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最近、新規ビジネスプランを書いたりして思うこと。

こうやったら新規ビジネスは上手くいくというノウハウ本はあるけど、この通りにやっても上手くいかないと思う。

なぜか？

やっぱり、新規ビジネスは考えて、考えて、考えて、考え尽くしたところに、新しいビジネスがあって、”こうすれば上手くいく”というノウハウだけでは、やっぱり、考えが浅くなる。

結局のところ、”これはうまくいきそうだ”と思いつくことはある。これはこれで重要だけど、そういう思いつきはもうすでに大半の人がやっている。だから、新しいことをやるには、その”思いつき”を様々な角度から検討し、本当に上手くいくかを考え、上手くいかない場合はどういうケースかを考え、”これだったら絶対いける”というレベルまで昇華させる、やっぱり、その段階でようやく腑に落ちる。

とくにベンチャー企業の場合、基本は資本力では大企業に勝てない、だからこそ、考えて、知恵を絞って、ひたすら考えて、”これなら間違いない”というレベルまで考える。孫さんは、これを「脳に汗をかくくらい考えるべし」と指摘していて、まさに、その通りだと思う。

と考えると、やっぱり、幼いころから「脳に汗をかく」習慣をつけるというのはとても重要だと思う。それは、ちょっと考えたところで「これでいいや」というのではなく、あらゆる角度から考えて、考えて、考える、こういう習慣ができれば、新規ビジネスに限らず、どんなところにいっても確実に生きる。自分もできているとは思わないけど、やはり、これが必要なんだなと思いました。

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温故知新とはいったもので、論語を読むといつも新しい発見があります。

今回の発見は、子路第十三にあるこの一節

葉公政を問ふ。子曰く「近き者説（よろこ）び、遠きもの来る。」

葉公が政治について孔子に質問した。孔子は言う「政治を行うには民心を得ることを貴びます。ゆえに近くにいる民は己の恩沢をこうむって悦び、遠方の民は己の封を聞いて来たり附くようにすべきであります」

「論語新釈」（宇野哲人、講談社学術文庫ｐ３８９）

そう、ある政治家がすばらしい政治をしていれば、そこに住んでいる人々は喜ぶ。そして、それを遠方の人が聞きつけ、そこによって来る。

これは当たり前といえば当たり前なんだけど、すごく含みがある。やっぱり、遠方の人間を直接呼ぶことはできない、まずは、近い人々を呼ぶと。

そして、ネットビジネスでも同じことが言えると思う。

最近、よく相談を受けるのは、どうやってユーザを増やすか。とくにスマホのアプリの場合、誰でもアプリをつくることができるので、企業だろうが個人だろうが同じ土俵で相撲を取らざるをなくて、結局、がんばってつくったアプリが埋もれてしまうケースが多い。

で、どうやって埋もれないようにするか？

やっぱり、「近き者説び、遠きもの来る。」しかないと思う。簡単にいえば、自分の知り合い、企業であれば取引先、など、ほんとに顔の見える近い人を呼び込み、近い人が”このアプリはいけてる”と思ってもらって、はじめて、遠方の人が聞きつけ、そのアプリをダウンロードする。だから、どんなすごいアプリでも、リリースすればすぐに遠方の人がやってくることはほとんどないと思う。

論語のこの説は政治の話だけど、その言わんとするところは政治、ビジネス、ひいては、ネットビジネスとも同じであり、まずは、自分の知っている人を口説く、それがなくては、遠方への拡散はありえない。まさに、論語を読み返して、温故知新の思いです。

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MBAを持っていいない自分がMBAについて語る資格はないのですが、まわりにたくさんのMBAがいることもあり、最近思うこと。

MBAは士官学校か？

MBA(Master of Business Administration　経営学修士）は、ときに、ビジネスの士官学校と呼ばれる。

おそらく、その所以は、MBAをとると、経営・指導に携わる”エリートコース”を歩む点が、士官学校を卒業して、一兵卒ではなく、将校からスタートする点と似ている、という点にあるかもしれない。

たしかに、それはあるかもしれないけど、自分の理解は、たぶん、MBAと士官学校は違うと思う。

先日、ある方から教えていただいたのは、”士官学校の目的は上司から受けた命令を部下にきちんと伝えること”、という。

軍隊の場合、これはとても重要、やはり、上司から受けた命令が、”これはイケてない”とおもって、部下に”イケてないので、これはやらない”といってしまったら、軍隊のような大きな組織は成立しない。だからこそ、ピラミッドの組織を維持すべく、上官の命令を、確実に上手く部下に伝える、こうした中間管理職的な職務は必要だと思う。

