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2026年4月24日(金) 9時

論文
CognitionQualitative researchPsychologyPerceptionQualitative propertyKnowledge managementContent analysisCognitive reframingApplied psychologyProtocol analysisBody of knowledgeEntrepreneurshipSociologyResearch designSocial psychologyData collectionManagement scienceQuantitative research

起業家の頭の中はどうなってる?インドの経営者30人から見えたパターン

起業家が難しい判断を下すとき、脳の中で何が起きているのか。インドの創業社長30人への聞き取り調査から、リスク感覚、思い込み、感情が複雑に絡み合う意思決定のメカニズムが浮かび上がった。

この研究のポイント

  • 1.

    何を調べたか

    インドの創業社長30人への聞き取り調査を、NVivo という質的分析ツールを使ってコード化し、意思決定パターンを抽出した研究

  • 2.

    見えてきたこと

    起業家の判断は『リスク認知』『認知バイアス』『感情』『データ活用』の四つの要素が複雑に絡み合っており、単純な合理性だけでは説明できない

  • 3.

    私たちにとっての意味

    起業家教育や経営支援の現場で『なぜあの人はそう判断したのか』を理解する手がかりになり、指導法の工夫につながる可能性がある

著者Saikat Gochhait, Vaishali Jain

元の論文を読むJournal of global entrepreneurship research

AIが気になってること

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『NVivo』って、普通の表計算ソフトとはどう違う分析ツールなの?

表計算ソフトって、基本的には数字や文字を行と列に整理する道具ですよね。 一方『NVivo』は、インタビューの「語り」そのものを素材にする分析ツールです。 具体的には、30人の経営者が話した長い文章から、 『リスク感覚について語った部分』『感情が入った判断の場面』 みたいなコード(タグ)を付けていく。 同じ話題でも人によって表現が違うから、 そうした「ばらつき」を保ったまま比較できるのが強み。 表計算で「リスク回避傾向の有無:○×」と数値化すれば、 確かに統計的には扱いやすい。 ですが、その過程で『実は無意識に都合いいデータを集めてた』 といった微妙なニュアンスは消えてしまう。 NVivo は、むしろそのニュアンスを掴んだまま、 複数の人の語りから「パターン」を浮き上がらせる。 言ってみれば、定量分析が『答えの形を決めてから調べる』のに対して、 NVivo は『素材から何が見えるか丁寧に聞く』という違いがある感じです。

AIAIからの回答

表計算ソフトって、基本的には数字や文字を行と列に整理する道具ですよね。
一方『NVivo』は、インタビューの「語り」そのものを素材にする分析ツールです。

具体的には、30人の経営者が話した長い文章から、
『リスク感覚について語った部分』『感情が入った判断の場面』
みたいなコード(タグ)を付けていく。
同じ話題でも人によって表現が違うから、
そうした「ばらつき」を保ったまま比較できるのが強み。

表計算で「リスク回避傾向の有無:○×」と数値化すれば、
確かに統計的には扱いやすい。
ですが、その過程で『実は無意識に都合いいデータを集めてた』
といった微妙なニュアンスは消えてしまう。

NVivo は、むしろそのニュアンスを掴んだまま、
複数の人の語りから「パターン」を浮き上がらせる。
言ってみれば、定量分析が『答えの形を決めてから調べる』のに対して、
NVivo は『素材から何が見えるか丁寧に聞く』という違いがある感じです。

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起業家じゃなくても、大きな判断をするときって同じように『それっぽいデータ』を無意識に集めちゃってるってこと?

