ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com
TEDxCambridge

Sebastian Wernicke: How to use data to make a hit TV show

セバスチャン・ワーニック: データから人気テレビ番組を作るには

Filmed:
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たくさんデータを集めると、よりよい意思決定ができるようになるでしょうか?AmazonやGoogle、Netflixといった競争力が高くデータに強い企業は、データ分析だけでは常に最適な結果は出せないことに気づいています。データサイエンティストのセバスチャン・ワーニックが純粋にデータだけに基づいて決断する場合、どこがうまくいかないのか分析し、賢いデータの使い方を提案します。
- Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Royロイ Price価格 is a man that most最も of you
have probably多分 never heard聞いた about,
0
820
4276
ロイ・プライスを知っている人は
ほとんどいないでしょう
00:17
even thoughしかし he mayかもしれない have been responsible責任ある
1
5120
2496
でも彼こそ 2013年4月19日に
00:19
for 22 somewhat幾分 mediocre平凡な
minutes of your life on April4月 19, 2013.
2
7640
6896
22分間 みなさんを
退屈させたであろう張本人です
00:26
He mayかもしれない have alsoまた、 been responsible責任ある
for 22 very entertaining面白い minutes,
3
14560
3176
その時間が「楽しかった」と言う人も
いるかもしれませんが
00:29
but not very manyたくさんの of you.
4
17760
2256
それほど多くはないでしょう
00:32
And all of that goes行く back to a decision決定
5
20040
1896
すべては その3年前に
00:33
that Royロイ had to make
about three years ago.
6
21960
2000
ロイが下した
ある決定にさかのぼります
00:35
So you see, Royロイ Price価格
is a senior上級 executiveエグゼクティブ with Amazonアマゾン Studiosスタジオ.
7
23984
4832
ロイ・プライスが役員を務めるのは
アマゾン・スタジオ すなわち
00:40
That's the TVテレビ production製造
company会社 of Amazonアマゾン.
8
28840
3016
Amazonのテレビ制作会社です
00:43
He's 47 years old古い, slimスリム, spikyスパイキー hairヘア,
9
31880
3256
彼は すらっとして
髪を逆立てた 47歳
00:47
describes説明する himself彼自身 on TwitterTwitter
as "movies映画, TVテレビ, technology技術, tacosタコス."
10
35160
4816
Twitterの自己紹介は「映画 テレビ
テクノロジーとタコス 好き」です
00:52
And Royロイ Price価格 has a very responsible責任ある jobジョブ,
because it's his responsibility責任
11
40000
5176
Amazonが制作するオリジナル番組を
選ぶのが彼の仕事ですから
00:57
to pickピック the showsショー, the original元の contentコンテンツ
that Amazonアマゾン is going to make.
12
45200
4056
責任は重大です
01:01
And of courseコース that's
a highly高く competitive競争する spaceスペース.
13
49280
2336
競争も激しい業界です
01:03
I mean, there are so manyたくさんの
TVテレビ showsショー already既に out there,
14
51640
2736
すでに大量のテレビ番組があって
01:06
that Royロイ can't just choose選択する any showショー.
15
54400
2176
何を選んでもいいわけではありません
01:08
He has to find showsショー
that are really, really great.
16
56600
4096
本当にすごい番組を
見出さなければならないんです
01:12
So in other words言葉, he has to find showsショー
17
60720
2816
つまり このグラフの右端に来るような
01:15
that are on the very right end終わり
of this curve曲線 here.
18
63560
2376
番組を見つける必要があります
01:17
So this curve曲線 here
is the rating評価 distribution分布
19
65960
2656
このグラフは IMDbというサイトに
01:20
of about 2,500 TVテレビ showsショー
on the websiteウェブサイト IMDBIMDB,
20
68640
4376
掲載されている
約2,500番組の評価の分布です
01:25
and the rating評価 goes行く from one to 10,
21
73040
2896
評価は 1から10まで
01:27
and the height高さ here showsショー you
how manyたくさんの showsショー get that rating評価.
22
75960
2976
縦軸は その評価を得た番組の数です
01:30
So if your showショー gets取得 a rating評価
of nine9人 pointsポイント or higher高い, that's a winner勝者.
23
78960
4696
もし 選んだ番組が9点以上の
評価を得れば 成功と言えます
01:35
Then you have a top two percentパーセント showショー.
