#島田陽介 #ビッグデータ など信用できない !!!!!

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過去の「常識」がまったく通用しない今 ビッグデータなど、信用できない

2020年4月4日

「マーケティング評論家」という肩書きの商売がある。

マスコミ、特にテレビの雑談番組に出たり、著書を著したり、講演をしたり、企業内教育をしたりする。

その評論家のほとんどが利用するデータが、ビッグデータである。

例えば先日あるテレビ番組に出た某評論家によれば、某大学経営学部の19年春の徹底的な調査によって得られたビッグデータに従えば、男性の考える「結婚適齢」は、30代が34%、40代が25%、50代が8%、わからないが33%だった、ということである。

　視聴者の多くは、なるほど晩婚が増えるわけだ、と納得する、あるいはそんなはずはない、自分の近辺には早婚者が多い、と納得しない。

だが重要なことは、その後に起こる。このデータを知って、納得したものも納得しないものも、テレビを見て10分後には、このデータをすっかり忘れてしまっていること、である。

マーケティング評論家の役割は、ある定説の説得あるいはその反論という、「結論」補強のために援用され、そしてすべて忘れ去られる。

　ちなみに先に挙げた某大学の調査データと称するものは、私が今思いついた捏造である。だが重要なことは、仮にテレビの評論家のデータが仮にこのような「捏造」であっても、ダレもその真偽を確かめようとしない、ということである。

なぜならデータはあくまで、ある結論を導き出し説得するための手段の1つとして用いられているのにすぎない、という常識を、説くものだけでなく、実は聞くものも共有しているからだ。

　もちろんビッグデータが役に立つ場合もある。例えば天気予報。天気予報は、1.繰り返し現象であり（春夏秋冬は繰り返す）、2.パターン化ができ（快晴と大雨の気象配置図はパターン化できる）、3.後にただちに結果を検証でき、4.それがさらに次の予測の資料になる、といった条件を備えているからである。

その天気予報さえ最近は異常気象で危ないが。

　｢天気予報｣が示唆するのは、データが資料として活用できるテーマについては、データ量が多いほど、データを効率的に用いることができる、という事実である。

だがマーケティングを知るものなら、マーケティングこそ、むしろ過去のデータを資料として活用できないテーマが圧倒的に多い、と思うはずである。

　それは、いまや場所によっては人口を超える台数が普及している「携帯」は、いったいどんなビッグデータを根拠に生まれたか、という問いを考えてみれば、明らかである。

｢携帯｣普及に先行する、その普及を示唆する、どんなビッグデータがあったか。さすがのマーケティング評論家も、それを見いだすことはできまい。

　いや肝心のことは、仮にそれを見つけ得たとしても、｢携帯｣具体的に例えばiPhoneを発明した人は、そのデータを見て発明したのではない、ということである。

iPhoneは、ビッグデータからは絶対に生まれない。としたら電気自動車も、自動運転自動車も、それを生んだのは決してビッグデータなどではない。

　これは独断ではない。なぜならそれには、こういう事情があるからである。人々の欲望は、｢内｣から生まれるのではなく、「外」から生まれる。

男が女を、女が男を意識するのは、具体的に目前にある特定の異性が現れたときである。すべての異性は、｢内｣からではなく、明らかに「外」から立ち現れる。

理想のマリアそっくりの女性が目前に現れたとき、人は恋に落ちるのではない。

逆である。

具体的な特定の異性が目前すなわち｢外｣に現れたという事実がまずあり、そこから後に｢内｣に、その異性への恋が生まれる。

　｢携帯｣でも、事情は同じである。

人々の前に｢携帯｣が具体的なモノとして出現し、そこでそれに興味を抱く人間あるいは抱かない人間が現れ、それが｢携帯｣の購買と所有をもたらし、それを用いる他人という外部が増加するにつれ、さらにそれを持ちたいという欲望が、まさに外から生まれる。

