医薬品ビジネスのための「戦略思考」が身につくblog
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2026年衆議院総選挙の結果は、単なる議席増減ではなく、議会内の勢力分布そのものを“別物”に作り替える構造変化でした。選挙前は二大政党的な競争が成立していたのに対し、選挙後は第1党に議席が強く集中する“一党優位型の寡占構造”へと移行しています。
この変化は印象論ではなく、定量指標が明確に裏付けます。議席分布の不均等性を示す指標は軒並み悪化し、特にHHI（寡占度）は大幅に上昇。第1党シェアも急増し、トップ政党への集中が加速しました。結果として、自民党は316議席という戦後最多の単独最多議席を獲得する一方、対抗軸となるはずの勢力は大幅に縮小し、競争構造が崩れたことが数字で示されます。
さらに、べき乗則分析では、第1党が理論値を大きく上回り、第2党以下が下回る“構造的歪み”が確認されました。これは、今回の選挙が「勝者総取り」的な帰結を持ち、議会内競争を寡占化へ押しやったことを意味します。
──因果を語る時代に必要な“構造を見る力”──
近年、「科学的に見えるが、どこか違和感のある主張」を目にする機会が増えています。専門用語、数値、AI解析、シミュレーションといった言葉が並び、一見すると論理的です。しかし読み進めるほどに、因果関係が曖昧で、検証の道筋が見えない。にもかかわらず、多くの人がそれを「納得」してしまいます。なぜでしょうか。
理由の一つは、人が本能的に「原因と結果が一本の線で結ばれた物語」を求めるからです。現実は本来、多数の要因が絡み合う分布構造を持っています。しかし不確実性の高い時代ほど、人は複雑さに耐えられず、「誰かが隠した」「これが真の原因だ」という単純な因果に救いを求めます。そこに“科学っぽい言葉”が添えられると、安心感と正当性が一気に補強されます。
問題は、それが科学の形を借りた物語であっても、因果の検証を経ていない点です。前提条件は何か、他の説明は排除されたのか、反証された場合はどうなるのか。こうした問いが置き去りにされたまま、結論だけが強く語られると、人は「理解した気になる」一方で、現実を正しく捉える力を失っていきます。
ここで重要になるのが、因果を“主張”ではなく“構造”として扱う視点です。DSA（分布構造分析）は、平均や単一の事例に飛びつく前に、データ全体がどのような歪みや層構造を持っているのかを可視化します。そしてDAG（有向非巡回グラフ）は、「何が原因で、何が結果か」を仮説として明示し、検証可能な形に落とし込みます。
DSA＋DAGが目指すのは、分かりやすい物語を作ることではありません。分からなさを残したままでも、誠実に因果を扱うことです。科学っぽい陰謀論が広がる時代だからこそ、因果を語る側には、構造を示し、反証の余地を残す態度が求められています。それこそが、意思決定の質を高め、社会に本当の意味での納得をもたらす唯一の道だと考えています。
業務最適化や生産性向上を考えるとき、多くの場合、現場の実行レベルにおける「個別最適化」（作業の効率化、工程短縮、手順改善など）に意識が向きがちです。これは、戦後の高度経済成長期のように「質」よりも「量」の効果が強く、工程を増やせば成果が増える──すなわち「工程＝コスト（増やすほど不利）」という前提が比較的成立していた時代の発想です。
しかし、テクノロジーが高度に進歩した現在、その前提は大きく揺らいでいます。特にAIの登場により、工程の一部は限界費用が限りなくゼロに近づき、「工程＝コスト」という単純な等式では捉えられなくなりました。むしろ、実行そのものよりも「実行計画」、実行計画よりも「事業計画」、事業計画よりも「事業戦略」、事業戦略よりも「経営戦略」といった、より上位概念での最適化こそが成果を左右します。
