こんばんわ。
# 前の記事がDBL2022ってことか。このNOTEは一体何なんだ。

Biggest Trend

Cookie今度こそ本当に終わります。Chromeも廃止。未だにこれに変わるソリューションは存在しない。
プライバシーサンドボックスもGoogleが全部握るだけ？などプラットフォーマーへの疑念。Google,Amazonへの反トラスト訴訟、Youtube偽装疑惑など。
そしてMFA（Made for Advertizing）の除外。今の定義だと結構多くのメディアが当てはまってしまっている。クリック率とかビューアビリティが売上に貢献していない説が背景にある。
今回の動画シフトは「ショート動画」であり、特長としてプラットフォームに依存していない。複数のプラットフォームで使えるが前提。Youtube用とかTiktok用とか分けてないですよね。
哲学の中でデータの本質を見極めていくための本日DBL2023開幕です。

データを点からストーリーへ：バスケ女子日本代表の”勝つべくして勝つ”ためのデータ活用

恩塚 亨　氏
公益財団法人日本バスケットボール協会
バスケットボール女子日本代表ヘッドコーチ

データ分析からコーチングを始めた。データ哲学「勝つべくして勝つために」。こうやったら勝てるーという論理的確信を持つために。データは行動に活かすためのツールである。

どんなデータを重視するか

ズバリ、勝つ可能性を高めるデータ、データを選ぶ二つの視点。
１．バスケットボールの特性から見た勝利に影響が大きいデータ
シンプルに相手よりも多く得点したほうが勝利する。

これらを観測することによってバスケのKPIを組み立て、基準値の設定ができる。

２．自分たちの強みを最大化して相手の弱みにぶつける戦略に基づくデータ
情熱をもって取り組める。自分が世界一へのの原動力になること。
日本代表で言えば、アジリティ＝俊敏性。
他者に負けない。次から次へと目の前にある課題を乗り越える力。（ドッグランコンテストの犬のように）
世界の選手と比べると、弱るところもあるけれども、F1ではなくてラリーカーのような俊敏性が大事。それを計測するデータ。例えば、速攻を出せた割合。18.2パーセントの実績。目標は20％。こういう数値を見ながらータグ付けされたビデオを見る。ワンプレーごとの移動の速さも計測、評価する。

データの選定・見極めのフロー

１．KPIの評価　と　２．戦略の評価
基準値⇒目星を付け⇒ビデオでプレイをチェックする。
（ビデオはタグ付けされており、1クリックで再生可能）ビデオを見ながら、個人、戦術、場面どれに紐づくのかの見極める。目標値が正しいかを見極める。データの本質に迫る。個人とチーム、どっち問題があるか、この2つの視点に対して、 個人の評価とチーム評価を、その都度行う。
目標値との差分、インパクトの大きさ、優先順位を決定。試合中も行うし試合を12時間で分析完了して、すぐにフィードバックする。

小さいからリバウンドとれないことは仕方ない？努力不足？

リバウンドを取れない原因を分析。小さいからとれないのか、それ以外に理由あるのか。 個人で取れないものー努力が足りていないものの方が多かった。 やるべきことをやっていれば50％改善できる要素。 こういうことをきっちりやり切れば改善できる。フィジカルで不利と断定する前に、こうすればいいと思うこと。そのためのデータの見方。
出来てないことを発見して、こうだからダメだって言うんではなく、こうすれば可能性があると考えるためにデータを見る。改善。

データは行動決定に活かすためのツール

どうやって行動に移していくか。これが悪いからというのはだれにでもいえる。一つ一つの効果的な打ち手が連続的かつチームプレーになるように設計する。
KPIを明確にし、強みを活かす戦略。その実行のためには因果関係を持ったストーリーが必要。

