
著者:小林直樹
個人SNSユーザー、企業の広告宣伝、SNS担当必読
300件の実例トラブルから学ぶ、ネット炎上対策
「ネット炎上」トラブルは、スマートフォンとSNSの普及が両輪となって一貫して増え続けてきました。新型コロナウイルス禍では、在宅率が高まったことで一段と炎上は増加し、正義感が暴走した「自粛警察」や、「ワクチン推奨vs.反ワク」のバトルを生み出しました。アフターコロナを迎えて炎上件数は頭打ちになり、2024年は前年比(2023年比)で22.6%減と、大幅に減少しています(出所:デジタル・クライシス総合研究所「デジタル・クライシス白書2025」)。
では、ひと安心かといえば、そうとも言えません。炎上1件当たりの規模、インパクトは以前にも増して大きくなっています。X(旧Twitter)の仕様変更で、フォロワー数が少ない小規模アカウントの投稿でも、投稿内容によっては「おすすめ欄」に表示されるようになり、数百万~数千万単位のインプレッション数を弾き出すケースも出てきています。これが本書の表紙帯に記した、「誰もが『万バズ』する時代」の到来です。
これによって、炎上の情報流通も変わりました。かつては、炎上の火種を「J-CASTニュース」などの”ミドルメディア”が見つけて記事化することで世に知られる流れでした。その後、インフルエンサーが力を持つことで、インフルエンサーへのタレコミが効力を持つようになり、そして現在はインパクトのあるネタであれば弱小アカウントであっても当人発の投稿が日の目を見るようになりました。企業アカウントの運用側にとっては、いつ何時、”拡散爆弾”を抱えた個人Xが突撃してくるやもしれぬ、シビアな時代を迎えています。
以上は、Xのアルゴリズム変更がもたらした変化です。炎上の起こりやすさの要因はもちろん、それだけではありません。
社会における「分断」は一段と加速しているように見えます。政治的なスタンスが保守寄りか、リベラル寄りかであれば、まだ落としどころはあるでしょう。いま起きている分断は、兵庫県における斎藤元彦知事の支持派vs.アンチ斎藤派のように、どこまでいっても交わりそうにない分断です。国の財政はどうあるべきか?積極財政派と緊縮財政派の分断も交錯する点が見えません。
他国に手本を求めようにも、米国社会が分断の際たる国になっているのが現状です。さまざまな論点で相いれない者同士が共存している状態は、非常に着火しやすい、”可燃性”が高い環境と言えるでしょう。
もう1つ、国内でもこの10年でコンプライアンス順守、ならびに多様性(D:ダイバーシティ)、公平性(E:エクイティ)、包括性(I:インクルージョン)の意識はだいぶ進展、浸透しました。例えば性的な広告(エロ広告)はほとんど見られなくなりました。
しかしながら変化が起きているときには、「まだ遅れている」と旗を振る人と、「昔は良かった」と回顧する人の間に大きな分断が生じています。2023年暮れの松本人志騒動からフジテレビ騒動を巡る議論を見ても、両者の分断、溝は広がりこそすれ埋まる気配は一向に見えません。そんな中、米国はトランプ政権への移行で「反DE&I」に転じています。
様々な価値観がぶつかり合う、混沌とした時代を迎えました。そんな中で、企業の広告・SNS担当者は、企業の看板を背負って発信を続ける必要があります。
最後に「変わらないこと」を1つ。
炎上の引き金になるのは、ほとんどの場合、喜怒哀楽の「怒」の感情です。人気のSNSや投稿端末、コンテンツ形態(テキストか画像か動画か)、そして情報モラルも時代によって変化しますが、「何をされるとカチンとくるか?」――、「怒」の感情をもたらすものはほとんど変わりません。そのため、10年前と同じパターンの炎上が繰り返されています。
企業の広告・SNS担当者はもちろんのこと、一般SNSユーザーも、炎上が頻発している折、利用しながらも一抹の不安があるかと思います。
ガイドラインの策定やSNS研修なども用意はされています。が、安全運転の教則本における「スピードを出し過ぎない」のように、当たり前に感じる内容が多いでしょう。
自動車の運転でも、免許証交付の待ち時間に見る事故シーンのビデオは、身につまされるだけでなく、事故頻出パターンとしての学びを得られます。炎上も実例に学ぶのが最も効果的なのではないか。そうした考えから本書は企画されました。特に免許も不要で利用できるSNSですが、炎上事故は心に大きな傷を負う場合があります。本書がネット利用者の教則本としてお役に立てれば幸いです。
【目次】
Chapter 1 2025年、炎上事件簿
1章1 2025年も大型炎上が頻発
事例001「赤いきつね」CM動画は性的か?
事例002 OD(オーバードーズ)よりSD(相談)
事例003 客員准教授がキンコン西野氏を中傷
事例004 ドロドロ不倫看護師の着回しコーデ企画
事例005 「すっぴんを見られたくない女」動画
事例006 道路陥没事故を笑い飛ばしたモデル降板
事例007 レシピページに性的な広告表示
事例008 新人アイドル「鮮度」アピールに賛否
事例009 俳優の泥酔住居侵入、CM契約は?
事例010 ヤマトの不在連絡票、そっくりチラシ
事例011 高校生向け妊娠・出産の啓発冊子が物議
事例012 CEO発言が「移民促進」と誤解され不買
事例013 看護師が医療事故隠蔽を示唆するX投稿
事例014 美容外科医が解剖研修でピースサイン
事例015 テレビCMがACジャパンと番宣だらけに
事例016 就活学生にわいせつ行為で指針見直し
事例017 鶴瓶の広告削除、冷酷対応と批判続々
事例018 異物混入相次ぎ、全店休業・一斉清掃
事例019 ストリートピアノ、下手な初級者禁止?
事例020 屋外から生配信、居場所特定される恐怖
事例021 “結婚できない”17歳が結婚CMモデルに
事例022 ライス販売停止というエイプリルフール
Chapter 2 ジェンダー炎上
2章1 男性差別型、イジリ・からかい型炎上
2章2 性別役割の固定化型炎
2章3 性的、セクハラ型炎上
2章4 萌えキャラトラブル型
2章5 不安、ルッキズム助長型
2章6 炎上未遂型
2章7 その他ジェンダー炎上
Chapter 3 不適切な投稿、行為、広告
3章1 不適切な「投稿」による炎上
3章2 不適切な「行為」による炎上
3章3 不適切な広告、コンテンツなど
Chapter 4 バイトテロ
4章1 2005年から今なお続くアルバイトの暴走
Chapter 5 炎上エトセトラ
5章1 生成AIトラブル
5章2 ステルスマーケティング…
5章3 告発、クレーム
5章4 イベント不手際
5章5 フェイクニュース
5章6 情報管理不備
5章7 誹謗中傷 |
ネット炎上のお話300!
多種多様な炎上。
続きを読む ネット炎上事例300 なぜ企業や個人は失敗を繰り返すのか? →

