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note.com/hik0107
最初に２つほど、免責とお願いを書く。 まず、この記事は少しばかり長い。 全て読むには少し時間が掛かるだろう（1.7万字ある）。すぐに読む時間がなければ、noteのスキや、SNSでのシェアなどをしておいて頂れば、後で読むことができるし、筆者も喜ぶので、かような反応を是非お願いしたい。 次に、これは、ハウツー記事ではない。 何かについての短絡的な答えや、必ず上手くいくノウハウ、の類は出てこない。しかし、多くの人にとって、長く役に立つ記事であると信じている。自分の経験と思考を振り返り、多くの洞察を込めて書いた。長文ではあるが、是非読んでみてほしい。 イントロ｜はじめに『測りすぎーなぜパフォーマンス評価は失敗するのか』という本を読んだ。 2025年に読んだ本の中でも、特に印象に残った一冊だった。 私は、社会人になってから、データや指標に関わる仕事を多く経験している。新卒で入った戦略コンサルティング
私が以前に民間企業（株式会社メルカリ）で働いていた時。事業上で最も重んじられている数字は、シンプルにたったひとつでした。 それはGMV（Gross Merchandize Value = 流通総額）。 時期によっては「顧客満足度」や「利用者継続率」などに関わる指標が最重要視されることもありましたが、多くの期でGMVを最重要視していました。 最も重要な指標はひとつだけ。 メルカリに限らず、ひとつのシンプルな指標（KPI） のもとに事業運営を行うことは、スタートアップ等を始めとして、多くの事業体では一般的かと思います。 単一で明確な成果指標を掲げることは、組織を効率的に動かす強力なツールです。そのような「強い指標」は、構成員にとっての"成功条件"を統一し、成果を測定し、行うことを明確化し、戦略遂行を推進します。 単純な疑問。 では、同じことを国のレベルで考えるとどうなるでしょうか？ GDPとい
はじめに仕事をする上で"課題の解き方"を考える作業はとても楽しいものです。 エンジニア・デザイナー・営業・データサイエンティスト・政策や法律のプロ….どんな職業だったとしても「これが課題だ！これを解いてくれれば価値がある」と担保されたものが目の前に提示されれば、自分の知識やスキルを振るって課題の解決に挑むのは、面白いしパワーが出る。 しかし一方、その「課題」はどこからやってくるのでしょう。多くの場合、あなたが解いている課題は、どこかで決まった大きな課題のサブセット（部分集合）のはずです。 課題の解く前には常に、その大きな課題を設定するプロセスがどこかで発生しており、それは当然ながら、単に課題の解く役割の人／課題を抱える人に多大な影響を与える、極めて重要な作業のはずです。 タイトルにある「アジェンダセッティング」とは、公共政策学もしくはメディア研究の用語で、"課題を設定（決定）する"ことを意
この記事は何なのか2024年の振り返りでも少し触れたのですが、ここ1年ほど「政治哲学」や「公共哲学」という分野に興味があります。 3年程前から私が日本政府で働いていることを知っている方は、「なるほど、政府機関で働くうちに政治や公共的なことについて関心が沸いたのか」などと想像するかもしれませんが、実はそうでもありません。もちろん、政治哲学が扱う内容は、政府での仕事と関連することも多い（立法・行政・社会契約・政治イデオロギー、社会福祉 等）のですが、むしろ僕が政治哲学に求めた問題関心は、それ以前の民間企業でのビジネスの経験に根ざしています。 そのため、この記事では政治哲学的な内容を記述しつつも、最終的にはビジネスの世界における適用や解釈を試みるという態度で書いています。 本題ですが、政治哲学について興味が向かう中の学習の一環として、昨年末に「進行役のための哲学史入門（堀越耀介）」という、哲学の