データに裏付けされた競争優位の論理を確立する

スクリプト＝台本（実行フローデータ）を作る。目的と全体像を元に、誰がいつ何をするか、何で計るかを具体的明確に示す。
個人がチームに何ができるかを土台としてどうプレーし続けるか。
続けることがポイント。続けられなければいけない。計画と実行そして計測。持続性のある実行フローができたとしたら強くなる。
競争優位の論理の元に、スクリプトを作る。 強力で継続性のある実行フローができる。
日本代表で言えば、アジリティ。それを加速する。 自分たちの強みを発揮する。
今まで「スピード」とかっていう大きな言葉でコーチングしていた。スピードがどうなのか。それだけでは実行に落ちない。
スピードが失われるのはどういう場面か、どう活かすべきなのかを分析し実行フローを作ること。パターンが頭に入っていて選手が選べること。それがコーチの仕事、”自分で考えろ”という攻め心がないスポーツ界。

スクリプトを作っていくことのねらい

再現性を高める。自動化する。 なぜ自動化が必要か。
優秀な営業マンは営業トークを丸暗記している。相手に対して論理を組み立てるということはしない。余計に考えることはしていない。
どう論理を組み立てるかを考えるリソースよりも、 相手の反応を見ながら、組み立てられた理論のどれを使うかを選ぶことに集中するべきである。
自分たちのスクリプトが 選手中にしっかり入り、今、abcどれだろうっていうのを選ぶことに集中できたとしたら、選手が自分で判断できアジリティ高いプレイができる。

まとめ

データは行動を生かすためのツール。知性を基に活躍して勝つという戦いを目指してます。論理的に向かって、データをシェアし、こうしたらこうなってくださいという論理をちゃんと繋げて「こうやったらこうなるよね」「これは強みだよね」って選手もコーチも掴めて喋れる状態。そういう気持ちでパリオリンピックでの金メダルを目指す。

プログラマティックバイイングの進化とこれから

原田 健 氏Magnite 東京事務所 マネージングデイレクター
山下 陽也 氏Magnite 東京事務所 デマンド担当 アカウントディレクター

Magniteとは

世界最大の独立系セルサイドプラットフォーム3つのSSPが一緒になった。
グローバルサプライの最も完全な提供元。

日本におけるストリーミングサービス市場の現状とは

広告付きストリーミングサービスが拡大中の状況。日本はまだ従来型テレビが広告付きストリーミングを上回る。だが差は8%程で逼迫。米国では逆転している。
年代別に見ると、若年層はストリーミングが強い。だが、高齢でも利用が深まってきている。５８－７４でも５５％となっている。
テレビ視聴者の10人に8人が広告付きコンテンツを受け入れている
テレビのビジネスモデルと同じ。地上波のフォーマットを参考にしていることもある。さらに広告を好意的に受け止めている割合も地上波と大差ない。
（地上波は77%　ストリーミングサービスは78%、ソーシャルメディアは60％）
ストリーミングサービスの威力
もっともみられている形態。長時間、深いエンゲージメントにより、よりディープなパフォーマンスより効率的なプログラマティックバイイング
屈強なバイサイド、セルサイドのソリューションがあるストリーミング、ディスプレイ、OOHまで。

SPOとは

デジタル広告配信における、配信フォーマットなどの違いによって工数が増えている。Supply-Path Optimization、透明化。SPOを実施して購入フローを一本化するということが必要。

新しい購買メカニズムとしてのPG
全CTVトランザクションの31％がMagnite
純広告と比べて効率的　パブリッシャー横断でのフリーケンシーコントロール。バイヤーセラー相互フォーキャスティング＆オーディエンスターゲティング。

2024年のストリーミング市場はどうなっていくか。
今までは純広告ーPMPの伸長により配信手法がーPG　在庫量をより堅実に確保、SPO　より効率的にアプローチし広告効果を最大化する
USのプログラマティックCTVの市場動向は年２５％増加、来年は１７．８％へ増加見込。

