教授がピザを注文 [選択科目(elective courses)]
今週の国際戦略経営のクラスに行くと、クラスメートがお腹が空いたーと言っていました。このクラスは、夜の6時から９時までの授業なので確かにお腹が空きます。それを聞いた教授が、じゃあ、ピザ頼んでやるよと言って、クラスが始まる前にオンラインでピザを注文しました。
お腹が空いたらピザを頼もうという発想がまさにアメリカンです笑
そして、数十分後、クラス内では真面目にケース討論をしている所にピザが到着。
授業の合間にみんなでピザを食べました。
選択科目で割とゆるいとはいえ、教授がピザを頼んで、みんなで授業の合間に食べる等、日本では中々ないのではないでしょうか。
こういう軽いノリが私は好きです笑
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お腹が空いたらピザを頼もうという発想がまさにアメリカンです笑
そして、数十分後、クラス内では真面目にケース討論をしている所にピザが到着。
授業の合間にみんなでピザを食べました。
選択科目で割とゆるいとはいえ、教授がピザを頼んで、みんなで授業の合間に食べる等、日本では中々ないのではないでしょうか。
こういう軽いノリが私は好きです笑
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データアナリティクス [選択科目(elective courses)]
今学期は、選択科目として、データアナリティクスのクラスを取りました。
データ分析はこれからも重要なスキルになると思うので、基礎を身につけたいと思います。
様々なBI(Business Intelligence)ツールやソフトウェアを用いて学習する予定です。
具体的なソフトはこんな感じです。
Watson Analytics (IBM)
Tableau
Power BI
Google Analytics
Semantria
RapidMiner
XLMiner
Analytic Solver
Disco
今週は、学期始めで割と暇だったので、このクラスの期限が卒業までで、クラス内容と離れた課題を２つとも終わらせてしまいました。
もう来週課題を提出してみようと思いますが、教授や周りのクラスメートに何か言われそうです笑
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データ分析はこれからも重要なスキルになると思うので、基礎を身につけたいと思います。
様々なBI(Business Intelligence)ツールやソフトウェアを用いて学習する予定です。
具体的なソフトはこんな感じです。
Watson Analytics (IBM)
Tableau
Power BI
Google Analytics
Semantria
RapidMiner
XLMiner
Analytic Solver
Disco
今週は、学期始めで割と暇だったので、このクラスの期限が卒業までで、クラス内容と離れた課題を２つとも終わらせてしまいました。
もう来週課題を提出してみようと思いますが、教授や周りのクラスメートに何か言われそうです笑
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論文の良し悪し [選択科目(elective courses)]
以前も書いた様に終わったはずのファイナルプロジェクトで頂いた追加課題を終わらせている所です。この追加課題では、他の人達の構築した株価予測システムをたくさん調べて、何をしたのか理解する必要があります。
そこで、他の人達が書いた論文を読み漁っているのですが、気付いた事があります。
本当に凄い研究をして書いたペーパーはシンプルで、何をやってどんな結果を得たのかが非常にわかりやすく、論文自体も短い事が結構多いです。
逆に、大した事をやっていない論文程、分析結果がわかりづらいですし、そこから何が導けたのかも意味不明な事があります。難しく見せる事で凄い事をやった様に見えるわけですが、そういうのは、読んでいくうちに大体わかる様になってきました。
特に分析結果で書かれたグラフやチャートは、しっかりと軸がなんなのか、そのグラフで何を伝えたいのかをしっかりと書いてくれないと、他人の書いたグラフやチャートを理解するのは難しいです。
なので、自分で論文を書く時も、できる限り簡潔にわかりやすく何をして、何を得て、結論として何が言えるのかをしっかりと書きたいと思います。
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そこで、他の人達が書いた論文を読み漁っているのですが、気付いた事があります。
本当に凄い研究をして書いたペーパーはシンプルで、何をやってどんな結果を得たのかが非常にわかりやすく、論文自体も短い事が結構多いです。
