会計

データサイエンスは芸術だ – 数字の向こうに人を見る、美術館で磨く仮説の力

みなさん、おはようございます！こんにちは！こんばんは。Jindyです。

売上が下がった。利益率も悪い。そんな表を前にして、前月比と前年比をきれいに並べる。グラフに色をつけ、最後に「改善が必要」と書く。資料は完成した。でも、何が起きたのかは、まだ分かっていない。

数字を整理する力と、数字から状況を読み解く力は、少し違います。後者に必要なのは、計算の速さに加えて、その数字が生まれた背景を想像し、確かめる力です。この記事では、その力を美術鑑賞とつなげて考えます。予実差異の説明も、決算書の読み方も、問いの立て方ひとつで変わります。

私は美術館によく行きます。絵の前で考えるのは、この絵は何を伝えたいのか、この時の作者は何を感じていたのか、そして自分はこれほどの情熱で仕事に向き合えているか、ということ。

もちろん、こちらの想像だけで作者の心は確定できません。それでも、目の前の手がかりから、まだ見えていない背景へ思考を伸ばす時間には意味がある。データサイエンスは芸術だ。私はこの言葉を、数字への想像力と、想像を確かめる責任の両方を込めて使いたいのです。

数字は人の行動が残した跡だ – 集計表を眺めるだけでは見えない現場

数字には温度がないように見えます。でも、買うか迷った人も、納期を守ろうとした人も、その数字ができる途中にはいたはずです。集計によって消えた事情を、どこまで取り戻せるか。分析はそこから面白くなります。

同じ売上減少でも、必要な質問は違う

ここからの会社や数値は、仕組みを説明するための仮例です。ある店の売上が前年より落ちたとします。需要が弱いのかもしれない。値上げで客が離れたのかもしれない。そもそも欠品して、売りたくても売れなかったのかもしれません。

需要不足なら販促を考える。一方、欠品が原因なら、広告を増やすほど来店した人をがっかりさせる。売上減という同じ表示でも、打ち手は逆向きになることがあります。

だから、売上を客数と客単価に分けるだけで終わらせず、営業日、来店から購入までの流れ、在庫の有無まで見にいく。購買記録に残っていない、買えずに帰った人も想像の対象になる。ただし、その人数や感情は記録から勝手に補わず、欠品履歴や問い合わせで確かめます。

感情に想いを馳せるとは、「顧客は不安だった」と言い切ることではありません。不安があったなら、どんな行動が記録されるだろう。比較ページへの移動か、契約直前の離脱か。そこまで問いを具体化することです。

経理屋は、額縁の外も見る

会計の数字を作る側にいると、どの期間に、どの範囲で、何を集計したかが気になります。商品が動いた日と売上の計上日、請求日と入金日は、必ずしも同じではない。表の見出しが同じでも、中身の区切り方が変わっていることもある。

たとえば営業利益が改善していても、売掛金が膨らみ、営業キャッシュフローが弱いなら、販売条件や回収の状況を確認したくなる。ただ、それだけで無理な売上計上と決めつけてはいけません。季節性や成長に伴う増加でも似た姿になるからです。

絵に額縁があるように、集計表にも境界があります。連結対象、部門の区分、通貨、税込か税抜か。その外側を確認せずに立派な物語を語ると、組織変更による増減を、現場の努力や失敗だと読み違える。

ここは地味です。美術館の話から急に締め処理の話になった。でも、数字の背景を読むなら、その数字がどう作られたかを避けて通れません。筆の跡を見るのと同じくらい、集計の跡を見る必要があります。

平均値からこぼれ落ちる人がいる

平均の対応時間が短くなった。効率化の成果に見えます。ところが、簡単な問い合わせが増えただけで、難しい案件にかかる時間は延びているかもしれない。対応を早く切り上げ、同じ人が再び問い合わせている可能性もあります。

平均を見たら、ばらつき、対象の構成、再発を見直す。一部の極端な値にも、入力ミスと、現場の切実な例外の両方がありえます。都合の悪い点を消したら線がきれいになった、では困る。その点こそ、仕組みが誰かに無理をさせている跡かもしれません。

NISTが説明する探索的データ分析も、図などを使い、構造や外れ値を探し、前提を点検する姿勢を重視しています。先に決めた説明へ数字を押し込む前に、数字の姿をよく見る。絵を前に少し立ち止まる態度と、ここはよく似ています。［1］itl.nist.gov

集計は、現実を扱いやすくしてくれます。その代わり、個々の事情を省きます。分析する側は、その便利さを受け取りながら、省かれたものが今回の判断に影響しないかを考える。全部を復元する必要はなくても、見なくていいと決める理由は持っていたい。

