Super Bowl 2014　日本未放送バージョン

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休日は、ゆっくりとNFLのことが考えられる、素敵な時間です。そして、すでに１ヶ月以上前に終わった、Super Bowl XLVIII (48)のハーフ・タイムショーのお話を。

アメリカでは、Super Bowlを、FOXが放映しました。一方、海外へはNFL Networkの放送が流されていました。このことは、ハーフ・タイムショーにも影響があり、FOXではハーフ・タイムショーのスポンサーのPepsiの映像も前後に入り、一つのショーになっていました。

しかし、日本ではNFL Networkの放送でその部分が、流されていませんでした。しかし、現代はYouTubeで、それらも見ることができます。そこで、今回はFOX放映編のハーフ・タイムショーを紹介します。Bruno Marsのエンターテイメントが、こちらのほうが堪能できるのではないでしょうか。

 

Red Hot Chili Pappersのゲスト出演でも話題を作った、ハーフ・タイムショーですが、できたら日本でもスポンサーの演出フォーマットで見たいですね。

ちなみに、2014シーズンの2015年2月1日のSuper Bowl XLIX (49)は、米国ではNBCの放映と決まっています。

今年もQBの変更になる、New York Jets

New York Jets
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アメリカン・フットボール、とりわけNFLのファンである、筆者に取り、3月から、４月はある意味気を揉む季節である。それは、選手のトレードが大きく行われ、４月には新人の選手を指名する、ドラフト会議が行われるからである。

NFLは、Pro Sportsの中でも年俸が高いことでも知られているが、一方、全32チームの選手のサラリーキャップ（年俸の合計)が、決められている。2014シーズンは、サラリーキャップが16億ドルと決められている。したがって、必ずしも良い・高い選手だけを集めるわけには行かない。ある種、ここでも数学と戦わないといけない。そして、NFL Salary Capを確認できるサイトも当然、存在している。

Michael Vick will challenge Geno Smith for the role of starting QB.

Michael Vick will challenge Geno Smith for the role of starting QB.

さて、筆者はNew York Jetsのファンであるが、ここのチームのQuarterback(QB)が、今年も変わる、マイケル・ビックだ。（写真左）実は、New York Jetsでは、ここ数年、QBが落ち着かない。

Season(s) Quarterback(s)
2013 Geno Smith (16)
2012 Mark Sanchez (15) / Greg McElroy (1)
2011 Mark Sanchez (16)
2010 Mark Sanchez (16)
2009 Mark Sanchez (15) / Kellen Clemens (1)
2008 Brett Favre (16)
2007 Chad Pennington (8) / Kellen Clemens (8)
2006 Chad Pennington (16)
2005 Brooks Bollinger (9) / Vinny Testaverde (4) / Chad Pennington (3)
2004 Chad Pennington (13) / Quincy Carter (3)
2003 Chad Pennington (9) / Vinny Testaverde (7)
2002 Chad Pennington (12) / Vinny Testaverde (4)
2001 Vinny Testaverde (16)
2000 Vinny Testaverde (16)

そして、2014は、Michael Vickになるのだろうか。確かに、アメリカン・フットボールでは、攻撃の要の重要なポジションだが、もう少し中期の選手起用も求められるところである。

なぜなら、QBの変更で、攻撃のパターンは大きく変わり、他の10人の攻撃陣の役割も大きく変わるからである。その意味では、攻撃のプレーの練習が今季は重要だ。そして、ピークを過ぎたマイケル・ビックをうまく使うプレーを作れるのかが鍵だ。楽しみでもあり、心配である。

2014年Web広告研究会宣言は、「Big Data 2.0」

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2014 WAB宣言

2014 WAB宣言　Bid Data 2.0

2014年3月20日、Web広告研究会の2014年のWAB宣言を行いました。今年の宣言は、「Big Data 2.0」です。背景や、過去の宣言は、Web広告研究会のリリースに書かれています。

ここでは、なぜこのテーマ宣言になったかの、もう少し踏み込んだお話と、当日会場で使ったプレゼンについて、説明します。

なぜ、この時期にBig Data 2.0だったのか。それは、マーケティング領域が、もっともData活用、ビジネスにおける論理構築が遅れているのではという、危機意識が少ないからだと感じたためです。まず、Big Dataという言葉は、マーケティング用語ではなく、すべての領域で研究されています。

総務省の資料において、Big Dataはさまざまな分野で活用されようとしており、事実医療の世界においては、カルテの分析など多くの研究者がデータ分析を行っています。

ビッグデータの活用による発現効果

ビッグデータの活用による発現効果

残念ながら、この中には、マーケティングという言葉は出てきません。逆に言うと、政府からすると経済効果は高く無いと思われているのかもしれません。そして、このことはマーケティングの領域には、Data分析者が集まらないことになるかもしれません。

そして、重要な事は多くの領域で、国家的なプロジェクトも含めて、Big Dataの活用は、研究から実践段階に入り始めているのです。そこで、今回の宣言では、Big Dataの活用を、マーケティング領域においても、研究のステージから、実践のステージに移行すべきと考え、宣言を行いました。

そして、Dataを活用して、論理的に課題の解決を、マーケティング領域以外の人と議論する。このことも重要なポイントです。現在、多くの領域で、領域外の人とコラボレーションことで、多くの成果が出ています。そのためには、自分たちの自分たち用語で、自分たちの明文化されていない論理（曖昧な論理）で、話していてはいけません。他の領域の人たちにわかりやすく、客観的に論理的に話さないと、議論できないのです。「あの人、マーケティング分からないから、議論しない」ではなく、「マーケティングを知らない人に、別な視点でアドバイスをもらう」ことが、重要なのではないでしょうか。

