知ってた？実は、四国は長方形じゃない。あなたの人生も

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四国の形を言葉にする

日本地図の形を思い浮かべてください

その中でそうだな、たとえば、「四国」の形をおもいうかべてみましょう

そして、四国の地図の形を四国を知らない人にがんばって言葉だけで説明してみてください

・・・ そう言われたらどう思いますか？

「四国の正確な形」を言葉で説明することはできない

自分だったら何て言うかを少し考えて

「だいたい長方形です」とか 「長方形ぽい形でデコボコがあるんですよ」というくらいしか言えないな、と思います

あるいは人によっては 「だいたい楕円です」という人もいるかもしませんし

他にも 「リンゴをぎゅっと押しつぶした形」と言う人もいるかもしれません

人によって色々な表現の工夫はあるかもしれないけど

でも

実際に四国の地図をビジュアルで見てみると、 様々な起伏があって ここがこうなって、あそこがああなって、となっているわけだけど、

そういうレベルでの正確な形は、言葉では表現できない

つまり

言葉というのは本質的に要約の技術だなと思う

人生とキャリア

話を転じますが

「人生」と「キャリア」というものの違いも、「四国の正確な形」と「長方形」の違いに似ているなと思います

人生には本当はさまざまな起伏があって、 その独特な形に感慨も生まれるのわけですが

言葉で説明すると、 「だいたい長方形です」としか言いようがない

私のキャリアは「円」とも言えないし「長方形」とも言えないし微妙な形なんです・・・と言って悩んでいる人がたまにいるけれど、気にしなくていいとと思う

「円」や「長方形」みたいな、人に説明しやすい形（キャリア）ではないけれど、その起伏のある独特な形（人生）そのものに本当はその人の美しさがあるわけだから

むしろ人に説明するときはなんていう言い方しようかな、と楽しむくらいでもいいんじゃないかな

  • 鯛焼きを手で握って形が崩れたところ
  • にんにくの断面を横から見たみたいな形
  • 古地図の端に残ったインクの染みの形
  • 焼きすぎたピザを切らずにそのまま置いた形
  • 寝癖のままの猫の背中の模様の形

いろいろ言ってみるといいかもしれない

そこから新しい視点が得られたらめっけもん、ぐらいの感覚で

もし僕がキャリアの相談にのるんだったら、そんな話をしてあげたいが、 何いってんスカ？って言われちゃうかもね

どすこい どすこい

都道府県の持ちかた【増補版】
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Bob

レゲエの王様、ボブ・マーレーは言った

“One good thing about music; when it hits you, you feel no pain.”

「音楽のいいところって、音楽で殴れば、人を傷つけないところだよな（概訳）」

・・・と。

心からほんとにそのとおりだな、と思う

しかし、それが言葉だと、人はとても簡単に傷ついてしまう

言葉で殴ると、人を傷つけてしまう

“When words hit you, you feel pain” となってしまう

そして、言葉は時に、話した人にその意図がないときにさえ、人に痛みを与えてしまうことがある

ビジネスの現場において、職場において、オフィスワーカーのメンタルヘルスが問題になって久しい

なんて辛い世界にいきてるんだろう、うう、と思っている人もいるでしょう

Muse Bubble

でも、待てよ？

…と思う

誰かの理論によると、全ての人間の言語はもともと音楽からはじまったと聞いた気がする

もしそうだとすると、言葉は音楽の派生であり、会話は楽曲だということになるのではないか

もしそうだとしたら、ボブ理論を言葉にもあてはめることができるんじゃないだろうか

もしそうだとしたら、

たとえば、誰かにひどく強い口調で攻撃されたと思ったときでも、それはただの音楽だから、傷つく必要はない

Painを感じる必要はない

ヘヴィメタルな言葉を受けたとしても、もしそれが音楽ならば、音楽としては心地よい

気持ちいい

グランジロックのようにしゃべる人もいるし、

ジャズな雰囲気たっぷりにしゃべる人もいるし、

変拍子のプログレで話す人もいる

バッハのように話してるつもりだけど
「シェーンベルクみたい」と言われる

スノッブ過ぎる？

なんだかんだ言って結局最後は昔懐かし
気楽なフォークソングでしゃべりたい

Trenchtown Rock [Analog]
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本記事冒頭の言葉は このTrenchtown Rockという曲の冒頭から入ってくるリフレインの歌詞の一部でもあります

