大谷選手の打順
どうもハリーです。どうもイヤーマンです。ゴロゴロ起業ラジオは企業会社を経営しているハリーとデザイン会社を経営するイヤーマンがお届けする企業やスタートアップに関する話を緩く紹介する番組です。
はい。2024年も年末ですが、今年はね、やっぱ大谷選手の年だったかなと思うんですよ。
いやーすごかったね。ね。ほんとすごかった。はい。大谷選手の打順何番かって知ってます?1番じゃなかったっけ?
あーはいはい。1番か2番らしいです。それもすごいよね。僕ら世代だとパワーヒッターの人って3番か4番っていうね。
のが常識みたいな感じだったんですけど、メジャーリーグだと2番最強説っていうのがね。あーなるほどね。あるみたいなんですよ。
日本だとまだ3番4番がねパワーヒッターなんですけど、メジャーだと2番にパワーヒッターすることが多いっていうのがあって、これなぜだろうというのが。はいはいはいはい。僕こう見えて中学校の時野球部やったんですよ。
じゃあその知見を生かして。はい。僕の日本で習った野球の知識でいくと、僕ねキャッチャー4番だったんですよ。
4番の人?はい4番の人で、まあチームの中では1番よく打つ、よく飛ばす方だったんですけど、1番2番でどっちかっていうと足の速い選手?
そうですよね。バットにボールを当てて、ナイアゴロでも足が速いからとにかく出類するみたいな。そういうのが優先されてた気がする。
で2番バッターはめちゃくちゃバントの上手い器用なやつみたいなイメージ?そうですね。セカンドみたいな。セカンドって守備範囲が広いんで、器用じゃないとできないんですよね。ダブルプレーとかする時のプレーもちょっとトリッキーだったりするんで。
僕ら世代だと巨人のかわいい選手みたいなね。ああそうそうそうそう。で出類した1類が2類に行きますよね。はい。まあ3番4番は強打者ですよね。
じゃあなぜ今メジャーでは2番が最適化になってるんでしょう?そっちの方が点数入ってんだろうね。というのがね、この謎を解き明かすのがねデータの力なんですよ。
データの重要性
でもねそれはね1番バッターの方が1番打席に立てるんですよ。うん。なんで1番打つやつを1番にした方が効率がいいのはいいですよね。
ちなみに太谷選手はねどちらかというと2番っていう印象ですね。あそうなんや。じゃあなぜ1番じゃなくて2番なのかっていうのも出てくるじゃないですか。
面白いね。不思議ですよねということで。不思議。まあさっきも言いましたけどこの辺の理由として出てくる、それを裏付けてるのがデータ。
データってね、毎日耳にすること多いですけど、仕事でね使われる方が多いのかなと思うんですけど、仕事以外の場面、スポーツとか勉強とか医療とかそういうところでもね使われているので。
株ね。そうですよ。株でもねデータ大事ですから。データによって今までの常識が覆るということをね紹介してデータ大事だなと。
改めてね認識してうまいこと活用していけたらいいなという回でございます。いいですね。
データによってねなんかあれ今までこれが当たり前だと思ったけど実はこっちのが良くないみたいなのね。気づくことがね。
今そういうことめちゃくちゃ起きてるよね。あらゆるところでそれが起きてると今実感してます。なんかねこの話していいんですか。
いいですよ。昨日僕お客さんと久しぶりに対面で打ち合わせしたんですよ。でうちの会社のお客さんハイシャーでチラシを作ってポスティングもしてるんですよ。
でグーグルの広告も売っててSNSの広告も売ってて全部データ取ってるんですよね。そのデータ見ながら喋ってた時にもう明らかにもう時代の変遷を感じるぐらい違うんですよ今。
もう圧倒的にチラシで来るお客さんの年齢層がもう若い子チラシ見てくるみたいな人ほとんどいないですよね。ほとんどグーグルかインスタかみたいな。
やっぱチラシってやっぱり結構な部数するんですよ。もう15万部ぐらいすってこの地区とこの地区とこの地区こんな感じでばらまいてって言ってまあまあ結構金かかるんですよね。
チラシのその集客率が悪くなってきたからこっちを削って何に投資した方がいいかみたいな話の打ち合わせだったんですよ。
はいはい。 でその時に今の時代でこれ何ていうのそれ2020年からデータ取ってたんですよ。
もうその変遷見てたら時代変わってるなぁと思いますよね。 グラフィックデザイナーやべえなって思いましたもん。
