下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Misato Noto
校正: Eriko T
00:12
Last year, some BuzzFeed
employees were scheming
0
12841
3569
去年 Buzzfeedでは
一部の社員による企画で
00:16
to prank their boss, Ze Frank,
1
16434
2330
上司のゼイ・フランクに
イタズラをしました
00:19
on his birthday.
2
19415
1242
その日はゼイの誕生日でした
00:21
They decided to put a family
of baby goats in his office.
3
21319
4204
彼のオフィスに ヤギの赤ちゃんを
連れてくることにしたのです
00:25
(Laughter)
4
25547
1405
(笑)
00:26
Now, BuzzFeed had recently signed on
to the Facebook Live experiment,
5
26976
4421
我が社では Facebookのライブ配信を
試み始めたばかりだったので
00:31
and so naturally,
6
31421
1371
当然のごとく
00:32
we decided to livestream
the whole event on the internet
7
32816
3882
この日の様子をネット上で
ライブ配信することに決め
00:36
to capture the moment
when Ze would walk in
8
36722
3300
ゼイがオフィスに入って
ヤギを発見する様子を
00:40
and discover livestock in his office.
9
40046
2962
映像に収めようと思ったのです
00:44
We thought the whole thing
would last maybe 10 minutes,
10
44019
3164
一連の出来事は
10分程度で終わるだろうし
00:47
and a few hundred company employees
would log in for the inside joke.
11
47207
4524
この内輪ネタを見るのは
せいぜい数百人の社員だろうと思いました
00:52
But what happened?
12
52132
1263
でも 何が起こったのか?
00:53
Ze kept on getting delayed:
13
53977
1718
ゼイはなかなか現れませんでした
00:55
he went to get a drink,
14
55719
1486
ゼイは飲み物を取りに行き
00:57
he was called to a meeting,
15
57229
1448
会議に呼び出され
00:58
the meeting ran long,
16
58701
1743
会議が長引き
01:00
he went to the bathroom.
17
60468
1165
トイレにも行きました
01:01
More and more people
started logging in to watch the goats.
18
61657
4220
だんだんと多くの人々が
ヤギを目当てに 視聴し始めました
01:06
By the time Ze walked in
more than 30 minutes later,
19
66493
4013
30分以上経って
ゼイが登場した頃には
01:10
90,000 viewers were watching
the livestream.
20
70530
5106
ライブ動画の視聴者数は
9万人に上っていました
01:16
Now, our team had a lot
of discussion about this video
21
76601
3957
私たちチームは この動画についてや
01:20
and why it was so successful.
22
80582
1976
人気になった理由について
何度も話し合いました
01:22
It wasn't the biggest live video
that we had done to date.
23
82582
2876
視聴者数は 過去最高というわけでは
ありませんでした
01:25
The biggest one that we had done
involved a fountain of cheese.
24
85482
3642
過去最高だったのは
チーズファウンテンの動画です
01:30
But it performed so much better
than we had expected.
25
90063
3825
でも 今回の動画は期待をはるかに超えた
盛り上がりを見せてくれました
01:33
What was it about the goats in the office
that we didn't anticipate?
26
93912
4263
オフィスにヤギがいる動画は
何が予想外だったのでしょう?
01:38
Now, a reasonable person could have
any number of hypotheses.
27
98781
4058
勘の鋭い人なら いくらでも
仮説を立てられるかもしれません
01:42
Maybe people love baby animals.
28
102863
2418
動物の赤ちゃんは
視聴者ウケがいいのかもとか
01:45
Maybe people love office pranks.
29
105751
1724
職場でのイタズラが人気なのかもとか
01:47
Maybe people love stories
about their bosses
30
107499
2745
上司や誕生日サプライズのネタは
人気なのかもしれないとか
01:50
or birthday surprises.
31
110268
1533
01:52
But our team wasn't really thinking
about what the video was about.