24
83680
1816
上位2%に入りますから
01:37
That's showsショー like "Breaking壊す Bad悪い,"
"Gameゲーム of Thrones王座," "The Wireワイヤー,"
25
85520
3896
『ブレイキング・バッド』や
『ゲーム・オブ・スローンズ』『ザ・ワイヤー』が
01:41
so all of these showsショー that are addictive中毒性の,
26
89440
2296
それに当たる番組で どれもハマりやすく
01:43
whereafterその後 you've watched見た a seasonシーズン,
your brain is basically基本的に like,
27
91760
3056
1シーズン見たら
「どこで もっと見られる?」と
01:46
"Where can I get more of these episodesエピソード?"
28
94840
2176
脳が欲してしまうような
01:49
That kind種類 of showショー.
29
97040
1200
番組です
01:50
On the left side, just for clarity透明度,
here on that end終わり,
30
98920
2496
一応 説明すると 左端には
01:53
you have a showショー calledと呼ばれる
"Toddlers幼児 and Tiarasティアラ" --
31
101440
3176
美少女コンテスト・リアリティー番組
『Toddlers & Tiaras』が来ます
01:56
(Laughter笑い)
32
104640
2656
(笑)
01:59
-- whichどの should tell you enough十分な
33
107320
1536
これで グラフの左端が
02:00
about what's going on
on that end終わり of the curve曲線.
34
108880
2191
何を表しているか よくわかるはずです
02:03
Now, Royロイ Price価格 is not worried心配している about
getting取得 on the left end終わり of the curve曲線,
35
111095
4161
ただロイ・プライスは
左端のことは 心配していません
02:07
because I think you would have to have
some serious深刻な brainpower知力
36
115280
2936
『Toddlers & Tiaras』を下回るには
02:10
to undercutアンダーカット "Toddlers幼児 and Tiarasティアラ."
37
118240
1696
かなりの知恵が必要ですから
02:11
So what he's worried心配している about
is this middle中間 bulge膨らむ here,
38
119960
3936
だから 彼が心配するのは
グラフのピーク付近です
02:15
the bulge膨らむ of average平均 TVテレビ,
39
123920
1816
これは平均的な番組の数で
02:17
you know, those showsショー
that aren'tない really good or really bad悪い,
40
125760
2856
可もなく不可もなく
特に見たいとも思わない
02:20
they don't really get you excited興奮した.
41
128639
1656
番組なんです
02:22
So he needsニーズ to make sure
that he's really on the right end終わり of this.
42
130320
4856
だから 何としてもグラフの右端に
行かなくてはなりません
02:27
So the pressure圧力 is on,
43
135200
1576
プレッシャーは大きい上に
02:28
and of courseコース it's alsoまた、 the first time
44
136800
2176
Amazonが こういう事業を
02:31
that Amazonアマゾン is even
doing something like this,
45
139000
2176
手がけるのは初めてですから
02:33
so Royロイ Price価格 does not want
to take any chancesチャンス.
46
141200
3336
ロイ・プライスは
賭けに出る気はありません
02:36
He wants to engineerエンジニア success成功.
47
144560
2456
絶対 成功する方法を考えます
02:39
He needsニーズ a guaranteed保証付き success成功,
48
147040
1776
確実に成功するために
02:40
and so what he does is,
he holds保持 a competitionコンペ.
49
148840
2576
コンテストを開きます
02:43
So he takes a bunch of ideasアイデア for TVテレビ showsショー,
50
151440
3136
番組の企画をたくさん集めて
02:46
and from those ideasアイデア,
throughを通して an evaluation評価,
51
154600
2296
それぞれ評価し その中から
02:48
they select選択する eight8 candidates候補者 for TVテレビ showsショー,
52
156920
4096
8つの番組を候補として選びます
02:53
and then he just makes作る the first episodeエピソード
of each one of these showsショー
53
161040
3216
それから それぞれ1話を
オンラインで公開し
02:56
and puts置く them onlineオンライン for free無料
for everyoneみんな to watch.
54
164280
3136
誰でも見られるようにします
02:59
And so when Amazonアマゾン
is giving与える out free無料 stuffもの,
55
167440
2256
Amazonが無料で配信すれば
03:01
you're going to take it, right?
56
169720
1536
誰だって見ますよね
03:03
So millions何百万 of viewers視聴者
are watching見ている those episodesエピソード.
57
171280
5136
その結果 数百万人が
番組を見ることになります
03:08
What they don't realize実現する is that,
while they're watching見ている their彼らの showsショー,
58
176440
3216
ただ視聴者が気付いていないのは
番組を見ている間
03:11
actually実際に, they are beingであること watched見た.
