Evidence-basedなら、即アクションを
根拠に基づき政策立案を行うEBPM(Evidence-based Policy Making)という単語を頻繁に耳にした時期があります。もちろん今も立派に現役です。私はこの言葉には、なんだか中途半端な感じを抱いてきました。政策立案は政策施行を伴わねば意味を持ちませんし、施行後には市民の反応を新たなEvidenceとして、政策の振り返りと修正改善を行うべきです。ところが、現実は「立案して一安心」の空気が流れてしまっています。
Evidence-based Policy Making and Implementing Cycleとでもして、これをグルグル回して欲しいと感じます。もっと言えば、Evidence(的なもの)が何か得られたら、その確かさを自身で検証する意味でも即実験してみるという態度を持ち合わせて欲しいのです。
Evidence-based Immediate Experimentingです。
例えばスーパーなら
スーパーやドラッグストアには、今ではPOSレジが当たり前に導入されているはずです。そこで取れるデータをオンタイムでチェックしていたら、例えば、今日はビールと紙オムツを両方買っていく客が多いということに気付いたとします。そうしたら「なぜかな？」と考えたり、「後でじっくり分析してみよう」と思ったりする前にやることがあります。移動棚か何かを利用し、この二つの商品を近くに並べてみることです。紙オムツ売り場の近くには冷蔵庫で冷やしていないビールの６缶パックの積み重ねを、ビールを並べた冷蔵庫の側には紙オムツタワーを、といった具合です。それで更に売り上げが伸びるようなら陳列を切らさないよう、その特設位置への商品補充を続けます。
このようにデータに呼応・即応する行動を取って、まずはデータを活用すべきです。対話を始めようとすべきです。意味を考えたり分析したりするのは後からで構いません。もし営業中に余裕のあるスタッフが店舗にいたなら、実際どんな様子の人が買っているのかを観察・記録してもらうと、分析の際に役立つ情報が一つ加わることになります。
マーケティングリサーチの定義
AMA(American Marketing Association)の、最新2017年の定義によれば、
Marketing research is the function that links the consumer, customer, and public to the marketer through information—information used to identify and define opportunities and problems; generate, refine, and evaluate actions; monitor performance; and improve understanding of it as a process. It specifies the information required to address these issues, designs the method for collecting information, manages and implements the data collection process, analyzes the results, and communicates the findings and their implications.
とあります。Google翻訳の助けを借り、補足・整理すると以下のようになるでしょうか。
「マーケティングリサーチは、情報を介して消費者、顧客、一般大衆をマーケティング担当者に繋ぐ機能です。情報は以下のような目的で使われます。機会や問題を特定し定義するため。問題へのアクションを生成、改良、評価するため。アクションのパフォーマンスを監視するため。情報を処理しつつ情報への理解を更に高めるため。マーケティングリサーチは以下の流れで進みます。問題に対処するのに必要な情報を具体的に示す。その情報の収集方法を設計する。データ収集過程を管理・実行する。結果を分析する。リサーチによる発見とその示唆を明示する。」
マーケティングリサーチは、それを進めながらリサーチ対象への理解を深め、理解を元にリサーチの進め方に改善・修正を加えることを前提としています。最初に手元にあった情報だけを頼りにした立案で立ち止まってしまうことを想定してはいません。Evidenceに基づくアクションを取って、その結果、新たなEvidenceや正しい解釈に気づき、進めながら改善を続けなくてはなりません。
即応実験はネットの世界では当たり前