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記念日と麦茶に学ぶ、市場ポジションのつくり方

バレンタインデーは

マーケティング史に残る大成功の見本みたいなもんですな

最初にどこの誰がこれを仕掛けたのか、なんてのは諸説あるみたいですが、

「2月14日に、ご婦人方が殿方にチョコレートを贈る」

・・・だなんていう突拍子もない習慣を人工的にこしらえまして、しかもそれを半世紀にわたってつづけてるなんてのは大した快挙であります

はじまりは1970年代だったみたいです

このお国のチョコレート業界が一丸となって仕掛けたこのキャンペーン、なにがすごいって、それまで無かった“新しい当たり前”を作っちまったわけですよ

もっとも、最近じゃ「本命チョコ」よりも「友チョコ」だの「自分チョコ」だのが幅をきかせてましてね

「本命」という言葉も、そのうち死語になるんじゃないか、なんて声もちらほら聞きますけども・・・

それでもですよ、2020年代に入っても、年間のチョコ販売額の約1割は、このバレンタイン絡みっていうんですから・・・いやはや、商業キャンペーンとしては、いまだにとんでもないパワーを持ってるわけで

もはやキャンペーンってより、年中行事 — いや、文化にまでなっちまった好例といえるでしょうね

Choco

江戸のマーケター達

似たような話、歴史にもあるんじゃねぇか？ 

とさかのぼってみましたら、

江戸は後期に、これとよく似た

ぴったりの例がありました

「土用の丑の日にはうなぎを食べる」って風習です

これが生まれたのは、安永・天明年間（1772〜1788年）の頃だそうで

巷間まことしやかに囁かれている説じゃぁ、発明家の平賀源内先生が考えたんだとか、いやいや、狂歌師の蜀山人の発案だとか

まぁ確かな証拠はありゃしませんが、

どうもその時分の江戸じゃ、夏場になるとどうも鰻の売れ行きが落ちるってんでね

そこで、「本日、土用丑の日！」と大書きした看板を出そうじゃないかというのがもっぱらの見立てです

で、これが見事に当たりまして、それ以来、

夏のうなぎが年中行事として定着しちまった、というわけです

これぞまさにマーケターのしごとですな

記念日マーケティングをしかけている、って意味じゃバレンタインとまったくおんなじわけで、

おいおいこりゃプロだぜ、

プロのやりくちだぜ、とあいなるわけです

Unagi Eel

現代の怪物イベント「独身の日」

さて、時はくだって現代に目をやりますと、

これまたとんでもない記念日マーケティングがございます

中国はECの大手、アリババさんが仕掛けた「独身の日」ってやつですな

日付の1が四つ並ぶ11月11日、この並びが“独り者”を連想させるってんで、「じゃあこの日を盛大に祝っちゃおう」とやったのが始まり

中国では光棍節（こうこんせつ、guāng gùn jié）、あるいは11が二つで通称「ダブルイレブン」て呼ばれてるとかなんとか

これがまぁ、記念日を祝いましょう、だけじゃ済まされない

大セールも大セール、特大の大セールにしてしまったんで、国じゅうが買い物に沸く日になっちまった

2020年なんざ、11日間のセール期間で8兆円以上売ったっていうんですから、まさに“買い物のオリンピック”でございます

2021年作成のグラフ 独身の日GMV（2020年については11/1〜11/11の期間）

そして現れる「麦茶」

ここまでの話は「知ってる知ってる」って方も多いでしょう

じゃあもうひとつ、

もっと身近で、

もっと定番で、

しかも

誰もが無意識にひっかかってちゃってる

っていう大成功マーケティングの例を出しましょう

それが

・・・

・・・

・・・

麦茶です。

いやいや、笑っちゃいけません

 