32
112382
3700
でも 私たちチームは動画の内容については
それほど考えていませんでした
01:56
We were thinking about
33
116106
1272
私たちが考えていたのは
01:57
what the people watching the video
were thinking and feeling.
34
117402
4076
視聴者が何を考え
何を感じていたのかです
02:01
We read some of the 82,000 comments
that were made during the video,
35
121502
4783
動画配信中に寄せられた
8万2千件のコメントを一部読み
02:06
and we hypothesized that they were excited
36
126309
3792
考えついた仮説として
視聴者はこれから何かが起こるという
02:10
because they were participating
in the shared anticipation
37
130125
3174
「共通の期待」に参加していたから
02:13
of something that was about to happen.
38
133323
2730
ワクワクしていたのかもと考えました
02:16
They were part of a community,
just for an instant,
39
136077
3212
その一瞬とはいえ
ある集団に参加していたことが
02:19
and it made them happy.
40
139313
1353
嬉しかったのではないかと
02:21
So we decided that we needed
to test this hypothesis.
41
141102
3344
それで この仮説を検証しなくては
と考えました
02:24
What could we do to test
this very same thing?
42
144793
3482
今回とまったく同じことを
検証するには何ができるか?と
02:28
The following week,
43
148995
1391
その翌週
02:30
armed with the additional knowledge
that food videos are very popular,
44
150410
4675
食べ物動画はとても人気との情報を携え
02:35
we dressed two people in hazmat suits
45
155109
3571
防護服に身を包んだ2名を登場させて
02:38
and wrapped rubber bands
around a watermelon until it exploded.
46
158704
4261
スイカが爆発するまで
輪ゴムを巻いてもらったのです
02:42
(Laughter)
47
162989
1581
(笑)
02:44
Eight hundred thousand people watched
48
164889
3372
視聴者数は80万人で
02:48
the 690th rubber band
explode the watermelon,
49
168285
4031
690本目の輪ゴムが巻かれた瞬間
スイカが爆発し
02:52
marking it as the biggest
Facebook Live event to date.
50
172340
3453
Facebookのライブ動画で
過去最大の視聴者数を記録しました
02:56
The question I get most frequently is:
51
176483
2610
一番よく聞かれる質問はこれです
02:59
How do you make something go viral?
52
179117
1833
「コンテンツを流行らせる方法は?」
03:01
The question itself is misplaced;
53
181713
2206
質問そのものが見当外れです
03:03
it's not about the something.
54
183943
1693
内容が重要なのではなく
03:05
It's about what the people
doing the something,
55
185660
3297
コンテンツを読んだり
観たりしている人が
03:08
reading or watching --
56
188981
1203
03:10
what are they thinking?
57
190208
1280
何を考えているかに注目します
03:11
Now, most media companies,
when they think about metadata,
58
191841
3346
たいていのメディア企業は
メタデータについて考えるとき
03:15
they think about subjects or formats.
59
195211
2383
テーマや形式のことを
念頭に置いています
03:18
It's about goats,
60
198412
1150
ヤギに関するもの
03:19
it's about office pranks,
61
199586
1776
職場のイタズラに関するもの
03:21
it's about food,
62
201386
1297
食べ物に関するもの
03:22
it's a list or a video or a quiz,
63
202707
1854
まとめ記事やビデオ、クイズ
03:24
it's 2,000 words long,
64
204585
1259
2000ワードのもの
03:25
it's 15 minutes long,
65
205868
1153
15分の長さのもの
03:27
it has 23 embedded tweets or 15 images.
66
207045
3122
ツイートが23件とか
画像が15枚とか含まれるもの
03:30
Now, that kind of metadata
is mildly interesting,
67
210191
3012
そういったメタデータは
まあまあ面白いですが
03:33
but it doesn't actually get at
what really matters.
68
213227
2966
そこからは
本当に重要なことは見えてきません
03:36
What if, instead of tagging
what articles or videos are about,
69
216217
4158
記事や動画を内容で分類する代わりに
03:40
what if we asked:
70
220399
1190
こうしてはどうでしょう?