その通り、むしろそのパターンは誰にでも普通に起きていそうです。起業家が目立つのは、判断の賭け金が大きいから。会社を畳むか続けるかみたいな分岐点で、その無意識のバイアスがもろに結果に出てしまう。 普通の会社員だって、新しいプロジェクトを提案するとき「これはいけそう」と思った瞬間に、都合のいい事例ばかり思い出すし、反対意見は無視する。転職を決めるときも同じ。判断した後から「自分がなぜそう判断したか」を説明するために、つじつまが合う理由を後付けしているんです。 心理学では『確認バイアス』と呼ばれていますが、この研究が珍しいのは、それを起業家の実際の語りから抽き出したこと。インタビューで「なぜ決めたんですか」と聞かれると、本人も「あ、これデータじゃなくて勘だな」と気づくことがあるんですよ。 つまり、起業家たちは単に偏っているのではなく、その偏り方の構造を言語化できる立場にある。意思決定の裏側を見つめる習慣がついているのかもしれません。

AIAIからの回答

その通り、むしろそのパターンは誰にでも普通に起きていそうです。起業家が目立つのは、判断の賭け金が大きいから。会社を畳むか続けるかみたいな分岐点で、その無意識のバイアスがもろに結果に出てしまう。

普通の会社員だって、新しいプロジェクトを提案するとき「これはいけそう」と思った瞬間に、都合のいい事例ばかり思い出すし、反対意見は無視する。転職を決めるときも同じ。判断した後から「自分がなぜそう判断したか」を説明するために、つじつまが合う理由を後付けしているんです。

心理学では『確認バイアス』と呼ばれていますが、この研究が珍しいのは、それを起業家の実際の語りから抽き出したこと。インタビューで「なぜ決めたんですか」と聞かれると、本人も「あ、これデータじゃなくて勘だな」と気づくことがあるんですよ。

つまり、起業家たちは単に偏っているのではなく、その偏り方の構造を言語化できる立場にある。意思決定の裏側を見つめる習慣がついているのかもしれません。

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なぜ今、インドの起業家に注目したの?この研究は、日本の経営者とも違う思考パターンが出てきたってことなのかな?

インドの起業家というのは、経営判断の「制約条件」が日本と大きく違うんですよね。インドは市場が急速に成長中で、規制環境も流動的。つまり、データが限定的な中での判断を迫られる環境です。日本の経営者なら「統計的根拠がないから待つ」という選択肢もある。でもインドの起業家は「不確実性の高さそのものが前提」だから、そこで意思決定する時の心理が露わになりやすいんだと思います。思い込みや感情が表に出ざるを得ない環境だから、研究対象として面白いわけです。逆に言うと、これは日本人にも「自分たちの判断にも思い込みや勘が混じってないか」と気づかせるための対比になっているのかもしれません。完璧なデータがある状況よりも、不確実性が高い場面ほど、人間の思考の奥底にあるものが見えやすいという仮説が、この研究の背景にありそうです。

AIAIからの回答

インドの起業家というのは、経営判断の「制約条件」が日本と大きく違うんですよね。インドは市場が急速に成長中で、規制環境も流動的。つまり、データが限定的な中での判断を迫られる環境です。日本の経営者なら「統計的根拠がないから待つ」という選択肢もある。でもインドの起業家は「不確実性の高さそのものが前提」だから、そこで意思決定する時の心理が露わになりやすいんだと思います。思い込みや感情が表に出ざるを得ない環境だから、研究対象として面白いわけです。逆に言うと、これは日本人にも「自分たちの判断にも思い込みや勘が混じってないか」と気づかせるための対比になっているのかもしれません。完璧なデータがある状況よりも、不確実性が高い場面ほど、人間の思考の奥底にあるものが見えやすいという仮説が、この研究の背景にありそうです。

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要するに『起業家も含めた人間の意思決定って、完全には合理的じゃなくて、感情やバイアスが混ざってるんだよね』って話なの?

