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2014年4月14日 (月)

仮説を最初に立てるな:日経ビジネスオンラインの記事より

 前にも書いたように、仮説のないビッグデータ収集は意味がないというのが私の持論である。ところが日経ビジネスオンラインを読んでいると仮説は最初に立てるな!:日経ビジネスオンラインという記事を見つけた。私の考えてることと全く異なる話である。
 ところがよく読んでみると、この記事で使っている仮説という意味と私が前にブログで書いた仮説の意味が違うのである。「仮説を立てて検証せよ」というのが従来からのセオリーであるが、ビッグデータ時代にはこれは成り立たないというのがこの記事の主張である。少し引用する。

 「CMイメージが高い客は、来店頻度が高いか?」という問いは、Yes-Noで答えるクローズド・クエスチョンだが、これをオープン・クエスチョンに変えてみればいい。後半の「来店頻度が高い」を残して、前半を5W1Hに変えてみると、次のようなオープン・クエスチョンができあがる。

 詳しくは記事を読んでもらうことにして、この記事における仮説というのはクローズド・クエスチョンのことなのである。そうではなくてビッグデータ時代のデータ解析ではオープン・クエスチョンを重視せよというのがこの記事の趣旨である。
 私が言う仮説というのはこの例を使えばもっと前段階の部分である。この例で言えば、「来店頻度を高くするにはどうすればいいか」という仮説があってそのためのビッグデータ収集をすべきであると言っているのだ。この来店頻度に着目するということそのものが仮説だと思うのである。この来店頻度に着目するということもなしに、ビッグデータを集めても絶対にまくいかないと思っている。
 私の仮説という使い方は間違っていたのかもしれない。仮説と言うよりはむしろ課題認識と言うべきなのかもしれない。ビッグデータを集める前に何の問題を解きたいのかいうことを明確にしてからデータを集めないと、意味がないということである。
 仮説と言う意味が分野によって意味が異なるということを初めて知った。

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