機械学習とは、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を、コンピュータで実現しようとする技術のこと。「人工知能のプログラム自身が学習する」仕組み。
現在では、数値や文字、画像や音声といった多様なデータの中から、規則性やパターンを発見し、現状把握や未来予測をするのにその知識を役立てることが目的となっている。
機械学習とは、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を、コンピュータで実現しようとする技術のこと。「人工知能のプログラム自身が学習する」仕組み。
現在では、数値や文字、画像や音声といった多様なデータの中から、規則性やパターンを発見し、現状把握や未来予測をするのにその知識を役立てることが目的となっている。
サイバーマンデー(Cyber Monday)とは、アメリカ合衆国の祝日「感謝祭(サンクスギビング、11月の第4木曜日)」の翌週の月曜日のこと。オンラインショップでの年末商戦(クリスマス商戦)の初日として知られる。感謝祭翌日の金曜日「ブラックフライデー」に対してそう呼ばれ、この呼び名は2005年に全米小売業協会NRFの「Shop.org」がプレスリリースで初めて用いた。
感謝祭翌日の「ブラックフライデー」で外出したり帰省したりしていた人たちが、自宅に戻って改めて落ち着いてインターネットで買い物をしたり、買い損ねた商品を購入することが増えたことから、この名称が付いたと言われる。
ブラックフライデーとサイバーマンデーの両方とも小売業などの年末商戦の重要な日となり、総称として「BFCM」とも呼ばれる。
日本では、2012年にアマゾン(Amazon.co.jp)が「12月の第2月曜日」を日本版サイバーマンデーとして日本記念日協会に申請し、認定されている。2014年には商標も登録している。
ブラックフライデー(Black Friday)とは、アメリカ合衆国の祝日「感謝祭(サンクスギビング、11月の第4木曜日)」の翌日の金曜日のこと。小売店などの年末商戦(クリスマス商戦)の初日として知られる。大幅に値引きする小売店のセールに客が押し寄せて黒字になることから、この呼び名が定着したと言われる。
小売店のセールはブラックフライデー当日の早朝から始まるものだったが、ブラックフライデーが祝日ではないものの休暇になることが多く、祝日である感謝祭の日の晩からセールを始めることが増えている。
ブラックフライデーに対して、感謝祭の翌週の月曜日をオンラインショップでの年末商戦初日として「サイバーマンデー」と呼ばれる。また、ブラックフライデーとサイバーマンデーの両方の総称として「BFCM」とも呼ばれる。
日本でも、2016年頃から「ブラックフライデー」を取り込む動きが見られる。
センテナリアン(centenarian)とは、100歳以上の人物のこと。百寿者。
センテナリアンには比較的「寝たきり」の人が少なく、最後まで元気な人の割合が高いと言われる。現在、国別のセンテナリアンの人数はアメリカ合衆国が最多で、次いで2番目に多いのが日本とされる。
110歳以上の人物は、スーパーセンテナリアン(super-centenarian)と呼ばれる。
ドッグフーディング(dogfooding)とは、社員が自社製品や自社サービスを日常的に社内業務で利用すること。もしくは正式リリース前の自社製品を社内テストで積極的に使用すること。英語では「Eating your own dog food.」というフレーズでも用いられる。
その日常的な利用の中から、自社製品の試験運用やベータ版の改善を目的に、ユーザービリティ確認や問題点の発見を行う。
元々は、ドッグフード会社のセールスマンが犬用ビスケットを食べて質の高さをアピールした、というエピソードが由来とされている。また、1988年にマイクロソフト社のPaul Maritz氏が同僚に送ったEメールの件名「Eating our own Dogfood.」がきっかけで、社内にこの表現が「同社製品の積極利用」の意味として広く流通した。
パーキンソンの法則(Parkinson’s law)とは、もともとは「役人の組織は、実際に必要な仕事の量に関係なく肥大化する傾向がある」というもの。そこから「人間は与えられた分の時間やお金をすべて使い切る傾向があり、時間やお金の拡大は最終的に組織を腐敗させる」ことを意味する。
パーキンソンの法則は、以下で構成される。
イギリスの歴史学者で政治学者のシリル・ノースコート・パーキンソン(Cyril Northcote Parkinson)が『パーキンソンの法則:進歩の追求』で提唱した。イギリスの官僚組織の研究から生み出された法則である。
シンギュラリティ(Singularity)とは、人工知能(AI)が人類滅亡の脅威となりうるほど進化した際に起こる出来事のこと、もしくはその地点、限界点のこと。技術的特異点。
人間が想像できないほどの超越的な知性が誕生し、従来の人類の傾向に基づく技術の進歩予測はできなくなると考えられる。
ミレニアル世代(Millennial Generation, Millennials)とは、アメリカで2000年代に成人もしくは社会人になる世代を指す。1980年代半ばから1990年代初頭に生まれた世代のこと。M世代、新世紀世代、ミレニアルズとも呼ばれる。