59
179680
2296
実は自分が見られていることです
03:14
They are beingであること watched見た
by Royロイ Price価格 and his teamチーム,
60
182000
2336
ロイのチームは すべてを記録して
03:16
who record記録 everything.
61
184360
1376
視聴者を観察します
03:17
They record記録 when somebody誰か pressesプレス play遊びます,
when somebody誰か pressesプレス pause一時停止する,
62
185760
3376
いつ再生し いつ一時停止したか
どこを飛ばし
03:21
what parts部品 they skipスキップ,
what parts部品 they watch again.
63
189160
2536
どこをもう一度見たか
記録するんです
03:23
So they collect集める millions何百万 of dataデータ pointsポイント,
64
191720
2256
こうして数百万の
データポイントを集めます
03:26
because they want
to have those dataデータ pointsポイント
65
194000
2096
このデータポイントを使って
03:28
to then decide決めます
whichどの showショー they should make.
66
196120
2696
どの番組を制作するか 決定します
03:30
And sure enough十分な,
so they collect集める all the dataデータ,
67
198840
2176
すべてのデータを集めて
03:33
they do all the dataデータ crunchingクランチング,
and an answer回答 emerges出現する,
68
201040
2576
データを分析すると
答えが見えてきました
03:35
and the answer回答 is,
69
203640
1216
その答えとは
03:36
"Amazonアマゾン should do a sitcomコメコミ
about four4つの Republican共和党 US Senators上院議員."
70
204880
5536
「制作すべき番組は4人の共和党
上院議員が主役のホームコメディである」
03:42
They did that showショー.
71
210440
1216
そして制作しました
03:43
So does anyone誰でも know the name of the showショー?
72
211680
2160
どの番組かわかりますか?
03:46
(Audienceオーディエンス: "Alphaアルファ House.")
73
214720
1296
(観客)『アルファ・ハウス』
03:48
Yes, "Alphaアルファ House,"
74
216040
1456
そう 『アルファ・ハウス』です
03:49
but it seems思われる like not too manyたくさんの of you here
remember思い出す that showショー, actually実際に,
75
217520
4096
でも思い出せない方が多かったのは
03:53
because it didn't turn順番 out that great.
76
221640
1856
大した番組ではなかったからです
03:55
It's actually実際に just an average平均 showショー,
77
223520
1856
文字通り平均点の番組です
03:57
actually実際に -- literally文字通り, in fact事実, because
the average平均 of this curve曲線 here is at 7.4,
78
225400
4576
このグラフの平均は7.4ですが
『アルファ・ハウス』は7.5でしたから
04:02
and "Alphaアルファ House" lands土地 at 7.5,
79
230000
2416
まさに普通というか
04:04
so a slightly少し above上の average平均 showショー,
80
232440
2016
少しマシな程度の番組です
04:06
but certainly確かに not what Royロイ Price価格
and his teamチーム were aiming狙う for.
81
234480
2920
当然 ロイ・プライスたちの
狙いとはかけ離れています
04:10
Meanwhileその間, howeverしかしながら,
at about the same同じ time,
82
238320
2856
話かわって 同じ頃
04:13
at another別の company会社,
83
241200
1576
別の会社で
04:14
another別の executiveエグゼクティブ did manage管理する
to land土地 a top showショー usingを使用して dataデータ analysis分析,
84
242800
4216
もう一人の重役がデータ分析で
ヒット番組を作ろうとしていました
04:19
and his name is Tedテッド,
85
247040
1576
彼の名前は
04:20
Tedテッド Sarandosサランダス, who is
the Chiefチーフ Contentコンテンツ Officer役員 of NetflixNetflix,
86
248640
3416
テッド・サランドス
Netflix社のコンテンツ部門代表です
04:24
and just like Royロイ,
he's on a constant定数 missionミッション
87
252080
2136
ロイと同じように 最高の番組を
04:26
to find that great TVテレビ showショー,
88
254240
1496
見つけるのが仕事です
04:27
and he uses用途 dataデータ as well to do that,
89
255760
2016
彼もデータを活用しますが
04:29
exceptを除いて he does it
a little bitビット differently異なって.
