競合仮説分析（ACH）を使う

▼仮説競合分析とは

仮説を立て、検証する際に入り込む思い込みや先入観を抑える方法として、ACH（Analysis of Competing Hypotheses：競合仮説分析）があります。
この手法は、CIAの分析官リチャード・ホイヤーが、認知心理学をもとに整理したものです。背景には、KGBの二重スパイであるユーリ・ノセンコをめぐる論争があります。
さらに、9・11同時多発テロやイラク戦争で分析の誤りが問題となり、この手法が改めて注目されました。

ACHの特徴は、仮説を「裏付ける証拠」ではなく、「否定する証拠」で評価する点にあります。
どの仮説が正しいかを考えるのではなく、「どの仮説が成り立たないか」を消していくのです。

▼仮説競合分析の手順

まず、考えられる仮説を複数用意します。数は5つ以内に絞ります。
次に、関連する証拠を10〜20個ほど洗い出します。

そのうえで、それぞれの証拠について、各仮説との関係を一つずつ判断します。判断は3つです。
・その仮説と合う → C（整合）
・その仮説と合わない → I（不整合）
・どちらとも言えない → N（中立）

強く当てはまる場合はCC、明確に矛盾する場合はIIとします。

ここで重要なのは、「すべての仮説に当てはまる証拠」や「どの仮説にも影響しない証拠」は捨てることです。
それらは判断に使えません。

証拠を整理したら、各仮説について「不整合（IやII）」の数を数えます。
このとき、不整合が最も少ない仮説が、現時点で最も有力な仮説になります。
逆に、不整合が多い仮説は除外されます。

つまりACHは、「正しさ」を積み上げる手法ではありません。
「矛盾の少なさ」で残す手法です。

この方法は、一人でも使えますが、6〜8人で実施すると効果が高まります。
他人の視点が入ることで、自分では見落としていた不整合に気づくためです。

また、この手法は現状分析で特に有効です。
ただし、将来のシナリオを考える際にも、仮説の整理には使えます。

最後に一点だけ付け加えます。
ACHで得られる結論は、あくまで「暫定的な結論」です。
その後は、この結論が正しいのかを見極めるための指標を設定し、状況の変化を追い続ける必要があります。

▼まとめ

ここまで、インテリジェンス思考術として、分析の進め方を順に見てきました。

前提を明らかにし、隠れた前提を洗い出す。
仮説を立て、幅を持たせる。
証拠で立証し、因果関係で検証する。
さらに前提そのものを疑い、仮説を並べて削り込む。

この一連の流れを確認してきました。

これらに共通するのは、「思い込みで判断しない」という一点です。

前提を疑い、仮説を並べ、証拠で検証し、合わないものを捨てる。
この作業を繰り返すことで、判断の精度は上がります。

インテリジェンスとは、特別な情報を持つことではありません。
限られた情報の中で、どこまで考え抜けるか、その技術です。

今回のシリーズでは、その基本的な考え方と手順を示しました。

ただし、本来であれば、個々の手法は事例とともに説明する必要があります。
ニュースレターという形式では、それを十分に行うことはできません。

そこで、インテリジェンス思考術については、いったんここで区切ります。

今後は、内容を再構成したうえで、noteにてあらためて解説します。
実際の事例にあてはめながら、「どのように使うのか」を中心に説明していきます。

拙著『謀略とインテリジェンス』発売

拙著『謀略とインテリジェンス』が、4月10日に発売されました。これを受けて、並木書房様のnoteにて、3本の動画を掲載しています。

私はこれまで、あまり目立つことを好まず、発言の一部が切り取られて誤って伝わることへの懸念もあり、テレビや動画への出演はなるべく控えてきました。

しかし、出版を取り巻く環境が厳しい中で、本を届けるためには一定の発信も必要です。出版社の販促活動にも協力する形で、今回動画に出演しています。

動画では、なぜこの本を書いたのか、沖縄が中国によって独立するという架空シナリオの現実性、そして国家情報局創設の動きの中で日本が何を行うべきかについて話しています。