逆に、大した事をやっていない論文程、分析結果がわかりづらいですし、そこから何が導けたのかも意味不明な事があります。難しく見せる事で凄い事をやった様に見えるわけですが、そういうのは、読んでいくうちに大体わかる様になってきました。
特に分析結果で書かれたグラフやチャートは、しっかりと軸がなんなのか、そのグラフで何を伝えたいのかをしっかりと書いてくれないと、他人の書いたグラフやチャートを理解するのは難しいです。
なので、自分で論文を書く時も、できる限り簡潔にわかりやすく何をして、何を得て、結論として何が言えるのかをしっかりと書きたいと思います。
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ファイナルプロジェクトのプレゼン [選択科目(elective courses)]
昨日はデジタルマーケティングのファイナルプロジェクトのプレゼンをして来ました。
このプロジェクトでは、軍用にハイテク商品を開発している会社がクライアントでした。
そして、扱った商品は耳栓です。
軍用の耳栓て？と思うかもしれませんが、アメリカ軍の医療費で難聴関連の費用は、なんと年間1000億円以上だそうです。
そこで開発された耳栓は、銃声など、難聴になる様な大きな音は完全に防ぐだけでなく、普通の会話や足音などは全く聞こえにくくならないという優れものです。
この会社の人達は、エンジニアとしては、超凄腕の人達ばかりなのですが、作った商品を売り出すマーケティングの知識が乏しく私達がそのサポートを行ったという話です。
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私たちのデジタルマーケティングでは、有望なマーケットを見つける事をゴールとして、ウェブサイトを構築しました。そのウェブサイトでは、その商品情報の説明やブログ、またアンケートがあります。
このアンケートを答えてもらった人にはその耳栓のサンプルをあげるという設定で、サイトの訪問者の情報を集めて、どこに潜在的なマーケットがあるかを探す手がかりにするという流れです。
また、そのサイトに新しいユーザーを集める手段として、Facebook AdsとGoogle Adwordsを利用する事にして、サンプルの広告を作って、広告を出す条件と予想されるリーチ数を提供しました。
有望だと思われるエリアの一つに趣味でハンティングをしている人達というカテゴリーがありました。日本人の感覚からすると、そんなニッチなマーケットでシェア取っても流石にマーケットサイズが小さすぎるのではないかと思うかもしれません。というか、調べる前、私はそう感じていました。
ところが、調べてみると驚くべき事に、アメリカでハンティングを趣味にしている人は1000万人以上いて、Facebookでハンティングを興味の欄に入れている人の人数を調べるとなんと2700万人でした。
そんなに銃で動物を撃っている人がいて動物は絶滅しないのかな等と関係のない事を心配していました。
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実は、同じ商品にデジタルマーケティングの提案を行っているグループがもう１つありました。
私達が漠然と潜在的な顧客を集める戦略を提案したのに対して、そのグループはターゲットをハンティングをする人に絞っていました。
ターゲットを絞ろうかと私達も考えたのですが、マーケティングを１つのエリアにフォーカスして行い、そこが魅力的なエリアでなかったら、コストが無駄になってしまうと思ってしまい、やめました。
しかし、そのグループはハンターにターゲットを絞った事で、実に現実的で具体的な実行案を提示しており、悔しいですが、正直私達のグループよりも遥かに優れたプレゼンを行っていました。
そのグループは、本職のITコンサルタントやマーケティング部門で働いていた人もいたというアドバンテージはありましたが、私はターゲットを絞った事が素晴らしいプレゼンになった一番の要因だと感じました。
企業の人がそのグループに、それでこのマーケットがダメそうだったらどうするの？と質問すると、間髪入れずに速攻で撤退して下さいと言っていました。
そもそも、デジタルアセットを利用して、最小限のコストでマーケットリサーチをしているので、それ位は必要経費としてみてくださいという理由です。むしろ、徹底して１つのマーケットを調査する事で、ダメだったらダメだったで、そのマーケットにはもうリソースを一切投入せずに他のマーケットに力を入れるという判断も出来るわけですと説明していました。確かにその通りです。
長く書いてしまいましたが、言いたい事は、このクラスに限らずクライアントに提案をする時は、情報が足りないと考えて、ターゲットを広げて漠然としたストーリーと提案をするよりも、思い切ってターゲットを絞り、仮説を立てながら、具体的な戦略と戦術を提供する事が大切なのだと身に染みました。
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このプロジェクトでは、軍用にハイテク商品を開発している会社がクライアントでした。
