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データ分析の専門家は必要なくなる?

工藤卓哉氏×西内啓氏対談(前編)

  • 田島 篤=出版局編集第三部部長

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2014年2月6日(木)

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 ともにデータ分析のプロとして、数多くの企業にコンサルティングをしているアクセンチュア アナリティクス日本統括の工藤卓哉氏と統計家の西内啓氏が、データ分析を生かして確かな成果を得るためのポイントを2回に分けて解説する対談企画。工藤氏は『データサイエンス超入門』(※1)、西内氏は『統計学が最強の学問である』(※2)の著者でもあり、両者とも書籍などを通じてデータ分析の重要性を世に広める活動にも取り組んでいる。

 統計学や確率に基づいたデータ分析による意思決定の重要性については多くのビジネスパーソンに認識されつつある。しかしながら、いざ自らのビジネス施策に生かすとなると、どこから手をつけてよいのか分からないのが現状ではないだろうか。こうしたビジネスパーソンに向け、データ分析による意思決定をビジネス活動に生かすためのポイントについて、本対談を通して明らかにする。

(聞き手は、田島篤)

いまさらかもしれませんが、データ分析がなぜ、企業経営での意思決定で重要なのでしょう。この質問を経営者から聞かれたとき、お2人はどのように答えていますか。

西内啓(にしうち・ひろむ)氏
統計家(写真/都築雅人、以下同)

西内:経営でデータ分析を生かす方法は、大きく分けて二つあると考えています。

 一つは、データ分析により予測をして結果を最適化する方法です。例えば、在庫調整とか部材調達ですね。こうしたときにどれだけリスクをとりながら最善を追求するかというところでデータ分析が役立ちます。

 もう一つが洞察のためのデータ分析です。これは予測して当てることが目的ではなく、「ここを突けば、もっと儲かりそうだ」という新たな知見やアイデアを発見するためのプロセスです。

 これらの方法を、私が解説を書かせていただいた『シグナル&ノイズ』(※3)ではそれぞれ、「予測のためのモデル」「洞察のためのモデル」と呼んでいます。このように、予測による最適化で効率がよくなるとか、新たな知見やアイデアで新規事業のネタが見つかるというところに、統計学をビジネス活動に取り入れる意味があると理解しています。

成果を得られるか否かは意思決定者次第

工藤卓哉(くどう・たくや)氏
アクセンチュア 経営コンサルティング本部、アクセンチュア アナリティクス統括 マネジング・ディレクター

工藤:データサイエンス(※4)で意思決定の支援というと堅苦しい感じがしますが、その役割はちょっとだけ得をする判断をするためのお手伝いだと思います。

 私がよく言っているのは、最後に意思決定をするのは人であることです。リスクをとって決めるのは経営者の皆さんで、データ分析はそのための材料に過ぎません。定められたルール設定にしたがってデータ分析をしたら、データ上はこっちの方がこれくらい得ですよという見積もりを出してくれるわけです。その見積もりを成果につなげられるかどうかは、意思決定者となる経営者次第です。

 そのため、私がまず経営者にお伝えしたいのは、リスクをとって意思決定することの重要性です。データ分析により企業活動をさまざまな角度で見られるようになったとき、最後に物事を決めるのはやはり人間の意志なのです。

※1 『データサイエンス超入門』 「データ活用」に取り組むビジネスパーソンを対象に、意思決定を最適化する「データサイエンス」の基礎知識を平易に解説した書籍。
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※2 『統計学が最強の学問である』 ビジネスパーソンに向けて、統計学の重要性と基礎を、実例を交えながら分かりやすく解説したベストセラー書籍。
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※3 『シグナル&ノイズ』 統計的な手法で予測する方法を分かりやすく解説したベストセラーの日本語版。
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※4 データサイエンスは、データ分析・活用を研究して実践するための学問および手法。
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