新しい変革のためにデータを活用する

サイカアカデミーの開講記念イベント
株式会社サイカが来年1月に開講する「新しい変革のためのプロジェクトを推進する人材を育成する」ことを目的としたサイカアカデミーの開講記念イベントを11月11日に東京・大手町で開催した。 ゲストに「21世紀のビジネスにデザイン思考が必要な理由」の著者・佐宗邦威氏、今年のデータサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞された株式会社リクルートライフスタイルの原田博植氏、ユニリーバ・ジャパン・ホールディングス株式会社取締役の島田由香氏、弊社代表取締役CEO 平尾 喜昭を迎え、P&Gや株式会社ライフネット生命を経て現在は新たなベンチャーの立ち上げ・成長を支援するインクルージョンジャパン株式会社を経営する吉沢康弘氏に進行していただき、「変革のなかでデータはどのように生かされるのか?」というテーマでお話を伺った。

立場が違えばデータの捉え方も違う。

ベンチャーキャピタルとして、さまざまな起業家と接してきた吉沢氏は、まずは仮説をもとに、事実とのずれを認識することが大切だと語った。吉沢:仮説に対しデータがどうファクトとして動いているのかを見てみると、まずほぼ間違いなく予想とズレます。でも、その予想とのズレがすごく大切で、そこから一緒に取り組んでいるチームで議論をすることで、より精緻な仮説を設計していくことで、学習が起きるわけです。
サイカアカデミーの開講記念イベント
データ分析ツールを提供している平尾は、クライアントと接するなかでデータの一番の価値は“コミュニケーション”にあると感じてたそうだ。そのコミュニケーションには「自分に対するもの」と「他者に対するもの」の2種類あるという。平尾:クライアントのサポートをしているなかで、「問題意識も仮説も明らかで、データも全て揃っているのに、実践に落とし込めない」ということがよくあります。そういうときは、大抵、目的を達成することにステップに腹決めできていないんです。まずはデータで客観的に見て、何の問題から取り組まなければいけないのかという事実を確認することが大切です。そして、自分の私見を挟まずにデータを見ることができれば、組織やチームを巻き込む際に、客観性をもたらしてくれます。それができれば、チームで主観的な議論を活性化してくれるのではないかと思っています。 そのように考えるきっかけとなったのは、彼が大学時代に統計と出会うきっかけを与えてくれた経済学者の竹中平蔵の言葉があるそうだ。平尾:竹中さんがよく「日本人は、事実と正論を嫌う。なぜかというと、それが結論だと思うから。でもそれは間違いで、事実も正論も議論を始めるためのスタート地点の机に並べるべき材料だ」と言っていました。まさにその通りだと思います。データの会社としてお客さまをサポートさせていただいているなかで日々感じていることは、「議論を活性化するためにデータがある」ということです。 今年のデータサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞された株式会社リクルートライフスタイルの原田氏は、他のゲストとは違い、社会人1年目からアナリストとしてデータと向き合ってきた。彼曰く、“データを泥の中で洗うというような者”である。シンクタンクとして、基礎技術を応用した製品を開発するなかで、データの裏にある感情に興味を持ったという。原田:例えば、Facebookの「いいね」には、「営業いいね!」というのがありますよね(笑)酔っ払って「いいね!」を押すこともありますし、上司の投稿には必ず押す「ノルマいいね!」とか。一括りに「いいね!」といっても、「営業いいね!」や「ノルマいいね!」などがあって、そういう隠れた感情などもデータとして扱われています。そういうモヤッとした有機的だけど、人の心というものにできるだけ近似させたデジタルデータに迫っていくという仕事をやっていましたし、これからもやっていくのかなと思っております。 ユニリーバ・ジャパン・ホールディングス株式会社で人事を担当している島田氏は、今回のゲストで一番“感覚”を大切にされている方だ。U理論を通じたトレーニングプログラムを実施しているなかで、数値では測れない“心の変化”をデータ化することで、評価に繋げている。
サイカアカデミーの開講記念イベント
島田:私にとって変革というのは、毎日それぞれ何かしら無意識のうちに全員がやっていることだと思っているんです。なぜなら、人間は誰しも「良いことをしたい」、「よりよく生きたい」と思っているからです。ですから、変革とかイノベーションを全員がそれぞれ何かしらのカタチで実践していると思うんです。そんな“感覚的”なことを評価するのは非常に難しく、どうしても説得力がなくなってしまいます。そこで、トレーニングを受ける前後の変化を客観的にデータに落とし込むことで、その評価の納得性を高めています。 「21世紀のビジネスにデザイン思考が必要な理由」の著者・佐宗氏は、情報量が増え続けている世の中で大切なことは、データを整理し、デザインの力を使って可視化することだという。佐宗:変革は、「こういうことをしていきたい」「なぜこうならないのだろう」という個人の思いがあって、それを共感してくれる周りの人たちがいて、それが広がっていくことによって起こるものだと思うんです。それぞれが受け取ることのできる情報はすごく増え、複雑性が高まっています。そうなると、伝わらないコミュニケーションが増えてきます。そんなときにデザインができることは、センスメイキングと言いますが、感覚を作るということです。少しみなさんとは捉え方が違うのですが、「意思決定を助けるためのデータを可視化する」ということが大切なのかなと思っております。

