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「恋歌」浅井まてか

こんばんは。あんどーなつです。 昨年中断したブログを再開します。

以前はジャンルを決めずに書き散らしていましたが、「書評ブログ」として転生させます。 しっかり中身のある文章を書くには、それについてあれこれ考える必要があって、考えるなら好きな物事がいいだろうと思った次第です。

ボチボチ更新します。 お付き合い頂けると幸いです。

以下、書評です。

「恋歌」浅井まてか　

あらすじ

一言でいうと、幕末の悲恋小説。

ダヴィンチニュースのあらすじと解説が分かりやすいので引用する。

『樋口一葉の師として知られる明治の歌人・中島歌子。物��は明治後期、彼女の弟子・三宅花圃が、歌子の手記を見つけるところから始まる。 そこには、いつまでも娘のように奔放な師からは想像もできない、激しい恋と壮絶な過去が綴られていた──。

本書は手記という形をとって、中島歌子の半生を綴った歴史小説である。 江戸の大店の娘として何不自由なく育った歌子──本名・登世は、ある日、若い武士に一目惚れをする。相手は水戸藩士。

切なくも微笑ましい片恋を経て、登世は水戸に嫁ぐことになる。時は安政年間、桜田門外の変が起きた後のことである。これまでと180度違う生活の中で、懸命に武家の妻としての努めを果たそうとする登世。

攘夷論かびすましい動乱の世。登世の夫は天狗党の志士だった。ところが藩内は天狗党と諸生党の2派が対立し、藩士ばかりかその家族や使用人までがいがみ合う有様。そして天狗党の乱が起き、登世は義妹や馴染みの人々と一緒に、「賊徒の家族」として投獄されてしまう。

牢での過酷な生活を綴った場面には息が詰まった。精神の均衡を失いかねない厳しい仕置きの中で、子どもが、女が、順々に処刑されていく。男が「志」のために始めた戦に、女や年寄りや子どもが蹂躙されるのだ。殺される前に凛として辞世を詠む武家の妻。見送る登世。

明日は自分かもしれないと思いながら、それでも愛する夫に一目会いたいという思いだけをよすがに、登世は生き抜く。そして明治回天。昨日までの賊が官軍になる。あれほど弾圧された天狗党が、今度は諸生党を狩る。復讐の連鎖が止まらない。読んでいて震えが来た。

生き残った登世は、恋慕も慟哭も押し込めて、歌子と名を替えて歌人の道を志す。そして彼女が残した手記の意図がわかったとき、著者がいかに緻密に本書を組み立てていたかを知り、読者は愕然とするだろう。

「明治生まれのひよっこに、いったい何がわかる」と書いた登世。天狗党志士の妻として命がけで歌を詠んだ登世。その圧倒的な挟持はどこから来るのか。壮絶な人生だ。登世の激しい思いを、どうか正面から受け止めていただきたい。朝井まかての出世作となる作品である。』

考察のような感想

私はこの小説の魅力は2つ��ると思う。

女性の視点から尊王攘夷運動を描いていること

主人公の思いを和歌によせて綴っていること

の2つだ。

私は時代小説に詳しくないが、幕末時代は男性視点で語られることが多く、女性視点での物語は珍しいらしい。 水戸藩の内乱である「天狗党の乱」に焦点をあてた作品では女性視点はほとんどないようだ。( 参考：5分で分かる天狗党！なぜできたのか？分かりやすく紹介！ )

余談だが、「恋歌」が直木賞を受賞した2013年の大河ドラマは「八重の桜」だ。「八重の桜」は女性視点から会津戦争を描いた物語で、もしかしたら、2013年は女性視点で幕末を捉え直すのがブームだったのかもしれない。

私は時代小説についてこれ以上語ることができないので2つめの魅力を掘り下げたい。

小説で、女性の心理が和歌によって描かれることは少なくない。 その多くは「自分の溢れる思いを少しでも相手に伝えたい。しかし、時代柄、自分の感情をあらわにすることは許されない。」という葛藤のなか、婉曲的な和歌を詠んだように思われる。

何が言いたいのかというと、小説にでてくる女性の多くは婉曲的な表現ではあるけれど、和歌で思いを伝えられたことにし満足しているように思われる。

しかし、この小説では、主人公登世は、婉曲的な和歌でしか愛しい人に思いを伝えられなかったことを悔んでいる。 そのときの描写が、非常に胸にせまるものだったので引用したい。

「てつ殿と手を取り合って常陸の山野に別れを告げたとき、胸の裡に抱いていたのは、以徳様が戦場にでるときに詠んだ歌だった。

かへらじと契るもつらき別れかな　国のためとて仇ならぬ見を

私が夫に返した歌はこうだ。

国のため君のためとぞ思わずは　いかにしのばむ今日の別れ路

あの日、筑波山の麓に広がる菜の花畑を見晴るかしながら、私は己の返歌を恥じた。型通りの、何の膨らみもない歌。

なぜもっと己の心を三十一文字に注ぎこまなかったのだろう。戦場の夜も昼もあの人の胸で響き続けるような、そんな言葉をなぜ捧げられなかったのだろう。己の拙さを心底、悔んで、もし本当に江戸に辿り着けたなら和歌を学ぼうと心に決めた。」

このような決意から登世は歌の道に入り、歌塾を開いて独立するに至った。 この熱い思いに支えられている歌は、さぞかし情熱的なものであろうと想像したのだが、実際はそうではなかったようだ。