デジタル庁に入庁して2年ちょっと経ちました。 これまで、周りの人から、デジタル庁どうなん？ってよく訊かれることがあるので、思っていることまとめて書いてみる。そういった質問をされるのは、採用文脈、つまりデジタル庁で働くことに興味はあるが、全く中身にことがわからない、という意味で訊かれることが大半なので、そういった疑問に答える内容にしている。だが、全く参考にならないかもしれない。 前提として、筆者は新卒から民間企業で育ってきて、デジタル庁で初めて行政の仕事をすることになった。民間出身の「民間専門人材」という立ち場で入庁し2年あまり仕事をしている。何をやっているのか、と言われれば、2022-2023年にやったことの個人まとめがあるのでそちらを参照していただきたい。 さて、この記事に書いてあることは、下記のいずれかである。 ①既に公開されている情報をあつめた客観的な事実 ②筆者が感じている個人的な
この記事はなにか最近知った「エフェクチュエーション（Effectuation）」という経営理論が、自分の中でとてもしっくりいくものだったので、自分なりの解説も兼ねて、記事として残しておきたいなと思いました。 エフェクチュエーションは、狭義的に見れば経営上の理論ですが、実際にはより広い範囲に適応可能な、「不確実性の高い環境に置かれた人の行動全般に関する理論」と言えるのではないかと思います。例えば、以前、新しい職場に転職するなどで見知らぬ環境に置かれることになった場合にどのように適応するかについての自分なりの考えを、"新しい環境でバリューが出せずに悩んでいる場合の解決法"という記事で紹介しました。当該記事の執筆当時はエフェクチュエーション理論は知りませんでしたが、今振り返って読み返すと、かなり共通する要素があるように感じます。 また、ここ数年、自分自身が、これまでとは全く新しい環境に身を置き、
本記事は、日本の少子化の現状を「数値に基づいて」より少しでも多くの人に知ってもらうことを目的に、少子化を専門とする人口学者を含む3名のメンバーの共著で書かれています。 記事の一部をまとめた内容。この記事ではこういったことが学べます。はじめに2023年の12月、 政府は「こども未来戦略」で少子化対策の強化を打ち出しました。岸田首相は2030年（代）までを「少子化対策のラストチャンス」として、対策が議論されています。 ニュースやメディアで、日本は深刻な少子化社会だという情報に触れることがだいぶ増えてきたかと思います。少子化が起こっている、少子化はヤバいという認識自体は、多くの人の中で広まっているとは思うのですが、その実態はどの程度正しくされているでしょうか。 なぜこんなに少子化（低出生率）になっているのか？少子化はそもそも問題なものなのか？ 政府に対策を任せておけば大丈夫なのか。 この記事は、
ここ数年、曲りなりにデータ分析の専門職種としてやってきたが、常々この仕事には困難さがつきまとうなと感じる。その事について、その理由、そしてその困難さとどう戦っていくかについての考察を記してみたい。 気まぐれな雑記のうえ、だいぶ長くなってしまったが時間がある方はお付き合い願いたい。感想の一つでも貰えれば幸いです。 困難さ仕事をしていて苦労することはよくあるわけだが、とりわけデータ系の仕事をしているとおおよそ以下のような面倒さを背負い込んでいることに気づく。 普通にしているとあまり良い仕事が回ってこない 周囲に任せていると細かい本質的ではない仕事に埋もれてしまう 組織の上層の戦略やリテラシに依存するところが異様に大きい 自分たちの成果がどうにもわかりづらい 短期的な都合に押し負かされて自分たちの仕事の優先度を下げられる などなど。これは自分個人の体験だけにとどまらず、他の会社でもデータ分析チー
こんにちは。 データアナリスト 兼 チームのマネージャ としてメルカリという会社に4年ほど勤めていたのですが、色々やった気はするが、思い返してみると結局の所何をしたんだっけ？という気持ちに突然なりました。僕は忘れっぽいので、今後もこういう瞬間は何度も訪れそうな気がしています。 ということで、この4月から新しいことを始めるこのモーメントに自分が何をしたのかをちゃんと書き残しておくことにしました。 自分自身の記憶のアーカイブの役割とともに、誰かの参考になれば望外の喜びです。 大体2016−2019年くらいの話です（今のメルカリのデータ分析チームはもっと進化していますのであしからず。） LTVの概念を導入した2022年現在となってみると非常に不可解ではあるが、私がメルカリに入社した2016年頃には、社内では「LTVを見る」という概念はなかった。 ゆえに、投資がリクープ（回収）できているかどうかを