やっぱチラシっていうのは独断上なんでねグラフィックデザイナー的には。それがやっぱりグーグルの広告運用とか sns の広告運用とか
そっちにシフトしていってるなぁみたいな風なことを昨日まさに昨日感じたところなんですよ。
なんか10年ぐらい前に言われてたような内容を昨日言ってた。 あそうそうそうそういやえっとね今回特になんですよ今回特にね
そうあの如実にグーグルの集客率が最近めちゃくちゃ精度上がってて。先生方がねその最適化する方法も簡単になってるし
まあグーグル広告これから力入れていきたいみたいな話だったんですけど 時代変わってきたなぁと思いましたね。
時代は日々変わりますからね。 データだからそうやってちゃんとデータ取ってるからこういうのを感じるけどこれ何も取って
なかったら偉いことになるなと思いますよね。 まあなんとなくでねやってる人は全然多いと思いますし
全員がね全てについてデータ取れてるかというと当然そんなこともないんで。 うんうんうんうんそうだからなんか僕の仕事グラフィックデザイナーなんで
なかなかその今までのやり方このまま続けてても仕事なくなるなぁと思ってしょんぼりして 帰ってきました。
自分が時代遅れになりつつあるというようなデータを そうそうそう自分が時代遅れというかまあ時代がすごく変わってるから自分も
変わらなきゃなーって思いながらともとも帰ってきました。 事務所に。 可愛いね。
野球の進化
時代によってね変わることってね広告のところもあるし 普段の生活でもね好まれる服装とか顔つきみたいなのも
あったりとか新しい技術が出てきてなんかゲームチェンジが起きるみたいなね。 はいありますよね。まあそういうのもねあるんだけど今まで誰も気づいてなかった可能性
その今までこれが常識だったけど実はこっちのがいいんじゃないっていうのに気づける 気づけてそれによって今までの常識が覆えるかもしれないっていうのがね
そのデータの特殊性かなと。 さっき野球の話したんでそれの例で行くとそれをわかりやすく描いた映画がありまして
マネーボールっていう映画があるんですけど 見たことありますか。ないですね。ないですか。はいこれね
ぜひ見ていただきたい。 2011年公開のブラッドピット主演の。ちょっと検索していいですか。
はい映画なんですよ。これねジャケットはね見たことありますよ これね実はおもとにした映画でアメリカのプロ野球メジャーリーグの貧乏弱小チームがこれまで
いない新しい戦略でチームを立て直すっていうような話なんですよ めっちゃ俺の好き系ですねこれね僕もっと早く見とけばよかったなと
この番組聞いてる人とかはぜひ見てほしいなと思うんですけどその立て直しについて どうやっていくかっていうのがこれがねまたデータなんですよ
ざっくりちょっと簡単にあらすじだけ紹介しますと ブラッピがオークランドアスレチックスっていう
あんまりお金がないチームのGMなんですよ GMって僕のイメージではオーナーと監督の間ぐらいの人
ジェネラルマネージャーです でシーズンの終わりぐらいになって自分のチームのスター選手がごっそり金持ちチームに今より
いい条件で持ってかれたということがあってもうやばいぞと マジでろくな人が残ってないみたいな状態になって新しい選手を取らないといけないなと
いうことから始まるんですよ でそこでそのスカウトの人たちを集めてどの選手がいいのかなみたいなのをやるんですけど
そのスカウトの人たちっていうのが結構その映画の中ではおじいさんたちで70歳ぐらいのおじいさんたちで
いやー誰がいいんじゃろうなーみたいなことを適当に喋ってるんですよ なんかもうちょっと時代が違うんだなーみたいな
そこで感じるわけですね でもうあの選手はいやなんか顔がいいからいいですなーみたいなことを聞いてブラッピがうんざりするんですよ
これに任せてられないなということでなんかいろいろ動いてたらひょんなことから 野球と全然関係ない経済学部卒のちょっと頭のいいやつと出会うんですよ
でそいつを引き抜いてその人がすごいこのデータ分析 データサイエンスに詳しいということでその人のこのロジックによると金なくても優勝は
できますっていうことを言うんですよ でまぁそれにかけてみようかということでそいつを引き入れて一緒にわちゃわちゃやっていって
例えばその優勝するためには1シーズンは90勝以上が必要ですと 過去のデータから
で90勝するにはどうすればいいかというと90勝するためには最低814点 得点を取らないといけません
