even though he may have been responsible

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

for 22 somewhat mediocre minutes of your life on April 19, 2013.

でも彼こそ 2013年4月19日に

He may have also been responsible for 22 very entertaining minutes,

22分間 みなさんを 退屈させたであろう張本人です

but not very many of you.

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

And all of that goes back to a decision

それほど多くはないでしょう

that Roy had to make about three years ago.

すべては その３年前に

So you see, Roy Price is a senior executive with Amazon Studios.

ロイが下した ある決定にさかのぼります

That's the TV production company of Amazon.

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

He's 47 years old, slim, spiky hair,

Amazonのテレビ制作会社です

describes himself on Twitter as "movies, TV, technology, tacos."

彼は すらっとして 髪を逆立てた 47歳

And Roy Price has a very responsible job, because it's his responsibility

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

to pick the shows, the original content that Amazon is going to make.

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

And of course that's a highly competitive space.

責任は重大です

I mean, there are so many TV shows already out there,

競争も激しい業界です

that Roy can't just choose any show.

すでに大量のテレビ番組があって

He has to find shows that are really, really great.

何を選んでもいいわけではありません

So in other words, he has to find shows

本当にすごい番組を 見出さなければならないんです

that are on the very right end of this curve here.

つまり このグラフの右端に来るような

So this curve here is the rating distribution

番組を見つける必要があります

of about 2,500 TV shows on the website IMDB,

このグラフは IMDbというサイトに

and the rating goes from one to 10,

掲載されている 約2,500番組の評価の分布です

and the height here shows you how many shows get that rating.

評価は 1から10まで

So if your show gets a rating of nine points or higher, that's a winner.

縦軸は その評価を得た番組の数です

Then you have a top two percent show.

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

That's shows like "Breaking Bad," "Game of Thrones," "The Wire,"

上位2%に入りますから

so all of these shows that are addictive,

『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

whereafter you've watched a season, your brain is basically like,

それに当たる番組で どれもハマりやすく

"Where can I get more of these episodes?"

１シーズン見たら 「どこで もっと見られる？」と

That kind of show.

脳が欲してしまうような

On the left side, just for clarity, here on that end,

番組です

you have a show called "Toddlers and Tiaras" --

一応 説明すると 左端には

(Laughter)

美少女コンテスト・リアリティー番組 『Toddlers & Tiaras』が来ます

-- which should tell you enough

（笑）

about what's going on on that end of the curve.

これで グラフの左端が

Now, Roy Price is not worried about getting on the left end of the curve,

何を表しているか よくわかるはずです

because I think you would have to have some serious brainpower

ただロイ・プライスは 左端のことは 心配していません

to undercut "Toddlers and Tiaras."

『Toddlers & Tiaras』を下回るには

So what he's worried about is this middle bulge here,

かなりの知恵が必要ですから

the bulge of average TV,

だから 彼が心配するのは グラフのピーク付近です

you know, those shows that aren't really good or really bad,

これは平均的な番組の数で

they don't really get you excited.

可もなく不可もなく 特に見たいとも思わない

So he needs to make sure that he's really on the right end of this.

番組なんです

So the pressure is on,

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

and of course it's also the first time

プレッシャーは大きい上に

that Amazon is even doing something like this,

Amazonが こういう事業を

so Roy Price does not want to take any chances.

手がけるのは初めてですから

He wants to engineer success.

ロイ・プライスは 賭けに出る気はありません

He needs a guaranteed success,

絶対 成功する方法を考えます

and so what he does is, he holds a competition.

確実に成功するために

So he takes a bunch of ideas for TV shows,

コンテストを開きます

and from those ideas, through an evaluation,

番組の企画をたくさん集めて

they select eight candidates for TV shows,

それぞれ評価し その中から

and then he just makes the first episode of each one of these shows

８つの番組を候補として選びます

and puts them online for free for everyone to watch.

それから それぞれ１話を オンラインで公開し

And so when Amazon is giving out free stuff,

誰でも見られるようにします

you're going to take it, right?