この記事ではメルカリという会社で4年ほどプロダクトやマーケティングの分析、グロースなどをやっていた僕（ hik0107 / hikaru ）がそこで得た学びをまとめておこうと思います。 金曜の夜だしこれまでの学びをまとめてる。自分がメルカリにはいる前に知っていれば、同じ成果を出すのに20%位の時間で出来たであろう、そんな圧倒的な知見たち。まあ、それを肌身を切って知るということが大事で、はじめから紙の上の知識として知っていても意味はなかったりする側面もあるのですが pic.twitter.com/jV1ZgHr0u5 — hikaru / 樫田光 (@hik0107) December 24, 2021 特に「こうやったらうまく行った」というよくある成功談ではなく、 「これをわかってなかったために時間を浪費した」 「結局の所、これが一番大事という当たり前の結論に達した」 などという"知ってい
中途での転職など、新しい環境に入った時に自分がバリューが発揮できていない、と焦ったり悩んだりした経験はないでしょうか。 この種の問題については、人によって感じ方や対処法は様々だと思いますが、少なくとも僕自身はそういった状況に大きなストレスを抱えやすい性格です。また、度合いの強弱はあれど多くの人が似たような経験を持っている、またはこれからの人生で経験するのではないかと思います。 大事なことは自分に合った対処法のゴールデンルールを持っておくこと、そして同時に自分が落ち入りがちなアンチパターン、つまり良くない思考・行動の癖などを把握しておくことです。 この記事ではそういった、「新しい環境でまだ価値を発揮できずに焦っている」というシーンにおける対処方法を、僕自身のパターンを元に書いていきます。 僕と同じような性格の方はそのまま参考にしていただければ幸いですが、自分はそう言う経験はないな、という方は
2021/1/2にこの記事を書いています。 新年になって新しい何かに取り組みたいと考えている人に少しでも役に立てばと思い書きました！ こんにちは、hikaruです。 最近、「習慣化」についてとても興味があります。 僕は元来かなーーーーり怠け者なタイプで、やる気があるときと無いときの差がかなり激しい方です。スイッチのOn/Offによってかなり行動量に差が出る人種なんですよね。 スイッチが入るときはバリバリと仕事をこなすのですが、スイッチを押すのに手間がかかる。いや、自分で自分のスイッチはわかっていて、それは結局の所「まず行動すること」なんですが、スイッチがoffだとその「まずの行動」が出来ないという。服を買いに来ていく服がないから買いに行かない、的な状況が起こるわけです。 そんな自分ですが、2020年はそれまで勤めていた会社を辞めて独立したり、コロナの影響もあり、外出や行動が大きく制限される
こんにちは、hikaruです。 (誰？と思った方はこちらの自己紹介を見てくだると嬉しいです） 最近、デザインにとっても興味があります。 そんなこんなで先月くらいから、Cocoda!というUIデザインの学習サイトでゆるっと勉強を始めたところ、 Cocoda!の初心者コースを見ながら人生で初のUIデザインを作ってみてるが、丁寧でキットが充実しているおかげで僕のようなド素人でも意外にサクサク作れて楽しい。 しかしデザインツール便利だ。これはデザイナに限らずみんな使えるようになったほうが良さげ pic.twitter.com/1NEjvkNfqY — 樫田光 | Hikaru Kashida (@hik0107) July 17, 2020
こんにちは、樫田です。 この度、株式会社 Growth Camp（グロースキャンプ） を創業して活動を始めたので、そのことについて皆さんに少し知ってもらえたら嬉しいな、と思いこの記事を書いています。 よければ、しばしお付き合いください。 誰がやっているのか : 創業メンバーGrowth Campは現在、創業者のふたりだけの小さなチームです。 一人目が僕（樫田）で、前職メルカリではData Analystチームの責任者をしていました。 専門とする領域はデータ分析 / 事業戦略 / プロダクト改善です。サービスの本質はなにか、を考え、それをフレームワークに落とし込んだり数値化したりするのが得意です。 樫田 光 twitter / note / podcast 外資系戦略コンサルファーム、分析専業会社などを経て、2016年にメルカリ入社。メルカリでは分析チームの責任者を務める。4年間の在籍期間を
