「失敗は成功のもと」とは？データを貯めることが本質

成功と失敗

雨が降っています。

今日は、「失敗は成功のもと」という言葉について考察をして見ます。

その前に、そもそも、「成功」とは、「失敗」によって定義されるものだという話をします。

例えば、次の瞬間ひといきの呼吸をすることにいちいち「成功」したと感じる人は少ないです。でも、東大の受験には「成功」と「失敗」があります。

これは、誰もがほとんどの機会で成功することについては、「成功」の意義が少ないからであるとおもわれます。「失敗」することも多いからこそ、「成功」することに価値があるのです。つまり、あなたが「成功」したいと感じることには常に「失敗」の例がたくさんあるのです。

全ての仮説はデータをもとにしている

では、本題に入ります。

成功したいことがあるとします。それは何でもいいです。例えば、「1000万円稼ぐ」、のに成功したいとしましょう。

計画を作る為に仮説を立ててみましょう。仮説は常にデータに裏付けられます。「100万円稼ぐ」ことが仮説ならば、「1000万円稼ぐ」ことに関するデータを貯めます。

バイトで1000万円を貯めた話や、起業して1000万円稼いだ話、株で1000万円稼いだ話などを集めることが大切です。この時の情報量で、立てる仮説が変わってくる = 次にとる行動が変わる ので、ここでなるべく客観的な視点に立てるように、偏っていない多くの情報をたくさん取ってくることが重要です。

また、多くの場合、その例には失敗の例があるはずです。それは、先ほどの成功と失敗の話からも言えます。成功だけでなくて失敗の例も貯めることによって、どの戦法で行くのが一番良いかを客観的に決めることができます。

例えば、株で1000万円貯めたという人が周りに5人、バイトで100万円貯めたという人が周りに1人いたとします。

これだけでは株をやった方が1000万円を貯めるのには良い気がしますが、もしかしたらそもそも株で1000万円を貯めようとチャレンジした人は100人いて、バイトで1000万円を貯めようとチャレンジした人は3人しかいないかもしれません。その場合、株で1000万円を貯める成功率は5%で、バイトだと33%ということになります。

こうした客観的な視点をもつために、失敗例を知ることは大切なのです。

もっとも有力なデータは、自分の経験

そして、データの中でも、もっとも有力なデータは自分の経験です。

仮説を立てる際は、データから抽象化を行いますが、この時に聞いてきたデータと自分で経験したデータだと全然その精度に差が出るのです。

例えば、先ほどの例で、株で1000万円貯めることができる確率は5%だったとしましょう。しかし、よくよくこの話を紐解いてみると、株で1000万円貯めた人はもともと投資銀行にいた経験のある人などが多く、実際はその経験によって成功するか否かが決まっていて、素人が株をやってもほとんど勝てない、なんてことがあるかもしれません。

持っているデータから意味を抽出する作業はとても難しいと言えます。

「失敗は成功のもと」というより「データ収集は成功のもと」

以上の考察から、僕は、「失敗は成功のもと」という言葉は、「データ収集は成功のもと」という言葉の中にあると考えます。そして、データの中でも純度の高いものが自身の経験に即したデータであるため、「失敗は成功のもと」とも言えるのだと思います。

本質は、失敗を体験することになく、純度の高いデータを集めることにあると思います。