宇宙物理学を学んだ人間がマーケティングサイエンスのビジネスを始めた話
2.4K Views
October 18, 24
スライド概要
【Coilotによる要約】プレゼンテーションの概要を次に示します。
キャリアパス: 清水隆史は宇宙物理学を学び、その後、システムエンジニア、営業、事業戦略、プロダクトマネジメント、データサイエンス、マーケティングリサーチなど、様々な分野で活躍しています
副業: 清水隆史は、企業のナレッジコミュニケーター、DX化支援、Udemy講師、書籍の執筆、電気通信大学の講義など、様々な副業をしています
アートとサイエンス: アートとサイエンスは対比概念として語られることが多いが、今後はその融合がポイントになると考えられています
認知バイアス: マーケティングリサーチとデータサイエンスを行う上で、認知バイアスが大きく影響することが分かっています
これからの課題: 清水隆史は、JTCにアジャイルやデータサイエンスを理解してもらうための「上手な伝え方」、組織の力学、アクティブラーニングとPBL、リスキリング、目標設定と人事評価、少子高齢化への対応など、様々な課題を解き明かしていきたいと考えています
アジャイル/スクラム/データサイエンス/プロダクトマネジメント/プロジェクトマネジメント/組織論など、日々の学びをスライドにします。
関連スライド
各ページのテキスト
宇宙物理学を学んだ人間が マーケティングデータサイエンスの ビジネスを始めた話 2024/10/26 データアントレプレナー実践論 @shimitaka1982 清水 隆史 1
本日のお話 ⚫キャリアパスのお話 ⚫プロダクトマネジメントのお話 ⚫マーケティングリサーチのお話 ⚫副業のお話 ⚫これからのお話 2
アウトカム ⚫キャリアパスがなにか参考になる（かもしれない） ⚫データサイエンスビジネスを立ち上げようと思う （かもしれない） ⚫マーケティングリサーチ職に就職したくなる （かもしれない） ⚫副業をしたくなる（かもしれない） ⚫DEFPピッチの参考になる（かもしれない） 3
はじめに ⚫参考にした書籍などを色々紹介します ⚫情報量多いかもです 4
キャリアパス のお話 5
大学時代 ⚫宇宙物理学を専攻。卒論は2つ。 ✓C言語による重力崩壊型超新星の流体力学シミュレーション ✓天文学の普及を目的としたタイピングゲーム開発プロジェクト ⚫数式と戯れてた ⚫Flashでゲーム作りとかしてた ⚫天文サークルで星の観測とかしてた ⚫院にはいかなかった（「仕事」に興味を持った） 6
大学時代 7
[出典] Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる! https://www.amazon.co.jp/dp/479816657X 8
宇宙の仕事がしたい！ 9
新卒～中堅 SE/PM時代 ⚫宇宙開発関連のシステムエンジニアになる ⚫言語はJava、UMLで設計 ⚫ソフトウェア開発の基礎とプロジェクトマネジメント を徹底的に叩き込まれる（PMBOK） ⚫システム運用と不具合処置の水平展開を徹底的に叩き 込まれる（ITIL） 10
PMBOK第7版とITIL4は ぜひ押さえておくべき [出典]図解入門 よくわかる 最新 PMBOK第7版の活用 https://www.amazon.co.jp/dp/B0CHY1216P/ [出典] ITIL はじめの一歩 スッキリわかるITILの基本と 業務改善のしくみ https://www.amazon.co.jp/dp/B07MXGY4ZC/ 11
（余談）PMPおもろい ⚫最近PMPとった ⚫プロジェクトマネジメント に興味がある方はぜひ [出典] 【2024年版】Udemyでプロジェクトマネジ メントを学びなおしてPMPに一発合格した話～受 験の動機や勉強方法なども紹介～ https://note.com/shimitaka/n/na82a073bf06e 12
新卒～中堅 SE/PM時代 ⚫宇宙には昼も夜もない ✓なので、昼も夜もなく働いた ⚫宇宙にいった人工衛星/ロケットは修理できない ✓不具合処置報告書を年間300件書く ✓運用や品質管理に意識高まる ⚫宇宙開発は基本的にビッグプロジェクト ✓どうやったらプロジェクトがうまくいくか、を徹底的に考えた ⚫このあたりで物量をこなしたのが今に生きている （…と思う） 13
世の中には化け物みたいに凄い人がいる 画像生成AIによる ⚫どう頑張ってもかなわない 「化け物みたいに凄い人」 ⚫一番にはなれない ⚫それよりも”自分らしさ”が 活きる道を探そう… （27～28歳ぐらいの時） 14
自分らしさって なんだろう？ 15
営業～事業戦略時代 ⚫SEから営業（セールス）に転身（たまたま） ⚫当時「技術が分かる営業」というのは希少種で、 妙に活躍できた（気がする） ⚫その後、事業戦略で宇宙開発事業の戦略立案を行う ⚫官公庁や大手メーカーに入り浸る ⚫この辺から「ビジネスづくり」が面白くなってくる 16
