心理学は何の役に立つ？

「決定論的な」科学と「確率論的な」科学

決定論的な科学

• 物理学や科学のように、因果関係が必要条件や十分条件を構成するような、きちんとした現象を研究対象とするもの。
• 例えば、一定の質量をもった2つの物体間の重力を増加させるためには、それら2つの物体をより近づけてやることが必要十分条件となる。

確率論的な科学

• 心理学や経済学のように、一般に原因とされるものが必要条件でも十分条件でもなく、完全に予期することが不可能であるような現象を研究対象とするもの

確率論的な科学を学ぶことの利点

• 決定論的な科学を教育するよりも、確率論的な科学を教育する方が有効である。
• 例えば、配偶者の死去は、残された夫や妻の健康をも損ねる原因となることが多い。
  • しかし、残された夫や妻の誰もが健康障害を被るというわけではない。
  • また、まったく別の原因によって健康を損ねることもある。
  • つまり、配偶者に先立たれてしまうことは、健康を損ねることの必要条件でもなければ十分条件でもない。
  • 同様に、容姿が優れている人は、一般に他人に好まれることが多い。
  • しかし、美しい人誰もが人に好かれるわけではなく、容姿だけが他人に好かれるための条件であるわけでもない。
• このように、ふだんの生活における現象というものは、確率論的な科学が研究対象としているような不確定性の現象なのである。
• 言い換えると、統計学的な回帰や、標本の歪みや、統制群の重要性などが特に問題となってくる。

そこで、こうしたタイプの科学（確率論な科学：心理学や経済学）を学ぶことこそが、日常的なできごとを正しく評価するための心の習慣を育てるのに最適であると考えられるわけである。（T・ギロビッチ「人間この信じやすきもの」より）

教訓

• 確率論的科学の有用性。
• 心理学は、他人の心の中がわかるから役に立つのではなく、確率論的な複雑な世の中の事柄を正しく理解するための方略を与えてくれるから役に立つのである。

専門家が言うことは信じてよい？

1. 専門家と言われる人が、本当にその領域の専門家ではない場合がある。
2. 専門家の数は思ったより少ない。
3. 専門家にもよくわからないことが多い。そもそも、科学にはまだ解明できていないことの方が多い。

心理テストが専門の心理学者の数は多めに数えても100名程度、少なめに数えると両手で足りるくらいである（村上宣寛「最新コンピュータ診断性格テスト」日刊工業新聞社 ¥1,700）

科学を学ぶことの利点

T・ギロビッチ「人間この信じやすきもの」

• 科学的な思考過程や科学的な概念に慣れ親しむ。
• 科学者達は常にわからないことの壁にぶつかっている。
• 科学について学べば学ぶほど、どんなことが「解明されていない」かがわかってきて、説明されていることの多くも、暫定的なものであることもわかってくる。
• こうしたことはどれも、物事がどうあるべきかという主張に対する健全な懐疑心を養うのに役立つ。
• こうした一般的知的警戒心、すなわち、謙虚になって、物事を本当に知ることの難しさに気づくことこそが、科学的研究に参加することの重要な利点なのである。

教訓

• 専門家は疑ってかかれ。
• 専門家が本当にその分野の専門家とは限らない。
• 本当の専門家は少ない。
• 本当の専門家でも、わからないことの方が多い。

体臭恐怖を訴える患者の悩み

「この服似合う？」と聞かれて、「うわぁ、全然似合わない」と言えるだろうか？

• 社交辞令：大人のつきあいでは、本音は言わないということ。
• うわさ話：直接本人に言えない反対意見や批判がうっ積するのを解消するための「抜け道」として使われる。
• ディベート：人と意見とを分離して、物事を両面から考える習慣をつけるために有効なゲーム形式の討論。特定のテーマについて機械的に賛成派と反対派にわかれ討論した後、審判が勝ち負けを決める。

討論＝本音を口にする、ではない。

教訓

• 疑問に思うことは子どもに聞け（例：おじさんの息くさい？）。
• 他人は面と向かって反論しないものである。
• 「逆の場合を考える」方略を用いる習慣をつける必要がある（ディベートの効用）。
• ディベートをもっと教育に取り入れよう（でないと社会に出てから苦労する）。

テレビは常に正しい？

東スポやテレビのワイドショーは、事実よりもおもしろさを優先させている。

• テレビ局の大株主は電力会社である。
• 「真実でなかったら、テレビで放送されるはずがない」
• 本当のことはテレビでは放送されない。

本当のことのすべてが放送されるわけではない。本当のことの一部だけを放送し、他を隠匿することはセーフ、と思っているフシもある。無知蒙昧な大衆どもにわからないことを言ってもしょうがない、我々が適切に選別してあげているのである、と思っている人が今だにいる。

原子力発電に関するウソ

False	True
原子力は石油に変わる未来のエネルギー	原子力で得られるエネルギーより使われるエネルギーの方が多い
原子力発電は安全	原子力発電の技術は未成熟
放射性廃棄物は安全に再処理される	「再処理」とは放射性物質の毒性を消すことではなく、さらに危険な物質を作ること
電力は不足している	電力は余っている
電力会社は公共企業であり、利潤が法律で決められている	電力会社は私企業であり、独占により莫大な利益を上げている
巨悪はマスコミが放っておかない	巨悪はマスコミを支配している

参考図書：広瀬隆「新版：危険な話」新潮文庫¥540 室田武「原発の経済学」朝日文庫¥600

• 話された嘘と話されない嘘：大学入学の事実がないのに、「明治大学中退」と言うこと。ヤミ献金を受けていても言わないこと。
• 誇張と省略：話をおもしろくしたり、わかりやすくするためには、誇張と省略が不可欠である。
• 世論調査：約3,000人の調査対象を無作為抽出しておこなう調査。統計的な理論によって3,000人について調べれば、最大で±2％以内の誤差で母比率が推定できることがわかっている（推定の精度を2倍にするためには調査対象の数を4倍にしなければならない）。

教訓

• 情報源をよく確かめよう。
• 事実を信じ、予測は疑え。
• 誇張と省略に目を光らせよう。
• 生の証言にだまされるな。
• マスコミにだまされるな。

牛の糞は正義の味方？

猿蟹合戦で、猿をこらしめたのは、臼、蜂、栗、そして牛の糞である（良いお話にするための改作）。

童話の原作を調べてみると、残酷な終わり方をしているものが多い。 「ピノキオ」における結末の改話など

教訓

• 人は「良い話」をしたがる。

ジンクピリチオン効果

「ジンクピリチオン配合」
虚心に、この言葉だけに耳を傾けなければならない。そしてそうすれば、あなたは必ず思うはずなのである。なんだか、すごそうだ。（中略）

ジンクピリチオン。この言葉から想起されることはまず第一に、何だそれ、ということである。次に、ややこしい名前だなあ、と思う。そしてついには、こんな舌をかみそうなものの名をあえて言うのだからきっとそれはすごいものなんだろう、と思うわけである。

まさしく、あなたの判断は正しいわけである。それが何であるかということはわからないし、わからなくてもいい。しかし、そんなへんてこなものの名をどうしても言わなければならなかったその理由は、それがすごいものだからなのである。もう、これが配合してあると聞いてしまった以上、人は、よいものだ、と思うしかないのである。

ジンクピリチオン配合。そう聞いたら、へへーっと平身低頭して尊敬してしまうほかはない。（清水義範「インパクトの瞬間」：「永遠のジャック＆ベティ」講談社文庫所蔵）

• グライスの会話の公準：社会言語学者グライスが見いだした会話成立のための暗黙の前提のこと。以下の4点からなる。

1. 量の公準：必要な量の情報を与え、必要以上の情報を与えないこと
2. 質の公準：真実だけを話し、間違いや根拠の不十分なことを言わないこと
3. 関連性の公準：会話の目的に関連することだけを言うこと
4. 語法の公準：明瞭に話し、あいまいで冗漫な語法を避けること

