読後評：ヤバい予測学 「何を買うか」から「いつ死ぬか」まであなたの行動はすべて読まれている

もし、この本を本屋で手に取る機会があったら、まずは p.148からの14pに目を通していただきたい。
この148pから14pに渡り、データサイエンスから導かれた、40近くの 「発見 → そのバックグラウンド」例を列挙。
ここを読み 興味が持てればこの本を購入、という方法論が正しそう！


その40近くの中から、これはと思ったのをひとつ。

【発見】
　顧客に深く考えさせなければ企業の勝ち
　既に関係を結んでいる顧客への売り込みは、反動を招きかねない。
　複数の口座を開設金融している顧客に金融サービスのメールを送信すると、さらに口座を開設する可能性は減る
【組織・企業】
　USバンク
【考えられる説明】
　既に信用取引口座をいくつも持っている顧客は、例えば銀行の支店を訪れた際などその場で決断する状況では
　新しい金融商品に手が伸びやすいだろう。しかし、自宅で売り込みを受けると、決断する前にじっくり考え、
　競合商品について調べるかもしれない。

読んでいて、何かイヤーな感じがしなかっただろうか。
そんな風に考察されているのか、と（笑）


そのイヤーな感じが極まるのが、第６章　学習する機械
サブタイトルは、チェース・マンハッタン（銀行）の住宅ローン予測の内幕

この章では、データサイエンスが以下の設問で取り組む姿が描写される。
「どうやったら、住宅ローン返済されて売り上げ減少につながらないように借りつづけてもらえるか」
あくまでも事例として紹介され、本論は別のところにあるような気もする、がイヤーな感じは残る（笑）

実はこのイヤーな感じ、最近リアルに感じたことがあった。
ちょっと前に住宅ローンを繰り上げ返済したばかり。
なのだが、「安くすませる方法」と称し、めんどくさく時間・手間のかかる方法を紹介され思わずピンときた。
「今日の返済をとりあえず先送りにし、返却の実行を回避しようとしてるのでは？」と。

と言う具合で、けっこうギリギリの線まで迫っているので、この本はタイトル通り、なかなかヤバい（笑）
予測分析は他にも、株取引、おすすめ映画予測、人工知能 etc...と満載で、読み応えたっぷり。
とはいえ、まずは148p～ で判断いただくのがいいと思う！