ビッグデータのAI解析
■ 解析対象としてビックデータ
数億レコードに及ぶ不動産広告情報、数十万レコードになるアンケートデータ、数千人の人事
情報、数百万人の個人信用情報など
■ 実績や成果
家賃や不動産価格推定、家賃滞納分析、退職者分析、各種アンケートデータ分析など、様々な分析を行い、実際の事業への実装や運用への適用を行ってきました。その成果は学術論文としても発表しています。
■ 用いる主な統計手法
記述統計、ロジスティック回帰、重回帰、順序プロビット、構造方程式モデリング、因子分析、主成分分析、コレスポンデンス分析、クラスター分析など
■ 関連する論文やブログ等があればURL
地域の空き家率が家賃に与える影響
https://uploads-ssl.webflow.com/5d92fabc9461c35df700f9c5/5d9b1c937a2a6e89518068c1_Effect_of_the_Vacancy_Rate_of_the_Locality_on_the_Rent_SOtakeshi_201711.pdf
地域の共同住宅空室率が中古マンション価格に与える影響
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jares/32/1/32_106/_article/-char/ja
行動・思考様式が家賃滞納に及ぼす影響
https://www.jstage.jst.go.jp/article/uhs/2017/97/2017_136/_article/-char/ja
住まいが主観的幸福度に与える影響
https://uploads-ssl.webflow.com/5d92fabc9461c35df700f9c5/5d9959c8c33c890a8278de3c_The_impact_of_residence_on_subjective_well-being_20181209.pdf
■ お役にたてそうと思うご相談分野
主に取り組んできたのは、不動産領域でのビッグデータ解析ですが、様々な分野にAIのような統計手法をどのように適用すれば良いのか、データの収集蓄積をどのように行えばよいのか、といったことについてお役に立てると思います。
なお、最近はAIといえば機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）に偏っている風潮がありますが、古典的な統計手法を基本とすることには十分な意味があります。
■その他
地域: 日本全国対象
役割: プロジェクトマネジャー、研究者
規模: 扱うデータ数は、最大で数億レコードに及ぶ
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職歴
職歴：開示前
このエキスパートのトピック
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業務・人材・組織マネジメント
問い合わせ■ 具体的な経験の内容 リクルート入社後10年目に32歳で通信事業の技術部門の課長 38歳でネットメディアの企画部門の部長 41歳で社内企業し、設立時3名から約300名の従業員数となった新規事業会社の代表取締役社長 その他、業界団体の長や学会の委員など様々な社会的な役割を経験 ■ 実績や成果 最近ではそうでもありませんが、当時としては世の中的には比較的若い段階で管理職となり、様々な苦労を重ねながら、マネジメントにおける実績や成果は、評価が極めて難しいのですが（売り上げや収益も重要な指標ですが、そうした数値指標だけでマネジメントは評価されるべきものではありません）、一定の成果は出してきたと考えています。 ■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか 管理職昇進後は、肩に力が入り何をどうしていいのかわからなかったのですが、経験を積むのと同時に、様々な書籍・学術書（実はマネジメントにもきちんとした学術研究の積み重ねがあり、一定の知識体系があります）や人材開発会社との研修や議論を通じて、様々な学びを積み重ねてきました。 マネジメントのタイプには大きく分けて、数字を見極めるタイプ（ゴーン氏が典型でしょうか）、人を見極めるタイプ（松下幸之助氏でしょうか）、仕事を見極めるタイプ（本田宗一郎氏でしょうか）、ビジョンを掲げるタイプ（孫氏でしょうか）といったものがあります。このとき、トップを支える人材や、現場のマネジメントを担う人材は、トップとは違った多様な人材の組み合わせで構成することが重要です。 在籍していたリクルートについては、「圧倒的当事者意識」「おまえはどうしたい」といったワードが有名ですが、実はそうしたワード自体は2000年以降に作られたものです。特に「おまえはどうしたい」とは昔は言わず「おまえはどう思う」が使われ、その意味は、やりたい・やりたくないではなく、目の前の課題に対する合理的な解決策を追求するものだったのです。 また、組織ではリーダーシップだけではなく、フォロアーシップとパートナーシップが重要で、KPIのような数字に頼ったマネジメントは必ずしも適切とは言えません。そうしたことに関する学術研究も多数あるわけです。 さらにマーケティングや人事制度構築、AI的な統計的手法などを活用する新たなマネジメントが必要とされていると感じています。このとき企業において重要な視点は、マネジメントの対象を明確にすることであり、それは業務・人材・組織・経営・戦略というように層別化することができます。よくあるケースとしては、業務を理解していない管理職が、ただ単に納期のチェックだけをしているという状態がありますが、そうしたケースでは、その業務を遂行するだけの能力が担当者にあるのかといった人材の観点や、組織内で補完・支援しあえる状態にあるのか、そもそも組織として何をなすべきかをマネジメントが決定しているのか、といった階層別の理解とマネジメント重要だと考えています。 ■ 関連する論文やブログ等があればURL 関連する論文としては、以下のようなものがあります。 統計・調査データを経営に活用するために経営者に必要なリテラシー,2019.6 https://www.kentaku.co.jp/miraiken/market/pdf/profile/The_literacy_that_managers_need_to_utilize_statistics_&_survey_data_for_management_20190623.pdf 発注者と開発者のスキル・意識の違いがシステム開発に及ぼす影響,2018.3 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jasmin/2018s/0/2018s_1/_article/-char/ja/ 労働時間が仕事満足度に与える影響,2018.3 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jasmin/2018s/0/2018s_5/_article/-char/ja DX推進に必要な組織と人材戦略,2020.1 https://www.kentaku.co.jp/miraiken/market/pdf/contribution/fudosankeizai_hituyonasosiki_tojinzaisenryaku_20200129.pdf ■ お役にたてそうと思うご相談分野 汎用性が担保されていない経験に頼ったいわゆるグレイヘアコンサルティングではなく、科学的な根拠と学術的研究成果も参照した、マネジメントについてこれまでの経験がお役に立てると思います。