90
257800
2015
方法は少し違います
04:31
So instead代わりに of holdingホールディング a competitionコンペ,
what he did -- and his teamチーム of courseコース --
91
259839
3737
彼のチームは
コンテストを開くのではなく
04:35
was they looked見た at all the dataデータ
they already既に had about NetflixNetflix viewers視聴者,
92
263600
3536
Netflixの視聴者に関する
全データを分析しました
04:39
you know, the ratings評価
they give their彼らの showsショー,
93
267160
2096
番組の評価や視聴履歴
04:41
the viewing見る histories歴史,
what showsショー people like, and so on.
94
269280
2696
どんな番組が好まれるか
といったデータです
04:44
And then they use that dataデータ to discover発見する
95
272000
1896
そして ここから視聴者に関する
04:45
all of these little bitsビット and pieces作品
about the audience聴衆:
96
273920
2616
こまごまとした情報を
探っていくのです
04:48
what kinds種類 of showsショー they like,
97
276560
1456
視聴者が好む番組や
04:50
what kind種類 of producers生産者,
what kind種類 of actors俳優.
98
278040
2096
プロデューサー
俳優についてです
04:52
And once一度 they had
all of these pieces作品 together一緒に,
99
280160
2576
そして情報をすべて組み合わせ
04:54
they took取った a leap飛躍 of faith信仰,
100
282760
1656
腹をくくって
04:56
and they decided決定しました to licenseライセンス
101
284440
2096
ライセンス契約を決めたのは
04:58
not a sitcomコメコミ about four4つの Senators上院議員
102
286560
2456
4人の上院議員のコメディではなく
05:01
but a dramaドラマ seriesシリーズ about a singleシングル Senator上院議員.
103
289040
2880
1人の上院議員が登場する
ドラマシリーズでした
05:04
You guys know the showショー?
104
292760
1656
わかりますよね
05:06
(Laughter笑い)
105
294440
1296
(笑)
05:07
Yes, "House of Cardsカード," and NetflixNetflix
of courseコース, nailed釘付け it with that showショー,
106
295760
3736
そう『ハウス・オブ・カード
野望の階段』で Netflixは
05:11
at least少なくとも for the first two seasons季節.
107
299520
2136
少なくとも2シーズンは成功しました
05:13
(Laughter笑い) (Applause拍手)
108
301680
3976
(笑)(拍手)
05:17
"House of Cardsカード" gets取得
a 9.1 rating評価 on this curve曲線,
109
305680
3176
『ハウス・オブ・カード』は
9.1の評価を得ていて
05:20
so it's exactly正確に
where they wanted it to be.
110
308880
3176
まさに思惑通りです
05:24
Now, the question質問 of courseコース is,
what happened起こった here?
111
312080
2416
ここで当然 疑問が湧いてきます
05:26
So you have two very competitive競争する,
data-savvyデータに精通した companies企業.
112
314520
2656
競争力が高くデータに強い
2つの会社があり
05:29
They connect接続する all of these
millions何百万 of dataデータ pointsポイント,
113
317200
2856
どちらも数百万のデータポイントを
組み合わせていますが
05:32
and then it works作品
beautifully美しく for one of them,
114
320080
2376
片方は とてもうまくいき
05:34
and it doesn't work for the other one.
115
322480
1856
もう片方は うまくいかない
05:36
So why?
116
324360
1216
なぜでしょう?
05:37
Because logic論理 kind種類 of tells伝える you
that this should be workingワーキング all the time.
117
325600
3456
論理的には常にうまくいくはずです
05:41
I mean, if you're collecting収集する
millions何百万 of dataデータ pointsポイント
118
329080
2456
つまり ある決定を下そうとする時に
05:43
on a decision決定 you're going to make,
119
331560
1736
データポイントが数百万あれば
05:45
then you should be ableできる
to make a prettyかなり good decision決定.
120
333320
2616
かなりうまくいくはずなんです
05:47
You have 200 years
of statistics統計 to rely頼りにする on.
121
335960
2216
200年の歴史を持つ統計学と
05:50
You're amplifying増幅する it
with very powerful強力な computersコンピュータ.
122
338200
3016
高性能のコンピュータが
力を貸してくれます
05:53
The least少なくとも you could expect期待する
is good TVテレビ, right?
123
341240
3280
平凡な番組に終わるはずなど
ないでしょう
05:57
And if dataデータ analysis分析
does not work that way,
124
345880
2720
ただ もしデータ分析が
思い通りにならなかったら
06:01
then it actually実際に gets取得 a little scary怖い,
125
349520
2056
恐ろしいことです
06:03
because we liveライブ in a time
where we're turning旋回 to dataデータ more and more
126
351600
3816
というのも テレビ以外の
様々な重要な決断を下す時
06:07
to make very serious深刻な decisions決定
that go far遠い beyond超えて TVテレビ.