経営戦略/ビジネスモデル [出典]宇宙ビジネス入門 NewSpace革命の全貌 https://www.amazon.co.jp/dp/4822255042 [出典]経営戦略全史 https://www.amazon.co.jp/dp/B00CPLJK6C [出典]ビジネスモデル全史 https://www.amazon.co.jp/dp/B00NOJRAKM 17
もしかして ビジネスって面白いかも？ 18
プロダクトマネジメント時代 ⚫転職して新規事業創出に従事 ⚫プロダクトマネジメントという概念を知る ⚫よくよく考えたらFlashでゲームとか作ってたんだった ⚫ってことは適性あるのかもしれない ⚫やってみたら、なかなか面白かった ⚫新規事業・新規サービス（プロダクト）を作って 年間数億円を売り上げる ⚫このあたりの話はまたあとで・・・ 19
新規事業創出 [出典]ジョブ理論 イノベーションを予測可能にする 消費のメカニズム https://www.amazon.co.jp/dp/B0746JCN8B/ [出典]リーン・スタートアップ https://www.amazon.co.jp/dp/4822248976 20
プロダクトマネジメント [出典]プロダクトマネジメントのすべて 事業戦略・IT開発・ UXデザイン・マーケティングからチーム・組織運営まで https://www.amazon.co.jp/dp/B08W51KLQJ/ [出典] INSPIRED 熱狂させる製品を生み出す プロダクトマネジメント https://www.amazon.co.jp/dp/B0814STTHV/ 21
思考法 [出典]戦略読書 https://www.amazon.co.jp/dp/4478065691/ [出典]仮説思考 BCG流 問題発見・解決の発想法 https://www.amazon.co.jp/dp/4492555552/ 22
セルフマネジメント [出典]メンタル・タフネス 成功と幸せのための ４つのエネルギー管理術 https://www.amazon.co.jp/dp/B01N1IJEY2/ [出典]完訳 7つの習慣 人格主義の回復: Powerful Lessons in Personal Change https://www.amazon.co.jp/dp/B00KFB5DJC/ 23
データサイエンスとの出会い ⚫顧客の課題に向き合っていた時に、データサイエンスに 出会う ⚫小売・マーケティング分野ではまだまだ「データ活用」 が全然出来てなくてそのお手伝いから始まった ⚫そのうち高度な機械学習モデル開発の話がでてきた ⚫なので自分は、データサイエンスをやりたくてやった というより、仕事をしていたら出会った、みたいな感じ 24
もしかして データサイエンスって 面白いかも？ 25
データサイエンス（Python） [出典]東京大学のデータサイエンティスト育成講座 https://www.amazon.co.jp/dp/B07PD237GQ/ [出典] Python 実践データ分析 100本ノック 第2版 26 https://www.amazon.co.jp/dp/479806727X/
データサイエンスとの出会い ⚫よくよく考えたら自分は物理学を学んでいたんだった ⚫数学も統計学もやっていたんだった ⚫実験・観測、検証もしていたんだった ⚫ってことは適性あるのかもしれない ⚫やってみたら、なかなか面白かった ⚫そしてマーケティングリサーチの分野へ ⚫このあたりの話はまたあとで・・・ 27
ビジネスの知見を 広めたい 28
アジャイルコーチ（今） ⚫全社的なアジャイル推進活動（グループ4万人） ⚫プロダクトオーナー、スクラムマスター、データサイ エンティストの育成に関わる ⚫新規事業・新規プロダクト開発のコーチングに入る ⚫エバンジェリストとして話をして回る ⚫JTCの会社組織改善にも乗り出す 29
アジャイル（組織論） [出典]組織を芯からアジャイルにする https://www.amazon.co.jp/dp/4802512384 [出典] SCRUM BOOT CAMP THE BOOK【増補改訂 版】 スクラムチームではじめるアジャイル開発 30 https://www.amazon.co.jp/dp/4798163686
ふりかえってみると ⚫基本的に好奇心が旺盛 ⚫「面白いかも？」と思ったら徹底的にその分野に ハマってみる ⚫自分のそれまでの経験との交点が自然と見つかる ⚫そしてどんどん世界が広がっていく ⚫将来なんの役に立つか分からない 31
プロダクト マネジメント のお話 32
プロダクトマネジメントとは ⚫生成AIに聞いてみました プロダクトマネジメントとは、製品の開発や改善から販売、マーケティン グ戦略の策定に至るまで、製品のライフサイクル全体を管理してビジネス の成功を導くマネジメント手法です。 プロダクトマネジメントの目的は、製品の価値を最大化して企業のビジネ スグロースを促進することです。プロダクトマネージャーは、製品の総責 任者として、市場調査や顧客のニーズの把握、製品の長期的ビジョン・戦 略の決定など、幅広い業務を担います。 33
