くもラボ2回目資料 1010 ビッグデータ_発表用

ビッグデータの最頂点を想像する
非営利団体共創研究所くも
-対立を整理する-
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-“子どもは何を選んでどう働くか”-

目次
• 選択方法の二面性(３分)
• 自動化と仕事の二面性(３分)
• グループワークの方法
ソーシャルコピー講座(４分)

・選択方法の二面性

「人に選んでもらう」

「人に選んでもらう」
• 目的
成功/失敗しても他人のおかげ/せいにできる。考えなくて良
い。
• メリット
他人の方が知見があれば良い選択肢に最短でたどり着く。
• デメリット
他人の思想を一回はさんだ状態で選択せざるをえないし、自
然と選んでもらう技術が使われる可能性がある。

広告市場は伸びる
出典: http://www.emarketer.com/Article/Global-Ad-Spending-Growth-Double-This-Year/1010997

回答用紙の書き方で回答結果を変え
ることができる。(下は臓器提供)
出典: http://www.ted.com/talks/dan_ariely_asks_are_we_in_control_of_our_own_decisions

人の顔は相対的にかっこよくなる
出典: http://www.ted.com/talks/dan_ariely_asks_are_we_in_control_of_our_own_decisions

人の顔はたくさん見ればかっこよく
見えるようになる。
出典: http://isites.harvard.edu/fs/docs/icb.topic472736.files/Zajonc.pdf

「自分で選ぶ」

「自分で選ぶ」
• 目的
成功/失敗しても自分のおかげ/せいにできる。考えたい。
• メリット
自分の思想のみに従って選択肢を吟味することができる。
• デメリット
選択する上での目的や知見が無い場合、選択肢の多さで何も
選べなくなってしまう可能性がある。

もしかしたら他にスマホがあるかも
しれない。
出典: http://opensignal.com/reports/fragmentation.php

選択肢が多いと売上が落ちた。
出典: http://sheenaiyengar.com/the-art-of-choosing/excerpt/

・自動化と仕事の二面性

ロボットのプログラムを作るのに大きく
貢献するインターネットの普及率。
出典: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_number_of_Internet_users

産業用ロボットの世界の年間供給量
出典: http://www.ifr.org/industrial-robots/statistics/

国別の1万人の労働者に対する
ロボットの数
出典: http://www.wonderslist.com/10-countries-robot-density/

軍事用、民間用のドローン市場推移
出典: http://www.businessinsider.com/uav-or-commercial-drone-market-forecast-2015-2

人工知能関連の業界マップ
出典: http://www.shivonzilis.com/machineintelligence

「仕事はロボットにやってもらいたい」

「仕事はロボットにやってもらいたい」
• 目的
仕事はできればやりたくないもの。幸せは働かない中にある。
• メリット
仕事しなくていい、便利。
• デメリット
人の能力が下がる、専念しなくなる、仕事がなくなる。

人工知能やビッグデータが期待され
る分野
出典: http://www.meti.go.jp/committee/kenkyukai/sansei/kaseguchikara/pdf/010_03_03.pdf

アメリカでは生産性の伸びは加速
出典: http://amzn.to/1OQDjsV

アメリカ企業の税引き後利益の推移
は上昇傾向

Googleは自動運転車(運転手を必要とし
ない車)の開発を進めている
出典: https://static.googleusercontent.com/media/www.google.com/ja//selfdrivingcar/files/reports/report-0515.pdf

スマートアグリという名前で農業のデジ
タル化、自動化を進められている
出典: http://www.jfe-eng.co.jp/en/products/comfortable/smartagri/sma01.html

「仕事は人間が行なうべき」

「仕事は人間が行なうべき」
• 目的
仕事は楽しくてやりがいを感じるもの。
• メリット
人の能力が上がる、専念できる、仕事があって稼げる。
• デメリット
仕事しないといけない、不便。

