オリバー・ビンツ（ESMT Berlin）
5歳児のグループに、シンプルな課題を出すところを想像してみてほしい。
「明日、私たちのレモネードスタンドはいくら稼げるかな？」
ある子は肩をすくめる。「たぶん今日と同じくらい」
別の子は、ぐにゃぐにゃの線を描く。「時々上がる。時々下がる」
3人目は、カップ、レモン、砂糖、ナプキンをきちんとした山に分け始める。「まず部品を見るの」と、その子は言う。「それから推測する」
この光景は愛らしいが、リーダーたちが毎日行っていることを映し出している。多国籍企業を経営していようと、成長中のスタートアップを経営していようと、あなたは常に利益、需要、リスク、回復力を予測している。過去から外挿するチームもあれば、直感に頼るチームもあり、実際に業績を動かすものを理解しようとするチームもわずかにいる。
Journal of Accounting and Economicsに掲載された最近の研究において、私と共著者のキャサリン・シッパー氏、ケビン・R・スタンドリッジ氏は、一見シンプルな問いを投げかけた。
企業を単一の数字として扱うのをやめ、代わりに利益が実際にどこから生まれるのかを調べれば、将来の収益性をより正確に予測できるだろうか？
答えはイエスだ。
しかし、真のリーダーシップの教訓は、その理由にある。
レモネードスタンドを拡大する
あなたのビジネスを、ゼロがもっと多いレモネードスタンドだと考えてみてほしい。
利益は特定の要因から生まれる。どれだけ売るか、各販売から何を残すか、資産をどれだけ効率的に使うか、どれだけのレバレッジを抱えているか、そして収入のうちどれだけが一時的なものではなく継続的なものか、といった要因だ。
経営幹部はこれを直感的に理解している。しかし予測となると、多くの組織は最初の5歳児の論理に戻ってしまう。明日は今日と同じように見えるだろう、と。
不都合な真実がある。その素朴な仮定（「ランダムウォーク」として知られる）は、しばしば従来の予測モデルを上回るのだ。
予測が実際に改善される場所
私たちの研究では、リーダーたちがすでに認識しているが、めったに統合しない2つのアイデアを組み合わせた。
第一に、収益を根本的な要因に分解する構造化された収益性フレームワークを使用した。第二に、非線形で相互作用的なパターン（実際のビジネスが示すが、線形モデルでは捉えられない種類のもの）を捉えるように設計された機械学習を適用した。
構造だけではあまり役に立たなかった。機械学習だけでは多少役に立った。しかし、構造化された思考と非線形ツールを組み合わせることで、特に収益性が急激に変化する期間において、最も強力な成果が生まれた。
精度が最も重要な時
この手法は、収益性の予測が困難になる時に最も価値を発揮する。
私たちは60年間にわたる11万7000件以上の企業年次観測を分析した。改善は、従来のモデルが最も苦戦する「予測困難なケース」において最大だった。
企業の収益性が大きく変動する時、経営幹部は最も困難な決断に直面する。これは一時的な混乱なのか、それとも根本的な変化なのか？ 安定を保つべきか、それとも再編すべきか？
収益性を根本的な要因（営業利益率、資産回転率、財務レバレッジ、そしてそれらの関係）に分解することで、非線形モデルは従来のアプローチが見逃すパターンを検出できる。この組み合わせアプローチは、機械学習単独と比較して相対的に3%以上予測誤差を削減し、最大の改善は、戦略的意思決定において誤差を避けることが最も重要な場面で正確に生じた。
リーダーへの3つの教訓
1. 大きな成果をその要因に分解する
売上高、EBITDA、純利益は見出しであり、説明ではない。私たちが収益性を体系的に分解した時、予測は改善した。特に継続的な要素に焦点を当て、複数年にわたるパターンを調べた時にそうなった。
2. 直感が苦戦する場所でテクノロジーを使う
経営幹部は、物語を組み立て、戦略的転換点を感知することに優れている。機械は、複雑なデータに隠された非線形パターンを検出することに優れている。予測が本当に困難になる時、人間の判断とアルゴリズムによるパターン認識を組み合わせることは、どちらか一方だけよりも優れた成果を生む。
3. 一時的なノイズに過剰反応しない
会計データは、根本的なストーリーを曖昧にする一時的な項目で満ちている。私たちの分析では、これらを除外することで予測精度が向上した。すべての驚きが戦略的転換に値するわけではない。リーダーシップの注意を、繰り返されるものに集中させよう。
なぜこれが今重要なのか
インフレーションショック、サプライチェーンの混乱、地政学的リスクにより、直線的な予測はますます脆弱になっている。しかし、ボラティリティはランダム性を意味しない。それはパターンに従う。しばしば非線形のパターンであり、人間が支援なしに検出するのに苦労するものだ。
私たちの調査結果は、規律ある財務構造と現代的な分析ツールを組み合わせることが、従来のモデル、シンプルなヒューリスティック、さらにはコンセンサスアナリスト予測さえも上回ることを示している。
投資、再編、方向転換を行う前に、問うてみてほしい。あなたの予測は、ビジネスが実際にどのように機能するかに基づいているのか、それともまだ教養ある推測なのか？
5歳児からの最後の教訓
子どもたちなら、私たちの調査結果をシンプルにまとめるだろうと想像する。
「すべての部品を見て」
「繰り返し起こるものに注意を払って」
「そしてパターンが複雑になったら、適切なツールを使って」
ますます予測不可能な世界に直面するリーダーたちにとって、そのアドバイスはまさに必要なものかもしれない。