データだけではうまくいかないこともある?

吉沢:私の支援している企業で、とにかく自分たちが使いやすいツールを追求し成功を収めた方たちがいるのですが、それは、データを使って正解を探しに行くというアプローチとは全く別なわけです。そんなのときに、佐宗さんのセンスメイキングは、いろいろ考えさせられるところがあります。佐宗:センスメイキングとは、要するに“感覚や直感”ですので、いかにいっぱいある情報を自分の肌感覚に落とし込むかということが大事だと思うんですね。答えがないところに突っ込んでも価値が出る時というのは肌感覚に近いところで、データの細かい数字は見れば見るほど、どんどん自分の感覚が分からなくなっていくことがあって、逆に感覚的なアプローチに訴えかけるデータにしたほうが「うまくいく」という感覚になりやすいことがあります。
サイカアカデミーの開講記念イベント
吉沢:自分自身がこれは間違いないという確信を持つと、結果的に自分自身のモチベーションが下がることはない。そして、確信を持つことによって周りのメンバーも巻き込むことができると思います。では、ここで少し質問を受け付けたいと思います。 新しいことをやりたいと言ってもデータで説得できる材料がないとなかなか意思決定がされないことがあります。しかし、それでも自分では確信を持っていたりする場合は、どうしたらいいのでしょうか?(大手通信機器メーカー勤務・男性)吉沢:ベンチャーキャピタルとしてたくさんの起業家の方と接して、データでビジネスを紹介してくるタイプの方はあまりうまくいかないという印象があります。うまくいく方は、強い想いや原体験を持っています。それがあれば、データとしてどんな結果が出たとしても、「自分が必要だと思ってるから」と前に進めることができます。佐宗:P&Gに在籍していたとは、データで説明しないと絶対に周囲を納得させることができませんでした。しかし、それだけでは大きなヒットが出ないのではないかと思っています。データで説得させる方は、確実に110%ぐらいまで成長をさせることはできます。しかし、それ以上の成長を求めたときに「自分」を世の中に証明しきらないと実現は難しいのかなと感じています。島田:私自身は直感人間なので、「いいじゃんこれ!」という第六感のようなものを大切にしています。でも、実はみなさんも直感を感じていると思うんです。それをビジネスの現場で、どれぐらい信頼するかという度合いの違いなのかなと思います。 登壇者の中で唯一スタートアップの立ち上げを経験している平尾 氏は、新しいことを実践するためには、“ガソリン”が必要だという。
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平尾:さきほどから話したくてウズウズしてたんですが(笑)、我々の事業も「潜在的にはニーズがある」という直感でスタートしました。もちろん「そんな市場は無い」と言う方々もいました。それでも「僕たちは市場はないかもしれません。でも、このツールを市場に導入していくなかで、徹底的にサンプルを集めます。そこから本当に何が響くのかを分析し、誰でも使えるものに作り上げていきます」っていう覚悟を話したんです。大切なのは、圧倒的なサンプル数があること。それがないと、何がいいかの判断ができないと思います。

