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データ活用に必須の課題分解術

データ分析で正解探しに悩むのはナンセンス

柏木 吉基=データ&ストーリー 2017/09/13 ITpro

 私は主に、企業実務での様々な課題解決や企画・提案策定などの実践的なビジネススキル育成の仕事に携わっている。そのときに使う武器としては「データ分析」や「ロジカルシンキング」を用いることが多い。ところがデータ分析やロジカルシンキングがもたらす効果について、現実とはちょっとかけ離れた期待や理解をしている人が少なくない。

 みなさんは何か実務的な課題を合理的に解決したいとき、「データ分析やロジカルシンキングがどう役立つのか」と問われたら、何と答えるだろうか。この問いは特に「これまでデータ分析や論理思考などを勉強したり、話を聞いたりはしたことがあるが、それらを生かして自分のパフォーマンスが上がったかと言われると、そうでもない」という感触を持っている人にこそ、考えてもらいたい。

 具体的な成果を出し切れない人の多くは、データ分析やロジカルシンキングなどのツール(アプリケーションといってもよい)を適切に使うと、何かしらの「“正解”が得られる」と考えている。

“正しい”答えを探すこと自体、ナンセンス

 これは現実に大きく逆行する。故に、欲しい答えにいつまでもたどり着けない。どんなにいい武器を身に着けても、正解にたどり着けない理由は単純で、そもそもデータ分析には「正解などない」からだ。

 もう少し正確にいうと、「絶対的な正解はどこかにあるのかもしれないが、それが何なのかは永遠に証明できないケースが多い」と表現すべきかもしれない。

 いずれにせよ、確認できる正解はないので、「正しい答えはどこか」や「自分が出したアウトプットは、果たして正解にどれだけ近いのか」と悩むこと自体がナンセンスである。

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