消費者の動きから右回り？左回り？
コンビニレイアウトの謎

どうしてついつい買ってしまうの？

新しい経営に向けて経営学は社会の発展に寄与してきましたが、これからはそれだけで終わりません。
社会は今、新しいことを生み出し実行できる人を求めています。
そのためには、モノ・コトを進化させるチカラが必要です。
魅力のある価値を提案する
マーケティングと戦略。

本 冊 子 は、 マ ー ケ テ ィ ン グ やデータサイエンスとはどういうものかをイメージしてもらうために作りました。
Vol・ で は、「 身 近 な 話題」（ ページ）と「研究室探訪」（ ページ）はマーケティ
ン グ の 分 野 か ら、 識 者 の イ ン
タビューはデータサイエンスの 分 野 か ら 取 り 上 げ ま し た。
ま た、 企 業 と の コ ラ ボ と は どう い う も の か は「 プ ロ ジ ェ クト研究」（ ページ）として紹介しています。
本 冊 子 を 読 ん で い た だ い て、そのおもしろさや大切さをつかんでもらえたらと思います。
1

3分間待てないでこんな価値あるものに。

見方を変えると何の意味もない石ころも石ころにも新しい価値を7

フタがめくれ上がる経験

2

ビッグデータの中から価値を見いだす
データサイエンスと情報活用。
新たな価値が生まれる背景を探る制度や文化。
価値づくりにつながる実践型フィールドワークによる知見。
これらの領域を融合させながら科学的に探究します。

岡山理科大学の経営学部 （仮称）は、8 3したことないですか？

Yes!!

企業や地域に経営学部 （仮称）

右回りにしているものってなにかあるの？他にも野球ベースや学校のトラックも左回りです。唯一右回りなのは競馬場なのですが、それ以外のトラックは全て左回りになっているため、私たちは子どもの頃から自然と左回りに慣れているのです。このため、お化け屋敷やミステリーツアーなどは「違和感がある」「なんとなく気持ち悪い」という性質をいかして、わざと右回りにしています。こんなところにも私たちの行動心理が利用されています。

Paperweight
Stonecover「なにが何でも左回り」ということはなく、土地の形や立地条件を考えて決めていて、戦略的に右回りを採用しているところもあるんだって。

新しい価値を創造します。

岡山理科大学

マーケティングの世界では「人間左回りの法則」とよばれ、人が自然に動くときに通る経路は「左回りが良い」といわれています。（「左回り」とは左手が内側にくるよう回る、反時計回りのことです。）
たとえばコンビニでは、入口から左側に雑誌・飲み物・お弁当などのよく売れる商品を配置しています。そのように配置したほうが消費者の目にとまりやすく良く売れるからです。さらにあのディズニーランドも「人間左回りの法則」にしたがって作られています。
その原因は「心臓が左にあるから」「私たちの体には右側に重い肝臓があり、バランスをとるため左に重心が移る」などいろいろいわれていますが、結局のところ多くの人は右利きであるため、左手にかごを持ち、右手で商品を取るので左回りのほうが取りやすく一般には好まれるようです。

右回り

3

経営学部 経営学科［仮称］2017年4月開設予定【設置届出書類提出中】※掲載内容は予定であり、変更となる場合があります。
お客の動線を右回りから左回りに変えただけで売り上げが 10％伸びた
お店もあるんだって。

Q左回りQ

広がりをもってものごとをとらえるものとして、あるいはそれらをつなぐものとして、データサイエンスがあるといえます。

データサイエンスはカタカナがよい― まず、いまの社会で求められている重要なことは何か、経営やマーケティングとからめて、お考えをお聞かせください。人にしかできないことを見極める
いま、まさに生活スタイルや産業構造が根本的に変わりつつあります。従来の大量生産・大量消費の時代から、一人ひとりに合わせたモノやサービスを提供する時代になっています。同時に、機械化がどんどん進んでいます。ということは、機械に任せられることは何か、だからこそ、人にしかできないことは何かを見極める必要があります。たとえば、サービスにしてもどんどん機械に置き換わっています。しかし、人にしかできないサービスもあります。これを明確にして、機械をより高機能化させるビジネスに注力するのか、人にしかできな いビジネスを展開するのか、しっかり考えていかなければならな
いと思います。たとえば、情報系の企業であれば前者、クリエイティブな企業であれば後者です。人それぞれが求める価値の実現のために、機械、人ができることを見極めていかなければなりません。

