レポート

ITP（Intelligent Tracking Prevention）の発表から4ヶ月。 アドテクに限らず、あらゆる業界に激震が走っております。   本コンテンツでは主にアドエビス開発陣としての調査結果と、世間で言われるITP仕様に関する認識について「あれっ？そうでしたっけ？」という声をあげたいと思います。 このコンテンツに関しては一切をリンクフリーとしますので、どんどん引用して下さい。また不正確だと思われる点あれば、ご指摘頂ければ幸いです。随時更新してまいります。 twitter；@mmlab_jp 結論から申せば、以下２点がアドエビス開発陣が発見したITPの正確な仕様であり、あまり世間で聞こえてこない箇所です。それぞれ説明していきます。 ・リダイレクトしただけ、サイト表示のみだけではinteraction（接触）とみなさない。サイト表示＋クリックがあって、interaction（接触）とみなされる ・interactionがないトラッキング用クッキーは「24時間」も持たない   ITPに関する１次情報について整理 ITPについて正確な情報源は3つだと考えています。   1つ目は、SafariのWebエンジン「WebKit」のITP紹介ブログ記事です。 Intelligent Tracking Prevention https://webkit.org/blog/7675/intelligent-tracking-prevention/   2つ目は、ITPの開発者の一人で、上記ブログ記事を書いたJohn WilanderさんのTwitterです。 Noteworthy aspect of Intelligent Tracking Prevention: It classifies tracking ability on-device => finds new trackers as they...

通勤中はradikoでFM802を聞いている所長にとって音楽は欠かせない存在です。もうすぐ春のキャンペーンソングの季節ですね。2017年は清水翔太！ 最近では「AWAが良いらしい」と聞いてDLしてから定額制音楽配信サービスの良さに気付いて、音楽に塗れた日々を過ごしています。   ところで定額制サービスと言えば、2016年9月にSpotifyが日本に上陸して以降、本格的な定額制音楽配信サービスの時代が押し寄せると言われています。 しかし、あらゆる業種において「デジタルへの転換」の遅れが目立つ日本で果たしてそんなことが本当に起こるのでしょうか。調べてみました。 結論としては以下の通りです。 1.世界的に見て音楽市場は2015年に下げ止まり。成長を牽引しているのはDigital（特に定額制音楽配信サービス）。 2.一方で日本ではPhysicalが強くDigitalは立ち上がっている最中にある。 3.音楽を聴く世代の「創造」が鍵。PhysicalでやってたことをDigitalでやれば良いという話では無さそう。 世界はこんな感じになっているようです 世界各国にある音楽産業団体を束ねる国際レコード産業連盟（IFPI）という機関があります。 この機関が毎年公開しているレポートに世界的な音楽の売上や傾向が発表されているので、これを参考にしながら世界の情勢を見てみましょう。 IFPI Global Music Report 2016 http://www.ifpi.org/news/IFPI-GLOBAL-MUSIC-REPORT-2016   2015年は1998年以来の大幅なプラス成長（前年比）の年でした。同時にDigitalがPhysical（実物）を追い抜いた年でもありました。     2000年代前半は海賊版に市場が食われてPhysicalが急激に縮小していったのではないでしょうか。しかも海賊版だからDigitalにも形状されない。 それにしても、この10年でPhysical市場が179億$から58億$へ3分の1になるとか洒落にならんですね。地獄です。   伸びているDigital市場ですが、その内訳はストリーミング方式とダウンロード方式に二分されています。 ストリーミング売上が29億$でDigitalの43%を、ダウンロード売上が30億$でDigitalの45%を占めています。 かつストリーミング売上は前年比45.2%増と急成長を続けており、恐らく2016年には逆転しているでしょう。   さて、では国別の傾向を見てみます。     圧倒的1位のアメリカ、次いで日本、そしてイギリス、ドイツ、フランスと続きます。アメリカはDigitalが市場の66%を占め、かつストリーミング売上が最大のシェアを占めるようです。 並び方を変えてみました。     アメリカすげーな。 アメリカの市場規模があまりに大きいので、ちょっと他の国の構成比が分かりづらいですよね。100%積み上げ棒グラフで表現してみました。    ...