これがまた、よくできた話なんです

麦茶ってね、飲んだことありますか、奥さん

そりゃあるわ、

っておっしゃるんですが、

あれってあらためていったいなんなのか、ってもうしますと、

麦茶ってのは麦を煎って煮出した汁のことでして、

茶葉はひとかけらも入ってないんですね

つまり、これは本来「茶」じゃあない

なのに名前が麦茶だから、不思議と「お茶のお仲間さん」として扱われている

みなさん、麦を煮出した汁をね、

夏になると、毎日「Tea please〜」なんていって冷蔵庫あけて飲んでるわけです

こっちも、いい気になって、「はいワタシはお茶でございますよ」なーんてすましがおしてるわけです、麦茶の野郎は

そんで、我々もね、

「コーヒーにする？ お茶にする？」なんて聞いて、

「あぁ、お茶ね、お茶は緑茶か麦茶かどっちがいーい？」なんて普通にあたりまえに話してますけども、

これ、名前に、たまさか「茶」なんてついてるもんでね、

「お茶は、緑茶か麦茶か、どっちがいーい？」なんて言っちゃってますけどね、

冷静に考えてみりゃ、麦茶は茶とまったく関係ない飲み物なんで、

「コーヒーにする？ お茶にする？」

「ああ、お茶ね、お茶は緑茶かコーラかどっちがいい？」

っていってるのと大して変わらないんですな。

はい、お茶ね、っていってコーラがでてきたら、

うっ

ってなって、

もうこの家にお邪魔するのはよしとこう、くわばらくわばら・・・

ってなるわけです

でも、だーれもそんなこと言わない

だーれも変だと言い出さない

これはなぜか？

・・・

・・・

そりゃ最初に誰かが“麦茶”って名づけたからですよ

これが全てです

もしこれがね、

たとえばそうだな、

麦茶じゃなくて「麦汁（むぎじる）」だったらどうですか？

「お茶にする？ むぎじる？」

…えぇ、ちょっと遠慮します、ってなるかもしれませんわねぇ

麦茶戦略は理論的にも裏付けあり

この「麦茶戦略」、実は経営戦略論的にも裏付けがあるんです

マーケティングの世界じゃ「ポジショニング」だの「カテゴリーデザイン」だの呼ばれてましてね

アル・ライズさんとジャック・トラウトさんの『ポジショニング』では、「お客の頭の中の棚をどこに取るか」が肝心だって言ってます

麦茶はまんまと“お茶の棚”を取ったわけです

ポジショニング戦略
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アル・ラマダンさん他の『Play Bigger』（邦訳版「カテゴリーキング」）って本じゃ、「市場カテゴリーを自分で設計し、その王者になれ」と言ってます

カテゴリーキング Airbnb、Google、Uberは、なぜ世界のトップに立てたのか
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ロバート・チャルディーニせんせの『影響力の武器』では「ラベルの貼り方ひとつで認知が変わる」と

影響力の武器［新版］　人を動かす七つの原理
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セス・ゴーディンさんは「何と比べられたいかを自分で決めろ」と

THIS IS MARKETING 市場を動かす
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そんなようなことをいってらっしゃって、

まぁ、麦茶はまさに、お茶と比べられるように自分の場所を選んだんですな、と分かるわけですけども

この、セルフカテゴライズといいますか、まぁ、自分らをなにに分類するのかは、自分たちが何ものかを示すブランディング、マーケティング活動の中で重要な根っこなんですよ、と

共通してそんなところがありますわな

それぞれ違うことを言っている部分もあって、

わたしらROCKETSなんかは、

Product Market Fitとか、ベンチャー事業（スタートアップや成熟企業の新規事業含む）のプロダクト開発における顧客開発なんかもセルフカテゴライズが致命的に運命を分けていくので、そういった観点から、このあたりの話、大きくアップデートできるんじゃないかと思ってるんですが、それはまたの機会にでも、ということで

興味ある方はいくつか本を読んでみてもいいかもしれません。

ごまかしじゃなく、未来を呼び寄せる

こういう戦略、一歩間違うと「実態以上によく見せるだけ」ーーと思われがちなんですが、そうじゃない

特に新しい会社や新規事業の初期は、「今できること」と「将来なりたい姿」にどうしても差がある

そこで、「自分たちはこういう存在になるんだっ」と旗を立て、その枠組みで自分を語る

すると、それに共鳴して応援するお客さんやお仲間や投資家さんが現れる

そして、その応援が積み重なって、気づいたら宣言どおりの姿に近づいていくこともあるんですな

だからこれは“ごまかし”じゃなく、“未来を呼び寄せる磁石”でもあるわけで

不完全でも嘘ではないのなら、あとは誠実に未来を目指して有言実行する覚悟があるかどうか、です

WeWork ― 麦茶戦略の光と影

わるい例もとりあげとかなくちゃいけんでしょうな

ある意味、この麦茶戦略を大規模にやったのが、2010年にアメリカで生まれたWeWorkという会社だったわけで

この衆、しゃれおつ〜なオフィススペースを貸す会社なんですが、

「わたしらレンタルオフィス屋ですわ」とは言わなかったんですな

代わりに

「コミュニティ型ワークスペース」

「働き方を変えるプラットフォーム」

と名乗ったんです

当時はAirbnbやUberなんか、テクノロジー×シェアリングの会社が投資家にモテてましてね

WeWorkはその文脈に自分を置いたおかげで、評価額がみるみる膨れ上がり、ピーク時には約470億ドル（5兆円）。世界中に支店を広げました

ところが2019年、上場を目指して出した資料で、巨額赤字や経営体制の問題がドサッと露見、IPOは中止、評価額は急落、2023年には破産法の適用申請、と

光と影、両方を見せた事例になっちまったわけです。

「自分たちは不動産屋じゃない、働き方を変える会社だ」というセルフカテゴライズで、あそこまで資金も人も集めた事実が確かにあったわけです

ただし、そこにあまりに大きな嘘があったし、

誠実に有言実行していく御仁でもなかった…

そんなわけでの狂想曲だったわけです

WeCrashed ～スタートアップ狂騒曲～(TV番組)
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いろんな例をあげてきましたけども、

