経営×統計学

早稲田大学ビジネススクール准教授の入山章栄さんと、入山さんと共に研究をしている法政大学経営学部専任講師の永山晋さんを招いて、『統計学が最強の学問である「ビジネス編」』について語っていただく鼎談シリーズ。最終回である今回は、実際のビジネスシーンで統計解析をどう活かしていくのかという話です。

入山先生はシンクタンクで働いていた頃、日本企業の統計リテラシーの低さに危機感を覚えたそう。しかし、西内さんはその状況が少しずつ変わってきていると言います。(構成/崎谷実穂 撮影/梅沢香織)

統計学をやると、
論文を読むのも速くなる

入山章栄(以下、入山) 『統計学が最強の学問である』とその[実践編]は、統計学や統計手法について書かれている本ですよね。でも、今回の[ビジネス編]は経営戦略、人事、マーケティング、オペレーションと、それぞれの分野で専門書が出ているようなテーマを広範に網羅している。これ、執筆するのが大変だったんじゃないですか?

入山章栄(いりやま・あきえ)
早稲田大学ビジネススクール 准教授。1996年慶應義塾大学経済学部卒業。1998年同大学大学院経済学研究科修士課程修了。三菱総合研究所を経て、米ピッツバーグ大学経営大学院博士課程に進学。2008年に同大学院より博士号(Ph.D.)を取得。同年より米ニューヨーク州立大学バッファロー校ビジネススクールのアシスタントプロフェッサーに就任。2013年から現職。Strategic Management Journal, Journal of International Business Studiesなど国際的な主要経営学術誌に論文を発表している。専門は経営戦略論および国際経営論。主な著書に『ビジネススクールでは学べない世界最先端の経営学』(日経BP社)、『世界の経営学者はいま何を考えているのか』(英治出版)がある。


永山晋(以下、永山) それ、僕も思いました。序章で「先行研究を把握することが大事」と書いてしまったからか、どの章もたくさんの論文や文献を引いてきてある。第1章を読んだ時点で、「第2章からも全部こういうふうに書かれるんだろうか……」と、西内さんの負担を考えて心配してしまいました(笑)。

西内啓(以下、西内) 大丈夫です(笑)。本を書くためだけでなく、仕事上、広い範囲での統計解析を使う機会があったので、それが役に立ちました。マーケティングに関する案件は最初からよく依頼されていましたが、たとえば人事関係の案件をお引き受けすることになったときは、必ず経営学者や応用心理学者などのさまざまな先人の先行研究を調べましたし、仕事の過程でその業界の有識者やベテランの方々に話をうかがったりもしました。あと、論文を読むのも統計学をやってると速くなるんですよね。

入山 それ、すごくわかります!

西内 おそらく多くの人が論文を読むときにネックになるのは、統計解析の部分なんですよね。でも僕は統計手法はだいたい頭に入っているし、知らない手法を使っていても少し調べたらわかります。だから、本当に時間がないときは、知りたい分野における複数の研究結果を統合して分析したメタアナリシスの論文を探して、そこに引用されている重要そうな論文をピックアップして、先に結果の表を見て、逆にイントロダクションまで辿って……とやると、すごく速くポイントを捉えることができるんです。

入山 経営学の論文もだいたい型や構成が決まっているので、とりあえずアブストラクト(要旨)を読んで、回帰分析の表見れば、何となくこの論文でやりたいことがわかるんですよね。そうやって「飛ばし読みすることがある」とメディアで言うと、周りの研究者から怒られたりするんですけど(笑)。でも、事実ですからね。

 『統計学が最強の学問である』で、
経営者の意識も変わってきた

入山 そうそう、型と言えば、西内さんこの本で、2×2マトリクスの分析を取り上げてますけど、その有用性には疑問を投げかけられていたように思います。

永山 入山先生が担当しているゼミでは、2×2マトリクス、修士論文の結論などで使わせないんですか?

入山 論文では使わないよ! でも、パッと見でわかりやすいのは事実なんです。僕らや西内さんは研究の視点でものを見ているので、真理を追求したいという気持ちが強いです。でも、コンサルタントの仕事って正しい事実をそのままクライアントに伝えることがすべてではないですからね。

西内 そうですね。この連載の前のゲストで来ていただいた、ボストン・コンサルティング・グループの元日本代表の内田和成先生も、数学や統計学と統計で役立つことは違うとおっしゃっていました。コンサルタントに求められているのは、厳密な数値や図表を出すことよりも、経営者の意思決定を助ける提案をすることだと。

入山 そうなんですよね。研究者って言い切らないじゃないですか。「こういう可能性がある」としか言えない。医者もそちらに近いかもしれない。でも、コンサルタントとしては仕事柄、説得力があることが大事だから、2×2マトリクスでいいのかもしれませんね。
 西内さんも「統計コンサルタント」として企業のコンサルティングをすることがありますよね。そういう場合はどうしてるんですか?

西内 僕の場合は、クライアントが持っている既存のデータの分析から始めるんですよ。それをもとに、何かしらの仮説を立てる。で、その仮説が正しいかどうかを慎重に議論するのではなく、とりあえずランダム化比較実験(※)をしてみるんです。その結果を見て、全社的にやっていったほうがいいとか、もう一度ランダム化比較実験して効果を確かめてみようとか、そういうふうに検証していきます。
※ランダムにサンプルを選び、条件を変えたグループと比較する実験。ウェブ業界で実施される「A/ Bテスト」もその一種。

入山 ふむ、最初の分析で仮説検証のインサイトをつくって、あとは仮説検証のサイクルをぐるぐる回すと。

西内 じつは、これって製造業のオペレーションではずっと行なわれてきたことなんですよね。ただ、営業や人事の分野ではあまり実行されてこなかった。これらの分野でももっと活かせると思います。

