データの魅力
さあ、今日も始まりましたデータ飯店。今日はとっても素晴らしいゲストの方がいらっしゃってまして、ご紹介させていただきたいと思います。
マスクド・アナライズさんです。
元気ですか?私、AIコースライダーでやっておりますマスクド・アナライズと申します。
本日はですね、オクパードでカンサード。忙しくて疲れているんですけども、りょうさんとお誘いいただきまして、はるばるメキシコから地下鉄に乗ってやってまいりました。よろしくお願いします。
はい、よろしくお願いします。今きっとすごい下にテロップがたくさん出てるんだろうと思いながらお伺いしておりました。お会いできることが光栄です。
ありがとうございます。
では早速ですね、本日のコーナーからスタートしていきたいんですが、まずは自己紹介代わりじゃないんですが、データに魅了された瞬間は、こちらをお互いそれぞれが思っていることを書きながらお話をさせていただきたいと思います。
じゃあまず私の方から先に紹介させていただきます。私のデータに魅了された瞬間は、データは共通言語。いろんな人と話せる。
私、前の会社を辞めて独立しまして、SNSなども通じて、いろんな新しい初めましての人と会話する機会というのが本当にたくさん増えたんですが、やっぱりデータについての悩みであるとか、数字というのが一つの共通言語として話せるので、すでに知っている人同士でコミュニケーションを取れるみたいな感じになっているかなと思っています。
共通言語は確かに面白いですね。国とか人種とか性別とかいろんなものを超えて共通のやり取り、言葉の一つになっていますので、そういった意味では本当にあらゆるものを乗り越えていくような共通言語になっていくと感じますね。
これから私も海外の方々とこういったコミュニケーションを取らせていただいたときには、こういう安心した基盤があるというのが絶対の自信になるかなと思っております。
ありがとうございます。では松久野さんにお願いしてもよろしいですか。
僕はですね、この見える、わかる、気づく、3ステップですね。
やっぱり先ほど共通言語とおっしゃったんですけども、そういった会社の中で仕事をする中でデータが見えるようになると。
そうすることによって何が足りないとか何をすべきかというのがわかると。
そのために、じゃあこういう改善をしようと。そういった新しいアイデアが気づくと。そういったきっかけになってくる。それがデータの面白い点だなと思いますね。
やっぱりこの大きな目標に向かっていくための最初の根拠となる、みんなで一歩目としてわかることというところにデータがあるのかなと思います。
そうですね。みんなで共通で認識できるものとしてデータというのは重要かなと思いました。
業務改善とChatGPT
ありがとうございます。今日は隣に。
パネルがありますね。
とても素敵なパネルがあるんですが。
会社で使えるチャットGPT。
マスクのアナウンスがありますね。
もしかしてこれは本ですか?
本の文字ですね。会社で使えるチャットGPTがあるんですけども、このデータを使ってどうやって会社を良くしていこうか。どうやって業務改善をしようか。
そういったノウハウがたくさん詰まった本でございますので、ぜひともウィングアークさんの製品と一緒にご購入いただいて、
御社のデータ活用、そして生成AIの活用についてお役に立てればと思います。
ありがとうございます。
この内容ってデータに詳しい人じゃなくて、データに詳しくない人もわかるような感じですか?
そうですね。これからチャットGPTを始めたいよという方の一から説明をしていますし、既に使っている方に関しても、
例えばデータ分析でどういうふうに活用しようかとか、あるいはチャットGPTを会社でどう活かそうかとか、プロジェクションを作ろうとか、
データ基盤を整備しようとか、開発と実装しようとか、効果測定をしようという形まで全部入っていますので、
これを読んでいただけると、あなたの会社もAIに強くなれると。
三井住友会場火災保険さん、来業さん、住友生命保険さん、ベネッセホーティンさん、
マスクド・アナライズの背景
こういった強くなった事例もたくさん載っておりますので、ぜひご一読ください。
こちらのQRコードを読み込んでいただくと、Amazonさんのページに飛びますので、絶賛予約受付中でございますので、
こちらはぜひ皆様のスマホにてポチッといただけると、私の懐が温まった税金が払えますので、よろしくお願いいたします。
ありがとうございます。
それでは早速、上げ体験下げ体験のエピソード、トークを話させていただきたいと思います。
カーチャーを回しまして。
懐かしいですね、この感触が。
それは編集でいいでしょうね。
いきなりいきました。マスクはなぜ?
