WEBVTT

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

00:00:03.542 --> 00:00:05.525
今年の夏 私と友人達は

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

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

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

00:00:15.315 --> 00:00:17.893
一方で 競技場の外では同じ選手達が

00:00:17.917 --> 00:00:20.232
報酬の平等を訴えていました

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

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

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

00:00:30.995 --> 00:00:33.073
観戦しようということになりました

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

00:00:35.875 --> 00:00:38.393
ふと友人の１人が言いました

00:00:38.417 --> 00:00:40.559
「なんだか 化粧品や洗剤や

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」

NOTE Paragraph

00:00:44.847 --> 00:00:46.768
確かにその通りだと思いました

00:00:46.792 --> 00:00:49.188
それが 私達の気にし過ぎなのか

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

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

00:00:54.558 --> 00:00:57.226
あからさますぎると感じました

NOTE Paragraph

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

00:01:00.833 --> 00:01:04.018
誰かが試合を見て言いました

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

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

00:01:10.625 --> 00:01:11.893
女性の試合だからだね

00:01:11.917 --> 00:01:15.268
つまり女性に絞ったCMだけ流すには

00:01:15.292 --> 00:01:18.393
ちょうどいい場所ってことだろうね」

00:01:18.417 --> 00:01:20.391
マーケティング担当者としての私は

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

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

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

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

00:01:32.208 --> 00:01:34.184
分類したくなるのです

00:01:34.208 --> 00:01:36.059
より早くターゲットを絞るためです

00:01:36.083 --> 00:01:37.434
これは言ってみれば

00:01:37.458 --> 00:01:38.934
近道のようなものです

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

NOTE Paragraph

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

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

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

00:01:53.433 --> 00:01:55.393
マーケティングをしているとしたら

00:01:55.417 --> 00:01:57.542
はっきり言って愚策です

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

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

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

00:02:08.458 --> 00:02:10.146
お金の無駄遣いだからです

00:02:10.160 --> 00:02:12.376
性別というものは
消費者を絞るのも

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

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

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

00:02:19.875 --> 00:02:21.184
そして同時に

00:02:21.208 --> 00:02:23.851
男女間に隔たりをつくり続け

00:02:23.875 --> 00:02:25.643
ステレオタイプを増長します

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

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

00:02:31.875 --> 00:02:34.255
今まで性別は他の統計分類と同じく

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

00:02:38.125 --> 00:02:39.726
ですがいつの間にか私達は

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

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

00:02:47.000 --> 00:02:48.726
すべてをいっしょくたにしてしまい

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

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

00:02:53.524 --> 00:02:55.447
実に興味深いというか

00:02:55.607 --> 00:02:57.851
私が無茶苦茶だなと思うのは

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

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

NOTE Paragraph

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

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

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

00:03:13.708 --> 00:03:15.726
更に踏み込んで説明すると

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

00:03:20.250 --> 00:03:21.559
おそらく性別は

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

00:03:24.167 --> 00:03:26.083
最も役に立たない分類方法です

NOTE Paragraph

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

00:03:30.875 --> 00:03:32.143
偶然発見されたものです

00:03:32.167 --> 00:03:34.643
コンサルティングとは

00:03:34.667 --> 00:03:36.143
顧客のビジネスを理解し

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

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

00:03:44.083 --> 00:03:45.851
消費者に対する考え方を

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

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

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

00:03:54.833 --> 00:03:57.809
探さなければいけません

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

00:04:00.792 --> 00:04:03.351
例えば ある人が

00:04:03.375 --> 00:04:05.643
製品やサービスについて

00:04:05.667 --> 00:04:07.601
何か選択をするとして

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

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

00:04:13.958 --> 00:04:17.143
その人が下す選択の背景情報には

00:04:17.167 --> 00:04:19.184
その時どこに誰といたかに加え

00:04:19.208 --> 00:04:21.018
その時の気分などがありますが

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

00:04:23.125 --> 00:04:24.476
消費者本人の志向や

00:04:24.500 --> 00:04:26.143
分類への反応や行動を

00:04:26.167 --> 00:04:27.559
知ることができるのです

NOTE Paragraph

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

00:04:32.208 --> 00:04:34.268
とても大雑把にいうと

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

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

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

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

00:04:49.500 --> 00:04:52.518
最も役に立つ要素は何ですか？」

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

00:04:54.955 --> 00:04:56.283
勝者となるのは

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

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

00:05:02.208 --> 00:05:05.184
実用性で劣る要素は敗者となります

