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DX人材育成講座第4回目覚え書き〜天才すら越えていく〜

しょうこ

さあ、今日もはじまりましたよ（もうDX 6回目に突入してるじゃんなんて声は聞こえませんよ、こんにちは）
第4回データの取り扱いと施策立案
今日もカンパ先生の質問回答からスタート！

仕事のDXは職種を超えた現場の観察が重要となる。最初に一歩目を触れてもらうためたのデザインと、継続して使ってもらうためのデザインは異なってくるのではないか？
両立を目指したものを考えるか、手にとってもらえさえすれば有用なプロダクトであれば継続性の要素は強くなくていいのか？そのプロダクトごとの優先順位を考える必要があると考えました。

その通りです。「使ってもらえない」という状況の時そもそも触れてもらえないというケースも継続してもらえないというケースもありそれぞれに対処法は異なります。
アプリでいうと「オンボーディング」という初回限定の見た目を用意することは多いですね。
プロダクトを作ったけれど収益が上がらない場合、どこがボトルネックになっているか？

AARRR（アー）モデルという考え方がある。マーケティング的な考え方。
お客さんに知ってもらうまでの収益の流れ。

軽くだけど大事だから説明するよ（つまり大事）

Acquisition獲得：新しいお客さんを集めてくるというフェーズがある
Activation活性化：実際使ってもらうまで。実際お客さんは来てくれたけど使ってはもらえなかった
Retention継続：次の日も使ってくれる
Referral紹介：紹介してくれるかどうか
Revenue収益：収益にちゃんとつながっているのかというフェーズ

SUNABACOに例えるならば？
Acquisition獲得：一番最初にTwitterでリツートが回ってトークイベントなど　の写真を見た人がこんなイベントがあるんだ！この人が行くなら行ってみようかな。

Activation活性化：最初プログラミングスクールやDX人材育成講座を購買してくれた人が積極的に参加しているかどうか。

Retention継続：SUNABACOスクールは継続して受講してもらうために受講料自体が安価（他社の10分の1くらい）2日目、３日目も参加（出席）してくれたかどうか。継続の仕組み作り。継続して勉強が続けられているか。

Referral紹介：SUNABACOいいよっていうツイートがどのくらい出ているか。

Revenue収益：そこからどのくらい収益が上がっているか。自分たちのビジネスがお客さんを集めてくるところから収益につながるところまでデータをとるとどこにボトルネックがあるか分かるようになる。
どこにボトルネックがあるかが分かったらそこを潰す。

例えば水をバケツに入れて最後蛇口をひねった時に水が出てくるかどうかは集めてきたお客さんがお金に繋がったどうか→バケツと水を使った図でよく解説される。
あなたが次にやるのは
もっと大きな柄杓でバケツに水を入れるのか？
バケツに穴があいているからふさぐことなのか？
状況によってやることは変わる。
データを取れることによって定量的な指標で観測できる→何となくとりあえずCM出すか！みたいなことにならないようにできる。
まず使ってもらうというための施作と使い続けてもらうための施作は別物。
例えば使ってみてもらうための施作ならスマホアプリならオンボーディングという。
つまり、1枚絵からはじめた方が会員登録しやすいこともある。
スライド式の解説をした方が離脱率が下がる。
あなたの好きなジャンルを教えてくださいって先に言った方が通知での流入を防ぐ効果がある（興味ないものを表示しない）

デザインが予期せぬ方向に働いた場合、それは設計者の敗北ということになるのでしょうか
変な質問だと自分でも思いますがどう受け取るかは結局人次第なので…
そのエラーを減らす設計ができれば上達したということになりますか

まさにその通りですね。「デザインの敗北」で調べると、面白い事例が山ほど出てきます。
より刺激的なところでは、『悲劇的なデザインーあなたのデザインが誰かを傷つけたかもしれないと考えたことはありますか
デザインが人を殺した事例など詳しいです。

一番有名なのはセブンイレブンのコーヒーメーカー。LとRしか書かれていない。

向かって右ならRとLも逆だし（これ医療従事者ならこの写真の配置のが見やすいとも思う）
Rはレギュラー（普通）サイズ
Lはラージ（大きい）サイズ
結局RとLの表記では伝わらずお店の人がテプラを貼って分かりやすくしたんだろう。
お洒落な見た目のはずがテプラを貼られた方がデザインとしては望ましいカタチ。
デザインとは人は動かすためのもの。間違えずにいるにはどうするか？

あと有名なのはトイレの看板。
世界共通のロゴを使わずにお洒落っぽくかいてあるデザイン。
２択を外したら人生がおしまいである（アーメン）
ユーザー体験がとても悪い。

お手洗いに行くだけなのに何で人生終了の戦いをするんだ！！byカンパ先生

どっち！！！？

悲劇的なデザインという書籍があり、あなたのデザインが誰かを傷つけたと考えたことがあるか？人を殺すケースについて紹介されいてる。
飛行機のコックピットで普段は中々使わないエマージェンシー（緊急）のボタンをどのようなカタチで設計すべきか？
有名な話だと、レバーがついていて上にカバーがかかっていてエマージェンシーの時に使おうと思ってカバーを外したらレバーが老朽化していた。エマージェンシーコールに殺されるなんて誰も思わないだろうな。