『(門下生は)図書館で集まっては「先生の御歌はお古い、もはや雅にこだわる時代ではない」などと批判しているらしい。』

との記述がある。登世はこれに対し、こう続けている。

「まったく鼻持ちならない自信家だ。 明治生まれのひよっこに、いったい何が分かる。」

「歌はもう、命懸けで詠むものではないのだろうか。 そんな考えが湧くと、心底、己が独りであることを思い知らされる。」

登世は伝統的な様式にのっとり、決して流行りの潮流にはのらなかったようだ。 「ようだ」という表現をしたのは、登世が江戸で歌人になってからは、ほとんど歌が書かれておらず読者の私は登場人物の発言等から間接的に押し測るしかなかったからだ。

小説は3部に分けることができ、

嫁ぐ前の娘時代@江戸

嫁いでからの妻時代@水戸

歌人としての女時代@東京

だ。登世の感情の描写(和歌の数)は1>2>>3となっていた。

前半で登世の豊かな感情を読んだ読者は、ページを進めるにしたがって彼女の感情が次第になくなっていくことに不安をおぼえる。

そのような流れの中で、最後の第3部では1首だけ謳われる。

「君にこそ恋しきふしは習ひつれ　さらば忘るることもをしへよ」

恋することをを教えてくれたのはあなたなのだから、恋の忘れ方も教えてくださいと、どストレートに思いを綴った歌だ。

痺れた。

私は「登世さん、あなたは感情をなくしたのではなく、押しい込めていたのですね」と思わず話しかけたくなった。

愛しい人に先立たれた哀しみと、自分を理解してくれる人はいないという孤独感と、様々な暗い感情を押し殺して、おそらくは人を愛する喜びのような、綺麗な感情だけど雅に謳いあげていたのだろう、と想像するとなんとも悲しくなった。

小説は水戸での生活(第2部)がメインであり、第3部のシーンはあまり多くは語られていない。 登世の気持ちも、この和歌でのみ表されている。

だから、先ほど書いた登世の内心はすべて私の想像でしかない。 最後、あえて言葉少なく登世の感情を表し、読者に想像の余地を残しているのもこの作品の魅力の1つだと思う。

まとめ

・悲恋 ・時代小説 ・最後の和歌の解釈を想像しながら読むと泣けるくらい悲しい

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データアナリスト志望のJDがデータアナリストとデータサイエンティストの違いをまとめてみた

お久しぶりです。あんどーなつです。

インターンやらサロンの活動やらで忙しくしていたので、ブログはお休みしていました。

今回は芳野さんから

「データアナリストとデータサイエンティストって何が違うのかまとめてくれない？」

とリクエストを頂いたので、データアナリスト志望の就活生として調べてきたことを書こうと思います。

きちんと調べてきたつもりですが、もし実際と違うところがあったらご教授ください！

～目次～

そもそもデータサイエンティストってどんな職業なの？

データサイエンティストの種類

データサイエンティストとデータアナリストって何が違うの？

これからのデータサイエンティストに求められる能力

そもそもデータサイエンティストってどんな職業なの？

データサイエンティストときくと

「Data Scientist: The Sexiest Job of The 21st Century」

という一文を思い出す人も多いかもしれません。

これは、Thomas H. Davenport と D.J. Patil が述べたデータサイエンティストの売り文句です。

彼等は、

・データマイニングのスペシャリスト

・アナリスト(レポーティングのスペシャリスト)