数字の裏に人を見ることは、優しい説明を添えることとは違います。どの行動がこの数字を生んだのかを考えることです。そこが見えると、会議の質問は「なぜ未達なのか」から「どこで、何が変わったのか」へ動き始めます。

美術館で磨けるのは、根拠に戻る習慣だ – 作者の気持ちを決めつけない鑑賞法

絵を見て自由に想像するのは楽しい。でも、自由な想像と、根拠のある解釈は同じではありません。その行き来を意識すると、美術館は思考の癖に気づける場所になります。

悲しそう、と言う前に何が見えたか

窓辺に座る人物の絵を想像してください。うつむいていて、画面の色は暗い。悲しそうに見えるかもしれない。では、悲しさは絵に描いてある事実でしょうか。それとも、姿勢や色からこちらが読み取った意味でしょうか。

顔が下を向いている、背景が暗い、人物の周りに空間がある。ここまでは、絵のどの部分かを指し示せます。悲しい、疲れている、静かに考えている、というのは解釈です。解釈が複数あると気づけば、最初の印象を少し保留できる。

対話型の鑑賞法であるVisual Thinking Strategiesでは、何が起きていると思うか、その考えは何を見たことに基づくか、ほかに何を見つけられるか、という趣旨の問いを使います。ここで効くのは、感想のあとに根拠をたずねることです。［2］vtshome.org

会議でも使えます。「現場の意欲が落ちた」という説明が出たら、何を見てそう考えたのかを聞く。意欲という見えないものを、発言、欠勤、提案、作業の停滞など、確かめられる手がかりへ戻す。人の内面を簡単に診断しないためにも、この一往復が必要です。

研究が示した可能性と、示していないこと

美術鑑賞と観察力の関係には研究もあります。Gurwinらの研究では、米国の医学部1年生36人を無作為に2群へ分け、美術館で観察訓練を受けた群と対照群を比較しました。訓練は3か月で6回。作品や眼の画像を記述する課題で、訓練群の成績改善が報告されています。［3］PubMed

また、Bowenらは米国の児童・生徒3,811人を対象とする無作為化研究で、美術館の学校向けプログラムに参加した側が、初めて見る絵を分析する課題で、より強い批判的思考を示したと報告しました。［4］journals.sagepub.com

ただし、ここで飛躍しない。絵の分析や画像の記述で改善があったことから、会社の利益分析や投資成績まで良くなるとは言えません。対象も課題も違いますし、ただ展示室を歩くのと、問いを使った訓練も違う。

このブログで提案する仕事への応用は、研究から着想を得た実践案です。「美術館に行く人は分析が得意」と証明されたわけではない。可能性に期待しながら、効く条件を考える。その読み方自体が、今回のテーマでもあります。

作者への問いと、自分への問いを分ける

この絵は何を伝えたかったのか。作者は何を感じたのか。私が絵の前で抱く問いは、背景を探る入口になります。ただ、作品の印象だけで作者の人生や心理まで確定することはできません。本人の手紙、制作時期、依頼主、当時の社会を調べると、最初の見立てが変わることもあるはずです。

作者の意図についての推測と、自分が作品から受け取った意味は、分けて持っておく。どちらか一方を捨てる必要はありません。違うものを同じ答えにしない、というだけです。

そして、自分はこれほどの情熱で仕事に向き合えているか。この問いは作者の心理を当てる課題ではなく、自分の姿勢への問いです。強く心が動いたなら、何に動いたのかを考える。細部を詰めた跡なのか、常識から離れる勇気なのか。

情熱を長時間労働に置き換える必要もない。明日の資料で、いつも流していた違和感をひとつ調べる。曖昧な説明を一段具体的にする。そんな形で持ち帰るほうが、仕事は変わりそうです。

鑑賞に仕事の効率を求めすぎるのも、少しもったいない。好き、分からない、なぜか気になる。その感覚のまま過ごす時間があっていい。すべての作品から業務改善案を回収し始めたら、休日まで予算会議になってしまいます。

そのうえで、根拠へ戻る、別の見方を聞く、分からないものを急いで閉じない。この習慣は持ち帰れる。感性を磨くことと、判断を慎重にすることは、一緒にできると思うのです。

よい仮説は、確かめ方まで連れてくる – 決算書と予算会議で使う観察の技術

では、絵の前での思考をどう仕事へ移すか。分析のたびに壮大な物語を作る必要はありません。観察したこと、考えたこと、次に調べること。この三つがつながれば、十分に実用的です。

利益率が落ちた会社に、三つの筋書きを置く

仮に、売上が100から110へ増え、売上総利益は30から29.7へ下がった会社があるとします。粗利率は30％から27％へ低下。増収なのに粗利額が減っている。ここまでは数字で確認できます。