セーラームーン展に行った時のお手洗いの表記はわかりやすかった。
これ世界共通のマークをベースにデザインされているから分かりやすいのかな。

現在、町のDX研修で企画を進めえていますが、話し合いがたまに行われるだけで中々進みません。班員のだれかを1人巻き込めは、キャズムの理論で進められるとお思いますか？

全員にとって先が見えないものを進めるためには、従来の日本的な組織における役職とは異なった形を取る必要があります。
具体的には、関わる人間にとってよいプロダクトになる、ということに責任と権限を持った人間（PdM）をおきます。詳しくはチーム・ビルディング・マネジメントの回にて！

従来の日本的な終身雇用、年功序列は過去の事例を基にやれるからいっぱい経験がある人が偉いいうポジションであった。
でも今は全員にとって先が見えないもの、答えが分からないものに取り組む。それには従来の日本的な組織の役職とは異なったカタチをとる必要がある。
具体的には、関わる人間にとって良いプロダクトになるということに責任と権限を持った人間を置く。
詳しくはチームビルディングやマネジメントの回で話すよ。
誰が偉い、偉くないというより何に責任と権限を持つかでチームの役割分けをする考え方がある。
エッセンシャルスクラム
チームジャーニー
おすすめ。

今回の講座では、デザインのことについて学んだのですが、アジャイル開発を行う際は、どのタイミングからデザインについて考える必要があるのでしょうか？最初から？最終段階で？

デザインという言葉をビジュアルデザイン、いわゆる世の中一般的にいう見た目を作るというデザインという意図の質問として回答します。
アジャイル開発では、デザインは最初から考えるべき。なぜなら、適切にデザインされていないと使われないから。初期段階で基本的なデザインを設定し、各スプリントでフィードバックを反映しながら継続的に改善していくのが効果的。

アジャイルであっても完成している必要がある。

キックボードから作ったとしてもキックボードはその時点で完成している。
この場合の完成の定義は、利用可能な状態として捉える意味あい。
適切にデザインされていないと使わない、使われない。

農業だと、農作物をどうやって購入してもらうのか生産性を上げていくのかと考えていたのですが。まずは普段の作業効率を上げることが最優先。アプリやサービスはその後付けなのですね。

業務改革を行う上で重要な考え方は、「可処分時間を生みだしそれを再投資する」ということ（DXの根本）まずは普段の作業効率を上げることが重要。効率的な作業が生産性向上の基盤となる。
その後、アプリやサービスを導入して（要は販売促進）や管理を強化することで、さらに効果を高めることができるという考え方。

ユーザー体験を構成する五つの要素」の「戦略」は最初に決めたら変更しない方が良いでしょうか？プロダクトを作成する上でのコンセプトに該当すると考えますが、小さく改善する視点ではあまり拘りすぎてもと思ってしまいました。

「戦略」はプロダクトの方向性を示す重要な要素ですが、ユーザーのフィードバックや市場の変化に応じて見直します！
例えば有名な例だとFacebookはマークザッカーバーグがハーバード大学で可愛い女の子をランキング付けするために作った（最低だな、おい）
実際使ってみてもらうと顔写真が入っていて、個人情報が出せる範囲で入っていてコミュニケーションのツールで使えるとなり現在のFacebookの仕様となった。
実際に出してみるとお客さんが違うところに反応をする、思ったところと違うところに価値を見出すことはあるはず。

メルカリは最初ヤフオクの対抗としてスマホアプリを使って簡単に誰でも出品ができるという若年層を取り込んだ。ある程度達成した。
次の情報は？
購買情報を掴んだら次は金融。
メルカリは若年層の金融に詳しい。メルペイや後払い、ビットコイン、ポイント投資などに向かって行っている。
その状況によって何が求められているか変えていく。
最初に決めた戦略に固執する＝作り手のエゴがリアルを凌駕している、ということになりますから！！

キャズムの理論においてアーリーアダプターがいない場合はどうしたらいいのか？招集段階の取り組みがうまくないのか？

↑キャズム理論最初に書いてるのでご参照ください
アーリーアダプターがいないと言っているが、キャズム理論に従うのであれば実数値の話ではなく割合（パーセント）の話。
いろんな組織において新しいものを取り入れようとした時に段階的に取り入れられて行きますよねという理論。
例えば日本でもそうだろうしある組織内でもそうだろうし、パーセンテージで進んでいくという理論。
何を導入したいか、何を価値と見るか。
スペクトラムの考え方。絶対数ではなくどう分布していくかという話l。
アーリーアダプターがいない場合は、つまり自分1人だけで戦っている状態。
そうなった時にやるべきことは分布を増やすことが重要。
アーリーアダプターだからどうというより、組織の中で新しい考え方を導入するのであれば少しずつ増やしたいところから味方を増やしていくという図でもある。
一番話しかけやすかったり危機感を持っている人を味方にするのも一つの方法。
イノベーターや天才という人が全部を変える訳ではない。キャズムをこえたらムーブメントが起きる割合が高くなる。
キャズムをこえるまでのマーケティングを考え味方を増やしあの手この手を考えていく必要がある。
アーリーアダプターの質というよりパーセンテージが上がっていくことが必要。
ミーティングや交渉ごとをしていくには人数連れていけってことと似てる。