手がけたもの [出典]ゴウリカマーケティング株式会社 https://gourica.co.jp/ 34
Go Insight [出典] Go Insight | ゴウリカマーケティング株式会社 https://gourica.co.jp/service/goinsight/ 35
Go Analytics [出典] Go Analytics | ゴウリカマーケティング株式会社 https://gourica.co.jp/service/goanalytics/ 36
モチベーション [出典]滞在時間計測機能【「Go Insightのキホン」シリーズ】 https://youtu.be/5Ip-21RCwZs?si=e99biRv_NKZy9eVc 37
多様な知識が必要 ⚫事業企画にはMBA相当の知識が必要 （デザイン思考・コトラー・クリステンセン…） ⚫システム開発にはSIer相当の知識が必要 ⚫マーケティングにはWeb/SNSマーケの知識が必要 ⚫チームづくりには組織・集団心理学の知識が必要 ⚫知識だけでなくそれを実践しないといけない 38
顧客開発とアジャイル [出典]リーン顧客開発 ―「売れないリスク」を極小 化する技術 (THE LEAN SERIES) https://www.amazon.co.jp/dp/4873117216 [出典]アジャイルサムライ――達人開発者への道 https://www.amazon.co.jp/dp/B00J1XKB6K/ 39
ここで思い出す 自分の行動の源泉は 好奇心 40
新規プロダクト開発の難しさと面白さ ⚫だいたい思い通りにいかない ✓例：画像AI開発等 ⚫でもたまに思い通りにいくとめちゃくちゃ快感 ✓例：マーケティング施策等 ⚫基本的に仮説検証が面白い ✓市場は？顧客ニーズは？→仮説を立てる→検証する→学び ⚫プロダクト自体が仮説検証をテーマにしてるのが面白い ✓Go InsightもGo Analyticsもサイエンスをテーマにしてる 41
（余談）Unityおもしろい ⚫Unityでゲーム 作って公開してます ⚫C#で書いてる [出典] Unity初心者アラフォー管理職のおっさんが 初めてWordpressを組んで8か月でWebゲームをリ リースした話 https://note.com/shimitaka/n/nc2eca75cc713 42
マーケティング リサーチ のお話 43
概要 44
マーケティングリサーチとは ⚫生成AIに聞いてみました マーケティングリサーチとは、マーケティング活動の成功を目的として、 顧客や市場に関する調査・分析・予測を行うことです。市場調査とも呼ば れます。 マーケティングリサーチの目的は、自社の商品やサービスの売上を伸ばす ことです。マーケティングリサーチでは、次のようなことを把握します。 市場規模、ユーザーニーズ、 競合他社の動向。 マーケティングリサーチの成果は、新規市場や海外市場への参入戦略を考 える材料になったり、消費者の声を受けて商品・サービスの品質を向上さ せたりするのに役立ちます。 45
マーケティングリサーチとは ⚫これからは不確実性の高い時代 ⚫事前の調査と仮説検証はトレンドになるだろうとの読み ✓そして、その読みはだいたい当たった ⚫マーケターはかなり感覚的でアートの世界で生きている。 そこにサイエンスを取り入れたいというニーズは少なか らずあった ⚫データサイエンスの要素が多分にある 46
データサイエンス（ビジネス） [出典]戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに 活かすコンセプトとテクニック https://www.amazon.co.jp/dp/4873116856/ [出典]マーケティングリサーチとデータ分析の基本 47 https://www.amazon.co.jp/dp/4799106945
（参考）アートとサイエンス ⚫アートとサイエンスはよく対比概念として語られる ✓（例）アート：日清食品のTVCM ✓（例）サイエンス：chocoZAP ⚫サイエンスの方が説明能力が高いと言われている （『天才を殺す凡人』） ⚫今後はアートとサイエンスの融合がポイントになりそう 48
アートとサイエンス（天才・秀才・凡人） [出典]天才を殺す凡人 職場の人間関係に悩む、すべての人へ https://www.amazon.co.jp/dp/4532322537 49
（参考）アートとサイエンス [出典]カップヌードル「そんなカプヌで大丈夫か？ 篇」 https://youtu.be/7p9nPMcYLLk?si=iuE4CRrZjaOXONNn 50
