データ分析の目的から「問い」を導く実践ステップ
データ分析は「目的」から始まる
データ分析に取り組む際、「手元にデータがあるから何か分析してみよう」「上司に言われたからデータをまとめてみよう」といった動機から始めることは珍しくありません。しかし、このように漠然とした状態で分析を開始すると、「何のためにこの分析をしているのだろう」「結局、この結果をどう業務に活かせばいいのか分からない」といった状況に陥りがちです。
データ分析を単なる作業で終わらせず、ビジネスの成果につなげるためには、何よりもまず「データ分析の目的」を明確にすることが不可欠です。目的が定まらないままでは、どのような「問い」を立てるべきかが見えず、分析の方向性がぶれてしまいます。
この記事では、データ分析の成功に向けて、ビジネスの目的から具体的な「問い」を導き出すための実践的なステップを解説します。
目的が不明確な「間違った問い」が招く問題
データ分析における「問い」は、分析の羅針盤となる最も重要な要素です。しかし、その「問い」が曖昧だったり、本来の目的とずれていたりすると、以下のような問題が発生します。
- 分析が無駄になる: 何のために分析しているかが不明確なため、出力されたグラフや数値を見ても、それがビジネス上のどのような意味を持つのか理解できません。結局、時間をかけた分析が誰にも活用されない、といったことになります。
- 分析の方向性を見失う: 漠然とした問いでは、どのようなデータを集め、どのような手法で分析すれば良いかの判断が難しくなります。手当たり次第にデータを触るうちに、当初の（仮の）関心事から離れてしまい、迷子になることがあります。
- 表面的な示唆しか得られない: 深い目的意識に基づかない問いからは、表面的な傾向や数字の羅列しか得られません。「売上が下がっている」「特定の顧客層が多い」といった事実は分かっても、その「なぜ？」や「次に何をすべきか？」といった、意思決定やアクションにつながる本質的な示唆にはたどり着けません。
- 関係者との認識のずれ: 分析を依頼した側と実施する側で、分析の「目的」や「得たい結果」についての共通認識がないまま進めると、分析結果を見た際に「求めていたものと違う」というミスマッチが生じます。
例えば、「先月の売上データをまとめてください」という問いは、目的が不明確な問いの典型例です。何のために売上データをまとめるのか（例：前月比較で課題を見つけたいのか、特定施策の効果測定をしたいのか）、その結果をどう活用したいのかが分からないため、単に数字を羅列するだけの分析になりがちです。
ビジネスの目的から「問い」を導く実践ステップ
データ分析を成功に導くためには、まずビジネス上の根本的な目的を明確にし、そこからデータで答えられる具体的な「問い」へと落とし込む作業が必要です。以下のステップで考えてみましょう。
ステップ1：データ分析の根本的な「目的」を明確にする
まず、なぜ今、このデータ分析が必要なのか、その背景にあるビジネス上の課題や達成したい目標は何なのかを徹底的に考え、関係者間で共有します。
- 例: 単に「売上を伸ばしたい」ではなく、「特定の新製品の売上が伸び悩んでおり、改善策を打ちたい」「既存顧客の離脱率が高く、原因を特定して対策を講じたい」といった、より具体的なビジネス課題や目標を特定します。
- 確認ポイント: その分析は、どのような意思決定や具体的なアクションに繋がるのか？分析によって、どのような状態を目指すのか？
ステップ2：目的達成のために「知るべきこと」を洗い出す
明確になった目的を達成するために、どのような情報や洞察が必要なのかをリストアップします。これはまだデータ分析の「問い」そのものではなく、目的を分解した要素です。
- 例（新製品売上改善の目的の場合）:
- なぜ新製品の売上が伸び悩んでいるのか？
- 顧客は新製品をどのように認識しているのか？
- 競合製品との比較で何が違うのか？
- 販売チャネルごとの売れ行きに差はあるか？
- 購入に至るまでの顧客の行動に特徴はあるか？
- 確認ポイント: これを知ることで、ステップ1の目的達成に近づくか？漏れや重複はないか？
ステップ3：「知るべきこと」を「データで答えられる問い」に変換する