今の現状はこちらがデメリットと思っていても、相手には「変化しないメリットがある」ということを仕事でよく感じています。デメリットをこんこんと伝えるよりも、やってみると快適だったり楽しかったり、中毒性があったりするものがいいのはわかりますが、それが何なのか日々悩んでいます。

観察・テストするしかない。
相手が何を快適と感じるかは相当見抜くのは難しい。当たり前だけどね。
すっごく仲が良い人、家族であってもプレゼント何がいいか分からない。
社長の誕生日だけど何あげたら喜ぶんだろう？6年一緒にいても不明。

それを仕事で考えの読めないスタッフやクライアントでは到底無理に近い。観察をするしかない。
Duolingoという言語学習アプリ。
スマホで簡単に言語学習ができるアプリがある。
これを売りたい、あなたはDuolingoの広報担当者。どんなCMを打ったら当たる？
つまり本来顧客になってくれそうなだけどまだDuolingo使ってない人いっぱいるよね。その人たちにささるCMを作るには？
まあ考えるなら
簡単、気軽に、楽しく英語学習イエイイエイみたいなアプリを作りたいよね

違うよ

それに対してDuolingoは徹底的にリサーチをした。
Duolingoを使っている人はどういうシーンで使っているのか
何を価値と感じているのか
何が気持ちいい、心地いいとなっているか
徹底的に分析だ！！

利用時間は非常に細切れでお風呂に入ってやってる人もいた。
勉強としてではなくInstagram（SNS）をダラダラ見る代わりとして使われていることが分かった。
やっていて自己肯定感が上がる感じやピロリンっていう音がいい感じにスキマ時間に合致する→心地良い価値
ゴロゴロしながら〇〇できるっていうCMを打った。
こんなの会議室で分かる訳ないじゃん

だから徹底的に観察とリサーチをすることがお客さんが求めている価値へつながっていく可能性に近づける。

当店（フィットネススタジオ）のInstagramの場合
戦略：運動が苦手な方でも気軽に参加できるレッスンの提供
要件：初参加の方が不安なく来店しやすくすること
構造：投稿欄トップに初来店時に必要な情報をピン留めする
骨格：各レッスンの内容が分かる動画を投稿
表層：ストーリーのハイライトのアイコンをインストラクターの写真にすることで安心感を持ってもらう
現状を分析するとこんな感じだと思いますが、今一つ構造、骨格、表層の違いが分からないです。講義内のXの分析もこのろつの違いがよくわからなかったです。それとこの分析はデジタルでマーケティングをする際の手法ということでよろしいでしょうか。それとも、社内の業務改善などきるのでしょうか。

人を動かすという考え方となった時多様な場所で使うことができる考え方。ウェブから生まれた考え方なので調べたりするとウェブやデジタルの領域で出てくることが多い。
まず答えを1つするなら、そこの分類にそんなに気を払う必要はない。
何故なら今回のように逆算の時は無理だから。
この考え方（ユーザー体験を構成する5つの要素）は要件や戦略を頭の中で考えて落とし込むフレームワーク。
逆算した時に

コウモリ問題みたいなもの。
コウモリ問題？
動物を分類していく時に、コウモリって哺乳類の特徴も鳥類の特徴も持つからどっちににも分類される？っていうもの。
情報や物品を分類する際に生じる問題の一つである。例えば A にも B にも分類できる場合に、どちらに分類すればいいのか、といった問題である。

構造というところは、情報をどんな順番でユーザーに伝達するのが都合がいいのか？
Instagramに今何にもない状態として、Instagramで新規顧客を獲得したい。
フィットネススタジオなら、何で知ってもらいたいか

運動から苦手な人でも気軽に参加できる：戦略
それが伝わる：コンテンツ機能
じゃあどういう順番で伝える？：情報

フィットネスのトレーナーの顔写真があって安心できる。
痩せます！！ダダーン！！みたいなのじゃなくて、とりあえず清潔感のあるトレーナーがいろんなトレーニングをしていたら気になるのでは？
やっている情報の提供をしてやりたいなって思ってもらうことが先にあるべきだよね。
細かいことは後でサイトを見てくれたらいいし専用の投稿を用意しておく→情報のアーキテクチャ。
何から伝えれば目的が達成されるのか？
骨格：Instagramという1つのデザインにおさまった時にどういう見方をされるか？上半分はプロフィールつまり概要。1つピン留めされている記事があって、トレーナーがトレーニングを紹介している記事が並んでいる。
表層：モデルは誰がいい？どういう表情をしてもらう？色使いはどうする？
逆算においてはそこまで気にしなくていい。

