～いいか悪いかは、実験してみないと分からない。好奇心とデータを武器に未来のかたちを探る～

さまざまな大手企業とタッグを組んで経済を読む

金丸：まず、成田さんのお仕事について簡単に教えてください。成田さんは経済がご専門ですよね。実のところ、私は経済学者と名乗る人たちをあまり信用していません。というのも、1990年前後のバブル絶頂期に、マクロ経済学者が言っていたことってことごとく外れましたよね。

成田：バブルの頃は「世界の公用語が日本語になる」とか、訳の分からないことが言われまくっていましたね。以前は社会体制を変えるくらいの力を持っていた経済学者が、いつの間にか「大きな問題に適当なことを言う人たち」と思われるようになってしまった。でも最近は変化が起きていて、取れるデータが増えたことによって、もう少し小さな範囲の具体的なことについてデータを用いて調査し、信頼できる結果を出す人たちが増えています。僕もそのひとりです。

金丸：具体的にはどのようなことをされているのですか？

成田：僕の場合は企業と組んで、サービスやインターフェイス、値段設定のデザインに取り組んでいます。

金丸：確か、サイバーエージェントとお仕事をされていますよね。

成田：ファッションや広告のオススメアルゴリズムを改良しました。以前と比べて、クリック率を数十％アップさせられる場合もあります。

金丸：そんなに変わるものなんですか？

成田：できることもありますね。でもそれで終わったら、ひとつの企業が潤うだけです。会社だけでなく社会にもよい影響を与えたくて、2,800万件超のファッション推薦データと関連するソフトウェアをオープンソースとして公開しています。

金丸：それは素晴らしい。GAFAM（グーグル、アマゾン、フェイスブック、アップル、マイクロソフト）などの巨大IT企業は、世界中で利益を得るだけでなく、ユーザーから得られたデータを独占しています。大規模なデータをオープンソースとして公開するというのは、聞いたことがありません。

成田：日本どころか、海外でも少ないです。

金丸：先ほど、「取れるデータが増えた」とおっしゃいましたね。私は30年ほど前、百貨店のコンサルティングを行っていたときに、すごくもどかしい思いをしたことがあります。冬のコートがたくさん売れて、売り場担当者が発注をかけたんですが、売れ筋を多く仕入れるのではなく、売り場にある全部のコートを一律発注してしまって。「売れない商品を発注したらダメですよ」と。

成田：それは、売れ筋商品を分析できていなかったんですか？

金丸：ええ。なぜかというと、コート全体の売上というサマリデータしか見ていなかったから。ちょっとブレイクダウンすれば分かるのに、当時は合計値や平均値だけを見て判断していたんです。

成田：今だと考えられないですね。

金丸：それと対極的だったのがコンビニです。コンビニは全体の売上はもちろん、品目ごとにいくら売れたか全てのデータがリアルタイムで出ます。それを見ながら発注をかけたり、他店と比べて売れてないなら何が原因かを探ったりできる。百貨店が凋落し、コンビニが躍進した一因には、こうした差もあったと感じています。

成田：確かに「合計」や「平均」だけだと、実態は分かりません。もう少し細かく分類して、分類ごとの違いや変化の差が明らかになれば、「なぜそれが作り出されているのか」「どう介入したらそれが変わるのか」が見えてくると思いますが。

金丸：具体的に何かを解決するのは、ディテールです。このディテールとマクロをつなぐのが、まさに経済学者の役割ではないでしょうか。だから、より細かいデータが拾えるようになったこと、そのデータをもとに施策を考える成田さんのような人が出てきたことは、とても素晴らしいと思います。

成田：個別の店舗や商品のことが分かってくると、それらとマクロで起きている経済全体の動きを何がつないでいるのか、そのメカニズムを解明するという問題が出てきます。そして、この解明こそが一番難しいところですね。