最後に

ストリーミングサービスが進化し、市場拡大している。プレミアムコンテンツ内での配信となることは信頼を得られるメディアにもなっている。とても重要であり見逃せない市場。
次世代の配信方法が進み、純広告が減っている、PG取引で行われているー継続的な市場の拡大。USにおけるCTVを含むストリーミングサービスの広告費は18％に上る。

データドリブン時代の哲学：制約ではなく成長のための倫理観

朱 喜哲　氏
株式会社電通／大阪大学ソリューション・デザイン局／ELSIセンターチーフ・リサーチ・オフィサー／招聘教員

大阪大学と電通でやっている産学共創プロジェクト

ELSI（Ethical Legal and Social Issues）領域での 新しい科学技術を研究開発し、社会実装する際に生じうる技術的課題を超えた課題。
「技術的にはできるんだけどどうしよう」みたいな問題であり、例えば自動運転など。倫理をどうするか。

法　倫理　社会。法はコンプライアンスで絶対厳守。 社会は炎上、世論、コントロールが難しい領域。コントロールできそうなのが倫理である。
Gafaの分割論、だったりEthicsが語られだして、CEOがChief Ethics Officerであったり、In-house Philosopyerが必要等注目を浴びている。
データビジネスの最前線ではE対応が既に産業化している。例えば、Appleは倫理的な企業：倫理的だからこそAppleStoreをとおすべき⇒独占の根拠になるという考え。
これからのデータビジネスは信頼の実現が最上位目標であり、法令順守は当然の義務として、差別化戦略の要素としてプライバシー及び倫理、社会的責任が設定される。

倫理観が大切はわかるが、倫理観とはどうすれば養成できるのか

大阪大学と電通で日本において調査した。倫理的な課題の優先度は③E②S①Lの優先順位となった。日本企業に倫理とはどんなものかと問う、できる限りめざすものであるのか、絶対に守るもののどちらか。ほぼ半々に分かれた。これは欧米におけるスタンダードと大きく違う。
倫理とは絶対に守らなければいけないと考えるのが世界の普通。日本は努力目標ととらえている。齟齬がある。欧米は義務。
例えば
Legal　個人情報保護法
Ethical　不変的な概念　原則として変化しない
Social　変化する

SocialのIssueからEthicalの課題となって、立法化Legalされるのが普通の民主主義の流れである。 GDPRの成立には多くの倫理学者、哲学者が関わった。
日本ではLegalが先になってしまう。それに対応していく。
転ばぬ先のつえ、攻撃の武器ためなど、人々はもっと倫理に対して関心を持っていくべきである。

データ戦略のシナリオの未来を訊く:POLAが見据える「進化したおもてなし」とは？

中村 俊之氏　株式会社ポーラ　顧客戦略部　部長

国内事業の販売チャネルを横断して事業戦略、マーケティング基盤、統合を実施している。POLA新メンバーシッププログラムを実現。
サロン、百貨店、ECのチャネルをシームレス化するために、7つのオレオレ基幹システムを統合していった。どこのお買い場でも使えるように。
会員サービス統合、WEBEC統合、APP統合を行った。

なぜそんなことをしたか

デジタルの浸透はビジネスが根付いている土壌の変化と捉える。POLA独自のマーケティングとは何かを問うために、お客様の声を基点に始めた。
「スキンケアをする時間とはあなたにとってどのような時間ですか」
POLAのユーザーさんにとって、スキンケアはリラックスや投資。
日々の義務やルーチンとしてではなく、ポジティブな反応を持つお客様が多いのが、ビジネスモデルの独自性として捉えることができた。

自分たちのビジネスをどう展開していくのか

ポーラのお店、百貨店、オンラインストア、BtoB事業の4つについて
ダイレクトビジネスの基盤を持っているのが強み。ブランドのフィロソフィーを持って、コミュニケーション戦略を組み立てている。
コミュニケーション戦略も創業精神に立ち返った。
自分の奥様の手荒れを見て、手荒れの薬をつくって、それを近所に配っていったという話が創業。ひとりひとりの人と美容サービスであり、POLAらしいおもてなし。