こんにちは、樫田です。 ご存じの方もそうでない方もいると思いますが、この数年メルカリという会社でデータ分析という業務を通して意思決定に関わる仕事をしてきました。（知らない方は ⇨ 僕について） ビジネスはいわば意思決定の塊で出来ています。事業と組織、そのすべてのことが何らかの意思決定を通して動いていると言っても過言ではないでしょう。 僕自身、仕事で分析を行う中でも「意思決定」という領域に対するフォーカスは強かった方だと自負しています。今振り返ってみると、メルカリ在籍時に受けたインタビューもそのスタンスがタイトルとして切り取られていることが多かったようです。 さて、意思決定について話す時に「良い意思決定とはなんだろう？」と問うと、一般的には「良い意思決定とは正しい決定である」というような答えが返ってくることが多いような気がしています。また、昨今のスタートアップに聞けば、意思決定は早いほど優れ
1 / LTVを見る顧客が将来的にサービスにもたらしてくれる収益の総和 顧客獲得のコスト（CAC：Customer Acquisition Cost）という投資に対して、きちんと回収できているか= Profitableかどうか の判断のために使う。 LTV ＞ CACの関係になっていることを「Unit Economicsが合っている」などという言い方をすることが一般的。VCの人などはよく使っている印象。 実際に計算しようとすると諸々の定義が難しいが、特によく出るポイントとしては ・コストをどこまで入れるか ・PaidとOrganicどこまで入れるか ・登録何ヶ月分までで見るか（生涯でいいのか） あたりだろうか。 コストとしては、顧客の活動単位でかかる変動費（購買の諸経費や維持コスト）を入れるのが正しいだろうが、あんまりキチキチやりすぎると辛いのでざっくりやるのがオススメ。顧客維持（例：ポイ
こんにちは、Hikaru Kashidaです。 メルカリという会社で、主にサービスのグロースのためのデータ分析をしています。最近は、ピースオブケイクという会社でnote（あなたが今見ているこのサービスです！）というサービスのグロースのための顧問なんかもしています。 こちらに自己紹介などを書いているので、お前誰よって思った方は見てみていただけると幸いです。 さて、TL;DR ー 長いので先に結論を... 本文が長くなったので、5行でクイックに結論を書いておきます。 ・Growth Hackという言葉が前に流行したが今となってはどうでもいい ・シリコンバレーではGrowth Teamが存在する会社が多い ・グロースはPMFのあとに始まる ・僕の考えるグロースの全体構造は下図みたいな感じ ・いちばん最後に、僕の考える「9 principles of Growth」を書いた。長いと感じる人は、間を
メルカリのデータアナリストチームのヘッドHikaru Kashida https://twitter.com/hik0107 が、分析を中心に思ったこと徒然について書いていきま… もっとみる
こんにちはHikaru Kashidaです。 先日、noteを運営しているピースオブケイク社で、講演イベント「noteの躍進を支えた”定性と定量の甘い関係” 」を開催しました。 これは、noteの成長にそれぞれ違った面からコミットしている樫田（主に定量／データ／グロースなどを担当）と 深津 （主に定性／世界観／UXを担当）がそれぞれの立場からサービスを成長させるための考えを語るといったものになっています。 イベントで話す深津と樫田 手前はモデレータの松下（デザイナー） キーワードは「甘い関係」です。 世間の一部では、「定性と定量」というと"水と油"というか、相容れづらいもの・両立することが難しく互いにわかりあえないものとして一種の対立構造のように捉えられているフシがあるように思います。 しかし、僕も深津さんもこの対立構造については、本質的には無意味なものだと考えています。 noteではこの