おんなじ物でも、それを何だといって名乗るのか、

それは何のカテゴリーだといって名乗るか、

それによって未来が変わる――麦茶はそれを教えてくれてるんですな

・・・

さぁしゃべりすぎてのどが乾いて参りました

ここらで一つお茶を、

いやいや麦茶をいただきましょう


麦茶をのむたびに

そんなことをかんがえて、

おいしくいただきましょうね

（おしまい）

まとめ

  • バレンタインや土用の丑の日は、人工的に作られた行事が文化に変わった例
  • 独身の日は、現代でも同じ構造で成功した超大型マーケ事例
  • 麦茶は、「茶ではないのに茶として認識される」というセルフカテゴライズ戦略の傑作
  • 名前・分類・ラベルづけは、商品価値と市場ポジションを大きく変える

マーケティングはただの販促テクニックではなく、人々の頭の中の地図を書き換える、長期的な文化形成の作業。

次に何かを売り出すとき、あなたはそれを「麦茶」と呼ぶか、「麦汁」と呼ぶか。その選択が、未来の売上を決めるかもしれない。

おまけ（後日会話）


Marcy
Marcy: 「麦茶おもしろかったわ、事業開発において自分をどうカテゴライズするかの重要性みたいな話はまた別途やりたいね」
Go
Go: 「ありがとう、そうだね、また別途 ROCKETS RADIOでやってもいかもね」
Marcy
Marcy: 「で、それはいいんだけどさ、今回Goさん、口調が なんかオジイじゃない？」
Go
Go: 「ははは、ちょっとやってみたくなっちゃってね」
Marcy
Marcy: 「はっはっは、ってその笑い方がもうオジイだもんね。何かに似てると思ったんけど、あれだわ、水戸黄門だ」
Go
Go: 「えー、そんなことないよ」
Marcy
Marcy: 「ふぁっふぁっふぁ、って水戸黄門だわ。それだわ、水戸黄門の笑い方だわ、ふぉっふぉっふぉ、ってやつ」
Go
Go: 「いや、だんだん変わってきてるし、ふぉっふぉっふぉって言ってないし」
Marcy
Marcy: 「いやー、今日ひとつわかってすっきりしたわー。水戸黄門だねー」
Go
Go: 「うーん... そうかなぁ（ちょっと不服）」

つづく

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Big CSV to pass

大きなCSVを見るシーン

エクセルでは開けないほど大きなCSVファイルを扱う必要がある——そんな場面に出くわしたことはありませんか？

たとえば、

  • 数十万〜百万行規模の売上データ

  • アンケート結果やログデータ

  • 業務システムから吐き出されたレポートCSV

・・・こういうデータをみて、ちょっと考察したい、分析したいといったケース 

企業の中で働いている人だと、とてもよくあるケースだと思います 📓

これらはどのくらいのファイルサイズなのか？　というと

たとえば

年間売上5億円の会社 で 販売単価が1万円くらいの会社

・・・であれば基本となる販売データだけで5万行あります

5年分だと25万行

これに商品の種類のデータや、値引きなどの各種施策のデータとの掛け合わせたりすると、あっという間に100万行以上の規模になるというわけです

当然 売上が、50億円・500億円…という大きなケースであれば

データも比例して増えていきます

それは一例にすぎませんが、企業の中で働いている人だと、数百万行のデータのデータ分析したいというのは割とよくあるケースだということですね

DB icon

データベースじゃなくてCSVファイル

ある程度の規模の会社になると、たいていIT部門とエンジニアがいて、エンジニアは日常的にデータベースにさわれる人だったりするので、

エンジニアであれば数百万行のデータを扱うことは普通のことです

IT部門の中でデータ分析するときは、そのためのデータベースをたてて作業しますよね

ただ、えてして、企業の中でデータ分析を一人称でやりたい人は、マーケティング部門だったり、プロダクト部門・営業部門・人事部門など・・・・

IT部門じゃないところにいたりします

そして、

そういう非IT部門向けのデータ分析用データベースがない、という会社も多くいることでしょう

そういったケースのときのアルアルが、IT部門がCSVだけくれる、というパターンです

IT部門エンジニア： 「データベースから500万行のCSVを引っこ抜いておきましたので、あとはお好きに分析どうぞ」

Engineer and marketer

といって渡してくれた巨大ファイルを見ながら「うーん・・・」って言っている

・・・こんな局面は結構あるんじゃないかなと思います。

こんなときどうすればいいか

できれば、慣れてるExcelで分析できたらいいんですが、残念ながらExcelは数万行を超えてくると（パソコンの性能にもよるでしょうが）動作が非常に遅くなりしんどいですよね