顧客体験をよくするための指針指標（顧客・事業）づくりにとりくむ

マーケティングプロセスの北極星を決める
KGI-KPIの設計。KGI:販売指標それを分解したKPI。この数値とお客様の声。
顧客接点をプロセスとして100人のカスタマージャーニーを可視化。
NPS/NPJ＝総合評価として、各プロセスの評価軸を作った。
顧客IDと紐づいた状態で顧客調査が定期的、自動的に配信され行われる。
リアルという制限からオンラインの領域に広げていくということも実施。お店ごとのECをつくって、お店の領域をリアルからデジタルへも。
ECログインするとお気に入り店舗への導線をつくるなど、コンフリクトへのケアも怠らない。

既存の枠を超えて、顧客中心の企業へ。それは顧客理解から。

お客様がEC、リアルそれぞれで何をしているのかを把握すること、マーケティング施策、コミュニケーションも含めオンラインオフラインといった枠を超えてやることが非常に重要である。
顧客が一人だと捉えられたときに、会社が顧客視点になっていくという実感がある。顧客の動きを捉えて、「お客様が～」という会話が社内でできるようになっていることが嬉しい。

コミュニティを活用した顧客起点マーケティングの不可欠性

芳田 佳奈　氏
コミューン株式会社マーケティング部エヴァンジェリスト

コミューンは150名の会社になった。コミュニティプラットフォームを作るツール。

あなたのマーケティングに顧客基点を加えてみませんか？

商品開発やイノベーション　＝　定量調査＋定性調査

定量調査は行動データを収集し、定性調査は心理データを収集するどちらも重要で、掛け合わせる、つなげてこそ意味が出るものである。

行動データをもとにすると、どうして買ってくれたのがわからない。
行動に加えて、心理データも必要。これらを合わせて取っていくためには、コミュニティ施策は非常に重要である。コミュニティを通すと、顧客とでモグラが明確な状態でコミュニケーションが取れる。心理の変化を様々なログデータと共に見れるからである。

QBBチーズパークの事例
2憶五千万本より一人のリアルボイスを聞く方が確実にいいアクションが生まれる。コミュニティ参加後に購入頻度アップしたり社内コミュニケーションも増加した。

SSOでの連携

行動データとコミュニティログを連携することができる。これによって、LTV向上につながる活用方法、関わり方、アクションを可視化できる。
プロフィール設計＋グループアカウント登録時にソーシャルログインもOK

今まで得られなかった示唆の獲得

顧客の明確化と対話を通じて、マーケティング投資の効果と効率化を向上
立ち上げ期：味より栄養、完全栄養食そこからは、味が大切。食べ続けるためになどが見えてきた。⇒上場に至る。

利用頻度や先行度の定点観測（アンケートができる）

コミュニティがあるとユーザーが見えていく。N1分析が可能。どういう行動をしたのか、どういうコミュニティでどんな発言しているのかなど。さらに直接コミュニケーションするためにDMをするようなことも可能。

まとめ

行動データと心理データの掛け合わせが重要であり、コミュニティは心理データの宝庫。コミュニティ施策を成功させるには、お客様を一人の人間としてみること、コミュニケーションを喜び楽しむことが大切。そのためには運営に負荷がかかる状態は良くない。プラットフォームを利用しよう。

データマーケティング再考：真のデータ活用に、なぜ『思想』が必要なのか

福吉 敬　氏サッポロ不動産開発株式会社　経営企画部　DX推進グループLP

なぜデータを取得するのか

顧客データって何？考え直してみた。ビールの時は誰が買った、リテーラーのどこが買った。不動産だと、購入者、オーナー、利用者。顧客データがわからない。年齢、デモグラ、趣味？ー販売データ？サイト来訪者は見える。
恵比寿ガーデンプレイス、スカイウォークを何人通ったのか。
曜日によっても時間帯によっても属性違う。見てわかる。このデータはなにか。ログデータが全てではないと自問自答した。

