0:00:01.595,0:00:03.522
世界中の多くの人々が[br]そうだったように

0:00:03.542,0:00:05.525
今年の夏 私と友人達は

0:00:06.525,0:00:08.643
女子ワールドカップフランスに[br]夢中でした

0:00:08.667,0:00:11.770
私達が見守る中[br]優秀なアスリート達が

0:00:11.770,0:00:15.315
爽快なゴールをいくつも決め[br]反則もなく それでいて手に汗握る試合でした

0:00:15.315,0:00:17.893
一方で 競技場の外では同じ選手達が

0:00:17.917,0:00:20.232
報酬の平等を訴えていました

0:00:20.302,0:00:23.518
国によっては それ以前の問題で[br]報酬自体を出せという話でした

0:00:23.542,0:00:27.323
熱中していた私達は[br]試合をリアルタイムで見たいので

0:00:27.323,0:00:30.995
国内で放映されていた[br]スペイン語チャンネルで

0:00:30.995,0:00:33.073
観戦しようということになりました

0:00:33.097,0:00:35.851
そこで 試合をいくつか見ているうちに

0:00:35.875,0:00:38.393
ふと友人の１人が言いました

0:00:38.417,0:00:40.559
「なんだか 化粧品や洗剤や

0:00:40.583,0:00:44.073
ダイエット関連商品のCMばかり[br]見ている気がする」

0:00:44.847,0:00:46.768
確かにその通りだと思いました

0:00:46.792,0:00:49.188
それが 私達の気にし過ぎなのか

0:00:49.198,0:00:52.077
男性達と見ていたせいなのかは[br]わかりませんが

0:00:52.098,0:00:54.534
CMのターゲットが女性だということが

0:00:54.558,0:00:57.226
あからさますぎると感じました

0:00:57.250,0:01:00.809
それが必ずしも間違っている[br]というわけではありません

0:01:00.833,0:01:04.018
誰かが試合を見て言いました

0:01:04.032,0:01:07.502
「これは女性が見ることを[br]想定してるんだろうね

0:01:07.512,0:01:10.601
ヒスパニック系女性が出てるのは[br]スペイン語チャンネルだからだし

0:01:10.625,0:01:11.893
女性の試合だからだね

0:01:11.917,0:01:15.268
つまり女性に絞ったCMだけ流すには

0:01:15.292,0:01:18.393
ちょうどいい場所ってことだろうね」

0:01:18.417,0:01:20.391
マーケティング担当者としての私は

0:01:20.435,0:01:22.768
この現象が仕方ないことだと[br]よくわかっていました

0:01:22.792,0:01:26.059
マーケター達は[br]課された仕事をしているだけです

0:01:26.083,0:01:29.726
予算がごく限られている状況で[br]ブランディングしなければならないため

0:01:29.750,0:01:32.184
ターゲットとなりうる人々を[br]いっしょくたに

0:01:32.208,0:01:34.184
分類したくなるのです

0:01:34.208,0:01:36.059
より早くターゲットを絞るためです

0:01:36.083,0:01:37.434
これは言ってみれば

0:01:37.458,0:01:38.934
近道のようなものです

0:01:38.958,0:01:42.485
ターゲットとする消費者への[br]近道として性別分類をするのです

0:01:43.292,0:01:47.266
一見 合理的な考え方ですが[br]問題があります

0:01:47.274,0:01:50.583
性別分類は実際は[br]有効な近道ではありません

0:01:50.583,0:01:53.419
今この時代に[br]盲目的に性別分類を使った

0:01:53.433,0:01:55.393
マーケティングをしているとしたら

0:01:55.417,0:01:57.542
はっきり言って愚策です

0:01:58.333,0:02:01.893
広告で男女のステレオタイプを[br]強調すること以前の問題です

0:02:01.917,0:02:05.101
それはそれで非難の的に[br]なっている現実の課題なのですが

0:02:05.125,0:02:08.434
それとは別に 性別の分類が[br]なぜ愚策かというと

0:02:08.458,0:02:10.146
お金の無駄遣いだからです