Amazonが無料で配信すれば

So millions of viewers are watching those episodes.

誰だって見ますよね

What they don't realize is that, while they're watching their shows,

その結果 数百万人が 番組を見ることになります

actually, they are being watched.

ただ視聴者が気付いていないのは 番組を見ている間

They are being watched by Roy Price and his team,

実は自分が見られていることです

who record everything.

ロイのチームは すべてを記録して

They record when somebody presses play, when somebody presses pause,

視聴者を観察します

what parts they skip, what parts they watch again.

いつ再生し いつ一時停止したか どこを飛ばし

So they collect millions of data points,

どこをもう一度見たか 記録するんです

because they want to have those data points

こうして数百万の データポイントを集めます

to then decide which show they should make.

このデータポイントを使って

And sure enough, so they collect all the data,

どの番組を制作するか 決定します

they do all the data crunching, and an answer emerges,

すべてのデータを集めて

and the answer is,

データを分析すると 答えが見えてきました

"Amazon should do a sitcom about four Republican US Senators."

その答えとは

They did that show.

「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」

So does anyone know the name of the show?

そして制作しました

(Audience: "Alpha House.")

どの番組かわかりますか？

Yes, "Alpha House,"

（観客）『アルファ・ハウス』

but it seems like not too many of you here remember that show, actually,

そう 『アルファ・ハウス』です

because it didn't turn out that great.

でも思い出せない方が多かったのは

It's actually just an average show,

大した番組ではなかったからです

actually -- literally, in fact, because the average of this curve here is at 7.4,

文字通り平均点の番組です

and "Alpha House" lands at 7.5,

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

so a slightly above average show,

まさに普通というか

but certainly not what Roy Price and his team were aiming for.

少しマシな程度の番組です

Meanwhile, however, at about the same time,

当然 ロイ・プライスたちの 狙いとはかけ離れています

at another company,

話かわって 同じ頃

another executive did manage to land a top show using data analysis,

別の会社で

and his name is Ted,

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

Ted Sarandos, who is the Chief Content Officer of Netflix,

彼の名前は

and just like Roy, he's on a constant mission

テッド・サランドス Netflix社のコンテンツ部門代表です

to find that great TV show,

ロイと同じように 最高の番組を

and he uses data as well to do that,

見つけるのが仕事です

except he does it a little bit differently.

彼もデータを活用しますが

So instead of holding a competition, what he did -- and his team of course --

方法は少し違います

was they looked at all the data they already had about Netflix viewers,

彼のチームは コンテストを開くのではなく

you know, the ratings they give their shows,

Netflixの視聴者に関する 全データを分析しました

the viewing histories, what shows people like, and so on.

番組の評価や視聴履歴

And then they use that data to discover

どんな番組が好まれるか といったデータです

all of these little bits and pieces about the audience:

そして ここから視聴者に関する

what kinds of shows they like,

こまごまとした情報を 探っていくのです

what kind of producers, what kind of actors.

視聴者が好む番組や

And once they had all of these pieces together,

プロデューサー 俳優についてです

they took a leap of faith,

そして情報をすべて組み合わせ

and they decided to license

腹をくくって

not a sitcom about four Senators

ライセンス契約を決めたのは

but a drama series about a single Senator.

４人の上院議員のコメディではなく

You guys know the show?

１人の上院議員が登場する ドラマシリーズでした

(Laughter)

わかりますよね

Yes, "House of Cards," and Netflix of course, nailed it with that show,

（笑）

at least for the first two seasons.

そう『ハウス・オブ・カード 野望の階段』で Netflixは

(Laughter) (Applause)

少なくとも２シーズンは成功しました

"House of Cards" gets a 9.1 rating on this curve,

（笑）（拍手）

so it's exactly where they wanted it to be.

『ハウス・オブ・カード』は 9.1の評価を得ていて

Now, the question of course is, what happened here?

まさに思惑通りです

So you have two very competitive, data-savvy companies.