日本の宅配が今、悲鳴を上げているようです。   ヤマト運輸 労組が宅配便の引き受け抑制を要求（NHK） http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170223/k10010887131000.html   佐川急便が「全国的に集荷、配達の遅延」と“予告”　年末の荷物増加に人手不足で（SankeiBiz） http://www.sankeibiz.jp/business/news/161228/bsd1612281713009-n1.htm   「ECの増加に伴い宅配便取扱個数が急増しているが、その需要に供給側が追いついていない」という表現は正しいのでしょうか。 今、日本の宅配で何が起きているか、オープンデータから推察していった結果、次のことが分かりました。 ・今のままだと全体で宅配個数40億個、ヤマト運輸は2020年に宅配個数20億に届きそう。 ・配送料有料は解決策にならなそう。（絶対に無料を押し通す業者はいる） ・「輸送」と「配達」の分離をもっと進められないか。 ・結局、現状を前提とするなら、これといった解決策は無いのでは。 1つ1つ深掘りしていきます。   そもそも宅配便とは？宅急便じゃないの？ まず言葉の整理をします。「宅配便」と何でしょう？「宅急便」とは何が違うのでしょうか？ 「宅配便」とは、小さな荷物を各戸へ配送する輸送便を指します。荷主の戸口から届け先の戸口まで迅速な配達（最短で翌日）を行うことが特徴だと言われています。 荷物を送りたい人（企業）と、荷物を受け取りたい人（企業）を結ぶのが宅配便の仕事だと言えるでしょう。 宅配の全体の流れ（イメージ図） ちなみに戦前に初めて鉄道省が宅配サービスを開始（1942年撤退）、戦後は民間業者として初めて青森県に拠点を持つ三八五貨物自動車運送（現・三八五流通）が1973年に「グリーン宅配便」を始めています。 その約2年後の1976年に大和運輸（現・ヤマト運輸）が関東地区で「宅急便」を始めました。実はヤマトが日本初でも民間初でも無いんですね。   ちなみに「宅急便」とはヤマト運輸が提供する宅配便サービスの商標を指します。 「魔女の宅急便」があるので「宅急便と宅配便どう違うの？」と悩んでいましたが、原作者の角野さんが「宅急便とはヤマト運輸のサービス名」と知らなかったことが理由のようです。 それぐらいヤマト運輸がこの宅配便という市場を開拓してきたことを示すエピソードと言えます。詳しい詳細は小倉昌男さんの本に詳しいと思います。   小倉 昌男 日経BP社 1999-10   データで見る「宅配便取扱個数」の推移 では、その宅配便市場に今何が起きているのでしょうか。国土交通省が発表している「宅配便等取扱個数の調査及び集計方法」を見てみましょう。 このデータでは、昭和59年（1984年）以降の宅配便等取扱個数の推移が明らかになっています。Tableauを使って棒グラフで描画してみました。     次に前年比較を棒グラフで描画してみました。...

2017年1月31日に総務省統計局から平成28年（2016年）12月分家計調査が発表され、エンゲル係数が12月は27.5%、2016年平均は25.8%になるらしく、29年ぶりの高水準だったことが分かりました。 29年前と言えば1988年、バブルな時代でしょうか。 この結果を受けて、主要メディアは全く趣旨の異なる報道を行いました。   物価上昇に収入追いつかず エンゲル係数“異常上昇”の仰天 http://www.nikkan-gendai.com/articles/view/news/198651   小売り「食」シフト　エンゲル係数29年ぶり高水準 http://www.nikkei.com/article/DGXLZO12134520V20C17A1TI1000/   同じ数字を並べても、日刊ゲンダイはアベノミクス批判、日経新聞は食シフトの発生と違うとらえ方をしています。どちらの見方が正しいのでしょうか？ マメ研は、エンゲル係数の数字を分析した結果、以下の結論に至りました。 1.消費支出が年々減っている。 2.物価上昇の影響で値段が上がっている。 3.中食について割合は上がっている。 4.標本が母集団を表しているとは言えなさそうなので「全体」に当てはめるのは待ちたい。 その理由と、この29年ぶり高水準の背景について深掘りしていきます。   そもそもエンゲル係数とは何ぞや？ 家計の「消費支出」に占める「飲食費」の割合をエンゲル係数と言います。 ドイツの社会統計学者であるエルンスト・エンゲルが1857年の論文で発表したことをキッカケに生活水準を表す指標として定着しました。 なぜなら、飲食費はマズローの欲求で言うなら「生存欲求」に分類される、人間が生きていくうえで最も根源的な消費活動であり、極端な節約は困難だと言われるからです。 