公務員です。真に住民の行動変容につながる政策を立案すると言う観点からも今回のデザイン思考が役立つと考えています。政策を考える上では上司や組織内でオーソライズすることが必須なのですが、上司等の理解を得るために今回のUX5段階モデルでの説明は理解してもらえるのか、他に良い説明手法があるのか気になります。

あえて「デザイン」に強く立脚して答えるなら、上司が5段階モデルを、あるいは必要性のロジカルな説明を無意識的に求めているなら......そのやり方が望ましい、と考える形となる。
デザイン思考の基本的な考え方は相手が望んでいるものは何かを洗い出し、自然と行動するものを設計するのがデザインシンキング。
普段上司がなぜ普段オーソライズ（許可する、認める）を渋るのかしたくない理由は何かを行動観察から洗い出しそれに対して必要な要素を並べていく。こういうのがあれば安心して認証してもらえるよねっていうことを考えていく。

口頭で話す？メッセージ？スライド？資料で出す？
資料で上司に提出したら上司（係長）がさらに上司（課長）に提出する時にそのままA４サイズで規定の書式で作っておけば承認通してもらいやすいな
↓
上司（係長）本人が理解していなくても資料があれば稟議通りやすいかもしれないな
↓
A4で白黒の状態で（普段会議で配布される状態）作成してそれを基に上司の前でプレゼンしたら上司にとってやりやすいかな

これがデザインシンキング（まあ仕事できる人の特徴だね）

承認にあたって必要な条件はなにか？無意識的に何を求めているのか？行政とデザインの架け橋としては、「行政とデザイン」の書籍があるからでよかったら読んでみてね。

デザインに洒落ている必要はない、このorをandになんとか医療界にも入れたいですね〜、デザイン性があってファッション性もある。北欧の病院とかは壁紙にティファニーブルーを使ってたりするけど日本は白一色で味気ないですね、機能のみを重視するがあまり、デザイン性（ファッション性）がない。これは日本車や時計（SEIKO）なども同じ様に感じる、日本の文化かもしれない。簡単にいうと用件は満たしているがダサい

これ面白い話として、ブルーというのは色彩心理的に錯乱状態にある人を落ち着ける効果があるんですよね。そしておそらくティファニーブルーのような薄い色にすることで、機能性的な、汚れが目立ちやすいみたいなところもカバーしているように思われます。
昔勉強する時は青いボールペンにするといいとか部屋のカーテンを青にするといいなども言われていた。
青：集中力を上げる
人の情緒的などう影響をもたらすのかもデザインの1つ。心をどう動かす課まで含めてがデザイン。

EBPMDXのその先へ


DXの第一段階：機械にできることは機械がやれるようにすること
DXの第二段階：その時間でデータに基づいた意思決定により新しい価値創造ができること
【VUCAの時代】
Ｖ（Volatility：変動性）
Ｕ（Uncertainty：不確実性）
Ｃ（Complexity：複雑性）
Ａ（Ambiguity：曖昧性）

これまでのようなこうやったらうまいくよね、という判断では中々うまくいかなくなってきている。
高度経済成長期の時代では人口が増え続け学校教育でステレオタイプ的な教育をして社会に旅立てば直線的にうまくいく時代があったが今は真逆。
今までと同じことをしていては生き残れない。
何に基づいて判断すればいいの？
変化の激しい時代の中で高い確率で効果のある施作を行うにはどうしたらいいいの？
ヒューリスティックによる意思決定から現実に即した合理性のある意思決定へ
とスライドしていく
ヒューリスティック？なんぞや？

経験則や先入観に基づいて、直感的にある程度正解に近い解を得る思考法や手法を指す心理学の用語

ヒューリスティック

要は経験と勘みたいな話。
例えば道を歩いていて横断歩道がある。信号が点滅し始めた。
行けるから渡る？渡るのやめよう。
どう判断してる。
道幅の計算、信号の点滅時間、青から赤に変わるまでの秒数、自分の歩行速度etc
そんなことを頭で計算して渡ってる人いないよね？
これまでの経験則ややってきたことからある程度の正解に近づくのがヒューリスティック。
これが人間の非常に優れた能の仕組み。

直感的な判断を下すことは様々なバイアスがかかりやすくなる。
バイアス：意思決定に影響を与える心理的な歪み。

具体例として、
あの人はネクタイしているからサラリーマンだ
電話がかかってきて女性っぽい話し方がだからあの人は女性だ
左手の薬指に指輪をしているからあの人は結婚してるetc


↑スラムダンクの陵南高校の仙道と福田を思い浮かべたの私だけじゃないよね？
プライドの高そうな仙道はホメて伸ばそう
まだ失うもののない福田は叱って伸ばした方がいい
陵南高校の田岡茂一監督の経験値からくるもの。監督の誤りはヒューリスティックだったのか。
プライドが高かったのは実は叱られ役にした福田の方で打たれ強いかと思った性格は実は繊細だったから。

