――Galton Boardが教える、平均で考える限界

Galton Boardの確率デモンストレーションをご存知でしょうか。上から玉を落とすと、玉は釘に当たりながら左右に分かれ、下の箱にたまっていきます。玉の分布はおおむねベル型、いわゆる正規分布になります。

しかし、同じように玉を落としても、毎回まったく同じ分布になるわけではありません。山の高さ、裾の広がり、左右の偏り、局所的な凹凸は、試行ごとに微妙に異なります。全体としては「正規分布に近い」と言えても、その中には毎回異なる構造が存在しています。

ビジネスでも同じです。

売上データ、顧客データ、来店頻度、購買単価、営業活動量、問い合わせ数。これらを平均値で見ると、全体像はつかめます。しかし、平均が同じだからといって、構造まで同じとは限りません。

たとえば、2つの店舗の平均売上が同じだったとしでも、一方は多くの顧客が安定して購入している店舗、もう一方は少数の大口顧客に依存している店舗かもしれません。平均値は同じでも、経営リスクはまったく異なります。

また、営業担当者の平均訪問回数が同じでも、成果に結びつく顧客へ集中しているのか、見込みの低い顧客へ分散しているのかで、戦略的な意味は大きく変わります。

つまり、平均値は「見やすい情報」ですが、必ずしも「勝つために必要な情報」ではありません。

Galton Boardが教えてくれるのは、正規分布の有用性だけではありません。むしろ、正規分布に見える中にも、毎回異なる構造があるという事実です。

これからの経営に必要なのは、分布の中にある偏り、裾、集中、分散、局所的な変化を読む力です。なぜなら、競争優位は平均の中ではなく、平均では見えない構造の中に隠れているからです。

市場が成長していた時代では、平均的な顧客、平均的な成果、平均的な施策でもある程度通用しました。しかし、人口減少、需要停滞、競争激化が進む現在、平均だけで判断することは、現実を単純化しすぎる危険を伴います。

平均を見るだけではなく、構造を見る。
全体傾向だけではなく、偏りを見る。
数字の中心だけではなく、裾にある兆しを見る。

これこそが、これからの経営に求められるデータ活用の視点です。