科学にはハードとソフトがある
須江 日本企業の経営者や経営企画部門は、文系学部出身者が多くを占めているところもあります。社会に出てはじめてデータを取り扱わなければいけない状況になり、戸惑ってしまう。これは、非常にもったいないですよね。もっと早く統計学の必要性に気がついていれば、データを扱う能力を高められたのに。
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、2014年11月より株式会社データビークルを創業。自身のノウハウを活かしたデータ分析ツールの開発とコンサルティングに従事する。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。
西内 そうですね。
須江 学生時代に学んでおけば、取り扱うデータは初めてだったとしても、どういうデータが必要なのか、このデータからどういうことが説明できるのか、という方向性はわかります。それもわからないと、丸々データ分析会社に外注してしまうなんてことにもなりかねない。それは、経済が回るという意味ではいいのかもしれないですけど（笑）、自分でできるはずのことを外注するのはもったいないですよ。
西内 それは私も、企業をデータ分析の面からお手伝いしている時に思いますね。企業が分析を外注する際、何に多額のコストを支払わなければいけなくなるかというと、結局はコミュニケーションコストなんです。データを活用したい。でも、データを分析する人、その結果報告を受けて意思決定する人、現場で施策を考えて実行する人が乖離している。コンサルタントに発注すると、その間を埋めるための、長期に渡るインタビューやヒアリング、会議の連続で、人件費のほとんどが使われていきます。
須江 それも、もったいないですね。
西内 では、どうすればいいのか。それに対する自分なりの答えは、「現場のリテラシーを上げる」だったんです。日本は学力の格差が小さく、文系学部出身の方でも、ある程度基本的な数学的能力が身についています。日本の文系学部出身の友人が、アメリカの大学院に進学すると、向こうでは「数学が得意な人」扱いされたりしますからね（笑）。それもあって製造業などでは、現場でデータを集めて、その場で業務改善してきた伝統があります。
須江 自動車の生産現場でおこなわれている「カイゼン」などはそのいい例ですね。
西内 はい。だから、日本企業に対するアプローチとしては、現場の統計リテラシーを高めて、基本的なデータ分析なら自分たちでできるようにする、というのが適しているのではないかと考えました。そのあたりに気づいてからはお受けした仕事の多くで、私が分析をお手伝いするというよりは、短期間で関係者をトレーニングしてデータを活かせる組織を整えるお手伝いをする、というやり方を取っています。
須江 今私達がやろうとしていることと同じアプローチですね。そして、もうひとつ必要なのは、データによる問題解決のアプローチを、マネジメントにも応用すること。製造業の現場では西内先生がおっしゃったように成功例があるのですが、すべての経営・マネジメントの意思決定においてデータが十分活用されているとは言いがたい。
西内 それは、日本に「ソフトサイエンス」の考え方が根付いていないからかもしれませんね。アメリカでは、科学的なアプローチについて、ハードサイエンスとソフトサイエンスという分け方をしています。ハードサイエンスとはいわゆる、きちんとした手順で実験をすればほぼ百発百中で再現性のある現象が確認できる、物理学や化学などの分野です。一方、ソフトサイエンスとは、社会科学や心理学など、データ分析やインタビュー、行動観察などを通してもう少し多様で複雑な事象を理解する。これも科学的な考え方のひとつなんですが、日本だとこのあたりについての科学教育の意識はあまり強くないかもしれません。
須江 そうですね。でもおそらく、統計の有用性の認識が広まったら日本人もうまく使いこなせる気がします。先生の本が30万部以上も売れたように、日本人の統計、データに対する意識は明らかに高まっていますからね。
西内 たしかにどこかでティッピングポイントを超えたらブワッとみんなの考え方が変わりそうです。今は、その過渡期なのかもしれません。
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