（参考）アートとサイエンス [出典]RIZAP2024年3月期決算資料 https://ssl4.eir-parts.net/doc/2928/ir_material_for_fiscal_ym/156010/00.pdf 51
認知バイアス ⚫マーケティングリサーチとデータサイエンスをやって いるとだんだん認知バイアスが気になりだした ✓（例）確証バイアス：自分にとって都合の良い情報に注目し、それ以外 の情報を軽視する傾向のこと ✓（例）サンクコスト効果：すでに投資したお金や労力、時間などを惜し んで、それらを回収できない状況でも投資を継続してしまう心理現象 ⚫世の中には様々な認知バイアスが潜んでおり、 マーケティングやデータサイエンスでも （良くも悪くも）大きく影響を受けることが分かった 52
バイアス [出典]情報を正しく選択するための認知バイアス事典 https://www.amazon.co.jp/dp/4866801239/ [出典]データ分析に必須の知識・考え方 認知バイアス 入門 分析の全工程に発生するバイアス その背景・ 対処法まで完全網羅 53 https://www.amazon.co.jp/dp/4802614268/
宇宙物理学とマーケティングは似てる [出典]実践 マーケティングデータサイエンス: ショッパー行動の探索的データ解析と機械学習モデル構築 (量子AI・データサイエンス叢書) https://www.amazon.co.jp/dp/4780610516/ 54
宇宙物理学とマーケティングは似てる [出典]実践 マーケティングデータサイエンス: ショッパー行動の探索的データ解析と機械学習モデル構築 (量子AI・データサイエンス叢書) https://www.amazon.co.jp/dp/4780610516/ 55
宇宙物理学とマーケティングは似てる [出典]実践 マーケティングデータサイエンス: ショッパー行動の探索的データ解析と機械学習モデル構築 (量子AI・データサイエンス叢書) https://www.amazon.co.jp/dp/4780610516/ 56
マーケティングリサーチ業界 ⚫マーケティングリサーチ業界では様々な著名なデータ サイエンティストが働いている。伝統的にもRやSPSSを 使用しており統計学とも縁が深い。 ✓（例）選挙の出口調査→当選確実 ⚫コンサルタントとして働いていたり、独立して事業を 興している方も多い ⚫消費財メーカーに勤めている方もいる ⚫探索について興味がある方にはおすすめ 57
副業 のお話 58
私のいまの副業 ⚫企業におけるナレッジコミュニケーター ✓とある企業のDX化支援 ⚫Udemy講師 ✓データ分析のプロジェクトマネジメントの講座公開中 ✓いま「G検定」の講座作ってます！ ⚫書籍の執筆 ⚫電気通信大学の講義（DEFP） 59
私のいまの副業 ⚫10月のクーポンコード （無料） 【DEFP2024OCT】 [出典]データ分析のプロジェクトマネジメントを理論と実践で学ぼう！ https://www.udemy.com/course/data-project-management/?couponCode=DEFP2024OCT 60
デジタル人財研究所 ⚫「その道のプロ」にナレッジを ⚫https://dezaiken.com/ 61
副業の動機 ⚫所属する会社でできることは限界がある （やりたいことを100%出来るわけではない） ⚫自分自身もっと世界を広げたい ⚫「その道のプロ」にもっと輝いてほしい 62
アカデミアとビジネス 経営・営業・バックオフィス がIT/データサイエンスの知識 をつけることで、 アカデミアがビジネスで もっと輝ける 社会にしていきたい [出典]アカデミアを離れてみたら――博士、道なき道をゆく https://www.amazon.co.jp/dp/4000614835/ 63
副業をしてて感じること ⚫日本の伝統ある企業（いわゆるJTC）では、まだまだ データサイエンス（データ分析）が浸透していない ⚫それどころかIT技術に対する理解が圧倒的に足りない ⚫そのわりにはDXをやりたがっている ⚫今後は通訳となれる人が必要 勘と経験 ウォーターフォール 匠の技 保守派 通訳 データサイエンス 革新派 アジャイル AI技術 64
これから のお話 65
これから解き明かしていきたいこと ⚫JTCにアジャイルやデータサイエンスを理解して もらうための「上手な伝え方」は？ ⚫組織にはどのような力学が潜んでる？ ⚫日本の宇宙開発はアジャイルになれるか？ ⚫アクティブラーニングとPBL ⚫リスキリングって人類の退化なのでは？ ⚫「よい目標設定」と「よい人事評価」って？ 66
これから解き明かしていきたいこと ⚫少子高齢化にどう立ち向かうか？ ⚫若い人が輝ける社会にするにはどうしたら良いか？ ⚫「よいチーム」ってなんだろう？ ⚫属人化って本当に悪いこと？ ⚫これからの日本が勝っていける分野って？ （アニメ・漫画・スポーツなどのコンテンツ？） ⚫博士が企業で輝ける世の中にしたい 67
Thank you 68