AIに代替されない分析力を身につけたいなら、なぜ占いが今の時代でも淘汰されないのかをまず知ろう。

占いは最高のデータ分析教材

つい先日、ひょんなことから占い（タロットカード）を学ぶ機会を頂きました。正直、最初は暇つぶし程度の考えで参加したのですが、想定外の僥倖！

というのも、実際にタロットを実践する中で、「え？ 占いはデータ分析の"最高の学習教材"」であることを気づいてしまったからです。

途中からは、もはやタロットの講義はそっちのけで、

• 「なぜ人は認識が変わるのか」

• 「なぜ腹落ちが起きるのか」

• 「なぜ意味が生まれるのか」

について、ずっと考えていました。

私が占いとデータ分析を重ねて見たのは、単なる偶然ではありません。確かに両者は、一見すると真逆の存在に見えます。

しかし、本質的にはどちらも「人間の認識を更新し、意味や次の行動を促す技術」という点で共通しているのです。

科学や客観性、ロジカルさがこれほど重視される現代において、占いなど本来なら"非合理的"なものとして淘汰されていてもおかしくないはずです。

それにもかかわらず、占いはいまだ残り、根強く人々を惹きつけ続けています。それは、人を腹落ちさせ、意味を生み出し、行動を促すためのエッセンスが占いには詰まっているからなのです。

そして今、もう一方のデータ分析では、ちょうど「腹落ち」「意味」「行動を促す力」の不足が問題になっています。単に「正しいこと」をデータで示すだけでは足りなくなっているのです。

特にビジネスでは「make sense」 、つまり、その分析を通じて相手をどう腹落ちさせ、どう意味づけ、どう動いてもらうかまで設計することを求められる時代になってきています。

その結果、現代のデータ分析はその答えを求めて、かつての"敵"であった占いへと人知れず接近してきているのです。

本稿では、占いという異分野を手がかりにしながら、データ分析を武器にしたい人にオンリーワンの示唆を届けたいと思います。

占いの本質は、スポットライト

「占いとデータ分析の関係」と聞いて、統計的に当たる／当たらないという話が展開されると思った人は少なくないかもしれません。

しかし、残念ながら違います。

私が今回考えたいのは、統計としての占いではなく、なぜ人は占いによって認識が変わるのかという点です。そして、この構造こそが、実はこれからのデータ分析に極めて重要なのではないかと思っています。

では、まず占いについて見ていきましょう。
私は、占いの本質は、未来予言や統計ではなく、「人が認識できていない事象を照らし出すスポットライト機能」にあると考えています。

ある人が悩みを抱えているとしましょう。
私たちは日々の生活の中で、多かれ少なかれ「これが原因で、こうなっているはずだ」という自分なりの見立てを持ちながら生きています。

しかし、現実には無数の出来事が起きていて、私たちの脳が認識し、また記憶できるのはごく一部です。ある意味で、人は自分が「見たいもの」「そうだと思うもの」にだけ光を当て、それ以外を驚くほど見落としているわけです。

そこに占いが介入します。

例えば、タロットカードには、それぞれ固有の意味があります。そして、その意味を相談者の状況と重ね合わせながら解釈していくわけですが、ここで重要となるのがカードの意味そのものです。

タロットには、「生と死」「希望と絶望」「誘惑」「崩壊」「執着」「孤独」「循環」「選択」など、人類が長い歴史の中で繰り返してきた人生を生きる上で避けては通れないテーマが象徴として埋め込まれています。

つまり、タロットとは人類が蓄積してきた経験や叡智を凝縮した「観点のデータベース」なのです。

そして、相談者は偶然引いたカードによって、自分一人では普段絶対に気づかない、思いつかない、考えない（＝スポットライトを当てない）観点へと導かれることになります。すると、