MBAを否定するつもりはないけど、やはり、２年程度大学にいったからといって、こうした士官学校的なトレーニングが身に付くとは思えない。だから、MBAはビジネスの士官学校というのは、やはり違う気がする。

だからといって、MBAに価値がないか？

といえば、そうでもない。自分が思うに、様々なバックグラウンドのつながりだと思う。

たとえば、日本の場合、今でも、ｘｘ年入社という同期のつながりが深い。でも、同期のつながりだけを重視すると、視野が狭くなってしまう。

だからこそ、ビジネススクールという全くバックグラウンドが違う、そうしたバックグラウンドの違う人とつながることで、新しいビジネスにつながることが多々ある。

逆に言えば、士官学校の問題点は、”同質化”してしまうこと、士官学校の成績が、将来の昇進につながり、多面的な判断ができなくなる。だからこそ、異なるバックグランドの人つながることで新しいビジネス・価値を生み出す、これはこれで素晴らしいことだなあと思います。

だからこそ、たくさんの日本人が、まったく違うバックグラウンドに”飛び込む”、これが重要なのだと思いました。自分も”飛び込み”ます！

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最近、スモールデータという言葉を聞くようになった。

いうまでもなく、ビックデータに対するアンチテーゼだ。

ビックデータとスモールデータ、何が違うのだろうか？

結局のところ、自分の理解では、誰が意思決定するか、という話だと思う。

ビックデータの場合の意思決定は、コンピュータ、膨大なデータの中から、人間によってプログラムされたアルゴリズムを基に、パターン（例：ワインの熟成度、ユーザの嗜好（この商品をかったユーザは、この別の商品も買う）、などなど）を発見する。この場合は、データが多ければ多いほど良いので、必然的に人間の出番は少なくなる。

一方、スモールデータの場合、　“小さい”データであるので、判断するのは人間だ。結局のところ、情報理論で重要なのは、S/N(Signal/Noise)比、ノイズばっかりで信号(Signal)が少なければ意味がない。だから、ノイズを減らして、S/N比を上げる、そうすれば、必然的にデータは少なくなり、”スモールデータ”となる。

では、この”ビックデータ”と”スモールデータ”、どちらがよいか？

単純に比較はできないけど、結局のところ、どうパターンを見つけるかという話だと思う。

ビックデータにしろ、スモールデータにしろ、重要なのは、データの中からあるパターンを（この購買履歴のあるユーザに、別の商品を提案すれば売れるなど）見つけることだと思う。そして、ビックデータはコンピュータによるアプローチ、スモールデータはどちらかといえば人間によるアプローチ、どちらが優れているとは一概に言えない。

たしかに、コンピュータの処理能力は上がってきているけど、回帰分析をする場合であれば、どれを説明変数にすればいいなど、結局のところ、やはり、人間の知見が必要だと思う。

コンピュータ頼みもダメだし、かといって、人間頼み一遍でもダメ、コンピュータと人間とのはざまでのバランス、これが大事なんだと思ったのでした。

ちなみに、パターンを見つけるという話は、拙著「ビックデータ戦略」で触れていますので、こちらもご参照ください。

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日経ＢＰ田島様よりご献本いただきました、ありがとうございました。

最近、いたるところで耳にする「データサイエンス」あるいは「データサイエンティスト」について解説した一冊。

もともと、統計自体は、何十年も前からビジネスに活用されてきており、今さら、統計という話ではない。では、なぜ、”今”なのか？

やはり、ソーシャル、Ｍ２Ｍ、ウェブなど、様々なデジタル情報が爆発的に増加、くわえて、本書では、データ処理基盤の進歩、使えるデータの整備、人材育成の動きにより、「データ活用のチャンスがより多くの企業に訪れる」（ｐ２６）だからこそ、確率論に基づいた統計のスキルが更に重要になると。

とはいうものの、単に、学校の授業の統計解析をマスターできれば良いという話ではない。むしろ、筆者が主張するのは、「膨大なデータを見極めて、目的を達成するための意思決定に役立つ気付きをえる「目利き力」」（ｐ３８）が重要と指摘する。そして、その目利き力は

１．データを活用したビジネスを活用する力
２．データサイエンスを支える統計知識
３．アナリティクスを実現するＩＴスキル

の3つが必要と説く。

自分も統計を活用（本書でいえば、正規分布くらいまでは使うけど、機械学習まで及びません。。）することがあり、つくづく思うのは会社によってデータを活用しようという姿勢が全然違うこと。「分析力を武器とする企業」（トーマス・H・ダベンポート）では、企業の分析力にはステージに分かれていると説いているように、Excelの四則演算で十分な会社もあれば、SPSS等を利用して、高度な統計手法を駆使している会社もある。