ここで当然 疑問が湧いてきます

They connect all of these millions of data points,

競争力が高くデータに強い ２つの会社があり

and then it works beautifully for one of them,

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

and it doesn't work for the other one.

片方は とてもうまくいき

So why?

もう片方は うまくいかない

Because logic kind of tells you that this should be working all the time.

なぜでしょう？

I mean, if you're collecting millions of data points

論理的には常にうまくいくはずです

on a decision you're going to make,

つまり ある決定を下そうとする時に

then you should be able to make a pretty good decision.

データポイントが数百万あれば

You have 200 years of statistics to rely on.

かなりうまくいくはずなんです

You're amplifying it with very powerful computers.

200年の歴史を持つ統計学と

The least you could expect is good TV, right?

高性能のコンピュータが 力を貸してくれます

And if data analysis does not work that way,

平凡な番組に終わるはずなど ないでしょう

then it actually gets a little scary,

ただ もしデータ分析が 思い通りにならなかったら

because we live in a time where we're turning to data more and more

恐ろしいことです

to make very serious decisions that go far beyond TV.

というのも テレビ以外の 様々な重要な決断を下す時

Does anyone here know the company Multi-Health Systems?

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

No one. OK, that's good actually.

Multi-Health Systems という会社を 知っている方はいますか？

OK, so Multi-Health Systems is a software company,

いませんね　よかった

and I hope that nobody here in this room

Multi-Health Systems は ソフトウェア会社ですが

ever comes into contact with that software,

ここに お世話になる人が いないといいですね

because if you do, it means you're in prison.

もし お世話になるとすれば その人は

(Laughter)

受刑者だからです

If someone here in the US is in prison, and they apply for parole,

（笑）

then it's very likely that data analysis software from that company

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

will be used in determining whether to grant that parole.

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

So it's the same principle as Amazon and Netflix,

使われる場合が多いんです

but now instead of deciding whether a TV show is going to be good or bad,

AmazonやNetflixと同じ原理ですが

you're deciding whether a person is going to be good or bad.

テレビ番組の良し悪しを 決めるのではなく

And mediocre TV, 22 minutes, that can be pretty bad,

１人の人間の善悪を決めるんです

but more years in prison, I guess, even worse.

22分間 退屈な番組を見るのは 苦痛かもしれませんが

And unfortunately, there is actually some evidence that this data analysis,

さらに数年 刑務所で過ごすのは ずっときついでしょう

despite having lots of data, does not always produce optimum results.

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

And that's not because a company like Multi-Health Systems

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

doesn't know what to do with data.

これはMulti-Health Systemsなどの企業が

Even the most data-savvy companies get it wrong.

データの扱い方を知らないからではなく

Yes, even Google gets it wrong sometimes.

極めてデータに強い企業でも誤ります

In 2009, Google announced that they were able, with data analysis,

そう Googleさえ 時に間違うんです

to predict outbreaks of influenza, the nasty kind of flu,

2009年 Googleは ある発表をしました

by doing data analysis on their Google searches.

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

And it worked beautifully, and it made a big splash in the news,

流行を予測できたというのです

including the pinnacle of scientific success:

予測は かなりうまくいき 大きなニュースになりました

a publication in the journal "Nature."

科学界 最大の栄誉である

It worked beautifully for year after year after year,

ネイチャー誌への掲載も果たしました

until one year it failed.

予測は翌年も次の年も うまくいっていましたが

And nobody could even tell exactly why.

ある年 失敗しました

It just didn't work that year,

確かな理由は誰にもわかりませんでした

and of course that again made big news,

いきなり失敗したんです

including now a retraction

もちろん これも大きなニュースになり

of a publication from the journal "Nature."

ネイチャー誌の論文も

So even the most data-savvy companies, Amazon and Google,

撤回されました

they sometimes get it wrong.

AmazonやGoogleといった 極めてデータに強い企業でさえ

And despite all those failures,

時に誤るんです

data is moving rapidly into real-life decision-making --

一方 このような失敗にも関わらず

into the workplace,

データは すごいスピードで 日常の意思決定にも

law enforcement,

仕事の場にも 法執行機関にも

medicine.

