【感想】データ・ドリブン社会の創発と戦略（安宅和人） 第4回目講義 慶應義塾大学
慶應義塾大学のデータ・ドリブン社会の創発と戦略（安宅和人）
第4回目講義の振り返りをやっていきます。
本講義における気づき
１）冒頭の講義
安宅先生が国の委員会で遅れるとのことで、
ヤフー株式会社の可視化推進部の原さんという方が講義された。
マーケット調査などをやっておられるそう。
２）データの特性
調査データ（意識的） ×質的（定性）：インタビュー
調査データ（無意識的）×量的（定量）：アンケート
行動データ（意識的） ×質的（定性）：観察
行動データ（無意識的）×量的（定量）：ログ
今回はアンケートに着目。
簡単なビジネス課題に触れて、アンケートデータに慣れるのが目的。
３）回答者の目線に立つ
例えば、アンケートで以下の質問を設定したとする。
『あなたは、スマートフォンをお持ちですか（○は一つだけ）』
１．持っている
２．持っていない
３．よくわからない
この３の選択肢が重要。らくらくフォンのようなものは、
果たしてスマホなのか、回答者はわからないため、その選択肢を設定しておく必要がある。
（ただ「よくわからない」の例示を出した方がより丁寧であると思う。そもそもスマートフォンがわからない、持っているものがスマートフォンか判別がつかない等）
４）アンケートは高い
アンケートの費用の肌感が今までなかった。思ったよりも高い。
■６人組のグループを2時間インタビュー×3グループやった場合（18人分のデータ）
→100万円かかる（1人分のデータ当たり55,000円かかる）
■30問の質問を1,000人に聞く
→調査会社によるが、60万円程度
（これはインターネット調査であり、7,000万人にリーチできる。インターネットを利用していない人にリーチするためには別のアプローチが必要。）
５）分析で重要なこと
分析の軸出しはデータをいきなり見ることではなく、分析対象と課題の理解から始まる。分析力を向上させるためには、解析ツールの技術でもなければ高度な数理解析手法でもない。何が課題なのかを見極める能力である。
あらゆる解析ツールは、陳腐化する（安宅先生経験談）
６）ドメイン知識
ドメイン知識が無いと、そもそもデータを理解できない。
例）DNAの塩基配列。3つの組で読むべきフレームを探さないといけない。
開始コドンと終止コドンを把握する必要がある。
７）イケていない分析に関する参考資料
イケていない分析は色々あるが、
以下の『統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門 (ブルーバックス)』がおすすめだそう。
以上です。引き続き、講義を見ていきます。