・コンサルタント/マーケター

という3つの要素をすべて兼ね備え、データの分析とレポーティングとその報告を一人で行うことができるスーパーマンをデータサイエンティストと想定していました。

なので、「本来のデータサイエンティスト」の仕事の流れ見てみると以下のような感じになります。

ーーーーーーーーーーーーーーーー

ある日

上司「今度Webアプリ作ることになった。A,B,Cの3種類あるから、何が一番ウケるのか分析してくれない」

データサイエンティスト「分かりました。任せてください！」

データサイエンティストは、一人で、データを収集しながら、最適な分析手法を考え、実際に分析する

数日後

上司「WebアプリA,B,Cのうちどれが一番、新規UUにウケてるの？」

データサイエンティスト「ランダムフォレスト(分析方法の1種)の結果からいうとBです」

上司「どれくらい違うのか分かりやすくまとめてくれない？」

データサイエンティスト「時期別で、棒グラフにまとめるとこのようになります(上司にグラフを見せる)」

上司「なるほどね。この分析の結果を分かりやすくまとめて今度の統括会議で話してくれない？」

データサイエンティスト「分かりました。プレゼンするので任せてください。」

数日後

データサイエンティスト「これからWenアプリA,B,Cのデータ分析の知見を報告します」

データサイエンティストは重役相手にプレゼン

データサイエンティスト「これらの分析より、WebアプリBはこのような方向性でマーケティングを行うべきだと考えます。」

重役「とてもよく分かった。君のプレゼンはいつも分かりやすいね」

データサイエンティスト「ありがとうございます」

ーーーーーーーーーーーーーー

というイメージです。

要は、データを分析できて、分析結果を分かりやすくまとめられて、分かりやすく伝えられるのが「本来のデータサイエンティスト」です。

しかし、この3つの要素を完璧にこなせる人材は実際のところあまり多くいません。

そこで、3つの要素のうち2つは一応はできるけれど、残り1つの要素に突出したエキスパートが現実にはデータサイエンティストと呼ばれています。

上はイメージ図です。

データマイニングスペシャリスト系もアナリスト系もコンサルタント系も、どれもデータサイエンティストと呼ばれています。

多くの場合、これらの3人がチームを組むことで、不足している能力を補いながら仕事をしているそうです。

データアナリストの種類

先に示したようにデータアナリストを特化した能力で分けるなら

・データマイニングスペシャリスト系

・アナリスト系

・コンサルタント/マーケター系

の3種類に分けられます。

この分け方の他に、どのような特性のデータを分析しているのかで、データサイエンティストを分けることができます。

現在分析されているデータは

・アルゴリズム系

・アドホック系

の2種類に大別できます。

アルゴリズム系で扱うデータは、定量データです。

具体的には、スパムフィルターに関するデータであったり、レコメンドシステム用のデータであったり、広告を最適に配信するシステムのデータです。

アルゴリズム系のデータサイエンティストは、定量データを分析し、スパムフィルターやレコメンドシステムであったり、広告配信システムであったりと、最終のアウトプットとして、システムを作ります。

他方、アドホック系で扱うデータは、定性データです。

具体的には、投資によって得られる効果のデータだったり、市場の動向のデータだったり、ある事業を改善するためのデータだったりです。

アドホック系のデータサイエンティストは、定性データを分析し、投資効果の予測レポートだったり、市場動向をまとめたレポートだったり、事業改善計画だったりと、最終のアウトプットとしてレポートを作ります。

先ほど働き方として例示したのはアドホック系のデータサイエンティストです。

最終のアウトプットが異なることから、アルゴリズム系データサイエンティストで求められる能力と、アドホック系データサイエンティストで求められる能力は少し異なります。

アルゴリズム系で求められる能力

言語：Python, Ruby, C++, JAVA

エンジニアリング：サーバーサイド実装, DB基盤技術全般

学術知識：アルゴリズムまで熟知した機械学習, 最適化計画法, アルゴリズム理論, 統計学

アドホック系で求められる能力

言語：R, Python, Ruby

エンジニアリング：最悪なくても大丈夫

学術知識：統計学, 計量分析手法, 機械学習

違いを一言でいうなら、

アルゴリズム系は「作る」のが仕事で

アドホック系は「知る」のが仕事です。

データサイエンティストとデータアナリストって何が違うの？

データサイエンティスト・データアナリスト共に、厳格な定義がないので、その違いも定義がある訳ではありません。

しかし、私が現役のデータサイエンティストの方々(10人くらい)とお話した結果では、

データ分析を行い、システムの実装まで行っている人=データサイエンティスト

データ分析のみを行い、システムは作らない人=データアナリスト

と認識されているようでした。

この定義でいうならば、システム実装の有無が違いです。

先ほど、アルゴリズム系のデータサイエンティストはシステム実装を行うと説明したように、

データサイエンティスト=アルゴリズム系のデータサイエンティスト

データアナリスト=アドホック系のデータサイエンティスト

としてもいいのかもしれません。

これからのデータサイエンティストに求められる能力

私が見聞きした限りでは、これからのデータサイエンティストには、「データを分析できる」という能力の他に以下の3つの能力を持つ(高める)ことが重要だと言われています。

専門領域をもつこと

仮説をたてる能力があること

分析結果を分かりやすく伝えられる能力があること

の3つです。

1. 専門領域をもつこと

この理由は、産業や仕事が高度に細分化しすぎて、分析するデータの性質等を詳しく知らないと分析ができないからです。

何でも屋と謳われるコンサルタントが、結局は専門領域を持つ理由に似ています。

こう書くとネガティブに聞こえるかもしれませんが、必ずしもそういう訳ではありません。

例えば、野村総研には今年ヒットする映画の傾向を分析するデータサイエンティストがいるそうです。

彼はアドホック系のデータサイエンティストで、市場分析など一般的な分析に加えて、彼独自の何らかの分析(というかインサイト？)を加えることで、その年にヒットする映画をピタリと言い当てるそうです。

その命中率は非常に高いらしく、映画会社(配給会社なのか制作会社なのかは不明)は、毎年彼を指名し、分析させ、その結果に億単位のお金を払っているそうです。

当然のことながら、彼は映画の分析だけを受けているそうです。

これは極端な例ですが、専門領域を持ち、自分なりのインサイトをもつレベルにまで達すれば、代替される可能性は減り、市場価値は高くなります。

そういう意味でも、専門領域はもつべきだそうです。

2. 仮説をたてる能力があること

この理由は、端的にいうなら、AIに仕事を奪われないようにするためです。

ある同じデータを10人のデータサイエンティストに分析させたとして、10人が同じアウトプットをだせるような単純なデータ分析は、今後AIにとって代わられる可能性が高いと言われています。

そのため、今後データサイエンティストとして食べていくには、AIが代替できない複雑なデータ分析ができる必要があります。

複雑なデータ分析というのは、「Aというデータを、Bという手法で分析したら、Cという結果が得られ、それはDということを意味するのではないだろうか？」と仮説に基づいて分析することです。

