第一回「ビッグデータは幻想なのか？」（今回の記事）
西内さん、田中さんのプロフィールはこちらから
第二回「データサイエンティストって、ぶっちゃけどうなの？」（掲載中）
第三回「パーソナルデータで広告界の地殻変動は起きるか？」（掲載中）
「何がビッグデータだよ！」と投げやりな気持ちになる。
山本：ビッグデータ活用の先行事例としてはローソンがよく挙げられてるわけですよね。あれはあれで面白い取り組みだったかなとは思いますが、そこを宣伝しますかというのがとても奇妙でした。西内さん、ああいう取り組みがどんどん出てくると、データ解析の進歩とか、ゴールデンルールが見えてくるものなんですか。
西内：どうなんでしょう。ツールとか手法を分かっていても、アプリケーションを扱う経験がないとおかしなことになりますよね。「わが社はこんなに宝の山を持ってます！」と主張しておきながら、大して役に立たない情報しか含まれてないじゃん、という展開もありえますし。
山本：実際、商品開発とか仕入れ、売上の未来予測なんかにデータを使ってみても、どれだけの収益に貢献しているか実はいまいち分からない。
田中：検証可能性については手付かずの感じですからね。
西内：そうですね、本当にデータで儲かっている企業ほど外には成果を出せない、という側面もあります。ある意味、大した成果が出ていないケースを持ってる方が「やりました」とアピールしやすいのかもしれません。
山本：ソーシャルゲームなんかもそうですけど、よくA/B分析をやりますよと。そこで山を登り続ける、成長につながるようなデータ分析ならいいけど、実はループして同じような結論に戻ってきてしまうんですよ。
そうすると大抵のことはやり尽くして、「ああ、人間の好みなんて変わらないんだよね」なんて言って「必要なのはユーザーを惹きつけるイベントだ」などとくだらない結論になる（笑）。不思議なことに、「最適化」に向かえば向かおうとするほど、遠回りしていることってありません？
田中：「元に戻る」といいつつも、戻るまでの変化の過程を読み取るためのモニタリングだという見方もありえませんか？PDCAサイクルの話みたいに。
山本：いいご指摘ですね。よくあるのは、「データを使ってコストダウンできたら、現状のスタッフはどうなるの？」とか、拠点を持ってる企業なんかだと「今ある拠点はこの先どうなっちゃうの？」という展開ですよね。
つまり合理化すればするほど、今の事業を再編したり、否定したりする話になる。もちろんデータに基づいた合理化は大事だけど、やっぱり原点に返りましょうよ、ということでおしまい。結局のところ、業態自体が変化しないとだめなんですよ。
田中：西内さんからご覧になって、例えば、確固たるデータをモニタリングすること自体を無駄だと考えるのではなくて「経営判断をする上で、常に一定量の特定データの統計学的な解析と継続的な検証は必要なんだ」という位置づけで考えている企業はどの程度あるのですか。
西内：それで言うと、多くの人が「分析」と聞くと「売上を伸ばす」サイドの話に注目しがちですけど、データ分析によってコントロールすべきポイントが分かっても、直接的に解決できるとは限らないんですよ。
例えば、売上を上げるために広告をつくりましょう、という話になったとする。そこでデータに基づいて顧客の心理を突くような広告を作ろうとしても、最終的にはクリエイターのセンスによって「突き方」の程度が変わってくるのは避けられない。その点、商品の仕入れなんかはリーダーシップを持っている人が「こうします」と言えばOKだし、目の前のコストは下がりやすい。
山本：ただ、業界によってはコストダウンが行き過ぎて、価格競争に突入してますからね。数理モデルを組めば合理的な選択ができるはず、と思っていたのに、価格競争に陥ったら結局値下げのための体力勝負に業界全体が埋没してしまう。「なんだよ、何がビッグデータだよ！」と投げやりな気持ちになりますよ。