127
355440
4480
ますますデータに頼る時代に
私たちは生きているんですから
06:12
Does anyone誰でも here know the company会社
Multi-Healthマルチヘルス Systemsシステム?
128
360760
3240
Multi-Health Systems という会社を
知っている方はいますか?
06:17
No one. OK, that's good actually実際に.
129
365080
1656
いませんね よかった
06:18
OK, so Multi-Healthマルチヘルス Systemsシステム
is a softwareソフトウェア company会社,
130
366760
3216
Multi-Health Systems は
ソフトウェア会社ですが
06:22
and I hope希望 that nobody誰も here in this roomルーム
131
370000
2816
ここに お世話になる人が
いないといいですね
06:24
ever comes来る into contact接触
with that softwareソフトウェア,
132
372840
3176
もし お世話になるとすれば
その人は
06:28
because if you do,
it means手段 you're in prison刑務所.
133
376040
2096
受刑者だからです
06:30
(Laughter笑い)
134
378160
1176
(笑)
06:31
If someone誰か here in the US is in prison刑務所,
and they apply適用する for parole仮釈放,
135
379360
3536
アメリカで刑務所に入っている人が
仮釈放を申請すると
06:34
then it's very likelyおそらく that
dataデータ analysis分析 softwareソフトウェア from that company会社
136
382920
4296
許可するかどうかを決めるために
この会社のデータ分析ソフトが
06:39
will be used in determining決定する
whetherかどうか to grant付与 that parole仮釈放.
137
387240
3616
使われる場合が多いんです
06:42
So it's the same同じ principle原理
as Amazonアマゾン and NetflixNetflix,
138
390880
2576
AmazonやNetflixと同じ原理ですが
06:45
but now instead代わりに of deciding決定する whetherかどうか
a TVテレビ showショー is going to be good or bad悪い,
139
393480
4616
テレビ番組の良し悪しを
決めるのではなく
06:50
you're deciding決定する whetherかどうか a person
is going to be good or bad悪い.
140
398120
2896
1人の人間の善悪を決めるんです
06:53
And mediocre平凡な TVテレビ, 22 minutes,
that can be prettyかなり bad悪い,
141
401040
5496
22分間 退屈な番組を見るのは
苦痛かもしれませんが
06:58
but more years in prison刑務所,
I guess推測, even worse悪化する.
142
406560
2640
さらに数年 刑務所で過ごすのは
ずっときついでしょう
07:02
And unfortunately残念ながら, there is actually実際に
some evidence証拠 that this dataデータ analysis分析,
143
410360
4136
ただ残念なことに データ分析では
大量のデータがあったとしても
07:06
despite何と having持つ lots of dataデータ,
does not always produce作物 optimum最適 results結果.
144
414520
4216
常に最適な結果を出せるとは
限らないという証拠があります
07:10
And that's not because a company会社
like Multi-Healthマルチヘルス Systemsシステム
145
418760
2722
これはMulti-Health Systemsなどの企業が
07:13
doesn't know what to do with dataデータ.
146
421506
1627
データの扱い方を知らないからではなく
07:15
Even the most最も data-savvyデータに精通した
companies企業 get it wrong違う.
147
423158
2298
極めてデータに強い企業でも誤ります
07:17
Yes, even GoogleGoogle gets取得 it wrong違う sometimes時々.
148
425480
2400
そう Googleさえ 時に間違うんです
07:20
In 2009, GoogleGoogle announced発表
that they were ableできる, with dataデータ analysis分析,
149
428680
4496
2009年 Googleは ある発表をしました
07:25
to predict予測する outbreaksアウトブレイク of influenzaインフルエンザ,
the nasty不快な kind種類 of fluインフルエンザ,
150
433200
4136
検索データを分析することで
感染力の強いインフルエンザの
07:29
by doing dataデータ analysis分析
on their彼らの GoogleGoogle searches検索.
151
437360
3776
流行を予測できたというのです
07:33
And it worked働いた beautifully美しく,
and it made a big大きい splashスプラッシュ in the newsニュース,
152
441160
3856
予測は かなりうまくいき
大きなニュースになりました
07:37
includingを含む the pinnacle頂点
of scientific科学的 success成功:
153
445040
2136
科学界 最大の栄誉である
07:39
a publication出版 in the journalジャーナル "Nature自然."