では、競争に負けたのでしょうか。まだ早い。既存商品の値下げ、低採算商品の売上比率上昇、仕入原価の上昇。少なくとも、こうした別々の説明を置けます。実際には複数が重なることもあります。

値下げなら、同じ商品の販売単価や値引き率を見る。商品構成なら、商品別の売上と粗利を見る。原価上昇なら、仕入単価や価格改定の時期を見る。物語ごとに、現れてほしい証拠が違います。

投資で公開情報を読む場合も同じです。セグメントの開示や会社の説明でどこまで分かるかを確認し、開示されていない部分は未確認のまま残す。経営者の熱い言葉は事業を理解する材料になりますが、利益の持続性を保証する証拠にはなりません。応援したい気持ちと、数字の見立ては別に記録しておきたい。

仮説を思いついたデータで、勝利宣言しない

グラフを眺めて、ある顧客層だけ解約が多いと気づいた。そこから仮説が生まれるのは自然です。でも、年齢、地域、契約期間など、いくつも切り分けた末に見つけた特徴を、そのまま確定的な原因として扱うのは危ない。

たまたま目立つ部分を拾ったのかもしれないし、その顧客層には別の共通条件があるかもしれません。仮説を作るために見たデータと、仮説が通用するかを確かめるデータは、可能な範囲で分ける。別の時期や対象でも傾向があるかを調べ、必要なら比較できる形の試行を設計します。

美術鑑賞との違いもここにあります。作品を豊かに味わうなら、複数の解釈が共存していい。一方、予算や人員を動かす判断には、間違えたときの費用が発生します。解釈の面白さに加えて、根拠の強さと、外れた場合に戻れるかが問われる。

人が値上げに怒っていると想像したなら、意見を聞くだけでなく、価格以外の変更や利用状況も確認する。気持ちを尊重することと、原因を絞り込むことは別の作業です。

比較する相手が変わっていないかも確認したい。アンケートの満足度が上がっていても、不満を持つ人がすでに退会し、回答しなくなった結果かもしれません。継続している人だけの表から、去った人の理由は読めない。対象者の一覧や回答率の変化も、結果と一緒に見る必要があります。

数字を責める前に、数字が作られる仕組みを見る

予算未達を前に、担当者のやる気を疑うのは簡単です。でも、問い合わせ件数を評価したために、受注につながりにくい案件まで集めているのかもしれない。処理速度を評価したために、難しい案件が後回しになっているのかもしれない。

これは人の性格を読む問題というより、評価と行動のつながりを調べる問題です。誰が何を頑張ると評価されるか。どこで引き継ぎが止まるか。どんな記録が残らないか。背景を想像する対象を、気持ちから仕組みへ広げると、改善の入口が増えます。

実務では、ひとつの差異について短いメモを作れば始められます。観察した事実、別の説明、区別するための確認事項、判断を変える条件。たとえば原価上昇と考えていても、仕入単価が変わっていなければ、その説明を見直す。調べる前に条件を置くと、都合のよい材料だけ拾いにくくなります。

全部調べる時間はないので、打ち手が変わる仮説から確かめる。小さく試せる施策と、大きな投資では、必要な証拠の厚さも変える。分析の価値は、説明を増やした量より、次の判断をどれだけ良くしたかで見たいところです。

調べた結果、はっきりしなかった場合も、そのまま残す。判断の期限までに何が分かり、何が分からないかを共有すれば、条件付きで進める選択もできます。空欄をもっともらしい説明で埋めるより、次の確認日を決めるほうが役に立つ場面は多いのです。

仮説構築力は、気の利いた理由を即答する力ではありません。複数の説明を持ち、それぞれが正しければ何が見えるかを考え、違っていたら見直せる力です。そのためには、現場の知識も、統計の基礎も、相手に聞く技術も必要になります。

美術館での観察は、その全部を代わりに身につけてくれるわけではない。それでも、自分は何を見落としているのかと問い直す練習にはなる。数字の解像度を上げるために、ときどき画面から離れる。そんな学び方もあっていいと思います。

結論　数字の向こうを想像し、その想像に責任を持つ

データサイエンスは芸術だ。そう言いたくなるのは、同じ数字を前にしても、そこから立ち上がる問いが人によって違うからです。どの変化に引っかかるか。誰の行動を想像するか。何を調べれば状況が動くと思うか。そこには、その人が見てきた世界が出ます。

ただ、芸術という言葉を、説明を自由に作ってよい免許にはしたくありません。経営の判断は人の仕事を変え、投資の判断は資金を動かす。想像が豊かな人ほど、相手が反論できる形で根拠を示す責任もあるはずです。

数字の背景にある感情を考えるのは、相手を理解したつもりになるためではなく、まだ聞いていないことに気づくため。絵の前で作者を想うのも、知らない他者に向けて、自分の視野を少し開く行為なのだと思います。

