経営者はデータ活用に
明確なビジョンを持つこと

データさえあれば、自動的にビジネス・イノベーションが起きるわけではない。経営者は、データ分析に必要な組織上の要件と、データ分析を意思決定に用いることの限界を理解し、データをどのように経営に活かすか、明確なビジョンを持つべきである。

 

データ分析を一連のプロセスとして捉える

 データ分析とは、ある特定のイベントではない。データ分析は、組織における意思決定の補助手段であり、データの収集から意思決定までの一連のプロセスとして定義されなければならない。

 例えば中南米における市場動向の分析をしたいとしよう。このためには様々なデータを集める必要がある。もちろん、営業部門から上がってくる中南米の支店 における売上データは直接のデータである。それ以外にも、製造部門から来る中南米のサプライヤーの状況、マーケット部門からくる市場調査のデータ、あるいは経営企画部門から各国のマクロ経済の動向に関するデータも上がってくるかもしれない。これらのデータを整理し、統合し、分析し、意思決定につなげるにはどうすればよいのか。それには、社内に部門横断的な分析チームを構成する必要がある。

 最高情報責任者、いわゆるCIOは、情報システムの責任者という位置づけが一般的かもしれない。だが、CIOは社内の情報を一元的に俯瞰できる唯一の役職である。単なる情報システムの管理者ではなく、本来は、統合された情報を戦略的に経営に活かす役割を持つポジションであるべきだ。データに基づく意 思決定の時代においては、戦略的にデータを収集し、統合し、分析し、意味ある情報として経営にインプットすることが求められているのではないだろうか。

データを客観的に解釈する

 統計数理研究所は、国立国語研究所と共同で山形県鶴岡市において定期的に方言の調査を行なっている[1]。東北地方の方言は、上代などの古い日本語の発音を残しているとされていて、これらの方言がどのような人によってどのような状況において利用されているか、またその経年変化を見ることは、日本語の研究にとってきわめて重要だと考えられている。この調査によってわかったことの一つに、「テレビを多く見る人は、方言の利用率が高い」という結果がある。テレビで使われるのは多くは標準語であり、テレビが標準語の普及に大きく貢献していることには疑問の余地がない。にもかかわらず、なぜテレビを多く見る人が方言をより話すのであろうか?

 理由は簡単で、テレビを多く見るのは高齢者であるからである。そして高齢者は方言を使う率が高い。これは、相関が必ずしも因果関係を意味しない、という 好例である。我々はしばしば、相関と因果をごちゃまぜにしてしまう。しかし、データを解釈するためには、この違いは決定的である。よく出される例が、「警察官の多い街には犯罪が多い」という相関である。これを「警察官が多いから犯罪が多い」という因果と捉える人はいないだろう。だが、前述の「テレビと方言」の例では、より相関と因果の関係が間接的になり、理解が難しくなってしまうかもしれない。

 データを意思決定に用いるには、相関ではなく因果を知らねばならない。だが、データから因果を推論するのは容易なことではない。因果を正しく知る一つの 方法は科学的実験によるものである。これは、ランダムに選んだ2つのグループに対して、処置を施したもの(treatment group)とそうでないもの(control group)に分けて、その効果が統計的に有意であるかどうかを問うものである。医薬の世界では、科学的実験により効果があると認められたものだけが認可される。同様にインターネット・マーケティングの世界では、科学的実験によりキャンペーンの効果を測定することが行われている。

正しい答えではなく、正しい質問を考える

 しかし、最終的に意思決定を行うのは経営者である。経営側にデータに基づく意思決定のリテラシーがなければ、ビッグデータも宝の持ち腐れになる[2]

 シャープは、「エグゼクティブ・コックピット」と呼ばれる非常に先進的な経営意思決定支援機能を持つことで知られている[3]。このシステムは、全世界 における販売、在庫などのデータを、リアルタイムで経営陣に提供する。役員室に置かれた大きなディスプレイを見て、経営陣は経営判断を下すことができる。だが、これらの判断は最終的には経営陣のものであり、データはその補助手段にすぎない。結果的に現在のシャープの苦境が、経営陣の判断の誤りによるものかは定かではないが、よいデータ分析システムを持っていることだけで経営がうまく行くわけではない、という重要な教訓になるだろう。MITスローン・ス クール・オブ・マネジメントのアンドリュー・マカフィーは、「ビッグデータの時代における経営者に求められる資質は、正しい答えを考えることではなく、正しい質問をすることだ」と述べている[4]。正しい質問さえわかれば、あとは適切なデータと分析手法によって、答えはほぼ一本道で導かれるのだ。

 


[参考文献]
1) 国立国語研究所, 鶴岡調査, http://www2.ninjal.ac.jp/keinen/turuoka/.
2) 樋口知之, 「ビッグ・データを操る者が勝つ」, 『DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー』, 2012年2月号, http://www.ism.ac.jp/news/2012/120116.html.
3) 日経BP, IT Japan Award 2008: 「シャープ 世界を一望する『経営コックピット』説明不要の使いやすさ目指す」, http://itpro.nikkeibp.co.jp/ev/itex/itj08/award/sharp.pdf, 2008.
4) Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, “Big Data's Management Revolution,” Harvard Business Review, Oct.,
2012. 邦訳「ビッグデータで経営はどう変わるか」,『DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー』, 2013年2月号.