ただ闇雲に数字をこねくり回して、目的も分からないままに分析をするのでは、意味がありません。

分析できるデータは年々増えてきています。そのため、すべてのデータに対して、すべての分析手法を試すことはできません。

限られた時間の中で、意味のある分析結果を導くためには「仮説」をもって分析を行う必要性がますます増してくるんだそうです。

筋の良い「仮説」を立てるためにも、専門領域をもつと良いみたいです。

3. 分析結果を分かりやすく伝えられる能力があること

この能力はデータサイエンティストと関わりのある人が、データサイエンティストに求める能力です。

一般的に、データサイエンティストは、ロジカルで頭の良い人です。

それ故に、自分の作成したアウトプットに並々ならぬ自信を持っており、その意味や価値が分からない人は馬鹿だ思っているデータサイエンティストもいるそうです。

しかし、案件をとってくる営業さんはパッション派で、ロジカルな言葉使いだけでは理解できないかもしれません。もしクライアントがパッション派の人だったら、ロジカルな説明だけでは納得できないかもしれません。

相手に伝わらなければ、どんなに優れたアウトプットを出したとしても無意味です。

今後データを分析する技術が急速に普及していくことと合わせて考えると、データを分析する技術以上にデータを分かりやすく伝えられる能力が重要視されます。

引用・参照文献

尾崎隆. ”データ分析というお仕事のこれまでとこれから”. SlideShare.

https://www.slideshare.net/takashijozaki1/hcmpl140712-tjo,(参照 2017-9-12).

尾崎隆. “データサイエンティストは「アルゴリズム実装系」と「アドホック分析系」とに分けた方がいいかも”. 六本木で働くデータサイエンティストのブログ. http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/08/01/200702 , (参照 2017-9-12).

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こんばんは。あんどーなつです。 大学生オンラインサロンの合宿が無事に終わりました。 ご一緒した皆さん、お世話になりました。 個人的に、この合宿を『切り替え地点』にしようと思っています。 ワークを通して新しい考えた方や切り口を学べたのも有意義でしたが、それ以上に、自分の振る舞いを変える時期なんだと気がついた(言われた)ことが一番の収穫だと思うからです。 振り返ってみると、1月に就活を始めると同時に大学生オンラインサロンに入った頃は満足に文章を書くことすらできませんでした。 ロジカルシンキング…なにそれ美味しいの？ という状態だったので、とにかく、論理的に思考し、表現することを追い求めてきました。 それを今十分にできるようになったとは言いがたいですが、1月に較べたらだいぶマシになったと思います。 GDもワークも数をこなした分、解答をつくる思考方法には慣れました。 しかし、多少できるようになった分、今まで出来ないことを意識してこなかった(見て見ぬふりをしてきた)部分の粗が目立つようになってきたみたいです。 具体的には、 ・人を巻き込んで意見をつくる力 ・相手を気持ちよく思わせるコミュニケーションをとる力 が欠けているようです。 これらの力は、『質』に関係する能力だと思います。 論理性を意識した話し方は数をこなせば身に付くかもしれません。しかし、相手を巻き込んで楽しくコミュニケーションをとる話し方は量ではなく質を意識しなければできません。 同様のことが、このブログにもいえるようです。 ブログを開設した当初はアウトプットの量が足りなかったので、毎日更新することに意味がありました。 しかし、ゆるーい思考のない記事を書き連ねて成長できるフェーズはもう終わってしまったようです。 今後の成長を望むならば、思考のフェーズも量から質に転換しなければならないということです。 (ちなみに、ブログの投稿頻度を減らして質を取りに行くのか、それとも頻度を減らさず質を高める何らかの工夫をするのかは、まだ決めきれてません。) 以上のことが分かったので、合宿を境に、行動と思考を量から質に切り替えます。 本当にできる人は、切り替えるべきタイミングに自分で気がつける人なのでしょう。 しかし、私は、合宿で指摘してもらうまで気がつくことができませんでした。 この半年ポンコツなりに頑張ってきたつもりですが、相変わらずポンコツだったようです笑 でも大学生オンラインサロンには優秀で向上心の高い学生＆社会人の方がそろっているので、彼らと切磋琢磨するよう頑張っていこきます。 これからもよろしくお願い申し上げます！

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こんばんは。あんどーなつです。 早くも大学生オンラインサロンの合宿2日目が終わりました。 今日はキャリア形成について考える個人ワークとお散歩ディスカッションをしました。 お散歩ディスカッションは散歩しながらのグループディスカッションです。 ソクラテスみたいですよね笑 もしくはカントかな笑 このワークの意図は図りかねますが、意外と難しかったです。 お題そのものも難しかったですし、歩きながらの前提共有や課題特定は気が散りますね笑 明日の午前中で合宿は終了です。 今日の宿題ワークをきちんと終えて、フルコミットして解散したいです。

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こんばんは。あんどーなつです。 今日から大学生オンラインサロンの合宿に参加しています。 学校とは違って自由度めっちゃ高いです。 私たちで、芳野さんのサプライズBirthday Partyを企画して実行してみたり、 希望者は自分の好きなことをプレゼンできたり、 自己責任でお酒飲みながらのワークも認められてます笑 ほとんどの子が飲んでるみたいです笑 飲んでるわりにみんなめっちゃ真面目！ ほんとに真面目！すごい！ ちなみに今日のワーク終了時刻は24:30だそうです。 休憩中の更新でした！これからまたワークです！ 来れなかった子はぜひ来年来てね！

