【直撃】数千冊を読んだ教養人だけ、入社できる「秘密のコンサル」
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>吉田さん
一応大学院まで文化人類学専攻でした。研究者に憧れたものの、結局はなれなかったのですが、、、。
さて、エスノグラフィ(Ethnography)は成果物と言って良いと思います。対象(当初は特定の民族)の生活等を記述したもの、という造語ですね。
そして、エスノグラフィを書く手法が参与観察(Participant Observation)です。通常、「観察」とは客観的な行為であるはずなのに、「参与」という客観性を失うような行為をしてしまうところに矛盾と革新がある。ということで、ともすると蒐集オタクになりがちだった人類学の地位を一気に向上させた手法ですし、重要なキーワードだと思っています。
ただ、"Participant Observation Research"だとインパクトが薄いので、"ethno"というある種魅惑的な単語が入った形にしたんじゃないかな、と思いました。何かと"Strategic"と言いたいのと同じですね。
注目のコメント
「何千冊もの本を読み、ハイデガーもリキテンシュタインも論ずることができる人間でなければここで働くことはできません。MBAなどよりはるかに高い教養レベルが必要になります」。そう語っているのが、北欧デンマークで生まれた、コンサルティングファームのRed Associatesの創業者です。
インタビューを受けてくれた、クリスチャンが執筆した「センスメイキング」が教えてくれることはシンプルです。それはデータ分析では見落としてしまう、極めて重要な社会や人間の洞察力こそが、彼らが救ってきた世界的企業の「経営再建」にはとっても重要だったという点です。
アディダス、レゴ、サムスン、フォードなどなど。グローバル企業の経営陣たちが、こぞって頼りにしているコンサルティングファームの「秘策」について、本人にインタビューしてきました。ぜひご一読ください。
どんなにデータサイエンスが進んでも、最後は個々人に寄り添うことができないと届きません。
本文中でも触れられていたAmazonのレコメンドにしても、アルゴリズムで多くの人の行動をもとにしたものなので、関心をもつであろう可能性が高いものに過ぎません。仮にデータのサンプルが偏っていれば、個々人の関心とは全く異なる文脈の可能性も示されます。
データサイエンスから示される解は、個々人がそれほど大切に思っていない定型的な選択に関しては、わずらわしい判断を効率化する手助けをしてくれます。一方で個々人の価値観に関わるところは、個々人の文脈が問題になるので、アルゴリズムで示された解は参考程度にしかなりません。
AIと人の違いを突き詰めれば、個々人の人に寄り添えるか否か。様々な経験や学びを総動員して、記事中の下記の言葉を実践するための観察力を磨くことが重要です。
>人に注意を払うのは、人文科学の学問の基本です。「集合体」ではなく、「個々人」がどのような体験をしており、何を感じているのかを観察するのです。
個人の経験と学びの掛け算は多ければ多いほど、複雑さを増すので、それを観察力として発揮することができれば、「個性」として強みに生まれ変わります。当然だと思う。
毎日、携帯からニュースを見て、世界についてなんでも知っているふりの人と会話すると、すぐその基礎知識の不足を感じる。表の話で一巡すると、次のテーマに移らなければ、話題は窮する。
やはりそれなりの読書があり、一つの事相に歴史を知り、深く分析もできる、その力は読書から来る。