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Evernoteがユーザに敗れた日!?


この記事の所要時間: 210秒 〜 310秒程度(1298文字)


最近、Evernoteのバージョンアップでおもしろい出来事があった。前回のバージョンアップで行なわれた変更が、次回バージョンアップですぐさま元に戻されたのだ。メモを取っていないので確かなことは言えないが、1週間か10日程度での再変更。OS X版でのことだ。アプリが機能の変更を元に戻すことは多々あるが、ここまで早いタイミングでの取り下げは珍しい。余程の悪手だったのだろう。
 

credit: AJEL via pixabay

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ポケモンGO、ルアーで人は釣れるのか?


この記事の所要時間: 310秒 〜 410秒程度(1807文字)


ポケモンGOがはやっている。すでに当初の勢いはなくピークは過ぎたという声もあるものの、これは多くの流行で共通に起きる現象。断片的なデータしかなくその根拠は示しにくいが、まだまだ流行の最中にあるという認識だ。
 
さて、ポケモンGOがリリースされた直後、ゲーム内のアイテムである「ルアー」を使って人を集めるというアイデアがあった。商店街だったり、飲食店だったりが、集客のために活用できるという仮説だ。この人集めの仕掛け、はじめて聞いたときには(誰でもすぐに真似できるので差別化は難しいものの)よいアイデアだと思ったが、今になって考え直すとかなりあやしい感じがする。本当に、ルアーで人は釣れるだろうか。
 

credit: Tumisu via pixabay

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ビジネス書が(あまり)役立たない理由


この記事の所要時間: 350秒 〜 450秒程度(2150文字)

●A社は「○○○」をして成功しました。
●B社は「○○○」をして成功しました。
 ↓
●あなたの会社も「○○○」をすれば成功します。

これは、ビジネス書などでよく見掛ける論理の流れだ。要は、「成功者の真似をすれば成功します」という論法。「○○○」には、大なり小なりビジネスのやり方が入る。ハーバード流交渉術でも、Facebook活用でも、店頭の手書き立て黒板でも、何でもいい。当然のことながら、実際の本ではもう少しお化粧した書き方をしているが、突き詰めて行くと書いてあることはこのような論理の流れだったりするのだ。
 
「成功者の真似をすれば成功します」は一面の真理だが、無理がある論法なのも確か。同じ「○○○」をして成功できなかったC社やD社があるかも知れないし、成功の要因は「○○○」以外の他の何かだった可能性もあるからだ。この安易な論理の流れが、ビジネス書をあまり役立たないものにしているように思えてならない。
 

ビジネス

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自動運転カーの事故率は高い? 低い?


この記事の所要時間: 330秒 〜 430秒程度(2027文字)


Googleが開発している自動運転カーについて、いくつかのデータが公開された。その中で特に興味をひかれたのが、自動運転カーで遭遇した事故件数だ。事故は、6年間のテスト走行で11回。走行距離は170万マイル(約270万km)なので、10万マイルあたり約0.6件の事故率となる。「National Highway Traffic Safety Administration(国家道路交通安全局)が公開している情報によれば、自動車同士の損害のみで負傷者が出ていない事故は、全国平均で10万マイル(約16万km)の走行で約0.3件発生」であり、自動運転カーの事故率は一般の運転での平均よりもかなり高いようだ(参考:Googleの自動運転カーは6年間で11回の事故に遭遇していたことが判明|GIGAZINE)。
 
ただし、この「高い」には注釈が付く。一般の運転では「警察に届けられないような小さな衝突事故も多数発生しているはず」なので、単純には比較できないという訳だ。確かにその通りだとは思うものの、それではデータの意味付けができなく困ってしまう。注釈付きのデータでは、自動運転カーが安全か否かを判断できない。
 
多くの場合、データは単体では意味が取れない。全体の平均だったり、別な層での数値だったり、これまでのデータだったりと比較することで、はじめてその意味付けが可能になる。そして、比較の方法に正解はないため、ここにデータをつくる側のセンスがあらわれる。うまいデータをつくれば多くの人を説得できるし、うまくいかなければ鼻で笑われることになるのだ。不幸な結果を招かないために必要なのは、誰もが納得するようなデータをつくること。そこで今回は、自動運転カーの事故率を例に、説得力のあるデータのつくり方を考えてみる。
 

事故

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「誕生日のパラドックス」を実証する


この記事の所要時間: 230秒 〜 330秒程度(1521文字)


確率には、人間の直感と合わないものがある。学校の確率の授業で登場する「誕生日の問題」などはその典型だろう。質問の仕方はいろいろで、例えば「何人集まると、その中に同じ誕生日の人がいる確率が5割を超えるのか」。1年365日を2で割って182人や183人という答えが出たり、山勘で50人、100人という答えが出たりするが、この質問の正解はたったの23人。この正解が直感で思い浮かぶ人数と較べてあまりに小さいため、「誕生日のパラドックス」と呼ばれることもあるようだ。
 
さて、この直感に合わない確率を数式で説明するのは簡単だが、確率が苦手な人はそれでも納得しないらしい。そこで、腕試しがてらいたずらに実証してみよう。何人集まったら同じ誕生日の人が出現するのか、実際に試してみるのだ。
 

誕生日

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