「とりあえず分析して」を解消！データ分析を成功に導く「問い」の引き出し方
データ分析に取り組む際、最初の一歩である「問い」の設定は非常に重要です。しかし、現場では「とりあえず、このデータを分析してみて」「この数字はどうなっているの？」といった、やや曖昧な指示や依頼から分析がスタートすることも少なくありません。
このような曖昧な指示のままデータ分析を進めてしまうと、何のために分析しているのか分からなくなったり、期待される結果が得られなかったりする可能性があります。分析にかけた時間や労力が無駄になってしまうという失敗は避けたいところです。
本記事では、なぜ曖昧な指示がデータ分析を失敗に導くのかを明らかにし、そのような状況からデータ分析を成功に導くための、効果的な「問い」を引き出す具体的なステップについて解説します。
曖昧な指示がデータ分析を失敗させる理由
データ分析の目的は、何らかのビジネス課題を解決したり、意思決定に役立つ示唆を得たりすることにあります。そのためには、「何を知りたいのか」「その結果をどう活用するのか」という明確な「問い」が必要です。
しかし、「とりあえず分析して」「この数字を見ておいて」といった曖昧な指示には、この「問い」が欠けている、あるいは不明確な状態です。このような状況でデータ分析を始めると、以下のような問題が発生しやすくなります。
- 分析の方向性が定まらない: 具体的に何を目的にデータをどう見れば良いのかが分からず、手当たり次第に集計したり、定型的なグラフを作成するだけで終わってしまいがちです。
- 必要なデータが分からない: 知りたいことが不明確なため、どのデータが必要なのか、データの粒度や期間はどうすれば良いのかが判断できません。結果として、不十分なデータで分析を進めてしまったり、逆に膨大なデータを集めてしまい途方に暮れたりします。
- 分析結果が活用されない: そもそも「何を知りたいか」が曖昧だったため、分析の結果が出ても、それが依頼者の課題解決や意思決定にどう役立つのかが分かりません。「ふーん、そうなんだ」で終わってしまい、次の具体的なアクションにつながりにくくなります。
- 手戻りが発生する: 分析を進めている途中で、「いや、知りたかったのはこれじゃなくて…」といった認識のズレが発覚し、最初からやり直しになることがあります。
これは、目的地を決めずに地図を眺めているようなものです。どんなに高性能なツールや分析手法を使っても、どこへ向かうか決まっていなければ、ただ時間を浪費するだけになってしまいます。
曖昧な指示からデータ分析の「問い」を引き出すステップ
では、上司や依頼者からの曖昧な指示に対して、どのようにデータ分析を進めるための明確な「問い」を引き出せば良いのでしょうか。ここでは、具体的なコミュニケーションを通じて「問い」を具体化していくためのステップをご紹介します。
ステップ1：依頼の背景と目的を確認する（Why）
まず最も重要なのは、「なぜ、このデータを見たいのですか？」「この分析の結果を、何に活用したいのですか？」といった、依頼の背景と目的を確認することです。
例えば、「最近売上が下がっている気がするから、分析してみて」という指示があったとします。この場合、単純に売上の推移をグラフにするだけでなく、「なぜ売上に関心を持っているのか？」「売上低下に何か心当たりがあるのか？」「この分析結果を受けて、何か対策を打ちたいのか？」といった点を確認します。
確認のポイント：
- その依頼に至った経緯や問題意識は何ですか？
- この分析を通じて、どのような状況を理解したいですか？
- 分析結果は、どのような意思決定や行動に役立てたいですか？
この段階で、依頼の根本にある「なぜ」を掘り下げることが、後続の「何を」「どうやって」を明確にするための土台となります。
ステップ2：知りたいこと・確認したいことを具体化する（What）
背景と目的が把握できたら、次に「具体的に何を知りたいのか」「どのような事実を確認したいのか」を明確にします。曖昧な指示は、しばしば抽象的な言葉で表現されています。これを、データで計測・確認できる具体的な項目に落とし込みます。
「最近売上が下がっている気がするから、分析してみて」という例であれば、以下のように具体化を図ります。
- 「売上」とは、どの商品カテゴリのことですか？ 全体ですか？ 特定の商品ですか？
- 「最近」とは、具体的にいつからいつまでの期間ですか？
- 「下がっている気がする」とのことですが、具体的に何を基準に「下がっている」と判断していますか？ 前年同月比ですか？ 目標対比ですか？
- 売上低下の原因として、何か可能性のある要因はありますか？（例：特定のキャンペーンの不振、競合の動き、季節要因など）
このように具体的に問いを重ねることで、依頼者が漠然と感じている課題や疑問を、データで検証可能な形にしていきます。
具体化のポイント：
- 対象（誰が、何を、どこの）を特定する。
- 期間（いつからいつまで）を明確にする。
- 比較対象（何と比べるのか）を定める。
- 関心のある切り口や要因候補を洗い出す。
ステップ3：必要なデータと分析イメージを確認する（How）
知りたいことが具体化されたら、最後に、それを明らかにするために「どのようなデータを使って」「どのように分析すれば良いか」を検討し、依頼者とイメージを共有します。
ステップ2で具体化された内容（例：「A商品の関東地方における、過去3ヶ月間の売上について、前年同月比で低下しているかどうかを確認し、その要因としてキャンペーン実施状況との関連を見たい」）に基づき、必要なデータ項目（商品コード、地域、日付、売上金額、キャンペーンフラグなど）や、必要な分析内容（期間別・地域別の売上集計、キャンペーン実施期間と非実施期間の売上比較など）を考えます。