よろしければご視聴ください。

今後の発信方法の見直しについて

昨年10月13日からニュースレターを配信してきましたが、読者の広がりという点では十分な結果を得ることができませんでした。

また、一度の配信で近況、インテリジェンス思考術、国際情勢分析をまとめて扱う現在の形式では、内容が多くなりすぎ、読みやすさや伝わり方にも課題を感じていました。

そこで、発信の形を見直すことにしました。

今後は、ニュースレターという形式は今回で一区切りとし、内容ごとに分けて発信していきます。

インテリジェンス思考術については、改めて整理した上でnoteにて連載します。

また、国際情勢の分析については、これまで通り私のweb『インテリジェンスの匠』で随時掲載していきます。

noteでは、毎週月曜日を基準に、
・インテリジェンス思考術
・韓国ドラマを題材とした分析（「韓国ドラマとインテリジェンス」）
を交互に掲載していく予定です。

最初の原稿はすでに公開しています。

形式は変わりますが、扱うテーマや問題意識はこれまでと変わりません。
より読みやすく、蓄積される形で発信していきますので、引き続きお付き合いいただければ幸いです。

前提を見直す

▼リンチピン分析で前提を見なおす

情報分析は、仮説を立て、それを証拠で立証することだと述べました。
ただし、仮説の立証にはいくつかの問題があります。

有力な仮説を立てられない、思い込みで仮説を立ててしまう、一度立てた仮説に固執してしまうといった問題です。

私は、こうした問題を避けるために、いくつかの分析手法を使います。
リンチピン分析、重要な前提の見直し（KAC）、反対の主張、仮説の検証、チームA／チームB、レッドチーム、代案分析、もしならば分析、競合仮説分析（ACH）などです。

まず、リンチピン分析について説明します。

分析を進める上では、前提が必要です。

たとえば、中国の最高指導者は2期10年という慣例がありました。
そのため、2012年に習近平氏が就任した後、2017年頃には次期指導者が誰になるかという分析が多く行われました。
2022年に習氏が引退するという前提で、後継者の予測が進められていたのです。

しかし、この前提は崩れました。
2018年に憲法が改正され、国家主席の任期制限が撤廃されました。
その結果、2022年に習氏は3選を果たし、現在に至っています。

このように、前提は分析の幅を狭めたり、分析そのものを誤らせたりすることがあります。

企業の事例で説明します。

ある外食企業で、プロジェクトチームが長期計画の策定を命じられたとします。

このチームは、「自社は今後も外食事業を続ける」という前提で検討を始めました。

この前提に立てば、戦略は自然に決まります。
店舗数の拡大、メニュー開発、原価管理、人材確保といった改善策を積み上げることになります。

しかし、この結果を社長に報告したところ、社長は次のように言いました。
「外食産業を続ける前提は誰が決めたのか。会社の発展と、人を幸せにするという目的から考え直してほしい。」

この指摘で、前提が揺らぎます。

外食市場が縮小する可能性があります。
人手不足やコスト上昇によって、事業そのものの採算が合わなくなる可能性もあります。
消費行動の変化によって、外食という形態自体が選ばれなくなる場合もあります。

もし「外食事業を続ける」という前提を見直すと、選択肢は大きく変わります。
中食や食品製造への転換、デリバリー専業への移行、あるいは事業からの撤退といった判断も現実的になります。

このように、前提を疑うことで、戦略の方向そのものが変わります。
それに伴い、情報分析の範囲や対象も変わることになります。

リンチピン分析は、国際情勢だけでなく、企業の意思決定や個人の将来設計にも使えます。
当然と思っている前提を疑うことが重要です。

たとえば、退職後は年金が受給できるという前提で将来設計を立てている場合、その前提が変わる可能性を考える必要があります。

前提が変われば、結論も変わります。

▼「重要な前提の見直し」（KAC）を使う

重要な前提を見直すために、欧米ではKAC（Key Assumptions Check）という手法が使われています。

この手法は、次の手順で進めます。

① 現在の分析の方向性を支えている前提をすべて列挙する。
② 明示された前提だけでなく、暗黙の前提も含めて確認する。
③ 各前提について、「なぜ正しいのか」「どの条件でも成り立つのか」を検証する。
④ 正しいと判断した前提についても、どのような状況で見直しが必要になるかを考える。

私は、この手順に加えて、前提を評価する際にマトリクスを使います。
評価は「関連性」と「立証」の二つの視点で行います。

関連性は、その前提が分析にどれほど影響するかを見ます。
立証は、その前提がどれほど確実に裏づけられているかを見ます。

関連性の評価は次のとおりです。
・分析にほとんど影響しない場合は0点です。
・誤っていれば分析が変わる場合は1点です。
・その前提がなければ分析が成立しない場合は2点です。

立証の評価は次のとおりです。
・裏づけが不十分で疑問が残る場合は0点です。
・おおむね正しい場合は1点です。
・確実に正しい場合は2点です。

具体例で説明します。

ある企業で、新規事業への投資判断を行うとします。
その際、次のような前提が置かれている場合があります。

① 市場は今後も拡大する。
② 自社の技術は競争力がある。
③ 競合企業の参入は限定的である。
④ 規制環境は大きく変わらない。
⑤ 必要な人材は確保できる。
⑥ 投資資金は継続的に確保できる。