03:41
How is it helping our users
do a real job in their lives?
71
221613
3553
ユーザーの生活にどのような役割を果たすのか
考えてみるのです
03:46
Last year, we started a project
72
226173
2820
去年 着手したプロジェクトでは
03:49
to formally categorize
our content in this way.
73
229017
2932
この考えに沿って 私たちのコンテンツを
公式に分類したものを
03:51
We called it, "cultural cartography."
74
231973
2747
「文化地図」と名付けました
03:55
It formalized an informal practice
that we've had for a really long time:
75
235720
4002
これは私たちが長年 内々でしてきたことを
正式なものにしたものです
03:59
don't just think about the subject matter;
76
239746
2226
単に テーマを考えるのではなく
04:01
think also about, and in fact,
primarily about,
77
241996
3168
それに加え
いえむしろコンテンツが
04:05
the job that your content is doing
for the reader or the viewer.
78
245188
3739
読者や視聴者に与える影響を中心に
考えようというものです
04:09
Let me show you the map
that we have today.
79
249450
2506
今日 持ってきた文化地図を
お見せしましょう
04:11
Each bubble is a specific job,
80
251980
2842
それぞれの円は特定の役割を示し
04:14
and each group of bubbles
in a specific color are related jobs.
81
254846
4770
関連する役割別に 色分けして
グループ分けしてあります
04:19
First up: humor.
82
259640
1478
まずは「ユーモア」系で
04:21
"Makes me laugh."
83
261918
1161
「笑わせてくれるもの」です
04:23
There are so many ways
to make somebody laugh.
84
263103
2788
人を笑わせるには
たくさんのやり方があります
04:25
You can be laughing at someone,
85
265915
1517
誰かのことを笑ったり
04:27
you could laugh
at specific internet humor,
86
267456
2155
特定のインターネットジョークや
04:29
you could be laughing at some good,
clean, inoffensive dad jokes.
87
269635
3392
面白くて下品でなく 無害な
親父ギャグでも笑えるでしょう
04:33
"This is me." Identity.
88
273706
2300
次は「自己表現」系です
04:36
People are increasingly using media
to explain, "This is who I am.
89
276030
3808
メディア上で「これが私」と
披露する機会が増え 他にも
04:39
This is my upbringing, this is my culture,
90
279862
2199
「これが私の生い立ち」
「育った環境」
04:42
this is my fandom,
this is my guilty pleasure,
91
282085
2338
「熱中しているもの」
「やましい楽しみ」
04:44
and this is how I laugh about myself."
92
284447
2183
「自虐の仕方」などが紹介されています
04:48
"Helps me connect with another person."
93
288600
1882
「他人とつながれる」系もあります
04:50
This is one of the greatest
gifts of the internet.
94
290506
2411
インターネットの
優れた機能のひとつと言えます
04:52
It's amazing when you find
a piece of media
95
292941
2191
誰かとの絆を
正確に表現できるようなメディアに
04:55
that precisely describes
your bond with someone.
96
295156
2532
出会えるのは 素晴らしいことです
04:59
This is the group of jobs
that helps me do something --
97
299020
2598
これは「何かの手助けになる」系です
05:01
helps me settle an argument,
98
301642
1377
議論を収めたり
05:03
helps me learn something
about myself or another person,
99
303043
2673
自分や他人について学んだり
05:05
or helps me explain my story.
100
305740
1856
自分の話を説明しやすくなります
05:07
This is the group of jobs
that makes me feel something --
101
307620
2689
こちらは「何かの感情を生む」系です
05:10
makes me curious or sad
or restores my faith in humanity.
102
310333
3157
好奇心や悲しみが生まれたり
人間性への信頼を取り戻させてくれます
05:13
Many media companies
and creators do put themselves
103
313514
3719
多くのメディア企業やクリエイターたちは
確かにユーザーの立場から考えます
05:17
in their audiences' shoes.
104
317257
1468
05:18
But in the age of social media,
we can go much farther.