そして、扱った商品は耳栓です。
軍用の耳栓て？と思うかもしれませんが、アメリカ軍の医療費で難聴関連の費用は、なんと年間1000億円以上だそうです。
そこで開発された耳栓は、銃声など、難聴になる様な大きな音は完全に防ぐだけでなく、普通の会話や足音などは全く聞こえにくくならないという優れものです。
この会社の人達は、エンジニアとしては、超凄腕の人達ばかりなのですが、作った商品を売り出すマーケティングの知識が乏しく私達がそのサポートを行ったという話です。
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私たちのデジタルマーケティングでは、有望なマーケットを見つける事をゴールとして、ウェブサイトを構築しました。そのウェブサイトでは、その商品情報の説明やブログ、またアンケートがあります。
このアンケートを答えてもらった人にはその耳栓のサンプルをあげるという設定で、サイトの訪問者の情報を集めて、どこに潜在的なマーケットがあるかを探す手がかりにするという流れです。
また、そのサイトに新しいユーザーを集める手段として、Facebook AdsとGoogle Adwordsを利用する事にして、サンプルの広告を作って、広告を出す条件と予想されるリーチ数を提供しました。
有望だと思われるエリアの一つに趣味でハンティングをしている人達というカテゴリーがありました。日本人の感覚からすると、そんなニッチなマーケットでシェア取っても流石にマーケットサイズが小さすぎるのではないかと思うかもしれません。というか、調べる前、私はそう感じていました。
ところが、調べてみると驚くべき事に、アメリカでハンティングを趣味にしている人は1000万人以上いて、Facebookでハンティングを興味の欄に入れている人の人数を調べるとなんと2700万人でした。
そんなに銃で動物を撃っている人がいて動物は絶滅しないのかな等と関係のない事を心配していました。
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実は、同じ商品にデジタルマーケティングの提案を行っているグループがもう１つありました。
私達が漠然と潜在的な顧客を集める戦略を提案したのに対して、そのグループはターゲットをハンティングをする人に絞っていました。
ターゲットを絞ろうかと私達も考えたのですが、マーケティングを１つのエリアにフォーカスして行い、そこが魅力的なエリアでなかったら、コストが無駄になってしまうと思ってしまい、やめました。
しかし、そのグループはハンターにターゲットを絞った事で、実に現実的で具体的な実行案を提示しており、悔しいですが、正直私達のグループよりも遥かに優れたプレゼンを行っていました。
そのグループは、本職のITコンサルタントやマーケティング部門で働いていた人もいたというアドバンテージはありましたが、私はターゲットを絞った事が素晴らしいプレゼンになった一番の要因だと感じました。
企業の人がそのグループに、それでこのマーケットがダメそうだったらどうするの？と質問すると、間髪入れずに速攻で撤退して下さいと言っていました。
そもそも、デジタルアセットを利用して、最小限のコストでマーケットリサーチをしているので、それ位は必要経費としてみてくださいという理由です。むしろ、徹底して１つのマーケットを調査する事で、ダメだったらダメだったで、そのマーケットにはもうリソースを一切投入せずに他のマーケットに力を入れるという判断も出来るわけですと説明していました。確かにその通りです。
長く書いてしまいましたが、言いたい事は、このクラスに限らずクライアントに提案をする時は、情報が足りないと考えて、ターゲットを広げて漠然としたストーリーと提案をするよりも、思い切ってターゲットを絞り、仮説を立てながら、具体的な戦略と戦術を提供する事が大切なのだと身に染みました。
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タグ：デジタルマーケティング
期末試験 [選択科目(elective courses)]
昨日は、ネゴシエーションの期末試験を受けました。
試験といっても、クラスルームにいって受けるのではなく、家で教授からのメールを受け取り、２時間以内に返信するという形式です。
それだと、本もノートもインターネットも使えるじゃないか、と思うとおもいますが、その通りです。
MBAではビジネスの勉強をしているわけで、実際のビジネスでも、ノートも本もインターネットも使えるんだら、テストでも使っていいよというわけです。もちろんクラスによっては持ち込み不可なテストもありますが。
問題の形式は、３つの短い質問があり、その内２つを選択して、自分の考えを記述するという形式でした。
この試験に関して、勉強はみっちりしたので心配していなかったのですが、出てきた問題のうち２つが完全に想定外かつ意味不明で戸惑いました。