ます。間もなく日本で初めてのデータサイエンス専門の学部がスタートしますが、これまで、日本には専門の学部・学科はありませんでした。では、既設の学部・学科で、データサイエンティストが十分に養成できていたかというと、統計学を正しく使いこなせる専門家が足りないという現実が、その結果を表しています。これまで、日本は統計学をなおざりにしすぎていました。アメリカなどでは、大学でデータを扱うプロフェッショナルを育成し、企業に勤めてから も ス キ ル ア ッ プ の 機 会 を し っ か り 設 け、
企 業 体 力 を 保 っ て い ま す。 目 に 見 え な いデ ー タ 分 析 に 目 を 向 け る こ と、 そ れ を 小・中・高からしていかなくてはならないと思います。
― 最後に、来春、本学で開設予定の「経営学部」やそこで学ぶ大学生に期待することなど、ひとこといただければ幸いです。

自然な流れに乗り切れないのはダメ

国際競争に勝つ…
グローバル化を支える１つがデータサイエンス
国際競争に勝つことは当然、そのために、グローバル化に取り組まなければなりません。このグローバル人材に必要な能力には３つあります。１つ目は「英語力」。これは、あたり前ですね。２つ目は「コミュニケー
シ ョ ン 力 」。 こ れ は 単 純 な 英 語 力 や よ く 勘
違いされるプレゼン能力ではなく、相手が求めているものは何か、こちらが言っていることを相手が理解してくれているかなどをしっかり意識しながら、対話を進めていく力です。そして、３つ目が「データサイエンス力」です。傾向を知る、戦略を立てる、評価をする、などなど、一般的な活動
は デ ー タ の 分 析 な し に は 成 り 立 ち ま せ ん。
このデータを基にものごとを分析・判断していく力が３つ目のカギです。

ビッグデータははずせない
ｅコマース企業などはビッグデータの活用に本腰を入れています。ライバル企業がどのようにデータを生かしているか、いかに他社よりデータを活用できるか、この探り合いが企業の勝敗を左右する時代になりました。今後は、データを活用しない企業は生き残れないでしょう。当然、国際競争力をつける必要がありますから、グローバ
ル 人 材 が 備 え る べ き 能 力 と し て、 ビ ッ グ
データが活用できるデータサイエンス力が必須ということになります。

文系・理系の切り分けも無意味に
このビッグデータの登場によって、これまで対象となっていなかった分野にもサイエンスのアプローチで切り込んでいけるよ
う に な り ま し た。 い や、 必 然 的 に な っ た、

タサイエンスの意味でも、経営学のノウハ
ウを実地に応用するという意味でも、大変魅力的な演習授業だと思います。

データサイエンスを活用するための基礎と引き出しをたくさんもつこと学生のみなさんにつけてほしい力としては、最初にいいましたように、横串を通せる力です。その「横串」の具体的な手立てが「データサイエンス」ですが、この「横串」は、学問分野に通すという意味と、もう１つ、部署間に通すということも念頭においてほしいと思います。たとえば、大きいチーム（企業）に入って、自分の得意とするところでがんばる場合もあれば、非常に小さなチームに入って、その核として働く場合もあるでしょう。後者の場合、自分一 人 で は す べ て は で き な い で し ょ う か ら、
人 的 ネ ッ ト ワ ー ク が 必 要 に な っ て き ま す。
こういうときには、どこに相談すればよいかというネットワークをもっておく、つまり、人的なネットワークに横串を通せることも必要ですね。そして、こんなときには、こういう解決に向かうとよいといった「引き出し」をたくさん持っておくことが大切です。どんなところに行ってもデータは必要になることから、こういうときも人と人を媒介してくるのは、データだということになります。

データ・知識・知性を意識できる人に！
最 後 に、「 デ ー タ 」「 知 識 」「 知 性 」 こ の３つをしっかり意識して勉学、研究に励んでほしいと思います。「データ」と「知識」は違います。「知識」と「知性」も違います。
「 デ ー タ 」 は 分 析 す る こ と で「 知 識 」 化 され ま す。「 知 識 」 は 引 き 出 し で あ り、 静 的で す。 こ の「 知 識 」 を 使 え る よ う に す る、動的にすることが「知性」です。

と い っ た 方 が よ い で し ょ う。「 サ イ エ ン ス＝理系」という図式や、この文系、理系という切り分け自体がもう意味をなさなくなっています。早くこのことに気づいて対策を立てていかないと、世の中の動きから取り残されていきます。
― お話の中に「価値」という言葉が出てきました。少し補足をお願いできますか。