• 一般意味論：言葉の正しい使用のために言葉の意味について論じた啓蒙運動

参考図書：ハヤカワ「思考と行動における言語」（原著第4版）大久保忠利訳　岩波書店¥2,000

教訓

• 暗黙の前提を悪用した表現に注意する。
• 地図は現地ではない。言葉は現実ではない。
• 私たちは、人づての情報に対して、十分に懐疑的であるべきである。

妊婦になると少子化が信じられなくなる？

こんなにまわりに妊婦がいるのに。。。きっと最近出生率はまた上がり始めたんだわ。。。

（1）行動範囲、行動時間帯が変わった
産婦人科やベビー服売場で多くの妊婦に出会うのは当たり前。妊婦はラッシュアワーを避け、身体に負担のかかりにくい時間や場所を選んで外出するため、妊婦が多く出歩く時間帯ができる。

（2）興味や関心が変わった
自分が妊娠することにより、妊婦への興味関心が高まった。以前は見過ごしていた他の妊婦の存在に気づきやすくなった。

• 総意誤認効果：ある種の信念がどの程度人々に共有されているかを推定する際に、そうした信念を自分自身が持っていると、その推定が過大になりがちなこと。
• 認知的不協和理論：現実と自分の考えとが不協和を起こすような事態では、自分の考えの方を現実に合わせて変化させてしまう傾向を人間は持っている。
• 自己中心的思考：もともとは発達心理学者のピアジェが言った言葉。子どもに特徴的であるが、子どもに限らず、誰でも物事を自己中心的に見てしまうものである。（利己主義とは違う概念である点に注意）
• 唯我論：意識を持った存在は、この世に私一人であるという考え。バカげた考えではあるが、厳密にはこの仮説を否定する客観的な方法は存在しない。

1956年のドン・シーガル（Siegel.D.）の恐怖映画「ボディスナッチャー（The Invasion of the Body Snatchers）」の中では、小さな町の住民が一人また一人と自由意志を持たない完全な複製人間に変えられていく。そしてその複製人間は、地球外からの力によって操られるかのようになってしまうのだった。

しかし、ある人が自由意志を持っていないということを知るにはどうすればよいのだろうか？反対に、別の人は意思の担い手であるということを知るにはどうすればよいのだろうか？映画の主人公を悩ましたこの問題は、認知科学者にとってはさらに重大な問題である。

もちろん、外からの刺激にまったく反応しないことなど、人が意識の担い手として行動していないということの明らかな手がかりはたくさんある。しかしだからといって、こうした手がかりがどれも見られないというだけで意識があることが証明されるわけではない。

私とあなた以外のすべての人間は、火星から来た意識を持たないロボットであるかもしれない（もっとも、あなたについては私にはあまり確かではない）。（ジョンソン・レアード「心のシミュレーション」第19章より）

ジョハリの窓（Johari's Window）どれが本当の私？

教訓

• 自分の正しいと思う意見は、自分が思うほど世間には受け入れられていないものである。
• 人間は、自分中心に物事を考えがちである。
• 世界は、私だけのためにあるのではない。

あなたの運転マナーは平均以上？

大学教授の94％が、自分は同僚よりも有能であると考えている。大学教授とは有能な人ばかりの集まりなのか？

• レイク・ウォービゴン効果：人間は、自分自身について過大評価しがちである。
• 基準の曖昧さ：物事を判断する基準は、1つだけではない。そこであらかじめ基準を1つに決めておかないと、正しい判断ができなくなる。
• 原因帰属：ある出来事の起こった原因についての認知。

原因帰属の4要素	個人外要因	個人内要因
制御可能	課題の困難さ	努力
不可能	運	能力

• 人は誰しも自分が重視する特質において、自分を高く評価する。
• 注意深いドライバーは注意深さを重視し、
• 運転技術に長けたドライバーは技術を重視する。
• そのどちらでもないドライバーは少なくとも自分は礼儀正しいと考え、マナーを重視する。
• その結果、どのドライバーも自分は平均以上のよいドライバーであると評価することになる。
• 同じようにして、どの子どもにとっても、自分が飼っている犬が近所で一番いい犬であるということになるのである。（トーマス・シェリング）

教訓

• 「人間は自分自身について過大評価しがちである」ことを常に考慮する必要がある。
• 定義づけが曖昧な特性ほど、レイク・ウォービゴン効果が起こりやすい。
• 他人は外的要因を、自分は内的要因を重視しがちである。

風呂に入ると電話がかかってくる？

入浴中に限って電話がかかってくる。これは気のせい？それとも？

入浴中に電話がかかってこないケースとどちらが多いか。また、入浴していない時に電話がかかってくるケース、かかってこないケースと比較した場合は？

• 一面性の出来事と二面性の出来事：「電話がかかってくるかこないか」と「試合に勝つか負けるか」、後者のような二面性の出来事はどちらもニュースになりうる。
• 結果の非対称性：二面性の出来事であっても、結果に大きな違いがあれば、一面のみが注目されることになる。
• マーフィーの法則：誤信を誤信とせず、むしろ目に見えない悪魔のいたずらと考えて、それに対する心構えを法則としてまとめたもの。

教訓

• 一面性の出来事は、「起こらなかったこと」に気づきにくい。
• 「起こらなかったことがある」ことに注意する。

ビタミンＣを飲むと風邪をひかない？

↑ノーベル賞を2度も受賞（化学賞と平和賞）しているポーリング博士の主張

• 期待・先入観：物事を常識的に判断すること。「公文式と東大合格との関係はもっともだが、ゲームと東大合格との関係はこじつけだ」と考えたとしたら、それが先入観。
• 基準の曖昧さ：物事を判断する基準は、1つだけではない。あらかじめ基準を1つに決めておかないと、正しい判断ができなくなる。

鼻風邪は風邪？軽い頭痛は？下痢は？関節痛は？

風邪の症状の緩和はビタミンCの効果？風邪をひく回数の減少はビタミンCの効果？

• 物事を期待や先入観なしで見ることはできない。
• 期待や先入観を持つことは、人間の認知の利点。
• （コンピュータにはこれができないから、バカだと言われる）

教訓

• 物事の良し悪しを決める基準はたくさんある。基準は厳密に決める。
• 判断基準はあらかじめ決めておく。基準を変えた場合はデータを取り直す。

東大目指すなら公文式？

ヤン坊は、公文式をやっていたら東大に合格した。うちの子も公文式をやらせたほうがよい？

（1）「公文式をやると東大に合格できる」という仮説を検証

2×2分割表	合格	不合格
公文式やる	ヤン坊	10万人
やらない	?人	90万人

（2）ヤン坊は、試験前にゲームやり放題だった

1. ゲームやり放題だったから、東大に合格したのかもしれない。
2. 公文式をやって試験前にゲームもやったから、東大に合格したのかもしれない。
3. ヤン坊は実は土曜日の補習をサボって遊んでいた。土曜日にサボると東大に合格できるのかもしれない。
4. あるいは、公文式をやって、試験前にゲームをやって、土曜日にサボると東大に合格できるのかもしれない。
5. これを、上のような分割表にまとめることができる？

• 2×2分割表：関連する2つの事柄を、「田」型の表にまとめたもの。2つの事柄の真の関連性を調べるのに有効。
• 合致情報の過大評価：仮説に合致する情報だけが目につきやすく、記憶にも残りやすい。また思い出されやすい。
• 統制（対照）群：ある仮説が正しいことを検証するために、比較のために調べる調査対象。
• 欠損データ：仮説を正しく検証するには、データが足らないことが多い。

