1
00:00:01,595 --> 00:00:03,522
世界中の多くの人々が
そうだったように

2
00:00:03,542 --> 00:00:05,525
今年の夏 私と友人達は

3
00:00:06,525 --> 00:00:08,643
女子ワールドカップフランスに
夢中でした

4
00:00:08,667 --> 00:00:11,770
私達が見守る中
優秀なアスリート達が

5
00:00:11,770 --> 00:00:15,315
爽快なゴールをいくつも決め
反則もなく それでいて手に汗握る試合でした

6
00:00:15,315 --> 00:00:17,893
一方で 競技場の外では同じ選手達が

7
00:00:17,917 --> 00:00:20,232
報酬の平等を訴えていました

8
00:00:20,302 --> 00:00:23,518
国によっては それ以前の問題で
報酬自体を出せという話でした

9
00:00:23,542 --> 00:00:27,323
熱中していた私達は
試合をリアルタイムで見たいので

10
00:00:27,323 --> 00:00:30,995
国内で放映されていた
スペイン語チャンネルで

11
00:00:30,995 --> 00:00:33,073
観戦しようということになりました

12
00:00:33,097 --> 00:00:35,851
そこで 試合をいくつか見ているうちに

13
00:00:35,875 --> 00:00:38,393
ふと友人の１人が言いました

14
00:00:38,417 --> 00:00:40,559
「なんだか 化粧品や洗剤や

15
00:00:40,583 --> 00:00:44,073
ダイエット関連商品のCMばかり
見ている気がする」

16
00:00:44,847 --> 00:00:46,768
確かにその通りだと思いました

17
00:00:46,792 --> 00:00:49,188
それが 私達の気にし過ぎなのか

18
00:00:49,198 --> 00:00:52,077
男性達と見ていたせいなのかは
わかりませんが

19
00:00:52,098 --> 00:00:54,534
CMのターゲットが女性だということが

20
00:00:54,558 --> 00:00:57,226
あからさますぎると感じました

21
00:00:57,250 --> 00:01:00,809
それが必ずしも間違っている
というわけではありません

22
00:01:00,833 --> 00:01:04,018
誰かが試合を見て言いました

23
00:01:04,032 --> 00:01:07,502
「これは女性が見ることを
想定してるんだろうね

24
00:01:07,512 --> 00:01:10,601
ヒスパニック系女性が出てるのは
スペイン語チャンネルだからだし

25
00:01:10,625 --> 00:01:11,893
女性の試合だからだね

26
00:01:11,917 --> 00:01:15,268
つまり女性に絞ったCMだけ流すには

27
00:01:15,292 --> 00:01:18,393
ちょうどいい場所ってことだろうね」

28
00:01:18,417 --> 00:01:20,391
マーケティング担当者としての私は

29
00:01:20,435 --> 00:01:22,768
この現象が仕方ないことだと
よくわかっていました

30
00:01:22,792 --> 00:01:26,059
マーケター達は
課された仕事をしているだけです

31
00:01:26,083 --> 00:01:29,726
予算がごく限られている状況で
ブランディングしなければならないため

32
00:01:29,750 --> 00:01:32,184
ターゲットとなりうる人々を
いっしょくたに

33
00:01:32,208 --> 00:01:34,184
分類したくなるのです

34
00:01:34,208 --> 00:01:36,059
より早くターゲットを絞るためです

35
00:01:36,083 --> 00:01:37,434
これは言ってみれば

36
00:01:37,458 --> 00:01:38,934
近道のようなものです

37
00:01:38,958 --> 00:01:42,485
ターゲットとする消費者への
近道として性別分類をするのです

38
00:01:43,292 --> 00:01:47,266
一見 合理的そうな理屈ですが
問題があります

39
00:01:47,274 --> 00:01:50,583
性別分類は実際は
有効な近道ではありません

40
00:01:50,583 --> 00:01:53,419
今この時代に
盲目的に性別分類を使った

41
00:01:53,433 --> 00:01:55,393
マーケティングをしているとしたら

42
00:01:55,417 --> 00:01:57,542
はっきり言って愚策です

43
00:01:58,333 --> 00:02:01,893
広告で男女のステレオタイプを
強調すること以前の問題です

44
00:02:01,917 --> 00:02:05,101
それはそれで非難の的に
なっている現実の課題なのですが

45
00:02:05,125 --> 00:02:08,434
それとは別に 性別の分類が
なぜ愚策かというと

46
00:02:08,458 --> 00:02:10,146
お金の無駄遣いだからです

47
00:02:10,160 --> 00:02:12,376
性別というものは
消費者を絞るのも

