最初に述べるが、私はマーケティングという仕事が好きだし、日本の経済成長のために、日本のマーケティングが進化することは、非常に大切だと思っている。

じゃー、なぜこんなマーケティングを行っている人を敵に回すようなことを書くのかというと、それなりに理由がある。

話は、Tokyo Olympic 2020の新国立競技場の騒動に移そう。

当初の新国立競技場のデザイン

状況は皆さんご存知のように、実際に建設するコストが、当初予算を大幅に超えるので、安倍首相が英断(NHKの言葉では)して、プロジェクトを途中で止めたということである。私に言わせれば、これは上司の「ちゃぶ台返し」で、通常プロジェクト・マネージャーは更迭になるパターンなのだが。

この問題、民間企業のプロジェクトでいうと以下のような問題点が指摘できる。

• プロジェクト・マネージャーが不明
• チーム・メンバーの中での専門性（特に、建設・競技場）の欠如
• プロジェクトの進捗管理がされていない
• このプロジェクトのレポート先である、上司（首相）との意思疎通が良くない

このような感じで、まだまだ上げられるだろう。プロジェクト・マネージャーは、政治的な問題も多いのでここでは問題にしないする。簡単にきちんと出来たものとして、チーム・メンバーの最適化がある。チーム・メンバーは、純粋に今回のプロジェクトのタスクを書き出した段階で、どのようなスキルの人間が必要か、容易にわかるはずなのである。おそらく、スポーツ競技場の専門家、デザインと設計の関係がわかる専門家、建設会社との交渉に詳しい人などが必要だったのであろう。しかし、後から文部科学省に大きな建物の専門家がいないことが、判明する。

話を、マーケティング領域における、Big Dataのプロジェクトに戻そう。実は、多くの企業のマーケティング領域のBig Dataに関する業務の現在の進み方は、「新国立競技場」となんら変わりがないのである。

• そもそも、Big Data Prj.にかけている予算が妥当か不明
• 進行途中で予算が増加する可能性があるが、その予算は確保されていない（通常の情報システムのPrj.では、予備費がある）
• メンバーに、ITやData Baseの専門家がいない
• システム保守の契約が、同じ会社の情報システム部門のレートと異なる可能性が高い

など、実は新国立競技場問題と同じところが多いのではないだろうか。

今回の新国立競技場問題を、せっかくなので、私たちの反面教師として考えると、以下のような示唆があるのではないだろうか。

• メンバーに社内の情報システム部門を入れて、予算設定時に運用コスト、バージョン・アップ費用も入れて、償却を考えた予算設定を行うこと（建てただけでなく、メンテもしやすい）
• 誰のための、Big Data分析かを明確にし、そもそも、Big Data分析が、その企業のためになっている（会社にも愛され、お客さまにも愛される）ものになっていること
• 他の企業と比べても、過大な予算投資になっていないこと
• あまりにも特別なかっこ良い（生ガキが垂れたような）分析ツールを作らないこと

このようなことを、再度考えてみてはどうだろうか。実は、このBlogを書いている最大の理由は新国立競技場の問題が起きたからではない。最近、マーケティング部門中心に多くのツールの契約の話が増えてきたからである。そのこと自身は良い。でも、新国立競技場問題になっていないか、今一度チェックしてみては如何だろうか。