教訓

• 不完全で偏りのあるデータの誤解釈に気をつける。
• 2×2分割表を作ってみる。表の他の3つの部分はどうなっているんだろう？と考えてみる。
• そうでない場合はどうなるかについて考えるクセをつける（否定語に注意を向ける）。
• 得られなかったデータがあることを忘れない。目につきにくい情報をしっかりと掘り起こしておく。

人間の直観はアテになる？

事前確率と事後確率

3枚カード問題

「イベント発生前と後で確率が変化する事例」
表も裏も赤のカード（赤/赤）と、表も裏も白のカード（白/白）と、表と裏が赤と白のカード（赤/白）の3枚のカードがある。この3枚の中から1枚を引き出してみたら「赤」だった。このカードの裏も赤である確率は？

回答例：

• このカードは「赤/赤」か「赤/白」のどちらかだから、確率は1/2！

正解：

• 裏も赤である確率は2/3。
• 1枚引いて赤だと判明した時点での確率を考える。引く前の確率で考えない。

タクシー問題

「目撃者の証言はどれほどアテになるか？」
ある街でタクシーによるひき逃げ事故があった。その町には2つのタクシー会社があり、それぞれ緑色のタクシーと青色のタクシーを運行させている。その町で走るタクシーの85％は緑色タクシーであり、15％は青色タクシーである。事故の目撃者は、「ひき逃げしたのは青色タクシーだった」と証言した。その時間帯のその場所でその目撃者の識別力を調べたところ、緑色タクシーと青色タクシーのそれぞれに対し、常にその80％は正しく識別できることが明らかであった。さて、事故を起こしたタクシーが証言通り本当に青色タクシーであった確率はどのくらい？

3囚人問題

「東大生でも50人に1人しか解けない問題」
「3囚人問題」と呼ばれる事後確率の計算問題がある。これは、人間の直観的判断が誤答を導くような例としてLindley（1971）が紹介した問題を、市川・下條（1986）が一部改変したもので、事後確率の変更により、数学的規範解と人間の直観的判断との食い違いがいっそう顕著なものとなっている。

いま3人の死刑囚A、B、Cがそれぞれ独房につながれている。ある日そのうちの1人だけが恩赦で助かるが、あとの2人は明朝死刑になると伝えられた。恩赦になる確率はA、Bがそれぞれ1/4であり、Cだけは1/2だというのである。

Aは看守に尋ねた。「死刑になる囚人は2人いるわけだから、BかCのうちの1人を自分にこっそり明かしてくれても私には関係ないはずだからいいではないか」

看守はAの言い分ももっともだと納得し、しばらくして「Bは死ぬ」と言った。 さて、Aの助かる確率は看守の言葉を聞いた後どうなっただろうか？

教訓

• 人間の直観的な確率判断は誤りやすい。
• 確率は直観に反することが多いので気をつけよう。

人間は論理的な動物である？

4枚カード問題（正事例を探そうとする誤り）

「母音の裏には偶数が書かれていなければならない」というルールが守られているかどうかを調べるには、次の4枚のカードのうち、どの2枚をひっくり返せばよいか？

Ａ　Ｂ　６　７

教訓

• 「逆」は必ずしも「真」ではない。
• 具体的な事例で考える。

英才教育は効果あり？

ゴルフの中島常幸は、小さい頃からゴルフの英才教育を受けたのでトッププロになった。英才教育がおこなわれていた旧京都師範付属小学校第二教室の卒業生には川喜田二郎、伊丹十三など優秀な人が多い。

• ポストホック分析：分析のやり方をデータを見てから決めること
• 無作為抽出：統計的な分析のために使うデータ（サンプル＝標本）を偏りのないように選ぶこと
• 英才教育：特殊な才能を伸ばすために、選抜された子ども達に、特別な教育をおこなうこと。多くの場合早期からなされることが多い。

数々の探検で死ななかった有名な探検家は、「簡単には死なない能力」を持っている？それとも、たくさんの探検をしてもたまたま死ななかったから有名になった？（初めの探検で死んでしまった有名な探検家とは？）

教訓

• 後付けでならば、どんな説明も可能。
• 標本抽出の歪みを、処置の効果と取り違えない。

強打者は足が遅い？

打力も走力も基本的には筋力であり、正の相関がありそうなのに、なぜ負の相関になるの？

同じく、入学試験も入学後の成績も同じような試験で測られているのに、なぜ入学試験の成績と入学後の成績が相関しないの？

• 相関関係：2つの事柄の間に関連があること
• 因果関係：2つの事柄の一方がもう一方の原因であること
• 偏相関係数：2つの事柄の関連の程度が、それぞれに相関する第三の事柄に影響を受けている時、その第三の事柄の影響を取り除いた場合の相関係数

1. 打力と走力が負の相関関係を持つわけ
   • ＜事実＞打力と走力とは正の相関がある
   • しかし、プロ野球界で活躍している選手だけを考えると、打力＋走力＝一定以上、というような条件が働くため、標本に偏りができる
2. 入試成績と入学後の成績が相関しないわけ
   • ＜事実＞入試成績と入学後の成績には相関がある
   • しかし、合格者だけを調査対象にしてしまうと、標本に偏りができる

教訓

• 相関関係を調べる時は、標本（データ）に偏りがないかに注意。
• 相関関係は因果関係ではない（薬を飲んで病気が治っても、薬のせいで治ったとは限らない）。
• 第三の要因があることを忘れずに。

悪い子には叱った方が効果的？

登校時間が遅い子は、叱ることで登校時間が早くなる？ それとも叱ることや褒めることと、登校時間の遅い早いは無関係？

サイコロを振って、大きい目を出すことを目標とし、出た目が小さいと叱る、大きいと褒める、と置き換えてみる。

すると、サイコロの出目と賞罰（褒める叱る）が無関係なことに気づきやすい。 気力でサイコロを動かすことはできないことがわかりやすいから。

人間だってこれと同じ場合もある。 あなたが褒めようが叱ろうが、子どもの登校時間は早くも遅くもならないかも。 賞罰と登校時間には何の関係もないかもしれない。

教訓

• 叱ることの見かけの効果に惑わされない（何事にも回帰的部分がある）。
• 回帰のために起きた変動を、はたらきかけの結果と考える過ちに気をつける。

2年目のジンクス

プロ野球では、新人王をとった選手の翌年の成績は悪くなる、と信じられている。 また、Sports Illustratedの表紙を飾ると、（短期的に）成績を落とす、とも言われているが果たして？

回帰：2つの関連する事柄の一方からもう一方を予測する時、その予測値は平均に近いものとなる傾向があること。

1年目の成績が平均よりも飛び抜けて高いと、2年目の成績は下がる（平均に近づく）場合の方が多い。

ただし、必ず回帰するわけではない。前年の成績を維持、向上できる選手がいることもまた事実。とはいえ絶対数は少ないことから、ジンクスが生まれる。

教訓

• 極端な値のその後の予測は、（平均に近づくことが多いから）控えめにすべき。
• 統計的な回帰現象が起こりやすいかどうかを理解しておくべき。

ホットハンド現象

NBAでは、シュートが決まり出すとどんどん続けて決まると信じられている。いわゆるホットハンド（波に乗る）。これは本当だろうか？

連続するシュート間の相関を調べたところ相関は低い。シュートの成功または失敗が連続しているとは考えにくい。

シュートが決まる確率は、成功／失敗の二択なので、各回、常に、1/2。 前のシュートが決まったからといって、次のシュートの成功確率が高まるわけではない。

教訓

• 人間はどんなデータに対しても、ある種の規則性を見つけだしがちである。
• 人間はすでに持っている仮説や信念で、どんな結果でも説明づけてしまう能力を持っている。
• サイコロの目は予測できない。ランダムな現象の予測はできない。
• 科学的な正しい判断のためには、統計的な検定が必要である。

