コンサルタントの秘訣はなんといっても自分で全て完結できる能力ノウハウを持つことだと思う。

たとえば、ちょっと自分とこのサイトを変更したいという時に外部に依頼しなければならないとか、ブログを更新する時に誰かに依頼するとか、取引先のデータを分析するときに誰かに依頼するとか、、、、こんなことが普通であると、毎週何かを変えるということが事実上難しくなる。こういうことだ。サイト変更したんだけどちょっとしっくりこなかったんで大きく手直ししたいということなんかが難しいということだ。他にデータ解析でもそうだ。一旦依頼して取引先と討論してみて、いやもうちょっとこいうふうに分析してみようというときにまた他に依頼する。。。。こういう調子なら当日すぐできることが数日どころか翌週になってしまうということになる。これではレススピードがおそくて全くダメだ。

まあ、何でもかんでもいきなり自分で全部できるようになるということも難しいし、専門的知識の習得だけでも数年かかk流ということもあるだろうけど、それでも自分で全てできるようになるあdpバンテージは計り知れない。ちなみに自分的には統計やその他の独自の手法を使ってデータを集める仕組みと解析できるノウハウを独学だが30年ぐらいかけてものになるレベルにまでなった。これだけ時間かけても価値はあると思う。皆さんはどう考えるだろうかね?

よく2000何年にDX人材がコン開けたりません的な話があるんだけど、その前にDXをどう進めるのかでリアルもDXもわかって今後各企業がどういう方向に進むべきなのかを分析してビジネスモデルを変化させていけるコンサルタントがさらに少数しかいない中で、DX人材が足りませんとか足りますとかの話は全く意味がないんだけど。みんなどうなんだろう?

という事ですよね。

AIで何が変わるみたいな論調が昔あったけど、最近はあんまし盛り上がってないな。

所詮AIで認識技術と統計分析だよなみたいなことを言うと、元も子もない味気ない話になってしまうのかも知らんけど、実際はそうなんだよな。

統計という言葉が色々かわて最近は二文字言葉になっておしゃれで最先端ちっくになった気がするが、実戦でなかなか活用できないのは昔から一緒だ。

まあ、AI関係者???が壮大なこと言いすぎて一般ユーザーにはさらに手の届かないような気分にさせたり、気がついてれば自然と使っててそれほど恩恵を認識してないみたいなこともあったりする。まあ、データサイエンティストみたいな何ができるのかわからん職業分野を作ったりした方が悪いんだろうけど。。。

再度統計に目を移すと最近の話ではなくって大昔から統計はある。パソコンが普及する前からかもしれない。それが何回も波を超えて最近はAIとかビッグデータの言葉で再浮上しようとしてまた失速状態になるという輪廻を繰り返している。

まあ、経営は理論だ感覚だデータだという三つ巴のトレンドがぐるぐるまわってるから仕方がない。その3個の要素を組み合わせた提言をすればいいんだけど、そういうところが少ないのと、トレンドが変わることで儲かるところが多いんだといういつものどこかの策略にハマっているのかもしれない。まあええけどね。と、取り留めのないことをぶつぶつ書いてみた。。。

真打はやっぱりデータマーケティングなんだと思う。あんまり何に使えるかわからんAIでもないし、ビッグデータみたいなおおまかな表現でもないし。。。。。

データをいろいろ遊び使い倒せば、こんなことが予測できるのかということが見えてくる。普通にピボットで数値を整理したりするだけでもなく、グラフ化して見えた気になるだけでもなく、実際にデータをブーンブーンふりまわしてそこから面白いことや今まで気が付かなかったことを発見する。。。。これがこれからの最も使える大きくて画期的な手法だと思う。。。。というのは自分だけかな。。。数字を過去のデータですからなんていう輩は問題外だし、グラフを見て何となくわかりますなんて数分で片づける輩も問題外だな。