0:02:10.160,0:02:12.376
性別というものは[br]消費者を絞るのも

0:02:12.406,0:02:15.268
ターゲティングするのも[br]論ずるのも簡単すぎるため

0:02:15.292,0:02:17.601
自社のブランドを通して[br]事業を成長させる

0:02:17.625,0:02:19.851
他の有益な要素から[br]目を逸らしてしまいます

0:02:19.875,0:02:21.184
そして同時に

0:02:21.208,0:02:23.851
男女間に隔たりをつくり続け

0:02:23.875,0:02:25.643
ステレオタイプを増長します

0:02:25.667,0:02:28.851
つまり性別中心のマーケティングは[br]ビジネスに有害であり

0:02:28.875,0:02:31.125
社会的害悪でもある[br]二重の不幸なのです

0:02:31.875,0:02:34.255
今まで性別は他の統計分類と同じく

0:02:34.255,0:02:38.101
マーケティングにおける[br]有効な近道とされてきました

0:02:38.125,0:02:39.726
ですがいつの間にか私達は

0:02:39.750,0:02:42.707
本質的には ターゲットとする[br]ニーズの中心は

0:02:42.724,0:02:46.976
料理や掃除 身だしなみ[br]車やスポーツなどであることを忘れて

0:02:47.000,0:02:48.726
すべてをいっしょくたにしてしまい

0:02:48.750,0:02:50.851
男女を区別しさえすればいい[br]ということにして

0:02:50.875,0:02:53.476
それに慣れてしまい[br]疑問すら持たなくなったのです

0:02:53.524,0:02:55.447
実に興味深いというか

0:02:55.607,0:02:57.851
私が無茶苦茶だなと思うのは

0:02:57.875,0:03:00.393
いまだに こんな分類方法が[br]通用していることです

0:03:00.407,0:03:03.362
過去から踏襲した偏見と言っても[br]差し支えないくらいです

0:03:03.625,0:03:06.434
裏付けもなく[br]そう発言しているわけではありません

0:03:06.458,0:03:10.226
ブランドの設計やターゲット設定を[br]行うにあたって まず性別を見るのは

0:03:10.250,0:03:13.684
賢明ではないということを示す[br]データは十分にあります

0:03:13.708,0:03:15.726
更に踏み込んで説明すると

0:03:15.750,0:03:20.226
よほど性別に特化した[br]製品カテゴリーでないかぎり

0:03:20.250,0:03:21.559
おそらく性別は

0:03:21.583,0:03:24.143
消費者を想定する材料となる[br]他のどの分類と比べても

0:03:24.167,0:03:26.083
最も役に立たない分類方法です

0:03:27.917,0:03:30.851
この結論は わざわざ[br]証明しようとしたものではありません

0:03:30.875,0:03:32.143
偶然発見されたものです

0:03:32.167,0:03:34.643
コンサルティングとは

0:03:34.667,0:03:36.143
顧客のビジネスを理解し

0:03:36.167,0:03:39.684
顧客のブランドが成長する[br]機会を見つけることです

0:03:39.708,0:03:44.059
そして私たちの信条は[br]顧客が劇的な成長を遂げたければ

0:03:44.083,0:03:45.851
消費者に対する考え方を

0:03:45.875,0:03:48.101
白紙に戻して臨むべきであるというものです

0:03:48.115,0:03:51.683
偏見を捨て 今まで意味があると[br]考えていた分類方法を捨て

0:03:51.717,0:03:54.809
どこに成長の余地があるかを[br]ゼロの状態から

0:03:54.833,0:03:57.809
探さなければいけません

0:03:57.833,0:04:00.768
私達はそれに特化した[br]アルゴリズムを開発しました

0:04:00.792,0:04:03.351
例えば ある人が

0:04:03.375,0:04:05.643
製品やサービスについて

0:04:05.667,0:04:07.601
何か選択をするとして

0:04:07.625,0:04:10.684
その人に関する情報には[br]性別はもちろんですが

0:04:10.708,0:04:13.934
住んでいる場所や収入など[br]他の分類情報があります

0:04:13.958,0:04:17.143