• 「そういえば、あんなこともあったな」

• 「あの出来事は、こういう意味だったのかもしれない」

といった認識の変化が起き始めます。
光が当たったことで、それまで見落としていた要素がグッと前にせり出してくるのです。

例えるなら、それまで平面的にしかみえていた世界が、急に立体として浮かび上がってきて、これまでの死角だった場所がはっきりと見えるようになる感覚でしょうか。

これが、占いがもたらす認識のアップデートなのです。

その結果は様々です。自分の見解が強化されることもあれば、まったく違う気づきがうまれることもあります。

つまるところ、占いとは単に未来を当てる技術ではなく、事実から意味を生み出し、よりよく生きるためのストーリーを紡ぐ技術なのです。

これを方程式で表すと、こうなります。

「事実」 ×「ストーリー」＝「意味」

つまり、事実そのものに意味があるわけではない。どの事実に光を当て、どう物語として接続するかによって人の認識は変わるということです。

だからこそ、占いの巧拙は「事実に再び光を当てること」、「意味あるストーリーとして紡ぎ直すこと」、「そのためにどの事実を重視し、どの事実は重視しないかを選択すること」にあるのだと思います。

データ分析の巧拙を分つのもまたスポットライト

さて、ここまで占いが認識を更新する技術であるということを説明してきましたが、実はこの構造はデータ分析と驚くほど似ているのです。

一般にデータ分析というと

• 「データを集める」

• 「統計処理／論理処理をする」

• 「正しい答えを出す」

といった営みだと思われています。先のような方程式で表せば、

「事実」 ×「論理」＝「答え」です。

論理によって事実を整理し、その中から答えを導き出す。これがよくあるデータ分析のイメージでしょう。

しかし、実際にビジネスの現場で分析をしている人なら分かると思いますが、本当に難しいのは答えを出すことではありません。

どの範囲の事実を含めるか。
もっと言えば、どの事実を認識できるか、です。

例えば、売上が下がったとします。

原因は価格なのか
商品なのか
競合なのか
天候なのか
組織なのか
顧客なのか

現実には無数の事実（要因）が存在しています。
そして、その多くは最初から見えているわけではありません。

分析とは、数字や論理を使いながら、それまで見えていなかった事実を発見し、接続していく営みです。

例の話でいえば分析とは、「売上が下がった」で止まっている認識を、「実は既存顧客の来店頻度が下がっていた」「一方で、新規顧客は増えていた」「実は商品力ではなく接客体験が問題だった」といったようにあぶり出し、認識の解像度を更新していくことなのです。

こうした前景化が進んでいくと、ついには事象の背後にある人間の欲望や不安、期待や習慣といった行動のストーリーまで見えてくるようになります。

まるで平面的だった状況が立体として見え始めるように……あれ？

そう、これは先ほど占いの本質として語った言葉とまったく同じです。

つまり、占いもデータ分析も、結局は「見えていなかったものをみえるようにする技術」なのです。

今のデータ分析にはなくて、かつてのデータ分析にはあったもの

ここで一つ重要なことがあります。

占いとデータ分析は最近になって近づいているだけでなく、もともと近い存在だったのではないか、ということです。

というのも、人類の歴史の大半において、私たちは十分なデータを持っていなかったからです。現代のように、顧客の行動履歴も、購買データも、アクセスログも、アンケート結果もありませんでした。

それでも、人は意思決定をしなければなりません。だからこそ、人は限られた事実を手掛かりにしながら、その間をストーリーで埋めてきました。

「あの客は最近見なくなったな」、「最近こんな噂を聞いた」、「昔も似たようなことがあった」。こうした断片的な事実をつなぎ合わせながら、人は未来を予測し、行動を選択してきたのです。

