昨日の第50回衆議院議員総選挙で自公連立政権で過半数割れという想像以上の与党惨敗が起こった。現役の法相と農水相が比例復活もならずに議席を失ったのみならず、公明党代表まで議席を失ったというのだから穏やかではない。一方、野党第一党となった立憲民主党も単独過半数とはなっておらず、本記事執筆時点では新たな政権の枠組みも決まっていないのが現状である。
それにしてもどうしてこのような結果を招いたのか。
突き詰めて考えると、オールドメディアと情報弱者たる高齢者達の暴走ということになるが、さらにもう一段階突き詰めて考えると、選挙戦略に対する失敗ということになる。野党はこのタイミングで総選挙を臨んだわけではない。与党が10月27日と投開票日とする前提で衆議院を解散し、選挙運動に臨んだのである。
昨年（2023年）8月に刊行された本書は、データサイエンティスト達が実際に経験したデータ分析プロジェクトの失敗例25選である。本質的にはビジネスに関連するデータ分析の失敗の事例集であり、それは下記に挙げた本書の目次構成を見ていただければ御理解いただけるであろう。
- Part Ⅰ 「えーあい」でなんとかして！
- CASE 1 ＵＩを統一してＵＸが破綻する
- CASE 2 誰のための仕事？ それが問題だ
- CASE 3 最先端アピールのための最先端プロジェクト
- CASE 4 本当に季節性はありますか
- CASE 5 レコメンドの必要ありますか
- CASE 6 分析を現場でどう使うか
- CASE 7 ほとんど故障しない製品の故障予知
- CASE 8 ＡＩという言葉の曖昧さ
- CASE 9 そんな目的変数で大丈夫か
- コラム データサイエンティストとしての生き方
- Part Ⅱ 翻弄されるデータサイエンティスト
- Part Ⅲ その失敗を超えてゆけ
- CASE 18 カオス状態のＢＩレポート
- CASE 19 用意できたのは集計データのみ。予測精度はどこまで……
- CASE 20 取ってびっくり、こんなに使えるデータは少ないのか
- CASE 21 頑張って予測していたのは……
- CASE 22 木を見て森を見ずはキケン
- CASE 23 総人口の十倍を超えるＩＤ数との出会い
- CASE 24 最終報告が終わってから集計の仕様が決まる
- CASE 25 機械学習モジュールの寿命
- コラム 絶対に失敗しないデータ分析
最新技術を使っていると言いたいだけ、良い結果を聞きたいだけ、分析そのものをしたいだけ、そうした裏事情の後にデータ分析があり、そもそも誰に向けたデータ分析なのか、分析をするタイミングは適切であったのか、そして何より、分析した結果が望んだものでなくても受け入れる覚悟があったのか、そうした失敗例を本書はまとめている。
そしてもしかしたら、2024年の自民党執行部は本書26番目の失敗例なのかもしれない、そう思わせてくれる内容である。
手厳しい。