価値とはニーズ、そこからサービスが生まれる「 価 値 」 と は、 客 観 的 で な く 主 観 的、 絶対的でなく相対的なものです。価値は、それ単独で存在するものではなく、受け手があって意味をなします。すなわち、同じことでも、受け手が変われば、その価値も変わります。だから、主観的、相対的となるわけです。別様にいえば、価値はニーズな※んです。世の中は、ニーズドリブンで動いていますし、サイエンス自身がニーズドリブンですね。ニーズドリブンであるということが、まさにサービスにつながるわけです。この「価値」を製品やサービスにつなげ る こ と が で き る か が、「 価 値 創 造 」 の ポイントといえるでしょう。
― 現代における「データサイエンス」の役
割や大切さについて、どのようにお考えでしょうか。

データサイエンスは横串である
データサイエンスは、さまざまなものをつなぐ横串といえるでしょう。すでに述べてきたように、世の中はデータを基に判断することがベースとなっています。これまでは、そこに必要な知識を「数学」や「統計学」といった既存の枠でとらえ、個別の分野は個別の分野で閉じようとしていました。しかし、いま、分野横断的に、大きなこれからできる貴学の経営学部・経営学科は、いまの時代に必要なデータ分析力やそれに支えられたビジネス力がしっかり学
べ る 学 部・ 学 科 で あ る と 期 待 し て い ま す。
「データ」「知識」「知性」を意識して、しっかり学びを深めてほしいと思います。
― 本日は、お忙しい中、ありがとうございました。

※１ ニーズドリブン…人々のニーズ（要求や需要）に基づき、ものごとを進めていくということ。
※２ コーオプ教育…Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｅｄｕｃａｔ
ｉｏｎ （ＣＯＯＰ教育）。企業が主導となるインターンシップと異なり、大学と企業が連携して取り組む人材教育のこと。大学の教育カリキュラムの中に企業での経験を位置づけ、大学での学びと企業での体験とをしっかり連動させる。

45※

理学博士、統計学者。
情報・システム研究機構理事
統計数理研究所 所長
モデリング研究系教授／総合研究大学院大学教授
東京大学理学部地球物理学科卒業、東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。統計数理研究所予測制御研究系予測理論研究部門助手、教授、統計数理研究所予測制御研究系システム解析研究部門教授、予測発見戦略研究センター副所長を務め、現在、同研究所所長。
www.ism.ac.jp/~higuchi/

データサイエンスのLeaders Interviewは、大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所の樋口知之教授です。
統計数理研究所は、日本で唯一、統計学を専門とする国の機関で、その所長である樋口先生に、データサイエンスの大切さについて、2016年３月１１日、お話を伺ってきました。

と こ ろ で、 な ぜ、「 統 計 学 」 や「 デ ー タ科 学 」 と よ ば ず、「 デ ー タ サ イ エ ン ス 」 とよぶのでしょう。その理由は２つあると思い ま す。 １ つ は、 技 術 的 な 観 点 か ら で す。
現在、機械学習やＡＩ（人工知能）、ディープラーニングなど、統計学だけでなく、新しい技術がデータを基にさまざまな問題を解決するようになってきました。最近の例
でいえば、囲碁。ディープラーニングを使ったＡＩが棋士に勝利するという、その実現がもっと先であろうと予測されていたことが、 デ ー タ を 基 に し た ア プ ロ ー チ に よ り、もう可能になろうとしています。データにふくそうかかわる技術が輻輳的で広がりがあるという こ と を、「 統 計 学 」 な ど の 既 存 の 印 象 を超えた呼び名で表そうとするものです。もう１つは、もっと重要で、社会的な意味です。データが世の中のいろいろなものをつなぐものとなってきた、データが中心の世の中になってきた、ということから、私たちの身の回りでのデータの存在を意識させようというものです。技術的な広がりと社会的なニーズの高まり、この２つの観点から、あらたな概念を想起させるのに、カタカナ表記がいいんですね。
「生命科学」と「ライ フ サ イ エ ン ス 」、 こ の ２ つ の ニ ュ ア ン スは違いますよね。この関係と同じようにとらえてもらえばよいでしょう。日本の官公庁でも「データサイエンス」や「データサイエンティスト」という用語を使うようになってきています。

実は、人材不足世の中の自然な流れに対応できるかどうかが、今後の学部や学科の命運を分けるでし ょ う。 デ ー タ を 使 う こ と は も は や 常 識。
しかし、既設の学部・学科で、この流れにすぐに乗れるかというと、さまざまなしがらみから、それほど簡単にいかないのが実際のところでしょう。その点、あらたに開設する貴学の経営学部では、柔軟な対応が可能であり、また、そうなっていると思います。ゼロから作るわけではないので、必要な土台や資材は、貴学のこれまでの資源が有効活用できていますし、上記の変革や流れもうまく反映されていて、大変好条件の下でのスタートと思います。データサイエ ン ス の 観 点 も 十 分 に 盛 り 込 ま れ て お り、※特に、貴学式のコーオプ教育である「課題解決ラボ」ですか、企業の方と共同で実際に企業が抱える課題を解決していくという科目は、データを活用せざるを得ず、デー