本当はロジカルじゃないかもしれないことを強引に脳内であれがうまくいったからこうなったと結びつけるバイアスと呼ばれるものがある。
参考書籍：ファストアンドスロー
血液型占いもバイアス
占いが当たっちゃうと感じるのもバーナム効果
バーナム効果：誰にでもあてはまる一般的なことを自分だけが当てはまると勘違いする心理現象

直感的な判断は因果関係があると錯覚しやすい
バットとボール問題
「バットとボールを合わせて1万1000円、バットはボールより1万円高い、ではボールの値段は？」
ほとんどの人が最初に「答えは1000円」と考えてしまうが答えは500円。
もしボールが1000円ならバットは1万1000円ということになり、
合計すると1万2000円で、質問と矛盾する。

ボールの値段をX円とする

バットはボールより1万円高いので、バットの値段はX＋10,000円。
合計が11,000円になるので、次のような式が成り立つ。

X+（X+10,000） =11,000
この式を解くと
2X+10,000=11,000
2X=1,000
X=500
ボールの値段は500円となる

カンパ先生と違う式で解いてみた

直感的な判断は負け筋につながっていく。今までこうやれていたから今度もうまくいくはずなんだ。それがヒューリスティック。
それで生き残れる時代はもう終了。

直感的な判断をしていたところから合理的な現実に即した意思決定にシフトしていこう。
※ヒューリスティックが悪いわけではない
簡単にスって答えを出すことができるのは人間の極めて高い能力。
将棋などでは第一感と呼ばれたりもする。何時間検討したものよりも第一感が正しかったということもある。過去の経験則の枠組みの中であれば素晴らしい答えを出すことができるという非常に素晴らしい能力。

とある農家では、手を加えないことによって綺麗に実がなった。
実が割れた農家側は他の農家から秘訣を聞かれたから手を加えなかっただけですよと正直に教えた。
けれどヒューリスティックが働き、そんなはずはない。手を加えないなんてあり得ない。何か特別なことしたからうまくいったんだろうと思われて信じてもらえなかった。

医師は患者の話を1分くらい聞いて何の疾患か思いついている→ヒューリステック
医療体系自体が大幅に変わることがなかったからこそ非常に有意義に働く。

EBPM
Evidence- based policy making
エビデンス（証拠）に基づく政策立案

ある街ではゴミ集積所での不法投棄に日頃から悩まされている。
あなたはその行政の担当者。
自分の町では不法投棄が多いが隣町で不法投棄が少ない。
隣町ではセンサーライトが設置されている場所では不法投棄が少ないことが分かった→自分の町にもセンサーライトを設置しよう
ちょっと待って、それは本当か？

ゴミの不法投棄が少ない本質的な原因は実際の啓蒙活動にある。
ライトの数が多いのは自治体の啓蒙活動にある。

隣町のライトがあったことはただのエピソードで因果関係を示すには弱い。
今回はエビデンスに基づく計画立案。

「エビデンスベースである」とは？
→因果関係のある数字を意思決定の手がかりにすること

エビデンスつまり判断基準として因果関係があると言えるかどうかは最上のものから最低のものまである。

エビデンスレベルの図

ただの意見や考えよりも観察研究のがエビデンスとしてはレベルが高いなど。
隣町にライトが付いていたから不法投棄が少なかったんだというのはエビデンスは極めて低い。
ここで重要なのはエビデンスレベル、そのエビデンスすなわち因果関係を正しく証明しているかどうか。
1.何回か試してこうやったらうまくいったからこれやればうまくいくよ。
2.研究室で、いろんなことを試して明らかにココが因果関係を持っているというのが分かりそれが論文に載ったすなわち他の研究室でも再現可能となった。これが原因でこれが結果と分かった
2.のがエビデンスレベルが高い
証拠としての能力、因果関係を示す能力がどのくらいあるかはピンキリ。

デジタル技術を使うことでエビデンスレベルの強いものをかなり気軽に扱えるようになってきた。

↑ここまでで約1万文字だけどもっと驚くこと教えて上げる。
さあ、2時間目いくよ！！

直感的な判断から証拠のある判断へ。
エピソードベース（不法投棄のライトの話）があった時にどうしたらエビデンスに基づくとなるのか？

因果関係：原因と結果の関係
相関関係：2つの事象や値に関連性があり、一方が変化するともう一方が変化する関係

相関関係の例
アイスの売上が上がるとビールの売上が上がる（ 相関関係0.85)
私たちはブルーシールアイスの店長！アイスの売上をもっと伸ばしたいからビールの関連会社に献金して株買ってビールの売上上げるぞ！とはならないし。
おでんが売れるとアイスの売上げが落ちるからって、おでん屋に殴り込みしないよね。

こういうので一番有名なのはニコラス・ケイジ
ニコラス・ケイジの映画出演数とプールの溺死者数の数
ニコラス・ケイジが映画に出演すればするほど溺死者数が増える
→エビデンスとしての力ないよね

