  |
工学系の院でドクターをやったが，挫折して企業に就職した。大手小売り系の会社で「ビッグデータ」（笑）の分析をやっているが，いろいろと不満である。
第１に，社内での過去の分析の蓄積がない。分析は，会議などの意思決定の場にあわせて実施されるが，その場限りのものである。過去の分析結果が参照されることはない。自分が過去におこなわれた分析結果を参照しようにも，その方法が実質上ない。
第２に，それゆえ，分析は散発的におこなわれ，恣意的に活用される。自分の分析スキルが（運良く）社内の実力者に目に留まったとする。彼はこう言う。「今度の経営会議で，このような主張をしたいのだが，そのために，このようなデータは作れるだろうか？」。彼が望むデータを得る事ができれば，私の分析結果は，晴れて経営会議でトップマネージメントに披露される。そして，私は，次回の経営会議でも，彼に分析を依頼されるであろう。しかし，仮に私の分析結果が彼の望むものでなかった場合は，どうなるか。彼に対立する立場のものに引用されるのならばよい。私のデータが社内で論争を引き起こし，そして，社内の意思決定を正しい方向にみちびく事になるからだ。しかし，そうはならない。私のデータは単に黙殺される。私は自分自身の昇進のことを考え，自分のデータを，彼に都合の良いものにどの程度加工するか（ひどい場合は捏造するか）判断を迫られる事になる。
第3に，1と2のような状況にもとづいた過去の「分析」に対する不信感により，社内で分析に対する信頼感がひどく低い。売り上げ・利益・在庫といったソリッドな数字はKPIとして共有されているが，それ以外の数値は無視される。外部コンサルを含めた分析者は，実力者におもねる茶坊主として軽視され，出世をするのは，営業で目立った数字を上げた者ばかりである。分析にひつような，情報の共有に必要な投資はなされない（１につながる）。図書館などない。白書や外部のシンクタンクが発行したデータの購入もままならない。そのような状況においては，毅然として，自分の信じる分析をおこない続けるのも困難である。
その不満な環境を満足なものに変化させること自体が君の仕事なわけ
6
