なぜあの時、ワクチン情報に振り回されたのか？ 数字の罠に気づく力とは

「平均以下だから不要」という判断は、本当に正しいのだろうか。データ分析で陥りがちな思い込みと、数字を正しく読み解くための「検討力」について解説してもらった。

※本稿は、堀場英雄 著『一流の頭脳だけが解ける33問 コンサル思考1分間トレーニング』（Gakken）の内容を一部抜粋・編集したものです。

Q.「平均以下の店舗」なのに優良店なのはなぜ？

あるアパレルチェーン（全10店舗）の不採算店のリストラについて話し合う会議中。

コンサルのA君は、データ分析の結果、「月間利益300万円のZ店」を「存続」と判断しました。それを見たクライアントは、訝しげに質問します。

「コンサルのくせに、数字が見えてないんじゃないの？ウチの1店舗あたりの月間平均利益は『400万円』だ。平均以下のZ店を残す必要なんてあるのか？」

しかし、A君はデータを見て、Z店は「閉鎖してはいけない」と確信しています。なぜでしょうか？

A.Z店は「10店舗中3位」の“優良店舗”だったから

Z店が「平均以下」に見えた平均値のゆがみは、一部の「超大型店」が平均を不自然につり上げていたためでした。実はZ店は、全10店舗中の上位店舗だったのです。

学生時代のテストなら、「平均点より下＝クラスの真ん中より下」と考えて、ほぼ間違いありません。しかし、ビジネスのデータでは、この直感が「大きな罠」になります。

実はこのチェーン店、全10店舗の利益の内訳は、次のようになっていました。

都心の超大型旗艦店（2店舗）：各1500万円
Z店（1店舗）：300万円
地方の小型店（7店舗）：0～200万円

一部の超大型店（外れ値）が全体の平均値を400万円まで引き上げていただけで、実態は、店舗の半分以上が赤字スレスレの状態だったのです。

平均値だけで判断すると、一般的な店舗としてはトップの成績を叩き出している「未来の稼ぎ頭」を、自ら切り捨てるという致命的なミスを犯すことになります。

このような検討力（クリティカルシンキング）を求められるケースは、日々のニュースや、仕事で見る資料でも、よく遭遇するものです。

ニュースにも同じ罠が仕掛けられている？

ここで、ニュースに目を向けてみましょう。少し昔の話ですが、2021年7月、「ワクチンの有効性が64%に低下」というタイトルの記事がありました（Newsweek）。

これを読んで、「ワクチンってたいして効かないんじゃない？」と思った人も多かったことでしょう。

ところが同じ時期、「死亡した新型コロナ患者の99.2%がワクチン未接種だった」というタイトルの記事もあったのです（Courrier）。

同じワクチンの話なのに、印象がまるで違いませんか？

これは、「1つの数字」だけに目が行ってしまっているという点で、先ほどの「平均以下の店舗は閉じるべき！」と、まったく同じ罠にはまっている可能性大です。見えているところだけ、表面だけを見て、判断してしまっているのです。

2つの記事を並べてみると、多くの人が「あれ？」となると思います。ある記事では「死亡者のうち接種者は0.8%」といい、別の記事では「64%しか効かない」という...。効くの？効かないの？と、思わず聞きたくなってしまいます。大切なのは、並べなくても「ん？」と気づける思考力です。

「検討力」を3つの視点で分解してみる

「平均以下＝不要」と短絡的に考える人は、「その前提は、本当か？」と、一呼吸置いて検証する力が弱い可能性があります。ある主張が、妥当な前提や仮説に基づいているかを判断できる力を、妥当性検討力（plausibility）といいます。

次に、「なんで平均以下の売上の店舗を、残したほうがよいという提案をしてくるんだ？」と考え、たとえば「店舗ごとの分布を見せてもらえますか？」と、検証行動に移れる力も大切です。これを批判的吟味（critique）といいます。

そして、このようなケースでのデータの見える化（dataviz）は、ヒストグラムです。外れ値の見える化ができます。ワクチン例の解決策を考えるとき、この3つの観点が重要です。

では、先ほどの「ワクチンの有効性64%」を、この3つの観点で見ていきましょう。

まずは、妥当性検討力。「64%しか効かない」というのは、感染予防なのか？重症化予防なのか？死亡予防なのか？この視点によっても、結論は変わってきます。「何に効かなかったのだろう？」「何がもっともらしいだろう？」というところが見えてくることが重要です。

次に、批判的吟味。「64%しか効かない」というのは本当なのか、他の数字や情報はないかを、探しにいきます。たとえば、「コロナ死亡者の99.2%がワクチン未接種（＝死亡者のうち接種者は0.8%）」という数字を見つけられると、「感染しても、死亡にはつながっていないのではないか」と、多角的に検討できるようになるのではないでしょうか。今回のクイズで言うなら、「店舗売上の分布を見る」に気づけるかどうかと、同じことです。

最後は、データの見える化。たとえば、感染予防率は64%、重症化予防率は90%超、死亡予防率は99%超と、棒グラフで並べてみる。このグラフを見れば、「64%」という1つの数字に引きずられることの危うさが、一目瞭然になりませんか？クイズで、ヒストグラムによって「外れ値の平均への影響」を見える化したのと、同じですよね。

「権威ある人が言っていた」というだけで、信じていませんか？

ところで、人は1日に何回、意思決定していると思いますか？「人は1日3万5000回意思決定する」と言われているのです。へぇ～って、思いましたか？

ちょっと計算してみましょう。1日12時間活動しているとすると、3万5000回って、約1秒に1回です。さすがに多くないですか？

そこで“疑わしい”と思って調べてみると、わかることがあります。たとえば、「食行動の行動経済学者」として2000年代に一世を風靡した、コーネル大学のブライアン・ワンシンク教授の研究に、「食べ物に関する意思決定は1日226回」といった報告があるのですが、その後2018年に、大規模な不正疑惑で撤回されています。

これこそが、日常に潜む罠なのです。「権威ある人が言っていた」「有名な研究」というだけで信じてしまう。本書で扱う「検討力」は、まさにこういう思い込みを軌道修正するためにあります。