48
00:02:12,406 --> 00:02:15,268
ターゲティングするのも
論ずるのも簡単すぎるため

49
00:02:15,292 --> 00:02:17,601
自社のブランドを通して
事業を成長させる

50
00:02:17,625 --> 00:02:19,851
他の有益な要素から
目を逸らしてしまいます

51
00:02:19,875 --> 00:02:21,184
そして同時に

52
00:02:21,208 --> 00:02:23,851
男女間に隔たりをつくり続け

53
00:02:23,875 --> 00:02:25,643
ステレオタイプを増長します

54
00:02:25,667 --> 00:02:28,851
つまり性別中心のマーケティングは
ビジネスに有害であり

55
00:02:28,875 --> 00:02:31,125
社会的害悪でもある
二重の不幸なのです

56
00:02:31,875 --> 00:02:34,255
今まで性別は他の統計分類と同じく

57
00:02:34,255 --> 00:02:38,101
マーケティングにおける
有効な近道とされてきました

58
00:02:38,125 --> 00:02:39,726
ですがいつの間にか私達は

59
00:02:39,750 --> 00:02:42,707
本質的には ターゲットとする
ニーズの中心は

60
00:02:42,724 --> 00:02:46,976
料理や掃除 身だしなみ
車やスポーツなどであることを忘れて

61
00:02:47,000 --> 00:02:48,726
すべてをいっしょくたにしてしまい

62
00:02:48,750 --> 00:02:50,851
男女を区別しさえすればいい
ということにして

63
00:02:50,875 --> 00:02:53,476
それに慣れてしまい
疑問すら持たなくなったのです

64
00:02:53,524 --> 00:02:55,447
実に興味深いというか

65
00:02:55,607 --> 00:02:57,851
私が無茶苦茶だなと思うのは

66
00:02:57,875 --> 00:03:00,393
いまだに こんな分類方法が
通用していることです

67
00:03:00,407 --> 00:03:03,362
過去から踏襲した偏見と言っても
差し支えないくらいです

68
00:03:03,625 --> 00:03:06,434
裏付けもなく
そう発言しているわけではありません

69
00:03:06,458 --> 00:03:10,226
ブランドの設計やターゲット設定を
行うにあたって まず性別を見るのは

70
00:03:10,250 --> 00:03:13,684
賢明ではないということを示す
データは十分にあります

71
00:03:13,708 --> 00:03:15,726
更に踏み込んで説明すると

72
00:03:15,750 --> 00:03:20,226
よほど性別に特化した
製品カテゴリーでないかぎり

73
00:03:20,250 --> 00:03:21,559
おそらく性別は

74
00:03:21,583 --> 00:03:24,143
消費者を想定する材料となる
他のどの分類と比べても

75
00:03:24,167 --> 00:03:26,083
最も役に立たない分類方法です

76
00:03:27,917 --> 00:03:30,851
この結論は わざわざ
証明しようとしたものではありません

77
00:03:30,875 --> 00:03:32,143
偶然発見されたものです

78
00:03:32,167 --> 00:03:34,643
コンサルティングとは

79
00:03:34,667 --> 00:03:36,143
顧客のビジネスを理解し

80
00:03:36,167 --> 00:03:39,684
顧客のブランドが成長する
機会を見つけることです

81
00:03:39,708 --> 00:03:44,059
そして私たちの信条は
顧客が劇的な成長を遂げたければ

82
00:03:44,083 --> 00:03:45,851
消費者に対する考え方を

83
00:03:45,875 --> 00:03:48,101
白紙に戻して臨むべきであるというものです

84
00:03:48,115 --> 00:03:51,683
偏見を捨て 今まで意味があると
考えていた分類方法を捨て

85
00:03:51,717 --> 00:03:54,809
どこに成長の余地があるかを
ゼロの状態から

86
00:03:54,833 --> 00:03:57,809
探さなければいけません

87
00:03:57,833 --> 00:04:00,768
私達はそれに特化した
アルゴリズムを開発しました

88
00:04:00,792 --> 00:04:03,351
例えば ある人が

89
00:04:03,375 --> 00:04:05,643
製品やサービスについて

90
00:04:05,667 --> 00:04:07,601
何か選択をするとして

91
00:04:07,625 --> 00:04:10,684
その人に関する情報には
性別はもちろんですが

92
00:04:10,708 --> 00:04:13,934
住んでいる場所や収入など
他の分類情報があります

93
00:04:13,958 --> 00:04:17,143
その人が下す選択の背景情報には

94
00:04:17,167 --> 00:04:19,184
その時どこに誰といたかに加え

95