つまり本来の意思決定とは、「事実」 ×「論理」 × 「ストーリー」によって成立していたはずなのです。そして、それはデータ分析が始まって以降も続いていました。

しかし、現代のようにあらゆるものがデータ化される時代になって状況が変わります。

大量のデータを低コストかつリアルタイムで手に入れることができるようになった結果、データ分析の世界では次第に客観性や数字が過度に重視されるようになります。

そしていつしか、「事実」 ×「論理」 = 「答え」という構図が分析の中心になっていったのです。

もちろん、この変化によって多くの課題が解決されました。勘や経験だけでは見えなかった事実が見えるようになり、意思決定の精度は飛躍的に向上しました。

しかし、その一方で失われたものもあります。
それが「意味」です。

「売上が10%下がった」
「離職率が1%増加した」
「顧客満足度が改善した」

数字は状況を端的に教えてくれます。
しかし、それがなぜ起きたのか、その背後で人が何を感じ、何を考え、どのような行動を取ったのかまでは饒舌に語ってくれません。

そして、簡単には数字に置き換えられる課題の多くを解き終えた現代に残されているのは、むしろ数字だけでは捉えきれない課題ばかりです。

その結果、「正しい分析なのに誰も動かない」「示唆はあるけど現場に響かない」という機能不全が至る所で起きています。

だから今、データ分析は再びストーリーと意味を必要としているのです。

このように考えると、データ分析は新しいものへと進化しているというよりも、本来あった姿へと回帰しているだけなのかもしれません。

すなわち、

「事実」 ×「論理」×「ストーリー」＝「答え」＋「意味」

という、かつての方程式へと。

もし占いとデータ分析が近づいているように見えるのだとしたら、それは占いが変わったからではありません。

データ分析の側が、人間を動かすために必要だった「意味」を再び取り戻そうとしているからなのです。

AI時代において、この方向性はさらに強まる

そして、この流れはAIの登場によってさらに加速していくでしょう。

なぜなら、これまで分析担当者の仕事に含まれていた「データを集めること」や「得られたデータからシンプルな答え導き出すこと」の多くは、今後ますますAIが担うことになるからです。

その結果、これまでデータ分析だと思われていたものが、実は単なる情報処理作業に過ぎなかったというケースも明らかになっていくでしょう。

投資家のウォーレン・バフェット氏の言葉を借りるなら、「誰が裸で泳いでいたのか」が見える時代になるのです。

では、そのとき私たちに残されている最後の価値とは何か。

私は、それが「意味をつくること」、もっとさかのぼれば「認識を変えること」になるのではないかと考えています。

どの事実に光を当てるのか、その事実をどう解釈するのか、それを相手の文脈にどう接続するのか。そして、どんなストーリーとして語れば人が動くのか。

こうした営みは、単なる計算や推論ではありません。人間が人間を理解しようとする行為そのものです。

だからこそ私は、これからの分析者に必要なのは、AIを動かす知識だけではなく、人がどのようにものごとを認識し、意味を生成するのかを理解する力なのではないかと思っています。

そして、意外にも占いのような「歴史遺産」の中に、そのヒントが眠っている。これは、データ分析が合理性を極めた先で、再び「人間とは何か」という根源的な問いに立ち戻ろうとしていることの表れなのかもしれません。

終わりに

データ分析の価値は、データを集めることでも、論理や統計を駆使することでも、正しい答えを出すことでもありません。

本当に価値があるのは、人が見えていなかったものに光を当て、その人の認識を更新し、ものごとを動かしていくことです。

そう考えると、占いとデータ分析は驚くほどよく似ています。

どちらも、無数の事実の中から何かを前景化し、新しい見方を与え、意味を生み出し、人を次の行動へ導く技術だからです。

もちろん、占いは数字を使いませんし、データ分析はタロットカードを使いません。しかし、両者は、人が世界をどう認識し、どう意味づけ、どう行動するのかという根っこの部分でつながっています。

もし占いとデータ分析が近づいているように見えるのだとしたら、それは占いが科学になったからではありません。データ分析の側が、人間という存在に再び近づこうとしているからです。

かつてデータ分析が当たり前のように持っていた、人を腹落ちさせる力。人に意味を感じさせる力。そして、人を動かす力。それらを取り戻そうとしているのです。

だから私は、データ分析を学ぶ人、特に中上級レベルに差し掛かるタイミングにいる人は、一度占いを学んでみることをお勧めします。

それは、もちろん占いを信じるためではありません。

人がどのように意味を生み出し、どのように認識を更新し、どのように行動を変えるのかを学ぶためです。

皮肉なことに、データ分析が次の時代へ進むための最大のヒントは、長らく「非合理的」と切り捨ててきた占いの中に、まだほとんどの人に気づかれずに眠っているのですから。