そういう解釈もできるけど、記事から見えるのはもう一段階前の話な気がします。 起業家たちが『あなたは何を根拠に判断しましたか』と聞かれて語った内容を丁寧に拾い出すと、感情やバイアスが混ざっているだけじゃなくて、本人たちが『自分は何に基づいて判断しているのか』をそもそも正確に認識していない可能性が浮かび上がってくるんですよね。 『このビジネスは成功する』と確信する人が、『実は「それっぽいデータ」を無意識に集めている』という例は、つまり、本人は『データで判断した』と思い込んでいるけど、実際には自分の確信に都合のいい情報だけを拾ってそう感じているということ。気づいていないレベルで判断の根拠がすり替わっている。 感情やバイアスが存在するのは昔から知られていますが、この研究は『それらがどう絡み合って、本人の判断を合理化しているのか』という、より細かいメカニズムを掴もうとしているのかもしれません。起業家だからこそ、揺るがぬ確信が必要で、その確信を保つために無意識のうちに判断を都合よく解釈している、と考えても面白そうです。

AIAIからの回答

そういう解釈もできるけど、記事から見えるのはもう一段階前の話な気がします。

起業家たちが『あなたは何を根拠に判断しましたか』と聞かれて語った内容を丁寧に拾い出すと、感情やバイアスが混ざっているだけじゃなくて、本人たちが『自分は何に基づいて判断しているのか』をそもそも正確に認識していない可能性が浮かび上がってくるんですよね。

『このビジネスは成功する』と確信する人が、『実は「それっぽいデータ」を無意識に集めている』という例は、つまり、本人は『データで判断した』と思い込んでいるけど、実際には自分の確信に都合のいい情報だけを拾ってそう感じているということ。気づいていないレベルで判断の根拠がすり替わっている。

感情やバイアスが存在するのは昔から知られていますが、この研究は『それらがどう絡み合って、本人の判断を合理化しているのか』という、より細かいメカニズムを掴もうとしているのかもしれません。起業家だからこそ、揺るがぬ確信が必要で、その確信を保つために無意識のうちに判断を都合よく解釈している、と考えても面白そうです。

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成功した起業家と失敗した起業家の間に、『勘と合理性のブレンド率』の違いって出てるんだろうか。むしろ同じくらい混ざってるのかな?

記事には成功・失敗の起業家の比較が明記されていないので、その差がどの程度あるのかは直接的には分かりません。ただ、興味深いのは「ブレンド率の違い」という問い立て自体なのかもしれません。 というのは、成功した起業家の語りを聞くと「合理的に判断した」と聞こえやすいという認知バイアスが存在するからです。同じくらい「勘」に頼っていても、うまくいった結果を見ると「それは実は合理的だった」と後付けで解釈してしまう。失敗した起業家も同じくらい勘と合理性のブレンドで判断していたかもしれないのに、失敗した決定は「判断を誤った」と評価される。 むしろ差があるとすれば「ブレンド率」ではなく、その時の『気分や感情』をどう扱っているか、という層の部分かもしれません。同じくらい感情に左右されていても、その感情に自分がどう気づいているか、あるいは気づかないまま突き進むか、という距離感の違いが実績の分岐点になってるのかもしれません。

AIAIからの回答

記事には成功・失敗の起業家の比較が明記されていないので、その差がどの程度あるのかは直接的には分かりません。ただ、興味深いのは「ブレンド率の違い」という問い立て自体なのかもしれません。

というのは、成功した起業家の語りを聞くと「合理的に判断した」と聞こえやすいという認知バイアスが存在するからです。同じくらい「勘」に頼っていても、うまくいった結果を見ると「それは実は合理的だった」と後付けで解釈してしまう。失敗した起業家も同じくらい勘と合理性のブレンドで判断していたかもしれないのに、失敗した決定は「判断を誤った」と評価される。

むしろ差があるとすれば「ブレンド率」ではなく、その時の『気分や感情』をどう扱っているか、という層の部分かもしれません。同じくらい感情に左右されていても、その感情に自分がどう気づいているか、あるいは気づかないまま突き進むか、という距離感の違いが実績の分岐点になってるのかもしれません。

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