つまり、重要なのは「何をするか」だけではありません。同時に「何をしないか」を明確にし、さらに「なぜそれをするのか／しないのか」を、因果や構造として説明できることが求められます。DXSStratifyやDSA＋DAGは、この“上位概念の最適化”を支えるために、現場のデータを単なる可視化や効率化に留めず、意思決定の根拠（構造・因果・再現性）とすることが可能です。
昨今、地方自治体が地域課題の解決に向けて全国からアイディアを募る取り組みは珍しくなくなりました。行政による中小企業支援も活発で、必ずしも大企業でなくても、スタートアップやベンチャーが大企業にはできないソリューションを生み出す時代になっています。
問題は、その「評価の仕方」です。
多くの公募や審査では、提案を点数化し、平均点の高いものが採択されやすい傾向があります。しかし、イノベーションはそもそも全員に均一に理解されるものではありません。新しい提案ほど、理解できる人とできない人が分かれます。ここで平均点だけを基準にしてしまうと、尖った価値は「ノイズ」と見なされ、丸い提案だけが残りやすくなります。
たとえば10点満点で評価したとき、平均点が5を下回っていたとしても、10点をつける人が存在することが重要です。なぜなら、その10点をつけた人は「熱狂者」だからです。熱狂者が生まれる提案は、理解されにくい代わりに、課題を一気に動かす推進力になり得ます。一方、平均点が高い提案は、誰にでも理解できる範囲に収まっている可能性が高く、合意形成は容易でも、結局は既存の延長線上の改善に留まりがちです。
つまり、平均点が高いことは「安心」の指標にはなっても、「起爆剤」の指標にはなりにくいのです。地域課題の多くは構造的で、既存の枠内での小さな改善では突破しづらい場面が少なくありません。だからこそ、ローリスク・ローリターンな提案ばかりが選ばれる評価設計では、本質的な解決に届きにくくなります。
もちろん、平均が低ければ何でも良いという話ではありません。説明不足や実装不能な提案も混ざります。重要なのは「平均」ではなく「分布」を見ることです。評価が割れること自体を危険視するのではなく、むしろ新規性の兆候として捉え、次に実装条件（制度・予算・体制・KPI）でふるいにかける。一次で尖りを拾い、二次で実装可能性を見極める──この二段階の考え方が、イノベーションを殺さずに現実へ接続するための現実解だと思います。
地域課題に必要なのは「みんなが納得する案」だけではありません。「一部の人が強く支持し、推進者になって前に進める案」が必要です。平均点の高さではなく、熱狂者が生まれるかどうか。評価の重心をそこへ移せるかどうかが、自治体の公募や支援策の成果を大きく分けていくのではないでしょうか。
――そしてDSAへの期待
現在の画像診断は、技術的には大きく進歩しています。高精細な画像、定量指標、AIによる自動解析。しかし一方で、臨床現場では「分かるが、説明しにくい」「見ているが、数値にできない」という違和感が残っています。
画像を読むとき、医師が本当に見ているのは平均値ではありません。ムラがあるか、局所的に尖った部分がないか、境界が不自然ではないか、内部に複数の相が混じっていないか。つまり構造です。しかし現状の定量指標は、厚み、径、体積など、どうしても単一の代表値に寄りがちで、構造の情報は潰れてしまいます。
AIはこの問題を解決するかのように期待されました。確かに、特定タスクにおいては高い精度を示します。ただしその多くは「当てに行く」モデルであり、なぜそう判断したのかを、臨床家が構造として検証することは容易ではありません。装置差や撮像条件の違いによる分布シフトにも弱く、運用や監査の面で課題が残ります。
さらに、医療画像では「真の正解」が曖昧であることも少なくありません。病理が取れない、経過でしか確定しない、評価者間一致が低い。こうした状況では、正解ラベルを前提とするAIは限界を抱えます。結果として、読影は依然として経験に依存し、その経験は共有や再現が難しいままです。
