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震災、噴火、風水害など、大災害の被災地の皆様、
復興に向けて奮闘されていることと存じます。全国の人々が応援
しています。必ず復興できます。神戸も全国の皆様の支えで復興
することができました。強い気持を持ち続けてください。元気で
いてください。関西の地から応援しています。祈っています。
「経営改善へ：今週のヒント《
ビッグデータの解析が声高に叫ばれ始めてから、もう５年以上が過ぎ
ました。今もその勢いは持続していますし、システムベンダーの有力な
事業分野でもあります。
こうした状況の背景を見直してみますと、次のようなことが言えます。
・統計を知らずに、直感に基づく意思決定をすると、大きな間違いを
犯すことがある。
・データマイニングを用いると、膨大なデータ群から何か面白い事象を
探し出してきてくれる。これをモデル化することにより、将来予測に
役立てることができる。
・従来の勘と経験に基づいた意思決定から、データに基づいたより合理
的な意思決定に変えていこうという動きが加速している。
以上のようなことは、現代の情報化社会では当り前のことだと言って
もよいでしょう。しかし、データとその分析手法や統計手法を妄信する
ことに対する上安が、統計の専門家から提示されています。
データとその分析手法や統計手法を妄信せずにこれを上手に活用する
ためには、データ分析に対する姿勢が大切なようです。この対応姿勢に
ついてその一部をお伝えします。
データ分析と一口に言われることが多いようですが、様々なタイプの
分析手法があり、異なるビジネス局面では異なるデータ分析が必要に
なります。従いまして、どのような状況においてどの種のデータ分析が
適しているのか、そのためにはどのような前提が必要なのか、といった
ことを理解しておかなければなりません。
データ分析を目的に基づいて分類してみますと、次のようになります。
・何が起こったかを見出す
・将来に対する予測の手段を手に入れる
・よりよい意思決定のために最適解を見出す
データ分析をこのように大きく捉えた上で、データ分析への対応姿勢に
ついて専門家が語るものの中から、幾つかを拾い上げてみました。
データ分析を自動化するのはむずかしいようです。データ群から何か
面白いものを発見しようとする際、何が面白い発見であるかを予め決め
ておくことは困難だからです。
面白さを決めるのは人間であり、分析するのは機械（解析プログラム）
であるとすれば、データ分析は人間と機械の協業と受け止めるべきなの
でしょう。データは「見える化《するのが良いとされる傾向が強いのは
そんな理由からだとも言えそうです。
データ分析に際して人間に要求されているのは、データの裏にある
ストーリーを描き出してみせる想像力です。想像力を働かせて仮説を
立て、それをデータで検証するという作業の繰り返しが重要なのです。
データマイニングという手法があります。この手法を使って、データ
の中から面白い事象を見つけ出すことができます。しかし、そのような
事象が常に起こるかどうかは保証の限りではありません。
過去のデータから法則性を導き出すことを「モデル化《と呼んでいます。
モデル化は将来に対する予測を与えてくれますが、完璧なモデルはあり
得ませんから、モデルによる予測が外れることもあります。
よりよい意思決定のために最適解を求めてデータ分析を行いますが、
何が最適であるかは目的によって違います。意思決定をしようとする
当事者が目的を明確に示さない限り、データ分析によって最適解を手に
入れることはできません。
例えば、目的がクリック数を最大化することなのか、それとも売上を
最大化することなのか、それぞれ最適解は違いますからデータ分析の
内容も違ってくるのです。
最後に重い一言を上げておきます。「データはファクトではない《と
いうものです。データは必ず或る意図を持って収集され、加工されます。
従いまして、データは事実そのものを表している訳ではなく、事実の
一部を特定の手法によって観測したものに過ぎません。当然、そこには
ノイズ、歪み、偏りなどが含まれています。
そういった状況の下でも適切な意思決定が求められます。そこで必要に
なるのが、“データリテラシー”と呼ばれるものです。これを持ち合わ
せている人たちは、データを活用するだけではなく、データの偏りや
限界を知った上で、適切な意思決定をすることができるのです。