ま~それは、丁寧に受け答えした方がいいとは思うけど、片手間でやっているメルカリなので、そこまでやるのは過剰サービスだと僕は考えます。  だって、早く売りたいです。  【検証】福袋の不用品は売れるのか? 今さら聞けない「メルカリで売るコツ」をメルカリの人に聞いてきた   これくらい増えてきたら、郵便局で定形外郵便で送るのがいいですね。  わざわざ商品を編集するのも面倒です。      でも、思ったよりもコメントは面倒ではない。    でも、ま~いることにはいますね。, さっきコメントをもらったのですが、880円で出している商品に対して、850円でどうかと言われました。  メルカリで出会ったせこい人.     ただ、自分が買う側になった時のことを考えると、値下げ交渉しないで買いますね。  いや、そんな値下げは初めてでした。   僕も100円以上の値下げだったら、ちょっと考えますね。  バザーの時に割込みするおばさんみたいな勢いです。      なるべくサイズを下げようと、梱包をすると、なかなか難しくて余計に時間がかかってしまう。, あと、送料もなるべく安くしようとしすぎて、効率が落ちることもある。  予想外のことが起こるってテンションあがりますね。        使い分けた方がいいけど、面倒なので、ひとつでもいいとは思います。 メルカリってせこくて貧乏な人が集まっている。    30円くらい、いいのではないでしょうか?  メルカリを本格的に始めたら通知がすごい。 Copyright ©2020 Impress Corporation, An impress Group Company. 組んでくれるのならとってもいいですけどね。, いいねはあるけど、売れないともよく聞きます。  それが嫌なら値下げしないですぐに買えばいいだけの話です。, そうそう、メルカリで出品する場合の方が、セコイと損するかも。  ま~そのくらいの金額を下げるだけで買ってもらえるならそれはとてもいいことなので、喜んで売りますけど、わざわざコメントをして、値下げされたのを確認してから買わないといけないので、面倒だとおも思いました。                           貧乏でせこいというか、それってただの性格であって、お金持ちでもそういう人っているから、メルカリにいるからといってそういった人ではないです。    【解決】「PDP認証に失敗しました」でiPhoneの通信ができない!繋がらない時の対処方法!, 【荷物のコンビニ受取】セブンとローソンどっちがおすすめ?【手数料・受け取り期限・手続きの流れなど】. でも、それは別にメルカリだけに限ったことではなくて、どこの世界だってそうです。    値段も安いし、何より間違えない。      文章がしっかりしている人がたくさんいるし、こちらがミスをした時も優しい人も多いです。  さっきコメントをもらったのですが、880円で出している商品に対して、850円でどうかと言われました。 いや、そんな値下げは初めてでした。 30円くらい、いいのではないで …   しかもメルカリの人が売れるコツを教えてくれている。      メルカリで、9日に商品が届いたので、その日のうちに受け取り評価をしました。 ですが相手からの受け取り評価がされません。 相手の星(他の人からの評価)のところをみると、私より取引があとの人の評価が何件かあります。 わたしだけされてないのか?     値下げの競い合いです。     © 2020 yutalog All rights reserved.       そんな話を聞いたことがあります。  売れないのは売れない様にしているから。放置しているから。       僕はヤフオクとメルカリ、両方を使ってます。    メルカリで7000円で売ってる商品を、自分てきに高いので1500円なら買いますよ。というメッセージが来ました。 ブロックしました。皆さんもメルカリ出会った変な人のコメントなどあったら教えてください!。同じ奴に遭遇したことあります 値段を下げたり商品ページを進化させたりしないとなかなか売れないです。  「メルカリ」このアプリを知らない人はもはやほとんどいないだろう。メルカリの登場は消費者の購買行動を大きく変え、中古品の感覚を一変させてしまった。そんなメルカリのデータ分析を行うBIチームのデータアナリスト3人が今回の主役だ。, BIチームのマネージャでチーム作りを推進する樫田光氏、バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニアのキャリアを経た石田祥英氏、データ分析の豊富な経験を持つ新保直樹氏の3人は、それぞれどのようなキャリアの変遷を経て、メルカリにたどり着いたのだろうか。