この主張は異端に聞こえますね？最近のマネジメント教育の多くは、人の判断力を養うこと、つまり将来のリーダーが「パターンマッチング」できる能力を養うことを目的としており、通常、多くのケーススタディやその他のタイプの図解に触れさせることで、彼らが自信を持ってビジネスの世界をナビゲートできるようにしているのです。ビジネス界で自信を持ってビジネススクールであろうとなかろうと、自分の直感や勘を信じなさいと言われます。
しかし、今日のビジネスの世界では、それが最も有害な誤解なのです。以前の記事でも書いたように、人間の直感が重要なのは間違いありませんが、それにも欠陥があります。どの受刑者を家に帰すかを決めるという点では、仮釈放審査会の判断は単純なルールには到底及びません。乳がんの診断に関して言えば、訓練を受けた病理学者の結論は、イメージ解析ソフトの結果にも劣ります。どのサプライヤーが将来的に良い業績を上げるかについての調達専門家の判断は、単純なアルゴリズムの予測よりもはるかに正確性に欠けます。ある年の最高裁判決の投票結果に関する米国の一流法学者の予測も、データ駆動型の意思決定ルールよりはるかに精度が低い。
このリストはまだまだ続きますが、最後の言葉は心理学者のポール・ミルに譲りましょう。約60年前、彼は「専門家」がアルゴリズムより優れているのか劣っているのかという問題について研究を始めました。つまり、サッカーの試合結果から肝臓病の診断に至るまで、あらゆるものに関する数多くの予測の中で、専門家や臨床医に有利で、そこから完全に現実的な結論を導き出すことが可能な予測を数件以上見つけることは難しいでしょう。"。
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この結論は、多くの意思決定、予測、診断、判断は、それが無関係であろうと重要であろうと、アルゴリズムに委ねられるべきだということです。アルゴリズムがより良い結果をもたらすかどうかという点では、もはや議論の余地はありません。
このような事実を提示されたとき、専門家の典型的な反応は、しばしば、"私はデータと分析が重要であることを知っています。これは合理的に聞こえますが、実際には単なる間違いです。専門家がデータドリブンのアルゴリズムや数理モデルの結果に独自の判断を加えると、最終的な結果はアルゴリズムだけを使った場合よりも悪くなることが多いのです。社会学者のクリス・スナイダースが言うように、「その結果、専門家が関与する判断は、モデルだけの判断と専門家だけの判断の中間のようなものになりがちです。つまり、専門家の判断は、モデルが与えられれば少しは良くなりますが、それでもモデルだけの判断のパフォーマンスには及びません。
また、順序を逆にした場合、つまり専門家がモデルに情報を提供することを許可された場合、むしろその逆の場合、結果ははるかに良くなります。専門家の主観的な意見が数値化され、特定のアルゴリズムに加えられると、結果はしばしば向上します。病理医による癌の経過の推定は、影響分析ソフトの分析プロセスに加えることができますし、法律学者による最高裁の採決予測は、モデルの予測力を向上させることができます。イアン・エアーズは著書『スーパー・デジタル・ジーニアス』の中で、"統計学は専門家に仕えるものではなく、専門家が統計マシンの付き人になるものである "と述べています。
もちろん、ほとんどの組織はこの移行を簡単に行うことはできません。今日の意思決定者のほとんどは、自分たちはそれが得意で、自分たちの意思決定は、魂のこもらない単純で初歩的なアルゴリズムが下す意思決定よりも疑いようもなく優れていると確信しており、さらに、自分たちの意思決定権を奪うことは、自分たちの権威を失墜させ、その価値を低下させると考えています。しかし、最初の認識が誤りであり、2番目も同様に誤りであることは明らかです。
では、どうすれば専門家とアルゴリズムの役割の大逆転を実現できるのでしょうか？データ主導の意思決定プロセスに依存した結果、組織、経済、社会はより良くなるのでしょうか？透明性とは、「専門家」の判断がいかに悪いものであるかを明らかにすること、時間とは、その考えを広く利用可能にし、よく理解させること、そして結果に対する認識とは、より良い意思決定を行うためにこの困難な移行に耐えようとする意思を可能にすることです。
これら3つの要素がすべて存在することは、仮釈放裁決委員会のイラストを見ればわかります。過去25年間で、18の州が仮釈放制度を量刑ガイドラインに置き換えました。これらの州では、再犯のリスクを評価する際に、アルゴリズムによる評価モデルに依存する傾向が強まっています。
仮釈放の決定を誤ると、有権者にとって重大な結果を招く可能性があるため、判断の原則を人為的に把握する仮釈放委員会は、喜んで票を手放すのです。また、ビジネスの世界では、競争、特にデータ主導の競争相手からの圧力が、わずかに劣る意思決定者を低迷させることがあります。この結果がいつ起こるかは分かりませんが、自信を持って言えるのは、データ主導型のビジネスは、いまだに専門家に頼りすぎているビジネスから、より多くの市場シェア、顧客、利益を奪うということです。
