ブログ著者:Vikram Mansharamani 本ブログは Data deluge Navigating uncertainty via informed action の翻訳になります。

現在のビジネス環境は、圧倒的な不確実性に悩まされています。リーダーが日常的に直面しなければならない課題の幅広さを考えてみてください。パンデミックの影響で、競争環境は根本的に変わってしまうのだろうか?気候変動が顧客基盤やサプライチェーン、オペレーション能力にどのような影響を与えるのだろうか?資金力のない新興企業が容易に資金を得て、当社の製品を急速に凌駕する可能性はないだろうか?

このように、一見すると気が遠くなるような問いかけにもかかわらず、今日の競争の激しいビジネス環境のペースとダイナミズムは、組織のあらゆるレベルの意思決定者が行動を起こさなければならないことを意味します。このような状況下では、手をこまねいているだけではビジネスは成り立ちません。その代わりにリーダーは「インフォームド・アクション」によって不確実性を乗り越える戦略を採用すべきです。これは、アナリティクスを戦略的に活用して、盲目的にデータに頼ることなく積極的にデータから洞察を引き出すことです。

インフォームド・アクションは、情報過多とそれに伴う分析麻痺の解毒剤になります。最適化された行動が約束されているにもかかわらず、自分の意思決定の限界を受け入れている私たちは、理想的な選択を逃す恐れからの救済を約束してくれる専門家やテクノロジーに真っ先に駆け込む傾向があります。人工知能や機械学習は希望を与えてくれます。私たちは、自分の思考をこれらの組み込み型の専門家に委託するよう誘惑されます。しかし、テクノロジーによる意思決定支援に盲目的に頼ることで、私たちは誤った安心感を得ているのかもしれません。

焦点を一点に絞った専門知識は役に立ちますが、文脈も重要です。情報に基づいた行動をとるためには、全体像に目を向けることです。

多くの場面で、集中力は絶対的にプラスに働きます。集中したくない人はいないでしょう。だからこそ、私たちは特定の分野に精通した専門家を雇うのではないでしょうか。しかし、集中力は両刃の剣です。深く集中すること」が「広く無視すること」と同じであると考えることはほとんどありませんが、不適切な集中は、スポットライトのすぐ外側の影に潜んでいるインサイトを見逃すことにつながるかもしれません。残念なことに、これはほとんどのデータ分析エンジンがやっていることです。つまり、私たちの注意を正確な場所に集中させ、隣接する情報から得られる潜在的なインサイトを曇らせてしまうのです。不確実性の高い状況下で意思決定を行うことを考えると、集中することで見えなくなることがあります。

例えば、「アラブの春」の原因となった食糧価格の高騰は、農産物の輸送用燃料(エタノール)の増加が原因ではないかと考えたことはありませんか?再生可能燃料の市場だけに注目していては、農産物価格や、食糧が十分に得られない人々を抱える脆弱な政権への影響を無視していたかもしれません。

集中しすぎの解決策のひとつは、視野を広げることです。往々にして、私たちは前景にばかり目を奪われ、背景にある強いシグナルに気づかないことがあります。より広い範囲に目を向けることで、リスクを発見したり、チャンスを見つけたりすることができるかもしれません。つまり、「広さ」は「深さ」と同じくらい有益であるということです。望遠レンズを広角レンズに変えることは、情報に基づいた行動をとるための重要な要素です。

不確実性の高い時代には、新たな点を生み出すよりも、点と点をつなぐことが重要になることがあります。焦点から離れて全体像を観察することで、文脈を把握できるだけでなく、複数の視点から洞察を得ることができます。木の皮だけを見ていると、木も森も見えなくなってしまいます。例えば、COVID-19 が検出された排水監視システムにより、感染者や入院者の急増を事前に察知することができたように、一歩下がってみることで、驚くべき深い洞察を得ることができます。上流と下流の分析から得られたデータポイントを(文字通り、そして比喩的にも)結びつけることで、実りあるものとなります。

また、コラボレーションを強化することで、より良い結果を得ることができます。財務的には意味があっても、戦略的な根拠に欠けるビジネス上の意思決定は、意思決定の前にコラボレーションを強化することで回避することができます。例えば、家を建てるということを考えてみましょう。建築家を雇って設計図を作成してもらい、実際の建造は建設業者に依頼することができます。しかし、設計と建築の両方のプロセスにおいて、建築家と業者が協力していたらどうでしょうか。工事の複雑さを軽減し、コストを抑え、納期を守ることができます。

また、直線的な思考は誤解を招く恐れがあるため、フィードバックループを考慮することも重要です。例えば、シートベルトの着用を義務付けるという善意の政策を考えてみてください。確かに良いことだと思います。運転手がシートベルトをしていないと、事故の死亡率が高くなることがわかっていますから、この政策は当然のことのように思えます。しかし、シートベルトを着用しているドライバーは、シートベルトを着用した後、運転の仕方が変わってしまうのでしょうか?残念ながら、そうなのです。ドライバーの中には、安全対策を強化することで、より積極的な運転ができるようになると考える人もいて、受け入れられている多くの利点が相殺されてしまうのです。例えば、アメリカンフットボールのヘルメットは選手を守ってくれますか?その答えは明らかではありません。保護性能が高ければ高いほど、より激しい打撃が可能になるからです。このように、人は一定の「リスクバジェット」を持ち、それに応じて行動を調整する傾向があるという現象は、学術的には「リスクホメオスタシス」と呼ばれています。

元ハーバード大学ケネディスクール学長で外交官のジョセフ・ナイ氏は、著書『リーダー・パワー』の中で、優れたリーダーシップには文脈的な知性が不可欠であると説いています。「文脈的な知性とは、複雑さの中で傾向を見極める能力と、出来事を形成しようとする際の適応力の両方を意味する」と述べています。最後の「出来事を形成」という部分に注目してみましょう。これこそが、インフォームド・アクションの目的であり、有利な結果を生むように行動することなのです。

今日の高度に相互接続されたダイナミックな環境では、包括的な「点をつなげる」思考がインフォームド・アクションを可能にします。これは、不確実性を受け入れ、還元主義を混乱させるダイナミクスを評価し、価値創造の瞬間となる活動です。情報に基づいた行動により、ストレスを抱えたリーダーは、一歩引いた視点から決断を下すことができます。

アメリカの伝説的な野球選手であるヨギ・ベラは、かつて「未来はかつてのようなものではない」と言いました。リーダーはそれで怯える必要はありません。大量のデータの中にたくさんの答えがあります。今、私たちが必要としているのは、質問をするための新しいアプローチです。私たちは分析支援ツールに頼ることができますし、また頼らなければなりませんが、その際には自律性が失われていることを十分に認識し、慎重に行う必要があります。自分の頭で考えることを学び、テクノロジーや専門家を上から目線ではなく、下から目線で見るようにしなければなりません。最終的に重要なのは、自分の質問をしっかりと持ち、情報に基づいた行動を促すために、リアルタイムでハイパーコンテクストなデータを使って意思決定支援ツールに答えを出させることだと思います。