もともとの話は、僕が以前AIとかのスタートアップベンジャー企業におりまして、そこで2017年ですかね、情報発信を始めまして。
その時からマスクのアナウンスを名乗っていると。
そのきっかけというのが、もともとそういったデータ分析、当時だとビッグデータとかデータサイエンティストとか、あとはディープラーニングとか時代だったんですけれども、
まあ面倒くさい客が多いなと。
なるほど。
この後、下げ体験の話につながるんですけれども、そういった大変さがどうしてもありましてですね、そこでどうしても何か言いたい。
お客さんにちゃんとこういうデータ整備した方がいいですよとか、ちゃんと課題を決めた方がいいですよとか、そういったものをやはり言いたいはずだったんです。
それがエスカレートしてしまいまして、ちゃんとしろとか、こんなのおかしいとか、AIでこんなことできるわけないよって言ってしまったらだんだんフォロワーが増えてきまして、
そうしてあれよこれよという間にフォロワーが1万人くらいになったんですけれども、
その頃、ただ会社としてちょっとやばいなと。
スタートアップあるあるなんですけれども、だんだん会社が業績傾いてきてしまって、
それでもうやれ事務所が閉鎖だ、やれ事業部閉鎖だという風になってリストアされてしまったと。
決して僕がSNSで悪口を言ったわけではなくてですね、会社の業績の都合でやむなしでリストアされてしまったと。
その時ちょうど、本書きませんかとか記事書きませんかとか、うちの会社コンサルティングしてくださいとか研修してくださいとかいろいろたくさん来てまして、
もしかしてこれワンチャン独立してやっていけるんじゃないかと甘い考えが出てきまして、
それでこう定職活動もちょっと面倒だし、これ定職先でマスクのない人やっていいですかって言われてOKもらえるわけがないので、
そこで独立をして、今記事を書いたり、ここにある本を書いたり、あるいは研修をしたり、あるいは各企業さんにコンサルティングをしたりとかいろんなお仕事を個人で受けるようになっていると。
で、なんでマスクしてるのと。イメージで大事じゃないですか。
偉そうなこと言ってても普通のおじさんになったら説得力ないじゃないですか。
でもマスクをしてると少なくともこいつやべえやつなのか。
舐められないようにしない。舐めたこと言っちゃってまずいなとなりますので。
ちょっと一つ次元が変わりますね。
舐められないようにするために。あとは名前と見た目のイメージを守るためにこういったプロレスをマスクをしているという次第でございます。
なるほど。そういうことなんですね。
2017年の時点でこのプロレスとデータを結びつけてマスクのアナライズさんという活動をされていらっしゃったんですか。
厳密にはただ単に僕がプロレスが好きだったので。
当然会社名とか個人名出せないので正体不明でやらなければ。
匿名で正体不明でプロレスの方が好きな人だったらマスクしかないと。
で、データ分析が大事だったのでアナライズでマスクのアナライズさん。
なるほど。あのプロレスの世界にこのデータで入っていくというところもすごく楽しみに拝見させていただいてます。
ありがとうございます。
ありがとうございます。じゃあ次のガチャに行く前に料理を注文してみたいなと思います。
こちら一番飯店さん。東京都新宿高田のばば。
高田のばばにございます。
もう6分くらいですね。調べてきてるんで。
ありがとうございます。高田のばば駅JR出てから左に曲がって6分歩けばこのお店やって参りますので。
で、ある有名人が。ゆかりのば。ゆかりのお店ということで。
ここの近所に手塚プロダクト先生が。
手塚先生というのは手塚治虫先生。
そうなんです。ここのお店今創業72年。手塚治虫先生がいらっしゃった頃からお店をやっておりまして。
そこで出前を手塚治虫先生が頼んでくださりまして。
この中に手塚先生の召し上がったメニューもたくさんあるんですね。
おっしゃる通りなんです。
それがここのメニューの一番上に書いてあるこの特製上海焼きそばというものでございまして。
1日1食しか先生はご飯を食べなかったんですけど。
そこにいかにボリュームのあるもの、栄養もあるものを食べたいかというところで、
先生からいろんな発泡剤をベースにいろんなものをリクエストいただいて、
それを全部豪華に混ぜた焼きそばというものを出しております。
では特製上海焼きそば1つと、ゆで豚のニンニク辛ソースがけと、
特製マーボン豆腐と魚材1枚お願いします。
はい。
じゃあ料理を待ちながらになりますが、
よろしかったら松本さんもこのガチャを引いてみていただいてもいいですか。
あっ、わかりました。
金消しの。
そうですよね、金消しとか。
金消しとかあとガンダムのやつとか。
ありがとうございます。
引いていただいたテーマは。
データ分析の重要性
引いていただいたテーマは。
謎が判明した。
謎が判明した。
やっぱり謎。
皆さん会社勤めする中で、
