夏休み特別企画! 大人もこどもも楽しめる夏休み 【まるごとにっぽん ものづくり体験】 イベント一覧(適宜up date)

標準

私も参加する、夏休み特別企画! 大人もこどもも楽しめる夏休み 【まるごとにっぽん ものづくり体験】ですが、イベントの申込ページが適宜できてきているので、私が拾えるものをここにまとめておきます。

なお、夏休み企画:小学生の算数嫌いの方へのWorkshop。の詳細、申込ページは、こちらです。(事前申し込みがなくても、参加可能です)

  • 開催時間 2017年8月5日(土) – 2017年8月6日(日)
  • 場所:3F みんなでたいけん
  •  ①12:00 ②13:30 ③15:00
  • 参加費 800円(税込)
  • 推奨年齢:9歳~12歳

 

その他については、以下です。

その他、見つけたら、更新していきますね。

社内のData分析力強化。そして、Dataを眺めるときには、たくさんグラフを書くこと。

標準

ITPro Marketingでは、2016年4月から、ITProでは、2017年4月から連載している、「日本を復活させるB2Bマーケティング」ですが、今月は「社内のData分析力を強化するために、何を変えなくてはいけないのか」という記事を公開させて頂きました。( ITProは、公開予定です)

4月に、新年度を迎えると本当に、マーケティング部門のData分析強化のご相談を大変多く受けるのですが、この記事の中で説明して、トーマス・H・ダベンポートの著書が、古典になってしまったのか、意外と読まれていないのです。

この本で、企業の分析力の発展の5段階について、多くの企業の分析事例を整理して、説明しています。

この分析力を武器とする企業の中で、多く解説されているのは、統計力ではなく、ビジネスをどれだけ、Data分析というプロセスを定常・日常の業務にすることが必要か解説されています。

実は、私も外部でData Scientistを養成するいくつかのプログラムをお手伝いしています。東京大学の数学の授業は、統計・数理モデル創りのProの育成です。

また、ビジネス・サイドでは、宣伝会議の「データマーケター育成講座」を、開講から講師を行わせていただきました。この講義でも、統計やマーケティングにおけるData観察の話の期待値が大変高いのですが、実は一番重要なのは、その企業・組織で、どれだけDataを見て、客観的に論理が出来るかなのです。トーマス・H・ダベンポートは、分析力を武器とする企業の本の中で、企業の分析力を高める、「発展の5段階」があることを説明しています。そして、その次に出された「分析力を駆使する企業 発展の五段階」では、その5段階の状況に応じた、企業の分析力強化のヒントについて、解説しています。

この「分析力を武器とする企業」と「分析力を駆使する企業 発展の五段階」は、2008年と2011年の本ですが、非常に基本的なことが説明されており、これからマーケティング部門のData分析を強化されるのであれば、ぜひ必読の本だと思う。変えないといけないのは、企業の中の、考え方。身に着けないといけないのは、統計的・数理的なものの考え方、捉え方である。

その統計的・数理的な部分は、宣伝会議の「データマーケター育成講座」で、取り上げている。今回から、講師の方々が、その内容を大幅に変更して、Work Shopも増やしています。実務で使う統計手法は、5つ。すごい、そんなシンプル?で有名なJALの渋谷 直正さんを含め、講師も非常に充実しています。

私の講座では、とにかくグラフを書くことを行います。統計の前に、グラフにする。この単純な行為が、なかなかマーケティング部門のData分析者には出来ないようなのです。Dataを視覚化し、そして仮説を立てて、証明する。この流れが、企業の中で求められている、統計力・数理モデル作り力なのでしょう。この宣伝会議の「データマーケター育成講座」は、現在開講中ですが、おそらく次回もあると思いますので、興味のある方は、問い合わせてみてください。

Data Scientistに必要な、グラフを描く能力

標準

マーケテイングにBig Dataという言葉が登場して何年になるだろうか。2012年にWeb広告研究会では、「Cooking Big Data」という宣言をしているので、早くも5年以上は経つのだろう。

そして、私はしばらく宣伝会議の講座で、データマーケター育成講座の講義を担当させていただいている。今までは、企業の中で、マーケティングに関するDataのまとめ方や、分析ツールの導入を中心に話してきた。しかし、先週行った講義では基本に戻って、グラフを描くワークショップを行った。