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こんばんは。あんどーなつです。

ネットニュースを読んでいたら全国でインド料理店が急増しているという記事を見つけました。

タウンページの調査によると、全国のインド料理の登録件数は2008年が569件であったのに対し、2017年は2162件に増えているそうです。

記事ではその背景として4つの理由を挙げています。

ヨガに親しむ人の増加

インドに進出する企業の増加

出店コストの安さ

在日ネパール人の増加

の4つの理由です。

1のヨガ人口の増加は一理ある気がします。

実際、ヨガジャーナル日本版調査によると、

月に1回はヨガを行う人は590万人

年一回以上ヨガを行う人は約770万人

だそうです。ヨガを通して、インドの文化、ひいては食文化に興味を持ち、インド料理店に行く人が増えると考えてもおかしくはありません。

しかし、ヨガに行く人がインド料理店を開店するわけではないので、直接的な理由として最適ではないと思われます。

2のインドに進出する日本企業の増加の理由付けはかなり乱暴です。

実際、インドに進出した企業は2006年の267社から2016年には1305社まで増えているそうですが、本当に、

「インドにいった日本人が、日本に帰った後のインド料理を食べていることが、インド料理店の増える一因となっている」

といえるでしょうか？

ニーズは増えるかもしれませんが、1と同様に直接的な理由にはならないように思われます。

3の出店コストは理由となりえるかもしれません。

記事によると、「インドカレー店は1000万円程度で、居抜きで安くあげれば数百万円程度」で出店可能だそうです。

安くあがるといわれているラーメン屋でも1000万円程度らしいので、納得できる気がします。

個人的には、4の在日ネパール人の増加が最も直接的な理由に思われます。

在日ネパール人は2016年6月末時点で約6万人で、前年比で10.8%増らしいです。

ネパール料理とインド料理は似ている？というか、ネパールの方もインドカレーを作れる場合いが多いらしいので、

日本人にとってイメージしやすいインド料理で一旗揚げようと思うネパール人の方が多いのかもしれません。

その背景には、就労ビザを取るには料理人が手っ取り早く便利という理由があるそうです。

このネット記事はロジカルな分析だとは思えませんでしたが、

一つの事象に対して複数の背景を考えるのは大事だと思います。

常にwhy?をもってニュースを読みたいものです。

引用・参照文献

http://www.msn.com/ja-jp/news/money/%E5%85%A8%E5%9B%BD%E3%81%A7%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%89%E6%96%99%E7%90%86%E5%BA%97%E3%81%8C%E6%80%A5%E5%A2%97%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B4%E3%81%A4%E3%81%AE%E7%90%86%E7%94%B1%E2%80%95%E2%80%9510%E5%B9%B4%E3%81%A74%E5%80%8D%E3%81%AB/ar-AAqBIeV?li=AA4Zju&ocid=spartanntp&pfr=1

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こんばんは。あんどーなつです。 先ほど黒革の手帳を見ていて思ったのですが、世の中、やはり出る杭は打たれるのでしょうか。 20代では銀座のママになるのは早すぎるのでしょうか？(えみちゃん可愛いからそれで良くない？ダメ？) 元子も非合法な手段を用いるので、けっして褒められた杭ではありません。 しかし、20代でNo.1を獲ってやるという意気込みは応援したくなりませんか？ 私だけ？ 私は、結局叩かれるにしろ、多少応援される杭とぼこぼこにされる杭の2種類があるように思います。 その違いは何なのでしょうか？ どうせ打たれるなら、こいつ面白いな・バイタリティーだけは感心すると思ってもらえるようか杭になりたいものです。 乱文失礼しました。

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こんばんは。あんどーなつです。 koheiさん、dancerさん、にゃんぱすさん、gelさんとのお話が楽しすぎてブログの更新を忘れていました。 今日、痛感したのですが、やりたいと思ったことはきちんと公言すべきなのでしょう。 今回の対談も一言呟いたことで、koheiさんから声をかけて頂き実現しました。 これって文章にすれば1文で終わってしまいますが、よくよく考えるとすごくないですか？ 経営者の方が、一介の学生に時間を割いてくれる、更には考え方まで教えてくださるんです。 こんなチャンスは世の中にはそうそう巡ってきませんよね？ 公言しなければそのチャンスは私の目の前を通りすぎてしまったかもしれません。 だから、なるべく、自分のやりたいことは表明しましょう。 それが今日の学びの１つです。ありがとうございました。

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こんばんは。あんどーなつです。

ブログの本題に入る前に告知です！

明日、経営者であり、就活工学サロンを運営するkoheiさんと4つのサロンを掛け持ちして運営するDancerさんとツイキャスします！

私がkoheiさんにインタビューする形式をとらせていただいて、マーケティングで欲しい人材や経営で必要とするデータはどういうものなのかを伺います！Dancerさんにもサロン運営で大事にするデータとかをききたいなと考えてます。