その人が下す選択の背景情報には

0:04:17.167,0:04:19.184
その時どこに誰といたかに加え

0:04:19.208,0:04:21.018
その時の気分などがありますが

0:04:21.042,0:04:23.101
他にも色々な要素を[br]加えることができます

0:04:23.125,0:04:24.476
消費者本人の志向や

0:04:24.500,0:04:26.143
分類への反応や行動を

0:04:26.167,0:04:27.559
知ることができるのです

0:04:27.583,0:04:32.184
このような個人情報を集めた塊から成る[br]ビッグデータをイメージしてください

0:04:32.208,0:04:34.268
とても大雑把にいうと

0:04:34.292,0:04:37.684
統計情報のトーナメント戦を行う[br]アルゴリズムを構築したのです

0:04:37.708,0:04:42.143
これはつまり 巨大なデータに対して[br]こう聞くようなものです

0:04:42.167,0:04:46.768
「データさん あなたが現時点で[br]消費者について知っている全ての情報のうち

0:04:46.792,0:04:49.476
消費者のニーズについて[br]より多くを教えてくれて

0:04:49.500,0:04:52.518
最も役に立つ要素は何ですか？」

0:04:52.542,0:04:54.941
トーナメントには勝者と敗者がいます

0:04:54.955,0:04:56.283
勝者となるのは

0:04:56.283,0:04:59.423
消費者について多くの情報を与えてくれ

0:04:59.457,0:05:02.184
ニーズの把握に役立つような[br]要素や切り口です

0:05:02.208,0:05:05.184
実用性で劣る要素は敗者となります

0:05:05.208,0:05:08.268
この選別は重要です[br]予算とは限りがあるものなので

0:05:08.300,0:05:11.749
蓋を開けてみればニーズが同じなのに[br]わざわざ資金を費やして

0:05:11.773,0:05:13.893
アプローチ方法を分けるのは[br]無意味ですからね

0:05:13.917,0:05:16.478
ここまでくれば[br]展開はお分かりですよね

0:05:16.482,0:05:18.434
先ほどお教えしたばかりですから

0:05:18.458,0:05:20.893
とにかく 私達が発見したのは

0:05:20.917,0:05:25.434
20ヶ国以上で[br]200のプロジェクトを行い

0:05:25.458,0:05:29.309
統計情報のトーナメントを[br]十万回程度 実施した結果

0:05:29.333,0:05:34.393
ご想像通り 性別分類が消費者の[br]ニーズ把握に最適な予測値となるのは

0:05:34.417,0:05:36.167
ごく稀だということです

0:05:37.292,0:05:39.184
約十万回のトーナメントのうち

0:05:39.208,0:05:41.601
性別分類が勝者の要素として[br]判定されたのは

0:05:41.625,0:05:43.235
ほんの５％程度でした

0:05:43.958,0:05:46.018
ところで これは世界中で共通の真実です

0:05:46.042,0:05:48.819
伝統的な性役割が[br]比較的はっきり異なる地域でも

0:05:48.833,0:05:50.934
同じことを実施してみましたが

0:05:50.958,0:05:53.018
結果は全く同じでした

0:05:53.042,0:05:55.676
性別の重要度は５％を少し上回りましたが

0:05:55.676,0:05:57.104
要素としては使えません

0:05:57.116,0:05:59.476
この事実から何が言えるかというと

0:05:59.500,0:06:01.851
どんな視点から消費者分析を行おうと

0:06:01.875,0:06:06.226
他のいかなる分類も 性別よりは[br]有用となる可能性が高いということです

0:06:06.250,0:06:09.643
何かしら 消費者を知るために[br]重要な情報があるはずなのに

0:06:09.667,0:06:13.351
全てを性別に紐づけて考えていると[br]重要な情報から目を逸らしてしまいます

0:06:13.375,0:06:15.712
だから お金の無駄遣いだと言ったのです

0:06:15.712,0:06:19.059
性別は簡単です 性別に基づいて[br]広告をデザインするのも

0:06:19.083,0:06:23.476
ネットやTVの視聴者を[br]性別で分けるのも簡単です

