ただ非常に専門性の高い領域でもあるので、ビジネスパーソンの教養として全ての人が統計の詳細知識を習得する必要はありません。統計学の観点からの分析が必要かどうかという判断、そして必要になった場合に専門家と会話できるレベルの知識があれば充分です。本書に記載している内容で基本としては充分だと思います。

データ分析においてそれよりも必要なのは「好奇心」ですね。データというのは結局私たちのなんらかの行動や気持ちを表すエビデンスですから、そのエビデンスの裏側にある生活者を気持ちや行動の本質は何か？　どのような行動パターンが見出だせそうか？　という好奇心もってデータを眺められるか、は非常に重要だと思います。

――本書では仮説思考の重要性を強く訴えており、「仮説なき調査は失敗すると言っても過言ではない」とも書かれています。良質な仮説を考えるためのコツはありますか？

中野：まず仮説について説明します。仮説は、調査課題、つまり知りたいことに対する仮の答えのことです。詳しくは本書、そして今執筆している本にまとめているのですが、「こういうことなのではなかろうか」「これが要因になって売り上げが下がっているのではないか」といったことはじめ、かなり具体的な部分まで仮の答えを考え、リサーチに反映することが、アクションにつながる良質な仮説構築をするためのコツといえます

ただ仮説構築が苦手だという人も少なくないでしょう。その多くは知識不足に起因するんですね。例えば、最近のマーケティング業界の課題はなんでしょうという話になったときに、マーケティング業界の現状だけではなく、それを取り巻く世の中や経済の状況を知らないと仮説は立てられない。また、マーケティング業界の過去にどのようなことが起きて、どんな課題があったのか、という変遷を理解することなども仮説構築のために必要です。

――リサーチ対象の前提知識が必要になるわけですね。

中野：そうです。