタートということなので、QR決済含むキャッシュレスの日本での普及が進むといいですね。一方で、今、キャッシュレス決済に対応していない店舗が、導入していない本当の理由って、設備投資や手数料なのかな? とは思うところもありますね。つまり、そういう店舗ってデジタル決済そのものを入れたくない、という話もあるんじゃないかな?と。そういう店舗は淘汰されてしまうくらい、「キャッシュレス決済」が普及していくといいですね。消費者として後押ししたいなと思います〜

また、ペイペイはソフトバンクとヤフーが出資した会社です。ソフトバンクは日本のキャリアでも一番外に向いている会社と思います。キャリア主導で今回のQR決済の流れを作っていると考えるとどうでしょうか? アリペイがニュースなどで日本でも認知されたのは 2014, 2015年くらいからと思います。Google Trendsの結果が以下です。

googletrends

そこで、あわせて、価格コムに掲載されているスマホの発売・製品データを使って、キャリア・メーカー・おサイフケータイ搭載率を中心に、各種推移を見てみました。

日本のスマホ調査

Tableau PublicのStoryにしましたので、ぜひ、こちらから御覧ください。

https://public.tableau.com/views/cellurwallet

Storyまとめると、

  • 2014年の (まだおさいふケータイ対応していなかった) iPhone の普及
  • 2015年のSIMフリー携帯の普及(台湾、中国勢を中心に機種数増)
  • Felica対応端末率は大きく下がっており、特に顕著なのがソフトバンク

価格コムを見ておいて、残念ながら端末価格がチャートには入れられていません(汗)のでここは完全に仮説ですが、ソフトバンクは積極的におサイフケータイ未対応でもiPhoneを、そして、その後も低価格のAndroid端末を投入していたのかと思われます。このなかで、ソフトバンクは Felica/NFC いらずの QR決済に目をつけて着々と準備、そして合弁会社を作ってペイペイの日本市場投入、と考えられます。そう仮説すると、なんともソフトバンクの動きは「戦略的」に見えてきました。

なお、各キャリアのQR決済関連のニュースを見てみると、、、

改めて見ると、実はドコモが先行でした。ソフトバンクが2018年秋に本格的に参入。現状Felica/NFCの搭載状況も、ドコモが9割、auは7-8割、ソフトバンクは5-6割という状況で、ソフトバングがプロモーション含めて戦略的に動いている一方、ドコモはゆるく全方位作戦、KDDI/auは後追い(どっちつかず)と見えました。

面白いですね。勝手な妄想ですので、あしからず。

余談で、最後に、データ取得の部分も補足します。

  • 価格コムの商品一覧ページから表を取得、Page番号を変えて全体を取得

import pandas as pd

url ='http://kakaku.com/specsearch/3147/?st=2&_s=2&Sort=saledate_desc&DispSaleDate=on&DispTypeColor=1'

df = pd.DataFrame()

for page in range(1,33):

r = url + '&Page=' + str(page)

# print(r)

dfs = pd.read_html(r, match='おサイフケータイ')

df = pd.concat([df, dfs[2]])

後は、カラバリで列がずれているものがあるので、それをこんな感じでクレンジング

def clean_color_cols(x):

if(x['3']==x['3']):

l.append(list(x)[0:])

elif(x['6']==x['6']):

l.append(list(x)[3:])

elif(x['9']==x['9']):

l.append(list(x)[6:])

elif(x['12']==x['12']):

l.append(list(x)[9:])

elif(x['15']==x['15']):

l.append(list(x)[12:])

elif(x['18']==x['18']):

l.append(list(x)[15:])

elif(x['21']==x['21']):

l.append(list(x)[18:])

elif(x['24']==x['24']):

l.append(list(x)[21:])

elif(x['27']==x['27']):

l.append(list(x)[24:])

elif(x['30']==x['30']):

l.append(list(x)[27:])

elif(x['33']==x['33']):

l.append(list(x)[30:])

elif(x['36']==x['36']):

l.append(list(x)[33:])

else:

l.append(list(x)[0:])

df.apply(clean_color_cols, axis=1)

さらに、メーカー、発売時期、OS種別などは、ごりごり欠損データなどを調整しました。2,3時間はかけてがんばりました〜チャートを書いているとメーカーが中華系か、など気になりだしたので、そんな情報も付与して完成しました。データとの対話で、新たなデータが欲しくなりますね。スマホの販売価格は支払い方法なども多岐で、なかなか扱いが難しそうだなと改めて感じつつ、今回は諦めました。