岡康道の苦言と広告業界の体質

岡康道の苦言

• 多くの人に好意を持ってもらいたい、嫌われたくない
• 嫌われそうな要素は最大限排除
• すべての人からそこそこ受け入れられそうな仕上がりに
• どこで見たことのある内容に落ち着く

広告業界の体質

• AIDMA時代から広告業界は思考が硬直化している
• サミュエル・ローランド・ホールが言ったのは1920年代
• 100年も変わっていない

フレッド・アレン（アメリカのコメディアン）いわく、

• 99%の汗（パースピレーション）と1%のひらめき（インスピレーション）になぞらえて、
• 広告は85%のConfusionと15%のコミッション

ジェフリー・J・フォックスの8つの広告禁止用語

1. 私、私たち
   • 他人の企業にわざわざ注意を払ってくれる顧客などいない。
   • 顧客は、自分のことを考えるのに精一杯である。
   • 私、私たちの代わりに、ブランド名か企業名を使おう。
   • 客観的なコピーを作るように心がけよう。
2. 違い
   • 「当社は違います」こんな見栄っ張りの宣伝をあちこちで見かける。
   • え、違いは何かって？
   • 「違い」をアピールしたければ、きっちりと「違い」を説明すべきだろう。
3. ソリューション（解決策）
   • 問題に対するソリューション以外に何を売るというのだろうか？
   • 広告では具体的な解決方法を伝えよう。
   • 例えばあなたの製品が水漏れのトラブルを解消するなら、「ドリップストップは水漏れを解消します」と言うべきである。
   • そうすれば、顧客は自分に必要な製品かどうかを判断してくれるだろう。
4. クオリティ（品質）
   • お粗末であれ、高性能であれ、品質のない製品などあり得ない。
   • 品質を評価するのは顧客の仕事である。
5. テクノロジー（技術）
   • テクノロジーを活用していない製品などあるのだろうか？
   • 「ハイテク」などというものは存在せず、古い技術と新しい技術があるだけである。
   • シンバルを作るためには300年来の技術が使われるし、ワインを造るためには1000年来の技術と最新の技術を組み合わせている。
   • 顧客がお金を払うのは、技術ではなく、技術から得られるものに対してである。
   • 仕組みを知らなくてもみんなが携帯電話やファックスを使っているのだ。
6. 生涯（一生）
   • 「生涯価値」「一生もの」が典型である。
   • ハエと人間ではずいぶんと寿命が違うが、どちらの長さを意味しているのだろうか？
   • お好きなように解釈してください。
7. 本物
   • 「これが本物です」が典型である。
   • 本物とは何だろうか？
   • 顧客が魅力を感じると思うのなら、もっと具体的に書くべきだろう。
8. 最上級の形容詞
   • 例：最高の、最善の、最も優れた、最適化した、最小化した、最も速い、最も明るいなど。
   • 中身のない形容詞ではなく、数字を使おう。
   • 事実とデータを使うのだ。
   • 事実こそが雄弁に語ってくれる。

ネット広告がクライアントに敬遠される理由トップ10

（アメリカの話、2006年時点）

1. ブランディングにならん
2. マスリーチじゃない
3. オフラインのセールスにつながらない
4. ＴＶがプライマリー
5. ＴＶの方が効果もインパクトもある
6. オンラインは若者だけだ
7. すでに自社サイトがあるのだよ
8. 我々はセールスチャネルではないのだよ（マックの場合、ＦＣが予算を持ってたりする）
9. 所詮オンラインとオフラインは違うのだよ
10. 単に好きじゃないから

代理店、clientのtraditionalな習慣を変えさせる

• データがあると、代理店もお金を取ってきやすい
• CPGはまだまだ低い　1$の広告費で何本のコーラが売れたか、という発想

過去の成功事例が、変化を起こさせない

• 以前は車を買うのにディーラーに5.5回は行ってた
• いまや、情報はオンラインで。 ディーラーよりもカスタマーの方が賢くなっている
• 20％の時間をオンラインで消費し、5％のお金をオンラインで使う

（2006年4月、2009年7月10月、2010年1月10月メモ）

IT革命

IT革命

✅ これらのコストが劇的に安くなったことでIT革命となった

• 記憶容量
• 情報処理能力
• 伝送容量

おかげで、

• 大半のユーザーは無料、一部ユーザーのみ課金というモデルでもビジネスができるわけだが、
• このビジネスが成り立つためには、莫大なオーディエンスが集められることが大前提になっている
• しかも課金って、供給者側の論理である。オーディエンスからすればコストでしかない。

メーター方式・・・一定のPV以上のユーザーに課金

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90年代のテクノロジー

ヒストリーチャンネル

amazon.com

• 1995年7月17日ジェフ・ベゾスがamazon.com開店
• 100万種類以上の書籍、45カ国以上に販売
• 初年度売上1500万$
• 99年ネバダ州の物流センターオープン　全長29kmのベルトコンベアー　毎秒24品目が出荷
• アメリカ国内の物流センター現在27カ所

インターネット

• 1969年　4台のマシンを56kで接続
• 1990年　31万3千台

ティム・バーナーズ・リー（CERNで働いてた）

• original web server
• original web browser called World Wide Web
• first web page
• 1991年8月6日wwwを一般公開
• URL Uniform Resource Locator

現在のルーター 1秒に92テラバイトの情報伝送が可能（1969年の20億倍）

World Internet Usage

• Asia 37%
• Europe 27%
• North America 19%（United States 70%）

2007年2月までにインターネットを使った人は10億人を突破

first search engine was Archie in 1990

• 1998年のGoogle（9月設立）2500万ページが登録（現在は数十億ページ）
• 1googol=10^100
• 1998年暮れのGoogle検索数 1日1万件、2年後には1億件に

1996年

アメリカではEメールがコミュニケーションの手段として電話や郵便を上回る

ノートパソコンからスマホへ

• 原型
  • Osborne1 1981 $1800
  • ブラウン管12.7cm　50字×24行表示　画像表示不可
  • 重さ11kg以上
• PowerBook170 1991 $4600
• スマホ IBM Simon 1993 $900
• BlackBerry first available January 1999

AIBO

Artificial Intelligence Bot　相棒（pal）$2500

• 8MB（=72 color digital photos）
• 1999年6月　発売開始20分で3000匹が売り切れ
• 年末までに6万匹を製造、販売
• 20通りの動き方ができる

Tamagotchi

• 1997年アメリカで爆発的人気
• ピーク時には世界で4000万個販売

Furby

• 1998年発売 35$
• よく聞こえる言葉を真似するという誤解が生まれた
• 1999年1月13日、National Security Agencyはファービー持ち込みを禁止
• 90年終わりまでに1500万個売れた
• 電動モーター1個で動く設計
• MPUはアポロ計画の宇宙船の4倍

George Foreman GRILL

• 1995年発売　$39
• Salton社
• 12年で9000万個販売　売上50億$

DVD

• 1995年12月発売
• Spiral track of data=7.5miles（12km）

TiVo

• Digital Video Recorder -1999年3月
• 2000年末までにアメリカの15万世帯に普及
• 現在100万世帯以上
• 初期14GB　1つの番組だけで14時間保存
• 現在　2つの番組300時間保存

デジカメ

• Dycam Model 1
  • 1990 $995
  • 白黒32枚分の写真　9万画素　保存カードなし
• Apple QuickTake 100
  • 1994 $749
  • カラー　30万画素　フラッシュメモリー（最大解像で8枚）
• Casio QV-10
  • 1995 $1000