この記事はなにかどうも、Hikaru Kashidaです。 いつもはデータ分析の話や、仕事に関係することを多めに書いていますが、この記事では普段とは趣向を変えて「Google Home」について書きたいと思います。この記事ではデータ分析に関連する話は一切出てきません。ご注意ください。 本職で書いている記事はこちらをどうぞ 書くネタドリブンか、書く気持ちドリブンかなぜ突然Google Homeなのか？これには深遠なる理由があります。 最近、noteの中の人たちとお話することが多いのですが、その中でよく話題にのぼることのひとつに「お題」があります。 特定の題材が与えられて、それについて記事を書こう！という趣旨のコーナーみたいなものですね。 お題のページ : https://note.mu/contests 実は僕はこれまで、このお題をフックにして記事を書いたことがありませんでした。それについ
こんにちはHikaru Kashidaです。 "データ分析"というのは、非常にいろんな場面に使えるな〜、と常々思っているのですが、その反面あれもこれも同じように『データ分析』と呼ばれていて、言葉として解像度が低いよなあと思うことも増えてきています。 この記事ではそんな、『データ分析』というかわいそうな便利ワードの解像度を少しあげられるかもしれない考え方をお教えします。 読んだ方から頂いた反応 とてもわかりやすい！！どの部分に興味持つかで合う職種がわかりそう、私は「business×変える」だった（「TBT」はイケてると思います😉） →『データ分析』という言葉の解像度を上げる『3×2』の考え方を君にだけ教えよう｜樫田光 | Hikaru Kashida @hik0107｜note（ノート） https://t.co/WDSDovWlK7 — 豊田弥生🍉ECマーケ (@march3rdya
こんにちはHikaru Kashidaです。 表題について、普段から考えていたことを適当に書きました。 1 / Visionaryよく設計されたKPIとは、サービス／プロダクトを作るチームにとって一種の「Vision」になっていなければなりません。 KPIとは「願い」だ そもそもKPIとは何なんだろう？と考える時、僕は「漫画キングダム」のこのシーンを思い浮かべます。 これは、国内屈指の法の専門家とされている李氏に対して、昌文君が「法とは一体何なのだ」と詰め寄ったときに、李氏が毅然として答えを放った一コマです。 キングダム 494話 地下牢の賢人より "法"とは願い！ 国家がその国民に臨む人間の在り方の理想を形にしたものだ！ しびれますね。 しかし、翻って考えてみると、これはKPIについて考えるときも全く同じではないでしょうか。 KPIとは「僕たちのプロダクトはこのような形であってほしい」と
これはなにか こんにちは。Hikaru Kashidaです。 メルカリという会社の分析チームのマネージャをやっています。 いまの会社では2年ほどマネージャを勤めているのですが、マネージャとして頑張ったことの一つとしてなんといってもチームの採用が挙げられます。 以前書いた記事内で、採用を頑張ったぜ！という話をいろいろとしましたが、その実際の手法などについてはほぼ触れることができませんでした。 せっかくですので、どんな活動をしたのかを簡単にこの機にまとめておきたいと思います。多少でも参考になれば幸いです。 記事を読んだ方から嬉しいコメントいっぱい頂いています〜 HRではなく現場のヘッドがここまで採用にコミットして実行してるのすごいな。 会社自体が伸びていて、注目度もあるのに、そこに加えてやるべきことを徹底してやってる。 フェーズの異なる会社が表面上だけ倣ってやってて良いわけないよな…。 htt
こんにちは、Hikaru Kashidaです。 最近頑張ってnoteを書いています。 今日はそんなnoteというサービスで記事を書いていることの意味について話したいと思います。いや、というよりも、noteを通してこの記事でお伝えしたいのは、 「個人が何かを始める際にも、企業と同様に市場の選定が大事だ」 ということです。 結論だけ図で貼ると、こうなります。 この記事で理解してほしい考え方 よければ最後までお付き合いください。 スタートアップと市場の選定さて、突然ですがスタートアップ（新規事業）が成功するためには、いろんな要素が必要になると思います。 起業家の経験もそうですし、チームの構成、資金調達、投資やリリースのタイミングの判断など、様々なファクターが存在します。 しかし、スタートアップの成功の可否を左右する最も大きなファクターは『市場（マーケット）の選定』だと言われます。 ある調査に寄る