直感力を鍛えるために、とにかく試す。

私もどちらかというと直感は大事だと思っています。ただし、直感は外れることもありますよね。その直感を身につけるために大切なものがあるのではと考えているのですがいかがでしょうか?(男性)島田:直感を身につけるためには、全部試してみることをオススメしています。小さなことから始めてみてください。「どっちの道へ行こうかな?」でもいいですし、「今日はどの缶コーヒーを買おうかな」でもいい。小額でくじを買ってみるとか。それをやっていると、ふたつのことに気づくと思います。それは、「結構自分のこと信じてない」ということ。ピンと来ても、「どうせ違うでしょ」という思っている自分がいるんです。もうひとつは「ピンと来た」と思っていることも、実は“心”で聞いているのではなくて、理屈を考えているということ。そういう自分自身に気づくというとこも含めて、もっともっと試してみるのも大切かと思います。吉沢:ここで、みなさんにオススメしたい本があります。「社会心理学講義」と「ファスト&スロー」いう本なのですが、このふたつは、人間の直感とロジックの関係性を科学的なアプローチでまとめられています。簡単に説明すると、「あなたは考えてから手を動かして殴っていると考えているが、大抵の左脳的判断は直感による行動の後付け解釈である」という理論です。これは脳科学的にもかなり正しい話です。それを前提に置くと、そもそも人は左脳でコントロールして行動しているわけではないのですから、先ほど島田さんがおっしゃった「直感でその人が何をやるか」ということを本来は考えなければならないことだと思います。島田:ビジネスの世界では、ファクトやデータ、ロジックというものはもちろん大切です。でも、それだけではないとも思っています。直感を信じて成功している人もいますし。それをどこまで組織の中で許容できるかが課題だと思っています。

直感力を鍛えるために、とにかく試す。

だいたい誰か言い出すかで案件が通るか通らないのかが決まるのではないかと思っています。データは結局後付けで、「これが通らなかったら辞めます」というような覚悟っぽいところに依存する部分があるんじゃないかと思っているのですが、データを扱っている方から見ると、どのような印象があるのでしょうか?(男性)原田:私もそれをずっと考えているのですが、0から1を作り出す仕事と、1から10にする仕事では考え方が全然違うと思っています。1から10にする仕事ではロジカライズに考えることは可能だと思うのですが、まだない基礎技術から応用できるものを作るには、データで判断できませんので、自分の心に従うしかないんです。ニーチェの言葉で「精神は肉体の奴隷である」という言葉があるのですが、自分で判断して正しかったとき、「よく考えたから当たったんだ、俺はすごい」と思っているのは完全に勘違いなんですよね。それができること自体が運で、その運にも気付かないうちに適応して、最終的なアウトプットとして成果が出ているんです。すべてが偶然の積み重ねなんです。でも、それはたくさん試行錯誤をしていくなかで何かに気付いている感覚はあると思います。佐宗:以前、棋士の羽生善治さんがテクノロジーで将棋がどう変わったかという話のなかで、「全部の棋譜が分かるようになったことで、そのテクノロジーをうまく使った人たちは新しい戦法を生み出して勝った」とおっしゃっていました。ある一部のアルゴリズムを自分の構造を分かって壊せる人はすごい強くなるけれども、そうじゃない人は逆に弱くなるんじゃないかというのが印象的でした。 人工知能の答えってある意味、そこの自分の肌感覚とは全然違う世界から生まれてくるものですので、それを組織としてフォーカスしすぎたときに、自分たちの直感が衰えるのかなと考えているのですが、みなさんはどう思われますか?
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原田:めちゃくちゃ衰えると思います。人間は感覚が衰えまくっていると思います。ですから、オーケストラで満足していたものがCDやMP3などで満足するようになってしまった。昔の生演奏しか聴いていない人が聞いたら、「何これ?」と思えるものでも感動できるようになっているんです。それを衰えているという表現が正しいかは分かりませんが…。吉沢:人間のリソースは限られてますから、何かを剥ぎ取っている分だけ、どこかが太くなっているんじゃないかと思います。生き物としての能力の使い方が、脳みそをいっぱい使ってデータを扱うということから大きくシフトしてきたんじゃないかなと思ってました。島田:脳は非常に心理的なものや身体的なものに影響されやすいんです。無意識の世界で自分で気付くことすら難しいレベルで、認知と判断の繰り返しが行われていて、それが経験となって、痛みや喜び、快感などの回路になってしまうのです。先ほどの直感の話とも似ているのですが、なぜか自分の直感を信じない自分がいるわけです。信頼できない自分がいて、そこに何かしらの畏れがあったりします。ですので、心の動きとにどれだけ敏感になって興味を持って試してみるかということをしてみるだけですごく行動が変わってくると思います。