著者:ナイアル・ボルジャー (著), ジャン=フィリップ・ロレンソ (著), 尾崎 由佳 (翻訳)
| 調査対象者の行動・感情データをリアルタイムで短期間に繰り返し収集する,経験サンプリング法や日誌法。研究デザインの選択,仮説の導出,分析モデルの立て方などの理論から,統計分析や論文執筆に関する実践的なノウハウまで完全ガイド。心理,教育,医療看護,マーケティング,公共政策など幅広い研究領域で活用できる。 |
続きを読む 経験サンプリング法入門: 集中的縦断研究のデザインと分析を学ぶ →

著者:経営品質協議会
| 顧客価値経営とは、自己革新を通じて顧客にとっての価値を追求し続ける経営のことです。本ガイドラインは、顧客価値経営を実践するための指針として活用いただくための考え方やフレームワークを解説しています。 |
続きを読む 顧客価値経営ガイドライン (2025年版) →

著者:安井 翔太 (監修), 伊藤 寛武 (著), 金子 雄祐 (著)
この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。
実務応用しやすい3つの分析手法(A/Bテスト・Difference in Differences(DID)・Regression Discontinuity Design(RDD))について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。
とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。
また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。
本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。
本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。
《こんな方におすすめ》
以下のような、実務で効果検証に向かい合っているすべての人を読者対象としています。
◎ データサイエンティスト、データアナリスト
◎ 事業会社のプロダクトマネージャー
◎ ソフトウェアエンジニア
◎ 官公庁の政策立案者
○ その他、効果検証に携わるすべての人
《目次》
謝辞/目次
1章 はじめに:いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論
1.1 効果検証とはなにか?
1.2 本書の構成
1.3 想定する読者
1.4 サンプルコード
2章 A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う
2.1 Prelude
2.2 施策と効果
2.3 バイアス
2.4 A/Bテストの基本的な発想
2.5 A/Bテストのデザイン
2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装
2.7 A/Bテストのアンチパターン
3章 A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う
3.1 実務におけるA/Bテストの課題
3.2 A/Aテスト:A/Bテストの信頼性を担保する
3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン
3.4 効率的な分析:共変量のコントロール
3.5 施策効果の異質性:どこで効果があるのか知る
4章 Difference in Differencesを用いて効果検証を行う
4.1 DID(差分の差法):施策実施前後の違いを捉える
4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証
4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する
4.4 パラレルトレンド仮定と検証
4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか?
5章 Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う
5.1 RDDを適用できるシチュエーション
5.2 RDDの仮定と推定
5.3 Fuzzy RDD:処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD
5.4 内的妥当性と外的妥当性:我々はなにを推定しているのか?
5.5 bunchingの難しさ
6章 おわりに:実務における課題と展望
6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択
6.2 分析プロセスの“不”可能性
6.3 データ分析実務者の役割
6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド
著者・監修者略歴/参考文献/索引 |
続きを読む Pythonで学ぶ効果検証入門 →

著者:髙橋 威知郎 (著)
時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!!
時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。 |
内容自体は、pythonのコードを説明しながらの展開でよくある感じでした。 続きを読む Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例 →

