シリコンバレーのマーケター日記

東京、シンガポールを経てシリコンバレーで働く、マーケター。英語、プログラミング、データ分析は次世代マーケターの必須スキルだと信じて進む。

trademark

アメリカでは、USTPOという組織が特許と商標権の管理をしている。

ここから、現在アクティブな商標権をサーチすることができて、GoogleやFacebookも確認することができます。

http://tmsearch.uspto.gov/bin/gate.exe?f=searchss&state=4801:zikayg.1.1

 

すでにプロダクトを作り始めているのですが、今日たまたま同じ名前の会社が2018年末に設立されていたことを見つけ、急いでtrademarkの申請を出しました。

カテゴリーが異なるので、問題ないんですが、trademarkは、今後ビジネスがグローバルに展開する上で重要ですね。

https://fnmnl.tv/2016/10/27/12077

 

日本人としてシリコンバレーで思うこと

早くも9月となりました。アメリカに転籍して10ヶ月が経ちました。今年は時間の流れが早いです。

シリコンバレーで働いていると、日本から訪れる様々な企業の方とお会いする機会があります。日本では、CVC(Corporate Venture Capital)という、事業会社のなかに投資部門をつくり、アメリカに投資をすることが流行っているようです。

しかし、トップVCのひしめくアメリカのスタートアップに投資をするには、1)コネクションがあること、2)スタートアップに付加価値を提供することが重要であり、なかなかお金があっても投資先を探すことは難しい。

そこで、日本企業は、LP(有限事業組合)としてシリコンバレーのVCを介して投資を行うわけですが、

  • 投資回収のサイクルが、日本企業担当者の在籍サイクルに対して長いため、担当者はあまり投資回収を意識していない。ある大企業の担当者は、これはシリコンバレーの勉強代ですと言っていた。
  • VCは投資額の数パーセントを手数料として微収しているため、一定のキャッシュフローがある。日本企業担当に米国MBAを卒業した日本人を窓口として雇っている

という事情を目撃したりします。

そんな中でも、Softbankは、事業会社でありながら直接、トップスタートアップに投資ができる特殊な存在であり、アメリカで大成功を納めているVCのひとつと言えるでしょう。

2017年だけでも、Googleの親会社であるAlphabetから、Boston Dynamicsを買収したり、Uberに80-100億ドル投資したり、Weworkに44億ドル投資したり、凄いです。

 

大きな違いは、グローバルなリーダーシップチームでしょう。ソフトバンクの取締役会は、11人中、日本人は4人だけです。つまり取締役会の資料、会議は当然英語なわけで、そこをまとめる孫正義という強い個が大いに寄与していると思います。

昨晩は、誰もが恐れ入る外資系戦略コンサル日本支社長、最強外資系プライベートエクイティファンド代表を勤めた方と食事に行く機会がありました。中国人、韓国人と比べて、圧倒的にグローバルで活躍する日本人が少ないのはなぜか、まだ明確な解/insightと打ち手は見つかっていないという結論でした。また、意外なことにストラテジー、ファイナンスはいいから、伝える力を鍛えることがとても重要、とのアドバイスを頂きました。

 

元ソニー米国社長であった盛田昭夫の1964年の文藝春秋への寄稿論文は、とても心にささります。ぜひ、ご一読をオススメします。

ソニー創業者・盛田昭夫が53年前に提唱した「働かない重役追放論」 | 文春アーカイブス | 文春オンライン

おやすみなさい。

5月

シンガポールからアメリカに引っ越したのが2016年11月中旬。あっという間に半年が経ちました。果たして成長しているのか。辛くなると、ブログから遠のいてしまう。そして、シンガポールに帰りたいなぁとたまに思ってしまう。隣の芝は(The grass is always greener on the other side)ってやつですね。では、振り返り。

 

11月ー12月:11月の中旬にシンガポールから引っ越して、年末は日本にいたため、5週間をアメリカで過ごした。まだ本当の辛さをわかっていなかった。

1月-3月:どん底。気持ちで負けていて英語が全然喋れない。人と絡むのが辛い。マネージャからも、喋れてないのはどうしてか?とフィードバックをもらう。

4月-:ようやくどん底から這い上がり始めたところ。同僚からの信頼を築き始めたこと、アメリカのネイティブ英語に慣れて来たこと、で自分の場所、キャラができて来た。

 