相関関係と因果関係を見極めるには？
対照実験

どこで走るのが早いかをリサーチした結果だとする
雨の運動場で走ったら30秒、晴れの森で走ったら10秒だった。
運動場で走るより森で走った方が早く走れるんだ→違うよ
天気という別の要因がある。
因果関係を証明するためにはこういう考え方を使う。
他の条件を全て同じにして一箇所だけ条件を変える。

雨で運動場で走って30秒
雨の森で走って50秒
差は20秒

↑場所が変わったことによるもの。原因が変わったから結果が変わったと証明できる。
ただし私たちが職場で、実験しないといけないのでこの薬飲んでくださいとはできない。
基本的は因果関係を証明する、医療では研究所があり研究が進んでいるが経営判断をするとなるとこの対照実験をするのは現実的ではない。

じゃあどうするのさ？

デジタルの技術を使うことによって、やりやすくエビデンスレベルが非常に高いやり方ができるようになった。

無作為化比較試験（RCT）、日本語ではランダム化比較実験と呼ばれることが多い。
統計的因果推論という統計学の考え方を使い不完全なデータを基に因果関係を証明するやり方。

ある薬が開発された（新薬）
その新薬が本当に効果があるか分からない（エビデンスレベルの高い証拠がとれていない）
動物や試験管を使った研究では成果が出ているが実際に人間に投与した時に効果が出ているかは分かっていない。
治験のバイトがあるけれど。
参加者を２種類あるいはそれ以上のグループに分ける。
1つのグループには本当の薬を（新薬）投与、一方にはプラセボ（見た目が新薬と一緒の偽薬）を投与
2つのグループを比較した時、一定程度以上の差があったなら薬を飲んだからだと結論づけができる。
統計学から学問的に因果関係を証明できる→これがランダム化比較実験

デジタル技術を使用することによってこういった因果推論がやりやすくなった。

例）

向かって右がカンパ先生のパソコン、左が会社の先輩のパソコン

全く同じタイミングに全く同じAmazonの商品を見にいっている。
MacBook Proで同じGoogleクロムを使用し同じWi-Fiに繋いで、全く同じタイミングで同じ商品を見ている。
けれど、ピンクの星の部分が異なっている
これはランダム化比較実験
集められた母集団（Amazonのサイトにアクセスした人）をランダムな集団に分けて同じ商品を見ていたとしても違うデザインを提示する。それによってどちらがクリック率（購買まで至る利益率）が高いかの判断ができる。
何となくの感覚でこっちのが売れそうだなではなく、統計学の学問的な知見からこれくらい差があったと示すことが可能となる。
これを積み重ねていくと人間の直感や何となくという決めていったのとは天と地ほどの差が出る（収益に差が生まれてくる）

デジタルの強いポイントの1つ。ランダム化比較実験（統計学的比較推論）を非常に低コストでローリスクで導入することができる。
Twitterもアカウントによって表示のされ方が違ったりするよ。

アメリカの大統領選

2008年にバラク・オバマ氏が大統領選に当選。
アメリカの大統領選は寄付金の額によって左右される。
寄付金を募るためのメールマガジンのフォームがある。
当時ダン・シロカー氏という元Googleの人間がいた。
当時はA Bテストをするのが一般的ではない時代にメールマガジンのフォームをもう何パターンか作らせましょうと言った。
写真やキャッチコピー、動画のパターンも数種類あった。

動画のが成果が高く出るのでは？と予想していた。
全てで24パターンあり、サイトにアクセスする人に応じて変えていった。
クリック率を調査し統計学的に問題ない水準まで母数（偏り）をあげていき検証していく最も成果の高かった組み合わせを続けて言った。
一番成果が高かったのは、白黒の写真にCHANGEというキーワード。
LEARN MORE というボタン（オリジナルのパターンの1.4倍を記録した）
これを普通の人間が一発で出すなんて無理。
デザインチームに付いて写真を白黒にするなんて基本できない。でも白黒の写真のが効果があったことはデータが示している。
結果、メール会員数288万人、ボランティア28万8千人、寄付金は6千万ドル増えた。
これがランダム化比較実験。証拠に基づくパワーの進め方。
人間がやったことないことに対して受け手を想像してモノを作るのは不可能。最も強い価値あるモノを作る考え方。
どれが最もユーザーに求められるのか？どういうモノが必要とされるのか？というエビデンスをだしていきそこに集中していく。