データ分析をするときにできるだけわかりやすくしてほしいというオーダーが多いが、そんなことではデータ解析の重要性が半減するんだけどね。

データはわかりやすくグラフ化したりするところが多いけど、これは確実に騙しの方法が潜んでいると思った方がいい。まあ、視覚でどこかの結論に誘導しようという魂胆だ。せっかく大量のデータを分析するのだったら、とことん細部に拘って分析するべきで、誰でも一目で分かるような出し方をすれば、山ほどデータ解析しているので、このグラフの表す方向のように一目瞭然。文句言うなよと言うようになるのがデータ分析にとっては全く意味を帳消しにすることぐらい悪いことだと思う。

もちろん世の中には経営者でも経営企画やマーケティングの人でも全く数字が読めない人が多いことは事実だ。責任は読めない方にある。読めないでそんな役職になるなよと言いたい。せっかくデータがあるのだから普通以上にあらゆる角度から分析することが大事であって、中にはグラフを加工してみやすくしようなどとしているところもあるみたいだけど、そんな子供騙し的な方法は取らないで、ガチで読み会をやってほしいものだ。

トライアルなかなかすごい。リアルの分析をやってネットの分析とマージできれば、さらに強豪のデータもマージできれば結構ええとこいきそうな感じがするな。

https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2001/31/news119.html

ここら辺のおわらいは、リアルの分析だけしかできないこと。そんな消費者は単純ではない。ECが導入される前の考え方だ。 店舗の購買行動分析、データセクションが世界展開:日本経済新聞

店舗の購買行動分析、データセクションが世界展開:日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52202950V11C19A1000000/

AIってどうなん?

AIの展示会などにいってみると、これってどこがAIなんだろうかという出店が多い。平たくいうと画像認識やテキストマイニングや多変量解析ということだ。

まあ、画像認識は別として、テキストマイングや多変量解析は大昔からあった。

統計という分野では自分でも30年以上やっている。それがいつの間にかAIなんていう言葉に置き換わって、営業関連や販売関連で導入していこぜというわけなんである。言葉が変わってもボトルネックのところは同じで、言葉が変わるたびに料金体系が上がる(笑)、といってもそのデータをどう分析するかということに関しては導入提案しているところも声だかにデータサイエンティスト(なかなかおしゃれな言葉に変わったけど)の人材がいないという。ということはなかなか人材がいないのにソリューションを導入してもそれで宝の持ち腐れということにならないの?????ということになる。完全に自己矛盾だ。

まあ流通に業向けのところに至っては、POS導入の時に散々いろいろやってそん結果システムの導入は進んだけどもそれでも経営不振に陥るところは非常に多い。ほぼ完全にPOSが入っている百貨店業界は今どうなっている?ちょっとインバウンドで儲かったところもあるけど、中国のようにインバウンドで爆買いされていたのはちょっと前でちょっと関税がかかったりすると一気に腰砕けというという状況にまた陥りかけている。POSの効果はどこにあるんだろうね。

つまりPOSでもAIでもディープラーニングでもビッグデータでも人工頭脳でも、まあそれを活かせるわかりやすく今までのスタッフに説明ができる一緒に改善ができる人材がいなければほとんど意味がないのにも関わらず、ちょっとしたなんとかブームはまたそのうちに違う言葉に変わって、また同じような失敗を繰り返すんだろうなと想定できそうなんだけど、みんなどう????

マイニングというお仕事

数字を中心に扱うデータマイニングとテキストを扱うテキストマイニングをやっているが、どちらも分析は数字をベースにやっているので、そこには余り感情とかが入ってない時が多い。もちろん最初の段階ではいろいろ狙いや主旨を考えていろいろやるんだが、いったんソフトで分析をした結果が出てくるとそこからはなんかサイボーグのような感じでぼこぼこ分析を深めていくということになってしまう。で、その最後はその結果を見てクライアントなどに説明するんだけど、そこはまた右脳全開で説明するということになる。よくよく考えると右脳も左脳もうごかすので、自分的には老化防止には十分役に立っているという現状である。