456今週の小ばなしTweetデータを溜めて見える化したのに上手くいかない!色々な要因が考えられます。その中の一つが、データがきちんと蓄積されないというものがあります。不思議なことに、データが綺麗にきちんと蓄積され、思い通りに見える化しているのに、データ活用が上手くいかないことがあります。その解をSOR理論から探る」というお話しをします。Theory)という考え方がありました。刺激(S:Stimulus)反応(R:Response)行動を、刺激(S:Stimulus)に対する反応(R:Response)としてとらえたものです。データ分析に馴染みのある方であれば、統計解析などのモデルで使われる「X(説明変数)」と「Y(目的変数)」の概念で、捉えた方が分かりやすいかもしれません。刺激(S:Stimulus):X(説明変数)反応(R:Response):Y(目的変数)有名なところではパブロフ犬で有名な条件反射の実験でしょう。実験の結果、犬にベルの音(X)という刺激を聞かせると、唾液(Y)を分泌するという反応が得られるようになりました。ビジネス例では......広告(X)を打てば売上(Y)が上がる機器の稼働時間(X)が長くなると歩留まり(Y)が悪化する......など色々と考えられそうです。ここである問題が起こります。それは、常にSRだけでは説明できない現象が多々起こったからです。広告打ったからといってすべての人がその商品を購買するわけではありませんし、歩留まりが悪化するタイミングと稼働時間の関係が同じ機器でも状況によって異なってくるからです。ビジネス系のデータサイエンス(統計モデリングなど)の世界では、異質性(heterogeneity)という言葉で表現され、数理モデルなどが構築されます。SOR理論SOR理論は、SR理論に「有機体(O:Organism)」という概念を付け加えたもので、心理学者のC.L.ハルが提唱しました。「有機体(O:Organism)」とは人間であったり動物であったりします。SRだけでは説明できない現象を、「有機体(O:Organism)」という概念を導入することで説明できるようにした、という感じです。)で、個体によって異なってきます。AさんとBさんでは、性格や欲求が異なる、というものです。このことが、同じ刺激(S:Stimulus)を与えても、有機体(O:Organism)が異なれば、異なる反応(R:Response)が返ってくる、という現象を説明できるようにしています。人によって好き嫌いは異なりますし、慣れ親しんだものも異なります。そのような個人差があるため、同じ広告を見たからと言っても、その商品を買いたくなるかどうかは、人によって異なってきます。ビジネス系のデータサイエンスの世界であれば、生物個体だけでなく、AIであったり装置であったり工場のラインなども付け加わります。統計解析のモデルで語れば、同じX(説明変数)を与えても、個体によって、Y(目的変数)の値が変わる、ということです。簡単な例で説明します。ある小売チェーンの販売促進の例です。反応(R:Response):来店、購入などターゲット顧客によって、効果のある販売促進施策が異なってきます。反応は異なることでしょう。折込チラシの目玉商品が1パック10円の生卵であったとき、卵アレルギーの人と、卵好きの人では、反応は異なるでしょう。工場ラインの例ある食品メーカーの工場ラインの例です。刺激(S:Stimulus):製造条件、動線など有機体(O:Organism):工場ライン反応(R:Response):歩留、サイクルタイムなど同じ製品を製造している全く同じ工場ラインでも、意外と歩留(製造した製品の良品率)が異なってきます。日本の工場と中国の工場、タイの工場などで、同じ製造条件下で同じ製品を製造しても、歩留の状況は異なります。工員の熟練度や気候、機器のメンテナンス状況などが異なるからかもしれません。人的要素が大きいライン(手組がメインのラインなど)ほど、異なってきます。3種類のデータと2種類の情報どういった刺激を与えると、どのような反応が返ってくるのかは、本当のところは、実際にデータを取らなければ分かりません。次の3種類のデータを蓄積することになります。刺激(S:Stimulus)のデータ:X(説明変数)有機体(O:Organism)のデータ反応(R:Response)のデータ:Y(目的変数)このようなデータ蓄積すると、例えば以下のような2種類の情報を得ることができます。レコメンド情報モニタリング情報レコメンド情報とは、どのような「刺激(S:Stimulus)」をすべきかという情報です。モニタリング情報とは、「刺激(S:Stimulus)」を与えた結果、どうなったのかという「反応(R:Response)」に関する情報です。通常「見える化」といった場合、こちらのモニタリング情報を指すことが多いようです。「見える化」≒「モニタリング情報」になっていたらヤバい!データを溜めて見える化したのに上手くいかない場合の大きな要因の一つに、見える化しているものが、実は「反応(R:Response)」に関する情報だけだった、というものがあります。「反応(R:Response)」に関する情報で、次のアクションが見えることもありますし、次のアクションを起こせることもあります。次のアクションを示唆するレコメンド情報も提示してあげると、良いでしょう。データ活用のちょっとした分類X(説明変数)とY(目的変数)を使って、データ活用をいくつかに分類してみます。要は、「X:説明変数」と「Y:目的変数」のどちらに着目するのか、という違いと、どの時制(過去・今・未来)に着目するのか、ということです。その解をSOR理論から探る」というお話しをしました。Theory)とは、心理学者のC.L.ハルが提唱してもので、刺激(S:Stimulus)および有機体(O:Organism)、反応(R:Response)で構成される概念です。統計解析のモデルっぽく言い換えると、X(説明変数)が刺激(S:Stimulus)で、Y(目的変数)が反応(R:Response)という感じになります。データ活用といったとき、X(説明変数)に着目するのか、Y(目的変数)に着目するのか、ということは非常に重要です。データを溜めて見える化したのに上手くいかない場合の大きな要因の一つに、見える化しているものが、実は「反応(R:Response)」に関する情報だけだった、つまりY(目的変数)だけというものがあります。このような情報を、モニタリング情報と言います。人が行動するには、どうすればいいのかというX(説明変数)に関するレコメンド情報が必要です。人や状況によっては、モニタリング情報だけでも動ける場合もありますが、どちらかと言うと稀です。する今週の小ばなし第17話|OODAが足りないと、営業・販促のビッグデータ活用は上手くいかない今週の小ばなし第43話|売上分析フレームワークである「プロダクトU&E」は、古典的だか今でも使えて最高だ!今週の小ばなし第54話|データ活用で忘れてはいけないこと。それは最後は洞察力がものをいうということ今週の小ばなし第109話|必ずと言っていいほど整備されていないデータ。第53話|ビジネス系のデータって、時系列が多い。