「全てはゼロベース思考と確率論」

目次

  
  1. ゼロベース思考と確率論の概要
  2. シグナルと専門外の話
  3. 決断、判断、ポジションの話
  4. データ分析の話
  5. アウトカムと「ロジカルデータ分析」のまとめ
  6. 実行の話
  7. 私の話
  8. 要約

 

ゼロベース思考と確率論の概要

  

「全てはゼロベース思考と確率論」。昔に書いた記事です。2014年~2015年頃ですかね。「今の日本の教育改革のネタ元本の前置き」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ので安心してください。

 

「肩書のある人、高学歴者」は確率的に能力者が多いです。しかし、稀にハズレがいるので、それらを見極めるために「ゼロベース思考(真っ白な状態で疑う)」をするといいでしょう。逆に、「肩書のない人、低学歴者」は確率的に能力が低いです。(もしくは活躍するジャンルが違います。G型やL型の区分けのように。後述します) 

 

しかし、稀に「高能力者」が紛れているので、「ゼロベース思考」で見極めるといいです。

 

能力者にもこの法則は当てはまります。能力者は確率的に選択も正しいし、実力を発揮するでしょう。しかし、権威でも外すように、たまに間違えます。

 

それを見極めるために「ゼロベース思考」で一応疑うのです。逆に、低能力者は確率的に選択を間違えるし、実力も発揮しませんが、たまに正しいことを言う場合があります。それを捉えれば自分の知識になります。

 

もっと分かりやすく言います。凡人<名手<名人の順に力量が上です。凡人は名手から学び、名手は名人から学びます。

 

名人は一番上なので、学ぶ対象がないですが、凡人から少しでも学ぶことがあれば吸収するので、上達していきます。全くダメな凡人でも反面教師として学ぶのです。

 

また、長い期間で見れば、大数の法則の通り、実力に収斂(しゅうれん)します。長い期間やたくさんの試行回数で、その人の実力を判断すべきだと考えます。一発屋やまぐれの成功は、その人の本当の実力ではないのではないでしょうか?

 

長い目で見れば、実力こそが、本当の長期的な成功への道であると私は考えています。逆に、短期決戦であるなら、実力以外に運の要素も大いに関係します

 

まとめますと、長い期間で人生を見ようという主張と、権威や高能力者でも稀に外すので、ゼロベース思考で念のため疑いましょうという話です。

 

 

シグナルと専門外の話

ただし、注意点があります。

 

人がゼロベース思考で疑うことができるのは、自分の詳しい専門分野だけだということです。専門外のことはシグナル(肩書や権威など)で判断せざるを得ませんよね?

 

もしくは自分の信頼している「専門家や部下や参謀」が評価している人なら、安心でしょう。自分の詳しい分野は、シグナルだけで判断しないで、内容をきちんと見て疑うべきでしょう。権威でもたまに間違えるからです。

 

「誰が言うのか」ではなく、「何を言うのか」で内容をきちんと見るのです。自分の専門外のことは、信用の置ける外部に任せるか、シグナルで判断せざるを得ないのは確かです。専門外が多ければ多いほど、学歴・資格・肩書などのシグナル重視になります。

 

上の立場(社長や政治家など)に立つほど、自分の専門外のことが増えてきます。となりますと、自分の力で内容だけで判断できる事柄が減ってきます。

 

上の立場の人は伝聞で決断を下すことが多くなるわけです。もちろん、その伝聞は「信頼の置ける参謀など」からのものです。

 

自分の専門外のことをなるべく知るようにすることは大事ですが、完璧に知ることはできないのですから、あまり口先を挟むべきではないでしょう。

 

「餅は餅屋に聞け」というわけです。専門家や現場に任せた方がいいということです。

 

ですが、勝間和代氏の「専門家はウソをつく」という本によると、専門家にもいろいろな人種がおり、新しい知見を吸収しない人もいるそうです。(勝間さんは批判されていますが、良い本も書いていると思っています。この本は良書です) 

 

本当に信頼が置けて、実力がある専門家を参謀に置かないと判断を誤る可能性が高まるでしょう。自分の専門分野でも慎重な判定が求められるのに、専門外となったら、ほぼ伝聞になります。

 

現場がウソをついていて、トップが判断を誤ったとことになっても、トップの責任になります。伝聞情報は、徹底的な確認が必要となるでしょう。

 

ゼロベース思考の利点は権威を盲目的に信じすぎず、「何を言うのか」の部分を増やすことで、間違えるリスクを減らせることにあります。自分の専門分野は、権威にも挑戦するのもありですね。

 

上の立場の人は全てを知ることはできませんから、専門外の知識が増え、伝聞となります。専門外は「信頼の置ける参謀」をいかに確保できるか?が問われるのです。

 

決断、判断、ポジションの話

そして、本を書いていて感じるのですが、「決断を下す、判断をする、ポジションを取ること」がいかに難しいかということです。

 

全体を俯瞰して分析しているのですが、情勢がかなり変わってきています。円安で電機産業が復活気味との報道を聞いたかと思いきや、東芝やシャープが失速気味だとか、アベノミクスの是非とか、混沌としてきました。

 

大前研一氏やクルーグマン氏が過去に間違えたとしても、確率的に意思決定の間違いが少なかったのなら、仕方ない判断だったのかもしれないと思うようになりました。

 

ただ、重要な判断(大前氏の中国に進出せよなど)はマズイですし、欧米の経済の当局者の権威を日本が信じていたら(クルーグマンが「日本への謝罪」というタイトルで、コラムで指摘していた)、やはりマズかったですし、重要な判断は、相当慎重にすべきということは言えます。ポジションを取るのは本当に難しいです。

 

将棋の棋士が膨大な経験とセンスで、直感的に手が見えて、その複数の手を考慮して、決断して、一手一手決めていくように、経営者も経験とセンスで、良い決断の指し手が見えて、後で論理とデータで補強していくというイメージがあります。

 

スティーブ・ジョブズは最後の決断をサイコロで決めていたという話も読みました。それほど意思決定は難しいのです。

 

経験とセンスで直感的に指し手が見えて、後で論理と理由付けとデータで補強するのが成功のセオリーだと私は実感しています。

 

長年、その分野に接していれば、筋の良い論理や主張かはだいたいわかるものです。あとは、それを論理とデータで補強して説得力を持たせればいいのでしょう。

 

ピケティの主張も、恐らくありふれていますが、データ実証が凄かったので、流行っているのだと思います。

 

ちなみに、ピケティは、労働よりも投資の方が儲かるという単純な論理を主張しています。株式投資の方が、地道な労働より儲かるというのは直感的にもイメージしやすいですね。(株式投資は税金も低いです)

データ分析の話

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。

 

アウトカムと「ロジカルデータ分析」のまとめ

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と、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、私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)」と「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。

 

私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。

 

実行の話

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。

 

私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)

 

私の話

私の本は、今後の日本の針路(教育が主)を指し示すものです。私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。私自身が成功(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、私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。

 

私のように、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。

 

要約

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。

 

以上です。

 

参考・引用文献。

「専門家はウソをつく」

「あの人はなぜ、東大卒に勝てるのか」

「ロジカルデータ分析」