新しい変革に必要なこと…

世の中の変化のスピードが加速していく中で、社会課題などはより複雑化し、過去の延長線上では解決策が見つかりにくい状況になってきました。企業もイノベーションの必要性は訴え続けていますが、これまでの企業の枠を打ち破るアイデアを、既存の枠でジャッジするといったジレンマが発生し、イノベーションの種を育むことは難しいのが現状なのだと思います。 そこでサイカアカデミーでは、新しい変革のための要素を洗い出し、ポイントを絞り込むことでカリキュラム化することにしました。新しい変革の担い手になる人材を輩出し、プロジェクトを推進し、新たなものを生み出すための学びを共有していきます 講座の詳細は http://academy.xica-inc.com/ でご確認ください。

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【セミナーレポート】データを”立体的”に見る〜組織・個人に何が求められるのか〜

「データを活用できる組織とは?」

この問いをテーマに、株式会社サイカでは12月3日に特別セミナーを開催致しました。特別講演には、日産自動車にて数々の社内コンサルティングプロジェクトを担当されてきた柏木吉基氏をお迎えし、一般の実務家にとってのデータ分析とは何か、それを阻む課題とは何かについてお話いただきました。後半では、株式会社サイカの平尾より、これまでのさまざまなクライアントを外部から支援してきた中で、クライアントの現場で感じた「キーパーソン」の重要性についてご紹介しました。 このレポートの中では、特に要点となるスライドとメッセージについてピックアップしてご紹介させて頂きます。

特別講演 データ&ストーリー代表 柏木吉基氏

柏木吉基氏
投影資料は

トップマネジメントへの報告は3分

日産で様々な社内コンサルティングのプロジェクトに携っていましたが、カルロス・ゴーンを含めたトップマネジメントへの報告では、おおよそ3分以内で説明し、意思決定を求めなければならなかった。それ以上長くなると焦れてきて話を聞いてくれなくなります。 たとえ何百枚と補足資料を用意していようと、要点は3分。そしてそこでNoと言われると、何ヶ月掛けたプロジェクトであろうとリベンジの機会が与えられることはありませんでした。

一般的な実務家にとってのデータ分析とは?

スライド
一言で「データ分析」と言っても、分析の専門家(データサイエンティスト)とビジネスの一般的な実務家の間で期待されることは大きく違うと感じています。 例えば日産自動車でも、5年後10年後の自動車販売台数の予測などを時間を掛けて高度な分析を掛けて行う、という部署はありました。しかし、一般の実務家が行う分析は、「来週の役員会までに」といった高い頻度(そして短い時間)で行われるものであり、専門性よりも汎用的な問題解決への応用が求められます。

データ活用を阻む組織の課題・個人の課題

スライド
では、そのような分析が組織として行われるには何が必要なのでしょうか?「組織的課題」と「個人的課題」に分けて捉えられます。 まずはトップのコミットがあること(組織的課題(1)カルチャー)がとても重要ですし、現場でもデータにもとづいて判断する文化があることも合わせて必要です。 また、ありがちなデータ活用が進まないケースは、「過去にうまくいった経験」と分析結果があわない時に、分析結果の方を否定してしまうこと。これは評価基準(組織的課題(4)評価基準とマインドセット)にも通じる話であり、組織として「過去を否定すること」が評価される仕組みになっていないと分析がうまく使われることは難しいです。分析によって成果を出すためには、過去にやってきたことを否定しなければならない。結局は現状延長の意思決定しか出来ないのであれば、データを活用することはできません。 個人的な課題の中では、なぜあまりみんな指摘しないのか不思議なのですが、分析には時間がかかるのを認めることが必要です(個人的課題(6)日常の業務多忙)。分析を行うということは、「30分間PCの前に座って悩んでいる」ような時間が必要な仕事です。それを見て「あいつはサボってる」と言われたり、実際には言われなくても、本人が「周りからサボってると思われるかもしれない」と思ってしまうようでは、良い分析が行われる可能性は低くなります。