これらはすべて「前提」です。
この前提の上に、投資の意思決定が組み立てられています。

これらを整理し、関連性と立証の程度を評価します。

その結果、関連性が高いにもかかわらず立証が不十分な前提に注目します。
たとえば、「市場は拡大する」「自社の技術は競争力がある」といった前提がこれに当たります。

一方で、影響が小さい前提は優先度を下げることができます。

このように、前提を整理し、重要度と確実性で評価することで、どの前提を重点的に検証すべきかが明確になります。

▼今回はここまで
今回は、前提や仮説を見直すための手法として、リンチピン分析とKACを説明しました。

仮説は立てるだけでは意味がありません。その仮説を支える前提を疑い、必要であれば組み替えることが重要です。

前提が変われば、結論は大きく変わります。この点を意識することで、分析の精度は向上します。

次回は、仮説そのものをどのように見直すかについて解説します。

仮説を立証および検証する

▼仮説を証拠で立証する

仮説を立てたら、次に行うのは立証です。
立証には証拠が必要です。

情報分析における証拠とは、仮説を裏づけるために用いる情報です。私は証拠を扱う際、次の点を常に確認します。

・完全な証拠は得られません。
・一つの証拠が複数の仮説を支持することがあります。
・証拠は、確実性や信頼性が異なる情報源からもたらされます。
・証拠は曖昧で不正確な場合があります。
・ある証拠は一つの結論を支持し、別の証拠は異なる結論を支持します。

私はこれらを前提として証拠を扱います。

立証では、情報の妥当性と信頼性を確認しながら、情報を組み立てます。
そのうえで、既に得ている情報やインテリジェンスと照合します。
私は、情報どうしの関係を確認し、内側のつながりと外側のつながりを明らかにします。

証拠が仮説に対して妥当であり、信頼でき、重要であると示せたとき、立証は成立します。
この過程では、証拠と仮説をつなぎながら判断します。

具体例で説明します。

ある企業について、「この企業は今後、業績が悪化する可能性が高い」という仮説を立てたとします。

この場合、私は次のような証拠を集めます。

・主要製品の売上が前年同期比で減少している。
・主力市場で競合企業がシェアを拡大している。
・経営陣が短期間で交代している。
・研究開発費が減少している。

さらに、過去の事例から、業績悪化の前には次のような兆候が見られます。

・在庫の増加
・利益率の低下
・人員削減や拠点統合
・資金調達の増加

私はこれらの証拠を積み上げ、仮説の妥当性を判断します。

▼仮説を因果関係で検証する

仮説を立てた後、私は複数の仮説の中で、どの仮説が最も可能性が高いかを判断します。
これを仮説の検証と呼びます。

検証では、因果関係を確認します。

たとえば、「企業の業績が悪化した」という結果があり、「新規参入企業が市場に増えた」とします。
私はこの関係を、原因と結果の可能性として扱います。

この場合、「なぜ業績が悪化したのか」という問いに対して、「競争激化が原因である」という仮説を立てます。
そのうえで、市場シェアの変化や価格競争の激化などを証拠として、因果関係を確認します。

一般に、「Aが起きるとBが起きる」という関係を因果関係と呼びます。
Aが増えればBも増える関係もあれば、Aが増えればBが減る関係もあります。

一方、「AとBが同時に変化する」だけでは因果関係とは言えません。
これは相関関係です。

相関関係と因果関係は混同されやすいものです。

たとえば、広告費が増えると売上が増える場合があります。
しかし、売上の増加が広告の効果とは限りません。市場全体の需要増加という別の要因が影響している可能性があります。

私は、相関関係から因果関係を見極める際、次の手順で進めます。

① 関係がありそうな事象を広く列挙する。
② 原因が先、結果が後という時間の順序を確認する。
③ 別の原因が存在しないかを確認する。

さらに、私は次の4つの関係を検討します。

・AがBを引き起こした。
・BがAを引き起こした。
・第三の要因CがAとBを生んだ。
・AとBの関係は偶然である。

とくに、見かけだけの関係には注意が必要です。

たとえば、在宅勤務の増加とオンラインサービスの利用増加は同時に起きました。
しかし、両者の背後には「感染症の拡大」という共通の要因があります。

私は、こうした関係を見誤らないようにします。

因果関係を見つけられない原因の一つは、思い込みです。
原因は意外な場所にあります。

私は分析を行う際、目の前の情報だけで判断せず、別の可能性を必ず検討します。
それが、仮説を正しく評価するために必要な姿勢です。

▼今回はここまで

今回は、仮説をどのように証拠で立証し、さらに因果関係を用いて検証するかについて解説しました。

仮説は立てるだけでは意味がありません。証拠によって裏づけ、複数の可能性の中で位置づけてはじめて分析として機能します。

▼前提とは何か

前回は、情報分析について説明しました。分析とは、仮説を立て、その仮説を証拠（情報）によって確かめる作業です。

この分析の土台となるものが前提です。分析を行うときには、必ず前提（想定または仮定）を置く必要があります。

今回は、この前提とは何かについて説明します。

前提とは、完全ではないが、おおよそ正しいと判断して置く情報のことです。

前提がなければ仮説を立てることができません。仮説がなければ結論を導くこともできません。したがって、前提がなければ分析そのものが成立しません。

たとえば中国を分析する場合、多くの研究者は「中国共産党が今後も政権を維持する」という前提を置きます。そのうえで、中国の対外政策や軍事戦略を分析します。

もしこの前提を置かなければ、議論は「政権崩壊」「民主化」「軍事政権」など、さまざまな可能性に広がります。議論は拡散し、分析は複雑になります。その結果、政策判断に役立つインテリジェンスを作ることは難しくなります。

