講演者

株式会社JX通信社 マーケティングセールス局
松本 健太郎

龍谷大学法学部卒業後、データサイエンスの重要性を痛感し、多摩大学大学院で統計学・データサイエンスを〝学び直し〟。
日経ビジネスオンライン、ITmedia、週刊東洋経済など各種媒体にAI・データサイエンス・マーケティングに関する記事を執筆、テレビ番組の企画出演も多数。
著書に『誤解だらけの人工知能』『なぜ「つい買ってしまう」のか』(光文社新書) 『人は悪魔に熱狂する』『データサイエンス「超」入門』(毎日新聞出版)等。

コニカミノルタジャパン株式会社 マーケティングサービス事業部 MS営業部 プリセールスグループ
富家 翔平

大手テレビ通販会社のマーケティング担当としてデジタル広告を中心としたマーケティング活動に従事。その後、大手総合代理店にてコンサルティングやディレクションに加え、運用型広告のオペレーションも担当。
2018年にコニカミノルタジャパンへ参画。マーケティング活動とプリセールスを兼務。SFA×MA×ISRを活用したマーケティング活動の推進に携わり、自社実践によって得た現場ノウハウを基に、顧客のデジタルマーケティング推進支援を行っている。

富家：よろしくお願いいたします

松本：こちらこそ、よろしくお願いいたします。

富家：今回のこのセミナーは、僕はデータ分析のこと何も分からないので教えてください！という相談からさせていただきまして。松本さんが、笑いながら「いいですよ」って快諾いただいたところからスタートしました。改めて、ありがとうございます。松本さんの自己紹介からお願いできますか？

松本：はい、わかりました。それではまず、私についてお話します。私自身のキャリアの歩みを簡単にスライド1枚で表現したのがこちらになります。

もともとわたしは、エンジニアの人間でした。と言っても、ＰＨＰしか触れないです。長らく効果測定マーケティングプラットフォームの「アドエビス」の開発に携わってきました。そこからはプロジェクトマネージメントに移り、最終的には経営企画におりました。並行してデータサイエンスをちゃんと勉強したいと思い、社会人大学院、多摩大学大学院でデータサイエンスの修士を取得しました。2015年頃からマーケティングとデータサイエンスを組み合わせてより豊かな意思決定をしていこうじゃないか！というトレンドにどうしても乗っかりたくって、いくつかの事を取り組んでいました。ですが、残念ながら僕自身はあんまりセンスがないことに気づきまして、数字だけじゃなく全く真逆の観点からマーケティングに迫りたいということで、デコム消費者インサイト、消費者理解の本家本元といっていい、デコムに転職をしました。
2年間勤めた後、現在はＪＸ通信社でＢ２Ｂ、それからＢ２Ｃそれぞれのマーケティングの責任者を務めております。平行でビジネス上の作家もしておりまして、年に1回くらいのペースで書籍を執筆しています。

富家：すごいですよね、本業もありながら本を書くって。

松本：いやー、ほんとね、大変です。（笑）　わたしの紹介はこんなところだと思います。

富家：早速ですが本題に入ります。データサイエンスとは、一体何なのか。なぜデータ分析が必要なのか。データからインサイトを導きだすとはどういうことかを松本さんに伺います。

データサイエンスとは？

富家：早速ですが、簡単なデータサイエンスの話をお願いします。

松本：はい、では少しずつデータサイエンスについて話しますね。まずは、個数を数えるだけの「超簡単な」話です。イチゴが写っています。さて、イチゴは何個あるでしょう。

富家：松本さん、僕は４個って答えますね。

松本：富家さんは４個ですね。色々なところでこの話をするのですが、4個と答える人、3個と答える人で大体40％と40％くらいに分かれます。で、残り20％くらいが、2個だったりとか、たまに０とかいう何かウラのウラをかこうとして、みたいなパターンもあります。これは個数を聞いているので、最も簡単なデータサイエンスの問題だと思っています。これは何を聞きたかったのか？という話なのですが、人によって回答したイチゴの数に違いがでる、つまり回答がばらけるということを感じていただきたいです。富家さんは４個と思った、３個だと思った方もおられます。その事象を踏まえて、まず今日は、人によって認識にばらつきが生まれてしまいかねない「データ」そのものについて、振り返っておくべきかと思います。

そもそもデータとは、国際標準化機構（ＩＳＯ）から引用すると、定義としては「情報の表現である、伝達解釈または処理に適するように形式化され再度情報として解釈できるもの」という決まりがあります。すなわち、「データ＝数字」ではないわけですね。

