読書メモ: 世界標準の経営理論 - 第41章 世界標準の実証分析

前回の 読書メモ: 世界標準の経営理論 - 第40章 経営理論の組み立て方 の続きを読んでいきます。

いよいよ最後の章です・・・! 🎉 🎉 🎉

ちなみに序章もメモとしては書いてないので、終章もメモとしては残さずに、 このまま自分用のインデックスメモを残そうと思ってます。

なんていうか、すごく参考になる理論、多過ぎじゃないですかw

なので、あーこれ書いてあったんだけど、なんだっけ・・・とか、 普通に起こりうると思っているので、何か知のインデックスが必要なんですよねえ・・・。

この世界標準の経営理論という本を読んでいると、 理論以外にも言いたくなってくるワードが出てきますよね。 例えばこんなあたり。

  • 不確実性の高まり
  • 思考の軸
  • 人間の認知には限界がある

この本読んだ後は、上記キーワード言いたくなる説、ありますねw

さて、最後の章を読みます。

「ここの理解少し間違ってるよ」などあれば、どしどしご指摘いただければと思います。

『第41章 世界標準の実証分析』の概要

第41章はまとめるとこんな感じの内容でした。

  • 経営学のメジャーな実証分析手法6つ
    • 統計分析: アーカイバルデータを分析
    • 統計分析: 質問表調査(アンケート調査)のデータを分析
    • 統計分析: 心理実験のデータを分析
    • 統計分析: メタ・アナリシス
    • シミュレーション
    • 事例分析(ケーススタディ)
  • 実証分析の未来
    • 機械学習
    • デジタル・フットプリント
    • 身体データ
    • フィールド実験
    • 神経科学

実証分析の話

(本書内ではビジネスパーソンにも示唆がある、とは書かれているものの) だいぶアカデミック、学術的な話に寄せてるので、 まあ実証分析の手法をさらっと把握しつつ、今後どんな手法が出てくるかあたりだけ、 さらっと触れておくだけにしておきます。

どちらにしろデータは大事だし、 log を取るの大事なので、 実証分析の手法を知っておくのに損はないかなと思っています。

ここでは6つ紹介されています。

  • 統計分析: アーカイバルデータを分析
    • 既存のデータベース会社、統計集、業界団体の年報に載っているデータ
    • 例: アメリカ企業の財務情報なら、スタンダード・アンド・プアーズが作成した Compustat
    • 例: 日本自動車工業会が出版する世界自動車統計年報
    • 例: 東洋経済新報社の会社四季報、役員四季報、CSR企業総覧など
  • 統計分析: 質問表調査(アンケート調査)のデータを分析
    • 外からは見えない従業員の心理状況、職場の雰囲気、経営者の性格などを計測する
    • 厳密的な作法が決まっている
      • そういうアンケート作るときに参考になるかも・・・?
  • 統計分析: 心理実験のデータを分析
    • 被験者を集めてグループごとに行い、結果を比較する
  • 統計分析: メタ・アナリシス
    • 統計の統計、メタ統計
  • シミュレーション
    • シミュレーションするが、現実のデータを使うわけではない
  • 事例分析(ケーススタディ)
    • 特定の企業・組織に入り込んで、インタビュー調査などを行っていく手法
    • 時間がかかる

これらの実証分析の選ぶ基準だとか、実際に活用されている方々の事例だとかが紹介されていますが、 ここでは省略しますね。

実証分析の未来の話

未来、こんな感じになるのでは?という項目が5つ紹介されていたのでメモ。

  • 機械学習
    • 例: 新聞記事のテキスト情報を大量に機械学習させる
  • デジタル・フットプリント
    • デジタル上の行動・発言・活動ログなどの総称
    • 例: 従業員の発言データを解析し、イントラパーソナル・ダイバーシティが高いかどうかを計測
      • イントラパーソナル・ダイバーシティが高い従業員が所属する企業の方が業績も高い
  • 身体データ
    • 身体データそのものに加えて、人の体にセンサーを取り付けて動き・脈拍などを取る
    • 例: ポジティブなイベントが起きた職場の従業員の血圧が低下する傾向
  • フィールド実験
    • 実際の企業・組織に対して、ある特殊な介入を行ったグループとそうでないグループに分け、比較
  • 神経科学
    • 心理学が神経科学と不可分になっているところから
    • 例: 知の探索、知の深化それぞれの意思決定をしているときの、脳の活性化の違いを見る

なるほどー。

実証分析という流れでこれらに触れることはあまりないかもしれませんが、 普通にお仕事の流れでデジタル・フットプリントに触れることは往々にしてあるので、 改めて log を取るのは大事だなって思いますね。

まとめ

  • 理論が理論になるまで、様々な実証分析を掻い潜ってきている、感謝しつつ使わせてもらう

僕は理論を使わせてもらうだけで手一杯なので、 この辺は仕事として実証分析やる人とか、学問として学びたい人とかが、 実際にやる前に読んでいったらいいのかなという感じがしています。 感謝感謝・・・!

もし記事内に誤りなどございましたら、 @girigiribauer までご一報いただけると助かります。