過去10年間、ビッグデータは企業に約束の地を見つけたような期待を抱かせた。ターゲット顧客の習慣、欲望、ニーズをすぐに確認できる夢のようなホットラインとしての期待。

2011年5月、特別調査報告書で経営コンサルティング会社McKinseyは、「ビッグデータは生産性向上、イノベーション、消費者過剰の新しい流れを支える、今後の企業競争の核となる基盤となるだろう」と主張した。 同時期に発表されたIBMの報告書では、当時の世界の情報の90％が過去2年間で生成されたほど、毎日多くのデータが生成されていることを物語っていた。

しかし、2021年に発表されたNewVantage Partners 2020 Big Data & Executive Surveyの結果は、当初の期待とは異なる現状を示している。 当該調査の内容は、Fortune誌が選定した企業内の1,000人のデータイニシアチブの責任者および監督者を務める経営陣が答えた結果だ。

• 企業のわずか26.8％だけがデータカルチャーを構築した。
• 企業のわずか37.8％だけが、自分自身をデータ駆動型運営していると答えた。
• 現在、データと分析の分野で競合している企業はわずか45.1社に過ぎない。

もちろん、このようなカスタマーインテリジェンスのためのデータマイニングが、NetflixやAmazonの株主を喜ばせてきた事例も確かに存在する点は付け加えておく必要がある。

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しかし、データ量は膨大に増加し、一部の企業が成功しているにもかかわらず、ほとんどの企業では、これを通じて当初の期待のような深い洞察を得ることが難しいのが現実だ。結局のところ、データ分析はあくまでもツールである。私たちは、このようなデータ分析を戦略として使うとき、人々とその行動について仮定することになる。

つまり、人々の現実世界との関連性のない誤った仮定を。

言い換えれば、ビッグデータそのものが、企業が人々について誤解するように導くのだ。

まず、ビッグデータは薄いデータを生み出す。社会科学分野では、人間の行動を理解するためのデータは大きく2つに分けられる。このうち、薄いデータは、主に人々のデジタル痕跡から得られる。例えば、彼女は44サイズを着ていて、茶色の瞳で、ピノ・ノワールワインを飲むといった、外見上の情報である。

そして、もう一方の厚いデータは、人々が実際に世界を経験する方法についての理解を提供する。例えば、彼女は雨が降った後、芝生の匂いを嗅ぎ、一緒に歩いていた彼を特別な存在として見ていた。そして、履いていたスニーカーは彼女の歩みをより軽やかに見せていたといった意味豊富な情報である。

つまり、ビッグデータは商品と結びついた相関関係（correlation）に焦点を当てるだけで、生活の中の因果関係（causality）には関心がない。しかし、社会的存在としての人間の行動理解の中心は、因果関係の中に置かれている。 顧客の実際の考えや感じ方に関するインサイトがなければ、薄いデータそのものは意味と活用範囲が限られてしまう。 Accentureの「Analytics in Action」レポートによると、優れた成果管理能力を有していると主張する組織のわずか20％だけが、「測定しようとする対象と推進しようとする成果の間で、実証された因果関係を発見した」と述べている。 これは、アルゴリズム中心の企業が、人間の行動を理解する能力を失っている証拠と言える。

何よりも、ビッグデータは、批判的思考能力がなければ、その中の戦略的な価値を持つパターンを決して明らかにすることはできない。 ここで言う批判的思考、クリティカルシンキングとは、客観的な証拠に照らし合わせて事態を比較・検討し、「因果関係」を明確にして、ここで得られた判断に従って行動する過程を指す。 企業が経営陣の正しい人間の行動の解釈能力を養う必要があるのは、これを 통해 설명이 가능하다。

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人類の最も偉大な解釈的思考の型は、社会科学分野から来ている。

2,000年の歴史を持つ歴史、文学、哲学、人類学などの人文科学は、人間が人間を正しく理解するための批判的思考の技術を私たちに教えてくれた。 深いレベルでの人間の行動を理解することだけが、顧客行動の急激な変化を理解し説明することを可能にする。 そして、そこから革新への可能性を見出すことができる。

結局、なぜに対する答えを確認できれば、企業は、現在の騒々しいだけのビッグデータムーブメントの中で、自分だけの価値ある視点を持つことができる。 そして、その企業は、人々を正しく理解する唯一の存在となるだろう。