いま、多くの企業がビッグデータを利活用し、製品開発やサービス提供の徹底的な効率化を試みている。その時、データの後ろに隠された人間の感情までとらえることができたとしたら、どうだろうか。単なる効率化を超えた先には、新たなビジネスチャンスが眠っているかもしれない。ハーバード大学で数学と物理学を学び、現在、楽天でデータ戦略を担う北川拓也氏は、デジタルの世界で感情価値を生み出すことを目指しているという。その真意を聞いた。（写真／鈴木愛子）
『DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー』2016年6月号より、1ヵ月の期間限定でインタビュー全文を公開。
ビッグデータで
摩擦を取り除く
編集部（以下色文字）：北川さんは理論物理学の世界からビジネスの道に進まれた珍しい経歴をお持ちです。デジタルマーケティングの可能性と課題について伺う前に、楽天ではどのような仕事をされているかをお聞かせください。
北川（以下略）：楽天ではビジョンとして「エンパワーメント」（力づける）を掲げています。日本のビジネスにおける大きな特徴として、地方にあるどれほど小さな店舗でも、とてもおいしい食べ物、非常に魅力的な商品を提供していることが挙げられます。夫婦で経営しているような商店でさえも、高品質の製品を生み出している。
ただ、たとえば地元での茶碗のニーズは限られているので、商売として続かずに店をたたまざるをえないというケースもあるでしょう。その時にインターネットを活用して全国各地から注文があるような環境に変われば、事業を継続できる可能性は高まります。彼らのような存在を広く知ってもらえること、あるいは持続可能な形で経営を続けられる環境を整えることこそエンパワーメントの実現であり、私はその想いに共感しています。
ワインの世界では、「五大シャトー」と称される醸造所でつくられたワインは良質だとされています。ただ、それはフランス人が選んだトップ5であり、よりローカルな選び方があってもいい。フランス料理とは対極ともいえる、中華料理のような辛い料理と相性がいいワインが存在するかもしれません。さまざまなジャンルで、各地域でオリジナルの五大シャトーがあっていいと思います。それが埋もれてしまっているのは寂しい話です。日本の場合でも、国内ではそれほど好まれない日本酒が、海外では受け入れられる可能性もあるでしょう。そうした世界観を実現するためにデータを活用したいと考えています。
これまでのデータ活用は、Ｂ2Ｃの「Ｃ」（消費者）を対象としたものがほとんどでした。商品のレコメンデーションやターゲティングはその代表です。一方、当社はＢ2Ｂ2Ｃのビジネスモデルのため、エンドカスタマーである「Ｃ」を見据えたうえで「Ｂ」（企業）をサポートする必要があります。ただ、現状ではそのプラットフォームは存在しません。
ツイッターの共同創業者であるジャック・ドーシーは「フリクション（摩擦）を取り除け」と言います。たとえば、タクシーの配車サービスで予約をして支払いの登録も先に済ませておけば、車に乗ってからは行き先を指示することも支払いをする手間もなく余分な会話がなくなり、それによって運転手との間でより自然な会話が生まれるようになりました。私たちも、店舗から摩擦を取り除く手伝いをしたいのです。
店舗の想いはさまざまです。ある食料品店は、四六時中ナッツと何を組み合わせればおいしいのかを考えています。ある家具店は、カスタマーサービスに全力を注ぎ、クレームが一件入るだけで工場の作業員を集めて解決に取り組んでいます。ただし、それぞれの想いをインターネット上で実現するためには、ウェブサイトのつくり方やディスプレー広告の打ち方などを知らなければなりません。
横軸にコアコンピタンスが「ある」「ない」、縦軸にケイパビリティが「強い」「弱い」から成る四象限で分類すると、コアコンピタンスでもケイパビリティでもないものはアウトソースすればよい。店舗の想いがある場所とはすなわち、コアコンピタンスであり、ケイパビリティも強い象限です。店舗にそこに注力してもらうためにそれ以外の摩擦を私たちが取り除くことで、より社会に価値を生むサービスを生む可能性がある。ウェブサイトの構築が苦手、マーケティングが得意でなければ、私たちがそれを手伝えばよいのです。
まだまだ道半ばではありますが、その仕組みをビッグデータからつくることで、当社のコアコンピタンスもさらに強化されると考えています。
楽天 執行役員
1985年生まれ。灘中学校・灘高等学校卒業後、ハーバード大学に進学。数学、物理学を専攻し最優等の成績で卒業。その後、ハーバード大学院物理学科にて博士課程修了。理論物理学者として『サイエンス』誌等に15本以上の論文を発表。現在、楽天執行役員として、ビヘイビアインサイトストラテジー室、データサイエンス部、プロダクトカタログ部、データインテリジェンスマネジメント室を率いる。
一人ひとりの人間が想いを持っていたとしても、そこに介在するのは無機質なデータです。データを通して、そうした想いは伝えられるのでしょうか。