　モノに限らない。米国のダラー・ストア（日本の100円ショップとは違い、はっきりいえば貧乏な人に、生活必需品の小パック・低売価品を売る店である）は、何らかの人口統計、ビッグデータから生まれたのではない。

それはまず個人の思いつきから生まれた。思いついた人あるいはそこから起業を考えた人は、その起業のためなんらかのビッグデータを参考にしたかもしれない。

だがまだダラ－・ストアが生まれていないのに、ダラ－・ストアに関するビッグデータがあろうはずもない。

だからダラ－・ストアは、断じてビッグデータを見て、思いつかれたのではない、と断言できるのである。

　だから日本にもダラー・ストアが生まれるかどうか、それに関するビッグデータなど存在しない。生まれないというビッグデータも存在しない。

まして米国のダラ－・ストアで買物のする人々は、ダラ－・ストアが、そこに生まれたから、買ってみようと思って体験し、それが広がり・増えていったのであって、それをビッグデータで説明することはできない。

　ビッグデータが説明し得ること、その役割は、あくまで携帯やダラ－・ストアが生まれ、支持された後、なぜ支持されたか、テレビの雑談番組で、もっともらしい説明が必要になったとき、マーケティング評論家がその参考資料として用いること、しかその用はない。

そしてそれこそ、天気予報士が、過去の気象の膨大なビッグデータを前にして、翌日の天気を予報するのとまったく同じ行為である。

　｢納得｣させるための、「説明」はすべて、リニアに行われる。だがイノベーションは、リニアなデータの上には、決して生まれない。

セブン-イレブンが初めて、あの「おにぎり｣を売ったとき、あの｢おにぎり｣についてのデータは、ビッグデータどころかスモールも当然に皆無であった。

そのとき、もしビッグデータが存在したとしたら、それはあの｢おにぎり｣ではなく、過去の｢おにぎり｣についての通時的かつ共時的なビッグデータであったはずである。

　そのデータは、あの｢おにぎり｣をマーチャンダイジングする上では、参考になっただろうが、あの「おにぎり」を着想するのには、何の参考にもならなかっただろう。

今でこそあの「おにぎり｣については、確実に膨大なビッグデータが存在する。だが膨大極まるビッグデータが存在しているはずのこの何十年間、あの｢おにぎり｣にとって代わる、出現時のあの「おにぎり」に匹敵する、別のあの「おにぎり」は、ついぞ生まれていない。

　考えてみれば、メーカーがなぜビッグデータを参考にできるかといえば、基本的に本当の｢新製品｣は、ほとんど出していないからである。

ビール・メーカーは、かつてからある｢ビール｣の、いわばバリュエーション、改訂版を、出し続けている。

最初は醸造したての生ビールを、次に瓶入りを、さらには缶入りを、そして第3のビールを、さらにはノンアルコール・ビールを。もちろんそれぞれは画期的な「新製品」だが、｢ビール｣という視点でいえば、要するにビールの改訂版を出し続けているにすぎない。

　これは決して非難ではない。マーケティングとは、そういうものだ、といいたいだけである。

だから｢マーケティング｣は、矛盾なく｢ビッグデータ｣と親和性がある。

それは天気予報に似ている。天気予報は有用である。なくなったら困る。

だが同時にビッグデータで予報できないものがあることにも注意しなければならない。

　地震である。地震は、今のところどれだけビッグデータがあっても、ビッグデータからは予測不可能な現象である。

地震について、ビッグデータができることは、あくまで事後の｢説明｣のみである。

ビジネスにおいても、本当のイノベーションは地震のように起こるものである。なぜ今それをいうか。

これまでの「常識」がまったく通用しない状況が生まれているからである。

・島田陽介先生のメールアドレス：shimad@msb.biglobe.ne.jp

※本稿は島田陽介先生のアドレスにアクセスした方に「今月の提言」の形で送っているものの加筆訂正版です。