衛星放送

• DBS 1994年衛星放送がデジタル化
• 契約者100万人
• 90年代終わりで800万人、現在1600万人

GPS

• 1972年国防総省がGPS開発に着手
• 1991年1月17日 砂漠の嵐作戦
  • GPSの軍事的実用性が確認
• 1995年7月17日 140億$かけたGPSすべて運用が可能
  • 常に最低でも24機の衛星が上空2万kmで同じ軌道を回る
  • 個々の衛星は1日に地球を2周
  • 少なくとも6機が地球上のほぼどこからでも見られるように6つの軌道に等しく分布

最低3機までの距離を測定（三点測量）

• 90年代、一般向けのGPSには故意に誤差データを加えていた
  • 位置は100m範囲でしかわからなかった
• 2000年5月クリントンがその誤差を解除することを決定
  • GPSの表示は3m以内に

HUMMER

• H1 1992 $70,000
• H2 2003 $55,000
• H3 2006 $31,000

video game

• 1992年5月5日id社Wolfenstein 3D
  • 一人称視点シュートゲーム
• 1993年発売DOOM
  • 初期使用を無償
  • 2年のうちに世界中で1000万人以上がダウンロード
• 1994年12月3日Play Station発売　$299
  • 25% of U.S. householed have a PlayStation.
• 2007年9月25日 HALO3発売
  • アメリカだけで初日売上1億7千万$

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直近のインターネット年表

• 97年　Googleサービス開始　02年には世界一
• 99年　iモード
• 00年　カメラ付き携帯発売、01年夏に「写メール」のサービス名称
• 00年　Craigslist拡大
• 00-01年　ITバブル
• 01年　Yahoo!BBパラソル部隊
• 01年　Wikipedia
• 02-03年　ブログ
• 04年　mixi、GREE
• 05年12月　YouTube
• 06年　モバゲー、Facebook、Twitter
• 07年　iPhone
• 07年5月　Yahoo!JAPANがPVで世界一

（2009年9月、2010年7月メモ）

マイケル・サンデルによる功利主義

トロッコ問題

• 電車がまっすぐ行ったら5人死ぬ
• 右にハンドル切れば1人死ぬ

トロッコ問題その2

• 橋の上に男性がいる
• 押せば5人→1人ですむ

どちらを選択するか

• 多くの人を救った方がいい
• 無実の人を殺すのはいかんだろう
• この相反する原則に板挟みになる

功利主義 最大多数の最大幸福か、それともリバタリアニズム、個人主義、自由原則か

功利主義

utilitarianism

功利主義が用いる判定基準

• 社会の構成員が享受する幸せの大きさを合算した値
• この値が最大化される社会がもっとも望ましい社会
• だから、最大幸福原理、5人じゃなくて1人ですむ方を選択という発想になる

功利主義の魅力

• 人間中心の思想
  • 功利主義が大切にするものは、生身の人間の幸福だけ
  • 「民族の栄光」も「世界精神の実現」も「超人の誕生」も功利主義のあずかり知らぬ世界の話
• 平等の思想の基準
  • 最大幸福原理は、富める者も貧しき者も、賢き者も愚かなる者もすべて同じ一人としてカウント
  • ベンサム談、すべての者を一人として数え、誰も一人以上に数えてはならない
• 自由主義に立脚
  • 人々が幸福を感じる対象の価値に序列をもうけない
  • 何に幸福を感じるかは一人一人が自由に決めること、他人がとやかく言うことでない

功利主義の弱点

• 最大幸福原理を機械的に用いると、理不尽な権利侵害が許容されてしまう
• 異なる人間の幸福の大きさを比較することの難しさ

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リバタリアニズム

libertarianism

リバタリアニズムが用いる判定基準

• 自己所有権（Self-Ownership）の尊重
• 自分の体、時間、才能、そこから得た成果（財産）は、100%自分だけのもの
• この自由な権利が他者に侵されないのがもっとも望ましい社会
• だから、5人のために1人を犠牲にするのは許されないという発想になる

リバタリアニズムの魅力

• 徹底した個人の尊重
  • 社会全体の利益のために個人が「道具」として扱われることを拒否する
  • 「自分自身の人生の主人は自分である」という強い肯定感
• 国家の強制からの解放
  • 自分が望まない限り、他人のために働かされたり、税金として無理やり奪われたりすることのない、究極の自由を追求
• 多様な生き方の許容
  • 他人に迷惑をかけない限り（不干渉原則）、どんなに風変わりな生き方をしていても、国家や他人がそれを止める権利はない

リバタリアニズムの弱点

• 「持たざる者」への冷徹さ
  • 再分配（税金による福祉など）を「強制労働」とみなして否定するため、自力で生計を立てられない人への公的な救済がなくなってしまう
• 公共財の維持の難しさ
  • 道路、警察、防衛といった「みんなで使うもの」まで全て個人の自由や市場に任せると、社会の基盤が維持できなくなってしまう

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原理主義（道徳的・宗教的原理主義）

Fundamentalism / Perfectionism

原理主義が用いる判定基準

• 絶対的な価値・教義（ドグマ）の遵守
  • 「善き生き方」はあらかじめ決まっており、それに従うことがもっとも正しい
• 社会の幸福や個人の自由よりも、「宗教的真理」「伝統的な道徳」「共同体の美徳」を守ることを最優先
• だから、たとえ大多数が望んでも、あるいは個人の自由であっても、教義に反することは「悪」として禁止する発想になる

原理主義の魅力

• 揺るぎない価値観の提供
  • 「何が正しくて、何が間違っているか」が明確なので、迷いが生じにくい
  • 社会の中に強い連帯感や帰属意識を生み出すことができる
• 「正義」に意味を与える
  • 功利主義のような損得勘定ではなく、「それは人間として高潔か？」「神の意志に叶っているか？」という、より深い（とされる）次元で物事を判断できる
• 歴史や文化の継承
  • 先人たちが守ってきた伝統や秩序を大切にするから、流行に左右されない安定した社会の骨組みを作ることができる

原理主義の弱点

• 不寛容と排他性
  • 自分の信じる「真理」が絶対なので、それを受け入れない他者や少数派を排除したり、厳しく弾圧したりする
• 変化への脆弱性
  • 科学の進歩や社会環境の変化があっても、古いルールを絶対視するあまり、現実とのギャップに対応できなくなる

（2010年8月メモ）

日本認知心理学会 at 福岡

- 同情 - 第三者としての立場を取る - する人はされる人よりも心理的に優位 - 他人が苦しんでいたり、悲しんでいることに気づいた結果として生まれる気遣いや哀れみの感情（米国心理学会の定義） - sympathy sym-　先に、同時に - 共感 - 相手の立場で考え、相手の内面に寄り添う - する人される人が心理的に対等 - 他人の枠組みで、他人の思考や感情を理解し、その人に変わって自分もその心理的な状態を体験すること - empathy em-　〜の中へ 感情が記憶に及ぼす影響 - 感情価　強い（ポジ、ネガ両方）＞ニュートラル - 覚醒度　高い＞低い 接触直後は接触エピソードを元に判断。時間経過後は要約的な知識ベースで判断 ウェブ利用時の心理状態 - 安心、納得したい　内面的探索　ファッション　自分自身のことを知りたがる人 - 他者とつながりたい　他者欲求　趣味　他者を信頼してる人 （2010年5月メモ）

レコメンドとセレンディピティ

心地よいレコメンド

• デモグラがあっている
• さりげない提案
• 適度な情報量
• 発見、気づき、「へえ」がある
• 配慮されてる、排除してある
• オススメの理由がわかる、気づきやすい

不快なレコメンド

• デモグラ属性を無視している
• 押し付けがましい
• 過剰な情報量（同じ商品が何度も表示されるなど）
• 目新しさがない
• お悩み、デリケートな商材が配慮なく表示される
• オススメの理由が見えない

