「効果測定」をやめよう｜データ分析とインテリジェンス
「効果測定」だけが一人歩きしてませんかデータの仕事をしていると、知らないところでいつのまにかに行われた施策について「効果測定をしてほしい」と言われることがたびたびある。 とりあえず施策を行い後で振り返えればいいや、と考えている人が多いようだがこれでは正しい検証はできない。検証ができないから次の施策を決める時もまたとりあえず施策をする、が繰り返される。 これではいくら「効果測定」を行うために動いても施策の向上につながらない。そうなれば「データ」の役割の意味も無い。 そこでよくみかける「効果測定」の何がいけないのかと、どうしたらいいのかを考える。 「効果測定」を後で行ってはいけない理由施策が終わってから「効果測定」を行おうとするといろいろな問題が発生する。 基準がないので判断できない施策を行った後になって効果測定を始めるということは、施策を始める前にどれぐらいの効果が見込めるかを調べていないと
なぜ「ChatGPTは、使う人次第で能力が大きく変わる」のか、使ってみてはっきりした。
最近おきた大きなイノベーションのひとつが、ChatGPTのリリースだったことは、多くの人の共通の認識でしょう。 正直なところ、Googleを脅かすほどの存在が、こんなに早く出てくるとは思っていませんでしたが、Googleなどのプラットフォームは大きい割には技術革新に対して脆弱であり、「短命」なので、必然の流れなのかもしれません。 逆に、プラットフォーム上に流通する「コンテンツ」には、とても長命なものが存在します。 例えば「イーリアス」「論語」「原論」などの古典などもそうです。 これらは時の試練に耐え、プラットフォームを乗り換えながら2千年以上もの間、全く変わらずに生き残っています。 では、ChatGPTもしばらくすれば時の彼方に消える……かというと、少しこれまでのプラットフォームと事情が異なるかもしれません。 なぜなら「コンテンツ流通させるだけ」の、Google、Twitter、Amazo
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
丸山眞男の4つの警鐘 | メルマガ | 参議院議員 大塚耕平 公式サイト