結果、エンゲル係数が高い≒飲食費が占める割合が高いほど生活水準が低い（食費以外に生活費を回す余裕が無い）と言われるようになりました。 ただし国単位の相対比較は意味がありません。総務省統計局「世界の統計2008」によると、各国のエンゲル係数はアメリカが19.3%、イギリスが24.9%、トルコが35.5%とバラバラです。 その理由として、その国の食事文化として外食が多いか、酒をよく飲むか、食材が安価か…などの複合要因が絡み合うからです。   日本ではエンゲル係数をどうやって求めるのか？ 総務省が行っている統計の1つに「家計調査」があります。日本国内の家計の支出を通じて個人消費を捉えられる統計であり、この結果からエンゲル係数を求めています。 ちなみに調査方法は標本調査であり、全国約4,700万世帯から約9,000世帯を抽出して調査に協力してもらっているようです。 調査結果は以下にて公開されています。   家計調査（家計収支編）調査結果 http://www.stat.go.jp/data/kakei/longtime/index.htm#level     エンゲル係数の推移を見てみよう 2000年以降のデータであれば月別、それ以前の長期時系列は1963年以降のデータであれば年別の家計調査が公開されています。 とりあえず月別に見てみましょう。エンゲル係数は以下の通りです。 横軸メモリを20%からに設定...

今回のお題は、ビッグデータに関する「誤解」を解くことです。 多くの人がビッグデータに期待し、ビッグデータがあれば何か分かると注目しています。 「（ビッグ）データがあるから分析して下さい。何か分かるでしょ？」 いいえ、それでは分かっていることが分かるだけです。とマメ研所長は強く訴えたい。   嘘、大嘘、そして統計―数字は「ロジック」を補強する存在である 「トム･ソーヤーの冒険」著者であるマーク・トウェインは自身の自叙伝の中で、英国首相ベンジャミン・ディズレーリの言葉として以下のように記しています。 「嘘は三種類ある：嘘，まっかな嘘，そして統計」が正当性と説得力をもって通用してしまう   アメリカの数学者であるエリック・テンプル・ベルは、次のような言葉を残しています。 数は嘘をつかない。しかし、欺く意図がありながら、真実を語ってしまう癖がある。   アメリカに「Figures will not lie,but liars figure」という諺があるように、弱いロジックも数字を使えば補強されます。 しかし、数字はそこいらに無造作に転がっているわけがなく、作られ、加工され、そして用いられます。人はその過程を「分析」と呼ぶと私は思っています。 したがって誰が、何の目的で、その数字を作ったのか？という洞察までなければ分析とは呼べません。データを無条件に信じてはいけないのです。 分析で最も大事なことの1つに「データを見る目」をあげたいくらいです。そのための事例をマメ研ではいくつかご紹介してきました。   「日本の生産性は先進国に比べて低い」という数字を疑って見る～1人あたりという罠～ 大阪都構想はなぜ否決されたのか？をデータジャーナリズムする   「データを見る目」が無ければ、どんな罠に陥るか。もっと分かりやすい簡単な事例を3つ紹介します。   例題1：よく使うソーシャルアプリ、facebook人気急降下 デジタルネイティブなミレニアル世代でも、スマホネイティブか否かで使いこなすソーシャルアプリに違いがあるか、新大学1年生と仕事にも慣れてきた社会人5年目に調査した。その結果、スマホネイティブな新大学1年生は総じてfacebookよりもtwitterを使っていることが分かった。10代～20代前半のワカモノに商品をPRしたい広告担当にとっても見逃せない数字だ。   設問1：よく使うソーシャルアプリは？（複数回答OK） 設問2：1番使っているソーシャルアプリは？（単回答のみ） よく使うソーシャルアプリとして大学生78%、社会人65%がtwitterと答えた。facebookは2番目に上がったが、傾向は逆転し大学生23%、社会人35%がよく使うと答えた。 さらに1番使っているアプリとしては大学生と社会人で差が出る結果となった。社会人の約33%がfacebookを1番使うと答えたのに対して、大学生は約1%しかない。ワカモノのfacebook離れは顕著だと言えるだろう。 ※街角でアンケートを行い、大学1年生140人、社会人5年目92人から回答を得ている。   …さて、大事なことは「データを見る目」と申し上げました。何が変でしょうか。私は5つ気になりました。   ①アンケート解答者が1.5倍も違います。なぜ均一じゃないのでしょうか。単純な%の比較ができません。 ちなみに、街角アンケートで「大学1年生ですか？社会人5年目ですか？」「違います」「じゃあアンケートはいいです」というやり取りをしたのか純粋に気になります。...

