前例主義はダメ。前例主義とデータを適切に見ることを混同してはダメ。前例主義はデータを「見て」はいない。つまり、データを分析しているのではなく過去の踏襲に過ぎないから思考停止。なんとかとハサミは使いようである。データの限界はあるが、それはデータの扱いを知ってる人がする話。

データ分析には二つの役割がある。一つは思いついた仮説を的確に検証し「不確実性を下げる」こと。もう一つは分析の過程などで思いもよらない分析結果を得て「見出せていなかった可能性を示唆する」こと。示唆を得たらまた仮説を立てて検証できるわけでこの二つがグルグル回る。これ以上でもこれ以下でもなくて「予測」してるわけではないのだ。不確実性がたくさん排除できると予測っぽく成るだけ。
思いつきでとても不確実なものをやるより、データを分析して不確実性は下げたほうがいいに決まっている。ということである。

前例主義のような、思考停止の仮説に基づいた非分析的なデータ活用だったらやらないほうがいい。無駄な事務仕事にすぎないから。そんなの数字見なくてもみんな決められるとにデータもどきをつけてる労力の無駄に過ぎない。

もちろん分析するにしろ、データは世の中全てのことを把握してる訳ではないし分析の角度や精度はいつも最善にすぎず、完璧にはならないから、全ての不確実性排除できない。 だから50年後の未来と言った不確実要因が多いものはデータで語るのは不可。新サービスや新業態も同様で、変数に対応するだけのデータがないから不確実性が下がりきらない。つまりリスク要因が高く残るという話です。

いずれにせよデータは的確な分析をしてこそ意味がある。そこには確実にクリエイティビティに基づいた仮設構築能力が必須であり、その適切な分析を導き出したとしても、「創」に基づくものである以上どんなにすごい分析も完璧ではない。そのデータの限界はしっかり把握する必要があるが、それはデータの限界を知ってる人の話で、前例主義のように、データに何ができるか知らない人が話す話ではないと思います。