【感想】データ・ドリブン社会の創発と戦略（安宅和人）　第10回目講義

本日は、慶應義塾大学の安宅先生の
『データ・ドリブン社会の創発と戦略』の第10回目の振り返りになります。

第10回のリンクはこちら。↓
行動ログデータ 1

f:id:techtack:20210923112031p:plain

本講義における気づき

1）軸の整理方法
安宅先生の経験から以下の3つ。

f:id:techtack:20210923105028p:plain なんとなく自分の中で思っていたことがあったが、
うまく言語化しないと、自分でも深く理解できないし、他者にも説明できない。

2）MECEに考えるコツ

これも自分の中で、うまく考えられていなかった。
自分の中で、言語化して仮説を持ってから聞くようにしたい。

＜MECEに考える技の例＞

①プロセスのはじめから並べて書き出してみる
②気になっているものを全部書き出して、グルーピングして、それで回るかシミュレーションする。
③面白そうな着眼が出たら、それをフレームワークの視点で抜け漏れをチェックする。
④単純にロジカルに切っていく
⑤面白い軸が2つ出たら、それで掛け合わせてみる

3）なぜ軸が必要なのか
分析的にモノを考えるとは、軸を考えることと同義であるから。
「何に答えを出そうとしているのか」を明らかにすることは、
軸を正しく取ることにつながる。

我々の脳の知覚系の特徴を考えると、
・脳の認知は、閾値が存在し、不連続な差＝明確な比較が必要
・2つ以上の既知の情報がつながることが、情報の本質
を考えると、適切な軸のとり方の重要性が分かってくる。

4）市場の予測
今まで想定していなかったことが可能になってきていると痛感した。

例）原油価格の予測
画像データから石油タンクを識別。
→タンクの浮き屋根の変化を追跡。
→各タンクの備蓄量を推定。

５）行動ログは身近な存在
行動ログのエキスパートである、Yahoo! Japan研究所坪内先生が講義を実施。
スマートフォンが代表例。
位置に関するセンサが5つもある。
他にも気圧センサ、3軸ジャイロ、加速度センサ、近接センサなど。