永山 これは、「ぐるぐる回す」がポイントですよね。1回やってみて効果が出なかったから、分析自体が失敗だ、と判断してしまうと先がない。データを変えて分析し直したり、条件を変えて実験し直したりして、トライアンドエラーで継続的にやっていくことが大事なのだと思いました。

永山晋(ながやま・すすむ)
法政大学経営学部 専任講師。1982年広島県生まれ。音楽制作会社での制作業務に従事するため、2002年に広島市立大学情報科学部を休学し、その後中退。2007年に早稲田大学商学部に編入学し、2009年に卒業。2011年に同大学院商学研究科修士課程を修了後、2017年に同大学院博士号(商学)を取得。早稲田大学商学学術院助教を経て、2017年4月から現職。 チームや組織のクリエイティビティを主な研究対象とする。『組織科学』、『日本経営学会誌』に査読付論文を掲載。入山章栄准教授との共同研究論文が2016年のAcademy of Management国際カンファレンスにて、組織論部門ベストペーパーにノミネート。


西内 そうですね、その際に方向性を間違えないようにファシリテートしていく必要があります。説得力のある提案をすることよりも、そこが僕の役割かなと。

入山 すみません、少し深掘りさせてください。『統計学が最強の学問である』シリーズを読んで、現場の人間は統計のリテラシーが上がると思います。でも、それを実際のビジネスで使ってもらえるかどうかは、また別問題じゃないでしょうか。というのも、自分自身が民間シンクタンクに勤めていたとき難しいと感じていたのは、クライアントに統計解析の結果を見せても、業務に反映してもらえないことだったんです。それは結局、決済をする上司に分析結果を理解してもらえないから、なんですね。

西内 うーん、そこは少しずつ変わってきているのではないかと思います。このシリーズが45万部以上売れたこともあると思うんですが(笑)、ここ4、5年で日本のビジネスパーソンの全体的な統計リテラシーが上がってきているみたいなんです。僕のところにも、東証一部上場企業の社長からいきなり仕事依頼の電話がかかってきたりしますし。

入山 現場だけでなく上層部にも届いてるんですね。それはすごい。

統計解析をうまく企業に導入する方法

西内 10冊以上買って部下に配る、みたいなことをしてくださっている人もいるそうです(笑)。そうなると、部下も、その会社と付き合いのあるリサーチ会社も、生半可な分析じゃダメらしい、と意識が上がっていく。よくわからないなりに、「今どきビッグデータ分析で円グラフって、ねえ」みたいな会話が色んな会議室で行なわれるようになってきているそうなんですよ。分析を発注する側も、提供する側もどうすれば自社に役立つ結果が得られるのか、考えるようになってきた。

永山 それはいい傾向ですね。うまくデータ分析を取り入れられるようになる会社と、そうでない会社は、何が違うと思いますか?

西内 社長や役員のパーソナリティでしょうか。

永山 数理的能力とは別ですか?

西内 たしかに、数理的能力が高いから分析にも興味がある、という場合もあります。でも、キャラクターによる気がしますね。ちゃんと分析すれば、100億円くらいの売上の事業だと、1つの施策で売上が数億円上がったり、数千万円コストが下がったりするんです。そういうことにワクワクできるかどうか。別に、管理職についている方々が、自分で分析できるようにならなくてもいいんです。統計学というものの使いようがわかれば、そのためのチームを集めて、予算を立てて、どの作業を外注すべきかがわかる。外注先も正しく選べる。それで十分だと思います。

入山 自ら『統計学が最強の学問である』を買ってくれる管理職がいる会社はいいですけど、ある程度大きな会社で、みんなそんなに統計に興味がなくて、でも「なんか流行してるしやらなきゃいけないかもなあ」くらいで依頼された案件についてはどうしてるんですか?

西内 そういう場合は、自分なりの落とし込み方法があるんです(笑)。それは、最初に意思決定層のメンバーを集めて、自社にどういうデータがあるかを見せながらリサーチデザインと分析結果の読み解き方のトレーニングをすること。まず、リサーチデザインについて最低限の知識をインプットした上で(第1回リンク)、社内にどんなデータが存在しているかを見せながら、そこから定義できるもののうち、最大化すべきアウトカムは何かをグループディスカッションで策定していきます。また、このデータからどういう説明変数が見いだせるかを考えてもらう。

入山 そこまでやってしまうんですね。話についてこられない人は出てこないんですか?

西内 辛そうにしている人もいます(笑)。でも、「うおー、おもしろい!」とテンションが上っている人もいるんです。だから、まずはこのトレーニングをおもしろいと思ってくれている人の権限の範囲内で、分析を進め、施策を考え、ランダム化比較実験を行なってみる。それで結果が出たら、まわりも次々「うちもやりたい」となっていきます。こういう動きが、部署から全社的に広まり、ひいては日本企業全体に広まっていけば、国際競争力も上がると思っているんです。

入山 なるほど、今日は初めて直接お会いできて、とても楽しかったです。このあとの打上げでももう少しつっこんでお話しさせてください。

永山 あー、いいですね。

西内 喜んで(笑)。

第1回を読む】
第2回を読む】

「経営×統計学」



西内 啓(にしうち・ひろむ)

東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)などがある。


待望の新刊『統計学が最強の学問である[ビジネス編]』無料公開

ベストセラーとなった『統計学が最強の学問である』の第三弾『統計学が最強の学問である[ビジネス編]』が、ついに9月中旬に発売。その内容を無料公開します。真にビジネスに役立つ「統計力」を身に着けるためにはどうしたらいいのか。著者・西内 啓氏の斬新な視点をあますところなくお伝えします。
 

「待望の新刊『統計学が最強の学問である[ビジネス編]』無料公開」

⇒バックナンバー一覧