ただし注意すべき点があります。前提は「おおよそ正しい」と判断して置くものであり、「絶対に正しい」ものではありません。

たとえば「中国共産党が政権を維持する」という前提は、現在の情勢では妥当と考えられます。しかし、それが50年先まで確実に正しいとは言い切れません。

このように、前提は分析を進めるための出発点であり、永遠に正しい命題ではありません。

▼前提には二つの種類がある

前提には二つの種類があります。明示された前提と隠れた前提です。

明示された前提とは、問いの中で言葉として示されている前提です。
たとえば「中国共産党政権が2040年まで存続すると仮定した場合」という問いでは、この仮定が明示された前提になります。

しかし、問いや情報要求の中では、前提が必ずしも明示されるとは限りません。そこで問題になるのが隠れた前提です。

隠れた前提とは、文章や主張の中では明言されていないが、論理を成立させるために必要な前提です。

たとえば、次の論理を考えてみましょう。

人はみな死ぬ。
だからソクラテスは死ぬ。

この論理には、一つの前提が省略されています。それは「ソクラテスは人である」という前提です。

論理を完全な形で書けば、次の三段論法になります。

人はみな死ぬ。
ソクラテスは人である。
だからソクラテスは死ぬ。

しかし、このようにすべてを書けば説明はくどくなります。そのため、明らかだと考えられている前提はしばしば省略されます。これが隠れた前提です。

この問題は、現実の政策分析でも起こります。
たとえば「ポスト習近平の後継者は誰か」という問いには、一つの隠れた前提が含まれています。

それは「習近平氏はいずれ権力の座から退く」という前提です。

この前提には、政権交代、事故、病気、自然死など、さまざまな可能性が含まれます。しかし、いずれにしても「習近平氏はいつか退く」という前提が存在しています。

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▼隠れた前提を確認する重要性

隠れた前提がとくに問題になるのは、グループ討議の場合です。

参加者全員が同じ隠れた前提を共有していれば、議論は円滑に進みます。しかし、前提の理解が異なれば議論はかみ合いません。

たとえば「習近平氏はいずれ現在の地位から退く」という前提を共有していない場合、「習近平氏は永久指導者を目指しているので後継者は存在しない」という仮説が提示されることになります。

このように、隠れた前提の違いは議論の方向そのものを変えてしまいます。

そのため、分析やシナリオ・プランニングを行うときには、明示された前提だけでなく、隠れた前提も確認し、参加者の間で共有しておくことが重要です。

▼今回はここまで

今回は、分析の出発点となる前提について説明しました。

次回は、仮説を検証するために必要となる**証拠（情報）**についてお話しします

▼情報分析とは何か

これまでの回では、情報をどのように集め、どのように処理するかを説明してきました。
しかし、情報を集めただけでは意味がありません。処理しただけでも足りません。情報を分析してはじめて、インテリジェンスになります。

今回から、インテリジェンス作成の核心である「情報分析」の話に入ります。

情報分析とは、インフォメーションをインテリジェンスに変える作業です。
この作業は、分析、統合、解釈という三つの過程から構成されます。

一般に「情報分析」あるいは「情報の分析」と言う場合、この三つの過程を指します。
さらに広い意味では、問いを設定し、情報を収集し、分析、統合、解釈を経てインテリジェンスを作成するまでの一連の作業を含めることもあります。
逆に狭い意味では、この三つの過程のうち「分析」だけを指すこともあります。

分析という言葉は、英語の「Analysis（アナリシス）」の訳語です。この訳語はよくできています。

「分析」の「分」という字は、八と刀を組み合わせた文字です。一つのものを二つ以上に分けることを意味します。「析」という字は、斤（おの）と木を組み合わせた文字で、木をおので細かく切り分けることを表します（後正武『意思決定のための「分析技術」』）。

つまり分析とは、物事を分けて見る作業です。

現実の問題は複雑です。複数の要因が重なり合って動いています。そのため、時系列、地域、機能などの観点から分けて整理しなければ、実態は見えてきません。

ただし、分析だけではインフォメーションはインテリジェンスになりません。分析した結果を統合し、意味を解釈する必要があります。分析、統合、解釈という作業を通して、情報ははじめてインテリジェンスになります。