たとえば、写真というデジタルの表現一つにも店舗の想いは表れます。その形式がデジタルであっても、消費者が目にするのはよりアートに近いデジタルだといえます。店舗の手づくりの表現にはアートがあり、そこに想いが表れるのではないでしょうか。
その表現を見た消費者が本当に喜んでいるかどうかは、オンライン上のトラッキングなどでわかるものですか。
その点については、正直、まだ突き詰めることができていません。おそらく、他社もビッグデータから満足度を読み解くまではできていないのが現状だと思います。ただ、ある特定の状況下における結果を見ることはできます。たとえば、購入時にどういった情報に注目しているのか、どのような情報に触れた人が購入しているのかなどを読み解いており、そうした知見を積み上げている最中です。
また、インターネットの世界ではまだまだ表現力そのものが欠けています。たとえば、ウインドーショッピングや衝動買いを演出できません。ＶＲ（仮想現実）やＡＲ（拡張現実）によってそれができるようになるかもしれないとはいわれますが、現状は人が本質的に価値を感じる可能性があることが、インターネット上で再現できていないのです。
また、リアルの世界の再現ではなく、インターネット上だからこそ提供できる価値の表現もまだ不十分です。ＶＲやＡＲの登場はそこにも貢献できると思いますが、リアルの世界を再現するよりも独自の進化を遂げたほうがよいかもしれません。それによってネット上での経験のあり方や感情の生まれ方がより多様化するからです。
おそらく、デジタルの世界はデータからではなく、まず表現の仕方から発展するのではないでしょうか。データ分析者よりも、サービス設計者のほうが表現は豊かですからね。データ分析者はサービス設計者が表現したものを分析し、仕組み化することはできるので、ある一定の表現が生まれれば、それを整理してプラットフォームをつくることができると考えています。
人の感情的な価値に
迫りたい
デジタルマーケティングによる最適化を目指すことは、企業にとって価値がある一方で、消費者に価値をもたらすとは限らないともいえます。
一般に、効率化の考え方とは、数字で評価できる単一のＫＰＩ（重要業績評価指標）に落とし込んだうえで、その最適化を目指すことです。それが人の満足度や幸福度を測れる唯一の指標だとせざるをえないため、多様な満足度や幸福度のあり方には対応できないのが現状です。それによって多面性が失われるという意味では、デジタルマーケティングの効率化が、お客様に対する満足度の提供に課題を抱えているというご指摘はその通りだと思います。
たとえば、近年のインターネット広告のビジネスでは、素晴らしい技術を活用してＣＰＲ（見込客一人当たりの獲得に費やしたコスト）の最小化やＣＴＲ（広告表示回数に対するクリック数）の最大化を目指しています。彼らはユーザーがクリックするところまでは追跡しますが、最終的に商品購入に至ったのか、購入後に満足感を得られたのかまでの責任を負う必要がありません。表示回数に応じて課金するインプレッション広告から、クリック数に応じて課金するＣＰＣ広告に変わることによって、より店舗の満足に寄り添った制度が構築されました。ＣＰＣはインプレッション広告より優れており、それは店舗の満足には貢献できましたが、顧客満足の計測にはほど遠いのが現実です。
もちろん、最適化問題に落とし込み、それをどんどん改善することも一つの方法だと思います。しかし、私は人の「感情価値」に着目し、それを多面化したフレームワークをつくれるはずだと考えています。
感情価値は、どのように測ることができるのでしょうか。
いくつかの指標を併用することで、ある一定のクオリティまではお客様の感情、この場合は満足度を測ることはできると思います。
たとえば、消費者のロイヤルティを測る指標としてはＮＰＳがよく知られており、これは「あなたは家族や友人にこの製品やサービスを薦めますか」と尋ねて、それを0から10で数値化します。その結果は市場の成長性を顕著に示すといわれています。あるいは、再購買率も大切な指標になりえます。特に消費材の場合、もう一度買ってくれるかどうかはとても重要な成果です。
再購買率の議論をさらに突き詰めれば、購買行動と購入者のレビューを組み合わせることも考えられます。再購買者の評価や、そこに書かれているテキストを分析すればクオリティはさらに上がるでしょう。ただし、レビューを書いたお客様の中にはその動機が異なる人もいます。デリバリーの遅延によって評価が下がることもありますが、それは商品そのものの問題ではないとしてとらえ、内容を見てレビューを分類していく。この方法は大手グルメクチコミサービスもやっていると聞いたことがありますが、そこまでやればさらに精度は高まることでしょう。
ただし、これらはまだ仮説段階であり、確かなことは言えません。人の思考とは往々にして、言葉や数字で表現することで初めて発展するものです。マーケティングや経済学の分野における一部のコンセプトの中には、数字に落とし込めていないものもたくさんあります。それを数字に落とし込むことができれば、そこから理論化するモチベーションも上がり、理解も深まると思います。
