落とし穴~データや論理との向き合い方T&Iアソシエイツ代表の田中薫です。厚生労働省が不適切な手法で統計調査を行っていた問題が表面化しました。これをきっかけに他省庁の統計にも問題があることがわかり、問題の影響度や背景が検証されています。統計を使って多くの関係者が諸々の判断を行っていることを踏まえた建設的な議論が望まれます。何かを判断するうえでは判断材料となる根拠、事実が求められます。統計データもそのひとつです。昨今、「これからはデータだ、データは次のオイルだ」と俄かに騒がれ、データが注目されてもいます。なかには目的も曖昧なまま、データを集めるのに必死になっている企業もあるでしょう。データは量だけでなく、質が大事であることは関係者の間ではよく知られています。ひとつ忘れてはならないのがデータの「前提」です。いう前提で取られたデータなのか。判断する上で意外に見落とされるケースも多いので、改めてご認識頂きたいと思います。論理の根拠となるデータが間違っていれば、その論理によって導き出された結論の妥当性は揺らぎます。結論を妥当とするには、論理的に妥当かということだけでなく、その論理の起点、前提は妥当かを検証する必要があります。論理的思考が大切と以前から言われていますが、論理の「前提」については結構忘れられがちです。論理的思考の盲点とも言えるでしょう。新聞などのニュース、論文、ビジネス書などを読むとき、よく考えずにうっかりそのまま情報を正しいものと受け入れてしまっていないでしょうか?大手のメディアであろうと、権威者の発言だろうと、情報の発信者の「前提を疑う」ことは大切だと思います。前提の置かれ方には意図的なものとそうでないものがあります。意図的なものは発信者が自分の主張に都合よく、根拠を求めることに始まります。事実、データの探し方、取り方、見せ方を自分の主張に合わせるのです。そこには情報を編集する発信者の意図があります。その意図が読み手、情報の受信者を思った(悪い意味の忖度ではなく)結果、選択・編集されたものであればよいと思います。時間も限られる中で判断に必要な状況を作るうえではそうならざるを得ませんから。なく、自己の利益を優先する自分ファーストのものであると、それは他者を誘導する、悪意のある情報の意図的操作となります。意図的でないもの、それは単純なミスと無意識の前提によるものです。事実、データの集め方、集計の仕方、編集の仕方を単純に間違える、無意識に不適切な前提を置いているといった類の話です。すべての前提を検証することはできませんが、情報の受け手として「何かおかしい」という違和感をもつことは判断、意思決定をするうえで必要なことと思います。思い出したのがサラリーマン(ベンチャーキャピタル)時代の話です。米国の著名なビジネススクールを出て転職してきた、とても優秀な同僚がいました。日米の著名な投資銀行、シンクタンクを経て転籍してきた彼は、常に米国の最新の論文を読み、バリュエーション理論など自身の研究をビジネスに活かそうとしていました。論理的思考も抜群です。その彼が審査部門に異動した時、得意の論理的思考とモデルを使って意見を述べました。