かつ失点は最大645点までですみたいな
でさらにじゃあその814点を取るにはどうすればいいかみたいなのをずっと分析して かつその過去の試合のデータとかそういったものと照らし合わせてまずどの選手を取るか
みたいなところから変えていくんですよ これがねほんと実際あった話なので何でしょうねなんか今すごいんですよその野球のデータ分析って
うんうんうん知らなかったんですけどめちゃくちゃ本出てるんですよ そうなんやとでそれがねセイバーセイバーメトリックス
セイバーメトリックス はい僕も全然知らない言葉だったんですけど野球を統計的に最適解を導き出すみたいな
はぁーすげーこんなあるんや でそれの元を作ったのがこの映画に出てくるそのデータオタクみたいな人なんですよ
あそうなんや a でまぁその映画の中だと その元々いたすごいホームランバッターみたいな人がいなくなっちゃったんでじゃあ代わりの
そういうパワーヒッター取らないといけないな 別なんですけどまぁ金がないからそんなスター選手取れないわけですよ
うーんでもどうすればいいんだろうホームランバッター探さないとなぁ みたいなこと言ってなんですけどいやホームランバッター別に入りませんと
うんさっきも言いました800何点が取れれば基本的に優勝可能性はかなり高いので その得点を取れる選手を獲得すればいいんですよみたいなことで
でその野球において得点に最も重要な要素っていうのが出類率らしいんですよ はいはいはいはい
ホームラン数とかはそんな関係ないと出類率さえ良ければ 得点は取れますと
なのでまぁそれをベースに人を選んでいきましょう 感じでいやこの人がいいこの人がいいみたいなのを
でなんとこの人私の計算によれば300万ドルの価値があるんですが なんと今なら27万ドルで契約できますみたいなことで
一人ずつ落としていくっていうので なるほどねまあなんかそれでチーム作っていくみたいな話なんですよ
面白そうめっちゃ面白い へー見ますこれは絶対見ますネットフリーで見れそう見れる見れますアマゾン
プライムはえっとレンタルしかなかったかな はいはいはいはい
今ねー 今というかこれもう1020年くらい前の話なんでそうですよね
めっちゃ前ですよね めっちゃ前です面白いんですよこれ
セイバーメトリックスなんかこういう話好きな人はね ぜひ調べてほしいですねwikipediaにもめちゃくちゃ載ってるんで
セイバーメトリックスの重要性
例えばね あそうそうさっきねやっぱ1番の人は足早くて2番バントで送るって言ってたじゃないですか
これねセイバーメトリックス的には2番バントは否定的な考えです あそうなんや
でこれなぜかというと 攻撃において一番重要な要素っていうのは
アウトなんですよ 3アウトになった瞬間に今までどれだけチャンスであったとしても全部パーになっちゃうじゃないですか
この3アウトという最も貴重な資源をいかに有効活用するかが大事であってそれを バントで犠牲にしてしまうっていうのは非常にもったいないと
じゃあそのセイバーメトリックス的に送りバントはやらない方がいい やらない方がいいです
普通にヒッティングした方がいいという考えですね なるほど
ノーアウト1類の状況と1アウト2類の時の得点の期待値っていうのが計算できるんですよ
例えばそのノーアウト1類の時は例えば得点確率が 期待値が0.5ぐらいありますと
0.5だったらまあ1分の1ぐらいの確率で1点取れそう みたいなイメージですね
とその1アウト2類になった時の期待値っていうのを考えたら ノーアウト1類の時の方が期待値が高いのでバントはせずに
普通にヒッティングした方が 期待値という観点では良い選択になる
野球の常識の変化
へー面白い そういうのがあるんだ
それはそれこそでももう 昔からずっと野球の監督とかやってる
甲子園とか出てきた野球の監督とかがそれ聞いたら そんなことねーって絶対反応してくれるよね
そうそうそう でもなんかそういうの今までの常識が
実はこっちの方がいいんじゃないかっていうふうにね いやそうですよでも僕からしても未だにそれは信じがたいですよね
その例えば9回とかでさもう1点入れれば こっちが勝ちみたいな状況だったら絶対送りバントで
次の打席でヒット打った方が勝率良さそうな気しますけどね でもデータ上は違うんでしょうね