とりあえず、書ける１問を満点回答狙いで書いて、もう一つの方は、とりあえずそれっぽい事を書いて途中点狙いでした。
多分単位を落とす事はないと思うので、もう終わってしまった事は振り帰らずにやらなければならない事をやって行きます。
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試験といっても、クラスルームにいって受けるのではなく、家で教授からのメールを受け取り、２時間以内に返信するという形式です。
それだと、本もノートもインターネットも使えるじゃないか、と思うとおもいますが、その通りです。
MBAではビジネスの勉強をしているわけで、実際のビジネスでも、ノートも本もインターネットも使えるんだら、テストでも使っていいよというわけです。もちろんクラスによっては持ち込み不可なテストもありますが。
問題の形式は、３つの短い質問があり、その内２つを選択して、自分の考えを記述するという形式でした。
この試験に関して、勉強はみっちりしたので心配していなかったのですが、出てきた問題のうち２つが完全に想定外かつ意味不明で戸惑いました。
とりあえず、書ける１問を満点回答狙いで書いて、もう一つの方は、とりあえずそれっぽい事を書いて途中点狙いでした。
多分単位を落とす事はないと思うので、もう終わってしまった事は振り帰らずにやらなければならない事をやって行きます。
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タグ：試験 メール
クラス終了後の戦い [選択科目(elective courses)]
先週の金曜日に無事マシンラーニングのファイナルプロジェクトのプレゼンを終えました。
ペーパーも提出してこれで全て終了だと思っていました。
しかし、教授からもう一つ宿題をもらいました。
それは、マシンラーニングのアルゴリズムを利用した株価予測システムをいくつか調べ、自分達のシステムの比較をして欲しいという内容でした。
なので、この週末は株価予測システムに関する論文を読み漁りました。想像以上にシステムの内容から目的、データの種類の選択においてまで、システムの種類は多岐にわたっていました。
比較するものがないよりはマシですが、ペーパーに追加出来る内容の選択肢が想像以上に広くなったため、どんなシステムにフォーカスするか決めなければなりません。
そのため、今日はこれからグループのメンバーと会って、今後の方針を決めてきます。
夜には、他のクラスの期末試験があります。
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ペーパーも提出してこれで全て終了だと思っていました。
しかし、教授からもう一つ宿題をもらいました。
それは、マシンラーニングのアルゴリズムを利用した株価予測システムをいくつか調べ、自分達のシステムの比較をして欲しいという内容でした。
なので、この週末は株価予測システムに関する論文を読み漁りました。想像以上にシステムの内容から目的、データの種類の選択においてまで、システムの種類は多岐にわたっていました。
比較するものがないよりはマシですが、ペーパーに追加出来る内容の選択肢が想像以上に広くなったため、どんなシステムにフォーカスするか決めなければなりません。
そのため、今日はこれからグループのメンバーと会って、今後の方針を決めてきます。
夜には、他のクラスの期末試験があります。
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ファイナルプロジェクトのプレゼンとペーパー提出 [選択科目(elective courses)]
今日はとうとうマシンラーニングのクラスの最終日です。
ペーパーの提出とプレゼンテーションを今日行います。
テーマは、以前説明した株価予測システムです。システム構築後、各種パラメーターをいじってベストのパラメーターを探したり、出てきた予想結果を分析していました。
プレゼンテーションは約１５分です。台本を作って、丸暗記しましたので、発表は問題無いですが、教授から鋭い質問が飛んでくると思うので、それをなんとかうまく凌ぎたい所です。
泣いても笑っても今日で最後なので、頑張って発表して来ます。
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ペーパーの提出とプレゼンテーションを今日行います。
テーマは、以前説明した株価予測システムです。システム構築後、各種パラメーターをいじってベストのパラメーターを探したり、出てきた予想結果を分析していました。
プレゼンテーションは約１５分です。台本を作って、丸暗記しましたので、発表は問題無いですが、教授から鋭い質問が飛んでくると思うので、それをなんとかうまく凌ぎたい所です。
泣いても笑っても今日で最後なので、頑張って発表して来ます。