また、104万行を超えると通常の開き方では開けません

Excel Power Query (パワークエリー)という方法を使うと開くことはできますが、分析に時間がかかってしまう点は回避できず、動作の重さ、クラッシュのリスクがネックになってしまいます

だからといって、どこか知らないクラウド上にアップロードするのは、セキュリティ的にNGでしょうし

もちろんエンジニアみたく「じゃ、社内にデータベースたてときます」というのも自分にはハードルが高い

同様に、「TableauやPower BIなどのBIツールを導入しましょう」というのも、今後のプランの提案としてはいいけど、自分だけで今日明日の間にできることではない

今日中に分析したいのに困った…

やりたいのは、「ローカルPCだけで、大データを、スピーディーに扱いたいだけなのに！（もうちょっと行が少なければExcelでパパっとやっちゃうのに…！）」といったところでしょう

 

そこで今回はDBBrowser for SQLiteにとAI (Chat GPT、CoPilot、Gemini、Claude….チャット形式で相談できるAIならなんでも）によるアプローチをご紹介します

 

なぜDB Browser for SQLite なのか？

DB Browser fro SQLiteはSQLiteは超軽量のデータベースをGUI操作が付いているもので、以下の特長があります：

  • ✅ 完全ローカル：ネット接続もサーバも不要

  • ✅ 大容量OK：数十万〜数百万行でも軽快に動作

  • ✅ 無料かつ導入が簡単

以下全てマウスでの操作が可能です

  • データの取り込み（CSV → テーブル化）

  • 条件による抽出（検索フィルタ）

  • 編集や削除

  • 結果のエクスポート（再CSV化など）

最後に分析をするときだけSQLという言語を使いますが、これはAIのサポートで一瞬で解決できます

  • SQLを使った分析 → AIを使って解決

 

 

操作手順（DB Browser for SQLite の準備）

1. ツールのダウンロードとインストール

まずはダウンロードしましょう

※Windowsの方は「DB.Browser.for.SQLite-*.win64.exe」を選べばOKです

ここから先の画面イメージはMacのものでやっていきます

Download page of DB browser for SQLite
Download page 2 of DB browser for SQLite

 Homebrewは、ターミナルからコマンドラインでインストールする方法です

ここでは、インストーラー（Macだと .dmg のファイル）を使っていきます

dmgファイルを開くとこのような画面になるのでドラッグ＆ドロップでApplicationsにコピーします

 

アプリケーションフォルダでDB Browser for SQLiteをダブルクリックで開きます

 

 こういう画面がでる場合もあるかもしれませんが開きます
 DB Browser for SQLiteが開けました。日本語設定をしたい方は  DB Browser for SQLite → Preferences (設定) を開くと設定できます
 これで使用準備ができました

2. 新しいデータベースファイルを作成

 

ファイル→新しいデータベース を選びます
データベースの保存先を選びます

 

つづいてテーブル定義の画面になりますが、ここはいったんキャンセル
 

3. CSVファイルをテーブルとしてインポート

このあとCSVファイルをデータベース（テーブル）として扱えるようにするためにインポートをします
テーブルというのは表状態のデータのことです

ファイル→インポート→CSVファイルからテーブルへ

 

 

今回はサンプルとして２つのCSVファイルを用意しました
これはサンプルなので900行ですが、これの100倍以上のサイズのCSVでも動きます
  1. 販売明細データ
  2. 商品原価マスタ

販売明細データはPOSデータや売上管理システムに入っているデータのイメージで、中にはこんな列があります

  • SalesID（売上明細の通し番号）
  • SalesDate（売上日）
  • ProductID（売れた商品の商品ID）
  • Category（売れた商品のカテゴリー）
  • Gender（売れた商品がメンズかレディースか）
  • Size（売れた商品のサイズ）
  • SalesValue（売上金額）
商品原価マスタは、各商品の商品原価を管理しているマスタのイメージで、中にはこんな列があります
  • ProductID（商品ID）
  • ProductCost（その商品の原価金額）
完全に架空のサンプルですが、似たような例がよくあるものだとおもいます 
Excelでひらくとこんな感じのイメージです