00:04:19,208 --> 00:04:21,018
その時の気分などがありますが

96
00:04:21,042 --> 00:04:23,101
他にも色々な要素を
加えることができます

97
00:04:23,125 --> 00:04:24,476
消費者本人の志向や

98
00:04:24,500 --> 00:04:26,143
分類への反応や行動を

99
00:04:26,167 --> 00:04:27,559
知ることができるのです

100
00:04:27,583 --> 00:04:32,184
このような個人情報を集めた塊から成る
ビッグデータをイメージしてください

101
00:04:32,208 --> 00:04:34,268
とても大雑把にいうと

102
00:04:34,292 --> 00:04:37,684
統計情報のトーナメント戦を行う
アルゴリズムを構築したのです

103
00:04:37,708 --> 00:04:42,143
これはつまり 巨大なデータに対して
こう聞くようなものです

104
00:04:42,167 --> 00:04:46,768
「データさん あなたが現時点で
消費者について知っている全ての情報のうち

105
00:04:46,792 --> 00:04:49,476
消費者のニーズについて
より多くを教えてくれて

106
00:04:49,500 --> 00:04:52,518
最も役に立つ要素は何ですか？」

107
00:04:52,542 --> 00:04:54,941
トーナメントには勝者と敗者がいます

108
00:04:54,955 --> 00:04:56,283
勝者となるのは

109
00:04:56,283 --> 00:04:59,423
消費者について多くの情報を与えてくれ

110
00:04:59,457 --> 00:05:02,184
ニーズの把握に役立つような
要素や切り口です

111
00:05:02,208 --> 00:05:05,184
実用性で劣る要素は敗者となります

112
00:05:05,208 --> 00:05:08,268
この選別は重要です
予算とは限りがあるものなので

113
00:05:08,300 --> 00:05:11,749
蓋を開けてみればニーズが同じなのに
わざわざ資金を費やして

114
00:05:11,773 --> 00:05:13,893
アプローチ方法を分けるのは
無意味ですからね

115
00:05:13,917 --> 00:05:16,478
ここまでくれば
展開はお分かりですよね

116
00:05:16,482 --> 00:05:18,434
先ほどお教えしたばかりですから

117
00:05:18,458 --> 00:05:20,893
とにかく 私達が発見したのは

118
00:05:20,917 --> 00:05:25,434
20ヶ国以上で
200のプロジェクトを行い

119
00:05:25,458 --> 00:05:29,309
統計情報のトーナメントを
十万回程度 実施した結果

120
00:05:29,333 --> 00:05:34,393
ご想像通り 性別分類が消費者の
ニーズ把握に最適な予測値となるのは

121
00:05:34,417 --> 00:05:36,167
ごく稀だということです

122
00:05:37,292 --> 00:05:39,184
約十万回のトーナメントのうち

123
00:05:39,208 --> 00:05:41,601
性別分類が勝者の要素として
判定されたのは

124
00:05:41,625 --> 00:05:43,235
ほんの５％程度でした

125
00:05:43,958 --> 00:05:46,018
ところで これは世界中で共通の真実です

126
00:05:46,042 --> 00:05:48,819
伝統的な性役割が
比較的はっきり異なる地域でも

127
00:05:48,833 --> 00:05:50,934
同じことを実施してみましたが

128
00:05:50,958 --> 00:05:53,018
結果は全く同じでした

129
00:05:53,042 --> 00:05:55,676
性別の重要度は５％を少し上回りましたが

130
00:05:55,676 --> 00:05:57,104
要素としては使えません

131
00:05:57,116 --> 00:05:59,476
この事実から何が言えるかというと

132
00:05:59,500 --> 00:06:01,851
どんな視点から消費者分析を行おうと

133
00:06:01,875 --> 00:06:06,226
他のいかなる分類も 性別よりは
有用となる可能性が高いということです

134
00:06:06,250 --> 00:06:09,643
何かしら 消費者を知るために
重要な情報があるはずなのに

135
00:06:09,667 --> 00:06:13,351
全てを性別に紐づけて考えていると
重要な情報から目を逸らしてしまいます

136
00:06:13,375 --> 00:06:15,712
だから お金の無駄遣いだと言ったのです

137
00:06:15,712 --> 00:06:19,059
性別は簡単です 性別に基づいて
広告をデザインするのも

138
00:06:19,083 --> 00:06:23,476
ネットやTVの視聴者を
性別で分けるのも簡単です

139
00:06:23,500 --> 00:06:26,851
でも結局そこから
劇的な成長は生まれません

140
00:06:26,875 --> 00:06:31,101