ここで重要なのは、手元にあるデータで答えが出せるか、あるいは新たに取得可能なデータかという視点です。また、どのような形式で結果を示すのが最も分かりやすいか（表、グラフの種類など）もイメージします。
確認のポイント：
- 知りたいことを明らかにするために、利用可能なデータはどれか？
- 必要なデータは全て手元にあるか？ 不足している場合はどうするか？
- どのような集計・分析を行えば、具体化した疑問に答えられるか？
- 分析結果はどのような形式で共有するのが効果的か？
このステップを通じて、分析のスコープと手法が具体的になり、データ準備や実際の分析作業にスムーズに進むことができるようになります。
良い「問い」になっているかのチェックポイント
これらのステップを経て立てられた「問い」が、データ分析を進める上で適切かどうかを確認するための、初心者向けの簡単なチェックポイントをご紹介します。
- 目的は明確か？：この分析の最終的なゴールは何でしょうか？（例：売上低下の原因特定、施策の効果測定、顧客理解など）
- 知りたいことは具体的か？：「〇〇の△△における□□は？」のように、対象・期間・指標などが絞り込まれていますか？
- データで答えられる可能性はあるか？：立てた問いに答えるためのデータは、手元にあるか、あるいは収集可能ですか？ 漠然としすぎてデータでは判断できない内容ではないですか？
- 分析結果から具体的なアクションにつながりそうか？：分析結果が「分かった」で終わらず、その後の改善策の検討や意思決定に役立つイメージが湧きますか？
これらのポイントを確認することで、「問い」がデータ分析を成功に導くための羅針盤として機能するかどうかを判断できます。
事例：曖昧な依頼から具体的な問いへの変換
架空の事例として、「Webサイトの改善のためにデータを見てほしい」という曖昧な依頼があったケースを考えます。
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曖昧な依頼: 「Webサイトのデータを見て、改善点を見つけてほしい」
- （何を知りたい？ どのデータ？ 何を改善する？）
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ステップ1：背景・目的の確認
- 「なぜWebサイトのデータに関心があるのですか？」「最近、Webサイトで何か課題を感じていますか？」
- 依頼者：「サイトからの問い合わせ件数が伸び悩んでいる気がする。もっと増やしたい。」
- → 背景/目的: 問い合わせ件数を増やしたい。現状のサイトの課題をデータから特定したい。
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ステップ2：知りたいことの具体化
- 「問い合わせ件数とサイトの動きに何か関連は？」「サイトのどこに問題がありそうだと思いますか？」
- 依頼者：「分からないけど、たぶん多くの人が問い合わせフォームにたどり着く前に離脱しているんじゃないか。特に新しいサービス紹介ページの出来が気になる。」
- → 具体的な疑問:
- Webサイト訪問者のうち、問い合わせフォームにたどり着くユーザーの割合は？
- 新しいサービス紹介ページの閲覧状況と、そこからの離脱率はどうなっているか？
- 問い合わせフォームにたどり着くまでに、ユーザーはどのようなページを経由しているか？
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ステップ3：データ・分析イメージの確認
- 「Webサイトのアクセスログデータは利用できますか？」「特定のページの閲覧数や離脱率を出すことは可能ですが、それでよろしいですか？」
- 依頼者：「アクセスログは使える。特定のページが見られているか、そこから先に進んでいるかを知りたい。」
- → 必要なデータ: Webサイトアクセスログ（ページURL、タイムスタンプ、セッションIDなどを含む）
- → 分析イメージ: ユーザーの行動経路分析、特定ページの閲覧数・離脱率・次の遷移先ページの集計。
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具体的な「問い」への落とし込み:
- 「新しいサービス紹介ページに流入したユーザーは、その後どのページに遷移しているか？ 特に問い合わせフォームへの遷移率と、その他のページへの遷移率、および離脱率を明らかにしたい。」
このように、曖昧な依頼からコミュニケーションを通じて具体的な背景・目的、知りたいこと、利用可能なデータを明確にしていくことで、データ分析で何を明らかにするべきか、明確な「問い」を設定することができます。この問いがあれば、データ収集や分析手法の選択も迷わず進めることができるようになります。
まとめ
データ分析の成否は、最初の「問い」の質に大きく左右されます。「とりあえず分析して」のような曖昧な指示は、そのまま受け止めるのではなく、依頼の背景・目的（Why）、具体的に知りたいこと（What）、そして利用可能なデータと分析イメージ（How）を確認し、具体的な「問い」へと変換するプロセスが不可欠です。
「なぜ」「何を」「どうやって」という3つの視点で依頼を掘り下げ、良い「問い」になっているかのチェックポイントを活用することで、データ分析のスタート地点で失敗するリスクを大きく減らすことができます。
効果的な「問い」を設定することは、単に分析作業を効率化するだけでなく、分析結果がビジネスの課題解決や意思決定に真に貢献するために最も重要なステップです。ぜひ、日々の業務の中で、「問い」を明確にする習慣を身につけていきましょう。