イノベーションを起こすためには、科学的手法を用いて実験して仮説検証を繰り返し、心理的バイアスを考慮して普及の戦略を立てる

2020年11月18日(水)のMBA Essentialsのレポートです。

今回は、牧 兼充先生による、
「サイエンス・ビジネスとイノベーション」
です。

牧先生については下記を参照ください。
https://www.waseda.jp/fcom/wbs/faculty-jp/6029

今回の講義で重要と思ったのは下記の点です。

- イノベーションの普及を阻害するもの: 心理的バイアス
- 「失敗」のマネジメントとイノベーション
- 科学的思考法の重要性

一つ一つ説明していきます。

〇 イノベーションの普及を阻害するもの: 心理的バイアス

これは、心理的バイアスを理解していないとイノベーションを普及させることはできない、ということです。
ここでいう心理的バイアスとは下記の3点です。

(1) 損得勘定

こちらは、要は、人間は、物事や選択を、「主観的」かつ「相対的」に評価する、ということです。
客観的でも絶対的でもない、ということですね。
なので、主観的に、何かしらの基準を持って、それとの比較で評価する、ということです。

また、ここで重要なのは、損得勘定としては、得よりも損の方を重要視してしまう、ということです。
例えば、5割の確率で100ドル得られ、5割の確率で100ドル損するような賭けに乗る人はほとんどいない、という調査結果があります。
損を重視してしまうので、得が2～3倍ないと魅力を感じない、ということです。

(2) 所得効果

こちらは、既に持っているものにはより高い価値を感じてしまう、というものです。
すなわち、同じものでも、それを新しく購入する時の価値よりも、所有してから手放す時に感じる価値の方が高く感じる、ということです。

(3) 現状維持バイアス

こちらは、人はより良い選択肢が示されても、現在の所有物に執着したり、そのバイアスが時間と共に強化されていく、というものです。
なので、人は新しいものが提案された時に、現在の所有物のいいところを見つけ、新しいものの悪いところを見つけに行く、といってしまう、ということです。
(これは、損得勘定や所得効果との関連もあると思います)

この3点の他にも、開発者は、自分の開発した製品を高く評価する傾向があります。

その結果、9倍効果と言われる、

- 開発者は自分の製品を実際よりも3倍高く評価する
- 消費者は新しい製品を実際よりも3倍低く評価する

といったことが発生し、開発者と消費者には9倍の認識のギャップが生まれる、ということです。

このあたりを認識し、消費者の心理的バイアスを考慮した上で、出来る限り消費者の行動を修正しないで済むように配慮すべき(損を減らす)、ということになります。

〇 「失敗」のマネジメントとイノベーション

イノベーションを起こすには、「仮説を立てて、実験し、検証し、また仮説を立てる(見直す)」というサイクルを沢山回していくことが必要です。
この時に必要になるのは、失敗のマネジメントです。

ここで一つ、「失敗」と「間違い」の違いを書いておきます。

- 失敗: 仮説を立ててプロトタイプを検証した結果、仮説が棄却される
- 間違い: 仮説もなしに実行し、作り上げたものが受け入れられなかった

失敗は仮説があるのでそこから学びがあり、それを次に活かしていくことがきます。間違いは、何も学びがありません。

この進め方は、サイエンティストの行なっていることそのもので、サイエンティストは仮説を立てて、実験して検証していく、ということを繰り返しています。このサイクルがイノベーションを生む、ということです。
よって、イノベーションを起こすには、この「失敗」をマネジメントしていくことが重要となります。

ただ、この「失敗」の重要性は、立場や時間軸によっても変わってきます。

トップマネジメントは、中長期のことを考えており、この時間軸では、「失敗」は許されないでしょう
現場は、比較的短期のことを考えており、この中では「失敗」を繰り返すことが重要となります。
中間管理職は、その中間となるので、バランスを取る必要があります。

