そろそろMASAKIの誕生日が近い。
プレゼントやお祝いの言葉が気になるという年頃ではもちろんないが、脂ののった中年としては最近気になることがある。
将来「定年後寄ってくるのはルンバだけ」といったサラリーマン川柳を書くような大人にはなりたくない！
この想いだ。
いつも思ってることだが、世の中を尺度とせずに、今所属している大きな会社の中に甘えてしまう自分は避けたいということだ。
これを「地震」に例えた人がいる。
「来る！いつか来る！」と思いながら平和に過ごせてる状態があると、結局そのままのんびり過ごしてしまい、自己認識が無いまま自分の実力と世の中の実像が大きく乖離した頃に、一気に「地震」並の出来事で吹っ飛ばされる感覚とのことだ。
とてもわかりやすい例えだなぁと感心する。企業の役職定年なんてその最たる例の1つだろう。
役職定年をきっかけに外に出て活躍する人も多くいるだろうが、実力が足らずに転職した50代の方に「そこから思考や実力を鍛え直せ！」というのは酷だろう。爺さんに「黙ってベンプレ100kg上げてね」と同じくらい辛いはずだ。
ベイズ統計
男なら（女でももちろん構わないが）「統計を操る」という言葉に惹かれたことはないだろうか？
MASAKIはもれなく憧れた輩だが、大枠を勉強した後に具体的な技術に踏み込む段階で挫折した。20代の頃だ。
正確にいうと、深みに入れば入るほど「まじでわからん！まじでつまらん！」と思った領域だったからだ。「統計分析」に憧れを持ちつつ、勝手にフラれた感覚を今でも引きずっていたりする。心の傷の１つだ。
その後、数年たってから（30代のころに）「ベイズ統計」の本を買ってみて「おや？」と思った。
それまでの「学問のための学問」に近い雰囲気を漂わせていた「統計学」について、現実解を与える思考方法では？と思わせるものだからだ。
違いは何か？
ベイズ統計では「主観確立」という概念を使うそうだ。
「サイコロの出る確率は？」と聞かれたら、ふつうは6分の1だと即答できるはず。これを「客観確立」という。誰が見ても同じ答えだから「客観」。
では、「電車で隣りのおじさんがカツラの確立は？」と聞くと、5分の1と答える人もいれば100分の1と答える人もいるだろう。これが「主観確立」。
通常の統計学では、この根本的に重要な変数について無作為な数値を設定することを嫌う。カッチカチな前提を置きたがる。つまり、柔軟性のない男、余裕のない男が嫌われるのと同じ理屈で、通常の統計学が取っ付きにくくなるのだ。（と、当時の自分を正当化したくてたまらない。それほど統計学が肌に合わなかったという査証だ）
ベイズは「緩い男」代表みたいなもんで、変数に対して軽く数値を置くことができる。
「MASAKIの隣に座るおっさんはほぼ半分がカツラだ」とすれば、50%の確立を置くことができる。これが「事前確立」という。
その後、「おやおや？よく見ると生え際が怪しいおっさんがいるではないか！」となれば70%と置き直せる。これは「頭皮を見る」という行為をした後の再設定なので「事後仮説」という。
さらにその後、「あなたはカツラですね？」と聞いてみた。結果意外と少なくて10%に修正したとする。こうなると、直前の70%が「事前仮設」となり、直近の10%が「事後仮説」という扱いになる。
何が言いたいか？
つまり、ベイズ統計の考え方には「学習効果」があるということだ。これはとても大きな概念の変更となる。
興味のある方はぜひご一読願いたい。
マーケティングの応用
私なりのベイズ統計の極意としては、「先んじて枠組みを用意し、中に入る変数は都度Update」という思考法そのものだ。
- 「近い将来を読み解くための枠組みは何か？」を早い段階で描き切る！
- 「変数の変化（ポジティブ・ネガティブ）に合わせたシナリオ」を同時にイメージしておく！
- 「変数の変化を判断できるタイミング」を設定し、その時までただただジッと待つ！
上記の①と②は当然に準備、ポイントは③でどれだけ思考的な遊びができるか？だ。
当たり前の事実として③のタイミングで「判断」するということは、それ以前に想像していた①・②の段階よりも、圧倒的に情報量は増える。但し全体像をとらえるには情報は不足しており限定的。そういったタイミングだと想像してみよう。その僅かに見えてきたファクトをもとに、どう解釈していくか、どんな未来が描けるか。
足りない情報を遊び心のある発送や論理思考で埋めていく。そんな感じで飛んだ思考ができるととても面白いと思う。
当人としては「情報が不足してるのに、まとめておけ！と言われちゃった」と不安がるタイミングかもしれない。だが逆に、「思考の遊び」として面白い局面にいるのだ！という事実に自覚的であった方が、妙な不安からも解放されるだろう。
例としては、「新商品の発売直後、売上の初動が見えた時に何をするか？」といった問いがわかりやすいだろう。
仮に、中国・香港・台湾では絶好調、欧州ではリーチした販路ではやや想定を上回るくらいだとしてよう。
この僅かな情報が入った段階で、次なる活動に向けた仮説をどう立てるか？なんとも楽しい仕事ではないか。
同じ商品を売ってるわけで、2つの地域での差異の原因を、消費者特性（からくる商品の位置づけ）に求めるのか、それぞれの地域の競合状況に求めるのか。それとも、訴求までのプロセスに至る内部活動に差があったのか。
ポイントとしては「もう少しファクトを見てみたい（そうじゃないと判断できない）」という欲求は徹底して無視することだ。十分な情報があれば、それこそ小学生でも判断できるわけで、そこまで待って大量の資料とともに「これが正解です！」としたり顔するのはよろしくない。
ごくわずかな情報から、ぐっと想定を置きまくることからすべては始まる。
「ベイズ統計」での主観確立などの前提置きと同じだ。