, Webが一般に普及してすでに20年近くが経つが、未だにWeb業界のキャリアモデル、組織的な人材育成方式は確立していない。組織の枠を越えてロールモデルを発見し、人材育成の方式を学べたら、という思いから本連載の企画がスタートした。連載では、Web業界で働くさまざまな人にスポットをあて、そのキャリアや組織の人材育成について話を聞いていく。, 樫田: ビジネスにおけるさまざまな判断や意思決定を、人間・個人の感覚だけでなんとなく決めるのではなく、データや数値を使って正しく行えるようにすることが我々のミッションです。中長期的な経営判断もあれば、施策を打つターゲットの選定や優先順位付け、アプリのUIをどう変更するか、といった事業に関わる幅広いテーマに対して、データ分析でアプローチしています。, メンバーは、それぞれ割り当てられたプロジェクトに所属して仕事をしており、席もプロジェクトチームの方に置いているため、BIチームとしてはバラバラに座っています。チームメンバーは今10人くらいで、今回は特に経歴のおもしろい二人を連れてきました。新保は、長年データアナリストをやってきたプロフェッショナル、石田は未経験ながら素質を評価して採用したポテンシャル枠です。, 樫田: この仕事は扱っている範囲が広く、経営、売上、UI改善、顧客満足度向上、コスト削減など、いろいろな分野に対応しなければなりません。全てに精通している人はいないので、特定の知識というよりは次のようなベースとなる素地を主に評価しています。, 樫田: もちろん技術的なスキルも重要です。ただ、たとえば分析に必要なコーディングなどは学べば割と短期間で得られるスキルですが、地頭の良さのようなものは、学んでも一朝一夕で得られるものではないので、そこは面接時点である程度以上の基準を満たしてしていることを期待しています。, 樫田: たとえば、メルカリに入社したい理由を論理的な説得力を持って話せるか。あるいは、具体的な課題をあげて、どういうアプローチで解決するか、聞いてみます。ロジカルな人は真を突いた答えの導き方をしますが、そうでない人は感覚的に解決しようとします。, 林: 入社して比較的まだ日が浅いですね。どういう経緯でメルカリに入社したのですか?, 石田: 大学院を卒業するタイミングで、就職か起業か悩んでいました。起業するには、エンジニアリングのスキルと、ビジネスを成長させるスキルの両方が必要です。知識も情報も足りていないので、まずは力を蓄える必要があると感じました。, そこで、卒業後バックエンドのエンジニアとして、大規模配信サービスの会社に入社し、その後転職して、アプリのフロントエンドの開発を担当しました。技術は身につけたので、次はビジネスです。意識したのは、ビジネスの成長の再現性です。, 石田: 「事業の成長」って再現性を見出すのが難しく、一種のアートだと言われることが多いと思います。そんな中でも整理してよく考えて行くと、一種サイエンス的に再現性を確保できる部分もあると考えました。「再現性を担保して、ビジネスを伸ばすスキルを確立したい」と思っていた時、メルカリのBIチームの記事を読みました。事業開始前のインパクト分析、実施後の効果、要因分析などかなり力を入れて行っていることを知り、興味を持ちました。, 自分がやりたいことを実現するために何が必要か考えて会社を選び、今はメルカリのビジネスを伸ばすことに全身全霊を捧げています。, 石田: 最低限、達成したい目標はあります。次にやりたいことは決まっていて、それがメルカリの中でできればチャレンジしますし、そうでないのなら外に出ることもあるかもしれません。, 新保: 元々大学院時代に素粒子のデータ分析をやっていたこともあり、新卒では知識が活かせる技術コンサルティング会社に入社しました。私はその中でも先端の情報技術で人の意志決定を支援することをミッションとする部署で、機械学習のR&D、マーケティングリサーチなどの業務を行っていました。, レコメンドシステムや機械学習の研究開発を関わった際に、「この領域は今後世の中を大きく変える」と傾倒しました。これは2009年頃のことで、まだビッグデータブームが来る前で殆どビジネスにはなっていない領域でしたが、「5年後には来る」と信じてやっていたら、ブームが来ました。, ただ、仕事はおもしろかったのですが、支援会社の立場では、施策を実行以降の継続的な改善に深くコミットできないこともあり、自社プロダクトを持っている事業会社に転職することにしました。, 新保: 転職サイトを運営しているリブセンスに入りました。