いやまあそういうあと1点取ればとかそういう状況だったら多分その時の最適解が またあると思うんですよ
なんで一概にこれが正しいとは言えないし 今でもね日本だとパワーヒッター4番ですから
どっちがいいというのは結構難しいんですよね いろんな状況によって変わるんですけどメジャーの場合だと
なるほどね そんな感じらしいですね 今世界で一番強いの日本の野球ですからね そうなんですよ
だからこのメジャーが言ってることが全部正しいし 日本でも当てはまるみたいなことはもちろんない
そうですよね だってメジャーの監督とかがもう日本のアジア人選手すげーうめえじゃねーかみたいなんで結構見る目変わってますもんね今ね
本当にね野球は特にいろんな要素が絡むんで 統計だけでね勝てるわけじゃないですねその体調とかメンタルとか
個人のパフォーマンスも一定時じゃないし 雨が降ってるとか風が吹いてるとかもうどうしようもない
いやそうですよね それによってね変わるんで変数がめちゃくちゃあるっていうことで
なんだけどその過去のデータから見ると最適解っていうのが今だいぶ出てきてる なるほどねー
はいなのでねめちゃくちゃ面白いなと いや面白いですね
将棋界のデータ革命
なんかね今これ野球の話してくれたじゃないですか 今までわからんかったことが解明されてきて時代ちょっと変わるかもよみたいなことが
あの将棋界にも来てるんですよ今 意吾とか将棋で僕将棋好きなんで趣味将棋なんですよね
オンラインで将棋やったりとか暇な時はその寄付見たりしてるんですけど もう将棋もねもう研究されすぎてあとITが進化しすぎて型ができてるよね
まあちょっと将棋知らない人からしたらちょっと意味不明なことになるかもしれないんですけど
将棋にもその攻め駒で飛車と角っていうのがあって 飛車が右側にいるんですよね角が左側にいて
でその飛車っていうのが攻めの大駒なんでまあすごく重要な駒なんですよね でこの右側に配置された石はあの飛車を右側のまま戦うのをいびしゃって言うんですよ
いびしゃ 戦法的ないびしゃって言うんですよ
でこの飛車を角の方にグインと持ってきて左側に持っていって戦うスタイルのことを振り飛車って言うんですよ
振り飛車 振り飛車でこの自分のその
気風ですよね気風でもいびしゃ派とか振り飛車派とか自分が振り飛車が得意だとか いびしゃが得意だとかいろいろあったんですよ
でまあそのいびしゃ対振り飛車って本当に50-50 振り飛車が上手な人は振り飛車上手だしまあ当然ねいびしゃが上手な人はいびしゃが上手なんですけどこの辺の研究が今IT使ってむちゃくちゃ研究が進んでってどうやらもう振り飛車にした時点で負けだみたいな
ああはいはいはい 振り飛車劣勢データがもう分かってきたんですよだんだんね
はいはいありますねもう完全にそれの対策が完全にされてしまうみたいな そうみたいなことになってきてでもそれでもあの振り飛車強い人は強いんで勝つ人も振り飛車で勝つ人とかいっぱいいるんですけど
うん とかそのコマ組でその腰掛け銀みたいな戦法があるんですけどそれももうこういったら負けるみたいなねもう全然その負けとか判断するシチュエーションじゃないのにこういったら負けみたいなが研究されすぎててどんどん解明されてきてねなんかね今将棋界もねすごくもう変わってるんですよね
そうですよね これがめっちゃ面白くってだから逆にめっちゃ昔の戦法とかがみんな知らなくたりするんで刺さったりするんですけどもうみんなその最近の方とかが研究されすぎててもう昔の常識が常識じゃなくなってるみたいな現象になってるんですよ
こういったらこう受けるのが手筋だろうみたいなことがだんだん変わってきてて普通ここ金斜め上に上がるのに今まっすぐ上がるのそれで大丈夫なのみたいなこととかがいっぱいね出てきてるんですよもうこれがねもうまさにデータが巻き起こした戦風がね将棋界も今起こってるんで
これそうですよねだから藤井壮太さんのねなんか奇跡の一手みたいな動画とかがよくありますけど そうそう藤井壮太はねもうすごいっすねもうコンピューターでも解明できないようなすげー一手打ったりするんで
ねーなんかニュースによくなってますよね 本当にすごいっすよあの人もうめちゃくちゃ強いからね うん 本当に強い
1億データだとその手は最善主じゃなかったけど3億データ読ませたら藤井さんの手が最善主だった 最善主だったみたいなね
なんかねそういう不思議な どこ見てんのみたいな ことがね起きてますけどもいやすごいですよね
