「難しそう」「興味はあるけど、イマイチ勉強の仕方がわからない」「勉強はしてみたけれど、結局仕事で使っていない」など、あまりポジティブでないイメージを持たれる人は少なくないでしょう。ただ、データをうまく活用すると、ビジネスをうまく回すための強力な武器になります。東洋経済の研修講座「戦略的データ分析活用講座」で講師を務める柏木吉基氏がデータ分析の本質について解説します。
情報システムやツールが発達した今では、業績や商品の売り上げ、販売数など大量の情報が手に入り、競争力を維持するためにはこれらを効果的に扱うことが求められます。それらの情報をわかりやすく、瞬間的に理解する助けになるのがデータです。
ところが、データを現状把握のためだけで終わらせてしまい、データを活用しきれているとは言えないケースがほとんどです。例えば別のデータ同士を比較・分析することで、現在抱えている課題の背景や要因など新しい情報を引き出すこともできるにも関わらず、そのレベルに至っていないのです。
ビジネスや実務で威力を発揮するデータの特徴の一つが客観性です。データは客観的な情報なので、言葉を中心としたコミュニケーションよりも具体性と説得力を持つところにあります。つまり、データを活用することで、仕事における関係者とのコミュニケーションや交渉がうまくいきやすいわけです。
データを活用する業務は、会社でのポジションが上に行けば行くほど増えていきます。リーダーや管理職、あるいは経営者として成果を上げたい人ほど「データ分析」のスキルが必須なのは間違いありません。
必要なのは適切な課題設定と仮説
「データをうまく操作することさえできれば欲しい答えが見つかる」
このように考えている人が後を絶ちません。ところが、このようなケースは皆、欲しい答えにたどり着けず、悶々としたまま諦める結末を迎えます。
これを解決すべく、更なる分析手法や統計学の範囲やレベルを上げて学ぼうとすると、やはりこの問題が解決できない事実に直面することでしょう。
「気が付くと、現状や結果を示すグラフだけが量産されていた」
という状況は多くの人が身に覚えがある状況ではないでしょうか。私はこれを「データ分析」ではなく、「データ整理」と定義づけています。
データは自動で答えを提供してくれるものではありません。
その代わりに、「自分は何を知るべきなのか」「そのためにはどんなデータをどのように見るべきなのか」といった分析者側の思考、つまり仮説が分析作業の前にあって、それをデータで検証することでゴールにたどり着くことができるのです。
このように、ビジネスでデータを活用できていない理由の多くが、分析方法ではなく、見るべきデータが適切でなかったり、分析範囲が十分でなかったりすることにある訳です。
まず分析作業をするために手をパソコンのキーボードに触れることを意識的に止めて、「いったい自分は何が分かると良いのか」「それによってどのような効果、行動につながるのか」「そのためには何をどのように見ればよいのか」をできるだけ明確にする。それだけでもガラッとアウトプットの質が変わるはずです。
結論（ストーリー）を見つける「データ分析」
データ整理でできることは現状や結果の把握だけです。
会社でよく目にする、店舗毎の売り上げの違いを示したグラフも、「次に何をすればいいか」などの課題点までは見つかりません。
あえて見つけるにしても、「いちばん売り上げの低い店舗Cのテコ入れが必要」といったことしかわかりません。これでは「”テコ入れ”とは一体何をすることなのか」、「本当にテコ入れをすることで店舗Cの業績が回復するのか」といった、一番知りたい情報が得られないのです。
ここを卒業するためには、目的や課題の具体的な定義と仮説が必要と紹介しました。更に、データ活用のレベルを上げ、現状把握だけに終わらないためのテクニックとして「2種類以上のデータ」に着目する必要があります。これができて初めて「データ分析」の域に達します。
単純な売り上げのグラフに「売り場面積」の軸を加えてみます。
1軸のグラフでは売り上げの低い店舗Cに問題があるかのように思われましたが、グラフを2軸にすると「売り場面積に対して、売り上げにつながらない店舗A」に問題があることがわかりました。
更にこの問題を掘り下げる際に、「なぜ店舗Aだけが面積に対して売り上げが伸びていないのか」という点に、よりフォーカスして要因検討ができるようになりました。
「データ整理」と「データ分析」の違い
「データ整理」と「データ分析」の違いをまとめると以下のようになります。
【得られる結果】
データ整理は「現状把握」
データ分析は「ストーリー（要因や背景、改善ポイント）の発見」
【扱うデータの視点】
データ整理は「1種類」
データ分析は「2種類以上」
「整理された」データなのか、「分析された」データなのか。ビジネスでデータを扱う際に「課題を発見するつもりがデータ整理しかしていなかった」「データで現状把握しただけで、要因と方策はそこから自分の解釈で（主観で）ひねり出しただけ」と思い当たる人も少なくないかもしれません。
データ＆ストーリーLLC代表
横浜国立大学非常勤講師 多摩大学大学院客員教授
慶応義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。在職中に欧米両方のビジネススクールにて学びMBAを取得。Academic Award受賞。2004年日産自動車へ転職。海外マーケティング＆セールス部門、ビジネス改革グループマネージャ等を歴任。グローバル組織の中で、数々の経営課題の解決、ビジネス改革プロジェクトのパイロットを務める。2014年独立後は、豊富な実務経験と実績に基づいたプログラムで、数多くの企業・自治体のスキル育成、パフォーマンス改善に貢献。誰もが日常業務で自律的に考え、成果を出すための思考法、分析力を分かり易く伝えた著書や講義には高い定評がある。
『「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本 』（日本実業出版社）。『日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書』（日経BP社）。『それちょっと、数字で説明してくれる？と言われて困らないできる人のデータ・統計術』（ソフトバンククリエイティブ社）
