現代の社会には情報があふれすぎていて、「増え続ける情報に理解が追い付かない」（序章）。情報には「シグナル」という真実だけでなく、「ノイズ」も含まれている。データからパターンを読み取ることは簡単でも、それがノイズなのかシグナルなのかを区別することは難しい。本書全体を通じて著者が強調する点はこれに尽きる（まさに本のタイトルがこのことを示している）。ノイズが予測を難しくするのである。
第4章では予測の成功例として「天気予報」をテーマに選んでいる。これはとても面白い。なぜなら、たいていの人は「天気予報なんか当てにならない」というイメージを抱いているだろうからだ。天気予報について書かれた多くの本と同じように、天気予報の難しさは天気が基本的に「カオス」であることが本書でも説明されている。それでも、コンピュータの処理能力が上がったおかげで天気予報の精度は著しく高まった。ただし、コンピュータの予測に「人間の判断」が組み合わさって良い天気予報になることを著者は強調している。文脈を無視した単純なモデルはあまり役に立たないようだ（「オッカムの剃刀」をやみくもに信奉してはならない）。
気象学者と対照的に「予測を外す」のがエコノミストらしい（6章）。彼らの経済予測は当てずっぽうよりも精度が悪い。経済学者は「正しい予測をすることにインセンティブを持っていない」という著者の皮肉（？）は、ひょっとしたら正しいかもしれない。成功する予測者は「疑う余地のない理論、寸分の狂いのない測定といった観点から将来を考えない。これらは愚か者の幻想であり、自信過剰警報となる」（8章）。そして、「多くのエコノミストは、予測の精度を高めるために必要不可欠であるこの努力を怠り、自信過剰のバイアスを修正してこなかった」となかなか手厳しい。
情報を知識に変えながら、物事を上手に予測するためにはどうすればよいのか？まず著者が強調するのは、現実に存在している不確実性を受け入れて、確率論的に考えることが大切だということだ。人は不確実性を嫌うので、これは口で言うほど簡単ではない。けれども、確実に将来を予測することはできない。そのような予測は自信過剰であるか、あるいは過剰適合に過ぎない。良い予測とは幅を持って示されるものである。また、「見たい物を見る」という人間の習性も予測の妨げになる。個人のバイアスを超えて物事を見ることが必要だ。そのためには、予測を常に検証して、その結果から予測を更新するというトライアル・アンド・エラーの姿勢が必要となる。これは「ベイズの定理」を使って物事を見るということだ。検証・更新を繰り返すほど、予測は正しくなっていく。
「絶対確実」ではないからといって、予測が役に立たないというわけでは決してない。また、気象予測のように、昔と比べて精度が格段に向上してきた分野もある。他方で、社会には怪しげな――けれども自信たっぷりな「予測」にあふれている。予測そのものがノイズということである。そんな状況の中で、本書は情報を知識に変えるための有益な視点を提供してくれている。大部で少し怯むかもしれないけれど、ぜひ多くの人に読んでもらいたい一冊だ。
- 単行本: 594ページ
- 出版社: 日経BP (2013/11/28)
- 言語: 日本語
- ISBN-10: 4822249808
- ISBN-13: 978-4822249809
- 発売日： 2013/11/28
- 梱包サイズ: 21.1 x 15.2 x 4.1 cm
- おすすめ度： 27件のカスタマーレビュー
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