このサイモンの「事実前提」と「価値前提」という視点で90年代初頭に、盛んに構築されたのがデータウェアハウスと呼ばれる戦略的な意思決定のための情報系ITシステムでした。

　例えばコンビニ店に来店して買い物をした顧客は、「女性、30代、お弁当とお菓子を買っていった」などという客観的な事実が購買履歴データベースに集められました。

　一方、それを分析するコンビニ本部の分析視点は、「何と何が併売されたか」とか「何時に何が売れたのか」とか「棚割り変更の効果はどうか」などという、組織の主体的な行動や主観的な価値を前提として、クエリーと呼ばれる分析用ソフトウェアが作成されました。情報の分析視点は個々の企業や個々の担当者の考えに左右される主観的なものです。お弁当の売れる時間帯を気にするコンビニ店長も居れば、併売分析と棚割りばかりを気にするコンビニ店長もいます。

　買い物という事実情報（客観情報）をデータベースに集めて、仮説・検証という主観的な分析が行われた訳ですね。

「解釈者によって変わる情報の意味」を理解しよう

　この情報の客観性と主観性という議論の視点は、さらにイントラネットやグループウェアのような情報共有の世界にも引き継がれています。

　情報を客観的なものと考えた多くの企業は、色々な業務改革や新商品・新サービスを導入する際、FAQと呼ばれる、社員や顧客の誰もが同じような疑問を持ち、一般化できる「客観的な説明情報」を大量に作り上げ、知識データベースに詰め込みました。これにより本部が色々な顧客や社員からの同じ質問に何度も答えるという無駄を省き、高い生産性を上げようとしました。

　確かにこの情報は、客観的というアプローチでは一定の成果を上げました。

　しかし、これだけでは何かが足りないという疑問が、顧客からも社員からも絶えず湧き上ってきました。

　例えば同じコピー機の修理法でも、田舎の乾燥地帯で行う修理法と湿気が多い都会で行う修理法とは微妙に異なってきます。そうなれば必要なマニュアルも異なります。

　ITシステムを例に挙げると、古いイントラネットを新しいポータルサイトにレベルアップする際の説明でも、若手社員がすでに、SNSのmixiなどの洗礼を浴びている大都会の社員とmixiもブログもほとんど話題になっていない田舎勤務の地方社員が相手の場合とでは、説明の仕方＝必要情報が微妙に異なるはずですよね。

　こういった、情報の受け手の立場がそれぞれ微妙に異なる状況の中での情報共有には、情報の持つ意味背景や価値観、状況などが異なるため、受け手の立場により微妙に違う情報が求められる訳です。最近、欧米では質問を情報検索エンジンではなく人に聞く、ソーシャル検索が流行しているのもこのような理由からです。

情報の客観的な側面と主観的な側面

　しかし、結局は多くの受け手に共通する普遍的、客観的な情報の提供と個々の受け手に独自の主観的な情報提供のバランスが重要ということになります。

　現在流行しているロングテール理論で説明すれば、誰しも必要とする売れ筋の客観的なFAQと、個々のオフィスや顧客、個々の社員の状況によって必要とされる、きらりと光る価値があるが、一般的には特殊な死に筋の情報をうまくバランスさせるITシステムを構築しするよう心掛けましょう。

（野村総合研究所　社会ITマネジメントコンサルティング部　上席研究員　山崎秀夫）