【デジタル時代のリスキリングの大本命】データを用いた問題解決の全体像

以下にデータを用いた問題解決の全体像を示す。

論理的には２種類のプレイヤーがいる。「問題を抱えている人」と「問題を解決する人」である。あなたは「問題を解決する人」である。

あなたにとって「問題を抱えている人」は種々のケースがありうる。お客さまに向けた仕事をしている人であれば、お客さまだろうし、社内で仕事をしている人であれば、上司であったり他部署の人だったりするだろう。場合によっては、自身の問題を解くケースもありえる。その場合は「問題を抱えている人」と「問題を解決する人」が物理的には同一人物になる。

問題解決は以下のように、大きく３つの流れで行われる。

A：解くべき問題を定義する
B：問題を解く
C：物語り方を考え、提言する

これは日本人が得意な勉強ではない。決して、一夜漬けして覚えるような類のものではない。問題解決はスポーツである。スポーツなので、やみくもにやっても、うまくはならない。大事なのは型である。型をしっかり学び、それを身体にしつこく覚えこませれば、いずれ必ずできるようになる。まずはその認識をもつことが重要である。

Aでは、解くべき問題を自分で定義できるように、「考え方の型」を身につける。その型のベースとなるのは思考法である。思考の仕方は、静的な思考法（論理思考・水平思考）と動的な思考法（システム思考）の２つに大別できる。この２つを組み合わせることで、たとえるなら、波動性と粒子性をもつ光を量子力学で解くかのような感覚を味わえる。

わかりにくいと思うので簡単にいうと、静的と動的それぞれ個別に思考することは、この２つを組み合わせて思考することに勝てない、ということである。さらに簡単にいえば、右利きや左利きより両利きのほうが強い、ということである。

Bでは、データを用いてビジネスおよび投資の問題を解けるように、「データをビジネス・投資に応用する型」を身につける。統計の手法を単純に学ぶのではなく、それらの手法がビジネスや投資の文脈において、どういうときに応用できるかを実践知として身につけることである。

たとえば、標準偏差。標準偏差とはビジネスの文脈でいうと、どういう意味なのか、どうビジネスに影響をおよぼすのか。さらに株価の標準偏差だったら、それは自分の資産にどういう影響をおよぼすのかといったことを深く考え、自分のものにすることである。

Cでは、人を動かして自分の考えた解決策を実行してもらえるように、「伝え方の型」を身につける。人はそう簡単に動かないので、頭（理性）と心（感情）、両方にアプローチすることが必要になる。

とくにデータの世界は、理性よりになりがちで、ロジックを積み上げて人を説得しようとすると、「言っていることは理解できるけど、感情的にはやりたくない」という反論に必ずぶちあたる。これもある意味、頭と心の両利きでの対応が必要である（それにしても両利きというのは便利な言葉だ）。

この後のNOTEで、A、B、Cそれぞれの詳細について説明する。