レコメンドが

• 潜在需要を掘り起こす
• セレンディピティーを生む

情報提供の仕方

• 一見不要と思える情報でも
• ちゃんとあなたの益になることがありますよと情報を届けること、
• そして転化させることが媒体社の責務なのだろう

ただし、ホントに不要な情報では気に入ってもらえない、気が利かないと思われる。のでレコメンドという形を取る（裏側ではデータ解析やモデリングをしている）

セレンディピティは作れる

Googleエリック・シュミットいわく

• 新聞の魅力に、おもしろい情報を思いがけず得られるセレンディピティがあるが、
• 今はそうした情報を計画的に提供することが可能
• 実際、電子的に実現可能

セレンディピティは完全に偶然の副産物ではなく、本人が無自覚的に温まっていないと発生しない。なので、技術的にできちゃう、ということであろう

serendipity

セレンディップの三人の王子たち、というおとぎ話に感動した18世紀のイギリスの作家、ホレス・ウォルポールによって発案された造語

（2009年10月、2010年5月6月メモ）

情報とデータ

データ

• 可視化、数値化、モデル化
• どの指標でどうアピールするか？
• データの使いやすさ、信憑性、取りやすさ

informationとdata

• information　情報＝意味のあるデータ
• data　情報の表現、伝達、解釈、処理などに適するように形式化、符号化されたもの。または再度情報として解釈できるもの、与件、所与とも

data

• ラテン語、イタリア語のdare（与える）が語源
• 情報を生み出すための素材
• データの中の問題解決に役立つ材料のみを情報と呼ぶ
• データを受け取った人あるいはその人の状況によって、データがデータのままで終わるか、あるいは情報になるか変化する
• データは情報に変換しないといけない

データは大事

✅ 情報

• 数字は大事、データも大事、でももっと大事なのは、
• 数字そのものよりも、その数字の裏側で何が起きているのかを考える
• メカニズムを考える
• データには伝える側の意図が含まれている。見抜くセンスを磨かないと

起きていることの理由や、仮説の裏付けをとるために、言いたいことの委曲を尽くすためにデータを好む、という場合もある

データの客観性

北島選手の平井コーチ

• ビデオの映像（客観データ）
• 選手の感覚
• コーチの指示 これらがシンクロするとパフォーマンスがアップしやすい

そして、

• データは今この瞬間のことが分かるだけ
• 選手の可能性、のびしろはわからない
• データをデジタルのまま選手に伝えない、アナログ情報で伝える

データの確からしさ

• 回収数よりも回収率
• サンプル数が多くなると、サンプル抽出のランダム性があまり気にならなくなるというトリック

自動と人力

• 自動的　科学的
• 人力　非科学的　と思いやすい

データの見誤り方

• 単品データは、実績は分かるが、良かった悪かったの判断しようがない
• Control Groupがないと見誤る
• 加えて、全体とも比較しないと二重に見誤る

大量サンプルの過ち

1936年のアメリカ大統領選挙

• リテラシー・ダイジェスト
  • 1,000万人に調査票送付、237万人の回答を得る
  • 共和党ランドンと予想、ハズレて、会社つぶれる
• ギャラップ
  • 3,000人（2,000とも）のデータ
  • ルーズベルトと予想、アタり、現在に

時代感

○○％

• 明治チョコレート効果カカオ86％とか、ワンダショット＆ショット69％とか
• なんとか○○％って、オレンジ100％みたいで健康感が漂ってて新鮮そうとか 0- 数字で語っててほんとっぽいとか好意的に受け止められやすいのだろうか？

（2006年9月、2009年2月6月10月、2010年3月4月メモ）

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セイバーメトリクス

OBP

On-base percentage

• アウトにならない確率
• （安打＋四死球）÷（打数＋四死球＋犠飛）
• 分子にエラーで出塁を含まないのは、打者の手柄とは言えないため
• 分母に犠打が含まれないのは、送りバントという作戦がアウトになる前提であり、アウトにならないという目的から外れる

アウトになりづらいということは、チームの攻撃継続を助ける、得点への貢献度が高い

• OBPが高い選手が多く出場しているチームは、得点も多くなる
• 得点との相関は、打率よりもOBPの方が強い
• ヒットを打つ確率が高い打者よりも、アウトにならない確率の高い打者の方が、チームに勝利をもたらしやすい

SLG

Slugging percentage

• 進塁を稼ぐ効率
• 塁打÷打数 1打数あたりの塁打
• 単打1　二塁打2　三塁打3　本塁打4 = 稼いだ進塁数
• 四死球は非考慮、打者のヒッティングに焦点を絞った指標
• 打率では評価できない進塁数の要素を含む点で価値が高い
• 打率は、単打も本塁打もどちらも同じ価値、ヒット1本

OPS

On-base Plus Slugging

• 出塁率＋長打率
• 打者の総合的な得点能力
• OBPやSLGよりもOPSの方が1試合平均得点との相関が高い
• R = OBP:0.728 SLG:0.818 OPS:0.901 NPB過去30年
• あくまで総合的な評価をするための指標なので、内訳を見ないと、バランスタイプか一芸タイプかはわからない
• しかし得点能力を評価する（と割り切れば）のにあまり気にする必要はない

参考文献：野球×統計は最強のバッテリーである - セイバーメトリクスとトラッキングの世界 中公新書ラクレ

（2016年4月メモ）

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NPSは使えるか？

Net Promoter Score

• 満足度が高くても乗り換える人がいる
• NPSがハイスコアだと顧客ロイヤルティーが高く、業績との相関が強いことが、経営指標として重宝されてきた

日経デジタルマーケティング2016年10月号

推奨のカベ

• マイナス値がふつう
• お国柄、日本は低め
• 実施機関で業界別ベンチマークスコアがバラバラ（モニタバイアス？）
• 顧客満足、ロイヤルティーと相関しないことも
• 代替指標もある、例えば↓
  • 商品・サービスに対する期待値、顧客期待
  • 商品・サービスに対して感じるクオリティレベル、知覚品質
  • コスパ、知覚価値
  • 満足度合い、顧客満足
  • 肯定的に人に伝えるか、推奨意向
  • 再利用意向、ロイヤルティー
    • 6つの指標について計21の設問から各100点満点で指数化

by 日本生産性本部 サービス産業生産性協議会spring 日本版顧客満足度指数jcsi

NPS以外のロイヤルティーを図る指標

顧客体験調査Cx　企業とのやりとりについて。

• やりたいことを達成できたか？　成功～失敗
• 容易にできたか？　容易～困難
• どんな感情を持ったか？　感動～失望 の3つの観点で7段階評価

byアメリカ、タムキングループ

（2016年11月メモ）

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ルターの宗教改革

• 教会　信徒と神の間に介在
• 司祭　神からの信託を請け負う

1. これを否定し、万人が司祭になり、神と直接向き合うことを目指した
2. 伝統的な身分制度に依拠する中世社会を根本から変動させる
3. 司祭によって魂を救済してもらう、ただ神の意志に沿って生きる
4. 個人が自己の救済を確保、個人の労働、業績、知識、信念、すべての価値を否定

• 神以外の現世の事物はすべてむなしい
• 現世に価値を与えるのは、被造物を神の地位に高めることだ
• 禁欲によって生活を合理化
• 与えられたことを使命とみなす
• 神の栄光を高めることを目指した

労働そのものに価値があるわけではなく、労働することで結果として生まれる禁欲的な生活に価値が認められる

中世の修道院でおこなわれた禁欲が市民生活に持ち込まれたようなもの

1. 禁欲的に労働し、消費を贅沢とみなし、生産に投資する、と
2. 富が蓄積される
3. 神に向かおうとする精神を腐食
4. 信仰篤く熱心に働き、節制すると、豊かになり、信仰心が薄れる、宗教心が薄れる
5. 労働が聖なるもの、好ましいものとなる、これが近代的精神