これはなにか この記事は表題の通り、『資料の準備が無い会議』をこの世から可能な限り滅殺したいと考える筆者の考えを述べたものです。 資料がない会議はその大半が非効率なものであり、参加者の時間をいたずらに消費するだけの害悪でしかありません。 また、会議を設定しておきながら資料の準備をしない（もしくは然るべき人に準備を指示していない）方の存在は、会社全体の生産性を下げるコトになります。はっきりいいます。害虫です。その方が高い職位にあっても、どんなに忙しい方でも関係ありません。その場合は他の人間に用意するように指示していればいいだけの話です。 ....やや言葉が過ぎました。 それはともかく、僕は会議には資料が良いされている方が、はるかに世の中を良くすると思っています。 その理由を話す前に、まず大前提となる、『会議とか何か』そして『資料とはなにか』について考えてみたいと思います。 最初に注意ここで言
こんにちは、Hikaru Kashidaです。 2016年の4月から3年ほど、株式会社メルカリでデータアナリストとして働いてきました。またそのうち半分はチームのマネージャを務めてきました。 その年月を一度改めて振り返って見ようと思います。 タイトルと序文だけ見るとまるで退職エントリーのような感じになってしまっていますが、これこれは退職エントリーではありません。 なんなのか4月から株式会社メルペイに移籍することになりました。 ※ 4月.... 2019/4。これを書いているのは2019/3。 メルカリのグループ会社であり転職というわけでもなく、あくまで内部での異動です。しかしメルペイとメルカリはあくまで別会社であり、組織として完全に別れていますし、意思決定機関も分離しています。カルチャーも多少は異なっているように思います。 また自分の役割という意味でも多少の変更があります。 自分の目線から見
データ分析チームは色んな会社に存在すると思いますが、そういった種々のチームの内情がわかりそうなリンクを会社ごとにまとめてみました。（随時更新） 会社研究などにお使いください。 mercari
Hikaru Kashidaです。 メルカリという会社で、データ分析チームのヘッドをやっています。 ここ最近は、メルカリというフリマアプリサービス全体のグロースの戦略をリードしています。 去る2018年の11月にweb担主催のカンファレンス『Web担当者ミーティングForum』にて登壇をしてきました。そちらで話した内容の概要について、こちらの記事でも文章として残して置きたいと思います。 ↑ 登壇で自分の名前がヘッドラインに載ったの初めてだったので感動。 登壇のタイトルは『Simple Data Analyticsで成果を出す』としました。難しい分析の話でなく、より施策と運営に寄せた内容をテーマにしたつもりです。 具体的な内容としては、メルカリで分析を活かしてセグメント戦略の立案と運用を行った時の話になります。顧客セグメンテーションを使って売上を上げたいマーケターやプランナー、アナリストの人
こんにちはHikaru Kashidaです。 今回の記事では良いKPIとはなにか、について書きたいと思います。 気づいたらとっても長い記事になっていたので、ご注意ください。 この記事で述べることのまとめ ・"良いKPI"は『正しさ』と『使いやすさ』という要素に分けられる ・この両立は難しく、良いKPIを作るのは簡単ではない ・正しくないKPIはガールズバー施策を生む ・良くないKPIの例はごまんとある 読んだ方の感想 公開後、素敵な感想をたくさんいただけたので、いくつかはらせていただきます。 KPIとは KPIというのは「Key Performance Indicator」、つまりビジネスなどの計画においてコアとなるパフォーマンス指標（数値）のことです。 KPIの起源ですが、1992年に米国で提唱された『Balanced Score Card』という経営手法のいち要素として登場したのが普及
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