昔からこういう風にこの手順でやってるけど、
なんか別にルール決まってないとか、
昔からやってるからとか、
でも上手くいってるとか、
逆にたまに故障するとか、謎があるじゃないですか。
やっぱりそれをちゃんとデータを取って調べることによって、
これが問題があった。
逆にこういうことをすることには意味があったとか、
あるいはこういうことにするともっと良くなるって結構発見があるんですね。
例えば製造業であれば材料を混ぜる工程とか、
あれをチェックをするタイミングとか。
逆にそういった中で、
いつもは1時間に1回やらなきゃいけなくてめんどくさかったんですけど、
データを取ることによって、
例えば2時間に1回でもいいですよってなると、
そういう風になれば、
これ謎が判明したから業務が楽になりますよね。
実は半分の時間の工程でも良かった。
良かったと。
さらに言うと、謎がわかることによって、
この作業でちょっと手を加えると、
すごく武道真似がよくなります。
そうすることによって、
例えば1時間で10個作れたものが、
ちょっとの手間で15個、20個になるとか、
その謎がわかることによって、
会社の利益爆上げとまでいけないですけど、
仕事が楽になるとか、
会社の製品参考率が良くなるとか、
そういったありがたい応答もいただけるのは、
非常にアゲ体験でございますね。
利益の向上
やっぱりこのモヤモヤとなっている、
この人から引き継いだ業務で、
本当にこれは必要なのかとか、
本当にこれのままで正しいのかっていうところって、
なかなか考えないで、
その作業をずっとやりがちになるんですけど、
そこに1回データというこのメスで、
データを広げてみて、
実際はこうだよねっていうのを、
現場の人たちにみんなで理解しながら、
この業務を回していく、
効率化していくというところが、
やっぱり素敵なアゲ体験ですね。
そうですね。やはり共通言語とおっしゃっていたので、
やっぱり依頼する会社さん、
分析する我々ですが、
共通言語なので、
これこれこんなデータがあります、
これこれこういう理由でおかしいです、
逆にいい結果があります。
それがやっぱり共通言語として伝わるので、
そういった人間差異学がすごく共通で、
伝わるので、
そういった人間差異学がすごく、
共通言語ならではの面白さだと思いますね。
やっぱり謎が判明するためには、
このデータが。
同じ言葉を使わないとわからないですから。
同じ言葉で会話することによって、
さらに切磋琢磨といいますか、
よりブラッシュアップされて、
謎もわかるし、
やることもできるようになると、
そういった魅力はありますよね。
なるほど。ありがとうございます。
やっぱりただのこの1行だけなんですけど、
お話を聞いてみて、
お話がたくさん出てきて、
引き出しますね。
これは聞いてためになると、
ああ、そうだなっていうのはすごく感じました。
ありがとうございます。
では続きまして、またガチャを回していきたいと思います。
今度は私の方からやらせていただきます。
お願いします。
これは懐かしいな。
転がってきた。
利益が出た。
利益が出た。
この5文字に秘められた思い、
これも言い上げ体験ですね。
これでも利益というところが、
お金やそれ以外のこともあるのかなと、
この文章を見て思ったんですけど。
そうですね。
利益といっても、例えば、
作業が良くなるとか、お金が儲かるとか、
あるいは別の形として立職率が下がるとか、
そういったいろんな意味の利益というのはあると思うんですよ。
先ほどデータ分析して共通言語で話すことによって、
利益があるとか、いろんな利益があるんですけど、
その中でも特に大きいのが、
例えば単価が高いもの。
例えば今ですと話題の半導体とか、
あるいは他のものですと、
例えば高単価の、
今これ撮影してるのにいろんなスマホとか、
デジカメとか、
みんなから撮ってますけど、
もっと高単価なのが、
例えば自動車ですとか、
交通機関、電車ですとか、
いったいもっと大きなものですよね。
ああいったものですごく1%違うだけでも、
全然利益が上がる。
利益率って変わってくるんですよね。
そうですね。
特に半導体とか作るの難しいので、
ブドウマリというのは正常に作った半導体の利益率なんですけど、
それが1%だけだけでも、
オクタイの値段が変わってくるんですね。
ほんの1%だけで結果がすごい変わる。
例えば自動車メーカーさん工場がたくさんあります。
電力会社さんも発電所がたくさんあります。
そういった中でちょっとだけ改善したというと、
気持ち的にあんまり良し悪しじゃないですけど、
ほんの0.1%でも何千万とか何億とか動くので、
ダイナミックな動きを感じられるのが大きいかなと思いますね。
雪だるまをちょっと転がしたら、
雪がどんどん大きくなっていって、
大きな利益に変わっていくというところですね。
そういった利益が出たということを、
現場の人と共感し合うような感じなんですか?
