ロングタームの視点
北川：去年の年末に、人間ドッグを受けたんですけど、最後に医者に呼び出されましてね。
小泉：おお、それはイヤな感じですね。
北川：そこには、3年間のデータがステイしていまして。
小泉：ステイしていたというのは、北川さんの健康の記録すなわちパーソナルデータですか？
北川：うん。でね、先生が言うんですよ、「3年間、痩せろ痩せろと言い続けてきたが、貴様ときたらまったく痩せてないじゃねえか」みたいなことを。それでダイエットを決意しました。
小泉：がんばってください！
北川：なんで体重の話をしたかというと。今日の話は簡単な話です。データにはロングタームの視点で見なきゃいけないものと、ショートタームの視点で見なくちゃいけないものがあるよ、というお話です。早速いきましょうか。まずはロングタームの視点から見てみましょう。(編集部注*商品名は消してあります）
北川：これは、あるコンビニにおける、あるメーカーの発泡酒の売り上げです。商品名は隠していますが、それぞれの商品の売り上げが色ごとに表示されています。はい、これ見て何かわかりますか？なんでもいいですよ。
小泉：うう…新商品が出て、売れなくなって、また新商品が出ていく、くらいしか。
北川：はい。それでは、次。これは同じコンビニの違うメーカーの発泡酒の売り上げです。これは何がわかりますか？（編集部注*商品名は消してあります）
小泉：あっ…同じものがずっと売れている…？
北川：そうです。1枚目のメーカーには定番商品がない。2枚目のメーカーには定番商品がある。1枚目のメーカーは、新しい商品を出せば、それなりに売れる。でもすぐに売れなくなってしまう。2枚目のメーカーでは定番商品があるので新しい商品が出なくても大丈夫。
小泉：1枚目のメーカーはいっぱい出てますね。前の製品の売り上げが沈み込む頃に新しい製品を投入する。これは戦略というのか、自転車操業というのか…
北川：新製品の開発にリソースをまわしすぎて、定番商品を作る努力が足りなかった、とかね。そういう見かたもできますよね。
小泉：なるほど。これから新製品を開発するときには、「目新しさ」を重視するのか「定番」を重視するのか、とかそういう方向性を決める上でも役に立ちますね。
北川：これがロングタームの視点です。
小泉：よくわかりました。
北川：でね、話を僕の体重の話に戻しますと…
小泉：戻しますか。
北川：おととしの僕の体重と、去年の僕の体重は今年の僕の体重と同じなんです。でも、それじゃあ、何もわからないでしょう？
小泉：3年間、痩せなかったということ以外は何もわかりませんね。
北川：でもね、僕、大学時代はスリムだったんです。
小泉：私もです！
北川：仮に、僕の大学時代から今に至るまでの体重のデータがきちんとあったとしたらどうでしょう？どんなことがわかると思いますか？
小泉：ええと、ええと…スリムだった頃から現在の体重に至るまでの、変化がわかる…？
北川：そう！増加率を見る。たとえば転職してから体重がいっきに増えたのはなぜだろう？とかね。
小泉：なるほど。データをロングタームで見ると、課題が見えてくるというわけですね。
北川：ロングタームで見ないとつかめない何かがあるんです。長期間見ないとわからないようなことが。そして、それを見るためためには、データがきっちりと取れていなければならない。さっき、例に出したような「ナショナルブランドの発泡酒」などは比較的取りやすいとおもいます。でも、バナナは？有機野菜は？
小泉：前回話した「腐データ」がよみがえりますね…。
北川：これがビッグデータの量的に「ビッグ」な部分なんですね。