データマーケター育成講座

データマーケター育成講座

以前、このBlogでも日本航空株式会社 Web販売部渋谷 直正 さんの、実務で使う統計手法は、5つ。すごい、そんなシンプル?という考えを紹介させて頂いた。マーケティングにおいて、売り上げや利益の向上のような時系列データの分析はもっとシンプルである。グラフを描けば、実は多くの見通しが立つのである。

グラフ。皆さんは、基本を理解しているだろうか。横軸に選ぶものは何が良く、縦軸には何を選ぶべきか。トレンド(時系列)のグラフを描くときに、その横軸の刻み(周期)は、日毎?週毎?月毎?

そんなこと分かっているとおっしゃるマーケッターの皆さん。きちんとグラフの描き方習いましたか。実は、グラフの描き方は、大学の科学の実験で、多くのことを学ぶのです。従って、大学の実験の講座を受けていない、マーケッターの皆さんは、実はグラフの描き方を知らないのです。

例えば、大学では東北大学自然科学総合実験のページや、総務省のなるほど統計学園などが公開されているように、実は基本的なことを知らない方が多いのだろう。

たまご(鶏卵)の価格の年平均

たまご(鶏卵)の価格の年平均

今回の宣伝会議の講座データマーケター育成講座では、データを2種類提示して、簡易なData分析を行ってもらった。案の定、多くの方がデータを眺めるだけで、グラフを描こうとしない。人間、数表からでは、全体の増減や傾向など、わかりにくい。グラフにして視覚化することにより、増減などわかるのである。

マーケティングにおける、Data Scienceは、それほど難しくない。グラフを描く力と最低限の統計州法があれば、乗り越えられる。間違ってはいけないのは、分析ツールは単に計算支援ツールで、あなたに答えを教えてくれるものではない。まずは、何を証明したいのか、グラフを描きながら考え、そして、分析ツールに向き合おう。

きっと、データマーケター育成講座は、今後も開催されるし、さまざまな他の講座もある。このBlogを読んで不安だと思う方は、ぜひ自分のグラフを描く能力を振り返って、自己研鑽して欲しい。

大学の数学研究者に会いたい方は、ぜひ公開シンポジウムにいらしてください。私もいますので。

標準

さて、先週1月14日の、NHKスペシャル「シリーズ MEGA CRISIS 巨大危機 ~脅威と闘う者たち~
第3集 ウイルス“大感染時代”  ~忍び寄るパンデミック~」を、ご覧になりましたか。未知のウィルスの存在や、その伝播というか、感染拡大について取り上げた番組でした。この番組の中で、ウィルスの感染のシミュレーションや予測に、北海道大学の西浦 博 教授の、研究が取り上げられていました。ここで使われていたのが、「感染症数理モデル」という、数学です。いまや、医療の現場でも、多くの領域で数学が積極的に使われるようになりました。

もちろん、企業でもData Scienceの強化は待ったなしの状況で、私のところに多くの相談を頂きます。そして、よく分析・モデル作りの能力不足を、伺います。そこで、以前からお話しているように、アカデミアとの協働取り組みをお勧めすることがあります。とはいえ、多くの方が大学をきちんと卒業しているのにも関わらず、かなり大学から疎遠になっており、大学の門を再度通ることに不安感を覚えている方が多いのではないでしょうか?

そこで、今回は以下の公開シンポジウムをご紹介します。ただし、締め切りが1/27と迫っていますので、ぜひ興味のある方は、忘れずにお申し込みください。

CREST・さきがけ・数学協働プログラムの合同シンポジウム 数学パワーが世界を変える

CREST・さきがけ・数学協働プログラムの合同シンポジウム 数学パワーが世界を変える

セミナー「CREST・さきがけ・数学協働プログラムの合同シンポジウム 数学パワーが世界を変える」というものです。これは、数学と諸科学との連携、さらに数学と産業界との連携について、報告、議論されます。どのように、大学の数学研究者と一緒に取り組めば良いかのヒントが得られると思います。