Webサービスは、PDCAを回しやすい環境にありますし、当時のリブセンスは分析チームを新たに立ち上げるフェーズで、裁量が大きいことが魅力でした。, 入社した後の最初の2年くらいは、求人のレコメンドアルゴリズムの開発や求人の並び替えなど、機械学習施策のプロジェクトのリードやクチコミサイトのユーザー行動分析をやっていました。その結果コンバージョンレートが大幅に改善され、機械学習やデータ分析が実ビジネスで価値を発揮して利益に直結することを実感しました。ただ、同時に限界も感じました。, 新保: 機械学習でプロダクトの質精度は上げられるけど、多くの場合はプロダクトのコアバリューや、ビジネスの成否を決める部分にまで踏み込むことが難しいということです。つまり、「売上を数パーセント伸ばすことができても、2倍、3倍にはならない、大逆転は起きるケースは少ない」ということです。どちらかというと機械学習は、すでに勝っているプロダクトが競合を引き離すための「強者の戦略」として有効だと思っています。, 当時関わっていたプロダクトが成熟期にあり自然成長が見込めない中で、更に伸ばしていくにはどうしたらいいのかが課題でした。そんなときに出会ったのが「UXデザイン」です。データを最大限活用してプロダクトデザインの段階から関わる必要があると考え、一度データ分析から離れて、UXデザインを一から勉強して1年後に社内でUXデザインチームを立ち上げました。, 林: 同じ会社内でデータアナリストからUXデザイナーに転身したんですね。その後は?, 新保: UXデザインのプロジェクトが一段落した時に、樫田から、「メルカリでこんなポジションがあるよ」という話を聞きました。当時、転職活動は全くしていなかったのですが、関わっていたプロダクトは転職サイトの性質上、ユーザーが、企業に応募した時点でデータが終わってしまう点に、データアナリストとしてやや物足りなさを感じていました。, 一方メルカリは、ユーザーがずっと使い続けますし、通常のECと違い買ったものをまた売りに出すことあります。ユーザーのログがずっと続くということに惹かれました。データの密度が高いので、データを通して世の中の人がどんなことを考えているのかわかるかもしれないと、最初は仕事というよりもデータへの好奇心からメルカリで働くことに興味を持ちました。, 森田: 転職サイトの機械学習レコメンドがメルカリを推してきたわけではないのですね(笑)。, お話を聞いていて感じたのは、転職のレコメンド精度が上がると、人が次の転職をしなくなるというジレンマです。極論を言えば、レコメンドの精度が上がるほどリピートされなくなる分野なのかなと。他のマッチングサービスでも言えると思いますが、データ分析で大逆転はない、というのはその側面もあるのかなと感じました。, 新保: 機械学習で「勝てる領域」と「そうでない領域」があると思います。勝てるのは、Googleなど精度がサービスに成否に直接関わるような領域です。メルカリにおいても商品のレコメンド精度は当然重要ではありますが、現時点ではプロダクトの成否を決める決定的要因ではありません。, また自分は機械学習やデータ分析そのものも好きですが、技術を極めるよりも良いプロダクトを作る方に興味がありました。そう考えたときに自分のこれまでの経験とスキルを活かして、プロダクトの機能設計やグロース戦略を関わることができるメルカリは魅力的だと思ったんです。, 樫田: 新保は、彼が入社するだいぶ前から知り合いでした。分析経験の豊富さに惚れて誘っていたのですが、入社が決まる前に、本人が「自分がやりたいことは単なる分析だけではないがそれでもいいか」、ということを言ってきました。一つの専門性ではできることに限界があることも事実なので、彼のスキルが活きるロールモデルを用意するという話をして、入社に結びつきました。, 林: 樫田さんのお話も聞きたいです。事前に調べてみたら、Web上にある記事などのアウトプット量がすごいですよね。チーム作りのノウハウなども密度の濃い情報でした。, 樫田: 大学卒業後はまず外資系の戦略コンサルティングファームに入社しました。優秀な人と働けて密度の濃い4年でしたし、戦略コンサルタントとしての基礎的なスキルを身につけることができました。, たとえば、数字や事実に基づいた経営分析もその一つです。どういう分析をすれば何を証明できるか、証明するためにはどういう数値が必要か、経営に重要な指標は何かなどを徹底的に叩き込まれました。, そしてもう一つ、考えたことを人にいかにうまく伝えるかという、アウトプットの方法の重要性も学びました。このアウトプット重視の姿勢は今も続いていますね。