そうなんですよね そうだからテーブルゲームはね面白いですよねその辺との相性が めっちゃ面白い今だから将棋もめちゃくちゃ面白くって
将棋以後チェスこの辺りはねまだまだいけますよね まだまだ まだまだいけるしもう人間本当に置いてきぼり状態じゃないですか
いやそうなんですよね あの将棋なんかで言ったらちょっと前までそのプロの将棋士に勝てるかどうかみたいなね
そのコンピューターがね レベルだったのが今コンピューターめちゃくちゃ強いから ね
本当に強いんですよいやーだから データがもたらすパワーっていうのはすごいですねもうあらゆる業界にもう変革をもたらすんで
歴史変えちゃうよみたいなさ まあそうですよね実際将棋界とかは変わってるわけですからね
いやもう変わってますよだからもう昔の本とかが常識が通用しなくなっちゃってるんで 激動ですね
でもあれ面白いですね僕もたまになんかオセロとかのAIオセロみたいなどこに置いたら期待値いくらみたいなのこのマス目にポンポンポンって出てて
そこに置くと一番強いですよみたいなの ちょっと前もね僕やったんですけどそのなんかオセロゲームと別のオセロゲームAIオセロみたいなの立ち上げて
うわAIの言う通りの手を打ったら超ボロ勝ち いやーじゃあもうオセロとかもさコンピューターめっちゃ強いやん
オセロはね計算しやすいですからねやっぱ盤面が一回置かれたらもうそこのマスにコマがなくなることないんで
最大60点かな まあ将棋はねもう持ちコマがあってそれ自由に打てるからね チェスは持ちコマ打てないですもんね
分岐がチェスって置けなかったでしたっけ 僕チェスちょっとあんまりやったことないんでわかんないですけど確か持ちコマは使えないっていうルールだったと思いますね
チェスはだから取ったら終わりっていう 将棋はその取ったコマを自由の盤面自由に打てるんでどこでもね
まあチェスよりもより複雑って言われていますよね うんうんそうなんですよ分岐が多すぎるんでね全部の可能性っていうのを計算できないって
まだまだねそういう意味ではこれからまた常識どんどん覆っていく可能性があるわけですからね いやそうなんですよねもうすごいですよ今将棋界
熱くなっちゃいましたけど データっていうのをねなんとなくねちゃんとやった方がいいんだろうなと思いつつ
まだまだね黒もできてない部分たくさんあると思うので あるなんか感覚に頼っちゃうもんね
そう 今までの経験則となんか変な直感に頼っちゃうよね うん変な直感はやっぱり良くないです
良くないですね うん経験があるんだったら経験をちゃんとねデータ化しといた方がいいですよね
そうそうそうだからその自分の経験も数あるうちのN1じゃないですか だからその何その裁判の判例みたいにもうこの時はこうみたいなこと言えないわけですよね
その自分の1回の経験だけじゃ全然そのそれと同じ経験にならない可能性もあるわけで いや全然ありますね
だからいろんなパターンを自分の中に入れとかんとダメですよね 自分はこうだったけどこの人はこうだったこの人はこうだったみたいな
ものを経験として捉えないとなかなか生かせないですよね 自分の経験を本当に生かそうと思ったら
生かせないですねだからちょうど先週ぐらいになんか今年のまとめみたいなのを社内のデータをまとめてたんですよ
スタッフの人と話してて今年こうだったんじゃないかみたいな なんとなく記憶から多分そうだったねって言ってたんですけど
データあるから見ようかって言ったら全然違くて あれ?俺たちポンコツだなぁと思って
はいはいはいはいいやーあるよねそれはめっちゃある 思い込みもあるからね そうそうなんですよ
今年はこんな感じだったよね あるあるあるそれはある やったほうがいいですよこれ聞いてくださってる皆さん
そうやったほうがいいやろう っていうのをねどういうふうにやっていけばいいのかっていうのはねまた改めてやりたいんですけど
本日はねなんかそういうデータによって新しい発見ができたりだとか 今まで誰も思いつかなかった新しい手を思いつけたりだとか
あるいは逆にそういう経験とか観に頼っていると良くないみたいな 良くないっすよね
いやーよくあるじゃないですか何々をしたら痩せましたみたいなダイエットとか 運動したら痩せるもあるし
リンゴを食べたら痩せたもあるしサプリを飲んだら痩せたもあるし 本当かと
