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日本経済新聞はデータベース(DB)なんじゃないかという話。

おはようございます。
Acompany広報(兼ペンギン)のはまだです。
この記事は、Acompanyアドベントカレンダー29日目の記事となります。

以前この記事にて、日経電子版自体を検索エンジンとして活用し、「スタートアップ」というワードの検索ボリュームが上がっているという話をしました。

ここから今回は、日本経済新聞は知りたい単語を検索するためのデータベース(DB)としてかなり使えるのではないか?というお話を「スタートアップ」というワードとともに見ていきたいと思います。

この記事をぜひ読んでいただきたいひと

・日本経済新聞を有効活用したいひと
・今までにない市場に挑む、スタートアップ広報のひと

新聞の読み方が変わってきている

皆さんは新聞をどのように読むでしょうか。そもそも、なんのために新聞記事を読んでいるでしょうか。
「国内外での出来事をざっと把握するため」「競合他社の動向を把握するため」「リリースの参考にするため」色々あると思います。今では電子版もありますし、「競合他社の動向を把握するため」を第一目標としているビジネスパーソンにとっては、「Myニュース」でワードを登録して、通知が来るように設定すれば、わざわざ紙面を広げることはないかもしれません。
最近は、AIによる記事レコメンドも強化されています。

このように、電子版で記事を検索できる・通知設定できるようになったことで、新聞を読む目的によっては読み方が紙面を広げて〜ではなくなってきているのではないかと推測します。

もちろん、一般的な新聞の読み方は、紙面を広げて1面を読み、見出しを読み、深く読みたいと思った記事を深掘りしていきます。
と、このような話はわたしがするよりも、このような記事や本で解説されているのでぜひ参考にしてみてください。

今回は一般的な新聞の読み方ではなく、日本経済新聞電子版をノイズを弾いた信頼性の高のDBとして使うこともできるよというお話です。

Googleで「スタートアップ」と検索してみる

あなたは、なんとなく登録した転職サイトで某スタートアップからスカウトをもらいました。「スタートアップって最近聞くけど、結局なんなん」と思い、Googleで「スタートアップ」と検索するとしましょう。

今や、スタートアップの検索ボリュームは6,270万とものすごく大きくなっています。

230627時点

どれくらい大きいのかというと、「世界遺産(5,450万)」「東京ディズニーランド(2,240万)」なのでそれより大きな検索ボリュームとなっています。

記事が多いことはいいことです。「スタートアップ」が注目されている証明にもなるでしょう。
しかし、検索の質もあまりいいものではありません。
検索順を見ていくと、採用周りの広告(Sponsored)が目立ちます。ようやく広告を潜り抜けた先には、「スタートアップとベンチャーの違い」というタイトルの記事が出てきます。
「スタートアップとは」の記事は確かに有用的かもしれないですが、それよりもスタートアップが社会にどう受け入れられているのか、どう会社としての価値を高めているのかの方が気になる場合は、これら検索上位の記事はただのノイズになります。

ワードの検索ボリュームを見ていく上で意識したい「Googleトレンド」も見てみましょう。どうも一度、2020年11月の急上昇が影響しているように見えます。

この2020年11月に何があったのでしょうか。

この時期に絞ってGoogleトレンドの関連キーワードを見てみたら…(あ、察し)。どうもNETFLIXの『スタートアップ:夢の扉』が大きく影響している様子でした。(うん、このドラマ結構面白いですよね)

これは流石にチートすぎる。。

やはり、大衆化するためにはドラマが一番ということかっ!

日本経済新聞で「スタートアップ」と検索してみる

では、日本経済新聞DBはどうでしょうか。

あなたは、購読していた日本経済新聞のアプリを立ち上げました。普段は今勤めている業界の記事を中心にウォッチしています。しかし、あえて検索欄で「スタートアップ」と書き込みました。
よくよく見てみると、以前読んだことある記事もちらほら。「ああ、あれはスタートアップの記事だったんだな」と、謎の親近感を持ったあなた。せっかくなので、某スタートアップのスカウトに返信してみることにしました。

「スタートアップ」と検索して出てくる記事は大きく3つ、①資金調達②大企業との業務提携・M&A・協業③プロダクトに分類されます。今、どんなスタートアップが頑張っており、事業が成長してきており、社長はどういう人なのか。一定のバイアスはありつつも、余計なノイズは少なく検索することができます。

数値面でも増加し、盛り上がっていることが見て取れます。
単純に「スタートアップ」で検索したところ、2023年6月27日時点で26,347件でした。

2022年単位だと過去最高の4,607件の記事が「スタートアップ」というワードを使用していました。ちなみに、2021年は4,604件だったので差異はたった3件となります。

