皆さまは「2025年問題」を覚えていますか？私はすっかり忘れて、気がつけば2025年もすでに半分以上が経過していました。

「2025年問題」とは、団塊の世代がすべて75歳以上の後期高齢者となり、日本社会の高齢化が一気に加速する節目を指します。医療や介護の需要が爆発的に増え、財政や人材の不足が深刻化することは、十年以上も前から警鐘を鳴らされてきました。同時に、経済産業省が「2025年の崖」と呼んだDXの遅れも、同じ時期に社会全体を揺るがす課題として示されました。

先の選挙で争点となった「外国人労働者受け入れ」や「DX推進」は、そもそもこの2025年問題に端を発していたはずなのに、いつしか目的が忘れられ、手段だけが独り歩きしている印象を受けます。

例えば、介護現場の人手不足は予測通り顕在化しました。すでに全国で特定技能や技能実習制度を活用して外国人スタッフが働いていますが、受け入れ体制の整備や地域住民との共生は道半ばです。単に「人を増やす」ことが目的化してしまい、「どうすれば介護サービスの質を守り、持続可能な制度を構築できるか」という本来の議論は置き去りになりつつあります。

また、DXも同様です。2025年の崖を回避するためと銘打ち、AIやクラウド導入が進みましたが、現場からは「新しいシステムが複雑で使いこなせない」「結局紙と併用で二重業務が増えた」といった声が少なくありません。デジタル化のためのデジタル化に陥り、「何のために業務を変えるのか」という原点が見失われがちです。

想定された2025年問題は、確実に現実のものとなっています。高齢化は待ったなしで進み、社会保障費は膨張し続けています。医療現場では診療報酬改定が繰り返され、介護施設は人材確保に悲鳴を上げ、企業はレガシーシステムの維持に追われています。

では今後の日本はどうなっていくのでしょうか。重要なのは「手段」ではなく「目的」を取り戻すことです。そこに立ち返らない限り、制度や仕組みは形骸化し、持続可能性を失ってしまいます。

2025年を迎えたいま改めて、「なぜそれをやるのか」を問い直すことが、日本の未来を切り拓く第一歩なのではないでしょうか。

「数字は嘘をつかないが、嘘つきは数字を利用する」という言葉があるそうです。実際、数字そのものはただの事実である一方で、解釈や使い方によって、事実が歪められてしまうことがあります。

以前勤めていた会社で新しい分析手法を提案した際、副社長から「数字は一人歩きするから」と言われて却下されたことがあります。その時は、心の中で「歩かせているのは人間の解釈ではないか」と思ったのを思い出しました。つまり分析する人次第。

私は、数字が持つ美しい整合性や、誰が計算しても同じ結果を示す再現性が好きです。だからこそ、数字を基盤にした分析は、本来、物事の本質に迫る力を持っていると思っています。

その時の副社長の言葉がずっと残っていたことが、複数のアルゴリズムを開発し特許取得につながったのかもしれません。

この「数字の独り歩き」という現象には、仮説検証型のアプローチに課題があるのかもしれません。仮説検証は本来「仮説を数字で確かめ、修正する」ためのものですが、現場では「仮説を数字で正当化する」方向に流れてしまいがちです。その結果、数字は検証の道具ではなく、証明の道具となり、あたかも勝手に歩き出したように見えてしまいます。

現在、開発中のデータ分析の手法は、仮説に縛られず、データ全体の構造そのものを捉えるものです。データ全体の分布や偏り、構造的な特徴を客観的に可視化することで、数字を都合よく切り取ることなく、本来の姿に迫ることができます。

数字は嘘をつきません。しかし私たちが扱い方を誤れば、簡単に独り歩きしてしまいます。だからこそ、数字の持つ、整合性と再現性による、データ全体を正しく読み解く仕組みをつくることが重要ですね。

「データ駆動型意思決定」と聞くと、多くの人は経験や感覚ではなく、「データに基づいて判断することだろう」だとイメージするでしょう。たしかにその通りですが、実際に データをどう使い、どう意思決定に落とし込むか を説明できる人は意外に少ないのではないでしょうか。
ここでは、ビジネスのプロセスを医療行為になぞらえて整理してみます。

1. 検査＝データの収集

病気を疑ったとき、まず行うのは血液検査や画像診断です。これと同じく、ビジネスにおける第一歩は 現状を把握するためのデータ収集 です。
売上や顧客属性だけでなく、競合動向や市場の変化といった外部データも組み合わせることで、はじめて全体像が見えてきます。検査が不十分なら診断を誤るように、データの収集が偏れば意思決定の精度は下がります。