そこで働いた後は、大学時代の友人から、起業するから一緒にやろうと言われそこに参画しました。, 樫田: 事業がこうだからやりたいというよりも、世の中は希少なものほど価値が高いという考えが強かったです。何にキャリアをかけるかを考えた時も希少性で判断しました。, 当時まだ20代なかばで、「自由もある、失敗してもまだやり直せる」。このシチュエーションはこの先の人生にはない希少なものだと感じましたし、友達の起業に参加するというのも希少な経験ですからそこにかけてみようと。, 樫田: モバイル系のビジネスで、アメリカで流行っているスマホサービスなどをリサーチして、同様のビジネスモデルを日本の企業と一緒に作るという、一種のタイムマシン経営的なコンサルの会社でした。その会社を辞めたあとは、半年間ほどニートをしていました。, 樫田: 当時、起業で疲れていて新しいことをやる気力がなくて、自分が持っているスキルを活かせる楽な仕事として、またコンサルティングファームに入社つもりでいました。しかし、それまで自由だったせいもあって、満員電車にスーツというのが嫌でたまりませんでした。, 入社を予定していたのは、知り合いの会社だったので、事情を話して正社員として入社する話は取り消してもらい、そこで3か月くらいプロジェクトをアルバイトとして手伝うことで、なんとか…。迷惑な話ですが。そのあとはしばらく本当に全く仕事をいていない状態でした。, 森田: 会社も合う環境を提供できなかったということだと思いますし、辞めるなら早く言ったほうがいいので迷惑じゃないですよ。, 石田: コンサルティングファームは、自分の思うようにできないということがネックだったんでしょうか。, 樫田: コンサルがダメってわけではなくて、1社目のファームで働いていた時は、毎日超楽しかったですよ。ただ起業していろいろな生き方があると学んだことと、人生にはインプットとアウトプットのフェーズがあって、それを交互にすることがいいと思ったことです。, 最初のコンサルティングファームは初めてのことで全てがインプットのような環境でした。次の起業では、そこで得たものをアウトプットして稼ぐのに必死で、インプットする時間はほぼありませんでした。次のコンサルティングは一度経験しているので新しいインプットはほぼないことはわかっていた。, 圧倒的なインプット不足のカラカラの状態で水のないところを選んでしまったんですね。それなら、好きなことを勉強するインプット期にするべきと気づきました。, 何を始めるかを考えた時、ちょうどデータ分析のブームで、2013年「データサイエンティストは最もセクシーな職業」と言われていました。自分もコンサルティング時代にもデータ分析が好きだったので、この機会にその分野でプロフェッショナルになりたいという気持ちがありました。, そしてもう一つ、今の時代なら最先端のウェブサービス企業で仕事がしたい。でも、そこで自分は何ができるんだろう、と考えました。エンジニアではないので、Googleのようなテクノロジーカンパニーに入ってもおもしろくないだろう。起業してサービスを作るか…。でも当時すでに29歳で、イチから学んでエンジニアになるほど悠長な時間はなさそうだ。ならば、エンジニアが作ったプロダクトをデータ分析でよりよくする仕事がいい。それにより深く関わるためにアルゴリズムやプログラムの勉強もしましたし、インプットフェーズのキャリアによい選択だと思いました。, 樫田: いえ、その後、ブレインパッドというデータ分析を専門にしている会社に入りました。ブレインパッドは良い会社で、分析を極めるために最低でも3年は働くつもりでした。しかし、入社後しばらくしたころに、メルカリで働かないかという話があり何度か断ったのですが、その後1年ほど経って結局はメルカリに入ることに。, 樫田: そこでも希少性を考えました。ブレインパッドで3年ほど経験を積んだあとに、そのタイミングで一番勢いのあるIT企業に入ればいいやとなんとなく思っていましたが、その考え方で選択できるのはきっと「3年に一度」レベルの会社なんですよね。, メルカリはどうかというと、誘われる中でいろいろな話を聞いて、これは「10年に一度出るかどうかの会社」ではないかと思いました。自分で勝手に引いたキャリアスパンを優先するよりも、今10年に一度の会社と出会ったタイミングを大事にしようと思いました。, 樫田: 2016年4月に入社しましたが、それまでデータ分析を担当していた方が米国赴任になるので、一人で始めるという話だったのですが、入社したらすでに3人いるんですね。