いやもう好きなこと言うからねみんな それはちゃんと因果関係があるんですかっていうのはね調べないといけないですよね
まあでもなんかそういうのがちゃんとわかる時代になったとも言い換えれますよね
なんかデータをちゃんと見て調べれる時代になってますよね今ね うんそうですね
結構いろんなね使えるデータが転がってたりもしますし データで言ったらその
さっきグラフィックデザイナーの話しましたけどそのグラフィックデザイナーとかも データは活用できるもどんどん活用していった方がいいですよね
おー何かありますかね なんか今これが実現できるかどうかはわかんないですけど
例えばですけどそのデザインってめちゃくちゃ感覚的なこと多いんですよ はい
まあ例えが難しいんですけど今回のこのパッケージ赤にしようか青にしようかみたいな時もさ
もちろんパッケージとかだったらデータ取ってるケースもあったりするんですけどそのデザイナーがね そのちゃんとデータ見た方がいいですよね
そのかっこいいから赤にするとか感覚で判断しちゃうことって多いと思うんですよ うん
競合他社がこの色だからこれに打ち勝すためにこれしようみたいな まあもちろんそれはねいいんですけど
なんか他のジャンルで同じようなそのカテゴリーで売ってるパッケージの実際に売れてるもののデータ引っ張ってきてそれに当てはめるとかね
いう発想の方がなんか再現性高いような気がしますよね うんうんうん
でも一方でやっぱそういうデザイナーの人のすごいひらめきでヒット商品ができるみたいな話もあるじゃないですか
あるそれもあるね 最近これ本当かどうかわかんないですけどポカリスエットって青じゃないですかパッケージ
青がなんかそれまではなんかNGだったらしいんですよNGというか青はないでしょうみたいな 飲み物として
美味しくなさそうな色の定番じゃないですか青って それを使うなんてみたいなのがあったんだけどそれを押し切って青に行ってヒットしたみたいな
なるほどなるほどそれ雪印のメグミルクも同じですよね そうなの そうそうメグミルクも牛乳で赤はダメだろうみたいな
あー確かにね うんあれはなんかその
その乳製品業界ではNGとされてた赤を斬新に使ってヒットしたみたいな うん
例でよくなんか持ち出されますけどね えーじゃあやっぱりデータ捨てた方がいいんじゃないですか
どうなんだろうね 俺はね割りかしデータ重用者派なんですよね
はい なんかさいやーでもデータ重用者派とも言い切れんか
まあ絶妙なバランスでやってますね まあまあそうなりますよねそうなりますけどなんかそういう
データをちゃんと取れるデータがあってそれに基づいた意思決定みたいなのができるん だったら絶対そうした方がいいとは思うので
直感や経験に頼らずできるならした方がいいし直感や経験は基本的には当てにならないので
ひらめきによるねハズレ値みたいなこともありますけど そんなのを狙うのはあんまお勧めしませんよと
まあそうね 一方ででもなんか直感力みたいな方もたくさんあるからね
まあその辺はねなんかうまいこと組み合わせて そうですね
結局なんかそのデータって別に答えを教えてくれるわけではないんですよね こういう結果だったよっていうのはものすごいあの何の曇りもなく
出してくれるそういう直感とかみたいなノイズが入らないので 出してくれるのでその上でじゃあ何を選ぶのかっていうのは別に人がまだまだ
やる部分はあると思うので その辺のねあのそれを見た上でのひらめきみたいなところが
確かに確かにまああくまで素材ですからねその自分の直感もデータも素材で それをどう料理するかは自分次第と
そうですね いうことですねいい話だ そうですよだから未来予測は嘘をつくけどデータは嘘をつかないということですから
ぜひねちょっと今一度データの価値っていうのをね改めて 知っていただきたいなということで今日は野球の話をしながらデータの話をしてきました
えっ はいということで今回の感想
メールまたはアップルポッドキャスのデビューやボイシーのコメントでお待ちしております 二人でコメント欄を全て読んでいますので今後の番組より良くするためにあなたの感想をお待ちしています
はい はいそれでは今週も聞いていただいてありがとうございましたまた来週お会いしましょう
さよっ 兄弟番組のゴロゴロトーキングではヤマンがビジネス情報をゆるーくお伝えしています
概要欄にリンクを貼っていますのでこちらもよろしくお願いします
