1993年、日本中がパニックになった出来事がある。「米不足」だ。スーパーから米が消え、人々は何時間も並んで米を買った。でも実は、本当に米が足りなかったわけじゃない。農林水産省の記録（「平成5年産米をめぐる状況について」）を見ると、確かにその年の収穫量は冷夏の影響で減ったけど、輸入や備蓄を合わせれば十分な量があったんだ。
問題は、「米が足りない」というニュースが流れたこと。人々は「買えなくなる前に買わなきゃ」と走り、それを見た人がさらに買いに走り…という連鎖。
データでは「大丈夫」なのに、人々の不安という「データに出ない要素」が社会を動かした。テレビで「スーパーに行列」という映像が流れると、「本当に大変なんだ」と思ってしまう人間心理。データだけでは読めない部分があった。

気象庁は過去の気候データから作物の収穫量を予測していた。でも、1993年の冷夏は「戦後最悪レベル」で、過去のデータが役に立たなかった。これが「データの限界」の一つ。予測モデルは「過去に起きたことの範囲内」でしか働かない。経験したことのない出来事には弱いんだ。
さらに、もう一つの問題があった。メディアが「米不足」を繰り返し報道したことで、実際には不足していなかった地域でも買い占めが起きた。農林水産省は「十分な量がある」というデータを出していたのに、人々は目の前の空っぽの棚を信じた。
「データ」と「実感」がズレたとき、人は実感を信じる。これも、データでは予測できなかった人間の行動だ。
データには「想定外」に弱いという限界と、「人の心」は数字にならないという限界がある。

この米騒動から学べることは何だろう？データは万能じゃない。どれだけ精密な予測をしても、想定外のことは起きるし、人間は感情で動く生き物だ。大事なのは、「データを疑う力」と「複数の情報を見比べる力」。
たとえば、SNSで「○○が品切れ！」という情報を見たら、一度立ち止まろう。公式な発表は？他のニュースは何て言ってる？本当に必要な分だけ買えば足りるんじゃない？
データはすごく便利な道具だけど、それを使うのは私たち人間。データに頼りすぎず、かといって無視もせず、うまく付き合っていく姿勢が大切なんだ。