データ分析の「問い」を立てる前に：失敗を避けるための確認リスト
データ分析を進める際、まず「どのような問いに対して分析を行うのか」を明確にすることが重要です。しかし、多くのビジネスパーソンがデータ分析の初期段階で直面する課題の一つに、「正しい問いを立てられない」という点があります。とりあえず手元にあるデータを集計したり、BIツールでグラフを表示してみたりするものの、結局何が分かったのか明確にならず、次の行動に繋がらない、といった経験を持つ方もいらっしゃるかもしれません。
このような状況を避けるためには、「問い」を立てるプロセスに入る前に、一度立ち止まっていくつか確認すべき点があります。この確認を怠ると、データ分析は方向性を見失い、時間と労力を費やしたにも関わらず期待する成果が得られない可能性が高まります。
なぜ「問いを立てる前」の確認が重要なのか
データ分析は、特定の課題を解決したり、意思決定を支援したりするための手段です。「何を知りたいのか」「何のために分析するのか」が曖昧なまま分析を始めると、以下のような問題が発生しやすくなります。
- 目的と異なる分析をしてしまう: 漠然とした問いから出発すると、関係ないデータに時間をかけたり、本来の目的から外れた分析に進んでしまったりします。
- 分析結果が意味を持たない: 集計や可視化はできたものの、それがどのような示唆を与え、どのような行動に繋がるのかが不明確になります。
- 必要なデータが分からず迷走する: どのようなデータが必要か定義できていないため、データの収集や前処理に無駄な時間を費やします。
- 関係者とのコミュニケーションがうまくいかない: 分析の目的や問いが共有できていないため、分析依頼者や利用者の期待と異なる結果になってしまいます。
「問い」を立てる前にこれらの点を整理することで、データ分析の方向性が定まり、より効率的で成果に繋がる分析が可能になります。
データ分析の「問い」を立てる前に確認すべきこと
効果的な「問い」を立てるために、分析を始める前に以下の点を一つずつ確認してみましょう。これは特別な知識を必要とするものではなく、普段の業務における課題解決の考え方と共通する部分が多くあります。
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この分析を行う「目的」は何か？
- 最も根本的な確認事項です。「なぜ今、このデータを見る必要があるのか？」「この分析を通じて、最終的に何を実現したいのか？」といった、より上位のビジネス目標や課題に立ち返って考えます。例えば、「売上データを分析する」こと自体が目的ではなく、「売上減少の要因を特定し、対策を打つ」ことが目的かもしれません。「顧客の離脱率を分析する」のは、「離脱防止策を検討し、顧客維持率を向上させる」ためかもしれません。この目的が明確であれば、分析すべき方向性が見えてきます。
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どのような「課題」が存在するのか？
- データ分析は、多くの場合、何らかの課題や問題意識から始まります。漠然と「最近売上が伸び悩んでいるようだ」「特定エリアの成果が良くない気がする」といった感覚的なものでも構いませんので、まずは現状における具体的な課題を言葉にしてみます。「売上が前年比〇%減少している」「A商品の解約率が高い」「B支店の顧客満足度が低い」など、できるだけ具体的に課題を定義することが、「問い」の精度を高める第一歩です。
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利用可能な「データ」は何か？
- 目的や課題が明確になっても、それを分析するためのデータがなければ先に進めません。手元にどのようなデータがあるのか、あるいはどのようなデータにアクセス可能かを確認します。利用可能なデータは、目的や課題を解決するための「問い」を具体化する上での制約やヒントになります。必要なデータが足りない場合は、データ収集の計画も検討事項となります。
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この分析結果を「誰」が「何のために」利用するのか？
- データ分析の結果は、何らかの意思決定や行動に繋がる必要があります。その結果を利用するのが自分自身なのか、上司なのか、他部署のメンバーなのか、顧客なのかによって、必要な情報や伝え方は異なります。分析結果を利用する人が「何を知りたいのか」「その情報を得てどのような行動を取りたいのか」を理解することで、彼らにとって価値のある「問い」を設定できます。
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分析結果から「どのような示唆」を得たいか？
- 分析結果をどう活用したいか、どのような「気づき」や「発見」を期待しているかを具体的にイメージします。例えば、「売上減少の原因は、特定の商品ラインか、特定の顧客層か、それとも季節要因かを知りたい」「解約率が高い顧客には、どのような共通の特徴があるかを知りたい」といった具体的な示唆のイメージを持つことで、分析すべき項目や手法、そして「問い」がより明確になります。
これらの確認項目は、データ分析の初期段階で思考を整理するための羅針盤となります。これらを確認する過程で、当初持っていた漠然とした問題意識が、より具体的な分析のテーマへと変わっていくことが期待できます。
確認せずに進めた場合の例と確認後の改善
例として、「最近売上が下がっている気がするので、営業データを分析したい」という漠然とした状況を考えてみましょう。
確認せずに進めた場合: 手元の営業担当別、商品別の売上データを集計・可視化してみました。確かに全体の売上は下がっているようです。しかし、「誰の」「何が」下がっているのかは分かりますが、「なぜ」下がっているのか、あるいは「どうすれば」改善できるのかといった、次の行動に繋がる示唆が得られません。結果、分析したデータはレポートにまとめただけで、具体的な対策には繋がりませんでした。
確認リストに沿って確認・検討した場合:
- 目的: 売上減少の要因を特定し、具体的な改善策を講じる。
- 課題: 全体売上が前年同月比10%減少。特に新規顧客からの売上が減少している。
- 利用データ: 営業担当別・商品別売上データ、顧客属性データ、過去のプロモーション履歴データ。
- 利用者: 営業部長、営業担当者。彼らは「誰が」「どの商品で」「どのような顧客層に」アプローチすべきか、改善策のヒントを知りたい。
- 期待する示唆: 新規顧客からの売上減少は、特定の地域に偏っているのか？特定の営業担当で顕著か？プロモーションの効果が薄れたのか？過去に購入履歴のある既存顧客と比較して、新規顧客にはどのような特徴があるのか？
これらの確認を経て、以下のような「問い」を設定できます。
- 「新規顧客からの売上減少は、どの地域、どの営業担当で顕著に発生しているか？」
- 「新規顧客の減少は、特定のプロモーション施策の終了と関連があるか？」
- 「新規顧客と既存顧客の間で、商品購買パターンや属性（業種、企業規模など）にどのような違いが見られるか？」
- 「新規顧客の初期購買単価が低下しているのか、それとも購買頻度が低下しているのか？」
これらの問いは、漠然とした状況から一歩進んで、具体的な原因や課題の所在に焦点を当てています。このような問いに基づいてデータ分析を行うことで、分析結果から具体的な示唆や改善策のヒントを得られる可能性が高まります。
まとめ
データ分析の最初のステップである「問い」を立てることは、分析の成功を大きく左右します。そして、その「問い」を効果的にするためには、分析を始める前に「目的」「課題」「利用可能なデータ」「利用者」「期待する示唆」といった点を丁寧に確認することが不可欠です。
この確認プロセスは、一見遠回りのように思えるかもしれませんが、データ分析の迷走を防ぎ、より少ない労力で価値のある成果を出すための近道です。ぜひ、データ分析に取り組む際は、まずこの確認リストを使って思考を整理することから始めてみてください。正しい準備が、失敗しないデータ分析への第一歩となります。