202404-1_内省浪漫
今年から始めることにした週ごと、月ごとの個人的に学べたことや気づけたことの振り返りを今週もしていこうと思います。
Issue Analysis
ゼロトピを聞いていて、FREE AGENDAのIssue Analysisについてのお話があったので、こちらを読んでみました。
正直まだ理解しきれていないですし、恥ずかしながらファネルという用語もあまり知らなかったので、まだまだです。ただ、ロジックツリーやKPIツリーのような形でいつも整理できるといいのかなと思いつつ、結局いつもぐるぐる迷いながら考えていくことが多かったので、大元としてファネルベースで整理する癖みたいなものをまずはつけておけるといいのかなと思いました。また、安宅和人氏の「イシューからはじめよ」も、一度読んであまり見にできていない気がするので、もう一度読んでみようと思います。また、読書の方もその時は色々学べた気になってもなかなか身につきにくい部分もあるので、週の振り返りのように読書の振り返りも今後はしていこうかなという、色々と学びの仕方を考える時間になりました。
ディープフェイク
こちらは、NewsPicksでも紹介されていたのですが、人工知能(AI)で作成された偽の画像・動画・音声であるディープフェイクを検出するプラットフォームが「Reality Defender」の紹介記事です。
個人的に面白いと感じたのは、マルウェア対策と一緒で、単一の方法ではなく、日進月歩の技術に対応するためのマルチモデルを採用しているところ、大手メディアのファクトチェック機能として採用が進んでいるところでした。現在では、ウイルス対策も個人で行うことが多いですが、ディープフェイク界隈もいずれそうなっていくのでしょうか。健康情報については、ファクトチェックと情報の解釈の仕方ともに上げていく必要もあり、情報との付き合い方というのはどうなるべきかというのは難しいところだなと思います。
1→10
NewsPicksの記事で、「1→10」について取り上げられている記事がありました。
その中で、「具体的に課題を設定し優先度をつける力。現実をきちんと捉える力」と言われている部分があり、僕も、1→10に近いことを今やらせていただいてる中で、まだまだ経験則が少ない中で、今目の前で何が起こっているのかを状況状況に合わせて因数分解して、やったほうが良さそうなことがたくさんある中でどれを選択してやっていくかを考えていくことがとても大事だと感じています。Issue Analysisのブログの中で、N1分析に触れられていたのですが、まさしくN1を擦って擦って、その中で、抽象化していき、他のN1にも応用できそうなものは具体化していく、そのサイクルを繰り返していき、いかに交点を見出しそこに優先度を高めていく作業が必要なのかなと個人的には思いました。
「Liquid Death」（リキッド・デス）
こちらもNewsPicksの記事で、リキッド・デスの事例から、飲料業界に起こっている変化や兆候について分析されているところが面白かったです。。
飲料業界のスタートアップでは、成長性を見込まれることが少なく、それは設備投資が多くかかる割にリターンが見込めないことが多く、いかにリピート率を高められるプロダクトを出せているかが肝になるということでした。
その中で、リキッドデスは、アルコールやエナジードリンク市場に違った視点で切り込んでいるように個人的には感じました。
日本でも昨今問題となっている部分もありますが、飲みニケーションはお酒ありきです。でも、お酒は飲みたくない、けど飲める感じも出したい、そのような相反するような需要に応えているように思いました。
アルコールなどは、個人差もあるので一概には言い難いですが、不健康に傾きやすい飲み物の一つでもあり、なので、リキッド・デスの見た目は不健康そうに見えながらも、飲む分にはそこまで問題ないものが入っている。ただ、ブランドイメージはちょっとぶっ飛んでいるというような施策を講じているようでした。
NewsPicksの記事では、これら新興ブランドが狙っているのは、アルコールを控えたい若い世代であり、その消費者が重視するのは「風味」と「ブランドイメージ」だとしています。
飲み物の中身というよりは、ブランド戦略である部分が面白いと思いました。健康に関しても、健康に気を使いたいけど、ちょっと健康気にしていないほうがかっこいいのではと思う人などいる気がします。その辺りの消費者の深層心理をもっと考えていけるといいのかなと示唆をもらえたような記事でした。
仕組み化
ゼロトピの配信を聞いていて、仕組み化について触れられている会がありました。仕組み化するにしても、ちゃんと意味のあるものになっているか、品質検証が大事という内容という理解で、ただ、仕組み化するのではなく、PDCAを回せる仕組み化になっていないと、サンクコスト化しやすく、やる意味がないのに続いているような事態にもなりかねないのかなと思いました。
今仕組み化を考えているものもあるのですが、それを導入して、自身のKP I的なものが満足するだけの結果にならないように注意すべきかと思います。また、KPIについても触れられており、KPIの単純比較とかは、それは現象であり、真の課題ではないよね、という内容でした。EBMでも真のアウトカム、代用のアウトカムという考え方があります。それに近いものかなと個人的には勝手にこじつけておりますが、KPIとは一旦分かり易い代用のアウトカムであり、その目の前のユーザーにとっての真のアウトカムである課題はなんなのかは一番向き合っていくべきものでもあるのかなと思います。これもまさにN1分析なのかもしれません。その課題を抽象化していき、KPIなどで一旦他ユーザーにも使える形で検証できたり、一丁目一番地へ応用できるような形で昇華させていくことを考えていく癖をつけていく必要があるのだなと思いました。
ヘッダー画像：generated by DALL-E
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