▼情報分析の構成要素

情報分析にはいくつかの基本要素があります。代表的なものは、前提、証拠、仮説、論証です。

まず前提を設定します。前提とは、想定あるいは仮定とも呼ばれるものです。前提がなければ議論は広がりすぎます。分析の範囲と焦点を定めるために前提が必要になります。

前提とは、不完全であるものの、おおよそ正しいと判断される情報です。

たとえば現在のウクライナ戦争を考える場合、多くの分析では「プーチン氏は政権を維持している」という前提を置きます。この前提の上で、ウクライナ情勢、ロシアの対外政策、軍事作戦などを分析します。

ただし、前提は絶対に正しいとは限りません。
「プーチン氏が政権を維持する」という前提もあれば、「プーチン氏が暗殺される」という事態も理論上は考えられます。そのため分析者は、必要に応じて前提を見直し、別の前提を置いて考えることもあります。

前提を置いた後、分析者は仮説を立てます。
仮説とは、情報上の問いに対して提示する仮の結論です。一定の理論的根拠を持つものですが、正しいとは限りません。そのため仮説は必ず検証する必要があります。証拠を集め、立証や反証を行います。

仮説を立て、それを検証する際にはさまざまな思考法を使います。

ビジネスの世界では、「○○シンキング」あるいは「○○思考」と呼ばれる思考法が数多く紹介されています。クリティカルシンキング（批判思考）、ラテラルシンキング（水平思考）、ロジカルシンキング、仮説思考、アナロジー思考、論点思考、イメージ思考などです。

ただし、これらの思考法に明確な境界があるわけではありません。多くの場合、複数の思考法を組み合わせて使います。たとえば、ラテラル思考で仮説を考え、その仮説をロジカル思考で検証する、といった形です。（了）

情報の処理の技法

前回は、集めた情報をどう扱うか、という話をしました。今回は、情報処理の要領について、さらに具体的に触れます。

▼ 情報を評価する技法

偽情報や不利情報を完全に見破る特効薬は存在しません。

しかし、情報分析官としての経験から申し上げれば、情報入力の段階での誤りを減らすために、最低限意識すべき評価の視点は存在します。

大前提として、現代では誰もが情報を発信できるという事実を踏まえる必要があります。新聞、テレビ、インターネット上の公開情報はいずれも、何らかの意図や立場を背景として発信されています。したがって、情報は原則として批判的に見る姿勢が求められます。

情報を批判的に評価する方法は、大きく外的批判と内的批判の二つに分けられます。

▼ 外的批判――情報の「外側」を確認する

外的批判とは、その情報が本物か偽物か、信頼に足るものかを、情報の外側から確認する作業です。具体的には、情報源は誰か、いつ成立した情報か、独立した情報か、それとも他の情報の引用や派生か、といった点を確認します。

これは難しい作業ではありません。

たとえば書籍を読む場合、本文に入る前に、発行時期、出版社、著者、奥付、目次などを確認するのが一般的です。いつ書かれた本なのか、どのような立場の著者が、どのような出版社から出しているのかを見ずに、内容だけを鵜呑みにする読者は多くありません。情報分析における外的批判も、これと同じです。

情報源については、発信者が「その情報を知る立場にあるのか」「その内容を正しく理解できる能力を持っているのか」を確認する必要があります。著名人や自称専門家の発言であっても、その専門分野、過去の発言や著作、思想的背景、交友関係などを確認しなければなりません。

また、取材記事や手記、自伝の類は、事実の記録というよりも、盛り付けや脚色、意図的な誘導が含まれていることが多いと認識しておくべきです。ノンフィクションと称する記事であっても、筆者の主張を補強する材料として事実が選別されている場合は少なくありません。

さらに、情報の成立時期にも注意が必要です。新しい情報に見えても、過去の情報の焼き直しであることは珍しくありません。文書であれば、文体や用語が時代に合っているかを見ることで、成立時期の手がかりが得られます。同時期に起きた他の事象と照らし合わせることで、矛盾や不自然さに気づくこともあります。

複数の情報が同じ内容を伝えている場合でも、「多くの場所で言われているから正しい」と即断してはなりません。情報源が実は同一であることも少なくありません。

◆ 内的批判――情報の「中身」を吟味する

内的批判とは、情報源にかかわらず、情報の内容そのものに価値があるか、妥当かを判断する作業です。

匿名情報は原則として疑ってかかるべきですが、重要な内容を含む場合もあります。その場合には、他の情報や既存の知識との照合が欠かせません。内的批判は、外的批判よりも難易度が高い作業です。

判断の基準となるのは、一般的な知識や経験から見た妥当性、論理の一貫性、事実関係の具体性、すなわち詳細度、そして他の関連情報との整合性です。

「何となく変だ」「そのようなことが本当に起こり得るのか」「話が飛躍していないか」「そこまで詳しい情報をなぜ知り得たのか」といった違和感は、重要な警告信号です。その場合には、関連情報を探し、矛盾点を洗い出し、専門家の見解を確認する必要があります。