そして

1. 資本主義原理の市民社会の発達もあり
2. 貨幣価値社会
3. 労働=金
4. 金がない人=働かない人=ダメだ！劣ってる！とみなされる

• 労働しないものは怠惰だ
• 神の恵みを得られないのだ
• 働かないものは監禁施設へ　強制的に働かされる
  • 神（社会）に反抗するもの
  • 労働によって社会に貢献しないもの
  • 怠惰で不道徳
  • 悪に染まった者　と感じる感性が社会に浸透する

（2010年4月メモ）

平均のメリット

平均のメリット
すべての分布に常に存在する
唯一無二の値である
計算が簡単
（正しそうという誤解の元で）すべてのデータを用いる
意味が明確、わかりやすい
高度の統計計算に必要

デメリット
例外値の影響を非常に受ける
適切な代表値でない場合がある
2つ以上の異質なグループ（異常値）を含んでいないのか注意


平均が世に浸透した背景
平均という考え方を初めて社会科学に持ち込み、人間にあてはめたのはアドルフ・ケトレー。
19世紀初頭の課題、測定者によって天体速度の測定値が異なる。
別々に計測された値をまとめて平均値を割り出すことで、測定誤差を最小限にするという方法が考案された。

ケトレーは、これをそのまま人間に流用し「個々の人間は誤差を伴うが、平均的な人間は真の人間の象徴だと宣言」
多くの知識人から高く称賛され、世間の平均に対する考え方の基礎をつくった。
この時代における平均人は、平凡でつまらぬ者ではなく、完璧な人間であると理解されていた。

この平均に対する憧憬を一変させたのは、ケトレーより20年少々遅れてイギリスに生まれたフランシス・ゴルトン。
階級社会イギリスの上流階級に生まれたゴルトンは、平均に階層の概念を加えた。

ゴルトンは、ケトレーとは異なり、平均からの逸脱を単なるエラーであるとは考えなかった。
平均から上方へ逸脱したものを「有能者」、下方へ逸脱したものを「低能者」としたのである。
平均以上であることに価値があるというゴルトンの思想はあまりに広く深く現代社会に浸透しているため、
にわかには信じがたいが、平均が意味するところを正常から凡庸へと変化させたのは、「ほぼ100パーセント、ゴルトンひとりの手柄」であるという。

平均や標準化は、人類に大いなる繁栄をもたらした。標準化による大量生産を謳ったテイラー主義こそが20世紀の大量生産・大量消費の時代につながる。
ハイスピードで労働者の賃金を向上させ、消費者に手ごろな価格で便利な製品を提供し、多くの貧困層を救った。
https://courrier.jp/news/archives/88522/


べき分布

ロングテールも結局はべき分布にしたがっている。

べき分布ではサンプル数を増やすと平均値が上がってしまう。

「平均」という概念に意味がない。

正規分布に比べて、裾野が右に広がる。

実は正規分布の成立する方が限られた場面なのかも。

セイバーメトリクス

打率、本塁打、打点

↓

出塁率　打率以上に得点との相関が高い

GPA　OPS（出塁率＋長打率）をより得点との相関を高めたもの

BRs27　その選手だけで打線を組んだ時に、1試合あたりどれだけの得点を挙げられるか

類似指標RC27

盗塁は得点の期待値を「あまり」あげない

1シーズン200盗塁、成功率80％でも、シーズン総得点は10-15点押し上げる程度

二死二塁からの三盗は成功率8割でも、得点期待値と得点確率の両方を低下させる

でも1点がどうしても欲しいケースなら、得点期待値よりも得点確率を優先して、

60％以上の成功率が見込めるなら、盗塁を試みる価値はある

尺度

質　名義　1男　2女

順序　尺度の等間隔性は不安定。5件法や7件法

量　間隔　尺度間は等間隔ではある。加算はしてもいいらしいが、積算倍率はちょっと

比率　なんとでも計算OK

池田さん講義

出荷時の品質管理（QC）から発達した→sensory evaluation（官能評価）

「かなり」は地域によって結構度合いが違うので、あまり使わない方がいいかも

統計的には、順序尺度を間隔尺度として使うのには無理がある。

ただし、各選択肢が等間隔であると見なせる場合には、統計的にも望ましい結果が得られる。例えば、市場製品を対象とする場合、寡占的な製品、ニッチ的な製品を選択肢に含めてしまうとうまくいかない。つまり平均順位とかの算出にはある程度有益である。

平均値で主成分分析をやると、データのバラツキを無視することになるから、寄与率が上がる。だからローデータでやる。

データの取り方。意識だと嘘をつかれる。行動・実物の方が確からしい尺度となる。

多重比較

クラスカル・ウォリスの検定（K個の独立サンプルの検定）

↓

ウィルコクスンの順位和検定（2個の独立サンプル）

ボンフェローニの修正方法

因子分析→クラスター

因子分析

主因子法、回転しない、KMOとバートレットの球面検定にチェック

固有値1以上

クラスター

大規模ファイルのクラスタ分析

クラスタ個数は自分で指定

（2006年4月5月、2007年2月6月、2010年3月4月メモ）

-->

産業構造の転換 消費の変遷

アルビン・トフラー

• 第一の波　農業革命　狩猟採集→農耕
• 第二の波　産業革命　農耕社会→産業社会
  • 核家族、企業化、工業化、工場型教育システム、大量生産・流通・消費
  • 生産者と消費者の区分、分離
• 第三の波　脱産業社会　prosumer生産消費者
  • 脱工業化社会　作ることに飢えた消費者達
  • 知識社会

産業構造の転換

1. 第一次世界大戦
2. 軍需産業が盛んになる
3. 第二次産業就業人口が増加、農業主体→工業・サービス

1994年細川政権時代

• サービス業就業人口が製造業就業人口を上回る
• アメリカでは1982年レーガン政権時に起きている

さらに昔からたどると

1. 農業・林業
2. 炭鉱
3. 製鉄・自動車・電機
4. 金融
5. IT

---

消費の変遷

武田徹

記号学

チャールズ・サンダース・パース（アメリカ系）
フェディナンド・ソシュール（スイス人、フランス語圏）

• 経済成長→衣食足りる→消費は情報価値へ（ブランド性など）
• モノの消費→コトの消費（情報価値）
• 田中康夫　なんとなくクリスタル1980
• 神足裕司、渡辺和博　金魂巻1984

自動車

• 自動車は機能性オンリーから世界観へ
  • 背景に、余裕のある洗練された生活ぶりを示す（ことを目指した）スペシャリティカーが人気に
• 自動車は衣服と違い、高価格で複数所有するものでなく、頻繁に再購入するものでもない
  • 所有者の人格イメージと結びつきやすい
• 自動車で所有者の人となりを論じやすい
  • 自分がこう見られたいというイメージを所有者が自動車に投影する
  • 自己表現できる
• 衣食が足りたら、家かクルマが可処分所得の行き先の一つ
  • 家はバブルや地価高騰で手が出にくくなる
  • 結果、高価格帯でしょっちゅう買うものでなくて、見栄えのするお買い物としてクルマに行き着く

そして

• クルマとは、人間の環境に対する支配欲を充足させるもの、手段である
• 人間と環境（自然）が対立概念であるとする欧米的発想が根幹

ヒトラーの政策

• アウトバーン計画
• 自動車所有税の軽減
• 国民車構想
• 週5マルク貯金で4年7ヶ月後に買える貯蓄プランの推奨
• これがナチ政権支持につながる
• 自由な移動という夢を、大衆はヒトラーに託した