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プレゼン練習 [選択科目(elective courses)]
マシンラーニングのクラスのファイナルプロジェクトは明日がペーパーの提出＆プレゼンテーションの日です。一応、ペーパーもプレゼンテーションの資料も作り終わっていますが、まだ少し改良出来そうです。
今日は、これから朝一でグループミーティングを行い、資料の最終確認とプレゼンテーションの練習をしてきます。
集合場所が図書館なので、プレゼンテーションの練習は小さな声で周りに迷惑をかけない様にしたいと思います。
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今日は、これから朝一でグループミーティングを行い、資料の最終確認とプレゼンテーションの練習をしてきます。
集合場所が図書館なので、プレゼンテーションの練習は小さな声で周りに迷惑をかけない様にしたいと思います。
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IoT (Internet of Things)についてのプレゼン [選択科目(elective courses)]
昨日は、デジタルマーケティングのクラスでプレゼンを行いました。
テーマはIoT (Internet of Things)で、これからどんどん多くの物がオンライン上で繋がる時代が来るという話です。
その中でも、私はプロジェクト評価の範囲を担当し、リターンの不確実性が高いIoTのプロジェクトをどの様に評価すれば良いかを説明しました。
プロジェクトの評価方法と聞くと、NPV(Net Present Value)をまず初めに思い浮かべる人が多いのではないかと思います。というのも、NPVは欠点もあるものの、計算が楽で、しかも基本的にNPVがプラスかマイナスかでプロジェクトを進める価値があるかどうか判断出来るので、使い勝手が良いからだと思います。
しかし、NPVを使うとプロジェクトの柔軟性や後から行えるアクションを評価を入れられないため、特にハイリスクなプロジェクトに対しては、プロジェクトの価値を低く見積もりがちになってしまいます。
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そこで使うのは、リアルオプションという考え方です。リアルオプションでは、プロジェクトが進むにつれて、マネジャーが行えるアクション（オプション）を現在価値に換算します。
まず、リアルオプションの考え方を用いてプロジェクトの現在価値を計算します。そして、プロジェクトの現在価値よりも現在価値が低いコストでそのプロジェクトを行える場合、そのプロジェクトは進める価値があるという事です。
プレゼンの中では、ハイリスクなプロジェクトの例として、映画作成会社が映画製作中に取れる様々なアクション（オプション）について説明して、リアルオプションの考え方を理解してもらいました。
また、リアルオプションの価値を評価する方法として、2つあげました。１つは、ファイナンスで有名なブラックショールズモデルを使った計算法です。リアルオプションに関する変数をブラックショールズモデルで用いる変数に当てはめて、リアルオプションの価値を計算するという方法です。
しかし、このブラックショールズモデルを使った計算法はリスクやリターンを詳しく設定する柔軟性がありません。
そこで、２つ目のやり方であるディシジョンツリーを用いた計算法を説明しました。ディシジョンツリーを使えば、プロジェクトの先でどの様なオプションが利用できるのか視覚的に分かりやすいですし、何よりもマネジャーが一つ一つのシナリオの可能性とリターンを設定出来るため、ハイリスクなプロジェクトをより正確に評価出来ます。
とは言ったものの、現実世界では、各シナリオの実現可能性とリターンを正確に予測する事は不可能に近いので、デメリットが無いわけではありません。
しかし、多くのIoTプロジェクトでは、高額の初期投資を必要とし、一旦プロジェクトを始めてしまうと簡単には元に戻せない不可逆性もあり、リターンのリスクも高いです。そのため、NPVを使うよりもリアルオプションを用いて、ディシジョンツリーでオプションの価値を評価した方が良いという訳です。
このクラスでは、再来週に別のプロジェクトのプレゼンがまたあるので、急いで資料を作成し終わらせたいと思います。
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テーマはIoT (Internet of Things)で、これからどんどん多くの物がオンライン上で繋がる時代が来るという話です。
その中でも、私はプロジェクト評価の範囲を担当し、リターンの不確実性が高いIoTのプロジェクトをどの様に評価すれば良いかを説明しました。