154
447200
2456
ネイチャー誌への掲載も果たしました
07:41
It worked働いた beautifully美しく
for year after year after year,
155
449680
3616
予測は翌年も次の年も
うまくいっていましたが
07:45
until〜まで one year it failed失敗した.
156
453320
1656
ある年 失敗しました
07:47
And nobody誰も could even tell exactly正確に why.
157
455000
2256
確かな理由は誰にもわかりませんでした
07:49
It just didn't work that year,
158
457280
1696
いきなり失敗したんです
07:51
and of courseコース that again made big大きい newsニュース,
159
459000
1936
もちろん これも大きなニュースになり
07:52
includingを含む now a retraction後退
160
460960
1616
ネイチャー誌の論文も
07:54
of a publication出版
from the journalジャーナル "Nature自然."
161
462600
2840
撤回されました
07:58
So even the most最も data-savvyデータに精通した companies企業,
Amazonアマゾン and GoogleGoogle,
162
466480
3336
AmazonやGoogleといった
極めてデータに強い企業でさえ
08:01
they sometimes時々 get it wrong違う.
163
469840
2136
時に誤るんです
08:04
And despite何と all those failures失敗,
164
472000
2936
一方 このような失敗にも関わらず
08:06
dataデータ is moving動く rapidly急速に
into real-life実生活 decision-making意思決定 --
165
474960
3856
データは すごいスピードで
日常の意思決定にも
08:10
into the workplace職場,
166
478840
1816
仕事の場にも 法執行機関にも
08:12
law法律 enforcement執行,
167
480680
1816
医療の現場にも
08:14
medicine医学.
168
482520
1200
入り込んでいます
08:16
So we should better make sure
that dataデータ is helping助ける.
169
484400
3336
だからデータが本当に
役立っているか 確認すべきです
08:19
Now, personally個人的に I've seen見た
a lot of this struggle闘争 with dataデータ myself私自身,
170
487760
3136
私自身もデータとの格闘を
目の当たりにしてきました
08:22
because I work in computational計算上の genetics遺伝学,
171
490920
1976
私は計算遺伝学を研究していますが
08:24
whichどの is alsoまた、 a fieldフィールド
where lots of very smartスマート people
172
492920
2496
この分野でも頭の切れる人たちが
08:27
are usingを使用して unimaginable想像を絶する amounts金額 of dataデータ
to make prettyかなり serious深刻な decisions決定
173
495440
3656
想像もつかない量のデータを使って
がんの治療や
08:31
like deciding決定する on a cancer therapy治療
or developing現像 a drugドラッグ.
174
499120
3560
新薬の開発といった
重大な決断を下しています
08:35
And over the years,
I've noticed気づいた a sortソート of patternパターン
175
503520
2376
ここ数年 私は
データを使った意思決定が
08:37
or kind種類 of ruleルール, if you will,
about the difference
176
505920
2456
成功する場合と失敗する場合の間に
08:40
betweenの間に successful成功した
decision-making意思決定 with dataデータ
177
508400
2696
ある種のパターンというか
規則性のようなものが
08:43
and unsuccessful失敗した decision-making意思決定,
178
511120
1616
あることに気づきました
08:44
and I find this a patternパターン worth価値 sharing共有,
and it goes行く something like this.
179
512760
3880
このパターンは
伝える価値があると思います
08:50
So wheneverいつでも you're
solving解決する a complex複合体 problem問題,
180
518520
2135
複雑な問題を解決する場合
08:52
you're doing essentially基本的に two things.
181
520679
1737
主に2つのことをします
08:54
The first one is, you take that problem問題
apart離れて into its bitsビット and pieces作品
182
522440
3296
はじめに 要素を深く分析できるように
08:57
so that you can deeply深く analyze分析する
those bitsビット and pieces作品,
183
525760
2496
問題を細かく分割し
09:00
and then of courseコース
you do the second二番 part.
184
528280
2016
それから 次に進みます
09:02
You put all of these bitsビット and pieces作品
back together一緒に again
185
530320
2656
要素を全部 もう一度組み合わせ
09:05
to come to your conclusion結論.
186
533000
1336
結論を引き出すんです
09:06
And sometimes時々 you
have to do it over again,
187
534360
2336
同じことを
繰り返す場合もありますが
09:08
but it's always those two things:
188
536720
1656
やることは常に この2つ
09:10
taking取る apart離れて and puttingパッティング
back together一緒に again.
