Webマーケティング、もといデジタルマーケティングの仕事においては、文字通りデジタルを取り扱うため、どうしても数字と向き合うことからは避けられません。
そうすると、「私、数学苦手なんだよね」とか「俺、私立文系卒で数学やってへんのやけど」なんて人も一定の割合でいらっしゃるかと思います。
この記事では、Webマーケティングにおいて数学的な知識は必要なのか？について掘り下げていきたいと思います。
結論から言うと、「最低限の四則演算ができればOK」です。
目次
結論：高度な数学的知識は不要
まず知っておいてほしいのは、Webマーケティング（特にWeb広告やSEO）については、理系の人でなければNG、ということはありません。
確かに一部の会社では、情報系出身者や数学を専攻した人を重視する組織もありますが、日本全体で見ると高度な数学的知識はなくても、Webマーケの仕事をすることは可能です。
まず義務教育課程で習う四則演算は必要
もちろん数字とにらめっこするお仕事ではあるので、数字を見るだけでじんましんが出る、みたいな体質の人だと厳しいでしょう。
私の経験則で言えば、基礎的な四則演算ができれば私立文系出身でも全く問題ありません。
ただし職種によっては数学的知識が必要になる
とはいえ、数学的な知識はあるに越したことはないですし、職種や業界によっては、数学的知識が求められる場合があります。
その一例についても、見ていきます。
高度な数学的知識が必要になる場合はずばりこんな時
それでは、数学的知識が必要になるのはどんな時か。
それはずばり、次のような場合です。
【数学が必要になるのって…？】
- 統計学的なデータ分析が業務上必要になる時
- データサイエンス領域の仕事をするとき
いわゆる「統計学を用いたデータ分析」や「AI・データサイエンスに関する仕事」の場合だと、それなりに難しい数学の知識が必要になる場合があります（絶対ではありませんが、確率は高いです）。
詳しく見ていきますね。
その1.統計学的なデータ分析が必要になるとき
画像出典：Adobe Stock得られた量的データから相関関係を見つけたり、その相関関係の信憑性を検定用いて実証したり、という場合には、少なくとも統計学で求められる数学的知識は必須になります。
職種でいうと、「データアナリスト」「データサイエンティスト」等がこうした仕事を専門に行います。
例えば回帰分析、重回帰分析、といったキーワードを理解しているか、どんなことをしているかは、ちゃんと把握しておく必要があります。
その2.AIやデータサイエンス領域の仕事をするとき
画像出典：Adobe Stockもう一つは、AIやデータサイエンス領域の商材に、自分が関わる場合です。
AIもデータサイエンスも、とどのつまりは「統計学」になるのですが、特にAIや機械学習によって機能する商材を扱っている場合は、数学的な知識がないと自分の仕事について理解不足が起きる可能性があります。
なので、自分自身で高度な数学の問題が解ける必要はありませんが、基礎的な知識が概念がないと、何が何やらさっぱりわからない、という自体になりかねません。
Webマーケティングに必要な汎用的な知識は何か？
それではWebマーケティングの仕事をする上で求められる汎用的なスキルや技術は何かについても触れておきます。
1.基礎的な四則演算（Excel、スプレッドシート）
大事なことなのでもう一度いいますが、基礎的な四則演算は必須です。
仕事の場合だと、それをExcelでしっかり処理する能力がプラスして求められます。
2.論理的な思考力
論理的な考え方とかも、必要になります。まぁこれは、ビジネスする人なら誰もが最低限は出来てる必要がありますけど。
特に数的な根拠を示しながら主張できるか、がポイントになりますので、自分の主張を根拠付けるためのデータを調べたり、そのデータを分かりやすく加工して、上手に伝える力も身につけておきましょう。
3.資料作成（パワーポイント、Keynote等）
相手に伝えたいことが伝わる資料作成能力。案外軽視されがちですが、どこに行っても求められる、立派なポータブルスキルの1種です。
例えばレポート作成であれば、エグゼクティブサマリーを作ったり、棒グラフや折れ線グラフ、時には分布図を使ったりして、分かりやすく伝える技術が求められます。
それでも数学を勉強したい！なら何から始める…？
それでも自分にとって数学の勉強は必要だ！という方もまだいらっしゃると思います。
社会人が数学の勉強を始めるには、まず何から始めるのがよいか、ここではまとめました。
書籍で独学が一番安価でハードルが低い
一番手軽に始められるのは、やはり書籍でしょうか。
データサイエンス領域で求められる数学には微積分やベクトル等がありますが、誰もが一度は高校の数学で習っているはずなので、高価な授業を受ける必要まではないでしょう。
ただ、データ分析やデータサイエンスをゴリゴリにやる場合であれば、PythonやRといったプログラミング言語に触る過程で、数学的知識が求められるかもしれません。
限られた時間の中でも「続けること」が一番大事
何事においてもいえることですが、最も重要なのは「続けること」です。
続けなければ、せっかく身につけたものも、いずれは忘却してしまいますし、ダイエットなら身体がもとに戻ってしまいますよね。
それほどまでに、「続けること」は重要な要素なので、如何に自分に付加をかけずに、かつ自分で続けられる仕組みを作るかが運命の分かれ道になります。
余談：勉強を続けることは「恥」ではない
かの天才科学者アインシュタインが残した格言に、
「天才とは努力する凡才のことである」
という言葉があります。
あの稀代の天才と呼ばれたアインシュタインですらもこう言うのですから、多大な努力と労力を惜しまずにトライアンドエラーこそが成功への近道といえそうです。
日本においては、勉強する人のことを「ガリ勉」とか「調子に乗ってる」という言葉で揶揄する風潮がありますが、社会人であればそんな戯言（ざれごと）を気にする必要もないですし、受験勉強ではないので楽しみながら取り組めればOKです。
最後に：まず学習目的の棚卸しから始めよう
最後に、この記事のまとめです。
【Webマーケティングに数学の知識は必要？】
- 基本いらん。義務教育レベルの基礎的な四則演算はできるように。
- ただし高度な技術が求められる場合、数学の知識が必要になる。
- 社会人でも勉強を続けることは重要で、決して「恥」ではない。
もちろん社会人は学生と違って時間が限られているので、何を勉強するかよりも「何を勉強しないか」であったり、「何のために勉強するのか」が重要になります。
機械学習やデータサイエンスと言った、専門的な統計知識が必要になる分野においては、数学の知識が必要になる場合があります。
そうした分野を深堀りするのであれば数学を頑張る価値はあるので、気になる方は取り組んでみてはいかがでしょうか。
特に社会人の場合、学生よりも時間が圧倒的に限られるため、「何のために勉強をするか」をしっかりと意識することが重要になります。
貴重な時間を無駄にしないよう気をつけてください。
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