どうも、「ホントのメディア」~自由人のための起業・フリーランス・副業塾~運営者の武信です。(No290) 

前回の記事が以下です。

https://hontonomedia.com/everythingiszerobasedthinkingandprobabilitytheorypart1/

昔に書いた記事です。2014年~2015年頃ですかね。「フィクサーによる日本の教育改革本」を書き始めた頃ですね。

「フィクサーによる日本の教育改革本の前置き」として、書いていましたが、今は削っています。

タイトルの意味は読んでいくうちに判明していく、と当時は書いていました。

せっかく書いた力作系の前置きなのですが、今は削っており、もったいなくも感じるので、別記事として載せます。

興味がある方はぜひ続きをお読みください。

4 データ分析の話

さらに抽象論が続きます。

難しい話が苦手な人は、もう既に離脱しているかもしれませんね。我慢強く、理解したい人は続きをお読みください。(あなたの知性が試されます)

世の中で重要な項目として、「データ収集などのインプット術」や「成果物としてのアウトプット」の他に、「意思決定」、そしてその後の「実行」があります。

「データ収集」「アウトプット(主張)」「意思決定」「実行」という段階を踏みます。

もしくは、「アウトプット(主張)」「データ収集」「意思決定」「実行」という手順もあります。

この場合は、まず経験則から、仮説(主張)を立てて、その後にデータ収集をします。

こちらのやり方の方が実は効率が良く、効果が高いとも言われます。

「あの人はなぜ、東大卒に勝てるのか」という本に掲載されていました。

ただし、基礎的なデータ収集程度はしておくべきだ、という意見もあると思います。

アウトプット(主張)をする際の材料が、あまりに乏しい場合です。

そのケースだと、

「基礎的なデータ収集」「アウトプット(主張)」→「データ収集のサイクル」を回し、アウトプット(主張)の精度が高まり、仮説として有力の候補になったら、「意思決定(有力候補の中から選択)」「実行」という手順になるでしょう。

5 アウトカムと「ロジカルデータ分析」のまとめ

ここまで読んだ方は素晴らしいです。まだ、続きます。知性ある者への挑戦です。

意思決定は本当に難しいです。

結婚相手を選ぶのも、大学や会社や職業を選ぶのも、付き合う友達を選ぶ、または日常の一つ一つの判断など、意思決定は随所にあります。

意思決定した後にも、困難が待ち受けます。

実行ですね。

意思決定がかなり良くても、その後の実行段階が徹底していなければ、やはり失敗するかもしれないです。

意思決定するには、ある程度のデータ収集仮説や理論武装が必要です。

そして、意思決定した後、徹底的にやり抜くという実行段階があります。

ここで、注意点として、アウトプットとアウトカム(結果)について言及します。

スーパーが弁当を売るのは、アウトプットです。

その結果として、飲食の販売とリピート顧客が増えるのはアウトカムです。

アウトプットは自分でコントロールするものですが、アウトカムは外部環境次第で、不確実性が残ります。

見込んだアウトプットを出したのに、期待したアウトカムが出ないときは、そもそも目標としたアウトプットを考えなおす必要があります。

この本では、アウトプットとアウトカムの明確な区別はしていません。

インプットをして、アウトプットをし、アウトカム(結果)につなげないといけないですね。

そのために、意思決定の質を上げたり、実行したりするわけです。

ちなみに「ロジカルデータ分析」という本では、僕の案を全て網羅したデータ分析手法が書かれています。

少し引用します。

「データ分析の価値創造の流れ」は、

インフォメーションデータ分析インテリジェンスアクション顧客収益 

となります。

まず、集めたデータ(インフォーメーション)を分析し、インテリジェンス(アクションに結びつく分析結果)を生み出します。

そして、データ分析で生み出したインテリジェンスを基に、アクション(意思決定や具体的な行動)をし、顧客に「価値」を提供します。

その提供した価値の対価として、顧客から報酬を得ます。

中略。

この流れの中で、2つの価値が生まれます。

「顧客への価値提供(おもてなし)」「価値提供に対する報酬(おすそわけ)」です。

多くの場合、「おもてなし」は、「質的価値(ベネフェット)」であり、「おすそわけ」は「量的価値(利益)」です。

データ分析の目的は、この「おもてなし」と「おすそわけ」という価値を実現することです。以上、ここまで。P14、15。とあります。詳しくは本で。

僕のデータ分析手法に、アウトカム(結果)を盛り込み、さらに、工夫を凝らしたものと言えるでしょう。

6 実行の話

読了までもう少しの辛抱です。選ばれし知性の持ち主の方へ。

結婚相手が抜群に良くても、その後の結婚生活をよいものにしようと努力しないと、崩壊します。

結婚相手で、多少妥協しても、その後の努力があれば、結果的に良いものになりうるでしょう。

僕は意思決定は孫正義さんの言うように、「7割の勝算」があればいいと思うし、後は早く動いて実行で差をつけるのがいいと思います。

「7割の勝算」ということは、意思決定としては、それほど外していないでしょう。

世の中、実行が一番、大事です。

ポジションを取るのも難しい仕事ですが、そのポジションや意思決定を良くするかどうかも実行に左右されます。(もちろん、株式投資や言説(本などで発表)は、自分以外の他人で左右されるので、ポジションのセンスが全てです)

