【そうか、ここが問題だったんだ! がどんどん見えてくるデータの読み方・活かし方】が学べます。

今回の読書メモは、『そうか、ここが問題だったんだ! がどんどん見えてくるデータの読み方・活かし方』です。

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本書を手にした目的は、数字をビジネスに活かせる人材になるヒントを学びたいと考えたからです。

本書には、実際に著者がサポートしたプロジェクトを題材に課題解決のプロセスがまとめられています。

課題解決は以下の5つのプロセスで進めていきます。

(1)課題定義

(2)現状把握

(3)課題ポイント特定（WHAT）

(4)要因の特定（WHY）

(5)方策の検討（HOW）

データを活用しながら課題を解き進めていく方法が学べます。

著者

そうか、ここが問題だったんだ! がどんどん見えてくるデータの読み方・活かし方

作者: 柏木吉基
出版社/メーカー: 大和出版
発売日: 2016/05/14
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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著者は、データ&ストーリーLLCの代表です。

大学卒業後、日立製作所入社し、在職中に欧米両方のビジネススクールで学び、2003年MBAを取得します。

2004年には日産自動車に転職し、海外マーケティング&セールス部門、組織開発部ビジネス改革チームマネージャなどを歴任します。

数多くの社内変革プロジェクトのパイロットを務め、経営課題の解決、新規ビジネス戦略策定など、データやロジックを組織の意思決定に活かす経験をたくさん積まれています。

課題とは何か？

◆28ページ～29ページ◆

課題解決を成功させる最初の重大なポイントは、入り口、つまり課題定義にあります。そこを踏み外すと、後のプロセスでどんなに努力しても水の泡となりかねません。そこでまず、PART1でも触れた課題定義で抑えるべき3つのポイントを1つ1つ考えていきましょう。

お客様……誰の視点での課題か？

論点……何が言える・できると課題を解決したことになるのか？

具体性……課題に使われている言葉や表情は具体的で明確か？定量化は可能か？

「お客様」「論点」「具体性」の3つを抑えて課題を定義する

今までの課題の定義には具体性が欠けていました。

これからは課題を解決した状態を定量化して表すようにしましょう。

二軸の視点――データの関係性に着目して掘り下げる

◆89ページ～91ページ◆

では、要因と思われる項目を仮説として挙げた後、それらをどのように検証すればよいのでしょうか。このときに重要となる視点が「データ間の関係に着目する」ことです。今、私たちは「要因」について考えています。要因とセットになるのが「結果」です。「要因」と思われるもの（仮説）が、「結果」と本当に関係があるのかどうかを調べるのです。関係のあるなしは、要因が結果に影響を与えているかどうかで調べることになります。感覚的に最も容易に確認できる方法が、グラフで可視化することです。「要因」と「結果」となり得る項目について、それぞれのデータを2つの軸となります。このときに便利なのが「散布図」と呼ばれるグラフです。散布図の例は右ページのようになります。縦軸に「結果」となる項目をとり、横軸に「要因」となる項目をとり、両者の関係を示します。

仮説の検証は縦軸に「結果」、横軸に「要因」をとった散布図で検証する

これはすぐに使えそうです。

「結果」と「要因」をグラフで可視化することを習慣しましょう。

関係性を数値で確かめるには

◆92ページ～93ページ◆

さらにもう1つ便利な手法をご紹介しましょう。「相関分析」と呼ばれる分析手法です。2つのデータ（項目）の関係性の強さを数値化することで定量的に測ります。散布図では視覚的に確認しましたが、これだけでは、同じ結果に対しての解釈が、人によって分かれる場合が出てきます。相関分析では、2つのデータの結びつきの強さを、相関係数と呼ばれる指標で示します。これにより、解釈が分かれる問題は解消します。相関係数は-1から+1までの間の値をとり、-1や+1に近いほど、結びつき（相関）が強いと判断します。+と-は、次のようなことを示します。

(1)+は、両者の増減関係が同じである場合

(2)-は一方が増えれば他方が減るというように増減関係が逆の場合

2つのデータの結びつきの強さを、相関係数で示す

これは、ちょっと難しそうですが、慣れればできるようになるのでしょうか？

「相関係数」は、エクセルの「関数」や「分析ツール」を使えば簡単に求められそうです。

今度、仮説の検証を行う際に試してみましょう。