反対に、マーケティングの結果として満足度を得られなかったか、を測定することはできますか。たとえばコンバージョン率が5％になった裏には、95％の不幸になった人がいるとも考えられます。
現状では、それを必要としていなかった人と、本来は必要だけれども当人が受け入れていない人の見分けはつきません。ご指摘の通り、それは難しさの一つだと思います。
教育にも同じような問題がありますよね。興味がいっさい持てない授業は、その人にとって耐えがたい時間になるでしょう。多様性を維持しようとすれば、そうした現象が起こりえます。全員が同じ授業を受けることがよいとは思いませんが、現実解としてそれしかない。マーケティングも同様であり、テクノロジーもイノベーションの途中過程にあるため、現状では目をつむらなければならないと言わざるをえません。
もちろん、経営哲学として最大限の顧客満足を実現するという前提を持ち、そこに向けた試行錯誤をしたうえでの話ではありますが、感情価値を計測できたらイノベーションであり、それができないからダメという世界ではないと思います。
マーケティングの
課題とは何か
北川さんは、デジタルマーケティングの本質的な課題はどこにあるとお考えですか。
一般に、マーケティングの課題は行動をつくり出すことにあります。私は、「理解」という言葉には3段階あると考えています。分類、予測、そして望む現象を生むことの3つです。それぞれを言い換えると、数学的理解、物理学的理解、工学的理解ともいえます。
抽象的な議論になるため詳細は省きますが、数学におけるあらゆる理解は分類学に落とし込まれます。また予測はわかりやすく、過去から未来を類推することです。これは物理学が得意とする分野であり、自然科学の世界では、予測をする理論をつくることが基礎になっています。
ただ、たとえ未来を予測できたとしても、つくりたい未来を実現できなければ役には立ちません。そこで求められるのが、望む現象を生む力です。たとえば電流の流れ方がわかったとしても、それを制御できなければコンピュータはできない。つまり、このくらいの抵抗を持つ鉄をつくりたいという希望を実現することが重要であり、鉄の抵抗とはこうであるということだけを理解できても、価値を生むことにはつながらないのです。
予測と望む現象を生むことはとても近しい関係にありますが、そこには大きなギャップが存在します。エンジニアの仕事とは、物理で理解した性質を活用して望む現象をつくり出すことであり、それは物理学と工学が分かれている理由でもあるともいえます。
マーケティングの世界ではセグメンテーション、つまり分類が非常に好まれますよね。これは理解という言葉に分類が密接に関わっているからです。また、機械学習の世界では予測が流行しています。ただ、たとえばレコメンデーションエンジンにしても予測に留まるため、お客様に商品を実際に購入していただく、満足度を上げるという行動を起こさせるまでにはなかなか至らない。マーケターの立場に立てば、「買うことはわかっているから、わざわざ言わなくてもいい」と思うかもしれません。
予測から望む現象を生む、つまりお客様の行動変容をいかに生み出すのか。これが、デジタルマーケティングにおいても最も大きなハードルなのです。優れた経営者が強い理由もここにあるといえます。彼らは、なぜそうなるかを理解していなくても、何をすればよいかを直感的に理解でき、実際に行動変容を起こせるからです。
経営者は消費者を理解できているということではないのですね。
デジタルに限らず、私がマーケティングの限界を痛切に感じるのは、人が製品やサービスの価値を正確に理解できないからです。モノには主観的価値と客観的価値がありますが、そこまで明確に分けていません。おそらく、半分以上が主観で決まっているのではないかと私は考えています。
客観的価値は情報として伝えることができ、それは第一次インターネット革命が生み出した価値です。たとえばレビューを集めることで、どのカメラが壊れやすいのかについて、消費者は知ることができるようになりました。しかし、その先にある主観的価値、すなわちそのカメラをどう使いたいのかは人によって違います。子どもを撮影するツールとして価値を感じる人もいれば、いつでも撮影できるスマートフォンのカメラ機能に価値を感じる人もいます。また、その人にとって本来は価値を持つはずなのに、それに気づいていないこともある。行動変容は対象の考えが変わらなければ起こりえません。客観的事実を突きつけて考えが変わるケースもありますが、人はそこまで論理的ではないと思います。
考えを変えるという観点を突き詰めると、それは「教育」に行き着きます。主観的価値を人に伝える手段が教育だとするならば、マーケティングが発展を迎える段階とは、その役割が客観的価値の伝達から教育に変わる瞬間だといえるでしょう。それはつまり、予測から行動変容に変わる瞬間でもあるのです。
ただ、主観的価値を直接伝えることはできません。これまでは、そのプロセスをブランディングとして曖昧に表現してきました。そのため、たとえばあるシーンを描写するなどのメタファー（隠喩）を用いて、その製品やサービスの価値を想起させることで、消費者を教育しようとしてきたのです。