アメリカでは21世紀に入ってから雇
用の伸びが良くない

一人当たりの実質GDPは伸びてるが
所得はあまり伸びていない

大卒以下の学歴では賃金が少しずつ
落ちている

あと10-20年でなくなる職業・残る職業
出典: http://amzn.to/1ZbPKTN

自動化によってアメリカの仕事の約半分
がなくなるかもしれない
出典: http://www.bloomberg.com/infographics/2014-03-12/job-automation-threatens-
workforce.html

リーマンショックから失業率が回復した
国もあるがそれでも高い
出典: http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/3080.html

・グループワークの方法
ソーシャルコピー講座

コピーライター並河進さん
• 電通ソーシャル・デザイン・エンジンクリエーティブディ
レクター/コピーライター。
• ユニセフ「世界手洗いの日」プロ
ジェクト、祈りのツリープロジェク
トなど、ソーシャル・プロジェクト
を数多く手掛ける。
• DENTSU GAL LABO代表。ワールドシ
フト・ネットワーク・ジャパン・ク
リエーティブディレクター。受賞歴
に、ACCシルバー、TCC新人賞、読売
広告大賞など。

違和感のある言葉
「主人と呼んでも奴隷ではない」

目を背けていたものに注目
日本では、「事故で亡くなる」。
海外では、「KILL」という。

外部から受益者の視点
「猫好きの人がいる。犬好きの人がいる。
人間好きの動物はどれだけいるだろう。」

社会から身近な個人の話
「確かにムカつく国はある。
だからこそ、
キレてはいけないのです。」

分かりやすいたとえ「実はこう！」
「同性を好きになる人は、じつは左利きの人と同じ
くらいいる。」

世界の矛盾を対比のレトリックで伝える
「たったひとりを好きになっただけで、たくさんの
人から嫌われた。」

重くしない
「あしたのために、いまやろう」

行動の競合を変える
「ひとりで生きていけるふたりが、それでも一緒に
いるのが夫婦だと思う」

バッドシナリオを描く
「母が3時間働いてくれたそのお金で、
私は90分学ぶことができる」

良いビジョンを描く
「こども大国ニッポンのつくりかた」

新しい言葉を作る
例、「イクメン」「クールビズ」

What to say
上位概念と下位概念
平和、社会、戦争
ご飯、買い物、友達

How to say
• 距離感、キャラクター性
• 言葉の強さ
ない、である、体言止め、をへ、ですます、と思い
ます、かもしれない
• 印象
短い単語の組み合わせだとリズムが生まれる。

デザインの考え方を使う。
• デザインとは「設計」のこと。
• 目的、理念、テーマ、コンセプトと普段呼ばれる
ものを達成するために「手段」を作り上げる。

手段の作り方はこれを使う
3つ全部は難しいので、今回は比較的やりやすい
「伝え方」からアプローチします。・
何をどう
伝えるのか？
どんなルール
を作るか？
何をどう
分け合うのか？
悪用されうる
データ

グループワークの最終成果
• 目的は「自分の子どもが正しくデータやロボット
を扱えるようになる」
• 子どもにどう伝えたら分かりやすいのか？響くの
か？
• いつ？どこで？誰が伝える？シナリオを明確に！
例、夜、家で、お父さんが。

グループワークのルール
• 「絶対」や「べき」は禁止です。未来のことは誰
も分かりません。
• 「良くも悪くも」や「かもしれない」を推奨しま
す。
• ファシリテーター、時間管理、書く(描く)人を決め
てください。
• 自信なくてもテンパっても大丈夫です！

グループワークの順番
• キーワードブレスト(5分)
• コピーライティング(30分)
• お互いに見せ合う(10分)
• 再度コピーライティング(15分)

現在現実のビッグデータは？(1)
• 使い方がみんな分からず広告最適化で終わる。
• データが大きすぎて処理に時間がかかる。サーバーコ
ストもかかる。
• 「分析」という発想にいたりづらい日本人。
• マスメディアの影響をもろにうける。
• スマホはまだちゃんとデータがとれてない。

現在現実のビッグデータは？(2)
• ただ本当にいろんなデータが取れている。(メアド
や名前などの個人特定情報はとれない。)
• 年齢、性別、職業、興味、人気ツイートなど。
• 目的次第じゃかなりの武器になる。

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