こうした課題に対して、DSAが提供する価値は明確です。DSAは画像そのものを診断するのではなく、画像から取り出される量がどのような分布構造を持っているかを評価します。歪み、尖り、裾の重さ、多峰性といった「構造の形」をスコア化することで、画像に含まれる違和感を数値として残します。
これにより、医師が感覚的に捉えていた構造的所見を、誰もが同じ指標で確認できるようになります。平均値では同じに見える画像の違いを、「分布の形が違う」と説明できる。治療前後の変化を、サイズではなく「構造の変化量」として追跡できる。これは診断精度を競うAIとは異なる、説明可能性と再現性に重きを置いたアプローチです。
DSAは、既存の画像解析やAIと競合するものではありません。むしろその上流や横に位置し、構造がどの程度歪んでいるのか、どこが不均一なのかを明示することで、判断の根拠を補強します。画像診断における「経験」と「数値」の間にある空白を埋める存在として、DSAには大きな期待があります。
ホワイトペーパー
タクシーで「長距離客を狙えば効率が良い」。弁護士で「顧問を取れば安定する」。どちらも一見、正しい。単価が高い。少ない件数で売上が立つ。生活が安定する。――しかし分布構造で見ると、その意思決定は“正しそうで脆い”ことがあります。理由は単純で、どちらも「当たり」に依存しやすいからです。
長距離タクシー：右端（外れ値）を追うほど、日々の地盤が痩せる
長距離客は売上分布の右端にある“尾（tail）”です。たまに当たれば大きい。しかし、その発生は偶然性が高く、再現性が低い。ここで多くの人が間違えるのは、「平均が上がるから正しい」と思ってしまうことです。
平均は外れ値に引きずられます。たった数回の長距離が月の平均を持ち上げ、戦略が機能しているように見える。けれど実態は、長距離待ちの時間が増え、短中距離の回転（需要の母集団）を取り逃がし、売上のブレが大きくなる。結果として、稼ぎはギャンブル化し、下振れ耐性が落ちる。
問題は「長距離が悪い」ではありません。悪いのは「長距離を当てに行く」ことです。
当てに行く戦略は、分布の右端を追う代わりに、分布の“厚み”を失います。
顧問弁護士：固定収入が“固定負債”になる瞬間
顧問契約も同じです。月額顧問は一見、分布の底を持ち上げる“安定化装置”に見えます。ところが顧問が増えるほど、時間が細切れに拘束され、スポットの高単価案件や紹介が生まれる場面に投下できる「まとまった時間」が消えていく。
顧問が「いつ来るかわからない相談への常時対応」になった瞬間、弁護士の希少資源（集中できる時間）は、収入ではなく拘束として積み上がります。固定収入のつもりが、固定負債になる。分布構造で言えば、顧問の塊が増えるほど、右端の大型案件（尾）に接続する確率がむしろ下がることがある。
これも「顧問が悪い」のではありません。悪いのは「顧問＝安定」と思い込み、拘束条件を設計しないことです。
重要なのは「当てる」ではなく「分布の形を変える」
ここで言いたいのは「当たる確率を上げろ」ではありません。分布構造の視点で大事なのは、当てることではなく次の3つです。
この3つは予測ではありません。未来を当てに行っていない。やっているのは「構造の設計」です。つまり、外れ値に頼らないように分布の形そのものを変える。
結論：「外れ値依存」から「構造依存」へ
長距離も顧問も、上手く使えば強い武器です。けれどそれが“当たり待ち”や“拘束の積み上げ”になった瞬間、戦略は脆くなる。分布構造で見るべきは、平均の高さではなく、分布の厚みと下振れ耐性、そして次の一手を打てる自由度です。
当てに行くな。分布を設計せよ。
勝ち筋は、偶然の当たりではなく、構造の中に作るものです。
トランプはなぜ“当てに行かない”のか
ドナルド・ドナルド・トランプの政策を見ていると、日本の政治や経営と決定的に異なる点があります。
それは、平均を良くしようとしていないという点です。
医薬品関税を巡る最近の動きは象徴的でした。
「関税を最大250％課す」という強烈なカードを掲げながら、実際には欧米の大手製薬企業の多くを対象外とし、その代わりに米国内での薬価引き下げを受け入れさせる。一方で、その原資は米国外での値上げとして調整される可能性が示唆されています。日本も例外ではありません。
