太田博三

自己紹介

20250531 技術書典18回目に出展しました！ うさぎさん商会 | Difyで作るお客様の声の商品改善と、業務効率化に向けたボトルネックの発見 #技術書典 https://techbookfest.org/product/vdQZkHA2JeFu9spntYhkeR?utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_campaign=share <追記 11/3> ●顧客理解は訓練で身につけられる！ →アンケートデータから想像力と洞察力とで埋める作業。 ハルメクHDの山岡さんのペルソナマーケ術 →心の中のA子さん(65歳)を想定して、思い描く力は訓練で。 一般的なシニア層 ＜属性情報＞ 孫の有無 仕事をしている居ない 結婚の有無 などの区分ではない。 年齢などはサブ情報 より重視しているかは、 変わらないものが価値観 ーもっとお知りたい ー品格が大事だとか 　→変わらない 何に重きを置いているか ハルメクは長い付き合いをしている ★★★ お客様を理解するのに重要なことは、何を重視して生きているかという価値観の部分 ★★★ https://www.youtube.com/watch?v=DrnIJTlIMI0 ●思い込みをなくす https://www.youtube.com/watch?v=5mo1_HxPFsM ハルメクは書店に置いていない。 月刊　４８万部 ・マーケティングチームのデータ ・編集部のはがきや対面での調査 ・シンクタンクによる定量調査 →これら３つを組み合わせて、顧客を理解する ハルメクは書店に置いていない。 月刊　４８万部 ・マーケティングチームのデータ ・編集部のはがきや対面での調査 ・シンクタンクによる定量調査 →これら３つを組み合わせて、顧客を理解する やりきった感 新しいことに挑戦する シニア向け女性誌　編集長 ５０代からのスマホ特集 独自の切り口 出版業界　MBA取得 アイデアで売ってゆく ↓ マーケティングを活用して売ってゆくために、MBA取得ビジネススクール 数字・会社全体の戦略を考えるように なかなかアイデアだけでは売れないフェーズ ファイナンス グロービス経営大学院3年間　宿題がある、ケーススタディ 色々な業界の人から学べることが大きい ヘッドハンティングで 経営者と共通の言葉で話ができるようになること 出版は、老齢の成熟したビジネスモデル 逆に今以上に伸びない お客様が直接注文して、直接、届ける。 書店におかない 書店は平均的に５割しか売れない　５割は捨てている ハルメクは読者数がわかっているので無駄なく届けられる ５年で３倍の販売数に。 テーマ： ① ハルメク流　顧客志向 ② 顧客理解　本当にやれていますか？ ③ ペルソナ設定は準備でしかない！ ー ① ハルメク流　顧客志向 ハルメク雑誌 ６０，７０代の女性に向けた生活実用誌・月刊誌 新聞広告・テレビCMで興味をもった顧客が定期購読する雑誌 近い距離で雑誌を作れること 会社の中にシンクタンクがある 生き方上手研究所 大量のアンケート 読んだか・読んでいないか ５弾k再評価、フリーアンサー 満足度調査 ロイヤリティー 先月号を覚えている 定期的に届く 自分で買っているので覚えている。 顧客理解①ご意見はがき 自筆で ３０００枚／月 質問 ハルメクに手紙を書いてください。 １枚残らず全部読む。 毎日、読み続けてゆく中で、心の中の花子さん（６５歳）を作ってゆくく。 ・編集部・はがき・直接の対面調査 ・シンクタンク：毎月定量調査 ・マーケティングチーム：売れ行き、オペレーターさんが１人１人、聞き取っている。お客様センターでヒアリングしていた。 これら３つがハルメクのデータ活用 膨大なデータをちゃんと使うこと・活用すること 想定していたことと違うデータとどう向き合うか 編集部 顧客志向を理解するデータも仕組みもあった。 特集の組み方 シンクタンクのデータ：アンケート結果から分析ができるようになっている 記事ごとに閲覧率×評価をマッピングする→データの可視化 ５段階評価の満足度調査 クロス集計して年代別に出したり 購読歴が短い長い別に出したりする アイデアで売る データ活用で売る 見せる力はあったが、内容が読む前に期待したものと違ったってことかなとか タイトルを見て読もうと思ったがそのタイトルから想像していたことや期待していたことと内容が違っていた だから、評価が低い という仮説を立てることができる 成功事例①ニーズをとことん探ったスマホ特集 １）ご意見はがきで需要を感じる ２）スマホ日記による実態調査 ３）座談会での操作の様子を観察 ニーズがあって定期購読の申し込みもあったが、読後の満足度調査の評価がかなり低かった これらがなんなのかを、フリーアンサーやページごとの調査結果から読み解いて、マーケティングチームのデータからも読み解いてゆく。 →どうやら難しい内容だった シニア世代におすすめのアプリの紹介とかが、難しいかったという評価になった ★★★ 5－6年前 スマホ日記をつけてもらった シニア世代は８つのことに悩んでいることがわかった。 8大ストレス 　用語がわからない、スワイプがわかりずらいなどなど、アプリがDLできないなど →8大ストレス解消という特集を組んだら、爆発的に売れるようになった。 ★★★ いかに我々が持っているデータが有効で1回目と2回目の特集で違う成果が出せると気が付いて、熱い情熱とデータの分析とをやるようになった。 