7 僕の話

ここで、僕の事例を書きますね。個人的体験、経験の話なので、いくらか読みやすいでしょう。

僕の本は、今後の日本の針路(教育が主)を指し示すものです。

僕自身はその針路を確かな意思決定とするために、膨大にインプットし、ポジションを取りたいと思い、書きました。

アベノミクスについては情勢が変わっているのと、経済分野はそこまで詳しくないので、下手にポジションを取らない方が読者に親切だと思い、やめました。

現状分析に留めています。

僕自身が成功(金儲け)していないのは、健康に自信がなくて、意思決定をし、実行に移していないことがあると思います。(資金や人脈不足も原因ですね。株式投資をできる資金もないし、健康不安のため、長時間労働を必要とする起業もできないです。さらに、在宅ワーク以外、厳しいという制約があります)

他人の針路を示すことしか、できそうもないです。

意思決定は実行がちゃんとできてこそ、意思決定の正しさを証明しやすくなります

実行部分の比重が成功には大きいからです。

株式投資や本はポジションの比率が大きいですが、経営(起業含む)などは実行でしょう。

ですが、僕は健康に自信がなく、実行に不安感を覚えており、他人(国)の針路を示す意思決定しかできないと思っています。

自分が起業して、猛烈に働くのは無理ですね。

他人の成功を手助けする役割(軍師や参謀やコンサルタントなど)に徹するのが望ましいと考えています。

それは意思決定力を上げること、つまり、ポジションの確立ですね。

橋下市長は評論家や学者を批判していますが、「本気で意思決定、もしくは、苦労して意思決定力を上げてきた人の意見」は聞いた方がいいと考えます。

僕のように、健康の不安で実行に関与できない、もしくは、「実行よりも、意思決定のセンスがある人」は、意思決定に重きを置くのではないでしょうか。

橋下市長が意思決定にかなりの自信を持っているなら、それでいいでしょう。

もしくは、「意思決定で7割の勝算」があれば、後の実行段階で挽回すればいいと思います。(橋下市長は実行に関与できる権限を持っています)

結果を出せば、批判は引っ込みます。

世の中、「結果が全て」というのはある程度当たっています。

「勝てば官軍」ですね。

ちなみに、この話は主に、大きな問題の意思決定についてです。

小さな問題の意思決定は、PDCAサイクルを回して、どんどん実行し、修正した方がいいでしょう。

もちろん、小さな問題の意思決定でも、なるべく外さないで、的中率を上げられれば言うことはないです。

8 要約

最後に要約を書きます。皆さん、お疲れ様でした。

要約。

全てはゼロベース思考とは、何も前提なしに考えることです。

確率論は、ゼロベース思考とは異なり、確率に頼ります。

具体的には権威、学歴等で判断します。おおむね当たりますが、外れることもこともあるので、絶対とは言えないです。

自分の詳しくない分野はシグナル(肩書、経歴など)で、判断するしかないです。

なぜなら、自分が詳しくないのですから、判断できません。

自分の詳しい分野はゼロベース思考(真っ白で疑う)で、シグナル(肩書、経歴など)に頼らずに、判断するようにします。

シグナリングに関連して、餅は餅屋に聞けということです。(専門家に自分の詳しくない分野は頼ります)

経営者や社長などの上層部は、自分で把握できることが限られるので、専門分野以外は他の人に聞かざるを得ません。

意思決定は概ね(7割)で、良いです。

世の中は実行が重要だからです。

大数の法則とは、1回や数回だと実力と異なる結果が出ますが、回数を多くしていくと自然と実力が現れることです。

ではこの辺で。(4138文字)

このブログは個人的見解が多いですが、本・記事・Youtube動画などを基にしつつ、僕の感性も加えて、なるべく役立つ・正しいと思われる記事を書いています。

あくまで読者がさらに深く考えるきっかけとなればいいなぁという思いですので、その辺は了解ください。

参考・引用文献。

「あの人はなぜ、東大卒に勝てるのか」

「ロジカルデータ分析」

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