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

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

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

NOTE Paragraph

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

00:05:16.482 --> 00:05:18.434
先ほどお教えしたばかりですから

00:05:18.458 --> 00:05:20.893
とにかく 私達が発見したのは

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

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

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

00:05:34.417 --> 00:05:36.167
ごく稀だということです

00:05:37.292 --> 00:05:39.184
約十万回のトーナメントのうち

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

00:05:41.625 --> 00:05:43.235
ほんの５％程度でした

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

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

00:05:48.833 --> 00:05:50.934
同じことを実施してみましたが

00:05:50.958 --> 00:05:53.018
結果は全く同じでした

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

00:05:55.676 --> 00:05:57.104
要素としては使えません

00:05:57.116 --> 00:05:59.476
この事実から何が言えるかというと

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

00:06:40.958 --> 00:06:43.393
遥かに有効で実用的なのです

00:06:43.417 --> 00:06:44.809
分類の選択は重要です

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

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

00:06:51.468 --> 00:06:53.375
考えるほうがよいでしょう

NOTE Paragraph

00:06:54.917 --> 00:06:57.226
もう１つの例はアルコール飲料です

00:06:57.250 --> 00:07:00.601
世界中のアルコール消費者の35～45％は

00:07:00.625 --> 00:07:02.768
実は女性なのですが

00:07:02.792 --> 00:07:05.368
「女性はビールを飲まない」などと

00:07:05.392 --> 00:07:07.513
よく言われがちです

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

00:07:12.625 --> 00:07:15.559
感情的欲求や生理的な欲求は

00:07:15.583 --> 00:07:17.143
とても似通っています

00:07:17.167 --> 00:07:19.268
ただ １つだけ例外があります

00:07:19.292 --> 00:07:21.059
そう 例外はあるんです

00:07:21.083 --> 00:07:24.143
デート中の男女などがそうです

00:07:24.167 --> 00:07:26.518
男性は格好をつけようとして

00:07:26.542 --> 00:07:28.851
女性は仲良くなろうとして

00:07:28.875 --> 00:07:30.425
自然体ではなくなるからです

00:07:30.425 --> 00:07:31.921
そういう例外もあると

00:07:31.921 --> 00:07:33.041
理解しておきましょう

00:07:33.856 --> 00:07:36.976
金融の分野においても
男女の違いが

00:07:37.000 --> 00:07:39.059
頻繁に語られますが

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

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

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」

00:07:47.500 --> 00:07:49.184
「女性は資金運用が嫌いだ」

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

00:07:51.625 --> 00:07:53.768
本質は 男か女かではなく

00:07:53.792 --> 00:07:55.601
別のところにあります

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

00:08:01.160 --> 00:08:02.934
そうでないかの違いです

00:08:02.958 --> 00:08:04.684
ですから 議論を

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

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

00:08:10.875 --> 00:08:12.559
投資に対して身構えている男性も

00:08:12.583 --> 00:08:15.194
顧客に変えられるかもしれません

NOTE Paragraph

00:08:15.667 --> 00:08:17.268
もう１つ例を挙げましょう

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

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

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

00:08:26.458 --> 00:08:28.518
競争心のある人が

00:08:28.542 --> 00:08:30.768
体を動かしている その最中は

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

00:08:33.417 --> 00:08:34.726
アスリートはアスリートです

00:08:34.750 --> 00:08:37.323
男性でも女性でも 若年でも年配でも

00:08:37.323 --> 00:08:38.672
アスリートには変わらず

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

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

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

00:08:47.333 --> 00:08:49.143
競技場の外の話は関係ありません

00:08:49.167 --> 00:08:51.120
服装や趣味など 人それぞれですが

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

NOTE Paragraph

00:08:54.585 --> 00:08:55.742
ご紹介してきたのは

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

00:09:01.250 --> 00:09:02.775
ここでの論点は

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

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

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

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

00:09:14.250 --> 00:09:16.515
探し始めることが重要です

00:09:16.618 --> 00:09:18.018
私は現実派ですから

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

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

00:09:24.132 --> 00:09:26.101
ビジネスにおいては 性別分類が

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

NOTE Paragraph

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

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

00:09:36.667 --> 00:09:39.726
そんなことが常に気になる人間なら

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

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」

00:09:44.917 --> 00:09:47.601
「これは女児向けだ 男児向けだ」

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

00:09:49.542 --> 00:09:51.059
さっきも言ったような

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

00:09:55.250 --> 00:09:56.726
危険だと思ってください

00:09:56.750 --> 00:09:59.601
まず こんな会話を続けていれば

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

00:10:02.167 --> 00:10:04.681
ひたすら助長することになりますし

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

00:10:06.630 --> 00:10:08.389
それを成長させたいという話なので

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

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

00:10:15.417 --> 00:10:17.309
統計からわかっているからです

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

00:10:19.583 --> 00:10:21.934
性別分類のような時代遅れの視点が

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

NOTE Paragraph

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

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

NOTE Paragraph

00:10:31.625 --> 00:10:33.018
ありがとうございました

NOTE Paragraph

00:10:33.042 --> 00:10:36.042
（拍手）