V字回復のポイントは思い込みで雑誌を作るのをやめて、熱い情熱とデータの分析とをやるようになったこと！ スタッフはシニア世代のことは誰も経験していないので、調査・データ活用で補完する 誰もシニアになったことがない。 ー時間とお金があるとか ー孫に時間を注ぐとか →全部違うことがある。 全部、一回捨てて、最初から調査してゆく 思い込みを捨ててゆく 今この瞬間の60代70代の方が何に悩んでいて何が知りたいか、徹底的に寄り添って、作り上げる！！！ A子さんがハルメクを読んでくれている理由を、3つくらい言えるようになると、何にでも理由があるということを考える訓練になる。 ToDo アンケート調査を取って、リアルタイムでその結果がみられる仕組みが必要 <追記 7/1> リスキリングでも、下記の三浦さんのような率直さと誠実さも、必要な気がしました。技術を持っていて突き抜ける人とそうでない人の差異はここかも(-_-;) 1) 最強クリエイター集団・GOを率いる三浦崇宏のリアルなキャリア https://www.youtube.com/watch?v=tBEv0pjLEvg&t=1s 2) マーケティングとPRの境界など 大木優紀×GO三浦 https://www.youtube.com/watch?v=zOpaL1Qu-ko <直近の私> ◆強み： １）（常識的）論理的思考力・ロジカルシンキング 　　→日常生活では、たぶん、こういうことを言うと、喜ぶだろうとか、ここまで言っても許されるだろうとかです。 これができると、けっこう、楽になるんですよ(笑) 　　→データサイエンス領域での常識は、もともとは、ひとつ昔の人工知能の学習していて、モダスポーネンス（３段論法）での論理展開を機械にさせること(記号推論)を目指していました。 最近では、ディープラーニングの大規模言語モデルによる常識推論です。GPT-3やChatGPTなど間接的に一般常識を有しているかなどが、ここ最近の大規模言語モデルの流れで、直接的なアプローチで実用化されていないのは、ややもどかしく感じます。 2021-2022年は、語用論などの相手が感づいてほしい含意を認識することを機械やロボットで実装する手法を考えておりました。 Look at this:PPT→ https://www.slideshare.net/otanet/ss-244652397 論文→ https://onl.sc/v8UqcuB ⇒2023年は、良識・(悪識?)といった、ほどよく受け入れられる常識とギリで受け入れられる常識など、はばを持たせることを、個人的な関心としております。 ⇒⇒幅を持たせられれば、一般にも浸透され、馴染み深くなると思います！ ２）リサーチした上での機械学習（データ分析）や人工知能の技術選定 　→その時のタイミングで、最適な解法を２つ、３つ、ご提案して、企画立案からプロトタイプの作成まで、スピーディーに行うことです。 ３）謙虚さと柔軟性、新しいあたり： つい最近まで、自動要約はSummyやT5などのライブラリをコーディングして行うものと考えておりました。 ChatGPTが出た時も、どうせGPT-3ぐらいでしょ！と思い込んで、ChatGPTを試してみませんでした。 しかし、ChatGPTで自動要約をやってみたら！と言われ、しぶしぶ、動かしてみたところ、かなり自然な要約ができることが、動かしてみてわかったんです。。 →固定観念は常に取り払い、常に謙虚に時代の流れや最新の技術動向をキャッチアップしないといけないと気がつきました。 →→かなり反省して、次に繋げられた貴重なシーンになりました。その方には本当に感謝しています！！ ⇒⇒仕事では、ChatGPTが公開されて、マイクロソフトのBingに搭載されるとか、Google検索にBARDが搭載されるまでの間に、良さや性能をいち早く知っておかないといけないと反省しています(T_T) ⇒このような「気づき」を頂ける環境を探しております。私自身も、よい気づきを与えたいと考えておりますm(_ _)m ⇒⇒時代の流れも、ますますクリエイティブに、生き生きと仕事をするベクトルになっていると思います。 ○カジュアル面談○でも、雑談でも、何か相手に、いい効果が与えられることを心がけております！！！⇒お声がけ頂きましたら、何かプラスアルファをお伝えします！！ クリエイティブな面は下記の動画がおすすめです。 PRをマーケティングの視点から捉え直すなど、いろいろ、考えさせられます.. https://onl.sc/axEa8VS ←流行とマーケティング https://onl.sc/axEa8VS ←PRとマーケティングの違う https://onl.sc/qd6xRws ←顧客獲得 (追記)１月にシングルマザーを対象とする婚活・恋活マッチングアプリ「コアリー(coary)」が炎上して配信停止になりました。アプリ名は、常識的には、まずい感じがしますと、敢えてやったのかな～とか考えるとタブーなのかなど、世論に問う感じでブレークスルーを目指すものだったかもと、考えられます。 →果敢に挑戦したいですねっ！ (2023/02/26更新) ◆バックグラウンド： 大学院では副専攻で統計解析を学び、社会人になってからは、データマイニングを学び、マーケティングも社会人研究生としても学びました。これで、マーケティング分析から施策立案・検証を行いました。 