今回は、この春から東京に初めて住むという新社会人向けに、お奨め居住エリアをデータから導き出したいと思います。 ちなみに今回公開している全ての著作物は出典元提示のうえで転載OKです。当方への連絡も不要なので、どうぞ好きなだけ使ってください。 ちなみに、Tableauで使っているデータはコチラです。   恐怖！東京にはこれだけの路線がある！ 大阪に31年間住んでいた所長が転勤で始めて東京にやってきたとき、もっとも恐怖したのは東京を走る鉄道路線の多さでした。 絶対に覚えられないし、GoogleMapの有り難さを感じたものです。 Tableauを使って、その路線を再現してみました。以下の通りです。ちなみにスマホ版で見るよりPC版で見ていただいたほうがより面白いと思います。     蜘蛛の巣より細かい網の目が東京23特別区内を張り巡らせています。東京に住む住人は、本当にこの路線を把握しているのでしょうか…。 ちなみに東京23特別区内を走る路線を完全再現しているはずですが、もしも「この路線がないよー」って場合はご一報下さいませ。   改めて知っておこう！山手線は丸くない！ まず大前提として知っておくべきは、山手線は丸くありません。Tableauを使って山手線をマッピングした結果は以下の通りです。 全長34.5キロで1週約60分。ただし、横幅（鶯谷駅～目白駅）の直線距離が約5.6キロなのに対して、縦幅（大塚駅～大崎駅）の直線距離が約12.4キロなので、円というより二等辺三角形です。 ややこしいので、ヨドバシカメラは歌詞を「まーるい緑の山手線」から「たてなが緑の山手線」に変えるべきですね。   山手線内を走る地下鉄、山手線外を走る私鉄 東京23特別区を移動する際は、この山手線を基準に、内側を移動するなら地下鉄（東京メトロ、東京都交通局）、外側を移動するなら私鉄だと覚えておくと良いようです。 大阪から東京に引っ越して感動するのは、殆どの地下鉄路線で私鉄の乗り入れが実現していることです。言い換えると私鉄が山手線の内側に駅を持っていません。 その理由として、山手線が整備されていた明治後期から昭和期にかけて、私鉄が内側に線路を敷こうにも①地上は東京市電の路線網に阻まれていて線路を敷けなかった、②地下鉄道は資本力の観点から難しかった、という2つの理由が挙げられています。 よく見ると山手線を中心にして太陽のごとく放射線状に線路が延びていることが分かります。 全体図 私鉄は内側への乗り入れを断念する代わりに、山手線の各駅ターミナルに接続して、その地域開発に着手しました。現在、副都心と呼ばれる新宿、池袋、渋谷、上野浅草、品川大崎が発展した背景の1つだと言われています。   東京の満員電車地獄を舐めてはいけない 勝手な予想ですが、このコンテンツに目を通している殆どの新社会人が、春から働く会社はIT系ベンチャーで、職場は渋谷、新宿、六本木の何れかではないでしょうか。 最初はなるべく会社の近くに住みたい、でも都心は家賃が高いだろう･･･自然と目は東京の西側に向いているはずです。 西側からの通勤となると、東急、京王、東武、西武、小田急、JR東日本であれば中央線の何れかを使うかと思います。ですが、その選択はちょっと待ってください！ ここで是非思い出して欲しいのは通勤ラッシュです。 多少遠くても通勤中はkindleで本読むかスマホ弄ってれば大丈夫！なんて思っている人は改宗が必要です。東京の電車の混み具合は異常です。   混雑度合いの目安として、国土交通省が毎年発表している鉄道関係情報に関するオープンデータの1つに「混雑率データ（平成27年度版はこちら）」があります。 ただし、この混雑率という指標は2つのデメリットがあります。 1つ目。一見「どれくらい電車が混んでいるか？」を示す指標のようで、計算式は「輸送人員÷輸送力」とありますから、実際は「該当時間の混雑時の乗車率」を表しています。 東京メトロ東西線は電車に人を詰め込みすぎて窓が割れることもあるようですが、その混雑率データには199%とあります。意味としては「体が触れ合い、相当な圧迫感がある。しかし、週刊誌なら何とか読める」そうです。東西線ユーザーからは相当なツッコミが飛びそうです。 その理由として、一般財団法人運輸総合研究所が2015年11月に公表した資料によると、混雑率は駅員の目視という過去もあったそうで、そもそもいい加減なデータなんです。 恐らく今では殆どの路線で輸送人員は自動改札データを使っていると思うのですが、それでも車両ごとの混雑率は分からず、先ほどの東西線ユーザーが抱く違和感に繋がるのでしょう。所長の体感は300%です。 2つ目。混雑率は各路線の平均ではなく、特定時間の特定区間の混雑率を表します。そもそも混雑率を作成したのは、郊外から都心へ向かう輸送人員の増加に伴い、混雑を解消したと各鉄道事業者が言うために目安となる指標が必要だったからです。...

