統計の講座は受けました。BIツールも導入しました。データも潤沢にあります。それなのに、会議の結論は先送りになります。
『データ利活用の教科書』は、この状態の原因をスキル不足とは見ません。データに触れる順番が違うのだと言います。リサーチ会社マクロミルで20年にわたりデータと向き合ってきた渋谷智之さんが、その順番を4つの段階に整理した一冊です。
主張は拍子抜けするほど素朴で、高度な分析手法に進む前に、ビジネスの基礎体力を鍛えよ、というものです。
「活用」と「利活用」は出発点が違う
活用は手元のデータから、利活用は解くべき課題から出発します。
タイトルの「利活用」は、活用に「利」の一字が入っただけですが、意味は別物になります。活用は、手元にあるデータをどうにか使うことを指します。利活用は、利益という目的が先にあり、足りなければ新しくデータを作ってまで使うことを指します。
本書を貫く警告は「GIGO」、つまりゴミを入れればゴミが出る、という原則です。材料としてのデータや、投げかける問いが誤っていれば、凝った分析を重ねても使える結果は出てきません。上流にある課題設定のほうが、分析の腕前より効くという考え方です。
もう一つ、本書は経験や勘を切り捨てません。データを重んじる本が、勘を邪魔者として扱わない点は意外に思えます。勘、経験、度胸の頭文字を取ったKKDを敵に回さず、データと補い合う関係に置きます。
数字にしにくい現象や、前例のない場面では、経験が物を言うからです。両輪で判断するという現実的な態度が、本書に地に足のついた印象を与えています。編集部は、この姿勢を「データがなければ動けない」という言い訳を封じるものとも読みます。
数字が足りない場面でも、経験で仮説を立て、後からデータで確かめる道が残されているからです。
課題と仮説を先に決める
データを集める前に、まず「正しい問い」と仮説を決めておきます。
最初の段階は課題の設定です。出発点は「正しい問い」で、本書はこれをイシューと呼びます。今後の方向を大きく左右するのに、まだ白黒がついていない問いのことです。
つまずきの典型は、いきなり解決策に飛びつく癖だと著者は言います。会議の場で「で、どうする」が真っ先に出てくる光景は、まさにこの癖の現れです。「売上が低いから営業を増やそう」のように、表面の問題を裏返しただけの対策を「コインの裏返し」と呼びます。
正しい順序は、どこで起きているかを絞り、なぜ起きているかを掘り、最後にどうするかを考えることです。前の二つを飛ばして最後に走ると、手は動きますが的を外します。
問いを整理するときはMECEを意識し、打ち手を広げるときは対立する軸で発想を散らします。評価の場面では「これさえ良ければ、ほかは無視してよいか」と自問します。著者はこれを「悪魔のささやき思考」と呼び、抜け漏れを潰す手段にしています。
第二の段階では、データを集める前に仮説を持つよう勧めます。仮の答えを持っているから、相手も質問も聞き方も定まってきます。仮説は外れてよく、データを見ながら育てればいいのです。
そのための道具が「空パケ」です。
縦軸は売上、横軸は年代、とだけ記した空白のレポートを数枚つくり、依頼主と完成形のイメージを合わせておけば、データをこね回すだけの作業を減らせます。
足りないデータは、アンケートやインタビューで自分で作ります。本書はこれを1次データと呼びます。データの集め方にも二通りあり、手元の蓄積を掘って傾向を探る探索型と、仮説を確かめにいく検証型を使い分けます。
利活用という言葉が「足りなければ創る」を含むのは、この検証型を前提にしているからだと読めます。
消費者に何が欲しいかを直接聞いても、役立つ答えは返りにくい、と著者は述べます。アンケートで集めた「当たり前すぎる結果」に悩む読者には、耳の痛い指摘でしょう。理由は、人の思考の大半が無意識だからだといいます。そのため、本音や隠れた欲求は、一人の言葉をじっくり聞く定性調査で探ります。
分析は比較であり、報告は三点で締める
分析とは、比べることで意味を取り出す行為です。
第三の段階は加工と分析で、定義は明快です。この段階が「手法の勉強」の出番に見えるのは自然ですが、本書は分析を比較という一つの動作に畳みます。難しい手法の前に、何と何を比べるのかを決めよ、という主張になります。
数字を並べるだけでは分析になりません。時間、競合、属性といった適切な相手との差を見つけて、初めて意味が出てきます。
基本の道具はクロス集計です。表計算ソフトでも組める素朴な手法ですが、何を縦軸に置くかで見える景色がまるで変わります。コツは感度の良い切り口を探すことで、特定の場所に問題が偏って見える切り口が当たりになります。
年代や性別のような属性だけでなく、満足度や使用頻度のように原因になりそうな変数を軸に置くと、課題が見えやすくなります。観察する変数が3つ以上になり、頭の中で整理が追いつかなくなれば、多変量解析の出番となります。
