失敗は成功のもと、と言われますが、果たしてそれは正しいでしょうか？
ビッグデータにより成功パターンと失敗パターンを分析した研究では、非常に興味深い統計的傾向が示されています。
そして「粘り強さではなく、失敗への対処が重要」という知見が導き出されました。
Failure Found to Be an "Essential Prerequisite" for Success
Scientists use big data to understand what separates winners from losers
www.scientificamerican.com
ビッグデータによる成功パターンと失敗パターンを分析
研究では、次のような分析が行われました。
- 研究では、ビッグデータにより成功パターンと失敗パターンを予測する統計的パターンを見出した
- 米国国立衛生研究所（NIH）に提出された776,721件の助成金申請書、46年分のVCによるスタートアップ投資、48年分の17万350件のテロ攻撃のデータを分析
- NIHでの成功は助成金申請の通過、ベンチャー企業での成功はIPOやM&Aの成功、テログループでの成功は犠牲者の発生、と定義された
その結果、次のような統計的傾向を示すことがわかりました。
- 成功パターンでも失敗パターンでも、努力の量は基本的に同じだった
- 成功パターンでは、うまくいかなかった点を把握し、改善すべき点に焦点を当てていた
- また早く失敗し、加えて次の失敗までの期間が短い程成功確率は高くなった（挑戦までの時間に間があくほど失敗確率が高くなる）
- 成功するまでに一度でも失敗した場合の平均失敗回数は、NIHでは2.03回、ベンチャー企業では1.5回、テログループでは3.90回
つまり端的に表現すると「粘り強さ」の問題ではなく、「高速PDCA」の有無、ということです。
一部では、「もうPDCAは古い、今の時代はOODAだ。」という言説もチラホラ見かけますが、PDCAは非常に重要な改善のプロセスであると言えるでしょう。
※ OODA：Observe（観察）、Orient（状況判断、方針決定）、Decide（意思決定）、Act（行動）
Amazonを除けば、PDCAに関する書籍が非常に多く存在します。
改めてPDCAを見直してみるのも良いかもしれません。
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