インターネットが普及した環境で育った最初の世代で、幼い頃からデジタル機器やインターネットに接する「デジタルネイティブ」な世代である。情報リテラシーに優れ、ソーシャルメディア(SNS)に積極的に参加し、共同体への帰属意識が強い傾向、仲間とのつながりを大切にする傾向があるとされる。
ジェネレーションY(Y世代)、エコブーマーと同義に扱われることもある。
ブランド・エクイティ(brand equity)とは、消費者や社会全体によるブランドに対する一定のイメージのこと。ブランドが持つ無形の資産価値である。ブランドに対する一定のイメージのポジティブなもの、ネガティブなものすべてを含む。
「エクイティ (equity)」は「株式」「所有資産」などを意味するが、ブランドは有形資産と違って目に見えない。しかし、消費者による消費行動に影響を与え、企業の利益を向上し成長を支えるものとなるため、「資産」として評価するようになった。
ブランド・エクイティを構成する要素のうち、重要な要素の一つが「ブランド・ロイヤルティ(ブランドへの忠誠心)」である。ブランド・エクイティを築くための一連の活動が「ブランディング」となる。
エボークト・セット(Evoked Set)とは、消費者が購買行動の前に購入検討の対象として頭の中に思い出すブランドの組み合わせのこと。「想起集合」「喚起集合」「イボークト・セット」とも呼ばれる。
通常は3個~5個程度が含まれる。
消費者の頭の中には、いままでの購入経験から買ってもよいと思ういくつかのブランドの候補(エボークト・セット)があり、その中からそのとき買うブランドをランダムに選んでいる。
ブランドとして市場の上位ポジションを獲得したいのであれば、エボークト・セットの中に入らなければならない。
価格弾力性(price elasticity)とは、価格の変動に対して製品の売り上げがどれだけ変動するかという反応度のことを表す。
「需要の価格弾力性」の場合、価格の変化率に対する需要の変化率で表される。以下の計算式となる。
価格弾力性 = – (需要の変化率(%) / 価格の変化率(%))
例えば、価格を10%値上げして需要が20%減少した場合、価格弾力性は「2」となる。
需要の価格弾力性が「1」を上回れば、消費者はその製品の価格の変化に敏感で、需要が変動している状態である。その状態を「弾力的」「価格弾力性が大きい」と表す。競合他社が多く製品の独自性が低ければ、価格弾力性は大きくなりやすい。需要の価格弾力性が「1」を下回れば、「非弾力的」「価格弾力性が小さい」と表す。
ソーシャルグッド(social good)とは、社会貢献を目的とした事業活動や取り組み、またそれらを支援するサービスのこと。「社会を良くする」「社会の課題を解決する」という、世の中で肯定され応援される普遍的価値のこと。
これまで企業が行う社会貢献活動は、CSR活動として本業とは切り離されることが多かったが、ソーシャルグッドは収益追求と社会貢献がリンクしているのが特徴である。本業を通じて社会に貢献することを重視する。
PIIとは Personally Identifiable Information の略で、個人情報、個人を特定できる情報のこと。プライバシー性の高い情報のこと。電話番号、メールアドレス、名前といった情報をはじめ、他の情報と組み合わせて身元や居住地を特定できる情報も含まれる。特に個人を特定できるオンラインネットワーク上の情報を指すことが多い。
PIIが関連付けられた個人を「PIIオーナー」と呼ぶ。
ソフトセルとは、商品の特徴を間接的な表現で訴求する伝え方、広告、販売手法のこと。イメージや情緒を重視して訴えかける販売手法。
売り込まれているという印象を与えずに、営業を行える。日本の広告にはイメージ中心のソフトセルが多いとされる。
ソフトセルの反対がハードセルである。
ハードセルとは、商品の特徴や機能といった情報中心で訴求する伝え方、広告、販売手法のこと。広告は機能的なベネフィットに立脚するという考えに基づき、メリットを強調して直接的に営業を行う。
アメリカの広告には、情報中心のハードセルの広告が多いとされる。
ハードセルの反対がソフトセルである。
ETLとは、Extract(抽出)、Transform(変換)、Load(ロード)の略で、データ統合の中でも重要なプロセス、あるいはそのソフトウェアのこと。外部からデータを抽出し、データウェアハウスなどで利用しやすい形に変換、加工し、対象となるデータベースに書き出す一連のプロセスである。
分析やレポートツールの前処理を目的に行われる。
ルックアライクとは、主にインターネット広告配信などにおいて、ある顧客層と類似したWeb上の行動傾向を示すユーザーを抽出するオーディエンス拡張のこと。既存顧客に似た新たな顧客獲得ために活用されることが多い。
ケーブルテレビなどでも、視聴傾向などからルックアライクの手法が活用されている。
セレンディピティ(serendipity)とは、偶然の出会いや出来事から新しい予想外の発見をすること、もしくはその能力のこと。何かを探しているときに、他の別の価値があるものを偶然見つけること。
セレンディピティは、身近な出来事や偶然の事象から科学的な大発見をしたエピソードとして語られることが多い。下記のような発見や発明が例に挙げられる。
「セレンディピティ」という言葉は、イギリスの小説家ホレス・ウォルポールが1954年に作った造語である。彼が幼少のときに読んだ童話「セレンディップの3人の王子(The Three Princes of Serendip)」に由来する。なお、セレンディップとは現在のスリランカのことである。