いよいよ、2017年になりました!! 2016年は、リオオリンピックの開催、Bリーグの開幕、広島カープのセリーグ優勝など スポーツ好きの方には話題豊富な1年だったのではないでしょうか。 当研究所所長、松本はセイバーメトリクスが得意なようですが、 私も野球ではありませんが、何かしらスポーツの分析に挑戦してみたいと思います!   しかしながら、私はスーパーインドア派。 唯一人並みにできるというか、知っているスポーツがテニスくらいですが、 やはりスーパーインドアなので、学生自体もテニスをプレイするより スコアを付けたりするほうが好きでした。 というわけで、年中世界のどこかで試合をやっている テニスを分析していこうと思います。 #セイバーメトリクスは、どうやら野球のデータ分析にのみ使われる用語のようです。   グランドスラムについて 私は、普段はひょこひょこ歩くのにコート上では素早い往年のアンドレ・アガシ選手と 伊達公子選手が絶頂期だったころのグラフ選手のクールさが好きでした。 今は、お二人仲よくされているようで…(古いネタですみません)。   まあ、それは置いといて 日本での注目選手と言えば、錦織圭選手ですね。 2014年のUSオープンでは決勝進出、2016年のUSオープンでは準決勝進出、 リオオリンピックでは銅メダルと といいところまで行っていますし、グランドスラム以外の他のメジャー大会では、 優勝し、確実にランキングを上げてきています。 でも、日本人なら見たいですよね～。 錦織選手がグランドスラムで優勝するところを。   グランドスラムは、他の国際試合と比べて特別です。 出場選手も多く、獲得ポイントも大きく、 そして何より優勝すると獲得賞金が2～4億と ATPの最上位の試合と比べても2～3倍ほど大きく、 本選の1回戦で負けても400～600万もらえちゃいます。 そこで、錦織選手は優勝するのかしないのか。 するとしたら、いつくらいになるのか? データをもとに、予想してみたいと思います。 ※優勝の記録は1970年以降、既優勝かどうかはグランドスラムオープン化以降(1968年以降)の記録を用いています。   グランドスラムの歴代優勝者の傾向 それではまずは、グランドスラムの歴代優勝者のデータを集めて...