自分も入れて4人なので誰かがチームをリードしなければならないので、自分がリーダーになり、その後マネージャになってチームを作っていきました。, 樫田: 主に採用ですね。単に人を増やすのではなく、初めて取り組む分野でも一から分析できる人、メルカリの事業に気持ちを燃やせる人、人柄がいい人、そんな人を集めたいと思っていました。, そんな人材を採用するためには、マネージャの自分が超本気で取り組まなければいけません。自分がメディアに露出して、Twitterも始めて、まずはメルカリのBIチームと、チームのヘッドの自分が知名度を上げて、だれもが来たくなる組織としてのブランディングをきちんとしようと思いました。, 石田: メルカリではチームメンバーがマネージャを評価するシステムがありますが、樫田さんは5点満点中4.9点で社内のマネージャの中でもトップのスコア。メンバーからの信頼が篤いですし、組織を大きくする、社内での地位を上げる、分析環境を良くするといったことをすごくやってくれています。今回の取材でも僕らを出す後押しをしてくれました。, BIチームは組織横断で仕事をしますが、どのチームに誰が最適なのかを考えて配属してくれますし、配属後もそのチームのプロダクトマネージャと直接話しをして、ここがいい、ここが弱いというフィードバックをくれます。組織づくりに尽力されているとそばで見ていて感じます。, 樫田: 自分は、師弟関係のような、上が下を丁寧に引き上げるマネジメントスタイルがそこまで得意ではないかもしれません。必要以上に面倒はみない、細かいことは教えない、谷に突き落とすから勝手に育ってくれというタイプです。ただ、どの谷に落とすかは、その人のスキルに合わせて考えていますし、本人が気づかない程度に影からちゃんと見守ってはいます。, 林: それぞれ各プロジェクトの方で仕事をしているということですが、チームとしてはどういうタイミングでコミュニケーションしていますか?, 石田: 週に1回BIチームのミーティングがあり、分析の知見の共有やレビューなどを行っています。一人2分で現状を話して、その後2分でメンバーからフィードバックするようなスピーディーで効率的なやり方です。, 樫田: あと、マネージャの僕は週に1回メンバーそれぞれと1on1で30分話すようにしています。そこで今何やっているかを把握しています。, 新保: メルカリは、分析環境が整っていてデータに基づいた意思決定をする文化が根づいています。特に定量データの活用については国内有数だと思います。一方で定性データの分析についてはまだまだこれからです。今後は定量・定性データ分析の両面から意思決定を支援できる体制をつくっていきたいです。, 石田: メルカリは、データ分析チームもスペシャリストがそろっていますが、実はその基盤を整える専属エンジニアもすごいんです。本当に活用されるデータとその分析基盤を造りたい方や、ビジネスの生の意思決定を一緒にリードしていきたいエンジニアには、本当に魅力的なポジションだと思います。, 樫田: 最高の分析チームを作りたいですね。100人データアナリストがいたら、100人ともが「データ分析をやるならメルカリが一番だとおもう」と答えるような名実伴った最高のチームに育てたいです。, 林: 終始聴き入ってしまう、三者三様のキャリアの歩み方。ここは思い切って、最も若手の石田さんのキャリアに絞った考察を述べます。(1)学生時代から就職と起業を選択肢に挙げ、(2)自分の不足点を具体的に特定して、それを獲得できる就職先を選び、(3)それを短期集中で着実に身につける仕事・学習経験を積んで転職、(4)それでいて、焦って自分の立てた計画にがんじがらめになることなく、職場で遭遇する未知の挑戦・機会にオープンに向き合う、本当にすごいなぁ…と感服することしきりでした。, 「いつくらいには、次に転職」ってプランもあるのか尋ねてみたら(上司の前で訊くなという話ですが…)、「期間ではなくて、身につけたいものが身についたかという要素で判断する」という答えが返ってきて、(5)自分の成長をモニタリングしながら仕事していることも伝わってきました。, さらに、「次の要素がメルカリでできるようになったら、それも一つの道」というように、場合によっては自身の働きかけなどで、そういうポジションをここで生み出していく可能性も示唆。「キャリアの80%は予期しない出来事や偶然の出会いによって決定される」ってクルンボルツ博士の理論があって、キャリアは好奇心や柔軟性をもってオープンマインドで形作っていくのが吉と言われますが、これを地で行く感じで、この先も楽しみなキャリア話を伺えました。, 森田: 御三方ともしっかりした経歴のうえ、着実に経験値を積み上げていて、実に感心することしきりです。