データはどこから生み出されるのか

イベントをやったーこれに人が来る。いいお店ができたーこれに人が来る。
何か仕掛けがあって、ブランドアクティビティからデータが生まれている。
不動産でいうと、場所の価値が上がりー入居して社屋を構えて初めてアクティビティが生まれる。

ブランドアクティビティはどうやって組み立てるのか

狙ってやらなければだめ。
ガーデンプレイスはどうあるべきかという哲学があって、
意思を持って決めた施策が効果的にできたか。これを確かめるのがデータ分析である。事前の組立（もともとのねらい）がないとデータを見る意味がない。行動データ＝お客様の行動である。数字ではない、行動がデータであって、数字だけをみてはいけない。意思が伝わったのかを知ることができる唯一の手段がデータである。

意思を持たずにデータを持ってもなにもつかめない

セールをやる、景品を付ける。それで指標は一時的に上がるかもしれない。本質の、ブランドが伝わったか、やろうとしたことはそれか。施策を組み立てた時点で、何を持って評価すべきかどのようにそれを計るのか、準備が必要。PDCAが回っていかない。Pが大事。準備は最初の時点でやっておくべき。

俯瞰視点が重要

目先だと数値を負いがち。事業全体で見たときに、データから得られること、企業の価値向上、社会の影響があったのかーなど。継続して向き合うこと瞬間的にではなくその後のブランド流入全体に効果があるのか。なぜ増えたのか、なぜ減ったのか。細やかに観察をすること。常に引いた視座にいること。

データは大きく捉えるもの

可視化すること、つかめる。でも細やかな意識になればなるほどデータだけでは見れなくなる。。可能ならば声を聴くこと。IDがつながったアスキングが重要

データ分析とはお客様と向き合うこと

熱意を持ってデータと向き合うこと、そうすることで初めて分析は意味を持つ。お客様がどう思っているのか、それを知り、最終的にどうやってお客さまに還元するのか。意思を持ってデータと向き合い、お客様と向き合っていく。

伝統継承と市場創造に必要なデータ活用とDX

鍵山 仁　氏　LINEヤフー株式会社
マーケティングソリューションカンパニーマーケティングPF統括本部
データソリューションプロダクトオーナー

LINEヤフーのコーポレートカラー歌舞伎？心の声。

忖度の本来の意味は強いシグナルを推し量るということ。

DS.INSIGHT。検索キーワードの共起とか、位置情報、などヤフーのデータを分析できるサービス。（だいぶ見れるようになったなー見たいわー）

歌舞伎を例にDSINSIGHTを見てみた話

伝統の行く末を考えてみた。高齢化してどうなる？
歌舞伎に関する共起キーワード、”宮館涼太”、”スノーマン”。伝統的な演目をアイドルの人がやったこと。”刀剣乱舞”ビジュアル歌舞伎ー尾上さん。伝統俳優が、オンラインコンテンツとしたメディアミックス。歌舞伎がどんどん伝統からチャレンジをしている。
ペルソナを見てみた
40-50代。新しいマーケットを作るための取り組みがどんどん進んでいった。検索キーワードだけではなく、LINE、YAHOOのデータ持って高度化するとこのようなこともみていくことができる。

心の声を聴き、可視化してアクションへつなげていく。シグナルを捉えることが大切。

BtoBエキスパートに訊く：データを最大限に利活用するために、マーケターが着目するポイント

風口 悦子　氏　株式会社JTB　執行役員ブランディング・マーケティング担当（CMO）

キーワード①：質問力

仮説が大事ー。仮説を作る上で、何が知りたいのかが重要である。
データはデータでしかない、どう見るか何を見つけるか。具体的な質問で何を知りたいのかを定義する。質問を変えながら本当に必要なデータを見ていく。