これは「国全体の平均医療費をどう下げるか」という発想ではありません。
米国内の有権者という特定の分布を下げ、負担を国外という別の分布に移す。極めて分布構造的な意思決定です。
トランプは政治家である前に、ビジネスマンである
トランプはしばしば「ポピュリスト」と評されますが、彼の意思決定はむしろビジネスマン的です。
これは企業経営でいえば、
「利益率の低い顧客を切り、利益率の高い顧客に資源を集中する」
という判断と同じ構造です。
政治の文脈では過激に見えますが、構造としては極めて合理的です。
しかも、このやり方は「当たるかどうか」を問題にしていません。
重要なのは、再現性のある支持構造をどう作るかです。
日本は、いまだに「平均の呪縛」に囚われている
一方、日本の政治や経営はどうでしょうか。
常に「全体平均」で語り、「みんなにとって良い政策」「誰も置き去りにしない経営」を目指します。
その結果、誰にも強く刺さらない。
市場が成長している時代であれば、平均の最適化でも問題はありませんでした。
しかし、人口減少・市場縮小・ゼロサム化が進む現在、平均志向は意思決定の遅延と競争力の喪失を招きます。
これから必要なのは「構造を切る覚悟」
日本の政治家や経営者に求められているのは、スローガンではありません。
これを明示的に決める覚悟です。
トランプのやり方が正しいかどうかは別問題です。
しかし少なくとも、彼は「平均」という幻想を捨て、構造で世界を見ている。
ビジネスも政治も、もはや
「平均をどれだけ下げたか」
ではなく、
「どの分布をどう動かしたか」
が問われる時代に入っています。
トランプはそれを、誰よりも早く、誰よりも露骨にやっているだけということです。
因果推論の怖さは、「間違えると少しズレる」ではなく、結論が反転するところにあります。DAG（因果ダイアグラム）を正しく固定できていないと、交絡因子の向きや扱い次第で、有益が有害に、有害が有益に見えてしまいます。しかも、その反転は“統計的に有意”という顔で堂々と現れます。
なぜ起きるのでしょうか。理由は単純です。DAGは絵ではなく、「何を調整し、何を調整してはいけないか」を決める設計図だからです。設計図が違えば、分析は別の世界線を見に行きます。
典型的な落とし穴は3つあります。
1つ目は交絡の取り逃がし。共通原因を調整しないまま因果効果を語れば、見かけの関連に引きずられます。
2つ目はコライダー（合流点）を調整してしまうこと。これは「本来なかった関連」を人工的に作り、方向まで変えます。
3つ目は媒介（中間変数）の扱い。総効果を見たいのに媒介を調整すると、効果を消したり、条件によっては逆方向に見せたりします。
ここで重要なのは、DAGを“信仰”しないことです。DAGは仮説であり、固定には根拠が必要です。私はこの根拠を、現場のデータ構造から上流に遡って点検できる仕組みとして、DSA（分布構造分析）＋DAGを位置づけています。まずDSAで「どこに偏りや層があるか」を可視化し、次にDAGで「どの経路を因果として採用するか」を監査可能にする。これが、意思決定に必要な説明責任を担保する最短距離です。
因果推論の失敗は、間違った結論以上に、間違った確信を生みます。だからこそ、DAGは描くのではなく、固定し、点検し、説明できる形にする必要があります。
AIを使った予測や分析が当たり前になりました。医療データ、ビジネスデータ、政策データ。
「AIに聞けば答えが出る」「データを入れれば結論が出る」──そう信じられている場面を、私たちは日常的に目にします。
しかし、その多くに決定的に欠けているものがあります。
それが 分析アルゴリズム＝意思決定の手順 です。
RWD（リアルワールドデータ）は爆発的に増えました。
ところが意思決定の現場では、
といった問いに、明確に答えられないケースが増えています。
平均値、p値、回帰係数──