そうですね。やっぱり先ほどの共通言語もそうなんですけど、
やっぱり数字としてある程度出ているので、
無止まりが良くなったことで1年間、例えば生産しました。
そうするとデータ分析の改善があるかないかで、
これだけ差が出ますというのがありますので、
それをやっぱり見るとですね、
やっぱり歴然としてエクセルの数字だけでも変わってきますし、
単純に喜んでくれて、やっぱり笑顔といいますか、
嬉しく顔が出るとですね、
やっぱり我々は頑張ったなというのがありますし、
頑張った努力として数字にも出るし、
プラスされた感謝の気持ち、
例えば仕事が楽になりましたとか、
若手の社員が嫌がっていた作業なんですけども、
負担が減りましたとか、
そういったやっぱり言葉とか思いやりとか、
そういったものも含めてですね、利益になるかなと思いますね。
職場の人間関係
本当に素晴らしい利益ですね。
お金も当然ですが、
お金もそうです。気持ちとかやりがいという意味でも大きいですよね。
そうですよね。
いい話ですね。
このデータを一つ一つ分析して、
いろんな結果を、
データを細かく見ていくことから、
最終的にこれだけ大きな結果になるよと。
お金もそうですし、
それ以外でもいろんな人を笑顔にすることができるよという、
やっぱりこのデータにまつわる仕事というところの素晴らしさというのが
伺えた感じがします。
そうですね。
愛が地球を救うでしょう。
データが地球を救ってもいいんじゃないかと。
それちょっと格言としてここらへん書いておきましょうか。
データが地球を救う。
本当ですね。
安子さんが走っているじゃないですか。
その横で我々もデータ分析して、
少しでも世の中を良くしようと頑張りたいですね。
そうですね。
素晴らしいです。ありがとうございます。
餃子がこの大きさですね。
いいですね。
結構ボリュームが大きいですよね。
1個1個が。
こちらは麻婆豆腐で、
こちらは豚肉とゆで豚のにんにく炭酸ですが、
これめちゃくちゃ大きいですよね。
つまみいいですね。
最初にパクッと食べると本当に美味しいんです。
肉汁が飛びますね。
肉汁がすごいジューシーですね。
そうなんです。
野菜とお肉のバランスがちょうどいいですね。
しかしこのマスクドさんがご飯を食べている姿っていうのを、
多分動画で映す機会もそんなにないんじゃないですか。
では次のガチャに行きましょう。
はい。
お願いしてよろしいですか。
出てきました。
さあ何でしょう。
社内政治に巻き込まないで。
これはちょっと下げの方。
この場でですよ。
社内政治って言ったら完全におじさんの愚痴大会になるんで大丈夫ですか。
飲みながら話す場なので全然大丈夫です。
課長の悪口とかになりませんか。
名を伏せていただければ大丈夫です。
やはりですね。
先ほどデータ運営上げ体験をお話しさせてもらったんですけど、
あれはもちろんうまくいった例でして、
あそこまではなかなかないです。
どうしても壁ができてしまう。
やれあそこの部署は仕事しないとか、
やれあの部門は口うるさいとか、
あそこの部署とあそこの課長は仲が悪いとか、
そういった人間同士ですから。
あるんですけども、
社内政治とデータ活用の課題
やはり僕らがデータという共通言語、
共通の目的、利益を出そうという共通の目的と共通言語、
データがあるんですけども、
やっぱりその中で人間の気持ちとか感情が仮面になって、
いわゆる社内政治になってしまって、
どうしてもそこが乗り越えられない。
そのせいで、
あのデータがあればもっと上手くいくのに、
あの作業でこういうことを試してくれれば、
もっといいデータが取れるのに、
それがやっぱり社内政治によってはままれてしまう。
そのせいで、
中途半端な消化不良の結果になってしまって、
うまくいかないプロジェクト。