例えば、レスポンスが何件だったか　という質問ではなくて、ボトルネックは何か、ビジネスを伸ばすためにはという質問の中から、ダッシュボードの定義が決まっていく。アナリストとマーケターの分担作業になっているケースなど、質問によって答えが変わってくる。深めていくことが大切。

キーワード②：解釈力

質問力にもつながるが、データをどういう風に見るかという観点で見るとマーケティングはアートとサイエンス。
答えはなかなか見つからない。いろんなことに興味を持って何が起こっているかを把握していかないと何を知っていくかにたどり着けない。データを見ることだけではなく、興味を持っていくこと。違う世界で起こっていることもヒントとして発想を広げていくこと。

そういう状況があったから、こんな変化があったこと等は広く目を向けていないと気づけない。
習慣づいているところ、赤いところだけみて、悪いところなんでだーってやるのが普通だとそうなってしまう。良いところを見つけてなぜなのかを考えるときに、色々大切な要素がある。

場所、状況やタイミングで異なってくる。解釈を疑うこともそうだし、データを疑ってしっかり見るということが大切。疑った上でどう見るのか。

データの見せ方も気を付ける。いいところだけ切り出して、良く見えるよねっていうところはありがち。都合よく見せることは間違った判断につながる。

キーワード③：共有化

数字をどうやって一緒に見るのか、工夫は。
営業部とのアライメントが非常に重要であるということ。共通言語は数字。同じ数字を見て同じ会話をすることで成立することはある。北極星。
そこの数字にたどり着くまでのKPIに関しても合意を持つことが大切。合意していないと、言い訳が生まれて改善になっていかない。

古くからの決まった数字に対して疑っていかないことがある。共通化してマーケティングとして持った方がいい指標がある。皆で見て、必要と思う指標を作り見ていく。

解釈だったり主観があって物事が見える、変わる。見ているピントによって見え方が変わる。見え方にも多様性がある。チームに口に出せる場所があることが大切。お客様を見ること、チームの動き方を見ること。最後に質問に立ち返ることが重要と思う。

君たちはどう見るか：「データの価値」を探求し、哲学する

鈴木 健　氏　株式会社ニューバランスジャパン　マーケティング部ディレクター

データの可視化は十分か

現状を理解できているかに課題。ダッシュボードー美しい物を見ても、それだけだと何も解決しない。仮説がないと意味がない。

ART OF CHOOSING

選択することの意味や化学をしている人。TEDでのトーク。
日本に来た時に緑茶に砂糖を入れたいとウェイターに聞いた。
日本人ウェイターは「日本茶にはお砂糖は入れないと答えた」
彼女は「それはわかっているが砂糖をもってきてほしいといった」
議論の末、それでも「日本茶にはお砂糖は入れない」と言われた。
それであればコーヒーを頼んだら、角砂糖が乗ってきた。
選択肢がない。最初から疑われないままにある。思い込み。

盗まれた手紙ー江戸川乱歩

ある大臣の家で手紙を探すという話。警察が探すがどう探しても見つからない。家の中を２M四方の区画に区切って調べたけどでてこなかった。
オチは隠してなかった。手紙を探すと考えたら、隠しているだろうということを前提で探していた。同じように、もしかしたら間違っているかもしれないと考える必要がある。前提を確認することの重要性。

NBランニングシューズ

初心者はからだができていない。クッションが効いた靴がいいだろうと思うメーカー。走りたての人はちょっとしか走らない。30分しか走らない。走った気がしない。だから、クッションが効いた靴ではなく、ライド感を味わえる靴（上級者向け）の方が良かった。勝手に決めつけていた。疲れないことよりも疲れることを欲している。というケース。