樋口 知之（ひぐち・ともゆき）

統計数理研究所 樋口 知之 所長に聞く

実 は、 日 本 で は、 デ ー タ の 分 析 を 行 う
データサイエンティストが大変不足してい※

すべての切り口
それはデータサイエンス2017年4月に開設を予定している経営学部（仮称）は、「マーケティング」と「データサイエンス」をカリキュラムや研究のキーとして、新しい学びの場を作ろうとしています。
この２つのキーが、なぜ、‘いま’そして‘これから’の経営学に必要なのか、それぞれの分野の第一人者にお話を伺ってきました。題して、Leaders Interview。新
しい経営学が目指すべき方向や経営を変えるトレンドを識者の目線で語ってもらいました。
今回は「データサイエンス」のLeadersInterviewです。

［ キーワード解説①］
ら、新しいサービスやアイデアから生み出される

代社会のイノベーションは、従来の技術革新かり、いわゆる勝ち組となっています。つまり、現ど、これらを実現できた企業の躍進が目立っておバックス、アップル、ソフトバンクに無印良品なことが強く求められています。グーグルやスター

グ主導による新たな経済的な付加価値を創造する

変わり、現在、モノやサービスは、マーケティン生活ができています。しかし、時代背景も大きくそのお陰で私たちはずいぶんと快適な社会の中で新、いわゆるイノベーションとよばれています。

て作り出してきたモノやサービスであり、技術革れらは素晴らしい技術者の方々の『知』を結集し新幹線や冷蔵庫、携帯電話にインターネット、こイ ノ ベ ー シ ョ ンに利用されています。これまでネットワークとはンターネットに接続されるのは当たり前で、便利現在では、スマートフォンやタブレット端末もイして伝達されるシーンがますます増えています。

楽、音声、写真、文字情報がインターネットを介ています。さらに、デジタル化された映像、音報家電をネットに接続する流れは、すでに始まっ

ヤー、ＨＤＤ・ＤＶＤプレーヤー等のデジタル情ビやデジタルカメラ、デジタルオーディオプレーＭａｃｈｉｎｅ）の考え方から来ています。テレワークでつながるＭ２Ｍ（Ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏ「モノ」を接続する技術です。機械同士がネットていたインターネットに、それ以外のさまざまなサーバー、プリンタ等のＩＴ関連機器が接続されンターネット）とは、従来は、主にパソコンやＩｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ（モノのイＩ ｏ Ｔ

データから価値を創出し、ビジネスの課題に対す目的に応じて収集した）膨大なデータを処理し、などの情報技術を駆使し、企業がもつ（あるいはデータサイエンティストとは、統計学や情報処理

ビッグデータ活用のポイントといえます。業の創出などへの可能性を広げていくことが、サービスの提供や業務効率化、異変の察知や新産もあります。ここを乗り越え、ニーズに即した限界に直面して、大切な規則や傾向を見逃すことデータに隠れて、あるいは処理時間や処理方法のします。ただし、大きいがゆえに、無駄で邪魔なこれらのデータを関係付けすると、さらに巨大化積されることが当たり前となりました。さらに、子（ゲノム）データなど、ＩＣＴの進展により、経済的な付加価値の創造へと、意味合いが移り変目の分野です。

模が爆発的に大きくなるといわれています。大注

無縁だったものが対象になるため、今後、市場規タの力に加え、ビジネスに精通し、分析結果からいいます。したがって、データ解析やコンピューる解決策を示すことができる専門的人材のことをデータサイエンティスト

このような特徴をもったデータが生成・収集・蓄わってきています。

サ ー ビ ス ・マ ー ケ テ ィ ン グ
ビ ッ グ デ ー タなったわけです。つまり、サービス・マーケティサービス）」を取り扱うマーケティングが必要とります。そこで、「モノではない財（いわゆるランでの接客）といったモノとは異なる特徴があサービスには、目に見えない（たとえば、レスト網の発達）が大きく影響しています。しかし、（ 世紀半ばのアメリカ、大量生産の確立や物流は、マーケティングが生まれた当時の時代背景