ここから少し脱線しますが、日本経済新聞内でどう「スタートアップ」が注目を集めてきたのか、その変遷を見ていきましょう。

まず注目をしたいのは「2018年の急激な伸び」です。2017年が1,003件だったのに対し、2018年は3,725件と約3.7倍の数値になっています。
ちなみに比較対象として「トヨタ自動車」の年間(2022/01/01-2022/12/31)検索ボリュームは3,281件なので、日本経済新聞の中でも「スタートアップ」は注目キーワードになっていると言えます。

では、2018年前後で何があったのでしょうか。前年の2017年と2018年を一旦細分化し、月毎で比較してみました。

おっと、2017年10・11月の伸び具合がすごい・・・。
このタイミングで「スタートアップ」という単語は日本経済新聞のデータベースの中で確固たる人権を得たと考えられます。

ちなみに、今では恒例となった11月の日本経済新聞「NEXTユニコーン調査」は2018年12月17日に公開しています。

ここからは、この急激な伸びがあったタイミングで何があったのかを深掘りしていきます。

資金調達リリースの増加

まずは圧倒的、資金調達のインタビュー記事増加でしょう。エブリーの20億円調達ニュースをはじめ、宇宙スタートアップの資金調達に関する傾向記事まで見られます。今では当たり前となりつつある資金調達ニュース掲載の加速がこの時期に発生したようです。

新ファンドの発表

これまた、今のスタートアップニュースで多く見る新ファンド組成のストレート記事ですね。最近では多すぎて本当に追えなくなってきましたが、この当時から月に2-3本はみるようになりました。

事業会社によるスタートアップへの出資・M&Aの増加

これも今でも多いストレートニュースですね。

ソフトバンクネタ

今は少なくなってきましたが、ソフトバンクネタが増加したのもこの時期です。

このように、Google検索と違って変なノイズ(NETFLIXの『スタートアップ:夢の扉』)がないのもメリットなのではと思っています。純粋に特定のワードのみを検索できます。

日本経済新聞をDBとして考えると、ちょっといいことがあるのかもしれない。

Google検索もあるのに、「なぜわざわざ日本経済新聞をDBとして扱うのか」と疑問を持った方もいたかもしれません。あえて「検索ボリュームを絞ることに意味があるのか」、「新聞に掲載される情報なんて古い」かもしれません。
しかし、新聞記事は賛否両論があるとはいえ記者の顔がわかる記事となっており、かつ一次情報を情報ソースとしていることが多いため、”一般的なネット記事”よりも信頼できるコンテンツとなっています。
特に大手メディアの記者であれば、一次情報の意識や情報ソースを意識した、ファクトチェックが複数間の目で行われた記事を書きます。実際に、総務省の情報通信白書でもこの傾向は見て取れます。

総務省/ 令和3年版 情報通信白書 より引用

ちなみに、ファクトチェックに関する定義は、ファクトチェック・イニシアチブが定義しています。

公開された言説のうち、客観的に検証可能な事実について言及した事項に限定して真実性・正確性を検証し、その結果を発表する営み

ファクトチェック・イニシアチブ「ファクトチェックの定義」より引用

ファクトチェックに関しては、マスメディアを中心に、その価値を高める上でも注目を集めるテーマの一つです。

そもそも日本経済新聞自体がユーザーのDB活用することを想定しているのかもしれない(根拠ない憶測)

日本経済新聞は電子版の強化をかなりしてきました。

その結果、実際の購読者数の登録を見てみると、電子版の有料会員数は82万3868であり、紙面も合わせた合計有料会員数の3割に該当します。

2022年12月の「日本経済新聞」朝刊販売部数(日本ABC協会公査)と23年1月1日時点の「電子版」有料会員数との合計が247万3795だったと公表しました。電子版の有料会員数は82万3868でした。また、日経電子版の有料会員数に、日経産業新聞、日経MJ、日経ヴェリタスの紙面ビューアー契約数、人事ウオッチとNIKKEI Financial、NIKKEI Primeの契約数を加えた「デジタル購読数」は、1月1日時点は92万585です。

日本経済新聞「本紙・電子版購読数247万」

ここまで電子版の有料会員数を稼ぐことができたのも、紙面ビューアーで従来の新聞の読み方を実現するだけではなく、トレンドや検索も意識したCX設計になっているからかなと思います。

おっと、実際にしているみたいですね👀

まとめ

日本経済新聞電子版は、一定のノイズが排除され、信頼できる欲しい情報がまとまったDBとして使えるのではないかというお話でした。
ChatGPTに逆行するようなお話ですが、気になった方はぜひ実践してみてください。ちょっと面白い発見があるかもです。

ではでは。

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Acompanyでは、いろいろなポジションで採用を強化しています!

ちょっと今回の文章では関係のないポジションですが、「個人情報保護法」「データ活用」「プライバシーテック」などのワードに引っかかるような事業をしています。

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