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7月/09

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【情報整理の技術開発】「ハコ」の切り口

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Image via Wikipedia
これまでsem中心に携わってきて、その経験のなかでは、本当にたくさんのことを学んだし本気で考えてきたつもりです。

そんななかで最近関心高いのは、集まる情報をどう使うかということ。

これは自社ツールの開発、要件定義のなかで感じたことですが、多面的に”どう使うのかを考える”ことを

自分に落とし込む作業は決して簡単ではないし、真剣に向き合わねば。。。ということです。

“多面的に”という部分では、定義するのが難しい一方、特に重要なポイントになるので本来中途半端ではいけない部分かなと思います。

本業の片手間でやっていることもあり、疎かになっている部分が大いにあるので、考えや発見をばっくりと整理しておきたいと思います。

(※以降、会社の方針とかではなく、あくまでも個人の妄想の世界ですのでご了承ください・・・)

・・・・

そうしたツールをつくるうえでは、”集める情報の「ハコ」をどれだけ用意するか”が必要なわけですが、

(見え方的には、たった)それだけを決めるために様々な角度から考え抜くことをしなければいけない。

どう集めて、

どう整理して、

どう表示して、

最終的なアウトプットではどう見せる必要があり、

そこにどう価値をつけるのか。

それはどう売るのか。

・・・・・などなど、ある程度方向性があってやっとハコが決まってくる。

逆にゴールは単純で、

それを使うことでどれだけ利益をだせるか、なわけだが、

その前提として必要なことが、

使う人や売る相手に納得させる材料になるか。

どれだけ資産として残せる仕組みを維持するか。

それはどんな形であれば、どんなタイミングで数字に繋がるのか。

それは数字に直結させる必要があるか、長期的に実現できればいいのか。

・・・・などなど。

うーん、ここまでくるとさすがに個人では判断できないわけだけど。。。勝手に妄想しているわけです・・・・。

こうした仕組み作りは、リスティングでよく用いるPDCAのサイクルと同じで、

目的を明確化させ、運用、維持し続ける。

安定して継続させ続けることが再び次につながり、価値や信頼になる。

それはやっぱりクライアント側におけるメリットの一つに、掲載結果の蓄積が有益なものだから、というとこが少なからずあるのでないかと思います。

それはそこでしか得られないもの(OvertureならYahooユーザー、というような媒体の特性が明確)という差別化もあるはずです。

うーん。。。考えるほどサイクルが循環するsemの世界も奥深いなぁと改めて感じています。

話が戻りますが、、、、

そんなわけで、最近はずっと「ハコ」について考えておりました。

目的を実現させるための「ハコ」の使い方をひたすらパターンで考える。。。。。

勿論、実際に作っていただくのはエンジニアさんです。

その方がまたとてもデキル方で実際の作業だけでなく、これまでの開発経験をもとにこちらへの提言もいただける。

そこから新しい切り口を見つけたりもするというやりとりはとても勉強になっています。

まずは人ベースでの目的・ニーズを整理して実現させるのは必須かなと想像がつくのですが、

それを使って利益をだすためには、となると、ASPでもやんない限りは現状のサービスを売ることになる。

つまり現状維持or付加価値をつけて売るための材料とスキルが必要。

材料があっても、さらに付加価値をつける「考え」の部分はどうしてもスキルのある人による「ハコ」の切り出し方に依存する。

であれば、切り出し方のパターン(分析)角度をある程度想定しておかなければならない。

この点はアクセス解析における分析視点を参にしていかなければと思う。

さて。。。またまた情報整理のとこまで話が戻りますが、少し先の部分では、エンジニアさんからのアイデアで面白い方向になりそうな予感。

最近は自分のなかでその視点をさらに深堀りしてみて考えていたわけですが、そこで気付いたのは情報整備における検索エンジンの仕組みって、改めてすごいなぁ・・ということでした。

検索エンジンの場合は「キーワード」と「インデックスされたwebページ」に特化しているので、そういう意味ではかなり粒度の細かい仕組みではあるのですが、

アウトプットとしての「キ―ワード」による情報横断の仕組みとしてはものすごくわかりやすいうえ、引き出しも多いものになっている。かなり画期的。

同じような仕組みは、結局扱う情報が変わっても活かされる部分は大分にあるはずだし参考にしたい。

日本での検索エンジンといえば、Yahoo!やGoogleが市場を占めているものの、

最近改めて日本参入した「Naver」は検索結果をよりコンテンツ化しているし、

より垂直型にしてみたMS「Bing」、言語解析に強いといわれるMS「powerset」、計算や言語に強い「wolfamAlpha」などもある。

レコメンドシステムも多様化してきているし、BlogやSBMでのタグ付機能、Twitterのハッシュタグ、

アクセス解析ツールでのセグメント方法、など参考にすべき情報整理の仕組みはまだまだ沢山ある。

扱う情報が違うということは、また違った「切り口」が必要ではあるものの、つくっていくうえでは、

一通りではだめだろうし、そこを試行錯誤するのは面白いことかもしれない。

こーゆうのはいきなり考えてもまとまらないので、

自分のなかでも、少しずつ蓄積してアウトプットしていきたいなぁ。。。。
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