189
538400
2320
分割し 組み立て直すんです
09:14
And now the crucial重大な thing is
190
542280
1616
ここで重要なのは
09:15
that dataデータ and dataデータ analysis分析
191
543920
2896
データと その分析が有効なのは
09:18
is only good for the first part.
192
546840
2496
最初の部分だけだという点です
09:21
Dataデータ and dataデータ analysis分析,
no matter問題 how powerful強力な,
193
549360
2216
データと分析が いかに強力だろうと
09:23
can only help you taking取る a problem問題 apart離れて
and understanding理解 its pieces作品.
194
551600
4456
役に立つのは 問題を分割して
要素を理解するところまでです
09:28
It's not suited適した to put those pieces作品
back together一緒に again
195
556080
3496
要素を組み立て直して
結論に至るには
09:31
and then to come to a conclusion結論.
196
559600
1896
適していないのです
09:33
There's another別の toolツール that can do that,
and we all have it,
197
561520
2736
私たちには 結論を引き出す
別のツールがあります
09:36
and that toolツール is the brain.
198
564280
1296
それは 脳です
09:37
If there's one thing a brain is good at,
199
565600
1936
脳には得意なことがあります
09:39
it's taking取る bitsビット and pieces作品
back together一緒に again,
200
567560
2256
不完全な情報しかない場合でも
09:41
even when you have incomplete不完全な information情報,
201
569840
2016
要素を組み立てて
09:43
and coming到来 to a good conclusion結論,
202
571880
1576
適切な結論を出すことです
09:45
especially特に if it's the brain of an expert専門家.
203
573480
2936
特に専門家の脳は そうです
09:48
And that's why I believe
that NetflixNetflix was so successful成功した,
204
576440
2656
Netflixが成功した理由は
09:51
because they used dataデータ and brains頭脳
where they belong属する in the processプロセス.
205
579120
3576
データと脳を それぞれ適した場面で
利用したからでしょう
09:54
They use dataデータ to first understandわかる
lots of pieces作品 about their彼らの audience聴衆
206
582720
3536
まずデータを使って
視聴者に関する情報を理解しました
09:58
that they otherwiseさもないと wouldn'tしないだろう have
been ableできる to understandわかる at that depth深さ,
207
586280
3416
そうしなければ そこまで
深く理解できなかったでしょう
10:01
but then the decision決定
to take all these bitsビット and pieces作品
208
589720
2616
一方で 要素を全部集めて組み立て直し
10:04
and put them back together一緒に again
and make a showショー like "House of Cardsカード,"
209
592360
3336
『ハウス・オブ・カード』のような
データからは出てこない
10:07
that was nowhereどこにも in the dataデータ.
210
595720
1416
番組を制作しました
10:09
Tedテッド Sarandosサランダス and his teamチーム
made that decision決定 to licenseライセンス that showショー,
211
597160
3976
ゴーサインを出すと決断したのは
テッド・サランドスのチームです
10:13
whichどの alsoまた、 meant意味した, by the way,
that they were taking取る
212
601160
2381
つまり彼らは この決断によって
10:15
a prettyかなり big大きい personal個人的 riskリスク
with that decision決定.
213
603565
2851
個人的に大きなリスクを負ったのです
10:18
And Amazonアマゾン, on the other handハンド,
they did it the wrong違う way around.
214
606440
3016
それに対して
Amazonは方法を誤りました
10:21
They used dataデータ all the way
to driveドライブ their彼らの decision-making意思決定,
215
609480
2736
意思決定の全過程でデータを使ったのです
10:24
first when they held開催
their彼らの competitionコンペ of TVテレビ ideasアイデア,
216
612240
2416
最初に企画コンテストを開いた時も
10:26
then when they selected選択された "Alphaアルファ House"
to make as a showショー.
217
614680
3696
『アルファ・ハウス』を選んで
制作した時もそうでした
10:30
Whichどの of courseコース was
a very safe安全 decision決定 for them,
218
618400
2496
もちろん これは安全な決断でした
10:32
because they could always
pointポイント at the dataデータ, saying言って,
219
620920
2456
だって「データから明らかだ」と
10:35
"This is what the dataデータ tells伝える us."
220
623400
1696
言えば済むんですから
10:37
But it didn't lead to the exceptional例外的
results結果 that they were hoping望んでいる for.
221
625120
4240
でも それでは彼らが望む
並外れた成果は上げられませんでした
10:42
So dataデータ is of courseコース a massively大規模
useful有用 toolツール to make better decisions決定,
222
630120
4976
確かに よりよい意思決定には
データはとても役立つツールです
10:47
but I believe that things go wrong違う
223
635120
2376
ただ データが意思決定を
10:49
when dataデータ is starting起動
to driveドライブ those decisions決定.