Q&Aセッション

柏木吉基氏
Q:私は統計を使った分析結果を受け取る、意思決定する側の立場に居るのですが、現実が分析のとおりにならなかった場合は分析が間違っていたのか、もしくはそれ以外のことに原因があるのでしょうか? 柏木氏:両方の可能性があり得ます。分析は、意思決定をサポートするために行っています。例えば、私自身が日産時代に担当した分析の中で、「分析をしたからこそヒットした車種があったのか?」というのは、答えるのが難しいご質問です。しかし、「分析を行ったことがトップマネジメントの意思決定に貢献した」ということを「分析としてヒットした」と言うのであれば、限りなく全てに近いものが意思決定に貢献したし、そうできるような仕事をしてきました。 Q:組織としてデータを活用する文化を浸透させていくには、どうすればうまく進みやすいのか? 柏木氏:私がお勧めしているのは、いきなり大きく始めるのではなく、スモールスタートをしていくことです。まずはどこかの部門で小さく成功させて、その成果を見せながら広げていくと進みやすくなります。いきなり「こっちのやり方が良いのでみんなやりましょう」と言われても、なかなか受け入れられないですが、このやり方で隣の部署ではうまく行っているらしい、ということを見ていれば、とても受け入れやすくなります。 Q:数字というのは、自分の想定とは違った意図で解釈されることもあるように思います。そうされないために、気をつけていたことはあるでしょうか? 柏木氏:私は自分自身の経験からしか語れないですが、日産では「言葉で説明すること」の方がリスクがあり、逆に数字で表現するほうが安全でした。トップマネジメントは、国籍だけをとっても非常に多様性があります。その中で英語で説明しても、一つの英単語を取ってももいろんな解釈をされる可能性があります。それだったら、「20%アップです」と数字で言い切るほうが確実でした。

事例紹介:株式会社サイカ 平尾喜昭

柏木吉基氏
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データ活用を進める「キーパーソン」の存在

株式会社サイカはコンサルティングを中心に創業しましたが、その中で「外部である自分たちに仮説はない」「現場の人が自ら持っている仮説を分析できるようなツールが存在しない」という問題意識から、統計分析ツールadelieを開発、提供するようになりました。 その後、adelieの提供や、コンサルティングとしての関わりなどで、様々なクライアントに関わらせていただきましたが、「分析が組織で行えた企業」に共通するのは「自ら意思決定し、実行結果のリスクまで引き受ける」ことのできるキーパーソンの存在があった、ということができます。
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分析のプロセス内に存在する様々な「壁」

弊社では、分析のプロセスを以下のように分けてご提示しています。「データを組織として活用する」ことを目指す中で、それぞれのフェーズで違った壁に直面してきました。
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例えば「問題意識」では、「過去の成功体験に囚われている」ことや「マネジメント層がマイクロマネジメントの傾向が強い」ことが壁となることがあり、その場合はロジックの整理や優先順位付けを行っていくことが必要となりました。 また、「仮説」や「データ」では、特に企業規模が大きい時に多くの部門に知見やデータが分散していくことが多く、状況に応じて多様な関係者を巻き込みながらプロジェクトを進行することが求められます。 過去に長期のプロジェクトを取り組ませて頂いた電機メーカー様では、それぞれの工程ごとに生じた壁に対して、フェーズごとに重要なキーパーソンがいて一緒に動くことで、プロジェクトがきちんと進んでいきました。
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その経験の中で感じることは、「1人の問題意識と行動」だけでも、組織を変えるきっかけは十分に作れるということです。データを活用できる組織を作るための最もシンプルな回答は、今日来られている皆様のような方々が「最初の」キーパーソンに自らなること、なのだと思います。

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第1回 統計の超基礎勉強会を開催しました

第1回 統計の超基礎勉強会を開催しました
2月26日、サイカのオフィスにて【第1回 統計の超基礎勉強会】を開催しました。
今回はfacebookなどで呼びかけ、「統計ってなんだっけ?」というテーマで実施。弊社データアナリストの二木が統計の基礎的なお話をさせていただきました。
第1回 統計の超基礎勉強会を開催しました
今回は13名の方にご参加いただきました。 講義は、統計分析の概念的な話からはじまり、弊社の提供する統計分析ツールxica adelieでも扱われている回帰分析の説明を具体的な事例を交えながらお話をさせていただきました。また、後半ではadelieを実際に用いた分析事例を紹介しました。
第1回 統計の超基礎勉強会を開催しました
弊社データアナリストの二木。 今後も統計のセミナーやadelieに関するイベントなどを定期的に開催していく予定ですので、ぜひみなさまご参加ください。

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