8/23(水)21:00~　LIVE配信です！どなたでも聞けます！

koheiさんのお話をききたい人！Dancerのお話を聞きたい人！

あんどーなつの声を聴きたい人(?)はぜひご視聴くださいね～！

さて、本題に入ります。

ミスドがタニタとコラボして新商品を出すそうです。

その名も『ベジポップ』。

ドーナツ記事にニンジン、カボチャ、小松菜のパウダーを練り込み、クリームにもほうれん草やトマトを使うそうです。

価格は1こ81円。

カロリーを気にする女性のために、通常よりもサイズを小さくしたそうです。

マカロンみたいで可愛いですね。

ただ、個人的な見解をいえば、この商品は売れない気がします。

野菜を練り込んでヘルシー”風”だと競合が多くて、プロモーションが大変だと思うからです。

いっそのこと、ブランを練り込んで糖質を10g/1個以下にするというように本当にヘルシーに舵を切るべきなんじゃないのかなーと。

そもそも、ドーナツにヘルシーさを求めるのか？というのが疑問です。

たまに高カロリーでいかにもダイエットの敵！というものを食べるから美味しいのであって、

ちょっとだけ気を使って、本当はポンデリング食べたいのに、

遠慮してベジポップ食べても心の底から美味しいと思わないと思うのです。

それよりかは、

ダイエットを頑張ったご褒美に今日はミスド！

というようなお客さんを甘やかすようなプロモーションをした方が売れるのではないでしょうか？

新商品の売れ行きが気になります。

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こんばんは。あんどーなつです。

昨夜、データアナリストになる！と宣言したところ、

なんでデータアナリストになりたいの？

決意に至った経緯は？

という質問を頂きました。

これらの質問は、今後就活を進めていくうえで必ず聞かれると思うので、

この機会に整理しようと思います。

以下、しがない就活生の自分語りですが、お付き合い頂けたら幸いです。

データアナリストの定義

私はデータアナリストを

「データを分析することを専門に行い、集まってくる大量のデータを分析し、その中から消費者の行動や規則性、将来的なニーズなどを見出し、仮説を立てて問題解決の手段を提案したり、提供しているサービスの改善などに役立てる人」

と定義しています。

データアナリストの志望理由

データアナリストを志望する理由は3つです。

1.　日本の多くの企業が、データ(ビッグデータ含む)の積極的な活用を望むものの、その方法が分からない、人材の不足のためにできていないという問題を抱えている。私はそのことを解決すべき課題だと考え、データアナリストとしてこの問題を解決し社会に貢献したいから。

2.　データ分析から消費者の行動の規則性やニーズなど、人間性が垣間見えるのが面白いと思うから。

3.　アナリストの適性があると思うから。

の3つです。

私は仕事を選ぶ条件として、

・社会への貢献度

・個人的な楽しさ

・適性

の3つを考え、それら3条件が被るところを考えました。

ほぼ上記に書いた通りなのですが、自分の考えを整理するために、条件ごとに少し深堀させてください。

【社会への貢献】

青臭いのですが、私は社会に役立つようなことをしたい、誰かに役に立ちたい、Giverになりたいという欲求があります。なので、この条件をつけてみました。

数ある社会問題のうち、データ活用に着眼したのは、私が大学で学んでいることでこの問題を解決できるんじゃないか？と思ったからです。

私は大学で、知識や情報をどのように体系化し、配置したら、それらへのアクセスが容易になるのか？ということを勉強しているので、それは例えばビッグデータの整備だとか活用だとかに活かせるのではないかと考えています。

また、データ分析の理論は出来上がっていても、社会で実践されていないということも聞いているので、問題ではないかと考えています。

【個人的興味】

もともと、情報系の学部に進むくらいにはIT業界に興味がありました。伸びそうだと思ったからです。

インターンで、実際のデータを触らせてもらって、データを組み合わせて分析することで、ある商品を買う人のペルソナを詳細に想起できる経験をして、データ分析をめっちゃ面白いと思いました。

ただの無機質な数字から、非常に人間臭い定性的なことが読み取れるというギャップが面白いと思うのです。

【適性】

私はアナリストに必要な能力は以下の3つだと考えています。というか、現役のアナリストの方から聞きました。

・仮説をたてる能力 ・一人でコツコツ作業できる能力 ・分析から得られた知見を第三者に納得できるうように説明できる能力

の3つです。

仮説をたてる能力は現時点では不十分ですが、まったく出来ない訳ではないと思っています。インターンやサロンで目下訓練中で、アナリストに足���くらいに伸ばせると思っています。

私は毎日ブログを書いているので、物事をコツコツと継続できる能力はあると思っています。加えて、ブログを書いたり読書したりと、1人でいるのが苦でないので、適性があると思っています。

説明能力も、低くないと思っています。サークルで社会人相手に営業をしていますし、ブログで文章を書いているので、相手に何かを説明した経験はあるつもりです。

決意にいたった経緯は？

特に迷わずに、決意したように思います。 以下にざっくりとフローを書きます。

IT業界に就職したいと思��就活開始(今年1月)

↓

プログラマーとSEを思いつき、仕事内容等を研究するもどちらもそれほど面白そうと思えず戸惑う(1月)

↓

業界研究中に、ビッグデータとアナリストの存在に気が付く 大学のある講義で、私の専攻はビッグデータの整備に活かせるというような話をきいたのを思い出し、データアナリストありかも！？と思い始める(2月)

↓

未経験者が新卒でアナリストになれるのか、どうしたらなれるのか、そもそもアナリスト採用してる企業あるのか？みたいなことを調べ始める 色々な手を使ってアナリストになったOGを見つけて話をきく 私がアナリストになるのは不可能ではないと知る(3月)

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某IT企業のインターンで現役アナリストから仕事の詳細をきき、なれそうからなりたいかもに変わる(4月)

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サマーインターンのESと面接のために、志望動機を真剣に考え始める 動機を言語化でき、自分でも納得できたのでアナリスト志望と公言するようになる(6月～7月)

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サマーインターンでアナリストの体験をさせてもらう その体験が楽しかった＆素質あるね！と誉めてもらえたため決意に至る(今ここ！)