よって、重要なのは、いかに現場の人に対して、仮説検証という基本を押さえながらも、「失敗」を恐れない評価制度(≒インセンティブ)を設けるか、ということが組織としては重要になります。

講義では、サイエンティスト冨田勝さんの例があり、冨田さんの研究室では、「普通」が最も評価が低い、という風にしている、という例がありました。

〇 科学的思考法の重要性

こちらは、仮説を立てて、「実験(バイアスを取り除く研究手法)」を用いて、「因果関係の推論」を行なう、ということです。
また、「因果関係」と「相関関係」を明確に区別して学習する、というのもポイントです。

ちょっと難しいので、因果関係をチェックする3つの方法、というものを紹介していきます。

(1) 見せかけの相関

こちらは、端的に言うと、「偶然」ということです。

例えば、国別に、ノーベル賞受賞者率とチョコレートの消費量に相関があるそうなのですが、これは相関はありますが、因果関係はないことは分かりますよね。
このように、意外と因果関係がない相関関係、というのも結構あるそうです。

(2) 第3の変数バイアス

こちらは、例えば、アイスクリームの消費量と溺死者数に相関があるのですが、これを因果関係と捉えてしまうと、「アイスクリームを食べると溺死する確率が増える」、と思ってしまいがちです。
勿論そんなことはなく、実際には、

「気温が上がるとアイスクリームの消費量が増える」
「気温が上がると海や川に行く人が増えて溺死者が増える」

という二つの相関があった結果、アイスクリームの消費量と溺死者数に「結果として」相関がある、ということになります。
ここでは、「気温」が第3の変数、ということですね。

メディアなどでグラフを出されると、相関があるだけなのに、因果関係があると勘違いしてしまうことが多いので注意が必要です。

(3) 逆の因果関係

こちらは、例えば、「レストランに行ったら、ダイエットコーラを飲んでいる人が沢山いて、飲んでいる人を見ると、みんな太っていた」ということがあって、「ダイエットコーラを飲むと太る」と結論づけてしまうのが逆の因果関係です。
勿論そんなことはなく、逆で、「太っている人はダイエットコーラを飲むことが多い」というのが正しいです。

このように、相関があると、出てきた順番などで因果関係を考えてしまいがちですが、因果関係は逆だった、ということもありうるわけです。

こういった形で、相関＝因果ではない、という基本を認識した上で、どういった因果関係があるのか・因果関係はないのか、を客観的に考える必要があります。

また、仮説を検証する際には、仮説で変更する変数のみを変えて結果を見る、ということも重要です。
例えば、広告を打ったら売上がどう変わるか、というのを見る時に、実験する季節を変えてしまうと、そもそも季節による売上の変動要因も入ってしまうと、広告の効果なのかどうかが分からなくなってしまいます。
よって、例えば、売上や客層が同じ店に対して、広告を打つ・打たないで売上にどういう差が出てくるか、という施策を打って、検証していく必要があります。

最近では、Webサービスなどでは、ランダム化実験、というのを行なうことが多く、ランダムに抽出した顧客に対して、2つのグループに分け、施策を実行するグループ・施策を実行しないグループに分けて検証を行なう、ということがやられていたりもします。
(勿論、それぞれのグループに偏りがないことを確認することは必要です)
NetflixのA/Bテストなどは有名ですね。

〇 まとめ

このように、イノベーションを起こすためには、科学的手法を用いて実験して仮説検証を繰り返し、心理的バイアスを考慮して普及の戦略を立てる、ということが重要だということを学びました。
今回は盛り沢山の内容でしたので、難しい内容でしたが、その分学びも多かったです。

ちなみに、因果関係に関しては、以下の記事も分かりやすかったので記載しておきます。

分析データに騙されるな！正しい「因果関係」の考え方を身につけよう
https://careersupli.jp/work/data/

牧先生、多くの学びをありがとうございました。

次回は2020年11月26日(木)「グローバルリーダーシップ～ビジネスリーダーの絶対要件」(大滝 令嗣先生)です。