越境するコンピューター

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新しいコンピューターとの付き合い方 〜コンピューターと意思決定と人間〜

意思決定へのデータ活用 ~その1~

「データ活用による最適意思決定が競争力の源泉」という小難しい(だけどよくわからん)お話ってたまに聞きますね。

実際のところ、データ使うといい判断できるんでしょうか?それって具体的にどうやればいいんでしょうか??

これから数回に分けてそこの根っこのところを記していきたいと思います。

 

まず、ざっくりと知っておこう!意思決定とは?

やりたいことを決めて、それを実現するためのやりかた考えて実行する、これが意思決定の流れです。もうちょっと細かく書くと

  1. なんかやりたいことがあって(目標設定)
  2. どうやったらできるかなと考えて(仮設立案)
  3. ほんとにそれでできるかなと確認して(仮設検証)
  4. やってみる(実行)
  5. やってみて目標達成できたかなと確認する(評価)

この流れの中でどうやってデータが活用できるのでしょうか?

 

意思決定に必要なものって何なんだろう?

では質の高い意思決定を行うためには何が必要なのでしょう?ポイントは下記3つ。どれが欠けても駄目、三つをバランスよく使って初めて質の高い意思決定が可能になると思います。

  • 豊富な経験   (経験に基づく洞察力)
  • バイアスの理解 (経験が邪魔をすることがある)
  • データの活用  (バイアスを排除した洞察力)

 

今回は「豊富な経験 」のお話とその課題

 

豊富な経験

意思決定に経験と直感は重要です。職人技ってまさにそうですし、ビジネスの世界でも豊富な経験を元に意思決定を行うのって王道ですよね。そのやり方のノウハウを書いた書籍もいろいろあります。

元BCG(Boston Consulting Group)日本代表の内田和成は著書[1]の中で正しい課題設定を行うことで問題解決力が劇的に向上すると述べており,その能力をアップさせるためには経験が重要だと述べてます。
同じく元BCG日本代表の御立 尚資も著書[2]の中で正しい課題設定をする能力をインサイトという言葉で定義し,その重要性を述べており,その能力の向上には経験が重要だと述べています。
マルコム・グラッドウェルは著書[3]の中で,贋作を一瞬の直感で見抜いた美術館員の例をあげている.これは経験により高い問題解決力を身につけた例であり,経験の重要性を示す典型的な例です。

しかし課題も

でも状況によっては、経験に頼りすぎてしまった結果生じる思い込みや自信過剰が、誤った意思決定に走らせてしまうケースもあります。
イノベーションの泰斗であるクレイトン M.クリステンセンはその代表的著作[4]の中で過去のビジネスモデルでの成功体験に縛られた企業が正しい意思決定をできず衰退していく例を記しています。
リチャード・P・ルメルトは著書[5]の中でこの思い込み,自信過剰を無意識の罠と表現し,これにはまらないことが戦略思考の極意であるとしてます。
リチャード S テドローは著書[6]の中で企業のリーダーが成功体験に起因する思い込み,自信過剰によって誤った選択をしてしまう例をあげています。
イアン・エアーズは著書[7]の中で,ワインの価格予測でワイン専門家による判断より,簡単な数式を用いた予測の方が高い精度で予測した例をあげている.これは経験による問題解決力の限界と課題を示す典型的な例ですね。

 

経験は問題解決能力を向上させる重要な要素であると同時に,問題解決能力を低下させる要因にもなるのです。

ではどうすればいいのか?

 

第一のポイントは自分の思い込みに気づくこと

第二のポイントはデータを使って客観的な判断材料を得ること

 

おのお話は次回に!!!

 

[1] 内田 和成:論点思考,東洋経済新報社,ISBN 978-4492556559(2010)

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[2]御立 尚資:戦略「脳」を鍛える

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 [3]マルコム・グラッドウェル:第1感 「最初の2秒」の「なんとなく」が正しい

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[4]クレイトン M. クリステンセン:C. クリステンセン 経営論

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 [5]リチャード・P・ルメルト:良い戦略、悪い戦略

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[6]リチャード S テドロー:なぜリーダーは「失敗」を認められないのか

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[7]イアン エアーズ:その数学が戦略を決める

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