医療の現場にも

So we should better make sure that data is helping.

入り込んでいます

Now, personally I've seen a lot of this struggle with data myself,

だからデータが本当に 役立っているか 確認すべきです

because I work in computational genetics,

私自身もデータとの格闘を 目の当たりにしてきました

which is also a field where lots of very smart people

私は計算遺伝学を研究していますが

are using unimaginable amounts of data to make pretty serious decisions

この分野でも頭の切れる人たちが

like deciding on a cancer therapy or developing a drug.

想像もつかない量のデータを使って がんの治療や

And over the years, I've noticed a sort of pattern

新薬の開発といった 重大な決断を下しています

or kind of rule, if you will, about the difference

ここ数年 私は データを使った意思決定が

between successful decision-making with data

成功する場合と失敗する場合の間に

and unsuccessful decision-making,

ある種のパターンというか 規則性のようなものが

and I find this a pattern worth sharing, and it goes something like this.

あることに気づきました

So whenever you're solving a complex problem,

このパターンは 伝える価値があると思います

you're doing essentially two things.

複雑な問題を解決する場合

The first one is, you take that problem apart into its bits and pieces

主に２つのことをします

so that you can deeply analyze those bits and pieces,

はじめに 要素を深く分析できるように

and then of course you do the second part.

問題を細かく分割し

You put all of these bits and pieces back together again

それから 次に進みます

to come to your conclusion.

要素を全部 もう一度組み合わせ

And sometimes you have to do it over again,

結論を引き出すんです

but it's always those two things:

同じことを 繰り返す場合もありますが

taking apart and putting back together again.

やることは常に この２つ

And now the crucial thing is

分割し 組み立て直すんです

that data and data analysis

ここで重要なのは

is only good for the first part.

データと その分析が有効なのは

Data and data analysis, no matter how powerful,

最初の部分だけだという点です

can only help you taking a problem apart and understanding its pieces.

データと分析が いかに強力だろうと

It's not suited to put those pieces back together again

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

and then to come to a conclusion.

要素を組み立て直して 結論に至るには

There's another tool that can do that, and we all have it,

適していないのです

and that tool is the brain.

私たちには 結論を引き出す 別のツールがあります

If there's one thing a brain is good at,

それは 脳です

it's taking bits and pieces back together again,

脳には得意なことがあります

even when you have incomplete information,

不完全な情報しかない場合でも

and coming to a good conclusion,

要素を組み立てて

especially if it's the brain of an expert.

適切な結論を出すことです

And that's why I believe that Netflix was so successful,

特に専門家の脳は そうです

because they used data and brains where they belong in the process.

Netflixが成功した理由は

They use data to first understand lots of pieces about their audience

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

that they otherwise wouldn't have been able to understand at that depth,

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

but then the decision to take all these bits and pieces

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

and put them back together again and make a show like "House of Cards,"

一方で 要素を全部集めて組み立て直し

that was nowhere in the data.

『ハウス・オブ・カード』のような データからは出てこない

Ted Sarandos and his team made that decision to license that show,

番組を制作しました

which also meant, by the way, that they were taking

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

a pretty big personal risk with that decision.

つまり彼らは この決断によって

And Amazon, on the other hand, they did it the wrong way around.

個人的に大きなリスクを負ったのです

They used data all the way to drive their decision-making,

それに対して Amazonは方法を誤りました

first when they held their competition of TV ideas,

意思決定の全過程でデータを使ったのです

then when they selected "Alpha House" to make as a show.

最初に企画コンテストを開いた時も

Which of course was a very safe decision for them,

『アルファ・ハウス』を選んで 制作した時もそうでした

because they could always point at the data, saying,

もちろん これは安全な決断でした

"This is what the data tells us."

だって「データから明らかだ」と

But it didn't lead to the exceptional results that they were hoping for.

言えば済むんですから

So data is of course a massively useful tool to make better decisions,

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

but I believe that things go wrong