224
637520
2576
強いるようになると
問題が起きてくると思います
10:52
No matter問題 how powerful強力な,
dataデータ is just a toolツール,
225
640120
3776
どれほどパワフルだろうと
データは単なる道具です
10:55
and to keep that in mindマインド,
I find this deviceデバイス here quiteかなり useful有用.
226
643920
3336
それを意識するには
この装置が役立つことに気づきました
10:59
Manyたくさんの of you will ...
227
647280
1216
納得する人も多いでしょう
11:00
(Laughter笑い)
228
648520
1216
(笑)
11:01
Before there was dataデータ,
229
649760
1216
データが出現する前は
11:03
this was the decision-making意思決定
deviceデバイス to use.
230
651000
2856
意思決定の手段といえば
これのことでした
11:05
(Laughter笑い)
231
653880
1256
(笑)
11:07
Manyたくさんの of you will know this.
232
655160
1336
知っている方も多いでしょう
11:08
This toyおもちゃ here is calledと呼ばれる the Magicマジック 8 Ball,
233
656520
1953
これは「マジック8ボール」
11:10
and it's really amazing素晴らしい,
234
658497
1199
本当にすごい装置です
11:11
because if you have a decision決定 to make,
a yes or no question質問,
235
659720
2896
もしイエスかノーの形で
何か決定しなければならない時
11:14
all you have to do is you shake振る the ball,
and then you get an answer回答 --
236
662640
3736
このボールを振るだけで
答えが出ます
11:18
"Most最も Likely可能性が高い" -- right here
in this window in realリアル time.
237
666400
2816
「可能性は高い」
こんな風に リアルタイムで出ます
11:21
I'll have it out later後で for techハイテク demosデモ.
238
669240
2096
後でデモ会場に展示しましょう
11:23
(Laughter笑い)
239
671360
1216
(笑)
11:24
Now, the thing is, of courseコース --
so I've made some decisions決定 in my life
240
672600
3576
さて 肝心な点ですが
これまでの私の決断には
11:28
where, in hindsight後見人,
I should have just listened聞いた to the ball.
241
676200
2896
後で考えると ボールに尋ねた方が
よかったものもあります
11:31
But, you know, of courseコース,
if you have the dataデータ available利用可能な,
242
679120
3336
でもデータが使えるなら
こんな おもちゃではなく
11:34
you want to replace置き換える this with something
much more sophisticated洗練された,
243
682480
3056
データ分析など
より洗練された手段を使って
11:37
like dataデータ analysis分析
to come to a better decision決定.
244
685560
3616
よりよく意思決定したいと
思うはずです
11:41
But that does not change変化する the basic基本的な setupセットアップ.
245
689200
2616
ただ それでも
基本的な仕組みは変わりません
11:43
So the ball mayかもしれない get smarterスマートな
and smarterスマートな and smarterスマートな,
246
691840
3176
ボールは どんどん
賢くなっていくかもしれませんが
11:47
but I believe it's still on us
to make the decisions決定
247
695040
2816
もし私たちが グラフの右端にある
11:49
if we want to achieve達成する
something extraordinary特別な,
248
697880
3016
何か ものすごいことを
成し遂げたいなら
11:52
on the right end終わり of the curve曲線.
249
700920
1936
今でも自分自身の決断が重要です
11:54
And I find that a very encouraging励ます
messageメッセージ, in fact事実,
250
702880
4496
大量のデータを目の前にして
それでもなお 自分で決定すること
11:59
that even in the face
of huge巨大 amounts金額 of dataデータ,
251
707400
3976
そして その道の専門家として
リスクを負うことが
12:03
it still pays払う off to make decisions決定,
252
711400
4096
成功につながるというのは
12:07
to be an expert専門家 in what you're doing
253
715520
2656
とても励みになる
12:10
and take risksリスク.
254
718200
2096
教訓だと思います
12:12
Because in the end終わり, it's not dataデータ,
255
720320
2776
結局 グラフの右端に
達するために必要なのは
12:15
it's risksリスク that will land土地 you
on the right end終わり of the curve曲線.
256
723120
3960
データではなく リスクなのです
12:19
Thank you.
257
727840
1216
ありがとう
12:21
(Applause拍手)
258
729080
3680
(拍手)
Translated by Kazunori Akashi
Reviewed by Misaki Sato

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ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com