そういう意味で、本書で指摘している「筆者は企業経営層の方々に「データサイエンティストとは何者か」と聞かれたら、まずは「データサイエンスという言葉の定義を合わせましょう」と回答するように心がけている。」（ｐ２４２）という主張は尤もだと思う。

Excel、SPSS、いずれも共通しているのは、やはり、データ・数字をもとにビジネスを展開すること、そして、他社にまねできないビジネスを展開すること（イノベーション）。そして、イノベーションを生むには、本書では次の3つが必要と説く。（ｐ２２８）

１．適当な解で満足してはいけない
２．普遍的だと思われている事象であっても漫然と処理してはいけない
３．妥協せずやり抜く

自分が思うに、データはモノごとの状態を客観的に提示してくれるものだと思う。たとえば、甘いだけだとわからないけど、糖度10%といえば、客観的に提示しているといった類だ。そして、　当たり前と思われていることをも漫然と処理せず、データに即して検証することでイノベーションは生まれるのかもしれない。そして、日本からもデータサイエンスを通じてたくさんのイノベーションが生まれたらこれほど素晴らしいことはないと思う。

本書は、データを活用したビジネス、統計の基礎、アナリティクスを実現するＩＴスキルがコンパクトにまとめられており、そして、それを使ってどうイノベーションを誘発するか、を考えさせられるよいヒントになりました。

データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方 (2013/11/07) 工藤卓哉、保科学世 他 商品詳細を見る

分析力を武器とする企業 (2008/07/24) トーマス・H・ダベンポート、ジェーン・G・ハリス 他 商品詳細を見る

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戦後、焼け野原のなかで生まれたソニーというベンチャー企業が、30数年で世界を代表するエレクトロニクス企業にどのように成長できたのか、とても興味があります。

最初に読んだ本は、盛田昭夫の「MADE IN JAPAN」、盛田昭夫という第一人称からソニーをどのようにして大きくしていったのかが、とてもよくわかります。その成功の要因の一つは、トップダウン、トランジスタラジオの海外ＯＥＭを蹴って自社でＵＳ販売を始めた件にしてもウォークマンの件にしても、”合理的”に考えれば、説明がつかない。でも、トップが決断して、結果的に果実を得る。

そして、次に、この本「ソニー・ドリームキッズの伝説」

「MADE IN JAPAN」は,盛田昭夫の一人称だけど、「ソニー・ドリームキッズの伝説」は、ジョン・ネイスンというソニーとは独立した第3者の視点からソニーの伝説に迫っていて、前述の、「なぜソニーがグローバル企業になれたのか？」に対して、様々なとくに米国の視点から迫っている。

自分の理解は、3つあると思う。

まず1つ目は、創業者井深大の”執念”、彼はテープレコーダの製造にしても、テレビの製造にしても、100台作ったとして、99台失敗しても、1台でも成功すれば、「絶対うまくいく」という執念で、原因を追究し、プロダクトを改良する、これがソニーの礎になったのは間違いないだろう。

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2つ目は、同じく創業者盛田昭夫の”外交”、彼が日本人として戦後早い段階で、生活の拠点を東京からニューヨークに家族で移住したことはよく知られている。もともと、日本のビジネスマンはほとんど日本にいる状況で、ニューヨークに居を構えているのは、ほとんど、彼一人という状況。そこで、彼は、ニューヨークの経済人くわえてワシントンの政治家とも太いパイプを築く。そうした状況ゆえに、アメリカ人からは、”日本でビジネスしたければ、政治家ではなく、まずは、盛田に相談しろ”というくらい、アメリカ側から信頼されていたという。たとえば、かつて、アメリカの保険会社プルデンシャル生命が日本に進出しようとして、彼に会談を申し込んで、できたのが、ソニー生命という。まさに、虎穴に入らずんば虎児を得ず、これがソニーのグローバル企業の基盤となっていることは間違いないだろう。

そして、最後は、大賀典雄の”ブランド”、もともと、バリトン歌手を志した大賀は、人一番、洗練されたモノに対する執着が強かった。ソニーの名前はもともと”ソニー坊や”から来ていて、キャラクター自体は全然洗練されていない。そこで、大賀がロゴデザインなどを手掛け、ソニーの洗練されたブランドイメージを築いたと。

ほぼ家族同様の3人が、それぞれ、技術、外交、ブランド、それぞれ補完しながら、新しい領域を開拓する、やはり、この良い意味での家族経営がソニーの原動力になっていったんだと思いました。21世紀のソニーはといわれたら、徹底的に技術を突き詰める人、世界の果てだろうと一人で開拓する人、そして、洗練されたブランドをつくる人、こうした”人”の結集が次のソニーを生むのかもしれない。