富家：なるほど。

松本：数字はあくまでも表現のひとつです。なので、別に言葉でもいいですし、絵画でもかまいません。それこそアイドルみたいにダンスでもいいわけです。

富家：（笑）

松本：もっとも認識の齟齬が生まれない表現のひとつとしてあくまで数字があるだけだという風に考えています。ということでいくと、あらゆる数字がデータではないということになります。

では、そもそも情報って何なの？という話をしなければいけません。これは、事実、事象、過程、着想など対象に関して知り得たことで、概念を含む一定の文脈中で特定の意味をもつものという風に表現をします。すなわち、一定の文脈で特定の意味を持ち、それを表現するものがデータだとすると、そもそも何らかの意味がなければデータとは言えません。つまり、何らかの意味がない数字は、同じくデータとは言えないということになります。これは比較的、多くの人が、認識せずとも実行できていますし、認識してないからこそ、分析をする際にここがぬけ落ちてしまいやすいっているのかな？と思っています。

富家：松本さん、唐突に400億という数字が出てきました。

松本：はい、これは、400億です。はい。400億という数字そのものには何の意味もないわけですね。

松本：ですが、「400億の男」とすると俄然意味を持ってくるわけです。はい。もうこれは煉獄さんしか思い浮かびません。
冒頭のいちごの個数に関する問題は、実は、個数を聞いているわけではありませんでした。個数を数える数学問題にみえて、実際には個数の意味を聞いている国語問題です。あの問題を聞いたときに、個数の定義に意識がめぐらない限り、永遠に答えはブレる、ということになります。正解自体が複数あるという話であれば、個数定義を確認する必要はありませんが、答えは1個ですということであれば、個数の定義を確認しないと正解には永遠にたどりつけないと思っています。

富家：イチゴの問題で言えば、半分に分かれているイチゴはひとつとしてカウントされますか？とか、そういうことをきちんと定義していかないと、2個なのか４個なのかはわからないよ！ってことですね。

松本：おっしゃる通りです。データというのは、数字以外にも様々な表現方法ありますので、その意味を理解しないといけません。多くの方が数字の分析をされてらっしゃいますが、数字の背景にある国語的意味の解釈をすっとばしてはいけません。それを忘れてしまうと数に遊ばれてしまいます。私はこれを「分析疲れ」と表現しています。分析疲れのひとの多くは数に遊ばれてしまっているっていうのかなって思っています。

富家：なるほど。みなさんが普段分析されているシーンに置き換えて考えた時に、よくあるやってしまいがちな分析疲れはありますか？

松本：それぞれのデータが何を意味しているかを確認しないまま分析を始めてしまって、結果として、それはそもそも答えでもなんでもなかった、みたいなパターンはよくあります。
私が経験したお話をします。その時は、「1秒間隔で重りを図る機械のデータ分析」をしていましたが、なかなか求めていた正解にたどりつきませんでした。預かったデータを分析した結果や、データそのものに違和感があったのです。なので、実際に計測しているシーンを見に行きました。実際に見てみると、偶然何も乗っていないタイミングで、いきなり「＋500」と表示されました。その時に、こういうことか！と思ったんです。改めてデータを見てみると、30秒に1回くらいのペースで±５００グラムの誤差を生んでいました。この経験から、データの源泉に辿り着いて、見に行くっていうのが凄く大事だと思いました。

富家：なるほど。例えば、売上の数字は〇億円！とだされたとして、じゃあその定義って何？ということまで踏み込んでいくと、実は、売上対象として除かれている数字があったり、逆に加えられている数字があったりする可能性もあるから、きちんと定義を見に行きましょうね！っていうことですね。

松本：はい、そうです。加えて、分析対象の解像度を高めるということも実施した方がいいですね。例えば、売上データの観点では、MRR（※Monthly Recurring Revenueの略称で、月間経常収益のこと）と、ショット（※単月で売り上がり、それ以降の月は発生しない売上のこと）で数字が分かれていたとします。分析をする人が、ＭＲＲとショットで数字が分かれていることを理解していない状態で分析をしてしまい、たまたまショットの売上が多かった特定の月を再現しましょう、という結論を出してしまったとします。実際には、ショットで売上数字が大きくなってしまっているだけなので、いくらその月を再現しようとしたとしても売上を増やす施策にはたどり着かない等が、分析あるあるだと思います。

富家：定義のところを曖昧にして分析を始めてしまうことって、確かにあるあるかもしれません。データの中身を正しく理解できていないのに分析ができるわけがないっていうのは耳が痛い方も多いかと思います。

では、次のテーマです。松本さんに、なぜデータ分析って求められるのでしょうか？という、そもそもの極みみたいなところをお伺いしたいと思います。