医療の治験は人件費がかかるがデジタルの世界でランダム化比較実験をやるなら無料でスタートできる。

自分たちでサイトを作ってランダム化比較実験を繰り返せば、自分たちのホームページの中でどの商品が求められているか分かる。
よく見られている商品をもっと購買してもらうには、どんなメッセージの書き方やビジュアルにすれば刺さるのかを繰り返していけばユーザーの傾向が分かる。
何となく感覚でこうかな？ではなく確実に当てていくことができる強い力。
証拠能力の高い結果を出すことができるのは本当にすごいこと。
人間が感覚的にやってきた見えてなかった部分に対して実際小さく出して様子を変えてどういう風なものを出したらより反応が良かったのか結果に結びついたのかを簡単に導き出すことができる。
いわゆる天才と呼ばれるデザイナーやキャッチコピーのコピーライターに頼まないと出来なかった一発で刺さるものが。
実際作って使ってみてもらいどちらがお客さんがより望んだカタチだったのか、結果に繋がりやすい（購買）カタチだったのかを検証しながら進めていくことができれば・・・・。
天才すら越えていけるやり方

参考書籍：統計学が最強の学問である

A /Bテストの根拠となるデータは自分でゴールを決める。
SUNABACOであれば、プログラミングスクールの無料体験会のボタンが押されたかどうかを判断基準にしている。
一般的であれば申し込みボタンがクリックされたか（ネクストアクション）をゴールとして成果はどっちが高いかを判断する。

Aのデザインの申し込みボタン
Bのデザインの申し込みボタン
AとBどっちがクリック数が高いか精査しネクストアクションへの導入などで評価していく。

3時間目（休憩しながら読んでね。コーヒー飲みます？）
ランダム化比較実験ができることは分かった。それをどう活用するの？あるいはデータをどうやってとってきて進めていけばいいの？

そもそも意思決定とは何か？
組織は意思決定を生産する工場である。

意思決定とは
ある目標を達成するために、複数の選択可能な代替的手段の中から最適なものを選ぶこと

大辞林より

私たちは最適なものを選ぶとき、複数の選択肢の中から“なんらかの手がかり“をもとに選択を行っている。
造船であればぎょう鉄という鉄を曲げる作業がある。

これは冷却した方がいいもう少し温度あげた方がいいというのは職人が判断する→意思決定
何で判断しているの？
目視による情報や曲がり具合、肌にくる熱の量などいろんな要因から判断をしている。

医師ならインフルエンザの症状の人が来院した時、様々な要因を基にインフルエンザと診断する。
発熱、咳、その他の症状
この患者は風邪か？インフルエンザか？それとも他の病気？
何らかの手がかりを基に判断する。

EBPM、エビデンスベースの意思決定とは選択の基準を形式知化（可視化）した上で関係のある数字を用いること

鉄を曲げる工程であれば、専門の職人の作業風景を見せてもらい一つ一つ数字に落として選択の基準を形式知化していった時。
表面温度はどのくらいになったら熱を加える？
曲がり具合が何度以上になったらどういう手続きをふむ？
いろんな基準があるはず。
専門の職人が感覚値としてやっていたものを、まず可視化し形式化していく。
その上で関係のある数字（因果関係）を用いる。
エビデンスのある数字を基に判断を下すことができれば、職人にしか下せなかった判断はある一定の程度なら他の人も判断を下すことができる。
AIを噛ませると人間の判断よりも角度の高い判断をくだせる。
医学というのはその最たるものの1つ。選択の基準を形式知化しておりなんのインプットを見ればいいのかを明らかにしていて医療行為を再現可能にしたものが医学。

私たちの仕事において重要な意思決定がある、改善に値する意思決定がある時にそれは何を持って判断しているかを明らかにし、どのようなデータを使用しているかを明らかにする。
データを基に誰でも同じように判断を下せるようにする。誰でも同じような判断を下せるということは機械が判断を下せるということ。
判断を最後まで機械にさせるか、サポート的なポジションにするかはまた別問題ではある。
ヒューリスティックによって判断を下すのではなく確実な証拠判断が下せるようになる。

AIで医療で肺がんの判断でレントゲンやCT画像を使用して肺がんか判断する指標となる。
関係する数値はレントゲンやCT画像のインプット


AIに噛ませると人間では見抜けなかった肺がんをAIが見抜いた事例がある。
肺がんがあるにも関わらず医師が見落としたもの（偽陰性）をAIがこれは肺がんだよと診断を下す。
エビデンスというのは因果関係があるものであるならば人間が判断するよりも角度高く判断することが可能となる。

データ分析で現場を改善するに当たってどのような考え方をするのかを示した図

分析問題：外来診療の際に初診の患者に看護師が問診をする。
問診の結果が医師の狙って欲しかったところじゃなかった（チャット欄の医師のあるあるの文字に恐怖を覚え震える私）
問診が的を得ていないことで医療者（医師）の手間が必要以上にかかる。
これを分析の問題に変えるには（機械が介入するには）どういうことを考えなんの意思決定を変えたいのか、なんの意思決定をどんなインプットを基にしてどんな改善をもらたせたいのか。

分析問題：患者の主訴をインプットしどのような質問を投げるのが適切であるのかという意思決定の精度の改善という分析問題に変化させることができる

分析結果：医師や看護師に話を聞いてどういうものがインプットになるのかを洗い出す。看護師がタブレットを持って主訴を入力する。医学的見地に基づき、どういった可能性が高いどのようなことを問診しないとまずいかをレコメンドで出てきて問診を行うことができる。
効率的で合理的な問診ができて医師の仕事手間が減少する。
参考書籍：データドリブン思考
DX人材育成講座必読書だからね！！第1章を読むだけでも世界が変わるよ。
ザ・ゴール
コミック版ザ・ゴール3
↑この書籍も読もうね

