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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、
行政で働く｜樫田光 | Hikaru Kashida
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
グロースの逆説 : メルカリで分析とサービスグロースをやる前に知りたかったこと｜樫田光 | Hikaru Kashida
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
組織の中で起業家のように働く、新しい専門職としてのあり方を考える - データ分析職種の場合｜樫田光 | Hikaru Kashida
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
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
偶然を味方につけて、不確実性の高いプロジェクトを成功させる『5つの原理』 ー エフェクチュエーション｜樫田光 | Hikaru Kashida
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、
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
指標の本質｜樫田光 | Hikaru Kashida
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
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
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数字で簡単にわかるニッポンの少子化問題｜樫田光 | Hikaru Kashida
メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返り｜樫田光 | Hikaru Kashida
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｜樫田光 | Hikaru Kashida
本気で解かれるべき課題を創るーあるいは、アジェンダ・セッティング｜樫田光 | Hikaru Kashida
その指標は何を見逃しているか？ーBeyond GDP｜樫田光 | Hikaru Kashida
現代政治哲学の概論、ビジネスにおけるその思考の応用｜樫田光 | Hikaru Kashida
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