１ヶ月ほど前のFBブログで
「対極、反対の意見も聞くことが、とても大事」
と書かせて頂きました。

戦争、疫病など未来に大きな不安がある状態だと、人は一つの考え方、指針に頼って安心したくなる、のだと思います。
困ったときには力を合わせて、はいいのですが、それが思想の固定化につながる危険性は常に意識しなければなりません。特に日本では、「和を以て貴しとなす」の精神が、一層拍車をかけることになるのだと思いますが、最近の海外の状況、対応を見ていると、大衆が一つの説に追従してしまう傾向は、日本に限った話ではないのかもしれません。

社会で大事なこと（１：教育を鵜呑みにするな） | 植松努のブログ　でも似たことが記載されていますが、ソフトバンク・孫正義さんは父親から「学校の先生の言うこと、聞くなよ。嘘言うぞ、信じるな」と言われたそうです（「事業家の精神／著・井上篤夫）。時代によっては、教育は権力者にとって都合の良い人間を育て上げるシステム、でした。しかもそれは、後世になるまで、多くの人は気づきません。

教育以外でも、例えばこのブログも含め、誰もがSNSで世界に発信できる時代、様々な情報が飛び交います。どんなに権威のある人が言っていることでも、間違っていることもあります。

様々な意見を受け入れたうえで、どのような事実を元にその主張をしているのか、その元となる情報源はどこまで信用できそうか、など、いろいろな視点から情報を整理し、それぞれの情報の信頼性を加味したうえで、自分の行動を決めていくことが、これからの時代にはより求められる、と思っています。

「自ら学び、考え、行動する子に」
には、そんな想いも込められています。

何を教えるか、ではなく、自分で考える力を身につけてもらうには、どうしたらよいか。これが当教室のテーマです。

こんにちは。

何度かブログでお話ししていますが、『Dr.+エジソン』はもともと、子供向けのプログラミング教室として立ち上がりましたが、その中で大人の方から教えてほしいとの相談を頂くケースが何度かあり、事業として取り組み始めました。プログラミングやAIの授業をしたり、話を伺えば伺うほど、ビジネスを実践される方々が、業務や商売をするうえで、プログラミングやAI,コンピュータへの理解がもっとあれば、と感じ、2020年4月より、本格的に業務コンサルティングとして展開していくこととしました。

特に、業務や商売で生まれてくるデータの活かし方がまだまだ不十分で、宝の山が埋もれている会社が多いと思っており、ここでは、データ分析と、それをどうビジネスに生かすか、に関するお話をしていきたいと思います。

その大きな流れとしては、大枠で以下のようになります：
・データ分析の目的（どうなりたい？）
・データの整理（整形、不良データ除去など）
・基礎集計
・目的に合わせた分析手法の選択
・分析結果から打ち手の仮説の導出
・打ち手のシミュレーション
・打ち手の実施＆打ち手の改善（PDCA）

これ以外にも、目的を達成するために必要なデータの集め方、というのも大事なことですが、データ集めから始めると時間、コスト面でかなり負担が大きくなってしまうので、ここでは、まずデータ分析の第一歩目を踏み出すため、今あるデータで、何ができるか、を考えていくスタンスを取ります。
そもそもデータ分析作業は、AI導入と同様に不透明な部分が大きく、事前にその効果を定量的に評価することは困難です。計画に時間とコストをあまりかけすぎず、方向性が見えたらまずは取り組んでみること、が大事だと思っています。