筆者は、内的批判を行う際、とくに次の点に注意しています。

第一に、感情を強く揺さぶる情報です。恐怖、緊急性、利益、損失、怒り、悲しみといった感情が喚起された場合、「この情報を信じさせることで、発信者は何を得るのか」という視点で見直します。金銭、名誉、注目のいずれかが動機であることは少なくありません。

第二に、数字や統計です。数値化は有効な手段ですが、統計は操作可能であることを常に意識する必要があります。とくに極端に高い割合や断定的な数字には注意が必要です。情報を作る側の立場に立ち、「なぜこの数字が使われているのか」を考えることが重要です。

このように、情報の評価とは特別な専門技術ではありません。読む前に確認すること、読みながら疑問を持つことの積み重ねです。

情報入力の段階でこの作業を怠れば、その後にどれほど高度な分析手法を用いても、結論の前提そのものが歪んだままになります。（了）

情報の処理の技法

前回は、情報の収集について、ヒューミントに焦点を当てて解説しました。今回は、集めた情報をどう扱うか、という話になります。これまでと重なる部分もありますが、復習として読んでください。

▼情報はデータベースとして蓄積される

情報処理は、情報分析の重要な一過程です。

ベトナム戦争の際、米軍が撮影した大量の航空写真が机の引き出しに山積みになり、整理されないまま使われなかった、という指摘があります。もし体系的に整理されていれば、多くの兵士の命を救えた可能性がある、とも言われています。

情報は集めるだけでは意味を持ちません。
選別し、分類し、評価し、保管して、はじめて使える形になります。

こうした過程を経て、情報はデータベースとして蓄積されます。国家機関だけでなく、大企業や学校も、それぞれ独自のデータベースを持っています。ただし、膨大な情報を整理し続けるには時間と労力がかかります。そのため、国家組織では、専門部門が処理を担うのが原則です。

データベースに情報を入力する際は、日付だけでなくキーワードも付けます。
たとえば北朝鮮のミサイル関連情報であれば、「北朝鮮」「ミサイル」「技術」などの語を一緒に入力します。キーワードを付けると、その情報は一定の性質で検索できるようになります。ここでは、この性質を「属性」と呼びます。

▼情報は「劣化」する

情報は生ものです。時間がたつと価値が下がります。

1957年に『Strategic Intelligence Production』を著したワシントン・プラット准将は、戦術情報は6日で価値の半分を失い、道路や橋梁などの地誌情報は6年で半減すると述べました。

今日では、技術や市場、社会の動きが速いため、劣化の速度はさらに速いでしょう。ビジネスの情報はなおさらです。
したがって、できる限り新しい情報に接し、古い情報は更新しておくことが原則です。

ただし、新しい情報が常に正しいわけではありません。新情報に引きずられて、妥当だった分析を安易に変えることは避けたいところです。

新情報の情報源は信頼できるか。
どのように収集され、どの経路で伝達されたのか。
既存情報と照合して、何が変わったのか。
変化を生むような環境の変化はあったのか。

こうした点を一つずつ確認します。

▼情報の評価と情報源の評価は異なる

情報処理の一環として、情報を評価します。
評価は大きく二つに分かれます。

• 第一に、情報源の信頼性（Reliability）
• 第二に、情報そのものの正確性（Viability）

情報源の信頼性とは、情報を出した相手が信用できるか、別の情報源で裏づけが取れるか、という点です。

ただし、信頼できる情報源であっても誤ることがあります。意図的に虚偽を流すこともありますし、伝達の過程で内容が変わることもあります。
したがって、情報源の信頼性と、情報の正確性は分けて判断します。両者は必ずしも一致しません。

一例として、ウィキペディアはよく議論に挙がります。不特定多数のボランティアが執筆するため、情報源としての信頼性に疑問が出ることがあります。
その一方で、2005年に科学誌『Nature』は、科学分野の記事の正確性が『ブリタニカ百科事典』と大きくは劣らない、という趣旨の報告を紹介しました。多くの人の目にさらされ、誤りが修正され続ける、という側面があるためです。

つまり、情報源の性格と、情報そのものの正確性は別問題です。

情報は集めるだけでは意味がありません。
整理し、時間による劣化を意識し、評価を分けて考える。
この「処理」を丁寧に行うかどうかで、分析の質は変わります。

▼今回はここまで

今回は、情報の処理について整理しました。情報源の信頼性と、情報の正確性は分けて判断することが大切です。次回は、情報の取扱いについて、もう一段深めていきます。

▼ヒューミントとは何か

前回はオシントについて述べました。今回はヒューミントです。

国家情報機関に所属する者は、通信傍受によるシギント（SIGINT）や、偵察衛星によるイミント（IMINT）などの技術情報を扱います。しかし、ビジネスパーソンが実務で活用できる手段は、主にオシントとヒューミントです。

