こんにちは、riceです。
前回のブログ #7「データ活用とは何をすることなのか」では、データ活用とは分析すること自体がゴールなのではなく、分析結果を行動に移し、検証するところまで含めた一連の取り組みであることをご紹介しました。
今回は、その中で少し触れた「データドリブン」という言葉について掘り下げてみたいと思います。
データドリブンとは何か
まずは言葉の意味を確認します。
データドリブンとは、集めたデータを分析し、その結果をもとに判断や行動を決めていく考え方・アプローチのことです。経営判断に限らず、営業やWebマーケティングなど、さまざまな場面で使われる言葉です。
この考え方を経営全体に適用したものが「データドリブン経営」です。データドリブン経営とは、経営のさまざまな判断や意思決定をデータにもとづいて行うことです。経験や勘など個人の力に頼るのではなく、客観的なデータを判断の基準にすることで、よりすばやく的確な判断ができるようになるとされています。
「勘」に頼った判断とは
では、データドリブンと対比される「勘に頼った判断」とは具体的にどのようなものでしょうか。
製造業などの現場では昔から「KKD」という言葉が使われてきました。「勘（Kan）」「経験（Keiken）」「度胸（Dokyou）」の頭文字を取ったもので、職人が長年の経験の中で培ってきた判断力を指す言葉です。
KKDは、経験に基づく判断としてある程度はうまくいくとされる一方で、次のような弱点もあります。
- 基準がないため、判断を行う人によって答えが変わってしまうことがある
- KKDを持つ人が異動・退職すると、残された人にリスクが偏ってしまう
つまりKKDは、個人の頭の中に知識が蓄積される「属人的」な判断方法だと言えます。
勘だけに頼ると、なぜ判断がずれるのか
ここでもう一つ押さえておきたいのが、人の直感そのものが持つクセです。
ノーベル経済学賞を受賞した心理学者ダニエル・カーネマン氏の著書「ファスト＆スロー」では、直感的な判断（システム1）が生みやすい落とし穴として、次のようなものが挙げられています。
①認知容易性：見慣れたもの・繰り返し触れたものを、根拠なく好意的に評価してしまう
②因果関係の単純化：本当の原因を確かめる前に、もっともらしい理由に飛びついてしまう
③確証バイアス：一度信じた結論を、無意識のうちに正当化してしまう
例）売れている商品を見て「センスがいいから売れている」と決めつけたところ、実際には天候や近隣のイベントが要因だった。
こうしたケースは、②の典型例と言えそうです。
こうしたクセがあるからこそ、経験豊富な人の勘であっても時には判断がずれてしまうのです。
データは判断の何を助けてくれるのか
ここで改めて「仮説」という言葉を整理しておきます。
仮説とは、まだ答えがはっきりしていない疑問や問題に対して、ひとまず立てておく「仮の答え」のことです。ただの思い付きではなく、あとから検証して、正しいかどうかを確かめることが前提になっています。
つまり「勘」がその場限りの判断で終わりやすいのに対し、「仮説」は検証されることを前提にしている点に大きな違いがあると言えそうです。
データドリブンのポイントは、この「経験をもとに立てた仮説」を、データで確かめるという流れにあります。
『仮説を立てる → データで確認する → 次に活かす』
まず、これまでの経験や知識をもとに「こうではないか」という仮の答えを組み立てます。次に、実際の数字や記録と照らし合わせて、仮説が当たっていたかを確かめます。そして、その結果をもとに、判断の精度を少しずつ上げていきます。
この仮説→確認というプロセスを踏むことで、根拠のない思い込みに飛びついてしまうことを防ぎやすくなります。また、判断の根拠が数字として残るため、KKDの弱点だった「知識が個人に閉じてしまう」という問題も解消しやすくなります。
事例：仮説検証による発注
この考え方を実際のビジネスに落とし込んだ例として知られているのが、セブン‐イレブンの発注の仕組みです。
セブン＆アイ・ホールディングスの公式サイトでは、この仕組みを「客観的なデータや情報に基づく仮説を持って品揃え、販売し、実際の販売結果を検証しながら発注精度を上げ続ける独自のビジネスモデル」と説明しています。
店舗では、販売実績に天気予報や近隣のイベント情報などを組み合わせて仮説を立てます。「明日はこの商品がこれくらい売れそうだ」と考えて発注し、その結果を検証するというサイクルを繰り返しているそうです。
この仕組みの優れているところは、ベテラン店員の経験を否定するのではなく、「仮説」というかたちに落とし込んで、データで検証できるようにしている点だと思います。その結果、一部の経験者にしかできなかった発注判断を、より多くの人が行える仕組みへと変えていったと言えそうです。
おわりに
今回は「データドリブンとは何か」というテーマを「勘」との関係から整理してみました。
・データドリブンとは、判断の根拠に客観的なデータを取り入れていく考え方
・勘だけに頼った判断は、直感のクセによって思い込みに飛びつきやすい
・データは、経験をもとに立てた仮説を確かめ、判断の精度を上げるための道具
これまで「データドリブン＝データを重視すること」くらいの漠然としたイメージしか持てていませんでした。調べていくうちに、経験や勘をデータに置き換えるのではなく、経験を仮説に変えてデータで検証していく考え方なのだと分かってきました。勘とデータは対立するものではなく、補い合う関係にあるようです。
次回も引き続きデータについてご紹介できればと思います。
参考資料：DataVehicle データドリブンとは？
参考資料：NEC データドリブン経営とは？よくある課題や成功に導くためのポイントを紹介
参考資料：日経BOOKプラス「ファスト＆スロー」直感が生む3つの落とし穴
参考資料：セブン＆アイ・ホールディングス公式サイト