基本的に私たちがやろうとしているのは意思決定の改善

思いつきのアイディア：システム1
ヒューリスティックな思考でバイアスがかかりやすい
→いかにしてヒューリスティックを抜け出しEBPMに基づいた判断に持っていくのか

地方の人口減少を止めるためにはどうするか？

子供を増やす施策？
出生率を増やす施策？

どんなに子供を増やしても出生率が増えたとしても若い女性が町から出ていくなら人口は増えない。

ユーザーに望む行動をとってもらうためには？→定性的な調査と分析
EBPM＝定量的なデータドリブン+定性的な調査と分析
データを基にして意思決定を下し人間のバグをこれから先排除していく。
使ってもらうにはどうするか？を同時並行して進めていく。

データを扱うには？
チンパンジークイズやるよ！

私の結果は

一応勝てたみたいである

このDX人材育成講座の平均点は1〜2点。
受講生には地方公務員や医師など世界情勢に比較的詳しい職業の人が多くいる。でもチンパンジーに勝てないのはなんで？（バカにしてないよ）
人間の脳の仕組み。こういう属性の人ほど新聞やニュース、人から話を聞いて知ってる知ってるって思う。こういう風になってるはずだよね、聞いたことがあるってなる人ほどバイアスがかかる。
参考書籍：ファクトフルネス
このチンパンジーテストはファクトフルネスを基に作られている。
ファクトフルネスはデータが書いてある書籍ではなく、あなたが知ってる知ってるって思っているものつまりバイアスがかかっているよっていうものが書かれている。

データを正しく見る訓練をしてきていないので、データを正しく見る訓練をしなくてはいけない。
あなたが悪いとか知識がないわけじゃない。人間の脳の特性。
世界情勢を知っている（正解だと思っている）けど実際は違う。
エビデンスレベルの高いエビデンスを使っていこう。

データはどのようにして集めどのようにして使うのか？
例）コンビニの入荷予想、発注予想をしたい

店長はどう判断しているの？
店舗の売上、周りでどんなイベントがあるか？稼ぎの多い人がどのくらい住んでいるか？→それを参考にして関連する因果関係のあるデータを集めて判断に活かすのがEBPM

コンビニの入荷であれば店舗の情報、人口推計、地理情報のデータやお買い物レシートの統計データなどがエビデンスと使用できる。

皆がイメージするデータはビックデータだがそれだけではない。


パーソナルデータ：特定個人情報。国によってはこれの収集が禁止されているところもある。
オープンデータ：検索で今治市　オープンデータって調べると

↑こんな感じ
オープンデータの凄まじさのイメージのしやすさはMini Tokyo 3Dというサイトがあるのでそれを参照

↑個人が作っているサイト（すごい）

大事なのはデータを結びつけ掛け合わせて考えていく。
便利になるように情報を電子化する。
すぐ作れるというのはすぐ潰せる（捨てることが可能）
今は誰でも簡単にAIを使用して予測ができる。

プリキュアの5人を誰が誰かを判定させる。

何をインプットして何をアウトプットするのか？（何の意思決定を改善したいのか？）→これは人間がやらないといけないこと
人間の知見を活かし設計してデータを収集する

簡単に作って簡単に捨てたらいい。サービスは使われなくなる、システムは使われなくなるけれどデータは残る。
システムとデータの賞味期限は違う。データのが長い。
医療関係の自動問診のサービス作成をした。オペレーションが変更し自動問診が使用されなくなる。サービス（自動問診）は使用されなくなってもデータは残り続けるため次のプロダクトに使用し活かすことが可能。
サービスを資産として残すな。サービスなんていらなくなったら潰せばいい。
だから簡単に作れるやり方で作る（外部で発注するとそうはいかないけどね）

現場の知見を活かして簡単に作る。
そうするとサンクコストもない。データは残り続ける。残り続けたデータはEBPMに使用可能。
これがDX人材育成講座の目指すところだからね、分かった？？

次回第5回目は業務の棚卸しとChat GPTの活用だよ。

一緒にDX人材育成講座受講している同期（12期）の方達の第4回まとめ記事です。同期いてくれるの本当に嬉しい！

受講しているSUNABACOのサイト

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DX人材育成講座の時のタイトルは印象に残ったフレーズやワードをタイトルのサブタイトルにつけてます。
何故って？自分がその時どんな講義だったか思い出せる割合が高いからです。
さあ、今日はSUNABACO代表なかまこさんのお誕生日。
お祝いは不要とTwitterに書かれていたので。
せめてSUNABACOのことを紹介したいなと思ってDXの記事を載せました。

大切な時間を使って読んでいただけて本当に嬉しいです。
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おまけ

接戦で負けたサムネ笑

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