IT業界に絞って就活を始めたのは、伸びている業界に就職したいのと、大学の勉強とまったく関係のない仕事に就きたくないと思ったからです。

この時期に志望が決まっているのは、珍しいねと言われますが、

それは早くからOB訪問を始めたこと(就活始めたのが早かった)と公言しているからだと思います。口にだすと自己暗示がかかるので笑

長くなりましたが、頭が整理されてよかったです。

社会問題の数字を調べていないことと、適性を示すエピソードを考え直す必要があることに気が付きました。

質問をくださった方、ありがとうございました！

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こんばんは。あんどーなつです。

インターン先でMVP？とやらにノミネートして頂き、金粉入りのシャンパンとやらを頂きました。

20人中4人のノミネートに入ったものの、受賞を逃しているあたりが、私の課題のような気がします。

それはさておき、学生に対してフルコミット＆太っ腹なベンチャー大好きです笑

何より憧れのアナリストの下でのインターンはとても楽しかったです。

そのメンターのアナリストの方に、「素質あるね。特にマーケティングのアナリストとしての洞察が鋭そうだよ」と言って頂けて感無量です。

この機会を頂けたことに感謝してますます精進します。

そして、決めました。

私、必ずアナリストになります。

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こんばんは。あんどーなつです。 ブログを書こうとTumblrを開いたら、フォローしている人がこのハンバーガーの写真をupしていました。 お腹は空いていなくても、美味しそう！と思ってしまうくらいに魅力的です。 それは何故だろうと考えてみたところ、 久々にハンバーガーを横から、やや見上げるアングルで見たからなのでは？という結論に至りました。 インスタでは真上から撮った写真が多いので、横からの写真が新鮮に感じられたのかもしれません。 これほどにお肉の迫力をだすには、角度が絶妙なのでしょう。 門外漢ながらに写真の奥深さを感じられたように思います。 私が食いしん坊なだけなのかもしれないが。

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こんばんは。あんどーなつです。

今日もベンチャー企業のインターンに参加しています。

データ分析に特化したもので、メンターの方々は現役のデータアナリスト＆データサイエンティストです。

今日お話頂いたことを、なるほどなあと感心したので共有します。

共有したいテーマは2つ。

1．コンサルと事業会社の仕事のやり方は異なるということ

2．分析の腕だけではアナリストして食べていけないこと

の2つです。

1.　コンサルと事業会社の仕事のやり方が異なる

仕事のやり方というか心構えといった方が適切なのかもしれません。

メンターのアナリストの方曰く、

『コンサルタントは1人でバリューを出すことが評価の対象になるが、

事業会社はチームでバリューをだすことが評価の対象になる。

事業会社では、1人でバリューをだすことは、組織を破壊する行為だとして、むしろ叩かれる。』

のだそう。

これは良し悪しではなく、仕事の流儀的なものだそうです。

なので、『最終的に事業会社でアナリストになりたいなら、

ファーストキャリアのコンサルタントは3年以内に辞めるべき』だそうです。

コンサルタントの「1人で最高のバリューをだす」という考え方に染まりきってしまうと、長期にわたってチームで仕事をする際に、そのやり方についてこられない人、離脱者を作ってしまいます。

そのため、最後にはそのチームや組織の崩壊を招くことになるんだそうです。

その方はコンサルティングファームでアナリスト兼コンサルタントとして活躍したのち事業会社に転職して、このことに気が付いたそうです。

実際、3年以上コンサルティングファームにいると、それが理由で事業会社への転職を断られるアナリストも珍しくないそうです。

知らなかったです・・・。

『孤高のアナリストを目指すのか、チームメイトに囲まれたアナリストを目指すのか今のうちに決めな』とアドバイスも頂きました。

2.　分析の腕だけではアナリストとして食べていけない

アナリストとして、必要な情報を収集し抽出できる技術は確かに大事だそうです。

『けれども、それだけでは他のアナリストと差がつかないし、

最悪、機械に仕事を代替される可能性がある。

それを打破するには「右脳的なセンス」が大事』

なんだそうです。

アナリストの方が話してくださったのは、心理学を研究していた後にアナリストになったという同僚の方でした。

その方は心理学を研究していただけあって、アンケートの作り方がめっちゃ上手なんだそうです。

アンケート調査は質問の書き方で、回答を操作することもできるので、質問の良し悪しが結果の質に直結します。

そのため、質問をつくるアナリストによっても調査結果が異なることも多いそうです。

このような場合、彼の代替をするのは難しいですよね。

「分析力×心理学」というように、分析力以外の強みを持つことがアナリストとして活躍するのには役立つそうです。

この話は「多動力」に通じるところがありますね。

私が欲しい強みは何かしら？とまた考えることが増えました。

憧れの職業の方からお話いただけて良かったです。

明日も頑張ります。

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こんばんは。あんどーなつです。

ネットサーフィンをしていたら日本マクドナルドがブラックサンダーとコラボ商品を出すというニュースを見つけました。

8/16から9月中旬までの限定販売で290円だそう。

驚いたことに、この商品は台湾のメディアでも取り上げられているそうです。

台湾メディア・ＥＴＮＥＷＳは１４日「この夏に必ず食べたい！　日本のマクドナルドでブラックサンダーフルーリーが限定発売」とする記事を掲載したそう。

なんでも台湾では2014年にブラックサンダーが大流行して、社会現象となったそうです。

先のメディアでは「かつて日本に行った市民たちが箱買いし、台湾の店舗でも棚に並んだとたんに売り切れた」と当時の状況を説明しているそうです。

日本ではお馴染みのブラックサンダーが台湾で流行っていたとは知りませんでした。

フォーカス台湾というサイトの2014年の記事によると、2011年からセブンイレブンジャパンがブラックサンダーの輸出を開始。

2013年に「ビッグサンダー」をラインナップに加えたところ、会員制交流サイトや、スマートフォン用メッセージアプリを通じてファンが急激に増加したそうです。

2013年9月から2014年3月��でに、およそ300万個のビックサンダーが販売され、今年2月21日に20万パックのブラックサンダーとビックサンダーが輸入された際にはわずか2日で完売したそうです。

