前回は、「ビッグデータ」に関わる話の中で、「演繹（えんえき）法のようにデータを裏付けに使って仮説を検証する方が現実的」という解説をしました。今回は、データドリブンを成功に導く上で有効になる「仮説」を立てるために必要なことを考えてみます。
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「具体的な方向性を模索」する日本企業
仮説とは、「一部の事実に基づくものの、まだ確からしさの裏付けがないアイデアや説明」という意味です。まだ存在するか分からない段階であり、これからその確からしさを裏付けていく、まさに「仮の説」となります。
ビジネスの現場で仮説を立てる際には、どの領域について考えるかを意識しておくことに大きな意味があります。というのも新規事業を創出する際の仮説と、既存ビジネスを効率化するための仮説には、大きな隔たりがあるからです。
これは、ビジネス上の目的がどこにあるかを確認することともいえます。新規事業の創出と既存ビジネスの効率化では、その先にある具体的なアクションが全く異なります。そもそもの目的という「旗を立てる」役割は、トップマネジメントが担うことになります。
もちろん、目的を決めることは容易ではありません。日本の多くの企業がその問題に苦戦している様子は、2018年9月に経済産業省が公開した「DXレポート」から見て取れます。
ビジネスをどのように変革していくか、そのためにどのようなデータをどのように活用するか、どのようなデジタル技術をどう活用すべきかについて、具体的な方向性を模索している企業が多いのが現状と思われる。
経済産業省 デジタルトランスフォーメーションに向けた研究会、「DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～」、2018年9月
その後、2022年7月に経産省が公開した「DXレポート2.2」にもこうした記述があります。
サービスの創造・革新（既存ビジネスの効率化ではない取組み）の必要性は理解しているものの、目指す姿やアクションを具体化できていないため、成果に至らず、バリューアップへの投資が増えていかないのではないか。
経済産業省 デジタル産業への変革に向けた研究会、「DXレポート 2.2 バリューアップ（サービスの創造・革新）の取り組み状況」、2022年7月
最初のDXレポートから4年が経過しましたが、ビジネス変革の方向性を模索し続けている日本企業は、今なお多いといえるでしょう。
目的が変われば分析すべきデータも変わる
目的を決めることの難しさを分かりやすく説明するため、筆者の経験に基づく具体例を示します。
筆者がかつて関わった、ある企業にSFA（営業支援システム）を導入するプロジェクトで、その企業の幹部がこんなことを言っていました。
「SFAで効率化するのは良いことなので、進めてもらって構わない。ただし、私の会社の営業は既存顧客に繰り返しアプローチするルート営業ばかりのため、新規事業やイノベーションを創出するには、現在の行動データを分析してもあまり意味がない。行動データの分析から本当に欲しい示唆を導くには、営業の戦略やスタイルを変えないといけない」――。