数値は並んでいるのに、意思決定として監査できない。
これは「データ不足」ではなく、「構造不足」の問題です。
DSA（Distribution Structure Analysis）は、
いきなり因果を語る前に、分布構造として何が起きているかを固定するためのアプローチです。
これらを探索として可視化し、仮説の候補を残す。
DSAは「答えを出す手法」ではなく、
問いの置き方を監査可能にするための前段設計です。
DAG（Directed Acyclic Graph）は、
因果関係を証明する魔法の道具ではありません。
DAGの本質は、
という 因果推論の前提条件を明示すること にあります。
DAGを描くとは、
「この結論は、この仮定の上に成り立っています」と
説明責任を引き受ける行為です。
DSAとDAGを組み合わせることで、初めて次のことが可能になります。
これは予測精度の話ではありません。
意思決定の再現性と説明責任の話です。
DSA＋DAGは、未来を当てるためのAIではありません。
不確実な世界で、
「なぜその判断をしたのか」を説明できる意思決定
を作るための設計思想です。
AI時代の競争力は、
速く答えることではなく、
答えの作り方を公開できることに移りつつあります。
DSA＋DAGは、
データを「それっぽい結論」に変換する仕組みではなく、
意思決定を検証可能な構造物に変えるためのフレームワークです。
人類は今、歴史上はじめて「自分たちよりも高い頭脳を持つ存在」と向き合っています。それがAIです。
火や農耕、産業革命、インターネット。これまでの技術革新は、人類の能力を拡張するものでした。しかしAIは違います。AIは能力を拡張する対象ではなく、能力そのものの優劣を逆転させる存在です。
計算速度、記憶容量、探索能力、最適化。多くの知的作業において、すでに人間はAIに及びません。この事実をどう受け止めるかで、社会は急速に二極化していきます。
二極化①
「変わらなくていい」と信じ続ける人たち
一方には、
と考える人たちがいます。
彼らは決して怠惰ではありません。
むしろ真面目で、これまでの成功体験や専門性を大切にしてきた人ほど、この側に立ちやすい。
しかしAI時代において危険なのは、能力不足ではなく前提の固定です。
「そのうちAIを使えばいい」
「必要になったら学べばいい」
こうした姿勢は、AIが“選択肢”だった時代には通用しました。
しかし今やAIは、評価基準・意思決定速度・説明責任の形式そのものを先に書き換えています。
気づいたときには、
AIを使うかどうかを選ぶ立場ではなく、AI前提の世界に適応させられる立場になっている。
これが第一の極です。
二極化②
「人間の役割を再定義しようとする人たち」
もう一方には、
と考える人たちがいます。
彼らはAIと競おうとはしません。
計算でも記憶でも勝てないことを、冷静に受け入れている。
その代わりに問うのは、
知性の使い道の設計です。
AIは答えを出せます。
しかし「どの問いに答えるべきか」は決められません。
最適解は示せても、「その最適化が正しいかどうか」は引き受けられない。
ここに、人間が残される役割があります。
この二極化は、努力では埋まらない
重要なのは、この分断が
で決まるものではないという点です。
分かれ目はただ一つ。
AIを前提に世界を見るか、AIを例外として扱おうとするか。
この差は、努力量では埋まりません。
前提が違うからです。
そしてこの二極化は、今後さらに拡大します。
中間は消えていく。
「なんとなく様子を見る」という選択肢は、急速に居場所を失います。
人類は今、試されている
人類史上初めて、自分たちよりも賢い存在と共存する時代に入りました。
ここで問われているのは、知能でも、生産性でも、スピードでもありません。
覚悟と設計力です。
AIに使われる側になるのか。AIを前提に社会と意思決定を設計する側に立つのか。
これは技術論ではなく、
生き方の選択です。
そしてこの選択は、静かに、しかし不可逆に、すでに始まっています。
