専門家全員が同じ答えを示したときこそ、なぜそう判断したのかを問う

所属企業も経歴も異なり、明確な利害関係も見当たらない複数の専門家が、同じ問いに対してほぼ同じ答えを示した。

通常であれば、これは有力な検証結果と受け止められます。

しかし、最近のある投資調査で、私たちが強い違和感を持ったのは、まさにその意見の一致でした。

以下は実際のプロジェクトに基づく事例ですが、企業、業界、製品その他の重要な情報については、必要な匿名化と一般化を行っています。

クライアントは当時、非常に限定された産業分野に属する企業への投資を検討していました。その分野では、ある主要企業が資本市場への上場準備を進めていました。

この主要企業とその関連研究機関は、長年にわたり業界人材の育成と輩出に大きな役割を果たしてきました。同分野で働く人の相当数が、この企業または研究機関での勤務・研究経験を持つか、何らかの業務上、研究上の接点を持っていました。

調査の初期段階で、私たちは所属企業や職歴の異なる複数の業界関係者にインタビューを行いました。

市場規模と将来の成長性について質問すると、ほぼ全員が同じ予測データを引用、または支持し、それを前提に非常に楽観的な見通しを示しました。

その予測は、この限定された市場を、より規模が大きく注目度の高い新能源関連の成長ストーリーと強く結び付け、将来の市場規模を相当高い水準に置いていました。

専門家の説明は明確で、確信に満ちていました。

複数のインタビューの内容も、互いによく一致していました。

一見すると、市場規模と成長見通しは、複数の業界関係者によって確認されたように見えます。

しかし、ここで一つの疑問が生じます。

10人の専門家が同じ数字を挙げたことは、その数字が10回独立して検証されたことを意味するのでしょうか。

「業界コンセンサス」を崩したのは、別の産業データだった

私がこの予測に疑問を持った理由は、専門家の経歴に問題があったからでも、発言が互いに矛盾していたからでもありません。

むしろ、発言があまりにも一致していたからです。

疑問のきっかけは、以前に調査した上流産業のデータでした。

この細分化された市場では、ある中核原材料が使用されています。以前に把握した同原材料の市場規模と用途別の流通構造によれば、今回の対象分野は、その原材料にとって主要な用途ではありませんでした。

ところが、専門家が広く支持していた市場予測を採用すると、状況は大きく変わります。

その予測から必要な原材料需要を逆算すると、これまで限定的だったはずの用途が、一気に同原材料の最重要市場の一つになる計算でした。

二つの見方をそのまま同時に成立させることは困難です。

上流原材料の市場規模や用途構造が大幅に過小評価されているのか。

それとも、この細分市場の予測が、過度に楽観的な前提に基づいているのか。

ここで同じ業界の専門家をさらに増やしても、問題が解決するとは限りません。

追加のインタビューでも、同じ答えが返ってくる可能性があるからです。

確認すべきなのは、回答の数ではありません。

異なる背景を持つ多くの専門家が、なぜ同じデータを支持していたのかという点でした。

誰も嘘をついていないとすれば、何を疑うべきか

情報に矛盾が見つかったとき、受け手はまず発言者の立場や利害関係を疑うかもしれません。

しかし、このプロジェクトでは、その説明だけでは不十分でした。

専門家は異なる組織に所属し、職務経験や観察する立場も同じではありませんでした。関連企業との明確な利害関係を持たない人も含まれていました。

複数の専門家が互いに連携し、調査担当者に同じ誤解を与えようとしていたとは考えにくい状況でした。

多くの人は、自分が理解している業界の実態を誠実に説明していたはずです。

それならば、疑うべきなのは専門家自身ではなく、彼らが「業界の事実」として受け入れていた情報の出所です。

私たちは、市場規模データがどのように形成され、どのような経路で広がったのかを追跡しました。

公開資料、業界資料、引用関係を確認した結果、重要な出所の一つは、資本市場への上場を準備していた業界企業の申請関連資料と、そこで引用されていた外部市場データにさかのぼりました。

さらに確認すると、その外部データは、業界から十分に独立しているとは言いにくい調査機関に行き着きました。

その後、同じ予測は公開報道や業界内の情報流通を通じて広がり、他の関連企業、調査記事、マーケット資料でも繰り返し引用されました。

同じ数字が異なる媒体に何度も現れるにつれて、次第に「業界の権威あるデータ」のように見えるようになりました。

専門家は、すでに広く流通していた市場コンセンサスを引用します。

メディアや関連企業は、企業開示、業界専門家、既存の調査資料を引用します。

検索ツールやAIは、それらの公開情報を整理し、異なるページと異なる表現によって再び提示します。

その結果、投資チームの手元には次のような情報が並びます。

資本市場への申請関連資料。

複数のニュース記事と業界記事。

関連企業による市場説明。

複数の専門家による類似した見解。

検索やAIによって作成された業界サマリー。

一見すると、異なる経路から得られた情報です。

しかし、底層の情報源までたどると、複数の独立したデータではなく、一つの予測が異なる情報媒体を循環していた可能性があります。

これは、最初の予測が必ず誤っていることを意味しません。

ただし、その信頼性を、その後に引用された回数によって証明することはできません。

繰り返し流通した情報は、コンセンサスの外観をつくることはできます。しかし、元の前提に対する独立検証の代わりにはなりません。

専門家が互いに独立していても、情報源が独立しているとは限らない

投資調査では、専門家の間に利害関係があるかどうかを確認します。

所属企業、役職、職歴が異なる専門家は、通常、互いに独立した情報源と考えられます。

しかし、このプロジェクトは、もう一つの問題を示しました。

発言者として独立していても、その人たちが判断を形成した情報源まで独立しているとは限りません。

専門家同士に面識がなく、共通の利害関係もない場合でも、同じ申請資料を読み、同じ業界ストーリーを受け入れ、広く流通している同じデータを引用している可能性があります。

