不惑でないお年ごろ

仕事でとある会社さんとコラボ、、、、もうちょっとかっこよく言えば共同研究することになり、そのプロジェクトの自社側のリーダー的な役割を、なんとなーく引き受けつつある。

内容はといえば、コラボ先の会社さんが、ちょっと前に流行った？方法（潜在クラス的な・・・）をつかって、自分んちのお客さんを分類をしてくれるというものだ。

基本、うまく分けることが目的なので、自分としては、どんな手法をつかっても構わない、と思うわけだ。潜在クラス的なを使うのは、コラボ先企業が、それを使いたいと言っているだけなのです。で、今回のように、ややマニアックな手法をつかうことに期待する自分と、一方で、すごく冷めている自分の両方が混在してて困っている。

期待するほうは簡単で、到底専門家ではないのもの、微妙に統計を勉強してきたので、珍しい手法をつかうことは、単純に楽しみだったりする。コラボ先の分析者と、微妙にマニアックな話をして、周りの同僚がポカーンとしているようすも、正直な話、まんざらでもなかったりする。そう、わたしは、器の小さな人間なのです。

一方で、そんな得意になっている自分を小バカにしている面もかなりある。

ビジネスの成功が分析の目的なので、正直な話、手法なんて何でもよい。マニアックな分析手法を同僚に説明したところで、ドン引きするだけだ。むしろ、課題をきちんと定式化することが大事だ。課題を定式化するとは、分析をして意味がある結果が出るような問題を考え、それに応じた手法を選択することだ。個人的には、雑な課題設定をして、適当なデータをつくると、統計モデルでどんなに頑張ってもロクな結果がでないと思っている。逆に、素敵な課題ならば、統計を使わなくても、素敵な結果になる。

その意味で、話を聞く側には、統計分析なんて、よしなにしておきましたくらいでちょうどよい。話を聞く側、まあいったら商品企画とか営業といった、お金を生み出してくれる大事な人たちには、分析しようとする課題がなぜ解くに値するかを説明すべきだと思うし、それがあって初めて、分析結果の価値が伝わり、ビジネスのアクションにつながるというものだ（が、なかなかこれが難しい）。

世の中には、高度な機械学習をつかっているdata scientistなる賢い人たちがいるようで、難解な分析ブログをかいていらしゃる。わたしなど、難しくて、内容がよくわかりません。が、その人たちは、会社でどうやって商品企画やマーケ・営業と話をしているのだろうか？とよく気になる。あるいは、話をする必要などないのだろうか？かれらの分析結果は、webサイトのレコメンドエンジンなどで人知れず働いているとか、そんな感じなのだろうか？？？と、賢い人たちの生き方が、うらやましいような、そうでないような微妙な感じがする最近。

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ちなみに、ちょっと前、data scientistの本山の一つであろう、IBM大和研究所の人たちとよもやま話、というか研究プレゼンをしてもらった。まあ、きっと込み入った計算をしているのだろうけど、計算結果の使い方が、、、どうだろう、という感じだった。そう、計算が暴走しているですよね・・・。いろいろ計算した結果を受けて、メルマガ打ちました的な、、、、。正直な話、メルマガのレスポンスが驚異的に上がりそうに思えない計算だった上に、アクションもベタベタで、なんとなく興ざめしてしまった、まあ、彼らに素敵なマーケティングアクションを考えてもらうことなど的外れなのだが。そういう意味で、やっぱり課題設定と計算は切っても切り離せないと思うに至ったのでございます