105
318749
2704
でも SNS全盛期の時代には
さらに踏み込んでいけるものです
05:22
People are connected to each other
on Facebook, on Twitter,
106
322056
4062
FacebookやTwitterを使って
人々はつながり合っていますし
05:26
and they're increasingly using media
to have a conversation
107
326142
4263
メディアを通じての会話や
対話がますます増えています
05:30
and to talk to each other.
108
330429
1454
05:31
If we can be a part of establishing
a deeper connection between two people,
109
331907
5836
2人がより深い関係を確立していく過程に
私たちが役立てたら
05:37
then we will have done
a real job for these people.
110
337767
3189
彼らに対して本当の役割を果たせた
と言えるでしょう
05:41
Let me give you some examples
of how this plays out.
111
341394
2589
これがどう行われるのか
例を紹介させてください
05:44
This is one of my favorite lists:
112
344578
1891
これは私のお気に入りのひとつです
05:46
"32 Memes You Should
Send Your Sister Immediately" --
113
346493
3303
『今すぐ 姉や妹に送るべき
32のあるある画像』
05:49
immediately.
114
349820
1302
今すぐにです
05:51
For example, "When you're going
through your sister's stuff,
115
351583
3104
例えば 「姉や妹の物を物色していて
05:54
and you hear her coming up the stairs."
116
354711
1979
当人が2階に上ってくる足音を
聞いたところ」
05:56
Absolutely, I've done that.
117
356714
1790
もちろん 私もやりました
05:58
"Watching your sister get in trouble
for something that you did
118
358528
3155
「自分がやったことを姉や妹のせいにして
向こうが怒られているのを見ているところ」
06:01
and blamed on her."
119
361707
1192
06:02
Yes, I've done that as well.
120
362923
1608
もちろん 私もやりました
06:04
This list got three million views.
121
364555
1799
この記事は300万回閲覧されました
06:06
Why is that?
122
366378
1165
なぜでしょう?
06:07
Because it did, very well, several jobs:
123
367567
2976
この記事は 複数の役割を
見事に果たしたからです
06:10
"This is us."
124
370567
1520
「これが私たち」
06:12
"Connect with family."
125
372111
1265
「家族とつながる」
06:13
"Makes me laugh."
126
373400
1181
「笑わせてくれる」
06:14
Here are some of the thousands
and thousands of comments
127
374605
3134
この記事を見て 様々な姉妹が交わした
大量のコメントの一部がこれです
06:17
that sisters sent to each other
using this list.
128
377763
2849
[お姉ちゃん これ私たちそのものね 笑]
06:21
Sometimes we discover
what jobs do after the fact.
129
381508
3511
コンテンツ発表後に それが果たした役割を
発見することだってあります
06:25
This quiz, "Pick an Outfit and We'll Guess
Your Exact Age and Height,"
130
385592
5138
「選んだ洋服から あなたの年齢と身長を
ピッタリ当てます」というクイズは
06:30
went very viral: 10 million views.
131
390754
2063
とても流行り 1千万回閲覧されました
06:32
Ten million views.
132
392841
1176
1千万回です
06:34
I mean -- did we actually determine
the exact age and height
133
394041
4526
1千万人もの人々の 年齢と身長を
本当にピッタリ当てたのでしょうか?
06:38
of 10 million people?
134
398591
1584
06:40
That's incredible. It's incredible.
135
400199
2262
信じられないですよね
06:42
In fact, we didn't.
136
402485
1244
実は 当てていません
06:43
(Laughter)
137
403753
1129
(笑)
06:44
Turns out that this quiz
went extremely viral
138
404906
4093
結果的に このクイズが
とても流行ったのは
06:49
among a group of 55-and-up women --
139
409023
3563
55歳以上の女性の間でだったんです
06:52
(Laughter)
140
412610
1172
(笑)
06:53
who were surprised and delighted
141
413806
3649
驚きや喜びの声を挙げてくれました
06:57
that BuzzFeed determined
that they were 28 and 5'9".
