「あなたはデータを活用し、利益を生み出しつづけていますか？」 はたしてどうかなと思われた方は、財務諸表を見るといいでしょう。財務諸表と聞くと大げさな感じがしますが、要は売上や利益、コストなどを見るといいということです。上手くいっていれば、売上や利益、コストなどに何かしら変化が起きているはずです。1年経ってもピクリとも変化しない場合、そのデータ活用（データサイエンスや機械学習など含む）の取り組みは上手くいっていない可能性が高いのです。
ではデータ活用で成果が出ない場合、何が問題なのでしょうか。データが不十分だから、IT基盤が不十分だから、数理モデルの精度が不十分だからでしょうか。今回は、「孫氏の教え（各個撃破せよ！）」というお話しをします。
【目次】
1.データが十分にない！
（１）IT基盤が重要なのか？
（２）孫氏の教え
（３）ランチャスター戦略
（４）戦いの場の選択
2.「戦いの場の選択」に問題がある
（１）上手くいく可能性はぐんと高くなる
1.データが十分にない！
「うちの会社にはデータが十分にないから」という言い訳もよく聞きますが、多くの企業には、活用できそうなのデータは何かしら存在します。例えば、受発注や売上、出荷履歴などのデータは必ずあります。このデータがないと企業活動ができませんし、決算処理もできないことでしょう。
（１）IT基盤が重要なのか？
じゃぁIT基盤が重要なのかとなりますが、そうでもありません。
例えば……
- データが十分に蓄積され
- IT基盤がそれなりに整備され
- 予測モデルの精度もまずまず
……なのに、なぜか上手くいかない！ ということは少なくありません。
（２）孫氏の教え
私が20代の頃、50代のベテランデータ分析者から勧められたのが「孫氏」です。データ分析をする上での要諦が書かれているというのです。「戦わずして勝つ」という教えが印象深い「孫氏」ですが、戦うことが避けられないのであれば……
- 強者を避け弱者を取り込み対抗する力を付ける
- 強者に対し弱点を集中的に攻める
……などがポイントになります。
（３）ランチャスター戦略
もう少し時代を現代に近づけると、20世紀前半にランチャスターやクープマンなどです。データと絡めた議論を展開しています。この辺りは、ランチェスター戦略として馴染みのあるビジネスパーソンも多いことでしょう。要約すると、「強者と面と向かった戦闘を避け、強者の戦力を分断させ局地戦に持ち込み、そこに戦力を集中させ各個撃破する」といった感じです。
（４）戦いの場の選択
物騒な話しになりましたが、この考え方は、「データを活用し利益を生み出しつづける」ことにも応用できます。ここでの「戦い」は「データ分析・活用（データサイエンス実践）」になります。重要なのは、次の3つです。
- 戦いの場の選択
- 戦力の集中と各個撃破
- その戦場を良く知ること
言い換えると、次のようになります。
- データ活用する現場の「お困りごと」（問題）を適切に捉え小さなテーマに分解し、取り組むテーマを設定する
- この「お困りごと」（問題）を解決するために、個々の小さなテーマを戦略的に実践する
- 現場状況と、そこでどうデータ活用するのかを良く理解する
2.「戦いの場の選択」に問題がある
上手くいっていないケースの多くが、テーマ設定に問題があります。「戦いの場の選択」に問題があるということです。何となくテーマを決めていたり、エライ人から思い付きのようなテーマが降ってきたり、声の大きな人の意見を採用したりと滅茶苦茶です。筋のいいテーマを設定したかどうかは運しだいになっています。
多くの場合、勝ち目のないテーマを選んで右往左往しているのです。仮に、幸運にもデータから有意義な情報（集計...