次に意外と質問の多かった、当日のプレゼン資料についてです。これは、Preziというプレゼンテーション・ツールを活用しました。私は、ビジネスの形式重視の時には、PowerPointを使い、クリエイティブ、イノベーティブなプレゼンには、Preziを使います。この、Prezi無料版もあるので、試してみるのはいかがでしょうか。

昨日使った資料も、再利用可能なように公開しましたので、参考にしてください。

Web広告研究会のプレゼン

パネル・ディスカッションの資料

この宣言や、プレゼン・ツールが皆さんの仕事に少しでも助けになれば……。

Data分析は、事前準備が重要

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私は、縁あって、昨年から東京大学大学院数理科学研究科の数学専攻の学生と一緒に研究をさせてもらっている。そこでは、主に実業のデータから、あるパターンを探し、数理モデルとして記述することを目標にしている。

もう少し、わかりやすく言えば、Aという数字の集合と、Bという数字の集合に、何か関係がないか、関係があるとしたら、どんな式で記述できるのかを考えているのである。たとえば、広告の投資金額と、売り上げの金額に関係があるかというような問題である。

このようなことを、３年も行っていると、このモデルづくりへの近道は、データを良く眺めることだということに、気づかされた。一般的には、すぐに、AとBの関係を、統計ソフトなどに投入し、近似式が作れないかとやってしまう。でも、これでは、統計的な式が作れても、数理モデルにはならないのである。

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時として、このように統計ソフトは、物体の自由落下の方程式でも、複雑な式で、近似してしまい、現象の理解を遠ざけることすらあるのである。(ad tech Tokyo 2013の私の講演資料から)

最近私が行っている手法は、以下である。

(1) まず、数字データAのみ、数字データBのみの性格を理解する。たとえば、クラスタリングをすると、どれくらいの集合に分けられるかとか、それぞれのデータにNoiseのような特異点がないかなど。

(2) それぞれの特徴を理解したうえで、AとBの関係性について、広く議論する。でも、まだ数式は使わない。

(3)どんなモデルにあてはまりそうか、議論する。

(4) そのモデルだと検討し、証明する。だめなら、(3)や(2)に戻る。

何行っているんだと思うかもしれないが、先に式を考えて、モデルを作るのと、何も考えずに統計ソフトにデータを投入するのには、大きな違いがある。

 

しいて結えば、「きちんとオリエンを行ったパートナーに行う」のと、パートナーに「丸投げ」くらいである。

Data分析には、事前準備、特に分析メンバーの議論が重要なのだと、最近実感している。

さぁ、今日ももうすぐWeb広告研究会のフォーラムで、Big Dataの話をする。このような進め方を多くの企業で行ってもらいたいという期待値を持ちつつ。

 

 

働き方と会議室

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本日、内田洋行の働き方のセミナーに参加してきました。当初の目的は、ここのプレゼンテーション・ルームが素敵なので、その見学の目的でした。残念ながら、写真撮影ができなかったのですが、プレゼンテーション・ルームも素敵でした。知的生産性が向上すると思います。

でも一番興味を覚えたのは、内田洋行さんの組織特性を理解する調査です。個人主義なのか、ファミリー思考が強いのか。これらを理解しないと、フリー・アクセスにしても意味がないこと。

つまり、働きやすくするには、部屋の作り以上に、組織メンバーの理解が重要なこと。とても、自然な結論ですが、はっとさせられました。

事例が送られてきたのでLinkしておきますね。

「移転は千載一遇の機会、創造的で開放的な本社を作ろう」

数学は、数の計算ではなく「正確な論理的な思考の創造の場」

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私は、今をさかのぼること20年以上前に、大学院で数学を専攻していた。そのおかげで、現在の業務においても数学的な思考を活用する。

一般に、数学というと、小学校、中学校で習った、計算を思い出す人が多いだろう。2×2=4とか、9 (1/2) = 3とか。では、数学の中の分類はどのようになっているかという参照のリストを見ていただきた。アメリカ数学会発行のMathematical Reviews (数学評論) による数学分野の分類 である。一般的な「計算」といった分野はなく、その計算も、数論のような論理から、地球物理学といった現象に近いものもある。

数学は、このよう計算といった、算術だけの学問ではなく、数しいを活用して、論理を組み立てる学問なのです。一般の事象を、数式化することにより、その問題は汎用性が生まれ、そして明確な論理で記述できます。

そして、このことにより、科学に重要な、証明の再現性があるために、先輩達が証明した定理は、時代が過ぎても、同じように証明することができ、理解することができるのです。

このように、数学は「正確な論理的な思考の想像の場」であり、単なる計算ではないのです。そして、科学や現象の理解に、大きく貢献できる学問として存在しているのです。

これからも、数学を活用して、ビジネスにも貢献してきたいと、数学会開催中に、再認識。そして、再度自分の選考をこの数学分野の分類にて確認!!

Data分析とバレーボール

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Big Data,Big Dataと叫ばれている昨今ですが、Data分析はさまざまな領域で、活用されていますよね。皆さんの中にも、映画マネーボールでも、弱小だったオークランド・アスレチックスを、打率ではなく、出塁率という指標で立て直していました。

そして、「Mathletics :  How Gamblers, Managers, and Sports Enthusiasts Use Mathematics in Baseball, Basketball, and Football」なる本も、発売されており、アメリカでは多くのPro Sportsにデータ分析の手法が取り込まれています。

さらに、最近の女子バレーでは、監督がiPadを持って、選手に支持を出している姿を見ませんか?そして、その分析にも、なんと世界標準のイタリア製の「DataVolley 2007」というソフトがあるそうです。驚きました。詳しくは、バレーボールと数学のサイトに、バレーボールアナリスト、渡辺啓太さんのインタビュー記事として出ています。