その後、ビッグデータを用いたアドテクの開発に、データサイエンティストとして参画し、機械学習・自然言語処理による商品分類やレコメンドエンジンの開発などを経験。 さらに、自然言語処理を掘り下げるため、業務後や週末を社外の勉強会に加えて、学会発表（「※常識推論」）なども行うようになりました。 昨年から、深層強化学習や世界モデルの講義を受けながら、新たに、マルチモーダルなデータを統合して扱うテーマで深めようと、準備しております。 あらためて、振り返ってみると、「マーケティング×分析×AI×アイデア」が軸となっていると考えております。 ※ 常識推論は、人工知能分野での定義を模索し、例えば、あのレコメンド表示で、ユーザーが「ありえないよねー」と言われてしまうのを、しきい値として、ユーザーの常識の範囲内を捉えることができそうです。 また、すでに第二外国語習得の海外の方が日本語を習得する際に、教養に近い一般常識を前提として、習得します。 →ドイツやオランダは移民受入れに、単なる第二外国語だけでなく、就業やクリニックなど、生活力のカリキュラムが義務付けられています。 →（常識＋）第二外国語＋生活力をイメージしているようです。 成人の第二外国語習得より、幼児の知識獲得の方が、ロボティクスなどのAIには近いと言えます。 一方、レコメンドなどのマーケティングは、成人に近く、常識の許容範囲を超えてしまうと、アイテムを購入してもらえないどころか、二度とログインしてもらえないなどが考えられます。 ＜まとめ＞ 人とAIの常識推論には、 →前者(０歳児)と後者(成人)との双方からアプローチしてゆく感じです。 →チャットボットやロボットへの適用だけでなく、マーケティング分野のレコメンドエンジンや検索システムに反映できるようにしたいと考えております。 - レコメンド表示における常識 - 検索システムにおける常識 - 画像生成における常識 - 文章自動生成における常識 などなど、たくさん存在しており、精度の向上の余地があります。 ⇒町の文房具屋さんや電気屋さんのユーザーの心をつかむ行動をシステムにも、なんとか取り入れるようにしたいなと思います。 ＜Coffee Break＞ レコメンドエンジンでのコールドスタート問題は、本当はそうではない！？と言えそうです。 →取引のないユーザーでも、年齢(世代)だけでも、わかれば、ある程度は、常識推論でどのユーザー群のセグメントかに分類できまっす。 やはり、ポイントはコモングラウンドのようです。 ＜補足＞ 人との会話の際に、その背景の共有を、コモングラウンド（西田豊明先生）と言うようで、これも常識推論に大きく通じるところがあると考えております。 →例えば、レコメンド表示は過去の類似ユーザーを基に、コモングラウンドを想定し、レコメンド表示すると思います。 検索エンジンの検索クエリでも同じで、結果を適切と思われる文脈で表示し、情報提供を行います。 →すでに、機械学習で進んでおりますが、細部のつめの余地があると考えており、こういう意図を組んだ応答をシステムに取り入れることに、とても興味関心があります！ ★★★ このように、「常識推論」を軸に、チャットやロボティクス、マーケティングなどに適用して実用化してゆきたいと思います。 皆さん、いかがでしょうか。。 気軽にお声がけください！ - ブレストや壁打ちなど企画の段階での検討の際に。 - 精度向上の多角的な点検・最終課題の抽出に。 よろしくお願い致します！ ＜連絡先＞ TwitterのDM: usagisan2020 https://twitter.com/usagisan2020 YOURTRUST: https://youtrust.jp/users/otanet // 以下、公開しているYouTubeです。 1) Pythonによる文章自動生成入門 PyCon JP 2017 https://www.youtube.com/watch?v=hjoy76dhTDU&t=2s 2) 言語処理学会第28回年次大会(NLP2022) でのポスターセッション https://www.youtube.com/watch?v=F8meHoTbOq4 https://www.anlp.jp/nlp2022/program.html#PT2-9 3) RLオータムセミナー2021/RLAS2021最終課題 https://www.youtube.com/watch?v=2sg_J-ToTLw&t=26s // 技術書典での販売 １) 「ExcelとRによる「顧客満足度調査」」 ⇒ＮＰＳの前に多用されていたマーケティング・リサーチに！ →重回帰分析を用いたアンケート調査についての理論と実装です。 https://techbookfest.org/organization/5636066272870400/product/5192411579940864/ 2) 「自然言語の含意関係認識による分析法」 ⇒マーケティング施策に！ →あるショップの広告ＰＲ文とユーザーのＳＮＳとのマッチングが測定できます。 https://techbookfest.org/organization/5636066272870400/product/6534092814286848/ //

職歴・学歴

サントリーコンシェルジュサービス株式会社

スキル・経験

• Python
• SEO
• Webマーケティング
• デジタルマーケティング
• データ分析
• マーケティングコンサルタント