この規模がどれくらいかというと、日本で生産されるうちの6割が台湾に輸出されていたそうです。

このブームが一過性のものだったのか、土着化したのかは定かではありませんが、今回のマクドナルドとのコラボ商品が特集されるくらいには関心があるようです。

日本で流行る台湾スイーツは、フルーツがたくさんのったかき氷のように、お洒落でそこそこ価格の高いイメージがあります。

なので、日本の駄菓子の代表である「ブラックサンダー」が流行っていたのは意外すぎでした。

駄菓子の美味しさは国境を超えるみたいですね！

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こんばんは。あんどーなつです。

連日雨で気分が落ち込みますね。

もともとインドア派なのですが出不精にますます拍車がかかります笑

そこで今日は引きこもって『ローマの休日』を見ていました。

オードリーが美しすぎて悶えていました。

時代を経ても彼女がきれいなのは何故なのでしょう？

美人は時代を経てもニーズがあるそうで、9月に関西で写真展があるそうです。

【詳細】 写真展「オードリー・ヘプバーン」～今よみがえる、永遠(とわ)の妖精～ 開催期間 / 会場： ・大丸京都店 ＜ファッション編120点のみ＞ 期間：2017年9月13日(水)～25日(月) 場所：6階大丸ミュージアム京都 住所：京都府京都市下京区 四条通高倉西入立売西町79番地

・大丸心斎橋店 ＜映画編120点のみ＞ 期間：2017年9月20日(水)～10月2日(月) 場所：北館14階イベントホール 住所：大阪府大阪市中央区心斎橋筋1-7-1

・松坂屋名古屋店 ＜240点の中から抜粋＞ 期間：2017年10月18日(水)～11月6日(月) 場所：南館8階マツザカヤホール 住所：愛知県名古屋市中区栄三丁目16-1

・大丸札幌店 ＜240点の中から抜粋＞ 期間：2018年3月 ※開催日未定 場所：7階ホール 住所：北海道札幌市中央区北５条西4-7

雨でなかったら行きたいです笑 

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こんばんは。あんどーなつです。

今日は終戦記念日ですね。

先ほどまでNHKのインパール作戦の特集を見ていました。

「日本兵が5,000人死ねばこの都市が占領できる」という司令官と参謀長の会話を記録していた少佐?がまだご存命だったのに驚きました。

彼は当時23歳で、前線でマラリアにかかり生死をさまよいながら凄惨な戦況を記録していたようです。

番組の最後で、

「軍上層部は前線の兵士を虫けらのように見ていた。

私はその内情を知っていたから辛かった」

と泣いていた姿がまだ脳裏に焼き付いています。

こういうドキュメンタリーを見ると心が痛いです。

私の祖父は軍属だったそうですし、祖母も疎開と空襲の経験があるときいています。

おそらく戦争経験者の声を直接きけるのは、私の世代で最後でしょう。

しかし、私の祖父母は戦争体験を話したがりませんし、私も戦争とどう向き合っていいのかいまだに分からずにいます。

私ができることは歴史を知ることなのかもしれません。

史実から何を考え、何を学べばいいのかはまだ分かりません。

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こんばんは。あんどーなつです。

今日がお盆のUターンラッシュのピークらしいですね。

それにちなんでお盆関係のニュースを探していたら、

何やら最近は「お年玉」ならぬ「お盆玉」というのがあるらしいですね。

あおぞら銀行の調査によると、「お盆玉」をあげた事のあるシニアの平均金額は5900円であり、前年の5700円から200円上昇しているそう。

同行が2016年12月に行った「シニアのリアル調査（2016）」では、シニア世代が孫に贈ったお年玉の平均金額は7900円となっており、お年玉よりは控えめな金額みたいです。

「お盆玉」に限らず、多くのシニアは子や孫への出費を惜しまない傾向にあるみたいですね。

あおぞら銀行によると、帰省費用を負担した事のあるシニアは45.4%と半数近くに上っていて、負担する帰省費用の平均金額は3万1900円だそう。

また、子や孫が帰省中に使う費用についても、平均で4万6100円という結果となっており、前年より3600円低下したものの、シニア世代がが子や孫の帰省中に多くのお金を使っている事が分かるそうです。

とはいえ、知名度は4割程度、実際に「お盆玉」をあげたことのあるシニアは6%という結果もあるようなので、まだまだ市場は伸びそうですね。

この市場に目をつけた百貨店は「夏のおせち」なんてものを売り出してるそうです。

イオンも有名な和食店とコラボした「おせち」と名付けたオードブルを売っているそうです。

恵方巻がずいぶんと浸透したことを考えると、「夏のおせち」もこれから流行るかもしれませんね。

新しい文化の萌芽を見た気分です笑