かなり前のことになりますが、あるフォーラムに登壇させていただいたおり、登壇者のお一人が、こんなご意見を口にしておられました。とても印象的なご発言でしたので、記憶に残っております。
「日本のビジネスパーソンには、ビックデータを扱うような高度な最先端の”統計”の知識が必要だ。それらが圧倒的に不足している。欧米のビジネススクールでは・・・ちょめちょめである。日本はけしからん」
　なるほど。
　当時は「統計学」や「ビックデータ」が、いわば「ブーム」であった時分だけに、そうも言えるのだろうな、と思って伺っておりましたが、僕は、一方で、
「本当に、今、必要なのは”高度な最先端の統計の知識”なのかな」
　と疑問を感じておりました。
　もちろん、できるにこしたことはない。わかるにこしたことはない。
　しかし、年間で数百人のビジネスパーソンの方々に「講演」やら「研修」やら「ワークショップ」などをさせていただいている僕の経験からすると、
「そもそも、それ以前に、必要なものがあるのではないか」
　と思ったのです。
　じゃあ、それは何か？
　皆さんはいかが思われますか？
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　それは「データにもとづく思考」です。
　多くの方々は「なんじゃ、そら」とお思いでしょうね。
　でも、僕はそう思います。
　拍子ぬけしてしまって、腰がくだけ、ウン〇ョスダダ漏れになっている皆さん、すみません（笑）
　でも、僕は、やれ「ビックデータ」だ、そら「統計学」という以前に、
　「データとあつめ、仮説を検証して、ビジネスの説得力をあげるということ」
　にもっと着目したほうがいいのではないか、と思うのです。
　人によっては、えっ、「そんな基礎的なことですか」と思われるかもしれません。しかし、僕の経験からすると、このことに苦手意識をもたれる方は少なくありません。
　その経験上、今、ビジネスパーソンに「ひとつ」だけ必要なものを選べと言われたら、僕は、統計学やらビックデータの「以前」に、こうしたトレーニングを積むことが重要だと考えます。
　特に、必要なのは下記の３点です。
　１．データを探す / つくる経験
　２．データから仮説を生み出す経験
　３．仮説を検証する経験
　皆さんは、いかが思われますか？
　それぞれに関して、下記に論じてみましょう。
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　まず「１．データを探す / つくる経験」ですが、これは既存の調査や公的なデータアーカイブなどから必要になるデータを探してきたり、もしそれらのアーカイブに目当てのものがないのであれば、自ら定量調査・定性調査を企画して、データを生み出す経験です。
　管見ながらまことに恐縮ですが、そもそも、
　・データとはそもそも何か？
　・データの種類にはどのようなものがあるか？
　・どこをさがせば「既存のデータ」を得られるのか？
　・データがない場合にはどのように調査をするのか？
　ということすら、認識が及んでいないケースが多々あります。
　皆さんの会社ではいかがでしょうか？
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　次に、「２．データから「仮説」を生み出す経験」です。
　これは集めてきたデータをもとに、ロジックを組みたてる経験です。
　ありとあらゆるものをひっくりがえして、データをたくさん集めてくるのはよいのですが、そこから「仮説」を生み出すことに苦手意識をもたれることが少なくありません。
　そもそも、ここで質問ですが、
　「仮説」とは何でしょうか？
　ビジネスパーソンとお話させていただいていると、「仮説」という言葉の意味が、微妙にズレていることに気づかされることがあります。
　仮説とは様々な定義がありますが、僕ならば
　「真か偽か、白黒はっきりつけられるまで、絞り込まれた命題」
　を「仮説」とよびます。
　しかし、ビジネスの現場では、
　「仮説」という言葉が何を示しているのか？
　すら、人によって理解が違います。おおよそ、仮説とは言えないものを「仮説」と呼んでいるケースすら少なくありません。極端な場合、「仮説＝要するに、オレがやりたいこと」のように用いられている場合があります。
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　最後に「３．仮説を検証する経験」です。
　仮説を検証するとは、自らつくりあげた論理や仮説の真偽を検証するべく、さらにデータを収集したりする経験です。こちらにも苦手意識をもたれる方が少なくありません。
　データを収集し、仮説をつくるまではつくった。しかし、ここからどうしていいかわからない。そのような局面で、一緒に悩むことが多々あります。
　皆さんの会社ではいかがでしょうか？
　このようなことで悩まれる方はいらっしゃらないですか？
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　僕が、このように申し上げるのは、もうひとつ、こんな思いがあります。
　
　それは、ふだん多くのビジネスパーソンが、ビジネスで使っている計算とは
　「かけ算 / 割り算 / 足し算 / 引き算」
　であるということです。
　何ら「高度」なことはありません。
　そこで用いられている計算は、そこだけ取り出せば、中学生にでもできることです。
　もちろん、金融のお仕事をなさっている方なら、高度な数学を駆使する方もいらっしゃるかもしれません。
　理系のお仕事によっては、より高度な計算も必要になることもあるでしょう。
　でも、多くの方々にとっては、そのような高度な知識や数学の素養「以前」なのではないかと思うのです。
　僕自身も、ビジネスプレゼンで、現場で用いられているパワーポイントやら、エクセルなどをさんざん目にしてきましたが、そこで用いられている多くの計算は、「かけ算 / 割り算 / 足し算 / 引き算」です。
　最新の統計学の手法やら、ビックデータの解析手法も「できるにこしたことはない」のですが、それよりも、そもそも
　「データに基づいて、仮説をつくり、ビジネスの説得力をあげる経験」
　の方が、僕は必要だと思いますが、いかがでしょうか？
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　今日はビジネスパーソンに必要なスキルについて考えてみました。
　もちろん、統計学やビックデータを否定したいわけではないのですが、地に足をつけて考えてみると、それらを学ぶ以前に、もっとやるべきことがあるのではないか、というのが僕の結論です。今日お話した内容は、統計学やらビックデータを駆使するときにも、もっとも基礎になる考え方ではないかと思います。
　「仮説」という言葉の意味すら不明瞭な場合、統計学やらビックデータの手法だけを学んでも、実際には、効果は薄いと想像できます。
　自戒をこめて申し上げますが、今日の話題を書きながらも、僕は、大学教育にはまだまだやるべきことがあると思ってしまいますが、皆さんはいかが思われますか？
　そもそもデータとは何ですか？
　仮説とは何ですか？
　仮説をどのように検証しますか？
　そして人生はつづく
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