例えば 食料品会社にとって
重要度が高い要素とは

141
00:06:31,125 --> 00:06:34,726
消費者がどこで食事するのか
誰と食事するのか

142
00:06:34,750 --> 00:06:37,184
栄養バランスに気をつけているかなどです

143
00:06:37,208 --> 00:06:40,934
こういった要素のどれもが
性別を知るよりも

144
00:06:40,958 --> 00:06:43,393
遥かに有効で実用的なのです

145
00:06:43,417 --> 00:06:44,809
分類の選択は重要です

146
00:06:44,833 --> 00:06:48,101
限られた予算を注いで
マーケティング活動を行うのですから

147
00:06:48,125 --> 00:06:51,444
女性と若い男性で分けるより
利用目的別のソリューションを

148
00:06:51,468 --> 00:06:53,375
考えるほうがよいでしょう

149
00:06:54,917 --> 00:06:57,226
もう１つの例はアルコール飲料です

150
00:06:57,250 --> 00:07:00,601
世界中のアルコール消費者の35～45％は

151
00:07:00,625 --> 00:07:02,768
実は女性なのですが

152
00:07:02,792 --> 00:07:05,368
「女性はビールを飲まない」などと

153
00:07:05,392 --> 00:07:07,513
よく言われがちです

154
00:07:08,583 --> 00:07:12,601
ですが実際には ほとんどの場合
同じ状況下で男女が抱き得る

155
00:07:12,625 --> 00:07:15,559
感情的欲求や生理的な欲求は

156
00:07:15,583 --> 00:07:17,143
とても似通っています

157
00:07:17,167 --> 00:07:19,268
ただ １つだけ例外があります

158
00:07:19,292 --> 00:07:21,059
そう 例外はあるんです

159
00:07:21,083 --> 00:07:24,143
デート中の男女などがそうです

160
00:07:24,167 --> 00:07:26,518
男性は格好をつけようとして

161
00:07:26,542 --> 00:07:28,851
女性は仲良くなろうとして

162
00:07:28,875 --> 00:07:30,425
自然体ではなくなるからです

163
00:07:30,425 --> 00:07:31,921
そういう例外もあると

164
00:07:31,921 --> 00:07:33,041
理解しておきましょう

165
00:07:33,856 --> 00:07:36,976
金融の分野においても
男女の違いが

166
00:07:37,000 --> 00:07:39,059
頻繁に語られますが

167
00:07:39,083 --> 00:07:41,601
実際には 男女を
違うものとして論ずることで

168
00:07:41,625 --> 00:07:44,226
背後にある要素から
目が逸れてしまいます

169
00:07:44,250 --> 00:07:47,476
非常にざっくりと
「女性は投資が好きでない」

170
00:07:47,500 --> 00:07:49,184
「女性は資金運用が嫌いだ」

171
00:07:49,208 --> 00:07:51,601
「男性はリスクに積極的だ」
などと言われますが

172
00:07:51,625 --> 00:07:53,768
本質は 男か女かではなく

173
00:07:53,792 --> 00:07:55,601
別のところにあります

174
00:07:55,625 --> 00:08:01,143
ようは 資産運用に関して
興味や余裕や知識を持っている人か

175
00:08:01,160 --> 00:08:02,934
そうでないかの違いです

176
00:08:02,958 --> 00:08:04,684
ですから 議論を

177
00:08:04,708 --> 00:08:07,518
男女差の話から
本質的なものへ移せば

178
00:08:07,542 --> 00:08:10,851
女性を侮るような見方も
おそらく改まるでしょうし

179
00:08:10,875 --> 00:08:12,559
投資に対して身構えている男性も

180
00:08:12,583 --> 00:08:15,194
顧客に変えられるかもしれません

181
00:08:15,667 --> 00:08:17,268
もう１つ例を挙げましょう

182
00:08:17,292 --> 00:08:20,476
最初に話した女性アスリートの話に戻ると

183
00:08:20,500 --> 00:08:24,101
スポーツ用品について
調査を行ったところ

184
00:08:24,125 --> 00:08:26,434
色々な国で共通していた
興味深い発見の１つは

185
00:08:26,458 --> 00:08:28,518
競争心のある人が

186
00:08:28,542 --> 00:08:30,768
体を動かしている その最中は

187
00:08:30,792 --> 00:08:33,393
ニーズに男女の差は
ないということです

188
00:08:33,417 --> 00:08:34,726
アスリートはアスリートです

189