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オープンデータやアンケート設計等を用いたマーケティングリサーチ
問い合わせ■ 具体的な経験の内容 新規事業立ち上げに伴うオープンデータ・アンケートデータを用いたマーケティングリサーチ 新商品開発に伴うオープンデータ・アンケートデータを用いたマーケティングリサーチ メディア企画としてのアンケートデータを用いたマーケティングリサーチ ■ 実績や成果 ネットメディア企画のためのインタビュー、アンケート調査や、PR企画や政策提言のための大規模アンケート調査の企画・設計・分析・レポーティング等の多数の実績があります。 ■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか 誰でも利用できる政府統計等のオープンデータは多数ありますが、どこにどんなデータがあり、そのデータにはどのようなクセがあるのか、といったノウハウが非常に重要です。 また、アンケート調査では、コンセプト設定が重要ですが、どのような集計・分析を行うかを十分に考慮した設問設計には該当分野に関する十分な実務経験・知識と、調査や統計処理に関する豊富な経験と知識が必要となります。さらに、一般的なアンケート分析ではクロス集計が多用されますが、クロス集計ではいわゆる変数統制が十分ではないため、結果の解釈を謝ることも多くあります。そのため、回答の点数化、正規化、検定や回帰、因子分析やクラスター分析、構造方程式モデリングといった統計手法を用いることは極めて有効です。 そうした点について、失敗した経験も含めて、十分な経験を積んできました。 ■ 関連する論文やブログ等があればURL 企画・設計・分析・レポーティングを行った調査は多数ありますが、一般に公開されているものとしては、 首都圏の住宅市場ポテンシャルに関する調査（一般社団法人不動産流通経営協会）2017.3 https://www.frk.or.jp/suggestion/201703_potential.pdf があり、 アンケート調査を元にした論文としては、 行動・思考様式が家賃滞納に及ぼす影響,2017.4 https://www.jstage.jst.go.jp/article/uhs/2017/97/2017_136/_article/-char/ja シティプロモーションのための自治体居住満足度の実証分析,2019.10 http://www.j-mac.or.jp/oral/fdwn.php?os_id=185 などがあります。 ■ お役にたてそうと思うご相談分野 オープンデータを用いた市場調査だけではなく、ブランディングポジションの把握やユーザーの行動分析などにはアンケート調査は以前有効な手段です。どのように設計すれば良いのか、どこに発注すれば良いのか、金額は適正かといった観点でお役に立てると思います。また、組織内のマーケティング人材の育成といった点でも、講義やアドバイスなどお役に立てると思います。
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新商品開発・新規事業開発・M&A及び企業提携
問い合わせ■ 具体的な経験の内容 1990年代：電話料金のアグリゲーション事業立ち上げ 2000年前後：インターネットメディアの立ち上げ 2005年：モバイルメディアの立ち上げ 2006年：金融事業会社の立ち上げ など、様々な新規事業の立ち上げを行ってきました。 ■新規事業立ち上げのポイント 誰でも最初から新商品、新規事業を作り出せるわけではありません。最初はなかなかうまくいかないものですが、経験が無ければ成功率はかなり低いと考えられます。新商品開発、新事業開発の経験を積むと、いつも失敗するとだんだん成功率が上がっていくひとに分かれていきます。このとき、特に新規事業の立ち上げでは、企業内の場合には経営陣からの信頼獲得、起業の場合には、出資者等の利害関係者との関係構築が極めて重要な要素になります。 また、新規事業とはひらめきが重要で、良く理路整然と新規事業立ち上げのプロセスをプレゼンテーションする人がいますが、仲良くなって聞いてみると、その思考プロセスは後付けであることも多いのです。 さらに、新規事業では、よく言われるようにゼロから１に生み出すのが最も大変で重要なプロセスであり、1を10にするプロセスは新規事業立ち上げではなく、事業拡大のプロセスです。この点をよく考える必要があります。世の中の特に大企業で新規事業に取り組んだ、という経歴は事業拡大のプロセスであることも多いのです。 そして、新規事業の立ち上げでも学術的な研究成果の蓄積があり、科学的なアプローチが必要とされている時代になったと言えるでしょう。 ■ 関連する論文やブログ等があればURL 新規事業に限りませんが、ひらめきが最も重要ではありますが、データをどう活用するのかというのも関係者へのプレゼンテーションや事業計画立案には大切な要素です。 関連する論文としては、 「統計・調査データを経営に活用するために経営者に必要なリテラシー」 https://www.kentaku.co.jp/miraiken/market/pdf/profile/The_literacy_that_managers_need_to_utilize_statistics_&_survey_data_for_management_20190623.pdf?_ga=2.182104551.1339593402.1583759982-702565299.1583759982 があります。 ■ お役にたてそうと思うご相談分野 新規事業にどのように取り組むべきか、経営者としての視点、新規事業に取り組む担当者の視点、事業に関連するSIerや関係事業者など、さまざまな視点から、経験をお話することが出来ます。