マーケター はデータData×デザインDesignの2D思考で考えたい
データDataとデザインDesignのハイブリッド思考ができる人材に、私はなりたい。
先日、コンサルティングやプランニングの仕事をする人のキャリア案について、こんなツイートをしました。自分がマーケッター・ブランディングに関わる立場としてどんな価値を出し、どんな学習をしていくべきかをまとめた内容です。
データとデザインを往復できる人材が今後求められるのでは？
最近考えているのは、2D思考＝Data×Designのハイブリッド思考ができる人材（マーケター ）が、市場価値が高く、ビジネスにインパクトを与える存在になっていくのではないかということです。※マーケッターに限らず、デザイナーでもライターでもエンジニアにも共通していると考えています。
データ→デザインではなくて、データ⇄デザインの思考ができる人。
言い換えると左脳と右脳を往復する人、論理と直感を往復する人です。
ツールだと、Rstudioも使えて、Adobeも使いこなせる人。
今風に言うと、AIらしさと人間らしさを兼ね揃えている人。
Data×Designの2D思考のイメージ
2D思考を図式化するとこのようなイメージです。
上記の図にあるようなハイブリッド思考ができる人材が求められていると感じています。
クリエイティブな組織と個人は、みんな2D思考
クリエイティブな発想で新しい世界をつくっている人たちは、みんな2D思考な気がしています。データ（Data）を使ってロジカルに考えること、感性に訴えかけるデザイン(Design)を考えること、この2つの思考を往復している。
ここから、実際にクリエイティビティを発揮している人たちが示しているモデルを見ていきたいと思います。
まず参考にしたいのが、Go Andoさんのnote記事です。
これからの時代に求められる知識のレイヤー構造（分野ごとの関係性）が整理されていて、非常に勉強になります。この知識構造は、マーケティングやブランディングに関わる人は抑えておきたい。
次に、Takuramの田川さんがデザインエンジニアリングという言葉にも、ハイブリッド思考のヒントが隠されているように感じます。
左下のテクノロジーtechnology部分にデータ思考の要素が含まれているイメージをもっています。
さらに、ビジネスデザイナー・イノベーションの鬼である濱口さんが提唱されている、ストラクチャードケイオスモードにも共通している要素があります。
データ（Data）思考＝論理思考、デザイン（Design）思考＝非論理思考と考えると、一番創造性が高いモードに入り、課題解決や企画ができると解釈しています。
以下は濱口さんのインタビュー内容から引用です。
難しいことなのですが、論理思考と非論理思考を組み合わせて考えるのは、非常に重要だと思っています。ぼくの考える、一番創造性の高い思考モードというのは、まさに論理思考と非論理思考の中間にあるんです。それを、ぼくは「ストラクチャード・ケイオス」と名づけています。
はい。そこがポイントです。完全に直感でもダメなんですよ。とはいえ、論理でガチガチなのもダメです。ぼくが過去、数えきれないほどやってきたプロジェクトでうまくいった事例を振り返ってみたんですね。そうしたら、そのほとんどが論理思考と非論理思考をうまく組み合わせて考えたケースだったことから、このストラクチャード・ケイオスを思いつきました。
濱口さんのストラクチャードケイオスモードを学ぶのに参考になる引用元の記事は下記です。
データData×デザインDesignの2D思考まとめ
これから求められるのは、データとデザインのハイブリッド思考ができる人という仮説について書いてきました。
自分の中でも、まだ答えは出ていません。
個人の中でハイブリッド思考ができれば良いのか、チームの中で役割分担してハイブリッド思考ができれば良いのか、そもそもデータとデザインのハイブリッド思考が求められているのか・・
ただ、自分が信じたいのは、データとデザインを掛け合わせて思考できる人材がビジネスに大きなインパクトを与えることができるということ。
クリエイティビティとは、相反する事象＝異質なもの同士を掛け合わせて思考することを言うのかなと。だから、データとデザインという一見かけ離れている分野を統合できた時の可能性を感じるのです。
この仮説が正しいのかどうかを検証する1年にしていきたいなと考えています。
これから、マーケッターに限らず、全ての職種でデータ分析（Data）とデザイン(Design)は必修教養科目になるはずなので、この2つの学習スピードは高めていきます。
参考
先ほど引用させて頂いたもの以外に、データとデザインのハイブリッド思考を考える上で参考になる本やnote記事をまとめました。
先ほどTwitterを引用させて頂いた、takramのデザイン思想が詰め込まれています。
三宅佑樹さんのデザインの世界への招待状シリーズは、そもそもデザインってなんだっけ？ということを知る上で参考になります。
特に、下記の#3 拡張するデザイン領域に紹介されている、ジョン・マエダさんのDesign in Tech Report 2017は必読です。デジタルとデザインの関係性についても言及されています。
マーケター の必読書であり、USJの再建も、データとデザイン（感性）を融合したアプローチによって成されたことがわかります。
また、統計学はcakesの代表である加藤貞顕さんの記事を読むと、統計学を学ぶ必然性を理解できると思います。
その他に統計を学ぶ上で参考になる本はこちらです。
Excelを活用して統計分析をすることで、統計学の基本的な考え方を理解することができます。R言語にいきなり入るのが厳しければ、Excelからでも良いと思います。
統計学の教科書的な存在。何度も読み返すようにしています。
他にもたくさんありますが、随時ご紹介していきます！
これからも2D思考を極めて、複雑性の高い課題解決や、0→1から新しい価値を創り出す仕事を増やしていきます！