0:06:23.500,0:06:26.851
でも結局そこから[br]劇的な成長は生まれません

0:06:26.875,0:06:31.101
例えば 食料品会社にとって[br]重要度が高い要素とは

0:06:31.125,0:06:34.726
消費者がどこで食事するのか[br]誰と食事するのか

0:06:34.750,0:06:37.184
栄養バランスに気をつけているかなどです

0:06:37.208,0:06:40.934
こういった要素のどれもが[br]性別を知るよりも

0:06:40.958,0:06:43.393
遥かに有効で実用的なのです

0:06:43.417,0:06:44.809
分類の選択は重要です

0:06:44.833,0:06:48.101
限られた予算を注いで[br]マーケティング活動を行うのですから

0:06:48.125,0:06:51.444
女性と若い男性で分けるより[br]利用目的別のソリューションを

0:06:51.468,0:06:53.375
考えるほうがよいでしょう

0:06:54.917,0:06:57.226
もう１つの例はアルコール飲料です

0:06:57.250,0:07:00.601
世界中のアルコール消費者の35～45％は

0:07:00.625,0:07:02.768
実は女性なのですが

0:07:02.792,0:07:05.368
「女性はビールを飲まない」などと

0:07:05.392,0:07:07.513
よく言われがちです

0:07:08.583,0:07:12.601
ですが実際には ほとんどの場合[br]同じ状況下で男女が抱き得る

0:07:12.625,0:07:15.559
感情的欲求や生理的な欲求は

0:07:15.583,0:07:17.143
とても似通っています

0:07:17.167,0:07:19.268
ただ １つだけ例外があります

0:07:19.292,0:07:21.059
そう 例外はあるんです

0:07:21.083,0:07:24.143
デート中の男女などがそうです

0:07:24.167,0:07:26.518
男性は格好をつけようとして

0:07:26.542,0:07:28.851
女性は仲良くなろうとして

0:07:28.875,0:07:30.425
自然体ではなくなるからです

0:07:30.425,0:07:31.921
そういう例外もあると

0:07:31.921,0:07:33.041
理解しておきましょう

0:07:33.856,0:07:36.976
金融の分野においても[br]男女の違いが

0:07:37.000,0:07:39.059
頻繁に語られますが

0:07:39.083,0:07:41.601
実際には 男女を[br]違うものとして論ずることで

0:07:41.625,0:07:44.226
背後にある要素から[br]目が逸れてしまいます

0:07:44.250,0:07:47.476
非常にざっくりと[br]「女性は投資が好きでない」

0:07:47.500,0:07:49.184
「女性は資金運用が嫌いだ」

0:07:49.208,0:07:51.601
「男性はリスクに積極的だ」[br]などと言われますが

0:07:51.625,0:07:53.768
本質は 男か女かではなく

0:07:53.792,0:07:55.601
別のところにあります

0:07:55.625,0:08:01.143
ようは 資産運用に関して[br]興味や余裕や知識を持っている人か

0:08:01.160,0:08:02.934
そうでないかの違いです

0:08:02.958,0:08:04.684
ですから 議論を

0:08:04.708,0:08:07.518
男女差の話から[br]本質的なものへ移せば

0:08:07.542,0:08:10.851
女性を侮るような見方も[br]おそらく改まるでしょうし

0:08:10.875,0:08:12.559
投資に対して身構えている男性も

0:08:12.583,0:08:15.194
顧客に変えられるかもしれません

0:08:15.667,0:08:17.268
もう１つ例を挙げましょう

0:08:17.292,0:08:20.476
最初に話した女性アスリートの話に戻ると

0:08:20.500,0:08:24.101
スポーツ用品について[br]調査を行ったところ

0:08:24.125,0:08:26.434
色々な国で共通していた[br]興味深い発見の１つは

0:08:26.458,0:08:28.518
競争心のある人が

0:08:28.542,0:08:30.768
体を動かしている その最中は

0:08:30.792,0:08:33.393
ニーズに男女の差は[br]ないということです

0:08:33.417,0:08:34.726