今どきのWeb系界隈では、こういうちゃんとした凄い人たちというのがわりと普通というか、むしろなんで僕は今ここにいるのだろうという気にさえなってくるんですよね。もはや自分に違和感しか覚えないというか(笑)。, 僕がWebの仕事を始めた当時は、高卒のフリーターとか、普通の会社に馴染めなかった社会不適合者みたいなのがたくさんいて、もちろん僕もその一人なんですが、本当にたまたま、インターネットの最初から仕事でやっていたから今もここにいるみたいなところがあると思います。でもそれって、裏を返せば20数年の経験値しか武器がないし、その武器のほとんどはもはや故事成語か都市伝説なんじゃないかってくらい廃れた技術ばっかりで。正直この先どうしたらいいんだろうって悩んでますね。じゃあいざ転職だとか思った時に、こういうちゃんとした凄い人たちと転職市場で戦わなければならない、勝てる要素は年の功だけというのが逆におもしろい。, 御三方がWeb系界隈にいらっしゃることは、日本の将来を鑑みるに大変心強いけれども、僕自身も将来の日本から必要とされるためには何をすべきなのだろうと、本連載のどれにも増して感慨深くじっと手を見る僕なのでした。, ソーシャルメディアやブロクを活用したコンテンツマーケティング支援として、サイト構築からコンテンツ企画、執筆・制作、広報活動サポートまで幅広く行う。Webメディア、雑誌の執筆に加え、講演活動などの情報発信を行っている。またフェレット用品を扱うオンラインショップ「Ferretoys」も運営。, マイクロソフト、ビジネス・アーキテクツなどを経て、現在はツルカメ代表取締役社長、ネコメシ代表取締役CEO、草冠CXO、Evolve Art & Design Japan理事。IA/UXデザイン、ユーザビリティ、アクセシビリティのスペシャリスト。内閣総理大臣賞、グッドデザイン賞、Web人賞など受賞。主な著書(共著)に「UX侍~スマホアプリでユーザーが使いやすいデザインとは~」など。広告電通賞審議会 選考委員/イノベーティブアプローチ副委員長。日本アドバタイザーズ協会 Web広告研究会 幹事/人材育成プロジェクト サブリーダー。ヒューマンインタフェース学会 正会員。, 1996年よりクリエイティブ職のキャリア支援・人材育成事業に従事。現職では広告・メディア・ネット業界の研修プログラムをオーダーメイドで開発。提供実績は50社を超え、開発講座数は数百に及ぶ。講師には研修テーマの実務エキスパートを迎え、自身は裏方のインストラクショナルデザイン(教授設計)を担う。近年はクリエイティブ職のキャリア開発に従事。クリエイティブ職の仕事の学び方や教え方、人材育成やキャリア形成に関するスライドを「Slideshare」に公開、総閲覧数は26万ビュー超。日本MBTI協会認定MBTI認定ユーザー、日本キャリア開発協会認定CDA。, 最近(過去90日間)の記事で、Facebookの「いいね!」が多かった記事をお見逃し無く。, デジタルマーケティングの即戦力を2日間で育てます! 第17期「企業Web担当者 初級講座」11/12~11/13【2020年11月度】   2,617 いいね!, 【11/9~11オンラインlive】サッポロビール、スシロー、ダイキンなど登壇全60講演   777 いいね!, 加速する時代の変化に対応するための「これからのマーケティング」とは?   507 いいね!, キャリアの軸はPR。軸からスキルを広げてパラレルキャリアを見据えた働き方をしたい   448 いいね!, 「第3回 SNS運用担当者育成 実践ワークショップ」 ~公式アカウント“中の人”が身につけるべきSNSマー ケティング知識とノウハウ~ 12/23(水)オンライン開催   445 いいね!, 「Webなんて仕事にならないよ!」そんな時代に生田さんを支えた本とは?   381 いいね!, 「読まなきゃ」からの脱却を! 生田さんが提案する「本を読む習慣の身に付け方」とは?   364 いいね!, 高校生がなりたい職業、学年が上がるにつれ明確に? 高校1年・2年・3年で1位はすべてバラバラ【LINEリサーチ調べ】   323 いいね!, 55歳で博報堂を早期退職! 安定した会社員生活から飛び出した理由   303 いいね!, BtoBオウンドメディアで、月間200万PV超を実現したカオナビの手法   295 いいね!, Facebookいいね!の多い記事Twitterで言及の多い記事はてなブックマーク人気記事, 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