タ、センサーに秒単位で記録されるデータ、遺伝どのＳＮＳのデータ、購買履歴などのＰＯＳデーれる情報、ＦａｃｅｂｏｏｋやＴｗｉｔｔｅｒなのデータということになります。Ｗｅｂで展開さなく、種類の多さや蓄積速度の速さまでが桁違いさを表したりします。ただ、容量が大きいだけでトで処理することが困難」と、その巨大さや複雑びます。「市販のデータベースやデータ処理ソフ存の「大きい」を超えたものをビッグデータとよその文字どおり、大きなデータのことですが、既も求められている人材といってよいでしょう。

式な職種としての定義はまだあいまいですが、最報等を身につけておくことが重要になります。正多くして、データ分析の目線で統計学、数学、情います。社会に出るまでに、問題解決型の体験を題となっていて、多くの企業がその人材を求めて可欠な職種です。日本では、特に、その不足が課る時代、ビッグデータやＩｏＴを活用する上で不とになります。あらゆることがデータから導かれ戦略が提案できる能力も兼ね備えた人材というこ

これまで、マーケティングはモノ（いわゆる消費ングとは、無形財を対象としたマーケティングと財です）を対象として発展してきました。それいうことになります。

6719

︵仮称︶

学営

では、このような日常的消費は、企業のマーケティング担当者が注目しなければならないほど重要なのでしょうか。単純に考えれば「多様な消費行為があるのは当然であり、企業がそれら全てに反応することは理想だが不可能である」ともいえます。
大藪研究室が注目したのは、その日常的消費は自然発生的に生まれたものではなく、テーマパークのマーケティングが、若いママたちの散歩という消費行為をつくったという点です。そのテーマパークは、パークが大好きなコアなファン向けに、年間パスという１年中何回も入場することができるチケットを販売していました。

格安のチケットです。その年間パスがあったからこそ、家それは、一般向けに販売されている1日入場券と比べると計をやりくりしながら、子どもを育てている若いママが毎日の散歩コースとしてテーマパークを利用することが可能になりました。そのようなチケットがなければ、パーク内を散歩することは現実的に不可能であることは、誰でも想像できるでしょう。つまり、散歩という行為と格安の年間パスのどちらか一方がなければ、上記のようなパーク内での日常的消費は成立しなかったと考えることができます。

平日〜

私たちは生まれながらにして消費者ですから、実は私た
ちは消費のプロといえます。その意味で、消費者行動をテーマにする大藪研究室の研究対象は身近に存在していま
その研究の出発点は、常識的な見方を疑うことから。自す。
然科学と比べて経営学や商学といった社会科学（いわゆる文系）においては、画期的な新発見というものはあまり多くありません。その研究は、これまでの物の見方を疑い、たとえば、大藪研究室で取り組んだ「テーマパーク消別の角度から現象を理解していくことが中心となります。
費」。ゲストは、テーマパークで一体何を消費しているのでしょうか。ゲストは刺激的なアトラクションやイベントというような非日常的経験を消費しているはずと、私たちは直感的に考えがちです。
しかし、大藪研究室による調査の結果、テーマパークに訪れるゲストの中には、日常的経験を消費している人たちがいることが明らかになりました。そのような消費をしているのは、テーマパーク近郊に住む若いママたちです。彼

大藪研究室では、このような消費者行動とマーケティン

経営学部

経（0800）888-1124（フリーコール）（携帯可）※本誌における経営学部経営学科に関する掲載内容は予定であり、変更となる場合があります。

携帯サイトはこちら

URL http://www.ous.ac.jp【設置届出書類提出中】

17：00

http://www.soci.ous.ac.jp/management/〒700-0005 岡山県岡山市北区理大町1-1 岡山理科大学 入試広報部
TEL（086）256-8412 FAX（086）
256-8452

科

2017年4月開設予定

9 ：00

受験生ホットライン

女たちは、子どもとの散歩コースとしてテーマパークを毎日のように利用します。あるママは「自宅近くの公園より話は、「テーマパークは非日常的消費を行う空間である」というこれグの関係について研究しています。先ほどの日常的消費のまでの物の見方を疑うことから始まりました。私たちにとって、とても安全」「車が走っていないし、不審者もいないでしょ」と言います。彼女たちは、ベビーカーに子どもを乗せてパーク内を毎も身近な消費者行動やマーケティングを研究することを通して、世の中を見通す力を身に付けて欲しいと思います。

日散歩し、ママ友とのおしゃべりをひたすら楽しみます。このような普段の生活の一部と理解することができます。

行為は、自宅近くの公園でもできますから、特別な体験というよりも消費者行動やマーケティングを研究することを通して世の中を見通す力を身に付ける