「1時間で難問を解くなら、55分考えて残り5分で解くべき」と痞客邦CEO周守珍（Jenny Chou）は、Digital Times主催の2019年Digital Trend Marketing Conference（Martech）に登壇し、アインシュタインの名言を引用して、痞客邦7年間の転型の道に注釈を加えた。これは彼女が痞客邦のデジタル転型プロセスを初めて公開したもので、同社がウェブサイト企業からソーシャルテック企業への成功した転型を遂行したと考えている。
痞客邦は2003年から現在まで、累積8億の記事を保有しているが、ビッグデータは当初、彼らにとって悪夢のようなものだった。「読者は検索エンジンを使って痞客邦に入ってくるが、その次は？」データだけでは、データがもたらす現象を掌握・分析することができなかった。2013年、周守珍は前の失敗した製品経験から、個人化された閲読の重要性を実感し、現代的な言い方で言えばアルゴリズムのように、受衆が好む内容を推播することで、業務とマーケティングにストーリーを持たせるために、この時点で周守珍はエンタープライズがデジタル転型を余儀なくされると考えた。
デジタル転型：頭を洗ったら、すぐに水で流すわけにはいかないだろう？
しかし、プロジェクトの立ち上げはそう順調ではなかった。痞客邦はアルゴリズムのエンジニアを持たず、内部エンジニアはすべてウェブページから出発していた。「頭を洗ったら、今すぐ水で流すわけにはいかないだろう！？」会社はその後、同僚をデータサイエンス計画に送る決定をしたが、同僚が進修から帰ってきて情報を共有しても、誰もがAIとは何か、データとは何かを理解していなかった。周守珍が後になって振り返ると、この過程は実は「企業がデータ思考の層次を確立し、データドリブンな企業文化を構築し、データ分析思維を確立し、データから知識を抽出していた」ことだった。
ただ基礎を整えるのに1年かかり、2015年には各企業がデータ転型に向かい始めた。これも重要なトレンドの年であり、分析洞察、データ処理、応用区別、人材育成、データプライバシーが焦点となった。このデジタル転型の道のりは、もはや孤独ではなく、痞客邦の元々のブログ、テキストコンテンツは負担だったが、この時点では資産となった。
時が成熟期に入り、それまでの基礎を大いに発揮すべきはずだったが、2016年は壁にぶつかった時期だった。周守珍の説明によると、やや「詐欺師症候群」のようなもので、あるフィールドについてもっと知るほど、自分がそこまで専門的ではないと感じるようになる。当時、痞客邦のエンジニアは、データを信じず、このアルゴリズムが出した結果が、彼らの予想通りに視聴者の好みに合わせた記事を提供できるかどうかを信じず、ここで辞めるべきだという主張もあった。しかし、彼らは核心的な本質に立ち返り、理論面を改めて考え直した—ビッグデータの4V：大、速、雑、疑
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Volume データ量
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Velocity データ入出力速度
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Variety データタイプ
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Veracity 真実性
人間の学習行動と同じように、ボトルネックに当たったら元の思考から抜け出し、改めてアンカリングと位置づけを行い、実務で理論を検証し、理論で長期的な基礎をサポートする。チームを立ち止まって内省することで、問題は信仰の問題ではなく、データ応用の問題であることが判明した。そのため、この年、彼らは「データ成熟度」に注力し、データ管理、データ分析、組織管理に邁進した。
いかなる時代の転型も、実行が指示に勝つ。組織とチームを一緒に進めるため、2017年、痞客邦はデータサイエンスをビジネス実戦にまで発展させ、会社の第一線でデータに接する全員がR言語を学ぶ必要があった。基本的なスキルを持つことで「アインシュタインが言う55分を短縮し、第一時間で問題を解決・発見できる能力を持つ」ことができる。この年、彼らはデータ応用フローも設定し、目標定義、統計データから分析後のアクション生成に至った。
2018年、痞客邦は7つの特許を獲得し、継続して結果を応用し、広告精密配信を実現し、継続して社員をAI学校に送り込んで学習させ、異なる産業とフィールドに接触し、外界との交流を増やすことで、市場への感度を保ち、2019年には、会社は毎月定期的にワークショップを開催し、柔軟性と学習を保ち、企業に継続的に活力を注入している。痞客邦の転型事例からも、「デジタル人材育成」が企業の継続に対してどれほど重要であるかを理解できる。いかなる企業の結果も学べず、その道筋も模倣できない。自ら一度歩んでこそ、自分に最適な道が見つかるのだ。
AIの迷信を解く：ビッグデータはAI革命の燃料 AIは大したことがない
周守珍はここでAIの迷信を解く。彼女は、多くの人がAIを言及し、あたかもAIが万能薬のように見えて、あらゆる問題を解決できると思っているが、実際には AIはデータの蓄積から生じるもので、データが十分に大きくなければ、AIのサービスは生まれないと考えている。結局のところ、ビッグデータはAI革命の燃料である。AIはただデータが現れる特性であり、すごいものではない。材料が不足していたり、処理方法が間違っていたりすれば、AIの結果は生まれない。
したがって、「AIにおいて最も重要なのは人材であり、次はデータである」。データは材料で、機械学習は解決方法で、小データは自分の理解であり、ビッグデータは組織の理解である。したがって小データはビッグデータより重要である。彼女はまた、AIのためにAIをするなら、問題が何かを理解せずに、ただトリュフにしょう油をつけているようなもので、調理できないと警告している。
周守珍は、「もし痞客邦が2013年に転型していなかったら、今日はここにはいない」と断定した。また、企業転型の第一歩は非常に困難であることを企業に警告するが、あなたはこのデジタル時代に必ず信仰すると信じなければならない。信仰は重要である。なぜなら信じることで見えるからだ。
「スローガンは実行を意味しない。実行は必ずしも効果をもたらさず、効果は必ずしも価値をもたらさない」
ただ企業に徹底的に導入し、粘り強く続けることで、「アインシュタインの55分を絶えず短縮し、痞客邦の7年を短縮する」ことで、一歩一歩確実に企業の実践時間を高効率化でき、産業環境をより良くすることができるのだ。
後記：XChangeがこの年会に参加する機会をくれてありがとう。年会には他にも多くの異なるスピーカーがいた。痞客邦を最後に配置したのは非常に賢明だ。痞客邦はすでに非常に完全な経過と成果を持っており、多くの人の学習のお手本となっている。もちろん、CEO の準備が十分で、言葉ごとに名言があり、PPT を見ずに内容をスムーズに進める必要があり、きっと何度も練習したのだろう。
全体的に最も好きな応用ツールは「愛酷智能」で、多くの伝統産業も彼らの顧客である。インターフェースと各種チャネル統合を見た感じ、チャットボットと会話型ビジネスチャンスとオンラインオフライン体験に重点を置いており、チャネルが充実していて、実際の応用は非常に良いと思い、すぐにCEOと名刺を交換した👍
最も心を動かされたのは91APP プロダクト長のスピーチで、ユーザーメンバーを恋愛の対象と見なし、「本当に愛してくれる人に時間を残す」「コミュニケーションは感情を維持するための重要なキー」は、私とベテランPR担当者 Paula の評価を一致させた。このノウハウは製品作りでも何をするにしても応用できると思う。
