MEETSHOP

優秀な女性たち

2021.12.31

 

気がついたら、、、

 

僕以外のMEETSHOP現場チームはみんな女性になっていた2021年です。

 

特に会社としてリクルーティングにその旨を意識している訳ではないので、それはシンプルに僕より優秀な能力をもった人たちが女性だっただけなのだろうな、と思っています。

 

(今年は長期インターンの大学生を会社で受け入れたんですがその中でいちばん活動量が多かったのも女性でした)

 

 

一方で、先日聴いていたあるポッドキャストの回が「最近の女性向けメディアや女性がつくっているコンテンツがおもしろい」というテーマでした。

 

言われてみれば僕にも同じような感覚があります。

 

例えば、ふらっと本屋に行って立ち読みするときはPOPEYEよりも先にGINZAを手に取ります。赤文字系の女性誌を一通り立ち読み→ライフスタイル系の雑誌をみてから、男性向けのクルマやスポーツの棚にいきます。

 

(この話を弊社のアートディレクター女史に話すと「良くも悪くも男性誌は正確なので逆にビジュアルの作り方とかは男性ファッション誌の方が参考になる場合がある」と言っていました)

 

女性の視点。

 

女性の価値観。

 

女性たちが持っているものの方がなぜか僕のアイデアを刺激してくれるのかもしれない。

 

そんなことを考えていたら見つけたマリー・ドレさんという女性のニュースレター『In Bed With』の記事をご紹介します。

 

<『In Bed With』より>

 

マリー・ドレさんはデジタルマーケティングの専門家で、ヨーロッパとアフリカのスタートアップと投資家をつなぐ仕事をしているそうです。

 

つまりドレさんは「トレンドを予測するのが仕事」なんですが、ここでは彼女がさまざまな著名人が実践する『トレンドを予測法』を体系的にまとめています。

 

記事では7〜8つほどの予測法を紹介していますが、ここでは4つほどを抜粋してご紹介します。

 

 

①デイヴィット・マーティン
『大手テクノロジー企業などが出願している特許を調べる』

 

たとえば、今年の初めにマイクロソフトは「亡くなった愛する人の個性をコピーするAIを利用したチャットボット」に関する特許を申請している。
その申請自体にはそれほど意味はないが、それは「感情的なつながりに対する人間のニーズ」というトレンドに基づいているとも分析できる。

 

(つまりそのような観点からトレンドを予測する)

 

*David Mattin:
トレンドとテックと社会の繋がりを配信するニュースレター「New World Same Humans」の創設者。

 

—————

 

②ケイトリン・ドネリー
『雪崩が起こっている/起こりそうな場所を調べる』

 

たとえば、大学の授業料は過去20年のあいだにインフレ率の4倍以上で上昇している。一方で、市場での大学の学位の価値はずっと停滞している。大卒や大学院卒の価値が下がっている。
大学の授業料はすぐに下がることはなくそのトレンドも変化しない。そのため「表面の下に圧力がかかっている」状況で、いつ雪崩=トレンドが起きてもおかしくない状況ともいえる。

 

(つまりこのように表面化で圧力がかかりまくって今にも雪崩が起きそうな場所を調べる)

 

Katelyn Donnelly
「Avalanche」を主催する投資家。

 

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③マット・クライン
『年齢を割り引いて考えない』

 

若者とつながる。彼らはあなたが知らない可能性が高いメディアを読みあなたにとって異質な方法で話します。
「若者のトレンドだから」と決して考えないことです。年齢を割引要素として考えない。

 

(つまり裏を返せば年配者や成功者の意見を『割り増しして』考えないことも重要)

 

Matt Klein
「Reddit」のトレンド分析家。

 

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④サラ・オーウェン
『パターン認識の習慣化』

 

1.小さなコミュニティ、小さな集団、サブカルチャーの周辺部分に出現している「ミクロな指標」に注目する

2.出現したミクロな指標を「ミクロ+マクロ」に変換する

3.それをコンテキスト化=文脈化しパターン認識する。

 

パターン認識を習慣化する。秘訣はズームインしながらも同時にズームアウトされたストーリーを伝えること。そしてそれらをキャプチャしコンテキスト化する。

 

(つまりズームイン/ズームアウトを繰り返して、その繰り返しの中からパターンを認識するという手法)

 

Sarah Owen
戦略立案とシナリオ予測、トレンド分析を得意とする未来予想家。

 

 

この記事の中でドレさんは、

 

「皆が見ているものを見て、誰も思い付かないようなことを考えてください。」
(See what everybody else has seen, and think what nobody has thought.)

 

という一節を引用しています。

 

まったくその通りですね。

 

このドレさん然り記事の中で紹介されているトレンド予測専門家の女性然り…世の中には優秀な女性が多いなあと感心してしまいます

 

ドレさんがまとめてくれた「予測人の予測法」をまとめると結局は、

 

◎自分なりの「予測のルール」を見つけることが大切

◎時には別のことをする必要もある

(他の人が検索している場所を検索すると必然的に他の人が見つけているものが見つかるから)

 

ってことかなあ、と。

 

 

ひょっとしたら、、、

 

優秀な女性が多いのは構造的な理由があるのかもしれません。

 

(個人的な見解ですが)女性のほうが話しやすいし情緒の部分で共感できることが多い。女性の方が能力が高いと思うことも多い。

 

これはシンプルに「女性の方が相手との距離をつめやすい」っていう圧倒的なアドバンテージがその理由にあるように思います。そういう経験からのインプット量が男性と比べて桁違いなんです。

 

経験としてのインプット量が違うからやっぱり女性の方がその面で優秀になるケースが多い。

 

「もともとの能力」×「相手との距離を詰めた経験の多さ」

 

逆に、、、

 

僕のような男性は相手との距離を必死に詰めないと…優秀な女性たちには敵わないですよね。

 

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株式会社MEETSHOPの取締役。得意なことは整理整頓と言語化。