最後の産業界との協働では、実際に企業の方で、大学と共同研究を行われている方が登壇します。企業としては、

  • アビームコンサルティング株式会社(私)
  • アリッツ株式会社
  • 株式会社デンソー

の方が、登壇されます。そして、このシンポジウム北海道大学の西浦 博 教授もご講演されます。なお、私は、2/11の午後から、2/12の最後まで出席します。もし、参加される方で、知り合いがいないと心細くなる方は、ぜひ私を探してください。適宜、アカデミアの方を東大の客員教授としての役割でご紹介いたします。

なお、数学が産業界で活用されている事例については、以下の本にまとめられていますので、興味のある方はごくごく一部の例ですが、参考にしてみては如何でしょうか?

41qyjsgcbhl-_sx331_bo1204203200_

数学は役に立っているか?

企業の中は、どこも人材不足です。ぜひ、このように大学という研究機関とのコネクションから、新しいData Science、数理モデルへのアプローチを行ってみることを考えてみては如何でしょうか?このシンポジウムの申し込みはこちらから出来ます。

 

自分自身を解説するセミナーに登壇してみよう。どこまで、シャープに自分を切り出せるかLet’s TRY!

標準

いや、私が好きなNFLというスポーツは無常です。9月に開幕し、私のチームは1/2に全試合が終了しました。まぁ、弱かったんですね。まだ、勝ち残っているチームには試合が残っていて、アメリカ時間2/5(日本時間2/6)に、ご存知Super Bowl 51回大会が残っているのですが。

そう、つまり1月,2月はアメフト・ファンは暇になることがあります。本当は、暇だと言いたくないのですが。今年の私は、ずばり1月の2週目から、暇なのです。

そこで、今年はSuper Bowlまで、暇な時間を上手に使うために、自分への大きな課題を科すことにしました。ずばり、自分を見つめなおし、自分を理路整然と説明するという課題です。そして、それをセミナーで皆さんにわかり易くお話しするという大きな宿題を行うことにしたのです。

bored-with-homework-1439310-639x781

宿題はいつも嫌ですよね。

こんな宿題、正直言えば自発的に思いつくものではありません。折込文化研究所の鍋島裕俊さんのご指導のおかげです。

すばり、セミナーが私の宿題の提出日になります。参加される方が、私の宿題の判定を指定頂ける先生となります。セミナーは、以下です。

なぜ、「数学」を好きなり、「企業の研究者」になり、「UNIX」に触れることになり「Internet Engineer」になり、「Digitalを活用した、マーケッター」になり、今、「コンサルタント」、「数学教授」、「マーケティん講師」になり、さまざまな国の委員も受けて活動しているのか。

MIKE HOMMAの要素分解

MIKE HOMMAの要素分解

これを、歴史ではなく、別な何か大きな理由があるのか?これから1ヶ月で見つめて、因数分解して、このセミナーでお話をしたいのです。単なる自己紹介ではなく、意味のある話として行わないといけません。だって、聞いてくださる方がいるのですから、意味のある「知の交換」時間にすることが必要でしょうから。

そして、このようなセミナーの完成度の高さは、スピーカーの出来によることも理解しています。そして、話し手の準備と当日の熱量に比例して、私も参加頂いた方からギフトをもらえます。だから、しっかりこれから自分を見つめたいと思います。タイトルも、とても挑戦的ですよね。「達人シリーズ」ですから。

そうそう、このGIFTという言葉、「才能」という意味もあります。私のこれらの仕事や社会への貢献は「才能」からだけで与えられたものではないと思います。そんなに天才でないことは私が一番知っていますから。知らず、知らず、何か人生で行いたいことや、残したいことが根底にあり、それが突き動かしていたと考えたいのです。今回は、これからそれについても整理をしないといけません。

そして、2年前に「花王・本間氏、良品・奥谷氏が転職、有力デジタルマーケターが新天地へ」というl記事にまでして頂いた私の転職が成功しているのかも判定しないといけないのでしょうね。

今回頂いた宿題は、本当に難しくて、本当に恥ずかしいです、そして論理構築が大変なセミナーをお受けすることになりました。でも、ワクワクもしています。曜日も、金曜日。私の話をきっかけに、新しいケミストリー、化学反応がおくるようなセミナーになればと思っています。。

興味のある方は、ぜひ参加して私のセミナーの構成者の一人になって頂けないでしょうか。私も皆さんに精一杯のお話をしたいと思っています。そして、私の宿題の判定もお願いします。

セミナーの申し込みは、ORIKEN揚揚(youyou)講座」達人シリーズ アビームコンサルティングの本間充って何者ぞ?から、出来ます。

3500GRPって、宣伝部で言っている本当の値は?