1) 英語

以下のメニューで地道に頑張っているものの、やはりミーティングのメンバー、自分の体調と気持ちの状態でパフォーマンスに大きくブレが出る。ただ、勝率はちょっとずつ上がって来ている印象。

2) リーダーシップ

同僚が圧倒的に優秀かつリーダーシップがあり、本当に勉強になる。とにかくgiveしまくる。ここに関しては、まだなんとも言えない。

3) データ分析

仕事でデータベースから引っ張ってくる事がだいぶ増えたため、ひたすらSQL書いてテーブルに書き出して、簡単な統計処理する。みたいな感じ。あまり高度なことはしていない。

 

32歳で、また新卒一年目と同等の辛さを毎日感じられるのは、幸せなんだと信じたい。何よりも、完全に自分のスキルの未熟さが原因であり、理不尽なことは微塵もないので、これは恵まれているのだと思う。自分の努力次第できっと状況は変わるはず。あの頃と違うのは、サボって行けるサウナと美味いラーメンがないことか。

シンガポールの時もだいぶ辛かったが、その時よりも暗黒期が長かった(長い?)印象。アメリカでアメリカ企業で働くという経験はやはりだいぶ勝手が違うようである。

 

Nest Steps

  • Pythonの勉強を再開する
  • ヤサグレないで、日々精進
  • サーフィン定期的にいく

久しぶりのR。JSONで読み込みCSVで出力

久しぶりの更新。だいぶ削られているこの頃。英語・コミュニーケションというハンディキャップがある中で、どのように信頼関係を築くか。中間管理職として、チームをモチベートして、outputを最大化するか。

High Output Managementというマネジメントの本を読んでいます。とっても刺さる。またまとめます。

 

さて、データ処理。

会社のデータベースからCSVで出力したら、idが16桁以上でエクセルの対応を超えてしまったので、JSONで出力し、Rで処理することにしました。

JSONファイルを読み込んで、セルを結合し、CSVファイルで出力する手順のメモ。

ライブラリーインストール

install.packages("jsonlite")

install.packages("curl")

library(jsonlite)

 JSONファイルを読み込む

ad_data <- fromJSON("/Users/koko/Downloads/ad_data.json")

urlという名のcolumnに、URLを挿入

ad_data["url"] <- "https://xxxxxx/ads/adgroup_info.php?id="

ad_linkというcolumnを作り、そこに、urlとad_idを結合

ad_data$ad_link <- paste0(ad_data$url,ad_data$ad_id)

head(ad_data)

CSVに書き出し

write.csv(ad_data, "ad_data_3.csv", quote=FALSE, row.names=FALSE)

アメリカ本社での役職、キャリア。

明日から2週間日本に帰国します。楽しみでならない。

今の役職について。

東京オフィスでは、セールス部署の立ち上げの一員として、セールスオペレーション、セールス業務、お客さんのキャンペーン分析、データ関係のパートナーシップ等を主にやっていました。日本マーケットが対象でした。

シンガポールオフィスでは、B2B(法人)マーケティング部署のデジタルマーケティングチームの責任者として、データ分析、マーケティング効果測定、デジタルメディア/デジタル広告運用を責任範囲としていました。後半はプロセス作り、予算管理、採用、トレーニング/メンタリングといったマネージャー業務が主でした。アジア全域が対象でした。

現在、アメリカ本社では、B2C(一般消費者)マーケティング部署に所属しています。グローバル全域が対象です。その中で、ひとつの消費者向けプロダクトのデジタルメディアチームのマネージャーをしています。

デジタルメディアチームって?

アメリカのデジタル広告市場は、2016年に約7兆円($60 billion)に達すると言われており、日本の約1.2兆円(2015年)と比べると6倍以上の規模です。基本的にはFacebook/ SEO/ Youtubeなどのデジタルメディアを活用してマーケティングオブジェクティブを達成することを目的とした部署です。

マーケティングオブジェクティブは、大きく2つにカテゴライズされます。

  1. ブランディング:プロダクト認知、プロダクト選好度が主なKPI
  2. ダイレクトレスポンス:プロダクト使用ユーザー数、プロダクト使用頻度が主なKPI

この目的別に、

  • ターゲットの理解と選別
  • ターゲットと目的に合ったデジタルメディアの組み合わせ
  • デジタルキャンペーン運用
  • キャンペーンの効果測定
  • キャンペーン結果のレポート、分析

