switch - はてな匿名ダイアリー

決算が出て、KADOKAWA 関係の話題が世間では尽きないのだけど、正直、ボクは上層部の個別人名などあげて、この20年間になにがどうなっていたかを説明して分析出来るぐらいの解像度が自分にはあると思っているけど（もうこの会社と関わらない出してもいいぐらいなのだけど、裁判とかなったらめんどくさい）。

戦犯とかよりも今後の事、もっと良く出来る事が重要だと思っていて。

特にカクヨムなどのエンタメ。

たとえばどう考えてもジャンプ漫画的な小説『領怪神犯』みたいなものを、ちゃんジャンプ的な動きがある形式で漫画化する事が出来る編集、それをジャンプ的なものとしてアニメまで持っていくプロデューサー、そういうものが、個別でもほぼいなくなっている事と、なによりも、各部署が完全な縦割り構造で、「面白さ」では動けず、ただデーターだけでしか動けない事が大問題かと。

90年代ぐらいから、新卒採用組（プロパー）と業務委託（エディトリアル）の格差が酷く、だいたい優秀なのは業務委託（エディトリアル）で、結果を出して正社員になれるけど、その基準も曖昧すぎ。そして正社員になると社内政治（というか本家の思いつきの行動）の方が大事になり編集などの仕事が疎かになる。そしてなんやかんやプロパーが出世する（にも関わらず角川書店を大きくしたその上の世代は決してエリートの出自ではなかった）。

んで、面白い仕掛けをゼロ年代にしてたのって、だいたい業務委託（エディトリアル）だったのよ。

データーは分析の材料であって、それだけで判断する事がどれほど愚かか……、まぁ、科学的リテラシーがある人間なんか経営しないからねぇ。

ただ、そういう事はこれまでの出版において「科学的リテラシー」ではなく、出版業界的な慣習社会で担保されていたのが、株式会社化みたいな、資本主義的な最適化によって、めちゃくちゃに破壊されている。

今は、面白い作品は小説から結構多く出ていて、その一旦をカクヨムが担っているのだけど、全然活かせていない。

比嘉姉妹シリーズだって、実写も良いけど、実はアニメシリーズにしてもよいと思う。

それができれば苦労しなくない？

データドリブンではなく面白さドリブンで動くべきだとかただそのためには高度な能力を持った人材が必要だという話はとても面白いです。ただそんなことができてる企業ありますか？　

任天堂？

発想は面白いけど実例がないと理想論じゃね？って思ってしまうんですがそのあたりについて実例を示してくれれば解像度が上がるのでぜひ調べてほしい

これでなにか俺は役に立つ話をしたと思ってる輩が本当にうぜええええええ！　できると思うなら自分でやれよボケが。お前のところ8年に1作品 しか出さないくせによくこんな偉そうなことが言えるな

はい、実例はあります。理想論ではなく、実際に「面白さドリブン（面白さ優先・直感・創造性優先）」で動いて大きな成功を収めている企業や事例が存在します。

特にユーザーが挙げた任天堂は、まさにその代表例です。一方、Netflixは逆の「データドリブン」の極みと言えます。以下に整理して説明します

1. 任天堂 → まさに「面白さドリブン」の好例任天堂（特に 宮本茂氏の哲学）は、市場調査やデータに頼らず、想像力・共有される人間的な「面白さ」を最優先に製品を作っています。

2000年の宮本茂インタビューで明確に「Nintendoでは調査やリサーチを一切やっていない」と述べています。

トレンドを無視して「みんなが共通して持っているもの」に訴えることを重視し、「Picassoは時代遅れだと言われないよね」と例えています。

https://shmuplations.com/miyamoto2000/

彼らは「データで安全網を張る」より、高度な才能を持ったクリエイターの直感と味覚を信頼します。

結果として、Mario、Zelda、Switchなどの大ヒットが生まれ続けています。

最近も宮本氏はAI ブームに対して「Nintendoはあえて違う方向に行く」と発言しており、独自の「面白さ」を守る姿勢を明確にしています。

これはツイートの指摘（縦割りでデータしか見られず面白さが死ぬ）と正反対の構造で

「高度な能力を持った人材」が鍵という点とも完全に一致します。

宮本氏のような稀有な才能がいてこそ成り立つモデルです。

2. Netflix → むしろ「データドリブン」の象徴

Netflixは非常にデータドリブンです。視聴履歴・視聴完了率・ドロップオフ地点・サムネイルの色までデータを徹底的に分析してコンテンツを決め、推薦アルゴリズムを最適化しています。

CEOのReed Hastings自身が「We are a data-driven company. Everything we do is based on data.」と公言するレベルです。

だからこそヒット予測の精度は高いですが、「編集者の直感で面白さを賭ける」ようなリスクテイクは相対的に少ないと言えます。

ユーザーの感覚通り、Netflixは「面白さドリブン」の例にはなりません。むしろツイートで批判されている「データだけで動く」状態に近いです（ただしデータが非常に洗練されている点は違います）。3. その他の実例 Apple（Steve Jobs 時代）：Jobsは有名な言葉で「We do no market research.（市場調査なんてやらない）」「人々は自分が何を欲しているか分からないまで製品を見せられない」と言っていました。フォーカスグループを嫌い、直感と「これがクールだ」という味覚でiPhoneやMacを作り上げました。高度な才能（Jobs 自身＋周囲のトップクリエイター）があったからこそ成功した典型です。