ステップ2で洗い出した「知るべきこと」を、データ分析によって検証・回答できる具体的な疑問形、つまり「問い」に落とし込みます。ここで初めて、「データ」という制約を意識します。
- 例（「なぜ新製品の売上が伸び悩んでいるのか？」を知るために）:
- 「新製品のWebサイト訪問者のコンバージョン率は、既存製品と比較して低いか？」
- 「新製品を購入した顧客層の属性は、想定ターゲットと一致しているか？」
- 「購入を検討したがやめた顧客は、どのような経路をたどっているか？」
- 「広告クリック率は高いが、商品詳細ページの離脱率が高いのはなぜか？」
- 考え方のヒント: 「Why（なぜ）」という問いから入る場合でも、最終的には「What（何がどうなっているのか）」や「How（どのように起こっているのか）」といった、データで測れる事象に関する問いに具体化する必要があります。
ステップ4：問いの「具体性」と「データとの整合性」を確認する
立てた問いが、データ分析で実際に答えを出せるレベルまで具体化されているか、そして分析に必要なデータが手元にあるか（あるいは取得可能か）を確認します。
- 確認ポイント:
- その問いに答えるために、具体的にどのようなデータが必要か？（例：Webアクセスログ、顧客属性データ、購買履歴、広告データなど）
- 必要なデータは既に手元にあるか？形式は分析に適しているか？
- データで計測できない、あるいはデータ量が極めて少ないといった理由で、データ分析では答えられない問いになっていないか？（その場合は、アンケートやヒアリングなど別の調査手法を検討します）
- 問いは、分析結果を見て具体的なアクションを検討できるレベルまで落とし込まれているか？
このステップを踏むことで、漠然とした目的が、データと向き合うための明確で実行可能な「問い」へと変換されます。
事例：Webサイト改善における目的と問い
架空のWebサイト運営会社を例に、目的から問いを導く流れを見てみましょう。
- 漠然とした状態: 「Webサイトのコンバージョン率を上げたい」
- 目的の明確化（ステップ1）: 新規顧客獲得のために、Webサイト経由の問い合わせ件数を増やしたい。特に、製品Aのページからの問い合わせ率が低いことが課題。
- 知るべきことの洗い出し（ステップ2）:
- なぜ製品Aページの問い合わせ率が低いのか？
- 製品Aページの訪問者はどこから来ているのか？
- 製品Aページを閲覧した人は、その後にどのような行動をとっているのか？
- 製品Aページのコンテンツに問題はないか？
- データで答えられる問いへの変換（ステップ3）:
- 「製品Aページの流入元別の直帰率はどのくらいか？」
- 「製品Aページからの離脱が多い箇所はどこか？」
- 「製品Aページを見たユーザーのうち、問い合わせページまで到達した割合はどのくらいか？」
- 「製品Aページの閲覧時間は他の主要製品ページと比較して短いか？」
- 具体性とデータ整合性の確認（ステップ4）: Webアクセスログやサイト内の行動データ、既存の顧客データを用いて、これらの問いに答えられるか確認する。例えば「製品Aページのコンテンツの問題」はデータだけでは答えられない可能性があるため、サイト改善の知見やユーザーテストも組み合わせる必要が出てくる、といった判断ができます。
このように、漠然とした「コンバージョン率を上げたい」という目的が、最終的に「製品Aページの離脱が多い箇所はどこか？」といった、データ分析によって検証可能で、具体的な改善アクション（例：離脱が多い箇所のコンテンツを見直す）に繋がりやすい問いへと変わります。
まとめ：目的から問いを立てる習慣を
データ分析で失敗しないための第一歩は、「何のために」その分析を行うのか、その目的を明確にすることです。目的が定まれば、自ずと「何を知るべきか」が見えてきます。そして、「知るべきこと」を、手元にあるデータで答えられる具体的な「問い」に落とし込む訓練を重ねてください。
分析に取りかかる前に、少し立ち止まって「この分析の目的は何だろう？」「その目的を達成するために、データでどんな疑問に答えられれば良いのだろう？」と考えてみる習慣をつけましょう。この小さな習慣が、あなたのデータ分析を単なる作業から、ビジネスに貢献する価値ある活動へと変えていくはずです。