インターネットを利用すると、ログを頼りに個人の興味や関心を機械が学習・判断し、次回以降それに合致した情報が優先的に表示されるようになるといわれます。このことの利点と弊害については、以前この連載でも触れています。
加えて、最近、気がついたことにはこんなこともあります。同じ家で暮らす誰かが購入検討中の商品を検索してしばらくすると、別の家族のスマホにもそのカテゴリーの商品広告が現れるようになるのです。おそらく同じWi-Fiを使用しているからだろうとのこと。今後は、家族ぐるみでまんまと乗せられてしまう可能性があると感じました。
イギリスの認知心理学者・エドワード コリン チェリーがいうカクテルパーティ効果は、多くの音の中から、自分に関連したり自分が必要としていたりする情報を無意識に選択し認識する脳の働きを指すものです。似た話で、何か課題を普段から意識しておくと、それに関連する情報が得られやすくなったり課題解決のアイデアが閃いたりしやすくなるとも一般にいわれます。カラーバス効果と呼ばれるこの名称については議論を呼んでいるところのようです。いずれにせよ、自分に都合の良い情報の得られやすさが、機械によってコントロールされる時代が、もう既にやって来てしまっているのです。
教育へのDX活用
さて、今回、ChatGPT4氏へ投げかけた質問は、教育のDX化の良い点と悪い点についてです。良い点としては、アクセスの機会均等化、柔軟な学習スタイル、豊富な教材、リアルタイムなフィードバックの４点が挙げられました。一方、悪い点としては、デジタルデバイド、対面のコミュニケーションの欠如、自己管理能力の必要性、技術的なトラブルの４つを挙げてきました。そこで今回のテーマの「呼応」「対話」ということに関して、「生徒の理解度や躓きのログを考慮した個別教材が出来るのでは」ということを聞いてみました。すると、学習のプロセスがデータ化され、そのデータを解析することで各生徒の理解度や躓きの箇所を特定することが可能になるため、以下のメリットが考えられるという、また４つの返答がきました。個別化されたフィードバック、アダプティブラーニング、弱点の早期発見、モチベーションの向上です。「それぞれの事柄に対する理解が進むと正しい理解に基づいた思考が促され、良いアイデアもたくさん生まれそうですね」との私のコメントに対しては、そのポジティブな効果として以下が期待されると教えてくれました。クリティカルシンキングの育成、創造的思考の促進、自主的な学習への意欲、実践的なスキルの習得です。
プロセスへの理解と「介入」が大切
前回も「思考の評価」という回答にハッとしたということを書きました。今回ここまで書き進めた中にも、プロセスに類する単語が多く使われたことに気づきます。結果に行き着くまでの途中途中での気づき、作業過程での細かな修正やアジャストが大切ですが、それを人間が一つひとつ細かく拾っていくには相当な労力を必要とします。そこを機械・システム・AIが細かくフォローしてくれ、うまく軌道に戻す手伝いをしてくれるなら、人間は大いに助かります。学習においては、このような形でのAIの「介入」を期待したいと感じます。
10歳からわかる「まとめ」
・エビデンス(的なもの)が何か得られたら、その確かさを自身で検証する意味でも即実験してみるという態度を持ち合わせて欲しい
・マーケティングリサーチも一つの実験。リサーチを進めながら、ファインディングスに基づき途中途中でやり方を見直すべき
・インターネットの世界では、ログに呼応し表示内容が個別最適化されることは珍しいことではない
・教育のDX化により、生徒・児童それぞれの理解度や躓きに基づき「個別の教材」が出来るようになる
・また、回答途中の思考プロセスに「介入」可能になるため、適切な軌道修正を促すことで、一人ひとりの正しい理解の深まりが期待できる
以下、余談です。
EBPMで増えたもの
EBPMが盛んに言われ出してから、インターネット上の役所の資料に、やたらと関連リンクが増えたような気がします。あたかも「本文記載の事柄のEvidenceはこれだ」とでも主張しているかのようです。かくいう私も、インターネット記事と紙の記事の違いの一つはこの機能の有無だと感じており、書面であれば脚注に書くようなこともインターネットでは安易にリンクを貼り付けていると自覚しています。しかし、それらは実際はあまり読まれていなさそうだというデータも否応なく取れてしまっています。
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ジャートム株式会社 代表取締役
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