142
417479
5718
このクイズによって
28歳で175cmと判定されたからです
07:03
(Laughter)
143
423221
1610
(笑)
07:04
"They put me at 34 years younger
and seven inches taller.
144
424855
3208
「クイズの結果 年齢は34歳下で
身長は18cmも高かった
07:08
I dress for comfort and do not give
a damn what anyone says.
145
428087
2948
私は楽な服を着るし
人の意見なんて ちっとも気にしない
07:11
Age is a state of mind."
146
431059
1779
年齢なんて気持ちの問題よ」
07:12
This quiz was successful
not because it was accurate,
147
432862
3050
このクイズが成功を収めたのは
正確な判断を行ったからではなく
07:15
but because it allowed these ladies
to do a very important job --
148
435936
4054
このクイズが 女性たちにとって
とても重要な役割を果たしたからです
07:20
the humblebrag.
149
440014
1204
「謙虚を装った自慢」です
07:22
Now, we can even apply
this framework to recipes and food.
150
442478
4983
この考え方は レシピや食べ物にも
当てはめられます
07:27
A recipe's normal job is to tell you
what to make for dinner or for lunch.
151
447887
5573
レシピの通常の役割は
献立を何にするか教えることです
07:34
And this is how you would normally
brainstorm for a recipe:
152
454205
3408
通常 レシピを考案するには
次のようなやり方をします
07:37
you figure out what ingredients
you want to use,
153
457637
2323
使いたい材料を決め
07:39
what recipe that makes,
154
459984
1168
調理方法を決め
07:41
and then maybe you slap a job on
at the end to sell it.
155
461176
3245
最後にぱぱっとレシピの役割を
考えて販売します
07:44
But what if we flipped it around
and thought about the job first?
156
464445
4367
では 順番を真逆にして
役割から考えたらどうなるでしょう?
07:49
One brainstorming session
involved the job of bonding.
157
469730
4665
絆を深めることをテーマにした
ブレインストーミングを1回行いました
07:54
So, could we make a recipe
that brought people together?
158
474976
4300
絆を深めるような
レシピは作れるのでしょうか?
07:59
This is not a normal brainstorming
process at a food publisher.
159
479300
4421
このような順序でのレシピの考案は
レシピ本出版社では普通見られません
08:05
So we know that people
like to bake together,
160
485532
2715
誰かとお菓子作りをするのは
みんなが好きなことであり
08:08
and we know that people
like to do challenges together,
161
488271
3285
誰かと難しいことに挑戦するのも
みんなが好きなことです
08:11
so we decided to come up with a recipe
that involved those two things,
162
491580
4733
それで この2つを取り入れたレシピを
考えることにしました
08:16
and we challenged ourselves:
163
496337
1911
私たち自身も 難しいことに挑戦しました
08:18
Could we get people to say,
164
498272
1806
コンテンツを見たユーザーに
08:20
"Hey, BFF, let's see
if we can do this together"?
165
500102
4086
「ねぇ 一緒に試してみない?」と
親友を誘わせることです
08:24
The resulting video was
the "Fudgiest Brownies Ever" video.
166
504807
3335
その結果 完成したビデオが
『最高のチョコレート・ブラウニー』でした
08:28
It was enormously successful
in every metric possible --
167
508166
2924
あらゆる面から
大成功を収めたコンテンツとなりました
08:31
70 million views.
168
511114
1364
視聴回数は7千万回です
08:32
And people said the exact things
that we were going after:
169
512935
3700
私たちの狙いどおりのことを
ユーザーが言ってくれていました
08:36
"Hey, Colette, we need to make these,
are you up for a challenge?"
170
516659
3100
「コレット! これを作ろうよ
挑戦する気ある?」
08:39
"Game on."
171
519783
1153
「望むところよ」
08:40
It did the job that it set out to do,
172
520960
2270
狙いどおりの役割を果たして
08:43
which was to bring people together
over baking and chocolate.
