『データ・サイエンス』何かできそう...でも、その前に。

企業の事業推進のための「データ活用」が、あちこちで言われています。企業のその先にいる「おきゃくさま」の行動を”科学”する、「データサイエンス」というコトバも耳にするようになってきました。データサイエンス...なんだか「万能」を思わせる響きです。
総務省の「データサイエンス演習」から拾ってみると、こんな表現がされていました。

今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。

「統計的な思考力」。う～ん、わかったようなわからないような。統計的、というと、データ「だけ」を使うイメージもありますが、おそらく、実際の現場では、もう少し付け加えるべき視点があるように感じます。

「サイエンス」が苦手な私ですが、「事業者」視点から、ちょっと考えてみます。

データを使う、使うべき場面は？

データを「使う」立場では、
・仮説を立てるとき
・実行した施策の評価をするとき
が主な場面になります。後者の「評価」という観点では、「統計的な」「データだけで」検証、比較することで足るのかもしれません。一方で、「仮説」の局面ではどうでしょう。その事業の拡大策として新たに取り組み際、または拡張しようと考える時、「あてずっぽう」ではよろしくないので、データを使います。方向性を定めたり、想定通りに進む確度をあげるために、データを活用する場面が多いのではないかと思われます。
データの「専門家」以外、事業者側はデータを取得、分析すること自体が目的ではありません。あくまで「次の手」を考える際の、”補助ツール”としてのデータが存在しています。

そもそも「データ」って何だ？

私の崇拝するデータサイエンティストがこう言っています。
「データの出発点は、”人”」＝”人”（おきゃくさま）の理解をしないといけない。
ハッとしますね。基本的なことなんですが、データを使う側の身として、多くの場合、抜け落ちてしまう点ではないでしょうか。
最近目に耳にする、人流データ、POSデータ、アクセスデータ。これらは、あくまでも「人が動いたことによる」データです。データの前に、人の行動があります。普段取り組んでいるデータは「数字」がいきなり出てきているわけではありません。大事なことですが、これを念頭に置くと（置きなおすと）考え方が整理されてきます。
ネット広告を出稿したとき、クリック率がいい悪い、成約率がどう、という考えをしますが、「広告に触れた”ひとりの”ユーザーがどう思ったか」という観点で見ることはあまりないかもしれない。ECサイトで購入・申込をしてくれた/くれなかった時に、「広告の表現がよかった？その後の動線設計がよかった」というプロセスではなく、
「なぜ、この広告から、おきゃくさまが買っていただいたのか」
と、「データの元になっている”人”」に目線を置いて考えると、じゃあどうするか＝次の手を考えるのに、有益な仮説ができるかもしれません。「数値上優位性があるから」と方向性を決めることも意味があります（これが「サイエンス」っぽい）が、「おきゃくさまがこれを見て行動してくれたのはどうして？」と考えることから出てきた仮説の方が、力づよい。そしてこれが「サイエンス」なのです。

まとめると、データの使い方って、

事業を推進する立場から、「次の手」を模索するときに、その確度を高めるためには、ひとつのヒントは「データ」を使うことが考えられます。ひとつ戻って「確度を高めたい」理由、つまり事業拡大などの目標を達する、または早い段階で目標に向かうためには「データ」を使うことが唯一ではありません。事業者側の「想い」もそのひとつですし、事業者側の「勘」もそのひとつです。併せて考えると、その「勘」を実現するためにデータを使う、ということもあり得るでしょう。
データを抽出し、そのデータだけを頼りに次の展開を開始する、これで事足りたら、日本中世界中が「成功」だらけになるはずなので、キーになるのは、「想い」「勘」のほうな気がします。それらがあって、プラス”補助ツール”であるデータを絡ませる。
”勝敗の分岐点”は、データではなく、「想い・勘」という、「人」が行う行動だと確信しています。なぜなら、データの元も「人」、その商品・サービスを利用することを決めるのも「人」であり、それを活かすのも「人」であるはずだから。

※最後に余談ですが、「データ分析」というコトバが、長い間あまりしっくりこないんです。「分析」したって商いはできないし、「分析してる」っていうと「データに詳しい、データを使いこなしている」感がでちゃうし。考えすぎなんですけど、自ら口に出すことはないワードのひとつです。