kre0202データアナリストが教える「人の見極め方」ツイートシェアはてブGoogle+Pocket統計学とビッグデータこんにちは。私は、スポーツの世界でも、経済界でも、いろいろな分野でデータ分析をする際データマイニングといって「掘り出した膨大な量の鉱石から貴重な金属を掘り出す」ということをしてきました。膨大な意味のないデータを含んだ玉石混淆な情報の中から「金」を掘り出していく作業です。今は「ビッグデータ」と呼ばれるものですね。今ではパソコンレベルでも処理能力が高く、そのデータを抽出する作業が格段にしやすくなったと言えます。そもそも、なぜビッグデータが注目されているかというと、よく「統計学的に効果に差がある」などという話は、いろいろな分野で言われていますよね。医学でも「どの薬にどんな効果があった」などというものです。統計学というのは、分析するデータを研究者がある程度、選べてしまいます。そこに研究者の意図が入る、ということです。100ある項目のうちの3つの項目を選んで、それらを比較してみた。研究対象とする患者さんも、100人選んだ。その選ばれたデータに「ノイズ」が入っているんですね。年齢や性別や生活習慣などに偏りのあるデータ、という可能性があるということ。専門的には「バイアスがかかっている」と言いますが、それが統計学なんです。ビッグデータしかし、ビッグデータというのは、それを一切関知しません。基本的に「ノイズの入っていないデータ」を分析するからです。その分析が可能になったのには、膨大なデータを処理することが可能なほど、コンピューターの能力が向上した、という背景があるわけです。私の場合、30年ほどの経歴の中で、大企業や自治体において、45万人というデータを取らせてもらいました。そこから、どのような特性を持った人が、どんな業種の中で活躍しているか、といった情報を抽出することもできます。IT関係の営業職で、トップ100人のデータを抽出すると、それがどのような特性を持った人なのか、ということがわかるわけです。ビッグデータといえど、地球上のすべての人のデータではないので、どんなに精緻に分析しても、あくまでも最大で80%ほどの人の像が分かる、という認識を持っています。残りの20%は、ビッグデータでも測りきれない、というのが事実なんですね。医療の業界では、3分の2以上の方に効果があれば、その薬は認可されます。3人のうち2人に効果が見られればいいということ。世界中の薬の認可基準よりも高い確率で、ビックデータから抽出した客観的なインデックスで評価が可能ということです。これだけでも、そうそう精度としては高い、と言えます。経済の分析などを行う人材を積極的に養成され始めています。日本はまだ立ち遅れていますね。ここで勘違いしてはいけないのが、それで100%が分かる訳ではない、ということです。先ほどもお伝えしたように、ビッグデータで測れるのは80%ほどであり、残りの20%というのは、分析する人の経験値やどれほど体験をしているか、といったことに影響されます。私の場合は、残りの20%について人を分析する際、とにかく、その人のことをよく観察する様にしています。「何が特別、他と違った言動なのか」という「突出した部分」を抜き出すようにしています。全体像はビッグデータで見て、残りの2割は、突出したところを私の感覚で抜き出していく、という方法が、私の人を分析するスタイルです。突出したところを見る観察ポイントとしてはその人を単体で見るというより、何人かいる中で突出した部分を見つける、といった方法をとります。問題点やマイナスの部分も含みます。評価の味付けが変わってきます。残りの2割は、トレーナー・評価者の経験や洞察力がものをいうわけですね。本人の意向と一致しすぎたりすると、ある種、大きなプレッシャーを与えることにもなりかねません。考えると、もちろん、間違えた評価では困りますが、100%正確な分析・評価をするだけでなく、少し抜けていたり不完全な部分があってもいいのではないか、とも思います。その人自体を、ピンポイントで厳しく追及することで変われる人もいれば、潰れてしまう人もいます。このように、対象者の特性や状況を見極めて、分析した結果をどのように対象者に伝えるか、ということもトレーナーの腕前と言えます。我々の役割というのは、人を100%高い精度で分析、評価することではなくて、その分析や評価によって、いかにその人の成長に繋げるか、ということなのです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。人材教育の世界に足りないものRECOMMENDこちらの記事も人気です。