アスリートはアスリートです

0:08:34.750,0:08:37.323
男性でも女性でも 若年でも年配でも

0:08:37.323,0:08:38.672
アスリートには変わらず

0:08:38.672,0:08:41.427
厳しい競争下で戦っている人であれば

0:08:41.427,0:08:43.538
役に立つスポーツ用品が[br]必要なのです

0:08:43.538,0:08:47.309
サッカーの女性選手と[br]男性選手には多くの共通点があります

0:08:47.333,0:08:49.143
競技場の外の話は関係ありません

0:08:49.167,0:08:51.120
服装や趣味など 人それぞれですが

0:08:51.150,0:08:54.461
競技場ではニーズに男女差はありません

0:08:54.585,0:08:55.742
ご紹介してきたのは

0:08:55.742,0:09:01.226
性別分類が最適ではないと私達が特定した[br]数々の分野のほんの数例です

0:09:01.250,0:09:02.775
ここでの論点は

0:09:02.775,0:09:05.734
フェミニズムを推進しよう[br]という話でもなんでもありません

0:09:05.738,0:09:08.961
私達が性別分類に慣れてしまっている[br]というだけの話です

0:09:09.005,0:09:12.018
この状態から脱却し[br]逆戻りしないために

0:09:12.042,0:09:14.226
消費者に関する[br]性別以外の測定項目を

0:09:14.250,0:09:16.515
探し始めることが重要です

0:09:16.618,0:09:18.018
私は現実派ですから

0:09:18.042,0:09:22.101
まだ 性別分類を使いたいと感じたり[br]使いやすいと思う気持ちはわかりますが

0:09:22.125,0:09:24.132
是非を議論すべきなのは[br]明らかですよね

0:09:24.132,0:09:26.101
ビジネスにおいては 性別分類が

0:09:26.125,0:09:29.101
成長のための視点として[br]本当に最適なのかを問うべきです

0:09:29.125,0:09:32.643
ですから もしあなたが私みたいに[br]ビジネスに身を置き

0:09:32.667,0:09:36.643
社会で起きている さらに広い議論での[br]自分の役割は何なのか

0:09:36.667,0:09:39.726
そんなことが常に気になる人間なら

0:09:39.750,0:09:42.726
ご自分のビジネスの中で[br]こんな会話を耳にしたら要注意です

0:09:42.750,0:09:44.893
「私のターゲットは女性だ 私のは男性だ」

0:09:44.917,0:09:47.601
「これは女児向けだ 男児向けだ」

0:09:47.625,0:09:49.518
このような性別の会話になっていたら

0:09:49.542,0:09:51.059
さっきも言ったような

0:09:51.083,0:09:55.226
よほど性別に特化した[br]特殊な製品カテゴリなら別ですが

0:09:55.250,0:09:56.726
危険だと思ってください

0:09:56.750,0:09:59.601
まず こんな会話を続けていれば

0:09:59.625,0:10:02.143
ステレオタイプや[br]男と女は違うのだという考えを

0:10:02.167,0:10:04.681
ひたすら助長することになりますし

0:10:04.681,0:10:06.630
さらに ここではビジネスの話をしていて

0:10:06.630,0:10:08.389
それを成長させたいという話なので

0:10:08.389,0:10:11.416
性別分類を使いたくなる衝動に[br]少なくとも抗ってください

0:10:11.416,0:10:15.393
性別はおそらくサービスや製品の[br]ターゲット選定に最適な指標ではないと

0:10:15.417,0:10:17.309
統計からわかっているからです

0:10:17.333,0:10:19.559
成長は全くもって簡単なことではありません

0:10:19.583,0:10:21.934
性別分類のような時代遅れの視点が

0:10:21.958,0:10:25.351
消費者市場で有効だと思う[br]根拠がわかりません

0:10:25.375,0:10:28.059
易しきへ流れるのをやめ[br]正しきへ進みましょう

0:10:28.083,0:10:31.601
それはビジネスだけでなく[br]社会にも良いことなのですから

0:10:31.625,0:10:33.018
ありがとうございました

0:10:33.042,0:10:36.042
（拍手）