したがって、専門家の意見を評価するときは、その人の所属先だけでなく、その判断がどのように形成されたかを理解する必要があります。

本人は、検証対象となる業務上の事実に直接接していたのか。

使用しているデータは、自らの経営・営業・研究経験に基づくものか、それとも公開された業界資料に基づくものか。

実際に観察した顧客需要について説明しているのか、それとも市場で広く共有されている予測を引用しているのか。

将来予測は、どのような前提に依存しているのか。

その前提は、サプライチェーン、原材料、設備能力、価格、顧客の購買行動など、他の観察可能な事実と整合しているのか。

専門家インタビューは、重要な情報媒体です。

しかし、一回のインタビューによって新しい証拠が加わったかどうかは、その専門家が新しい事実的基盤を提供したのか、それとも既存の市場ストーリーをもう一度説明しただけなのかによって変わります。

一回の専門家インタビューから最初に分かるのは、その人が何を信じているかです。なぜそう信じているのかを確認して初めて、その意見がどのような証拠を加えたのかを判断できます。

業界コンセンサスは結論ではなく、説明すべき調査対象である

案件の時間が限られている状況では、投資チームが複数の専門家による一致した意見を、クロスチェックの結果として扱うことがあります。

これは、担当者の専門性が不足しているからとは限りません。

調査期間が一、二週間しかないこともあります。アナリストは、経営陣資料、財務モデル、競合分析、財務・法務その他のデューデリジェンスを同時に進めなければなりません。

限られた期間に接触できる専門家は多くありません。個々の数字について元の情報源まで確認するには、追加の時間も必要です。

Expert networkは専門家へのアクセスを効率化しますが、証拠の独立性まで自動的に保証するものではありません。

三人の専門家が同じ答えを示したとき、重要なのは「三人が賛成した」という事実ではありません。

その答えが、三つの独立した事実的基盤から形成されたのかどうかです。

例えば、一人の顧客が実際の購買状況から需要の増加を確認し、一社のサプライヤーが出荷量の変化を観察し、一社の競合企業が受注や設備稼働率から同じ変化を確認しているのであれば、それらは異なる位置から同じ判断を支持している可能性があります。

一方、三人全員が同じ市場レポートを引用しているのであれば、得られたのは三回の意見表明であって、三つの独立検証ではありません。

意見の一致が強い証拠になるのは、その意見が形成された経路も互いに独立している場合です。

また、異なる産業的位置から得られたデータが業界コンセンサスと矛盾するとき、単純に「多数の専門家が支持している」という理由で、その矛盾を取り除くべきではありません。

今回のケースでも、上流原材料のデータが、業界専門家の見解より自動的に正しいわけではありません。

その価値は、異なる産業的位置から制約条件を提示し、内部では整合して見えた市場予測に、追加説明を必要とする矛盾を示したことにあります。

この矛盾だけで、業界予測が誤っているとは断定できません。

しかし、既存のコンセンサスが、まだ独立して検証されていない共通の前提に依存している可能性を示すには十分でした。

独立検証は、何人が賛成したかを数える作業ではない

独立した一次調査の目的は、特定の結論に賛成または反対する専門家をさらに集めることではありません。

まず、投資判断がどのような重要仮説に依存しているかを明確にし、その仮説を支える証拠がどこから来たのかを確認する必要があります。

今回のケースで、調査を同じ細分市場の内部だけに限定していれば、論理的で一貫した、非常に楽観的な見解が得られていたかもしれません。

調査の方向を変えたのは、その見解をより長い産業チェーンの中に戻し、上流原材料の市場規模と用途別の流れに照らして検討したことでした。

その後に必要なのは、「業界データは誤っている」と直ちに断定することではありません。

予測はどのような市場範囲を採用しているのか。

新能源関連需要のうち、実際にこの細分市場に含まれるものは何か。

予測された市場規模は、どの程度の原材料消費を必要とするのか。

その需要は、設備能力、調達、顧客プロジェクト、サプライチェーン上の活動によって裏付けられるのか。

公開情報に現れる複数のデータは、本当に互いに独立しているのか。

現在の証拠から何を確認でき、どの部分は依然として独立確認できないのか。

独立検証の価値は、調査担当者が業界専門家よりも業界に詳しいと示すことではありません。

多数派の判断が必ず誤っていると証明することでもありません。

全員が同じ答えを示したときにも、その答えが最初にどこから生まれたのか、そして別の独立した事実経路から支持されるのかを問い続けることにあります。

専門家のコンセンサスは調査の出発点にはなりますが、それだけで投資判断の結論にはなりません。

専門的な調査の価値は、同じことを信じる人の数を数えることではなく、その信念がいくつの独立した証拠に基づいているかを見極めることにあります。