ISSUE DRIVEN

１．イシューの見極めと２．解の徹底した磨きこみ。
質の高いソリューションを出すためにはこの二つが大切。
考えがちなのは2番。スキルを上げて答えを出そうとするとこっちに行く。
先にそっちをやるとどうたどり着くかわからないので、永遠にやり続けてしまう傾向にある。１の前提を確認することの方が、結果的に早く良いソリューションになる。

ナシームニコラスタレブ
Known Knowns ー意識　
Known Unknowns ー対象としては知っているが、まだ知らないこと　（解を追求するのはこれ）
Unknown Knowns 無意識
Unknown Unknowns まだ意識もしておらずしらないこと

自分の知っていることを疑う。フレームワークを抜け出す。新しい直感を生み出す。

アルゴリズムの自由

プラットフォームを選んだりするということ＝アルゴリズムを選んでいる。そういう自由があるのか？アルゴリズムに自由などない。やっているプラットフォームの中で生きるしかない。その世界で生きるためには、その世界から抜け出すことができない。アルゴリズムを選ぶことが自由なはずがない。アルゴリズムがないでも生きられることを思考すること。

Philosophy of Composition 江戸川乱歩　創作の原理

19世紀までは文学は天才がインスピレーションが生み出していると思っていた。江戸川乱歩はそれは嘘だと唱えた。目的があって、どういう言葉が効果があるかを前提にして組み立てている。推理小説の原型。
詩の創作でも同じと唱えた。
バスケの話にもあったが、行動の効果を出すためにシナリオが重要である。そして、シナリオを作るための哲学が重要。

何かを達成するためにコンポジションを考える

ElonMuskもアルゴリズムと自由
OpenAIはWokeAI、恣意的になったClosedAIと戦う。アルゴリズムの自由と同じ問題だが、ElonはBased AIで駆逐してやると思っている。
このように思想の違い、価値観の違いをアルゴリズムやサービスに直結、連結している。こういう世界に行かないといけない。

シンギュラリティ？

技術的特異点ー望むような形ではないのではないかと思う。
前提を疑うー技術が発展したから幸せな世界がやってくるとは思えなくなってくる。どちらかというと技術外からやってくる。
ゲーデルー数学は矛盾がない。ルール内では証明できないということを証明した。閉じた計の中で決定しても決定できない。外からでないと正しい答えが見つからない。データを見ているだけだと見つからない。矛盾が無ければないほどデータからは見つからない。外から見る必要。それがデータの哲学。

Wrap Up "5 things we've learned"

分島 翔平　氏　DIGIDAY［日本版］編集長

１．データを前にぶれない〇〇を持つ

アジリティだったり倫理だったり、哲学、ビジョンだったり、意思とか思想とか。解釈とか。先入観になってしまう可能性もあるが、変化していくものに対して、自分が変わってしまったらイケナイ。一貫性を持って観察していくために芯を持つことは重要である。

２．目標と指標を明らかにする

意味もなく目標もなく見ていてもデータが転がっているだけ、目標があってみることで初めて意味を持つ。サッカーの勝敗率において、ボール支配率は相関していない。ボール支配率をKPIにしても意味ない。試合に勝つ道筋があって、組み立てられること。

３．共有してコンセンサスを得る。

データをベースにしてコンセンサスを得られるような会話をする。
ダッシュボード見ておいてではだめ。データを提示する以上は組織、チームで共有して会話して質問で問いかけるなどが重要。向き合い方。

４．「データのため」に陥らない

データは変数によって変わる。アルゴリズムが透明なのか。データが正しいことを保証できるのか。
データを変えるために何かをするなど手段目的の逆転が起こらないようにリードしていく。

５．広告の原点回帰

1stを集めるー0Partyを集める―など、していく目的は結局何なのか。
誰とどんなコミュニケーションを取りたいのか。あらためて原点回帰をしていく。そのためにデータを使っていく。

おつかれちゃんでした！
最後に、田口さんの無茶ぶり中締め。