【平和な朝を切り裂くシュシュシュ】
1歳の娘を持つパパなら、一度は絶望したことがあるはずです。 せっかく買ったおもちゃには目もくれず、静かだと思ったらティッシュを1枚ずつ、丁寧に、かつ執拗に引き出し続けているあの光景。
「なんでティッシュなの？」「いつまで続くの？」
日々データと向き合っている私は、ふと気づきました。 「これ、森岡毅さんが説く『NBDモデル（負の二項分布）』で説明がつくんじゃないか？」と。
【スプレッドシートで娘を解剖する】
NBDモデルとは、簡単に言えば「誰が、いつ、どれくらい買うか（遊ぶか）」という確率を算出する魔法の数式です。 さっそく、我が家の娘の「ティッシュ・プレファレンス（好意度）」を数値化してみました。
- M（平均）：30回（1ヶ月に合計30回くらいティッシュで遊ぶ＝ほぼ毎日）
- K（こだわり度）：0.8（数値が小さいほど、やる時はトコトンやる「ムラ」がある）
スプレッドシートの「罠」を突破せよ
いざ計算しようとすると、Googleスプレッドシートの標準関数 NEGBINOMDIST では、Kが1未満だとエラーを吐き出します。娘のこだわりは、Excelの想定を超えていたのです。
そこで、専門的な「ガンマ関数」を使って数式を組み直しました。
=EXP(GAMMALN($B$3+A5)-GAMMALN($B$3)-GAMMALN(A5+1)) * ($B$3/($B$3+$B$2))^$B$3 * ($B$2/($B$3+$B$2))^A5
【今日ティッシュが無事である確率は？】
計算の結果、恐ろしい事実が判明しました。
見てください、このグラフ。 「0回（一度も遊ばない）」の確率は、わずか 5.39% です。
つまり、朝起きた瞬間、「今日ティッシュが無事である可能性は、人気スニーカーの抽選に当たるより低い」ということ。 残りの約95%の確率は、右側に長く伸びる「ロングテール」へ……。一度火がつくと止まらない娘の執着心が、データとして可視化されました。
【アパレル実務への「接続」】
「娘がティッシュを引き出す確率」なんて分析して何になるんだ、と思うかもしれません。 でも、これこそがアパレル店舗経営の真髄です。
お客様も娘と同じです。
- K（こだわり度）が小さい商品：一部の熱狂的なファン（娘）が、何度でもリピート（引き出す）する。
- ロングテール：たまにしか買わないライトユーザーが、束になって売上を支えている。
「なんでこればっかり売れるんだ？」 「なんでこの在庫は動かないんだ？」
そう悩む店長さんも、NBDモデルで「確率」を理解すれば、勘や根性に頼らない、「心の余裕を持った在庫管理」ができるようになります。娘のいたずらを「ま、確率的に仕方ないか」と笑えるようになるのと同じです。
【まとめ：数字を知れば、もっと優しくなれる】
どんなに緻密な数式を組んでも、娘の「次の一手」を100%当てることはできません。 でも、データは「傾向」を教えてくれます。
今日、部屋がティッシュの海になっていても、私はこう思うことにしました。 「よし、今日もプレファレンス（好意度）は絶好調だな！」と。
「さあ、店長。次はあなたのお店のデータを、NBDモデルで解剖してみませんか？」
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