古川渉一 (著), 荻原優衣 (著)
| 話題の対話型AI「ChatGPT」では、APIと呼ばれる、ChatGPTをアプリケーションに組み込んで利用するためのしくみが公開されています。ChatGPTのAPIを活用することで、ChatGPTを他のアプリケーションと連携でき、ブラウザ版のChatGPTを単独で使うよりも幅広い活用が可能になります。たとえば「音声認識サービスと連携し、会話の音声データを文字起こししてChatGPTで要約する」「Google検索の結果を取得して、ChatGPTでニュース記事を作成する」といった処理ができます。本書では、Pythonの具体的なコードを示しながら、ChatGPT APIを活用したサービスを実装する方法を解説します。ChatGPTの回答を細かく制御できる「パラメータ」の利用方法についても紹介するため、ChatGPTをカスタマイズして使うことが可能になります。 |
続きを読む ChatGPT API×Pythonで始める対話型AI実装入門 →

Soledad Galli (著), 松田晃一 (翻訳)
| Pythonによる機械学習モデル構築のための特徴量 抽出・作成実践レシピ
機械学習においてはモデルを作成しデータを与えて学習させますが、その前に生データをモデルが理解できるような形式に変換する「特徴量エンジニアリング」と呼ばる重要なステップがあります。
データサイエンティストはモデルの学習に使用する生データを選び特徴量に変換したり、データを組み合わせ新しい特徴量を作成します。
うまく設計された特徴量は、機械学習モデルの精度を大幅に向上させ、学習にかかる時間を短縮することができます。
本書は特徴量エンジニアリングの実践的なガイドであり、機械学習のための特徴量を作成するための効果的なテクニックとベストプラクティスを学ぶことができます。
Pythonを活用し、70以上の実践的な”レシピ”により特徴量の抽出を手軽に行います。
pandas、scikit-learnに特徴量エンジニアリングライブラリであるFeature-engine、Category Encoders、Featuretools、tsfreshを利用し、新しい特徴量を変換・作成します。
欠損データの補完、カテゴリエンコーディング、変数変換、離散化、スケーリング、外れ値の取り扱いなど表形式データに対する特徴量エンジニアリングのほぼすべてのトピックをカバー。
日付と時刻、テキスト、時系列、リレーショナルデータセットから特徴量を抽出する方法についても解説。
テキストからの特徴量の抽出の付録として日本語モデルでの実例も取り上げます。
1章 欠損値を補完する
2章 カテゴリ変数をエンコーディングする
3章 数値変数を変換する
4章 変数を離散化する
5章 外れ値を扱う
6章 日付と時刻の変数から特徴量を抽出する
7章 特徴量をスケーリングする
8章 新しい特徴量を作成する
9章 Featuretoolsを用いてリレーショナルデータから特徴量を抽出する
10章 tsfreshを使って時系列データから特徴量を作成する
11章 テキスト変数から特徴量を抽出する
付録 日本語を扱う |
続きを読む データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング →

フォーエヴァ―/ボン・ジョヴィ
| ボン・ジョヴィのデビュー40周年にあたる今年、約4年ぶりとなる16枚目のニュー・アルバム『フォーエヴァー』を全世界同時リリース!日本盤のみボーナストラック2曲収録!
●1stシングルは全世代を勇気づける最強の応援歌「レジェンダリー」4/24スタートのフジテレビ系水10ドラマ『ブルー・モーメント』の主題歌に決定!
●アルバム・プロデュースは前作に引き続きシンガー・ソングライターでギタリストのジョン・シャンクスとジョン・ボン・ジョヴィ。 |
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著者:蔭山克秀
| ビジネスマン 必須の教養が 一気につかめる! 忙しい人でもラクラク読破
『国富論』(アダム・スミス)、『資本論』(マルクス)、『隷従への道』(ハイエク)、『雇用・利子および貨幣の一般理論』(ケインズ)などの古典名著から、『クルーグマン教授の経済入門』(クルーグマン)、『21世紀の資本』(ピケティ)といった現代のベストセラーまで、ビジネスエリート必須の教養を、まるごとつかめる!
【本書で紹介する「名著」の例】
『国富論』スミス『経済学および課税の原理』リカード/『雇用・利子および貨幣の一般理論』ケインズ/『経済学』サミュエルソン/『隷従への道』ハイエク/『経済発展の理論』シュンペーター/『資本主義と自由』フリードマン/『クルーグマン教授の経済入門』クルーグマン/『入門経済学』スティグリッツ/『企業とは何か』ドラッカー/『プロテスタンティズムの倫理と資本主義の精神』ウェーバー/『資本論』マルクス/『21世紀の資本』ピケティ/『大転換』ポランニー/『ムハマド・ユヌス自伝』ユヌス/『貧困の克服』セン/『大脱出』ディートン/『隷属なき道』ブレグマン/ |
amazonのレヴューにもあるんですが、賛否両論って感じでしょうか・・・・。
続きを読む 経済学の名著50冊が1冊でざっと学べる →
Adventure and Innovation! Amazing Quest!