世界の経営学のトレンドは
機械学習を駆使した定量解析へ

入山氏は『ビジネススクールでは学べない世界最先端の経営学』を執筆した背景について、以下のように語ります。

「現在、世界の経営学の研究は大量データの定量解析が主流となっています。少数の会社へのインタビューだけで論文をまとめるような定性的な研究はそれほど行われていません。最近では、機械学習も使われます。また、経営は人間が行うことですから、神経科学も用いられています。これがグローバルな経営学研究の標準となっています。しかし、そこに参加している日本人研究者は非常に少ないので、最先端の知見が日本ではほとんど知られていません。その現状を知ってもらいたいという思いから執筆したのが、前著『世界の経営学者はいま何を考えているのか』でした。その後に執筆した本作では、より柔らかい形で今のビジネスパーソンが仕事で悩んでいるテーマ、例えば、ダイバーシティーやグローバル化などを取り上げ、最新の経営学ではこのような知見があって、こうした考え方ができるという解説をしています」

こうした統計解析による経営学の発達には、コンピュータとインターネットの発達が大きく寄与しています。

「世界の経営学が一気に発展したのは、やはり研究用のデータが大量に手に入るようになったことが大きいといえます。経営学は以前から統計解析が盛んでしたが、かつては企業の情報が手に入りにくく、サンプルが50程度だったりします。現在ではそのようなサンプル数で研究を行うことはありえません。場合によっては億単位のデータを扱うこともあります。最近では機械学習も使われていますから、コンピュータ技術の発展は、経営学に大きな影響を与えています」

また、インターネットの普及によって学術界全体で世界標準化が進んでいるそうです。

「例えば、私が今取り組んでいるプロジェクトでは、アメリカ、インド、ニュージーランドの研究者とビデオ会議でミーティングを行い、クラウド上の共有ドキュメントに同時に執筆しています。とても便利な時代になりました」

現代のビジネスでは、英語・数学・プログラミングという３つのプロトコルが揃った領域であれば、世界中どこにいても同じように仕事ができるといわれています。世界の経営学研究もこの3つのプロトコルでグローバルに標準化されているそうです。

経営学の世界では世界標準化と並行して”科学化”が進んでいると入山氏はいいます。

「”科学”とは、普遍的な真理を見つけることだと思います。自然科学においては、例えば”万有引力の法則”のように、あらゆる物体にも適用できる普遍的な真理があります。世界中の経営学者は、あらゆる企業や組織にも当てはまる普遍的な経営のメカニズムを解き明かそうとしています。しかしながら、経営学は人間が行っていることを対象とした社会科学のため非常に複雑で、そこから普遍的な真理を見つけるのはとても難しいものです」

一方、今後の経営学には、いわゆるデザイン思考のように科学化とは別の方向性も重要になると入山氏は予測します。

「科学は物事を小さな要素に分解して理解します。経営学もビジネスを細かな要素に分けて研究します。しかし、各分野の専門家が探求したものを、単に1つにまとめても機能しません。私の知る限り、今の経営学はこの問題に対する解を持っていません。おそらく、要素還元主義的な科学化と、全体性を重視する方向、この両極が大事になると思います」