標準

なんか、今日公開した今さら聞けない、テレビ視聴率について、じっくり話を聞いた。そして、それをテレビでOn Airします。の記事への反応が多く、驚いています。
そして、大変驚いているのはGRPが、誤差つきだということをあまり認識ししてないということですね。ここは、東京大学の数学の先生としては、きちんと教育しなくてはということで、少し解説をしますね。

数学
まず、Gross Rating Point(GRP)のお話をしましょう。GRPというのは、ある期間に露出するコマーシャルなどの積算視聴率になります。

例えば、10GRPというのは、資料率3%のon airと7%のon airを行なうと、10GRPになります。そして、テレビ視聴率は、ビデオリサーチさまの関東の(個人)視聴率調査では、600サンプルでの統計データなので、誤差が下記のように判っています。

世帯視聴率 標本数600 標本数200
5%・95% ±1.8% ±3.1%
10%・90% 2.4 4.2
20%・80% 3.3 5.7
30%・70% 3.7 6.5
40%・60% 4.0 6.9
50% 4.1 7.1

こでは、視聴率10.0%と表示されているデータの真の値は、7.6%~12.4%ですよということです。

(出展:ビデオリサーチ様のサイトから)

では、3500GRPを獲得する以下の2ケースを考えましょう。ここでは、単純に、

  • 視聴率10%の広告枠を350回購入
  • 視聴率5%の広告枠を700回購入

の2種類の方法を考えましょう。

まずは、視聴率10%の方から、考えますね。この場合の数値の最小値は、7.6%、最大値は12.4%ですね。それぞれに、3500をかけると、最小値は2660GRPで、最大値は4340GRPとなります。かなりの幅があることがわかります。

では、次に視聴率5%の場合について考えましょう。この場合の最小値は上記の表から5-1.8=3.2%と、最大値は5+1.8=6.8%となります。そして、この広告枠を700回購入するので、それぞれに700をかけると、2240GRPと4760GRPとなります。

つまり、ここでお伝えしたかったのは、同じ3500GRPと、宣伝部が言っても、実際のアクチュアルのGRPは、買っている番組の視聴率の状況によって、誤差範囲が変わるということです。ここまで、理解してテレビの広告を活用していますよね。皆さん!!

明日からは、GRPの話がでたら、きちんとその誤差範囲も聞きましょう。

ちなみに、誤差を少なくするには、サンプルを増やせば良いのですが、そのために広告主の方は、視聴率のデータ購入金額を、2~3倍の費用を払いますか?その話も、今さら聞けない、テレビ視聴率について、じっくり話を聞いた。そして、それをテレビでOn Airしますのテレビ番組で話していますので、ぜひご覧ください。

 

NFL選手が、数学者を目指す

標準

私は、NFLが好きな数学者ですが、なんとそれを超えた話が登場した。NFLのボルチモア・レイブンズの攻撃の選手である、John Urschelが、なんとオフ・シーズンにMITの数学のPh.Dのコースに通うというのである。tつまり、数学の博士になるというのである。

John Urschel #64 C

John Urschel #64 C

当然このニュースは、話題になりNFLのサイトでも、Ravens’ John Urschel begins Ph.D program at MITという記事になっているし、さらに面白いのは、AMS(American Math Society/アメリカ数学会)の学会誌でも、“I plan to be a great mathematician”:An NFL Offensive Lineman Shows He’s One of Usという記事になっている。

NFLの選手ということもあり、注目があるだろうが、日本で考えないといけないことは、社会人の大学への復学の方法が少ないことである。日本では、社会人が大学・大学院に戻ることは非常に難しい。しかし、これからは社会に出たからこそ学びたい学問や分野も多くなる。

ぜひ、日本でも社会人の大学・大学院への入学・復学が増えることを望む。

WS000002