結果として、あんだけ頑張ったのにとか、
やれ、あいつが悪い。
やれ、外中先が悪い。
じゃあ外中先変えればいいのか。
あるいは別の部門の担当者の説得を捨てればいいのか。
そういった、どうしてもデータ、
共通言語で話す、
一つの目標に影響を出すという目標に向かって話すというところに
まっすぐ進めず、
あれこれ巻き込まれ、
絡まった糸のようになって結局、
中途半端な形で終わってしまう。
これはとても下げたい点。
まさにデータという共通基盤、
共通言語があるんだけど、
この上にある社内政治の中で、
お気持ちですね。
お気持ちが出てしまって。
出てしまって。
やっぱりマスクンさんのポジションとしては、
いろんな会社の中のアナリストとして、
外部コンサルとして入られたり、
というパターンがあるんですかね。
外部の人間でアドバイスとかしたりもしますので、
その中でやっぱり、
このデータが欲しいんですと言っても、
ちょっとこの部門の方とは違うのでとか、
あるいは大きい会社になると、
工場とか部門単位でデータを持っていったりとかします。
逆に合併したりとかすると、
データベースの持ち方とか、
システムがまた別だったりとか、
そんな事情がありますので、
やっぱりそういった事情によって、
ちょっと難しいです。時間かかります。
ということになっていって、
限られた時間で成果が出せずに、
終わってしまう。
誰が悪いというわけではないんですけども、
やっぱりこう、中途半端に。
これができたのに、あれができない。
いや、やっとけばよかったのに。
そういったこう、
やり残しとかが出てしまうと、
やっぱり人々は見通りにならないですし、
一方で、
仕事を依頼した側も、受けた側も、
どっちもやっぱり昇格にも終わってしまうと、
やっぱり犯人探しになってしまう。
どっちも原因があるんですけども、
やっぱりそのせいで、
やれ、発注元の会社側で。
やれ、外注先の会社側で。
担当者側でいいか。
ってなってしまって、
そこで止まってしまいますから。
そこで止まらずに一緒にね、
人事対決ができればいいんですけど、
それがやっぱりできない。
やっぱりそういった問題をね、
人通り社内の問題を解決して、
式営にした上で、
やっぱりお願いすべきだと思いますね。
データを活用するためのアプローチ
なるほど。
今この増子さんの視点で、
ちょっと僕も拝聴させていただいてたんですけど、
なんというか、
社内のDXの部分も含めて、
同じアプローチで、
違う会社に行くって言っても、
それって多分、
うまくいかなくて、
その会社ならではの、
政治とかもありつつの、
こうやってアプローチしたらいいよねっていう、
それぞれのソリューション的な解決をしていかないと、
各会社に対して、
いい結果っていうのは出てこない。
そうですね。
やっぱり各会社とか部門とか、
事情はやっぱり異なりますので、
じゃあどこにアプローチをすればいいのかって、
やっぱりその会社で長く勤めてる人が、
一番理解されているので、
そういった鍵になる方に、
やっぱりうまくつながって、
こんなデータ欲しい人は、
誰それさんがいいですかとか、
その誰それさんを説得するには、
どんなことをやるんですかっていうのは、
やっぱり積極的に、
こちらから聞きに行かないと、
受けの姿勢ではやっぱりダメなので、
自分たちからアプローチをかけて、
このデータをもらえるように、
くださいってくださいだけじゃなくて、
どうすればいいですか、
どんなお手伝いができますかっていうのは、
やっぱり自分たちから言っていかないとダメですね。
ここの難しさがありますね。
普段のお仕事の苦労がすごく今の、
今回の下げに入っているなと思いました。
ありがとうございます。
ありがとうございます。
アップデータTV