プロジェクトの評価方法と聞くと、NPV(Net Present Value)をまず初めに思い浮かべる人が多いのではないかと思います。というのも、NPVは欠点もあるものの、計算が楽で、しかも基本的にNPVがプラスかマイナスかでプロジェクトを進める価値があるかどうか判断出来るので、使い勝手が良いからだと思います。
しかし、NPVを使うとプロジェクトの柔軟性や後から行えるアクションを評価を入れられないため、特にハイリスクなプロジェクトに対しては、プロジェクトの価値を低く見積もりがちになってしまいます。
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そこで使うのは、リアルオプションという考え方です。リアルオプションでは、プロジェクトが進むにつれて、マネジャーが行えるアクション（オプション）を現在価値に換算します。
まず、リアルオプションの考え方を用いてプロジェクトの現在価値を計算します。そして、プロジェクトの現在価値よりも現在価値が低いコストでそのプロジェクトを行える場合、そのプロジェクトは進める価値があるという事です。
プレゼンの中では、ハイリスクなプロジェクトの例として、映画作成会社が映画製作中に取れる様々なアクション（オプション）について説明して、リアルオプションの考え方を理解してもらいました。
また、リアルオプションの価値を評価する方法として、2つあげました。１つは、ファイナンスで有名なブラックショールズモデルを使った計算法です。リアルオプションに関する変数をブラックショールズモデルで用いる変数に当てはめて、リアルオプションの価値を計算するという方法です。
しかし、このブラックショールズモデルを使った計算法はリスクやリターンを詳しく設定する柔軟性がありません。
そこで、２つ目のやり方であるディシジョンツリーを用いた計算法を説明しました。ディシジョンツリーを使えば、プロジェクトの先でどの様なオプションが利用できるのか視覚的に分かりやすいですし、何よりもマネジャーが一つ一つのシナリオの可能性とリターンを設定出来るため、ハイリスクなプロジェクトをより正確に評価出来ます。
とは言ったものの、現実世界では、各シナリオの実現可能性とリターンを正確に予測する事は不可能に近いので、デメリットが無いわけではありません。
しかし、多くのIoTプロジェクトでは、高額の初期投資を必要とし、一旦プロジェクトを始めてしまうと簡単には元に戻せない不可逆性もあり、リターンのリスクも高いです。そのため、NPVを使うよりもリアルオプションを用いて、ディシジョンツリーでオプションの価値を評価した方が良いという訳です。
このクラスでは、再来週に別のプロジェクトのプレゼンがまたあるので、急いで資料を作成し終わらせたいと思います。
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株価予測モデル2 [選択科目(elective courses)]
以前紹介した様に、マシンラーニングのプロジェクトでは、アメリカの代表的な指数であるS＆P５００が次の日上がるか、下がるかを過去の色々な指数を元に予測するシステムを作っています。
今週は、フィードフォワードニューラルネットワークを使ったモデルを作りました。言語はPythonで、Googleが出しているライブラリであるTensorflowを処理では利用しました。一応３種類モデルを作りました。
1.入力層と出力層のみの２層モデル
2.隠れ層を１層含んだ3層モデル
3.隠れ層を2層含んだ４層モデル
テストデータに対しての正答率は1のモデルが60%程度、2,3は両方70%弱といった所です。
入力指数の種類、学習率、各層のユニット数を色々といじって、最適なパラメーターをこれから見つけていこうと考えています。
締め切りのプレゼン日まであと二週間しかないので、そろそろプレゼンやペーパーの構成も考え始めなくてはなりません。
今日はこのプロジェクトのグループミーティングに行って来ます。
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今週は、フィードフォワードニューラルネットワークを使ったモデルを作りました。言語はPythonで、Googleが出しているライブラリであるTensorflowを処理では利用しました。一応３種類モデルを作りました。
1.入力層と出力層のみの２層モデル
2.隠れ層を１層含んだ3層モデル
3.隠れ層を2層含んだ４層モデル
テストデータに対しての正答率は1のモデルが60%程度、2,3は両方70%弱といった所です。
入力指数の種類、学習率、各層のユニット数を色々といじって、最適なパラメーターをこれから見つけていこうと考えています。
締め切りのプレゼン日まであと二週間しかないので、そろそろプレゼンやペーパーの構成も考え始めなくてはなりません。
今日はこのプロジェクトのグループミーティングに行って来ます。
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