まずやること、それは、「自分（の会社）は、どうなりたいのか？　現状からどう変わりたいのか？」を明確にすることです。利益を増やしたい、という願いが最も多いと思いますが、より具体的に、在庫ロスを減らしたい、いやもっと単純に、需要予測をしたい、ということを考えるところもあるかと思います。この「どう変わりたいのか？　何を得たいのか？」を明確にしておかないと、特に関わる人が多いほど、分析作業の方向性が定まらず間違った方向にスタートしてしまいかねません。正しい方向に向けてスタートしたとしても、分析結果が見えてくるにつれ、参加者各人に様々な興味や思いが生まれるため、共通の指針を参加者各人が明確に持っていないと、無駄な寄り道が増えてしまうことになります。後述するように、この目的、指針が、各作業ステップにも影響します。当然ながら、この部分は作業者だけで決められるものではなく、経営陣が主導しゴールを明確にすることで、その後の分析作業がスムーズに進められます。
ただし分析結果が出てくる過程で、当初のゴールがずれていた、もしくはもっと重要なゴールが見えてきた、ということもありえます。そのためにも、分析作業のサイクルは、システム開発のように一直線に計画通りに進めるのではなく、まずは目的を決めて大枠で短期間に一回りさせ、結果を反映して次の分析サイクルを回す、といった形で行うことが、最終的に効率よく成果を得られるやり方です。

データ分析の目的、指針が決まりましたら、次は「データの整理」となります。
・今、我々はどのようなデータを持っているのか？
（そのうち、今回の目的に不要なものはどれか？）
・それはどこに、どのような形で保管されているのか？
・分析に必要な形に整形しデータ出力するのに、どれだけの手間と時間がかかりそうか？
・そのうち、紙や画像など、コンピュータでデータ分析処理するのが不可能／困難なものはどれか？
・データの文字・数字の入力は、人手で行っているものが、どれだけあるのか？
（人手による入力は不良データが発生することが多く、除去に多大な時間のかかることがあります）

この先も上記の大枠の話が続きますが、ここから先は、ここまで読まれて興味を持って頂いた方にお伝えしたいと思います。
本文末の問い合わせフォームにて、「データ分析の話の続きが知りたい」等の連絡を頂ければ、折り返し全文を読むためのURLとパスワードをお伝えします。

繰り返しになりますが、『Dr.+エジソン』では2020年4月より、本格的に業務コンサルティングを展開しています。もう少し詳しい話を聞きたい、ということでもあればぜひ、お気軽にお問い合わせください。
「こんなデータがあるんだけど、こういうことが分からないかな？」「こんなデータがあるんだけど、どんなことに生かせそうかな？」など思うことがありましたら、データ（エクセル、テキストファイル）の一部でもメールでお送りいただければ、まずは無料で対応させて頂きます（ただし個人情報等は記号化するなどセキュリティにご配慮下さい）。ただいまの期間でしたら、それほど大きな手間でなければ無料でデータ分析した結果をお送りします。手間がかかるため費用が発生する場合には事前に相談・確認させて頂きます。いきなり請求、といったことはありませんので、ご安心ください！　お話の内容によっては、無償で一度訪問してデータを拝見させて頂く、ということもありえますので、ぜひ一度、ご相談ください。ご連絡、お待ちしております。

第3次AIブームも、一時ほど騒がれなくなりました。これまでの見分から自分としましては、AI以前の問題があるのではないか、と考えています。AIは、置いておけば勝手に役に立つ情報を出してくれる、そんな便利なものではありません。AIのエサはデータであり、その良しあしで、出てくる答えの良しあしも決まってしまいます。海外ではERP等ですでにデータが電子の形で整形・準備されていたのでAIにそのデータを与えればよい話が、日本だとAIに与えるためのデータがない、あっても紙や画像であったり、電子データでも手入力でミスが多く、分析させる前の手間が膨大、といったケースが多く、AIのメリットを感じるところまでプロジェクトを進めることが難しかったのではないか、と想像しています。他のコラムでお話ししましたが、AIがその力を存分に発揮するのは、「人間にはとても理解できない、複雑に絡まったデータの（スパゲッティのような）関係性を解きほぐす」点にあります。自分たちでデータ解析を進める力のある会社が、それでも自力で解析できないような非常に複雑な条件を、AIが解析してくれるのを見た時、その威力を実感するのだと思います。まずは、データありき、です。

御社が、データ分析の力を身につけたうえで、AIを活用し、21世紀に生き残る企業になることを願っています。

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