ヒューミントは人的情報と訳されます。人を介して情報を収集する手段、あるいはそこから得られたインテリジェンスを指します。

ヒューミントというと、スパイ活動を連想する人もいるでしょう。しかし、それだけではありません。国家レベルでいえば、外交官が赴任国で現地要人と会話を重ね、その国の意図や政策の方向を把握することもヒューミントです。

聞き取りだけではありません。現地に赴き、直接観察することもヒューミントに含まれます。ビジネスに置き換えれば、店舗に足を運び、売れ行きを確認すること、顧客に感想を尋ねることもヒューミントです。

ヒューミントは最も古い情報収集手法です。歴史上、各国は人を通じて相手の意図を探ってきました。対象の本音や兆候に迫れる点が、この手法の強みです。

▼ヒューミントの強みと限界

前回、オシントで全体像の90パーセントは把握できると述べました。ただし、それは十分な公開情報が存在するという前提が必要です。

これに対し、信頼できる人物から「その会社は近く新商品を出す」と聞けば、膨大な資料を分析せずとも核心に近い情報を得ることができます。これがヒューミントの力です。

しかし、ヒューミントは万能ではありません。

情報の信頼性は話し手に依存します。誤解や思い込みが含まれることもあれば、意図的な誤情報である場合もあります。また、聞き手の先入観が入りやすいという弱点もあります。

ヒューミントは強力ですが、常に検証が必要です。

▼ビジネスにおけるヒューミント

ビジネスの現場で使われるヒューミントには、主に三つの形があります。

① 聞き込み

聞き込みでは、情報を持っている人物に当たることが原則です。ただし、核心にいる人物が直接語るとは限りません。

競合企業の新規事業に関する情報は、一部の経営層しか知らないかもしれません。その場合、いきなり核心に迫るのではなく、まず周辺から状況を押さえます。取引先、元社員、関連業界などから情報を集め、全体像を描き、そのうえで徐々に核心に近づいていきます。

外縁から内側へ。これが原則です。

② 観察

観察も重要なヒューミントです。店舗の来客数、商品の陳列状況、従業員の動き、顧客の滞在時間などは、現場に行かなければ分かりません。

しかし、観察には落とし穴があります。

人の印象は、時間帯、曜日、季節、天候といった環境条件に左右されます。平日の昼間と休日の夕方では、まったく違う景色が見えます。

また、一部の特異な事象を全体傾向だと誤って解釈する危険があります。たまたま混雑していた、たまたま閑散としていた、という可能性を排除できません。

そのため、観察は一度きりでは不十分です。
継続して見ること、できる限り同じ条件で見ることが重要です。
観察とは印象を持つことではなく、変化を捉えることです。

③ アンケート・対面調査

アンケートやインタビューは、人の内面や意志を引き出す手段です。なぜその商品を選んだのか、何に不満を持っているのかといった情報は、外からは見えません。

しかし、アンケートは準備が難しい手法です。

母数が少なければ、全体傾向を示すことはできません。対象を誤れば、偏った結果になります。設問の作り方によっても、回答は誘導されます。

アンケートは強力ですが、設計を誤れば正確な情報は得られません。

▼オシントとの関係

オシントは広く全体像を把握するために有効です。ヒューミントは意図や兆候をつかむために有効です。

両者は対立するものではありません。公開情報で全体を押さえ、人的情報で空白を埋める。人的情報で得た仮説を、公開情報で裏づける。

この往復が、実務における情報分析の基本です。

▼今回はここまで

今回はヒューミントについて整理しました。
人から聞く、現場で見る、意志を引き出す。どれも強力な手段ですが、誤解や思い込みが入り込む余地もあります。

重要なのは、手段に頼りすぎないことです。
得た情報をそのまま信じるのではなく、検証し、組み合わせることが求められます。

次回は、集めた情報をどのように処理し、意味づけるかについて述べます。

3. 国際情勢ニュースを題材に

オシント情報とは

▼オシントで90パーセント以上のことがわかる

前回は、オシント情報をインターネットなどで集める方法について述べました。今回は、情報収集の手段を整理したうえで、オシント情報とは何かをあらためて説明します。

情報がどこから出てきたか、その出所のことを情報源といいます。たとえば、日々接しているニュースの情報源は、新聞、テレビ、インターネットなどです。これらの情報源は、大きく公開情報源と非公開情報源に分けられます。

非公開情報源は、さらにヒューミント（HUMINT：人的情報源）と、テキント（TECHINT：技術的情報源）に区分されます。一方、オシント（OSINT）は、オープンソース・インテリジェンスの略で、公開情報源から得られる情報を指します。

