マイクロソフトが示す“学び続けるリーダー”の条件
「ベイズの定理」からビジネスやキャリアを
紐解くシリーズ第2弾です。
私たちは今、不確実性が高く、
変化が激しい時代に生きています。
その中で、リーダーに求められる資質は何でしょうか？
マイクロソフトのビル・ゲイツ氏は1996年、
マイクロソフトが競争優位に立つ理由の
ひとつとして「ベイズ統計学（ベイズ推定を含む）」
を挙げました。
さらに2001年には
「21世紀のマイクロソフトの戦略はベイズである」
と宣言し、世界中の研究者を積極的に採用しました。
ベイズ推定と経営の共通点
ベイズ推定（ベイズの定理）は
「事前の仮説に、新しいデータを加えて確率を更新する」
考え方・手法です。
これは経営やリーダーシップにもそのまま当てはまります。
・事前確率 = 過去の経験や仮説
・新しいデータ = 顧客からの反応、市場の変化、社内のフィードバック
・事後確率 = 更新された戦略や意思決定
つまり、固定化された成功パターンに依存するのではなく、
新しい情報が入るたびに仮説を修正し続けることが、
不確実性を生き抜くポイントということでしょう。
マイクロソフトの実践モデル
マイクロソフトは具体的には以下のようなことに
ベイズ推定の考え方などを使っているそうです。
・迷惑メールのフィルタリング
・検索エンジンの最適化
・AIによる推論機能
・製品のヘルプ機能やユーザーサポート
これらはすべて、ベイズ推定を応用して
「データから学び続ける仕組み」を構築した例です。
データが少ない段階でも仮説を立て、
情報が増えるほどに精度を高めていく。
この姿勢が、今もGAFAMと言われるくらい
長きにわたり競争優位を保ってきたマイクロソフト
の強さの秘訣の一つと言えるかもしれません。
リーダーにとっての学び
ここから私たちが学べることは、
経営リーダーに必要なのは
「正しい戦略を一度で決める力」ではなく、
「新しい情報を受け取り、戦略を更新し続ける柔軟性」
ということではないでしょうか？
・部下や顧客からのフィードバックを真摯に取り入れる
・市場や社会の変化を敏感に感じ取り、仮説を修正する
・過去の成功体験にしがみつかず、学び直しを続ける
これらの姿勢は、まさにベイズ推定の思考と重なります。
さんよし会は、まさに「学び続けるリーダー」を育む場です。
仲間との対話を通じて自分の仮説を照らし合わせ、
新しい情報や視点を得て、
マイクロソフトがベイズ推定を経営に取り入れたように、
私たちもまた日々の実践を通じて、
前提を更新しつづけ、「学び続けるリーダー」
として成長し続けていきましょう。
＊＊ 是非ご参加下さい ＊＊＊＊＊＊＊
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