みなさんこんにちは
今回は自分なりのポリシーというか基本的に自分はこう考えてますという哲学的な話をします。もしわけがわからない場合はブラウザバックしてもらってもかまいません。
帰納的とは
あらゆるデータから共通点を見つける
帰納的というのはまず何なのかというとありとあらゆるデータから共通点を見つけ出すということです。例えば、会社の休暇情報を見てどの曜日が一番休むことが多いのかを見つけることが帰納的と言えます。
巷でよく聞くデータ分析などがこの帰納的な分野になります。データ分析もグラフや数字を見ることで、新しい事実や共通点を見つけ出して、それを課題や解決策にもっていくのが主な業務になります。まぁデータを活用するといってもこれくらいしか使いようがないですけどね。
共通点は見つけやすいほうかも
事実から基づいているのが前提
そして帰納的にやるときに気を付けなければならないのが共通点や新しい事実を生むには元データが事実から成り立ってなくてはなりません。当然な話ですが、元データが間違っていれば全てが間違っているわけです。
何でもそうですが、最初の定義が間違っていれば全てが成り立たなくなってしまいます。帰納的に物事を捉えるためには全てのデータが事実や正しい知識の下でやっていかなければなりません。そうしないと出た答えが意味不明なものが出てくる可能性があるので吸い上げるデータは必ず事実がどうか確認してからお願いします。
真実はいつも一つ
数学的帰納法とも考え方は似ている
帰納法の一つとして数学的帰納法というものがあります。みなさんは高校生のときに習ったと思います。もう忘れたという人は話だけでも聞いていってください。数学的帰納法とは
「n=1のとき成り立ち、n=kが成り立つときにn=k+1のときに成り立つなら全ての自然数に対して成り立つ」というものです。つまり、最初が正しく、途中が正しいならその一つ先でも正しいことが証明できれば全ての自然数で成立するという考えです。
これを日本語訳にすると「最初の事実（定義）が正しく、その事実を含んだデータは全ての事象で正しいことが証明される」という意味になります。つまり、数学的帰納法は形だけ見れば数字だけでの運用なのかもしれませんが、実は帰納法全体にいえる内容でもあるのです。
演繹的とは
ある仮説もしくは事実を問題に当てはめる
逆に演繹的とは何かというとある仮説もしくは事実を新たな問題に当てはまるかどうかというものです。例えばさっきの休みに関することで、月曜は休みが多い、それがAさんにも当てはまるか検証する。といった具合です。
これはあらかじめ出ている結果や事実、あるいは仮説がほかの事象にも同じようになるかどうかを確かめる方法になります。まぁ仮説に関しては直観で当てはめるなんてこともなくはないですけどね。
ひらめきで解決したら苦労しない
合わないことが多い
ただわかるとは思いますが、基本的にある事実が全ての事象に対して同じことが起こるとは言えません。仮説なんてもっと合わないことが多いです。演繹的にするには自分では調べてもいない事実を使用する場合もあるので正解にはたどり着かない場合があります。
しかし、演繹法は仮説や事実が当てはまらなければ選択肢として消去され、答えがどんどん絞られていくので、時間をかければ解決まで結びつく可能性があります。課題を発見したときに解決策を見つけていくにはこの演繹法が最適だと考えています。
答えはどうであろうと出したほうがいい
帰納的はデータまとめ演繹的はパズルピースを当てはめるイメージ
見出しの意味そのままなのですが、帰納的は事実などから共通点をみつけることです。データ分析といってもいいくらいです。対して演繹的は仮説や事実を新たな事象に当てはまるかどうかなので、パズルピースがはまるかどうかという考えになります。
どちらも必要でどちらか片方が抜けていてはいけません。共通点や事実を見つけたところでそれを活かすことがなければ今までの作業時間は無駄ですし、あてずっぽうにやっても時間だけが浪費されるだけです。大事なのは組み合わせることで最短で課題解決に繋がっていくのです。次の章で詳しく解説していきます。
タイトルの考え方とは
まずデータや事実をもとに共通点や新たな事実を発見する
何事もまずはデータもしくは事実確認をします。例えばあるニュースを見かけたときに一つだけのソースを確認するのではなく、同じニュースをしているサイトを探します。そしてそれに準ずるデータを調べたり、背景を調べることでまとまりが見えてきます。
仕事でもただやみくもにやるのではなく、まずは調べて事実やデータから見えてくる課題や共通点を発見する。課題は何もないところからは出てこないので必ずデータや事実からはじき出すようにしています。
まずはデータを洗い出す
共通点や事実をもとに仮説を検証する
そしてデータから見つけ出した共通点を新たな問題に当てはまるかどうか確認します。正しければ次のステップに進むのですが、もし間違っていれば何がおかしかったのか、データの関連性がなかったので、データに外れ値があったのか、そもそもデータがないものだったかのかを確かめます。
つまり、ここまで言いたいことは何かというとデータや事実をまとめることで共通点を見つけるという帰納法、そしてそこから導き出した共通点を新たな問題に当てはめるという演繹法を組み合わせているのです。
これは逆では成り立ちません。むしろどうやってやるのか知りたいぐらいです。必ずといっていいほど最初に帰納法から始まります。そしてその次に演繹法となり、課題解決までの道のりになるのです。
図で説明
文字だけでは少しわかりにくかったと思うので、ここで図を使って説明していきます。
まぁこんな感じです。フローチャートとしては適当なので勘弁してください。
この考えのいいところ
でたらめな答えがない
真面目なデータからでした抽出してないわけですから、でたらめな答えは出ません。仮に出たとしたらそれは元のデータが間違っている可能性があります。それか、対象のデータを間違えてとってるかもしれません。
事実に基づいているので、仮に解決までたどりつけなくても確実に可能性を消せるので、へんな回り道をしなくてよくなります。これが最初から演繹法でやろうとすると事実とは異なる事象をとりあげてしまう可能性があるので必ず帰納法から始まるのをおすすめします。
論理的に説明できる
帰納的から始めていくと道筋がたてられているので、まず説明で困ることはありません。演繹法で始めてしまうと、そもそもなぜその仮説を立てたのかが不明な場合があるのです。
こういった事態をさけるために帰納法から始めて、まずは事実をもとに共通点や仮説をたてるのです。一番わかりやすいのはグラフを使うことです。グラフでは数字がなければ出来ませんが、取り方が間違ってなければ正しいデータしか出てきません。
そしてそのグラフ結果から仮説をたてて問題解決するまで導くのです。そうすると、仮説は事実から成り立ってますし、説明をするにしても納得がいきやすいのです。
百聞は一見にしかず
今日も最後まで読んでいただきありがとうございました。
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