がチームの責任範囲です。

カウンターパートは、

  • 社内のクリエイティブチーム:デジタル広告用のクリエイティブを作る。ビデオ、画像、コピーなど。
  • プロダクトマーケティング(プロジェクトマネージャ):エンジニア、PR、リーガル部署などとのやりとり、プロジェクト全体の管理。
  • データサイエンティスト:社内のマーケティング施策のデータインフラの設計
  • 代理店:メディアバイイング、運用

といった感じ。

自分の役割

模索中。

  • 他部署のマネージャーとの渉外
  • チームのプライオリティ決め
  • 部下の教育
  • チーム全体へのトレーニング
  • データサイエンスチームとの窓口となりマーケテイィング分析用インフラ作り

がメインですが、自分の存在の認知がまだあまりないこと、みんな良い奴かつ優秀であること、ネイティブ環境でのコミュニケーションの壁で苦戦しております。これはまたまとめる。

キャリア雑感

1. キャリアが尖っており、キャリアチェンジとしてのMBAの需要がわかる

チームのメンバーは、デジタル広告代理店、デジタルマーケティング向けツール会社、競合のデジタルマーケティング部署からなど、”デジタルマーケティング”という分野のみの経験でキャリアを尖らせて突き進んでいる。マネージャーからの期待、部署ごとの役割も明確で、なかなか他の領域を学ぶことは難しいです。東京オフィスでは、10人以下と規模が小さく、日本人の寛大な先輩が多数でしたので、全く役職と関係のないパートナーシップ/ビジネスデベロップメントやセールスオペレーション業務など自分の幅を広げる仕事がたくさんできました。シンガポールオフィスも、本社に比べると小規模だったので、割と自由に社内向けマーケティングツールを開発したり、データ分析をしたり、講演会で喋ったり色々領域を広げることができました。実際にプログラミング、データインフラの理解、セールス組織とのコネクションなど今の武器になっています。

2. キャリア形成がグローバルではない

エンジニアではないので、マーケティング部署は9割以上アメリカ人/アメリカ生まれで占めています。いつか日本にいってみたいよーとか言う人多数。飛行機で10時間なんだから来ればいいじゃんと思います。西海岸と東海岸を、日本とシンガポールみたいな感覚で比べます。ニューヨークから西海岸に引っ越してきてカルチャーの違いにビビるわー、なんか会話合わないわー的な。アメリカから出て海外でキャリアを作るという選択肢を見ている人はあまりいないようです。バイリンガルは、ほぼいない。移民2世ぐらいじゃないかな。純ジャパでドメドメな自分が、アメリカではなんとインターナショナル人材のはずなので、価値を出していきたい。

3. 転職はつながりが一番強い

これは、アメリカだけではないですが、転職者は、社員の友達か元同僚がすごく多い。採用ページからハーバード、スタンフォードMBAがたくさん応募してくる中で、実際に面接までいけることはとても難しいこと、結局学歴よりも一緒に働きたいと思うかが最後は重要なので、一緒に汗をかいたことある優秀な奴がいるか、ということはアメリカのテック業界で生き抜くには重要だなと思います。

自分も、今のマネージャーはシンガポール時代から知り合いで何度かミーティングをしていました。

 

こんな感じ。さて、ひとまず日本で美味しいもの食べて、友達と家族と会って、温泉入って、日本語いっぱい喋って、充電してこようと思います。

アメリカ生活4週間が経ちました。

アメリカに移住して4週間が経ちました。生活面で感じたこと。

1) シリコンバレーは、田舎である

Palo Alto, Mountain View, Redwood Cityあたりがダウンタウンがあり栄えているとされていますが、東京、シンガポールに住んでいた身とすると、かなり物足りない。とはいえサンフランシスコに行くにも、電車で1時間、本数も一時間に一本。

サンフランシスコで飲むときは、Uberで45分、だいたい50ドルくらいで帰宅するとこになります。

2) ソーシャルセキュリティー番号からすべては始まる

まずは、ソーシャルセキュリティー番号がないと、銀行口座を作ることはできません。オフィスにいき申し込みをすると2週間でペラペラの紙でできたカードが送られてきます。いざ、SSNを持ってチェース、シティバンクに行って口座を作ろうとしたら、今度は住所がないとダメだと断られました。仮住まいではダメだと。よって、

  1. SSHを作る
  2. 家を借りる
  3. 銀行口座を作る

というステップです。クレジットカードはアメリカでの信用(クレジットスコア)がないということで、結局ANAが在米日本人に発行しているクレジットカードに申し込みました。4週間かかるそうですが、日本人であれば誰でも作れるようです。