日本では1955年通産省が国民車構想を発表、国民の福利厚生という考え方

道具

一般に支配欲の結晶

• クルマ
  • 空間内を自由に動き、早い移動を実現して、時間の支配者にもなれる、飛行機も同様
• インターネットも同様
  • 空間、時間の支配欲を満たしやすいのかも。道路が初めから世界中とつながっている状態だし。
  • ただ、この物理的につながっていることをココロのつながりと勘違いしやすい面もあるかも（勘違いというか、ココロと物体の境界が曖昧になりやすいのか？）

（2009年2月、2010年2月3月メモ）

経済学

お金の振り分け先

• 現預金
• その他資産　国債社債株式外貨不動産投資商品
• 消費
• 税金
• 減耗　耐久財の価値が下がる、道に落とす、泥棒にとられる、壊す

カイシャの見方

1. どのようにお金を集めてきているか
2. それを何に投資しているか
3. その投資した資産をいかに効率よく活用し、売上高を作っているか
4. その売上高をどのように利益に変えているか
5. 以上の事業全体のプロセスの中で、現金がどのように動いているか

↑それぞれの主要分析指標

1. ROE
2. レバレッジ比率
3. 総資産回転率
4. 当期純利益率

デフレ（日本の場合）

日本が保有するモノやサービスの供給能力に対し、需要（GDP）が少なすぎる

デフレ解決策

• 需要を高めるまたは
• 供給能力を削る（リストラ）→設備投資減少、人員削減、失業者増加、個人消費の伸び悩み

耳ざわりはいいが、デフレギャップの現状の日本に本当に適切な対策か？ by三橋貴明　誰かの負債は誰かの資産

• 供給能力の向上 規制緩和、官業の民営化、生産性（効率性）向上
• 需要の抑制 政府の無駄の削減、増税による財政健全化

景気対策

生活支援＝景気対策ではない

1. 需要が落ち込む　ココを刺激して間接的効果を期待するか
2. 生産が縮小
3. 雇用危機　ココを直接刺激するか

重商主義の失敗

植民地を獲得しても、その維持に、貿易の利益以上にコストがかかる。実は何も生んでいない。

でもそれでいいじゃん、っていう考え方もある。雇用が生まれて、そこから新しい需要が発生したりとか波及効果はあるのかも

（2008年8月、2009年2月5月9月10月、2010年2月８月10月メモ）

英語表現

I'm fine. ←→ Yes,please.

May I help you?と尋ねられて、

• I'm fine. 結構です（角の立たないやんわりとした断り文句。以下は類義）
  • I'm good.
  • No,thank you.
• Yes,please. うん、お願い（I'm fineの対義語にあたる）

英語表現における捉え方

自分側に対象が存在している。対象となるものを所有したい

• I have check in.
• I have check out.
• May I have a receipt?

使いそうな表現

• How you doing? Hi,how are you?
• May I help you? I'm fine.
• Hi, nice to meet you. I'm hogehoge from hogehoge, Tokyo.
• I'm in charge of hogehoge, mainly hogehoge.
• Sorry, I have a question.
• Any questions?
• Thank you very much.
• Thank you for your time.

（2017年5月メモ）

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テンスとアスペクト

• テンス　現在／過去
• アスペクト　単純／進行／完了

助動詞　完了　進行　受動態　動詞＋α
４つは全部使ってもいいし１つでもいい。でもテンスは最初のところで表現

aとthe

• a 複数あるものの中から一つを取り出す
• the 話し手と聞き手が情報共有できる状態
  • 文脈的に情報を共有（先の話に出てきた）
  • 指示することで情報を共有（互いに目の前で確認し合える）
  • 常識的に情報を共有

studyとlearn

• study　学ぶ過程に焦点がある
  • 知識を身につけたり理解を深める「営み」、学んだことが習得できたかはわりと不問 、学業や学術研究など学校で「学ぶ」こと、観察する、調べる、研究する
• learn　学んだ結果に焦点がある
  • 何かを練習して「習得する」、知識やスキルを習得した前提、学びをちゃんと達成した
• know　知識が自分のものになっている、頭の中に収まっている

1. I studied English.　英語を勉強した（英語は身についてないかもなニュアンス）
2. I learned English.　英語を習得した（英語が身についたニュアンス）
3. I know English.　英語が話せる（英語に明るいニュアンス）

I'm sorryとExcuse me

• 同情（気の毒に思う、残念＝心が痛む）　I'm sorry to hear that.
• 懺悔（申し訳なく残念に思う、自分の非を認めている）　I'm sorry for being late.
• お忙しいところ恐れ入ります　I'm sorry to bother you, but..

ただし「遺憾に思う」ニュアンス。直接的な謝罪というよりは、自分のしたことを後悔している、自分のしたことで迷惑かけたことを謝罪しているという間接的謝罪のトーン。

直接的に、お詫び申し上げますのトーンであれば、I sincerely apologize 〜
ご心配をおかけして申し訳ありません　I apologize for causing you concern.

• Excuse me.　軽い許可、許しを請う、ご容赦願う
• Can you excuse me?　ちょっといいかな？

worryとthink

• worry　変えることができないことについて考えること、杞憂
• think　考えれば自分で変えられること

war for eyeballs　オーディエンスの奪い合い

LGTM

Looks Good To Me 問題なし

ブロードウェイ

• Broadway
• off-broadway
• off-off-broadway

empty nester

末子の独立から、配偶者の死までの期間。出費がかさむことが少ないから、経済的にゆとりがある状態を指すのだろう

AICCTE

デジタルサイネージ効果指標

• Attitude　視聴態度
• Information　どんな情報か？どんな広告か？
• Contents　コンテンツ
• Circulation　視聴率（流通、普及度、発行部数）
• Timing　アテるタイミング
• Emotion　接触時の欲求、心理状態

Perception Gap

同じ言語を使っていても、認識の差は生まれる

• He is a rock star. 否定的な意味合いで言ってるのか、Coolだと言ってるのか判断が難しい

少し意味が違う

• monetary　金融
• financial　金融（財政）
• fiscal　財政

「弱点」という表現はしない

• Room for Improvement
• Area for Improvement

AISCEAS

• Attention
• Interest
• Search
• Compare　比較
• Examination　調査検討
• Action
• Share

Marketing Evolutionのメディアhabit

• 6-9 morning
• 9-16 daytime
• 16-18 late afternoon
• 18-20 evening
• 20-23 prime time
• 23-24 late night
• 24-6 early morning

choices

• prefer not to state 答えたくない
• Very Enjoyable
• Somewhat Enjoyable
• Not Very Enjoyable
• Not at all Enjoyable

brand

• Brand Strength　強さ
• Brand Stature 浸透

measurement

• Brand Awareness
• Online Ad Awareness
• Message Association
• Brand Favorability
• Purchase Intent

the reward of using rich media

副詞的表現

• very positive
• somewhat positive　少々、ある程度、いくぶん
• neutral
• somewhat negative
• very negative
• don't know/unsure
• mostly　だいたい、主に

なんだろ

• never heard of
• haven't heard enough
• potential buyer

funnel

• Awareness　1初めて知る
• Favorability　2興味・関心を抱く　3ほしくなる
• Intent　4詳細を知る　5比較検討
• Consideration　6熟慮
• Decision　7決定、購入、利用
• Retention　8再利用、顧客保持・維持

広告評価指標

• (Aided) Brand Awareness Index
• Online Ad Awareness Index
• Message Association Index
• Brand Favorability Index
• Purchase Intent Index
• Advertising Effectiveness

Above the fold

• 折り目の上
• スクロールしないで見れる画面領域
• その中でも左上のGolden Triangleが一番見られやすい

運

• chance 偶発性の運
• luck スキルを含む運

略語

• RFP Request for Proposal 提案依頼書
• MCA multipul correspondence analysis （多重）コレスポンデンス分析
• PCA principal componen analysis 主成分分析

（2006年4月9月12月、2008年6月11月、2009年3月6月9月、2010年5月、2012年6月メモ）