多数の変数を少数の要因にまとめて見通しを良くする手法と、総合的な満足度のような結果に最も効いている要素を探す手法があり、前者に因子分析やクラスター分析、後者に重回帰分析や決定木分析が挙がります。
全体の進め方は、課題理解、計画、データ収集、分析、結論の5段階を行き来する「PPDACサイクル」です。
第四の段階は伝えることで、どれほど鋭い分析も、相手に届いて行動につながらなければ価値はゼロだと本書は断じます。肝は二種類の「だから何か」を分けることです。
一つは観察の側で、複数の事実を同じ次元で要約する作業にあたります。もう一つは洞察の側で、なぜそうなのか、この先どうなるのかという示唆を引き出す作業です。
事実をまとめただけで分析したつもりになる人が多い、と著者は見ています。複数の事実を要約する段階と、その先の法則や示唆を語る段階は別の仕事で、前者で止まると報告は「ご参考」にしかならないのです。
報告の型として挙がるのが「空、雨、傘」です。空に雲がある(事実)、ひと雨きそうだ(解釈)、傘を持って出よう(判断)、という三段で語ります。事実の段階で話を止めず、解釈と判断までを一組にして初めて提案になる、という考え方です。
プレゼンの構成には、結論、根拠、再度の結論と提案の順を勧めます。聞き手は最初の一言で全体像を手にできるため、後ろの説明を追う負担が軽くなります。この型は、報告を受ける側の時間を節約する工夫とも読めます。
手法の本ではなく、順番の本である
本書は、手法を学ぶ本ではなく、手法を使う前に何を決めておくかの順番を示す本です。
本書を読むときに、編集部が気にかけた点を三つ挙げます。
一つ目は、統計手法の深さです。因子分析や重回帰分析、決定木といった多変量解析の名前は挙がりますが、紹介は目的の説明にとどまります。手法の中身を学びたい読者には、物足りないはずです。
反対に、手法は一通り知っているのに現場で使えない読者には、使う順番を示す点が役に立ちます。編集部は、本書を手法の事典として使うのではなく、手法を使う前に何を決めておくかの順番表として読むのが筋だと考えます。
二つ目は、数字の裏づけです。事例の多くが調査会社の視点で書かれている点も含めて、読み手が補って読む場面があります。思考の大半が無意識だという話は、消費者に直接聞いても当てにならない理由として使われますが、元になる調査や出典は示されていません。
定性調査を重視する主張そのものは納得しやすく、実務の感覚とも合います。ただ、割合まで含めて受け取るのは慎重でありたいところです。
三つ目は、前提となる環境です。空パケの作成も仮説の事前共有も、依頼者と対話できる環境があって成り立ちます。上司が「何か面白いことをやって」と丸投げするような職場で、白紙のスライドを持って確認に行けるかどうかは、読者側の立場や関係に左右されると思われます。
明日から何を変えるか
次にデータを開く前に、自分は何を決めたいのかを一行だけ書き出しましょう。
本書の考え方は、小さな行動に落とせます。
いまの課題を疑問形に書き換える
「○○をどうすべきか」と問いの形にして、「A案とB案」のように比較の相手を必ず添えます。漠然とした問題意識が、答えを出せるイシューに変わります。
分析の前に、空パケを数枚作る
集計を始める前に、仮の結論とグラフの軸だけを入れた空欄のスライドを作り、依頼者に見せて、答えに足る形かどうかを確かめます。手を動かすのは、その合意を取ってからにします。
報告を「空、雨、傘」で点検する
提出する前に、事実で終わっていないかを見ます。解釈と判断まで入っているかを毎回確認します。
本書の背景には、日本のDXの遅れを指す「2025年の崖」への危機感があります。専門職の仕事だったデータの扱いが、職種を問わず求められる段階に入った、という認識です。
ただ、読み終えて残るのは、ツールを追えという焦りではありません。問いを立て、仮説を持ち、比較し、伝えます。どれも特別な才能を要しない、地味な基礎体力の話です。
裏を返せば、地味だからこそ後回しにされ、現場では抜け落ちやすいのです。会議が決まらない原因を探すなら、ツールの機能より先に、この四つのどこが欠けているかを点検するほうが近道だと、編集部は考えます。
合わせて読みたい
データは揃っている。分析もした。なのに、何も決まらない。 本書が出発点に置く「決まらない会議」の正体を、別の切り口で扱ったコラム。本書の問題意識に思い当たる人は、先に読むと全体がつかみやすくなります。
『結局、仮説で決まる。』柏木吉基さん 学んだ分析が成果に結びつかない理由を、仮説思考の側から解き明かした一冊。本書の第二段階の考え方を、さらに掘り進めたい人に向きます。
『「原因と結果」の経済学』中室牧子さん・津川友介さん 相関と因果の混同を避ける考え方を扱う本。比較として分析を捉える本書の見方を、厳密な読み解きへと進めてくれます。