2. 診断＝データ分析

検査結果をどう読み解くかが医師の腕の見せ所であるように、ビジネスでは データ分析 が次のステップです。
単なる平均値や前年比だけでなく、分布や相関関係、因果関係を探ることで「なぜ売上が伸びないのか」「どの顧客層に潜在的な伸びがあるのか」といった診断が可能になります。
分析をせずに「なんとなく調子が悪そうだから売上対策を」と言うのは、症状だけ見て「たぶん風邪でしょう」と片付けるのと同じです。

3. 処方＝計画の立案

診断がついたら、医師は薬を処方します。ビジネスにおいては 具体的な計画の立案 にあたります。
「重点顧客をこのセグメントに絞る」「広告費をこのチャネルに再配分する」といった戦略的意思決定がここで下されます。診断結果に基づいた処方でなければ、効果は限定的ですし、むしろ副作用（リソースの浪費）を招きかねません。

4. 治療＝実行とフィードバック

処方された薬を服用し、経過を観察するのが治療です。ビジネスでは、計画を実行し、効果をモニタリングすること に相当します。
数値の変化を定期的に追い、思った効果が出なければ処方を変える。まさに医療における「治療計画の修正」と同じです。このフィードバックの有無が、データ駆動型意思決定と単なる思いつきの施策を分ける決定的なポイントです。

おわりに

「データ駆動型意思決定」とは、単にデータを見て判断することではなく、

• 検査＝データの収集
• 診断＝分析と洞察
• 処方＝計画の立案
• 治療＝実行とフィードバック

というプロセス全体を通じて、データを意思決定の論理的基盤に組み込む営みです。
経験や勘も大切ですが、それを「根拠ある診療」に昇華させるのがデータの役割だと考えると、その本質がよりクリアに見えてくるのではないでしょうか。

負け惜しみか、反論か？

私は、中小企業診断士が審査を担当する、シード〜アーリーステージの事業アイデアやプランを支援する公募に「独自に開発した分析手法」を応募したのですが、結果は不採択。自信があっただけに非常に残念でした。

講評では「数値を見える化するだけでは不十分で、解釈や改善支援まで含まなければ中小企業には活用できない」という指摘がありました。

違和感の正体

一見もっともらしい意見に聞こえますが、私は、そこに大きな違和感を覚えました。
なぜなら「数値を見える化＝診断」に相当する部分を軽視し、いきなり「改善策を与えること」を求めているからです。

診断を抜きにした改善策は、偶然当たることはあっても、持続的な成果にはつながりません。
それでもなお、短期的に分かりやすい「処方」や「伴走支援」が優先される傾向が強い。
この視点の偏りこそが、現在の支援の限界だと感じました。

実際、私の提案は分析手法にとどまらず、そこから解釈や改善支援につながる戦略的意思決定を支援するものです。

新しい分析手法が評価されにくい理由

私が開発した分析手法は、企業が自ら市場を診断し、戦略を立て、意思決定を自立的に行うための仕組みです。
しかし「解釈や改善まで含めてこそ支援だ」という審査の視点からすれば、これは“未完成”に映ったのかもしれません。

つまり、短期的な伴走支援を評価する枠組みの中では、長期的に企業の自立を支える仕組みは価値を正しく評価されにくいのだと感じました。

不採択が示したもの

今回の不採択は悔しい経験でしたが、同時に重要な気づきでもありました。
それは、既存の公募や審査制度が「診断に基づく自立的な意思決定の力」を正しく評価する仕組みになっていないということです。

正しく評価するためのは、マーケティング知識だけではなく、アナリティクスとエンジニアリングの知識が求められています。

外部環境の変化が激しく、予測が効かない時代にこそ、本当に必要なのは「改善策を与える支援」ではなく、自ら診断し戦略を描ける仕組みです。
そこにこそ、私の取り組む新しい分析手法の存在意義があるのだと改めて実感しました。

·  評価された点

• 業界、企業規模を問わず応用可能な高度な分析ツール。
• 市場の裾野が広がればビジネスチャンスが増える。
• 経営コンサルタント業界を主要顧客にする可能性がある。

·  懸念・改善点

数値化（見える化）だけでなく、解釈支援や改善支援まで含めないと導入は難しい。

中小企業が使いこなせるか不明

多業種へのサポート体制が不透明