3) 家賃くそ高い

シンガポールでは、Bugisという中心地の1ベットルーム(1LDK)で24万円(3,000SGD)でびっくりしていたものですが、こちらは、シリコンバレーのダウンタウンに住もうとすると、家賃は35万円(3,200USD)以上はします。元々栄えた町ではなかったために、安いところ(2,500USD)くらいのところはめちゃくちゃボロい木造住宅で、あとは、不動産会社が運営しているLuxuery Apartmentというプールとジム付きのところしかありません。日本、シンガポールのように間に不動産エージェントが入るのではなく、各アパートメントが自力でマーケティングをしています。

そして、価格、プロモーションが毎日変動するので、常にサイトをチェックすることが重要です。家探しアプリは充実しています。

Trulia:部屋の間取り見れる。UI好き

Zillow : 空いている部屋の間取りが見れない

Cragelist:ラグジュアリーだけでなく、ルームシェアや個人で家貸ししている物件情報が満載

4) 税金くそ高い

シンガポールでは、所得税のみであり額面の約90%前後が手取りだったのですが、アメリカの給料明細を見たら額面の約60%が手取りでした。くそ高い家賃も考えると、シリコンバレーの給与水準が高いことは納得です。額面でみると日本の同級生の2倍近くは貰っていると思いますが、生活レベル上がった感じは一切ないです。

5) 酒が安い

ビール、バーボンが本当に安い。シンガポールのバーでビール飲もうものなら、1200円(15SGD + tax)していたものが、こちらだと4ドルくらい。スーパー行くと水より安かったりします。ビール好きとしては最高です。

6) 出張者が多く思ったほど寂しくない

アメリカオフィスに友達がまだいないので、寂しいかなと思っていたのですが、毎週誰かしら、社内社外関わらず、韓国、日本、シンガポール等から出張でやってきます。連絡をくれるのは本当にうれしいです。

7) 日本人は日本食レストランに集まる

会社に日本人がほぼいなく、食堂も日本食はないので、ちょくちょく日本食レストランに行くのですが、ウエイターは学生かアメリカの大学を卒業したての日本人が多い。お客さんも日本人が多数を占めています。これはシンガポールと同じ。

8) Uberめちゃ便利

ここまで公共機関が発達していない国に住むのは初めてで、本当にUberが使えます。もうUberあればどこに遊びに行くのも怖くない。そしてUberは運転手さんとの英会話とアメリカの実情を聞く場でもあるので、とても役に立っています。

9) 治安悪いところは本当に悪い

サンフランシスコに行くと治安悪いところは、本当に雰囲気がやばい。おしっこの匂いが立ちこめて、奇声を発する人、道で寝てる人、多数。日本に例えると、、本当に思い浮かびません。そゆときは、すぐにUberを呼んで動かないことです。

10) らーめんくそ不味い

らーめんがくそ不味いです。家で自分でインスタントラーメンに一手間加えた方がよっぽど美味しい。ロスとニューヨークはらーめんのレベル高いです。


17日から年末休暇で日本に帰ります。銭湯とらーめんとお寿司とトンカツと実家のリビングでゴロゴロするのが待ち遠しいぞ。

Google Speech APIを使ってみる

さて、Thanks Givingはお家でプログラミング。だいぶご無沙汰だったGoogleの機械学習APIから、Speech APIを使ってみました。音声をテキストに落とし込めるAPI。すげーなぁ、Google。FLACって可逆圧縮だから、音を劣化させることなく圧縮できる音声フォーマットなんだそうな。自称ミュージシャンとしてこの辺りの知識も整理したい。

Speech API - Speech Recognition  |  Google Cloud Platform

0. Google Cloud SKDのインストール、アカウントkeyの入手があること前提。詳しくはこちらで

1. シェルでログイン

$ gcloud auth activate-service-account --key-file=service-account-key-file 

2. Audio fileをFLAC形式で準備

"Hello Google"って言ってる音声ファイルをつかいます。

$ ffmpeg -i hello.wav -ar 16000 -acodec flac hello.flac

3. pythonファイルをつくって、実行

f:id:yuyutata:20161125184214p:plain

結果

{"results": [
   {"alternatives": [
{  "confidence": 0.982679,
   "transcript": "hello Google"
}]}]}

参考サイト:

[ Linkit Smart 7688 ] 透過 Python 使用 Google Speech Recognition 語音辨識服務