あるいは、啓蒙的な手法も取られています。代表的な成功例として挙げられるのは、大手化粧品メーカーのヘアケア製品で用いられるキャッチコピーです。製品の効用には直接的に言及せず、「美しい」というシンプルなキーワードを打ち出すことで、その製品を消費者に強く印象づけたのです。彼らは、人に足りていないのはきれいになる手法そのものではなく、「自分はきれいになれる」という自信であったという答えを見つけました。つまり、モノを売るために自己啓発を促し、その人の心に働きかけることで行動をつくり出そうとしたのです。ブランディングが直接的な教育と同じ働きを果たすこと。それは広告代理店が成し遂げてきた、言葉と映像を組み合わせた「アート」とも呼べるマーケティングの進化の形だといえるでしょう。
これからのマーケティングのチャレンジとは、いかにより多くの主観的価値を伝えられるのか、それを体感してもらうのか、ということにあります。そして、それを通じて行動変容を促す。これまでは、ブランドの世界でアートとしての側面からその課題に攻め込んでいましたが、私はこれをデータでやりたいと考えています。
本人すら知りえないことを気づかせるような行為は、必ず価値を生み出すといえるのでしょうか。
気づかせてあげることは、人の考え方を変えるということでもあり、それは諸刃の剣だと思います。科学の力が生み出すエネルギー源は、人々の生活を支えるだけでなく、使い方を誤れば破壊的な存在にもなりえます。パワフルなものは常に脆さを内包していると理解しておく必要があります。
ただ、いまはテクノロジーそのものがその域には達していません。ＩｏＴ（モノのインターネット）やＶＲやＡＲによってマーケティングが強化され、技術的にそれができるようになった時、優れた経営者が優れた価値観と倫理観でそれを動かす必要があるのではないでしょうか。
人間とは
本能的な存在である
将来的に、主観的価値をデータから生み出せるようにもなりますか。
その可能性もありますが、データを活用してもできないことは山ほどあります。物理を学んで最初に気づいたことは、ゼロからイチをつくり出す力は常に感情である、ということです。物理の理論は数学によって記述されながらも、それを生み出す物理学者自身は、主観的興味や感情的な衝動に突き動かされて理論をつくります。
人工知能の世界では人間と動物の違いがよく議論されますが、人間は役割分担をできるようになったことが最も大きいといわれています。一人で食料を確保して、服を縫い、家を建てる必要がなくなったため、自分の仕事に特化することができ、人間は専門的な知識や技術を身につけることができました。これは言い換えると、人に頼ることができるということです。つまり、人間を人間たらしめるものは信頼なのです。
信頼を築くためにはコミュニケーションが必要であり、そのために最も大事なものが感情です。人を理解することとは、感情を理解することであるといえます。
主観的価値とは感情価値であり、それが人間の本質であるという理解でよろしいでしょうか。
そうですね。主観の多くは感情から成るものです。チャールズ・ダーウィンの進化論の観点でも、何万年もの進化ののちの本能として感情が残されていますし、そのことを考えても、感情は人間の創造活動にとって重要な役割を果たしてきたのだと思います。
科学の発展から大きな恩恵を受けてきた私たちは、客観的なもの、普遍的なものこそが本質であると考えがちですが、その普遍的な理論をつくろうとする意地も人間の感情であるわけです。その意味では、人間とはどこまで行っても本能的な存在であり、どれだけ高尚であろうとしても、その性からは逃げ出せないものであるとも思います。
では、マーケターが本能というみずからの感情を信じて行動すれば、それは消費者を動かすともいえるのでしょうか。
直感を信じることはとても大切です。しかし、何事も安易に本能に従えばよい、という意味ではありません。
人間は「食べる」「寝る」といったわかりやすい本能のほかにも、「信じることの大切さ」や「知的好奇心」といった本能を発達させてきました。これらは、人が経験の中で発見してきた本能といえるとも思います。このように、わかりやすいものだけが本能とは限らないと私は考えています。
一つの考え方として、たとえばサッカーをイメージしてみてください。サッカーは「ボールを手で触ってはいけない」という徹底したルールに則っているからこそ、その楽しさが享受できるスポーツです。時にはこのように、一定の倫理観に基づいているからこそ、初めてその本質が見えることもあるのだと思います。
安易な本能だけでなく、より深い価値に向かうために一定の制限をかけることは、感情的にはより幸福な方向に向かうこともあるのではないでしょうか。
◆こちらのインタビューは、『DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー』2016年6月号に掲載されています。
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