文学的な感覚ではなくて、数学的にこういうふうな形で物事が展開されて、最終的にアウトプットされるので、アウトプットした後、そのあと結果があるじゃないですか。読む前にどれぐらい時間がかかるのかとかっていうような、いろいろな数字が返ってくるんです。その数字を見るだけだったら、中学生でもできるんです。佐々木:そうですよね。松浦:PVが1万PVでした。2万PVでしたってだけだったら、別に中学生でも報告書を書くことはできる。この記事が上から何番目で3万PVでしたって書くだけだったら誰でもできるんです。なくて、なぜその記事が一番上に行ったんだっていう結果に対して、いろいろな数字を以て仮説立てをし、それが果たして今、我々の思想的なところに合っているかどうかを、やっぱり考えなければいけないんです。それって、いわゆるデータ分析をまずするってことですよね。佐々木:スマートニュースで流すと、それがどれぐらい読まれて、いろいろなデータが戻ってくるわけですよね。その戻ってきたデータをまず観察して、なぜそれが読まれたのかっていうのを、ある程度仮説を立てて分析するっていうことですよね。通好みのラーメン屋になっちゃうよねっていうような問題に対して、アルゴリズムのチューニングのところを今度は開発者の人とかと話し込んでその仮説分析の話をする。それはもう本当に単にPVを伸ばすってことではないわけですよね?松浦:そうです。佐々木:要するにスマートニュースという会社の理念としては、単に読まれればいいっていうわけじゃない。世界中の良質な情報を必要な人に届けるっていうのが、我々のミッションなので。社会的に重要だけど、なかなか読まれにくそうな記事とかあるじゃないですか、日本の相対貧困率が上がっているみたいな、ちょっと堅い記事。いう記事を例えば読まれやすい記事の横に上手く並べることによって読まれやすくするとか、そういう。松浦:アルゴリズムも含めて、アウトプットが、ミッションに導き出された設計思想によって出ています。今のスマートニュースのトップとか国内とかのチャンネルにはそういう結果として出ているという流れなんです。主観をとにかく削り、コンテンツを届ける佐々木:なるほどね。確かにスマートニュースってものすごくバランスが良くて、今やニュースアプリってたくさん出ていて、有名どころだけでも3つか4つあると思うんですけど、毎日それらとも比較して見てるんですけど、何かがやっぱり違う。あれ何が違うんでしょうね。松浦:実際、やっぱりそこは本当に数字だけで全部追いかけるつもりはないです。そこはやっぱり思想の部分も多いかなと。自分もいろいろなネットメディアをやらせてもらってきましたが。自分、よくネットとテクノロジーと編集とっていう切り口で言うと、テクノロジーと編集の人って思われるかもしれないけど、どっちかっていうと自分はビジネスの人なので。松浦:どっちかっていうとビジネスの人なので、ビジネスのバランスも含めてやっぱり考えている。いえ、コミュニケーションも大事で、もちろんコンテンツ大好きですし、リスペクトを持って話をしています。一方でちゃんと冷めた目で見てあげないと。思い入れがあり過ぎて自分の思想も何かしら入っちゃうのは、今のスマートニュースの設計思想ではよくないので。佐々木:思い入れっていうのは例えば、すごい気持ちが入った記事だから、これを何でもいいから読んでほしいみたいな、そういう思い入れってことですか?松浦:そうですね。「この記事いい記事なんだけどな」って、自分がこの記事いいよねって主観的に思っちゃう時もあるんですけど、とにかく主観を削る。客観性の部分を持って、やっぱり伝えていかないと、ユーザーの数が最大値にはならないかなと思います。佐々木:難しいですよね。松浦:難しいんですよ、これ。LABOっていうメディアを1年ぐらいやっていて、その中でいつも議論になるのは、コンテンツに例えば見出しを付ける。LABOはサムネイルの画像ですよね。記事の入り口になる画像と、そこに付いてるテキストの見出しなんですけど、同じ記事でもその2つを変えれば、すごい読まれたりするわけです。見出しの文章を変えたりとか、画像の素材を変えたりとか。LABOでもすごい優秀なマーケティングディレクターがいて、彼は見出し付けるのがすごい上手いんです。上手いんだけど、彼も自分ではこの見出しがなぜこの文字列がいいのか、なかなか説明できない。今取り組んでいるのは彼が持っている、ある種の皮膚感覚的な知見をどうやって言語化、方程式に変えて、他の人にも共有できるようにするかっていうところなんですよね。松浦さんがやられてるのは、たぶんそういう言語化の部分をいかに作っていくかっていう。作っていくかっていうところで、その言語化も含めて。社内で共有はするわけですよ。「今こんな現状になっています」「このような形になっています」「通好みのラーメン屋にしないようにするためにはどうしましょうか」っていうところも含めて、社内意見も含めて、そういうところは社内コミュニケーションの部分も含めてやっていかないといけないですね。最近メディアの世界でも、データ分析って重要だよってすごい言われるようになってきて。松浦:すごい重要ですね。仮説立てを助けてくれるのは、弱いつながり佐々木:ディレクターとかデータサイエンティストはどういうふうに見ていらっしゃいますか?松浦:数字を見る方は本当に多いなと、それは本当に技術的な話も含めて。いま言われたような形の部分で、結果が出ました。これが何だったっていう仮説で、みなさん苦労しているなと感じます。