これからビジネスマンが新しいスキルを身につけるなら、統計学がお薦めですよ、というお話です。
そうです、３種の神器（IT, 会計、英語）のどれでもなく、統計学です。
統計分析ができるとビジネスのあらゆるシーンで活用できますし、それを極めていくとマーケッターとして
個人で稼ぐ力を身に着けることも可能になります。
以下で深掘りしていきましょう。
1. 統計分析が最強の武器
1.1 数字からストーリーを語れる人が一番強い
2. 最近のバズワードの根幹のすべては統計学
3. あらゆるものやサービスがデジタル化される時代
4. AIが超複雑な計算をしても最後に決めるのは人間
5. 5. 三種の神器が不要になる時代
統計分析が最強の武器であると断言致します。
それはあらゆる分野や業種で過去の実績やデータを分析できると、最速・最善の未来予測を最強のロジックで導きだせるからです。
- 売上を増やす。
- コストを下げる。
- リスクを最小化する。
- 相手と交渉する。
- トレンドの流れを把握する。
- ブランディングの強化。
他にもマーケティングとしての要素は沢山あると思いますが、これらのすべてに共通していることは、シンプルに次の２つです。
- 目的 未来を予測すること。
- 手段 過去にどうだったかを確認する。
これを実現可能にするのが統計分析です。
つまり、控えめに言っても、統計学を勉強しなくて良いビジネスマンなんていないのではないか、と思えるくらいです。
<統計学の素晴らしさを語っている本>
これは実際に僕の体験ですが、会社には根拠の無い過去の経験談や自分の勘をもとにダラダラと説明している中間管理職のおっさん達がいて、中々案件が通らずに苦しんでいた時期がありました。
そんなとき、もともと統計分析が好きだったこともあって、数字を起点にストーリーを語るようにすることで、そういう人たちを一発で黙らせることができました。
元来、トップの経営層というものは「過去の事例はどうだったか？」と「定量的にどうなのか」いう２点をとても敏感に気にする生き物です。（むしろそれを気にしていな経営社の会社はヤバイです。）<
そして、その２つを同時に満たせるのは、統計分析以外にありえません。
大事な経営方針の提案を具体的な数字や確率から語れるようになれば、必然的に一目おかれる人材になります。
最近、ニュースなどを見ていると次の言葉を目にする機会が多いのではないでしょうか？
- ビックデータ
- 人工知能・AI
- データサイエンス
- 機械学習
- ディープラーニング
- ウェブマーケティング
- データマイニング
- 自然言語処理
これらの言葉は、全て統計学から派生したといっても過言ではありません。
もう少しわかりやすく分類してみます。
＜過去の膨大データを集めたり、そのデータそのものの総称＞
ビックデータ、データマイニング
＜データを元に未来を予想する技術＞
データサイエンス、機会学習、自然言語処理、ウェブマーケティング
＜その予想に人間の思考回路を取り入れた技術やその概念＞
人工知能・AI、ディープラーニング
って感じです。
統計リテラシーを高めていくと、いままで宇宙語にしか聞こえなかったこれらの最先端技術に対してもストレス無く理解できるようになりますし、メディアの情報に対しても敏感になり、超AI時代の波に上手に乗るヒントを自分で探せるようになります。
じゃあ、今後、統計分析能力の需要は伸びるのか？と聞かれれば、即答でYesです。
理由は簡単。あらゆるものがデジタル化、データ化されていく時代だからです。
一昔前までは、統計分析したくてもできない状況でした。なぜなら、データを取得したり管理するためのIT技術が追いついていなかったからです。
しかし、PCが普及しスマホが当たり前の世界になってから、データエンジニアリングの技術が爆発的に発展しました。
そして、その勢いはこれから加速することはあっても、減速することはありません。
そのビックデータの中から以下に良質なデータを見つけ出して、そこから精度の高い未来を導きだせるか、
すべてのビジネスマンや企業に求められる時代になってきます。
とはいっても、結局、AIが発展してボタンひとつで全部計算してくれるんでしょ？という声が聞こえてきそうです。
それはある意味正解です。でも、忘れてはいけない大事なポイントがあります。
それは、どこまでいっても会社は人間の集団であるということです。
会社が人間の集団である以上、プロジェクトや経営方針の提案はヒトによって行われますし、その意思決定もまたヒトによって行われます。
「なんだかよくわからないんですけど、AIがこういっているのでこの戦略でいきたいと思います。」
「そうだな、AIが言っているのだから間違いないだろう。どうやってその確率を求めたかは一旦忘れよう」
こんな会話は普通の会社じゃありえないですよね。
つまり、どれだけAIの技術が発達しても、１００個の選択肢を５個くらいまでにはできるかも知れないですが、５個から１個を選ぶためには、それを提案するためのコミュニケーション能力と、それを意思決定するための統計リテラシーが必要になります。
＜統計学の超入門書＞
完全独習 統計学入門
若干話がそれますが、いわゆるビジネスの三種の神器説は、後数年で完全に崩壊すると思っています。
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<三種の神器>
- 英語
- 会計
- IT
google翻訳を始めとする自動翻訳アプリが目覚ましい発展を遂げています。
英語、中国語を始めとする主要国言語であれば、ほぼ違和感無く日本語に翻訳できるアプリやサービスがいくつも出始めているので、書類等の長文を読む場合でもほぼ困りません。
また、AIを駆使した契約書の自動レビューサービスなど、Legal Techという分野もその応用が加速化しています。
音声も、ほぼタイムラグがない状態で翻訳してくれるサービスが後数年で普及されるとしています。
つまり、今後言葉の壁はどんどんなくなっていく世の中に突入しているのです。
「Alexa、この場合の会計処理を教えて」と話しかけると、天文学的な過去事例の中から最善のものを選んで教えてくれる。
そんな世界がすでに実現しようとしています。
また、実際の経理処理についてはRPA(Robot Process Automation)というデジタル技術をつかって自動化するトレンドが来ています。
よかったら、下記の記事もチェックしてみてください。
RPA人材になるための３つのステップ
ITについては、引き続き重要なファクターですが、これにも注意が必要です。
ただ漠然と、プログラマーになりたいとか、Webエンジニアだとくいっぱぐれなさそう、といった理由ですと
完全に挫折します。
明確な目的をもって、取り組まないとモチベーションが続きません。
その最初のステップとして、統計分析ができるようになる手法としてエクセルやプログラミングを試してみてはいかがでしょうか？
統計リテラシーが高く、しかも、なんらかのツールを使ってちょっとした資料を作れるようなると、はっきり言って怖いもの知らずです。
<よく利用されるツールやプログラミング言語>
- Python
- R言語
- エクセル
今回はここまで。具体的にどんな統計スキルをどうやって習得していくかについては、また少しずつ紹介していきます。