第三次安倍内閣で「働き方改革実現会議」のテーマとして「賃金引き上げと労働生産性の向上」が取り上げられるほど、いま日本の「低い労働生産性」が話題になっています。 また、ここ数ヶ月に間に「生産性」に関する書籍が相次いで出版、文中で日本の労働生産性が低い理由が指摘されており、これがソーシャル上で多くの話題と共感を得ています。   生産性―――マッキンゼーが組織と人材に求め続けるもの 伊賀 泰代 ダイヤモンド社 2016-11-26   デービッド・アトキンソン 新・所得倍増論 デービッド アトキンソン David Atkinson 東洋経済新報社 2016-12-09   ところで、日本の労働生産性は本当に低いのでしょうか。 その数的根拠は何でしょうか。ちょっと気になったので調べてみました。   そもそも「労働生産性」とは何か？ 認識の統一を図るため、まず労働生産性の定義をハッキリさせます。   「生産性」とは一般的には「産出量（アウトプット）÷ 投入量（インプット）」を指します。インプットに対してアウトプットが多いほど生産性が高いことになります。 ただし世間巷で喧騒されている「日本は先進国の中で労働生産性が一番低い！」という文脈における「労働生産性」の定義は、この計算式とは完全イコールではありません。 この数字は、公益財団法人日本生産性本部が毎年12月ごろに発表している「労働生産性の国際比較」を引用しています。 日本生産性本部は、主要先進35カ国で構成されるOECD加盟諸国の「2015年の就業者数（または就業者数×労働時間）1人あたりのGDP」（通称：国民経済生産性）を「労働生産性」と定義し、諸外国と比較した結果を発表しています。 この数字が、日本の生産性は先進国に比べて低いという論拠の支柱です。 以下の図が最新版のデータです。 労働生産性の国際比較2016年版参照（※1） GDPを各国通貨からドルに換算する際は、変動が大きい実際の為替ではなく、OECDが発表する物価水準の違いなどを調整した購買力平価を用いているようです。 米国は121,187ドルで3位、フランスは100,202ドルで7位、イタリア97,516ドルで10位、ドイツは95,921ドルで12位、カナダ88,518ドルで17位、英国は86,490ドルで18位、日本は74,315ドルで22位。なるほど確かにG7中最下位ですね。 日本を基準に考えると、米国は1.63倍、フランスは1.35倍、イタリアは1.31倍、ドイツは1.29倍、カナダは1.19倍、英国は1.16倍という結果になります。   厳密に言えば、国の経済全体の生産性を示したこの「国民経済生産性」と、労働を投入量として労働者1人（1時間）あたりの生産量や付加価値を測る「労働生産性」は異なります。 が、経済学で言うところの付加価値とは、一定期間に国内で生み出されたものの総量をGDPと表現するので、ニアリーイコールと捉えられています。詳細はこちらの川上先生の論文に記載があります。   「日本の労働生産性は先進諸国中最低」に対する疑問...

「本当に痩せてるの？」、「ライザップで11kg痩せた！」に続くシリーズ第3弾です。 ライザップを初めて約1年、なんとか人様の前に立てる身体になってきました。 今回はライザップで学んだ糖質制限食事方法のノウハウをマメ研流グラフィックで表現したいと思います。   ※ちなみにこのコンテンツはライザップの記事広告ではありません！念のため！   ライザップに1年間通ってどれくらい痩せたのか？ 1年間の結果は以下の通りです。 腹囲の落ち具合が半端ないですね。ちなみに、服はこの1年で全て買い換えました。   痩せ方に注意！落としたいのは体重？脂肪？ この1年で筋肉量をほぼ落とさず脂肪量だけを落とすことに成功しました。約16キロの減量の内訳を見てみましょう。 「本当に痩せてるの？」を1回目、今回のライザップ1年間を2回目とします。   前々回のダイエットでは、脂肪よりむしろ筋肉が落ちていました。 無茶な食事回数制限、バランスの悪い食事内容で無理やり痩せても、脂肪より筋肉が落ちるって全くの想定外ですよね。   ざっくり言えば、体重は脂肪＋除脂肪（＝骨＋筋肉）で成り立ちます。 体重計に乗ってダイエットに成功した気分でも、もしかしたら減っているのは脂肪ではなく筋肉かもしれません。 無くしたいのは、そのつまめる脂肪ですよね？だから体重計は脂肪も測れる良い機械を買いましょう。   ３食キチンと食べることからダイエットは始まる 一食抜くなどの食事制限がダイエットに有効、なんて都市伝説だと私は思っています。 ダイエットをする時に一番重要なのは、1日の摂取エネルギーが基礎代謝（じっとしているだけで消費されるエネルギー）を下回らないことです。 男女で計算式が違うので以下を参考にして下さい。   男性：66+13.7×体重kg+5.0×身長cm－6.8×年齢 女性：665.1+9.6×体重kg+1.7×身長cm－7.0×年齢 ※ハリス・ベネディクト方程式(日本人版)   松本がダイエットを始めた当初は約1800kcal/日が目安基礎代謝でした。 ですがライザップを始める前のダイエットでは晩飯を抜いた生活を過ごしていたため、トレーナーからは「1日の平均摂取カロリーが1200前後ですから身体は飢餓状態かもしれません」と指摘を受けました。 飢餓状態とは、簡単に言ってしまうとエンジンが壊れて燃費の悪い車のような状態を指します。   口径で必要な糖分が摂取できなくなると、身体は体内から糖を補おうとします。 まず、肝臓に蓄積されているブドウ糖やグリコーゲンから糖を補います。これらが無くなれば糖新生という代謝を行います。ちなみに糖新生はタンパク質を材料に、糖を作ります。 （実はこの仕組みをオートファジー或いは自食と呼ぶのですが、大隅良典さんはこのオートファジーの研究で2016年ノーベル生理学・医学賞を受賞されました。おめでとうございます！） ここまでは問題ありません。むしろ、炭水化物を抜く糖質制限ダイエットの本質は「糖新生」にありますから（理由は後述します）。   ところが、1日の摂取エネルギーが基礎代謝すら下回っている状態が続く＝体内のタンパク質でも補えなくなると、使っていない筋肉を”アミノ酸”に変えて糖を作るようになります。...

