合理的な行動の結果出来る余裕を有効活用すべし
データサイエンスが普及していき、データに基づく行動が当たり前になってくると、それまでの直観や非論理的な行動を取る場面が少なくなると思います。このように書くと、冷たい世界が待っているような印象を受けるかもしれませんが、そうではありません。
データに基づく行動は、根拠が明確となります。もちろん、数値データではなく、定性的な根拠に基づいて行動する場面もあるのですが、それは主観的な要素も多分に入ってくるので、ある意味、仮説を立てて行動し、その結果の検証を主観の世界で終わらせる結果となってしまいがちです。
何となく行動した結果、上手くいったので、このままでよいという主観的な対応の発想になりがちです。根拠をある程度明確にして、行動の結果も数値で判断するデーサイエンス的な発想・行動の仕方をすると、曖昧な要素を減らすことが出来るので、無駄がありません。
更に良いのは、無駄を減らす結果、それによって空いた時間や生まれた余裕を自由に使えることです。その時は、データサイエンス的な発想から抜け出して、思うように自由に活動していけばよいのだと思います。
何かを主張すると、その対立的な要素を否定する論法になりがちではありますが、そうではありません。データサイエンスを活用することで副次的に生まれる効果に注目すると、データサイエンスを活用しようと考えられる人も多いと思います。
データを掘り下げて分析することで目に見えない事柄を発掘できる
あと、データサイエンスが良い点は、普段、人間の目から見ている世界では分からない物事と物事の関係生を明確に浮かびかがらせることが出来ることです。主観の世界で物を考えている場合には、そのことに気が付かないことが多いです。気が付いても、あくまで仮説なので、試行的に実行して検証するという形で実現を図っていくことになります。
もちろん、数値データとして明確な関係が出てきても、１００％保証される訳ではないので仮説には違いはないのですが、確率は飛躍的に上がることになると思います。
これは非常に大きなことです。この思考・行動の様式を学んで活用するのとしないのでは、大きな差が生まれてくると思います。
数値データが沢山収集出来ない領域の場合でも、出来る範囲でデータを取集し、データの収集出来ない部分は、従来の主観に基づく仮説・検証型の方法で実行していくと良いと思います。
何事も、一点突破の方法ではなく、配分を柔軟に変えた形で実行し、その実行プロセスの過程で鮮明に効果を検証することができれば、その時に資源を集中して一点突破型に変更することがよいと思います。
物事を推進しようとする強い熱意があれば、データ活用型の思考・行動様式と主観に基づく仮説・検証型の思考・行動様式を柔軟に使い分けることで成功に近づいてくことができるのではないかと思います。
今後の１０年間は、データサイエンスの活用が社会の中で劇的に進んでいくので、文系の方々も、データサイエンスの初歩的な内容と分析資料を読むことが出来る能力を身につけることは、PCを使うスキルと同じように必須のものとなってくるでしょう。
また、データサイエンスは、年齢層が高くでキャリアを積んだ方々の方が使いこなすことが出来る可能性が高いので、難しいものと捉えるのではなく、ツールとして使いこなすことで、まだまだ面白い人生を歩んでいける可能性が飛躍的に高くなるという認識を持っていただけると良いと思います。