佐々木:仮説を立てにくいっていうことですよね?松浦:立てにくいというか、立てられないというか。仮説ってやっぱり想像力を求められることもあるじゃないですか。全てのデータが揃って、これ100%の式だっていうのは簡単なんですけど、立てなきゃいけないじゃないですか。佐々木:想像の範囲外の仮説っていうのもありますもんね。松浦:メディアの人とだけ付き合っていると、その想像の範囲外になかなか行きにくい。お客さんってメディアの人だけじゃないんだっていうのも含めて。さっき「弱いつながり、強いつながり」ってあったじゃないですか。強いつながりの中だけで話していると、どうしても今はインターネットメディアって強いつながりで繋がっている方々、もちろん私の友人もこの中にはいます。自分の今までの仕事キャリア上から、たぶん2~3ステップまで遠い方々もいます。いう方々も、ハフィントンポストとか、かつて自分がやっていたようなメディアや、今のスマートニュースを見てるかもしれない。そこの気持ちの部分に、ちゃんとインで入ってくるかっていう部分は重要かなと思っていて。メディアの中だけで話すのではなくて、本当に先ほどアウトドアとか、佐々木さんも、いろいろな違う弱いつながりで入ってきた、そういう人々と話すことが重要。佐々木:そうですよね。仮説立てはアルゴリズムにはできない松浦:そこで仮説立てをするための経験値の部分が案外弱いんだなっていうのを思います。目線がどうしても、強いコミュニティの中だけで閉じちゃっている部分って結構ありますよね。そこで仮説を立てるっていうのは、ある意味自分の人生経験とか、繋がりの多さとか、知り合いがたくさんいるとか、そういうところからもたらされるところが多いってことなんですね。松浦:そうなんですね。今だとアルゴリズムがいろいろな意味で人の仕事を奪っていると。GoogleとかAppleの自動運転もそうじゃないですか。いう形でどんどん人の仕事を狭くしている中で、人の仕事で大事なのは、そういういろいろな経験値を重ねて、仮説立てしてモデル化をすること。それは人の頭じゃなきゃできない。佐々木:そういうことなんですね。最終的に残る仕事は一体何なのかっていう。データ分析も入力するだけなら、そんなの機械でできるじゃんっていう。言われる逸話で、昔はシェイクスピアの全作品の中に「恋」って言葉が何個あるかっていうのを調べるだけで一生を終えた研究者とかいるんだけど、今はそんなもの電子書籍で検索かければ0.5秒で答えが出てしまうと。この作品に「恋」が何回出て、こっちの作品には「恋」が何回で、その2つを並べた時に、なぜその数字が違うのかっていう仮説をどう立てられるか。その仮説を立てる時には、単に数字を知っているだけでも駄目だし、シェイクスピアの作品を知ってるだけでも駄目で、そのシェイクスピアが生きた当時の、近代の初めのイギリスの背景だったり、あるいは自分自身の恋をした経験とか、そういうものも様々含まれるからこそ、初めて仮説が立てられるっていう。いう意味で言うと、テクノロジーと言いながら、やっぱりその向こう側にあるのは人間の力みたいな。テクノロジーと融合する時代に求められる能力とは松浦:そこは自分もそうだと思っています。テクノロジー出身者ではありますけど、とはいえそれを生かすも殺すも、人の脳みその部分だと思っているので。そこの設計思想と考え方の部分が、アルゴリズムにどういうふうに影響を与えていくのか。今後いろいろなアルゴリズムが出てくると思うんです。空調だってそうじゃないですか。今、この会場、「寒い」と思っている人もいると思います。「暑い」と思っている人もいる。いろいろな意見を聞きながら、人の力で「わかりました」と言って、スタッフの人が「1度上げます、2度上げます」じゃなくて、最終的にここが上手くノーマライズされて、エアコンのコンピュータの中にあるアルゴリズムが細々やったら、そういう仕事はなくなるじゃないですか。佐々木:そうですよね。後ろのほうと前のほうで温度がちょっと違う。前のほうは電気が点いているから暑いとか、いろいろなことを加味しながら、女性と男性のバラつきを見て、女性のほうがだいたい寒がりで、男のほうが暑がりだから、じゃ、あの辺に女性が集まってたら、少し温度を上げるとか、そういう設計ですよね。その設計思想のところの部分で、うちのオフィスはこの空間とかがあるから、ちょっと高めに設定してとか、そもそも動線のところで外気が入ってきやすいようにするとか。ここだとたぶん空気がこもりやすいんだったら、どっちかっていうとエアコンのほうを強くしましょうみたいなのが肌感覚の部分で。人の着るものとか、単純にここが東京だからいいんですけど、これが札幌とか鹿児島とかだったら、また違う話なので。経験の部分はアルゴリズムだけでは蓄積できないです。テクノロジーの話になると、機械に人間が飲み込まれるとか、SF映画に出てくるような、コンピュータが世界を支配して我々が奴隷になるっていうイメージで語る人が多いんだけど、実はそうではなくて、結局コンピュータはツールにしか過ぎない。アルゴリズムを使って、猛烈なスピードで計算してくれるんだけど、実はその大元の設計思想っていうのは、やっぱり作る人間の側にあるわけで。その思想をいかに高めるかっていうことが、たぶん今後の仕事においては、テクノロジーと融合する時代だから、人間の仕事においてすごい需要があるってことですよね。MAKERSに関する記事をまとめています。MAKERSに関する新着記事が公開された際に、通知を受け取ることができます。