173
523254
4116
お菓子作りとチョコレートで
仲を深められるコンテンツとなりました
08:49
I'm really excited about
the potential for this project.
174
529294
3924
このプロジェクトがもたらす可能性に
私はすごくワクワクしています
08:53
When we talk about this framework
with our content creators,
175
533242
3142
コンテンツ・クリエイターと
この枠組みについて話をすると
08:56
they instantly get it,
176
536408
1165
すぐに理解してくれます
08:57
no matter what beat they cover,
what country they’re in,
177
537597
2733
扱うジャンルが異なっていても
違う国に住んでいても
09:00
or what language they speak.
178
540354
1365
話す言語が違っていても
09:01
So cultural cartography has helped us
massively scale our workforce training.
179
541743
4377
文化地図のおかげで
社員教育の幅が大きく広がりました
09:06
When we talk about this project
and this framework
180
546621
3650
このプロジェクトや枠組みについて
広告会社やメーカーと話すと
09:10
with advertisers and brands,
181
550295
1372
09:11
they also instantly get it,
182
551691
1578
やはりすぐに理解してくれます
09:13
because advertisers,
more often than media companies,
183
553293
5626
なぜなら 広告会社は
メディア企業よりもいっそう
09:18
understand how important it is
to understand the job
184
558943
3522
自社製品が消費者のために果たす役割を
理解する重要さを心得ているからです
09:22
that their products
are doing for customers.
185
562489
2446
09:26
But the reason I'm the most excited
about this project
186
566580
3743
でも このプロジェクトで
私がワクワクしている一番の理由は
09:30
is because it changes the relationship
between media and data.
187
570347
3871
これが メディアとデータの関係を
変えてくれるものだからです
09:35
Most media companies
think of media as "mine."
188
575051
3434
たいていのメディア企業は
メディアを「自分中心」に考えています
09:39
How many fans do I have?
189
579547
1207
私のファンは何人くらい?
09:40
How many followers have I gained?
190
580778
1597
私のフォロワーはどれくらい増えた?
09:42
How many views have I gotten?
191
582399
1707
私のビデオの視聴数はどれくらい?
09:44
How many unique IDs do I have
in my data warehouse?
192
584130
2777
私のデータウェアハウスには
どれくらいユニークなIDがある?
09:47
But that misses the true value of data,
which is that it's yours.
193
587372
3948
これでは データの本質である
「受け手」を見逃します
09:53
If we can capture in data
what really matters to you,
194
593166
6098
データの中から 受け手にとって
重要なコンテンツを掘り出して
09:59
and if we can understand more
the role that our work plays
195
599288
4488
自社コンテンツが受け手の実生活に
どう役に立つかを深く理解できれば
10:03
in your actual life,
196
603800
1389
10:05
the better content we can create for you,
197
605213
2863
受け手に合ったコンテンツを作れますし
10:08
and the better that we can reach you.
198
608100
1857
受け手の心に響くこともできます
10:10
Who are you?
199
610760
1275
受け手はどんな人か?
10:13
How did you get there?
200
613293
1580
どうやってそこにたどり着いた?
10:14
Where are you going?
201
614897
1209
どこに行くのか?
10:16
What do you care about?
202
616130
1269
何を気にしているのか?
10:17
What can you teach us?
203
617423
1379
何を教えてくれるのか?
10:19
That's cultural cartography.
204
619151
1460
それが「文化地図」なのです
10:21
Thank you.
205
621146
1156
ありがとうございました
10:22
(Applause)
206
622326
3380
(拍手)
New videos
このウェブサイトについて
このサイトでは英語学習に役立つYouTube動画を紹介します。世界中の一流講師による英語レッスンを見ることができます。各ビデオのページに表示される英語字幕をダブルクリックすると、そこからビデオを再生することができます。字幕はビデオの再生と同期してスクロールします。ご意見・ご要望がございましたら、こちらのお問い合わせフォームよりご連絡ください。