非公開情報源は、政府の情報機関や軍の情報部門などに属する人しか扱えません。一般の企業人や研究者が接することは、ほとんど不可能です。しかし、それを過度に気にする必要はありません。実務の世界では、オシントだけで全体像の90パーセント以上を把握できるとされています。

実際、オシントから重要な判断が行われた例は少なくありません。1962年のキューバ危機では、ケネディ米大統領が『タス通信』の報道を手がかりに、ソ連がキューバからミサイルを撤去したかどうかを判断しました。1990年の湾岸戦争でも、米国はイラクの内部状況を把握する際にCNNの報道を重視しました。

インターネットの発達によって、世界中の公開情報に容易にアクセスできるようになりました。国際情勢の分析でも、企業分析でも、有力なオシントに触れる機会は飛躍的に増えています。

▼第一次情報にアクセスする

オシントを扱ううえで、もう一つ重要な考え方があります。それは、できる限り第一次情報源に遡るということです。

第一次情報源とは、ある事象について最初に情報が発せられた出所を指します。第一次情報源から得られた情報を第一次情報と呼びます。それに対して、第一次情報をもとに編集や解釈が加えられた情報は、数次情報と呼ばれ、一般にはまとめて第二次情報として扱われます。

一般に、第一次情報とは「本人が直接見たもの、聞いたもの」だと言われます。この説明だけを見ると、第一次情報を得るには、現場に行ったり、当事者に話を聞いたりする必要があるように思えます。すると、それはオシントではなく、ヒューミント（人的情報源）ではないか、という疑問が生じます。では、オシントで得られる情報は、すべて第二次情報なのでしょうか。

ここで注意すべき点は、第一次情報か第二次情報かと、オシントかヒューミントかは、同じ区分ではないということです。
第一次情報か第二次情報かは、情報がどれだけ加工されているかという「距離」の問題です。一方で、オシントやヒューミントは、情報をどのような手段で得たかという区分です。

公開情報であっても、加工されていない原資料に当たれば、それは第一次情報に近いオシントになります。つまり、第一次情報＝ヒューミント、オシント＝第二次情報、という対応関係が成り立つわけではありません。

たとえば、新聞記事は記者の判断や編集が加えられた二次情報ですが、記者会見の全文記録、公式声明文、統計の原表などは、公開情報でありながら第一次情報源に位置づけることができます。

書籍についても同様です。書籍そのものは、著者の整理や解釈が加わった情報であり、厳密には一次情報とは言えません。しかし、書籍には統計資料や公的文書、当時の記録などの引用元が明示されていることが多く、その引用元に当たることで、第一次情報に遡ることが可能です。数字や事実関係を確認する際には、本文よりも注や参考文献の方が重要になる場合もあります。

ウィキペディアについても、同じ考え方が当てはまります。ウィキペディアの記述自体は編集を重ねた二次情報であり、そのまま分析に使うことは適切ではありません。しかし、多くの項目では引用文献や出典が明示されています。活用すべきなのは本文ではなく、そこに示された一次に近い資料です。

逆に、第三者の解説や論評が重ねられた情報は、たとえ内容が詳しく見えても、第三次、第四次情報になっている場合があります。インターネット上に見られる多くの記事やまとめ情報は、複数の媒体を経由した伝言情報です。

情報は、伝わる過程で削られ、強調され、ときに歪められます。そのため分析では、どこで誰の判断や解釈が加えられたのかを意識しながら、情報の出所をたどる必要があります。

▼事実か、意見かを確かめる

情報を扱う際、最後に確認すべきなのは、その情報が事実なのか、それとも意見や評価なのかという点です。

第一次情報源に近いからといって、その内容がすべて事実であるとは限りません。公式声明や記者会見で語られる内容も、多くの場合は当事者の認識や主張です。出来事そのものと、出来事についての意見は、明確に分けて考える必要があります。

オシントでは、事実の記述と意見や評価が同じ文脈で語られることが少なくありません。そのまま受け取ってしまうと、分析は容易に誤った方向へ進みます。

重要なのは、「これは何が起きたという事実なのか」「これは誰の意見や評価なのか」
を一つひとつ切り分けることです。

オシントの実務で求められるのは、情報を大量に集めることではありません。事実と意見を見分けること。まずは、そこから始めるべきです。

▼今回はここまで

今回は、オシントを用いた情報収集について整理しました。
公開情報であっても、どこまで加工されているのか、事実と意見がどう混ざっているのかを意識するだけで、見える景色は大きく変わります。

オシントは、単に「ネットで調べること」ではありません。公開情報の中から、一次に近い情報を探し出し、事実と評価を切り分けて読むこと。それだけで、状況の大枠は十分に把握できます。

次回は、現地で見る、聞くといったヒューミントについて述べます。オシントとヒューミントは対立するものではありません。それぞれに役割があり、使いどころがあります。
その違いと注意点を整理していきます。