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2017/6/26
独自の視点と卓越した才能を持ち、さまざまな分野の最前線で活躍するトップランナーたちが、時代を切り取るテーマについて見解を述べる連載「イノベーターズ・トーク」。
第89回はシカゴ大学助教授の伊藤公一朗氏が登場する。
話題の「ビッグデータ」に象徴されるように、生活やビジネスに関わる大量のデータが記録・蓄積され、さまざまな分野で活用され始めている。こうした中で、データアナリストという職業が注目を浴びるようになってきた。
ビジネスにおけるデータ活用が進んでいるアメリカでは、グーグルやアマゾン・ドット・コム、配車サービス大手のウーバー・テクノロジーズを始めとする多くの企業が、データ分析を日常的に駆使して高い利益を上げている。
米シカゴ大学公共政策大学院ハリススクールで、データ分析の理論と応用について教鞭を執る伊藤公一朗助教授は、4月に刊行したデビュー作『データ分析の力』で、これからの時代には理系・文系にかかわらず、データ分析力は様々な職業や立場で働く人に必須の力になっている、と述べる。
データ分析の考え方を理解することが、ビジネスや政策立案にとって重要性を増していることは言うまでもない。
しかし伊藤氏は、「日本にはまだまだ、怪しいデータ分析が多い」と指摘する。今回、最先端の研究機関に勤務するからこそ生じてきた、日本人のデータリテラシーに対する問題意識を聞いた。
──伊藤さんは著書『データ分析の力』で、「因果関係(ある要素〈X〉が結果〈Y〉に影響を与えている関係)」と「相関関係(XとYのデータの動きに関連性が見られる関係)」はきちんと区別すべきだということ、そして、相関関係でしかないことをいかにも因果関係があるかのように語ってはいけないことを指摘しています。
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コメント
注目のコメント
プロであるはずのアナリストのせかいでも「相関関係と因果関係の取り違え」はまま見られます。分析の基本中の基本であるにも拘わらず、自分の「言いたいこと」が優先し、法廷弁護士的に物を言おうとする(e.g.どうしても円安と言いたい、と言ったような)傾向がそのような事態を生んでいるのかもしれません。
新聞、メディア等でも結局の所、「それってたまたまそうなっただけではないの?」という事実を喧伝し、しかもそれが受け手が鵜呑みするというケースも少なくないように見受けられます。それらも結局、「言いたいこと」への思いが先走った結果なのかもしれません。今回のトークはあらゆる場面に通じて大事なことを再確認させてくれそうです。自戒のためにも楽しみです。相関と因果。さすがに最近は毎回突っ込むのも疲れるし不毛なので減りましたが、記事に対する「そりゃ因果の取違だろ」コメントはNPでも定番の型の一つ。
ただ、これを繰り返していて思うのは、きちんと因果を理解する、特定できるということは「むずかしいこと」なんだな、ということ。
ビジネスの世界では正しく因果をわかる人のほうが正しい答えに導ける確率が格段にあがるので、端的に言えば因果理解力は「差別化になる」ということなんだと思います。
トヨタの「5 why」も、因果を掘り下げる言葉ですが、因果が間違ったまま、5回も掘り下げていったら想像するだけで大変なことになりますので
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