00:08:34,750 --> 00:08:37,323
男性でも女性でも 若年でも年配でも

190
00:08:37,323 --> 00:08:38,672
アスリートには変わらず

191
00:08:38,672 --> 00:08:41,427
厳しい競争下で戦っている人であれば

192
00:08:41,427 --> 00:08:43,538
役に立つスポーツ用品が
必要なのです

193
00:08:43,538 --> 00:08:47,309
サッカーの女性選手と
男性選手には多くの共通点があります

194
00:08:47,333 --> 00:08:49,143
競技場の外の話は関係ありません

195
00:08:49,167 --> 00:08:51,120
服装や趣味など 人それぞれですが

196
00:08:51,150 --> 00:08:54,461
競技場ではニーズに男女差はありません

197
00:08:54,585 --> 00:08:55,742
ご紹介してきたのは

198
00:08:55,742 --> 00:09:01,226
性別分類が最適ではないと私達が特定した
数々の分野のほんの数例です

199
00:09:01,250 --> 00:09:02,775
ここでの論点は

200
00:09:02,775 --> 00:09:05,734
フェミニズムを推進しよう
という話でもなんでもありません

201
00:09:05,738 --> 00:09:08,961
私達が性別分類に慣れてしまっている
というだけの話です

202
00:09:09,005 --> 00:09:12,018
この状態から脱却し
逆戻りしないために

203
00:09:12,042 --> 00:09:14,226
消費者に関する
性別以外の測定項目を

204
00:09:14,250 --> 00:09:16,515
探し始めることが重要です

205
00:09:16,618 --> 00:09:18,018
私は現実派ですから

206
00:09:18,042 --> 00:09:22,101
まだ 性別分類を使いたいと感じたり
使いやすいと思う気持ちはわかりますが

207
00:09:22,125 --> 00:09:24,132
是非を議論すべきなのは
明らかですよね

208
00:09:24,132 --> 00:09:26,101
ビジネスにおいては 性別分類が

209
00:09:26,125 --> 00:09:29,101
成長のための視点として
本当に最適なのかを問うべきです

210
00:09:29,125 --> 00:09:32,643
ですから もしあなたが私みたいに
ビジネスに身を置き

211
00:09:32,667 --> 00:09:36,643
社会で起きている さらに広い議論での
自分の役割は何なのか

212
00:09:36,667 --> 00:09:39,726
そんなことが常に気になる人間なら

213
00:09:39,750 --> 00:09:42,726
ご自分のビジネスの中で
こんな会話を耳にしたら要注意です

214
00:09:42,750 --> 00:09:44,893
「私のターゲットは女性だ 私のは男性だ」

215
00:09:44,917 --> 00:09:47,601
「これは女児向けだ 男児向けだ」

216
00:09:47,625 --> 00:09:49,518
このような性別の会話になっていたら

217
00:09:49,542 --> 00:09:51,059
さっきも言ったような

218
00:09:51,083 --> 00:09:55,226
よほど性別に特化した
特殊な製品カテゴリなら別ですが

219
00:09:55,250 --> 00:09:56,726
危険だと思ってください

220
00:09:56,750 --> 00:09:59,601
まず こんな会話を続けていれば

221
00:09:59,625 --> 00:10:02,143
ステレオタイプや
男と女は違うのだという考えを

222
00:10:02,167 --> 00:10:04,681
ひたすら助長することになりますし

223
00:10:04,681 --> 00:10:06,630
さらに ここではビジネスの話をしていて

224
00:10:06,630 --> 00:10:08,389
それを成長させたいという話なので

225
00:10:08,389 --> 00:10:11,416
性別分類を使いたくなる衝動に
少なくとも抗ってください

226
00:10:11,416 --> 00:10:15,393
性別はおそらくサービスや製品の
ターゲット選定に最適な指標ではないと

227
00:10:15,417 --> 00:10:17,309
統計からわかっているからです

228
00:10:17,333 --> 00:10:19,559
成長は全くもって簡単なことではありません

229
00:10:19,583 --> 00:10:21,934
性別分類のような時代遅れの視点が

230
00:10:21,958 --> 00:10:25,351
消費者市場で有効だと思う
根拠がわかりません

231
00:10:25,375 --> 00:10:28,059
易しきへ流れるのをやめ
正しきへ進みましょう

232
00:10:28,083 --> 00:10:31,601
それはビジネスだけでなく
社会にも良いことなのですから

233
00:10:31,625 --> 00:10:33,018
ありがとうございました

234
00:10:33,042 --> 00:10:36,042
（拍手）