次に美術館へ行ったら、気になった一枚の前で、どこを見てそう感じたのかを自分に聞いてみる。そして仕事に戻ったら、いつもの数字に、同じ問いを向けてみる。

表の中では一行でも、その向こうでは誰かが考え、選び、動いている。その人たちがいたことを忘れずに、確かめられるところまで確かめる。そんなふうに数字に向き合える仕事を、私はしていきたいです。

観察と仮説を、もう一段深めるための5冊

1．『「自分だけの答え」が見つかる 13歳からのアート思考』末永幸歩

美術の知識を増やす前に、自分は何を見て、何を疑問に思うのか。その出発点をつかみたい人向けの一冊です。20世紀のアートを代表する作品を入り口に、自分なりの見方から答えと新たな問いを生むプロセスを扱っています。この記事で触れた、最初の印象を言葉にする鑑賞と合わせて考えられます。ただし、仕事の分析では自分なりの答えを持つだけで完了しません。そこで得た問いを、どんな証拠で確かめるかまで進める。その違いを意識すると、美術と分析の両方を楽しめます。正解の解説を探す癖がついている人が、まず自分で見る時間を取り戻すために。他の4冊に進む前の、感覚と思考の入口になります。


2．『仮説思考 – BCG流問題発見・解決の発想法』内田和成

データを集めれば集めるほど、何を知りたかったのか分からなくなる。そんな仕事の進め方を見直すための本です。限られた情報から暫定的な答えを置き、分析や対話などを通じて検証し、見直す思考を扱います。この記事の粗利率の例でいえば、値下げ、商品構成、原価という説明を並べたあと、何を優先して調べるかを考える段階につながります。仮説を持つことを、最初の結論に固執することと混同しないためにも、検証の章と合わせて読むとよさそうです。鑑賞の楽しみより、明日の予実分析や打ち合わせの進め方を変えたい人へ。問いを生む力を、調査と行動の順番へ変える役割の一冊です。

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3．『イシューからはじめよ［改訂版］ – 知的生産の「シンプルな本質」』安宅和人

どんな仮説を立てるかの前に、その問題を今解く意味があるかを考えたい。そんな人に向いています。本書は、取り組むべき問題の見極めから、仮説の組み立て、分析、伝達までをつなげて扱います。この記事で提案した、打ち手が変わる仮説から確かめるという実践を、仕事全体の設計へ広げるときの補助になります。会議に出す資料が増えても決定が進まないなら、グラフの見栄えより先に問いを見直す。そのための読み方ができます。美術鑑賞のように自由に問いを広げる時間と、期限のある仕事で問いを絞る時間の使い分けにも接続できます。分析の担当者だけでなく、調べる範囲を決める立場の人にも。


4．『統計学を哲学する』大塚淳

そもそも、データから何かを知ったと言えるのはなぜか。そこに立ち戻る本です。記述統計、ベイズ統計、古典統計、モデル選択、深層学習、因果推論を、背後にある考え方から検討します。統計手法の操作手順を覚える入門書というより、推論の前提を問い直すための一冊です。この記事の、観察と解釈を分ける話や、仮説を思いついたデータだけで確信しないという話を、さらに理論側へ進めたい人に合います。感性を重視すると、証拠はどこまで必要なのかという疑問も出てくる。その問いを、気合いや経験の話で片付けずに考える足場になります。他の4冊と比べて抽象度は高めですが、分析の根っこを確かめたいときの選択肢です。

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5．『FACTFULNESS（ファクトフルネス） – 10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣』ハンス・ロスリング、オーラ・ロスリング、アンナ・ロスリング・ロンランド（上杉周作・関美和訳）

想像力を広げる方向へ進んだら、自分の頭の中にある世界像も点検したい。本書は、世界に対する見方をゆがめる思い込みを、データと照らして考える一冊です。人は数字だけで判断しているつもりでも、怖い話や印象に残る事例に引っ張られる。この記事で述べた、感情を考慮しながら原因は別に確かめる姿勢を、社会の見方へ広げられます。掲載された数値を現在の統計としてそのまま使うのでなく、思い込みを点検する問いの立て方を読むのがよさそうです。アートの本で広げた解釈を、事実へ戻して確かめる側を担います。ニュースや企業の説明に納得したときほど、ほかにどんな情報が必要かと考えたい人に。


美術館での楽しみ方を広げるなら『13歳からのアート思考』、仕事の調査を進めるなら『仮説思考』から。分析する前の問いを見直すなら『イシューからはじめよ［改訂版］』がつながります。思い込みの点検には『FACTFULNESS』、推論の土台まで掘りたいなら『統計学を哲学する』へ。5冊を一度に読むより、今の仕事でつまずいている場所に合わせて選んでみてください。

それでは、またっ！！

引用論文・参考文献

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