業種によって、CVRにトレンドは現れるのでしょうか？ 冬にかけて衣替えを行う分だけ財布の紐が締まったり、アベノミクスの燃費低下の影響で金融商品に陰りが出たり…つまり季節性や傾向などが業種によって現れるのではないでしょうか。 そこで今回はアドエビスに蓄積されたビッグデータを使って、特定業種の16年10月～16年12月のCVR推移（リスティング広告経由で獲得したCVに限る）を予報したいと思います。 ○○坊○○坊天気予報みたく元気良くやってみましょう！（予報と言えばこれしか思い浮かばない。やっぱメロディ＋ブランドって最強ですね）   特定6業種のCVR推移　中長期予報 建築・不動産、人材求人、金融・保険、EC系（食品）、EC系（化粧品）、EC系（その他）の以上6業種の長期（1年程度）および中期（直近3ヶ月）のCVR推移は以下の通りです。 建築・不動産のCVR（資料請求系）の長期トレンドは横ばいが続くでしょう。月単位では10月以降は下降圧力が強く、10月以前ほどCVRが上がらない可能性があります。   人材求人のCVR（会員登録系）の長期トレンドは緩やかな下降が続くでしょう。月単位でも特定の長期休日期間を除けば下降圧力が強く、10月以前より落ち込む可能性があります。   金融・保険のCVR（資料請求系）の長期トレンドは緩やかな上昇が続くでしょう。月単位では10月前半までは上昇傾向ですが、以降は下降圧力が強く、10月以前より落ち込む可能性があります。   EC系（食品）のCVR（購入完了系）の長期トレンドは緩やかな上昇が続くでしょう。月単位でも年末等の長期休日期間を除けば上昇圧力が強く、10月以前より上向く可能性があります。   EC系（化粧品）のCVR（購入完了系）の長期トレンドは横ばいが続くでしょう。月単位では11月前半までは下降圧力が続きますが、以降は徐々に上向く可能性があります。   EC系（その他）のCVR（購入完了系）の長期トレンドは緩やかな下降が続くでしょう。3ヶ月通して上昇・下降圧力を繰り返しますが、クリスマス商戦は大きく上向く可能性があります。   以上、CVR推移の中長期予報でした。   特定6業種のCVR推移　中長期予報の見方、作り方 表の見方について説明します。 長期トレンドとは1～2年にわたる長い傾向を指します。短期（日～週）や中期（月）では変化しない長期の傾向を指しています。したがって、長期トレンドには季節要因などは含まれません。 季節要因は、どちらかと言えば中期に反映されます。その中期は、直近3ヶ月の傾向と同義になります。   次に、この中長期予報の作り方を説明します。 アドエビスには、デジタルマーケティングに関する膨大なビッグデータが蓄積されており、こうしたデータを保存・分析する基盤が整備されています。   導入事例：株式会社ロックオン様 | Hadoopとビッグデータソリューションのリーディングカンパニー http://www.cloudera.co.jp/customers/lockon.html 数十億行にも及ぶビッグデータ分析環境を2カ月半で構築できた理由とは http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1603/31/news01.html   このデータを個人情報および企業名が特定できない・紐付けできない・復元できない形で加工して、事業領域毎に「マーケティング施策の傾向を表す統計データ」を作成しました。これを当研究所では「エビスINDEX」と命名しています。   株式会社ロックオン、国内初となる広告運用のベンチマーク指標「エビスINDEX」を発表 http://www.lockon.co.jp/release/3074/...