2013/08/31

書評「会社を変える分析の力 」:データ分析をする時の4つの自問自答

「会社を変える分析の力」という本が、ここ最近考えていたこととドンピシャという感じで、示唆に富む内容でした。

本書は、データ分析をする際の「心得」が書かれています。データ分析の心得は、高度な分析モデルやツールを使うケースから、Excelで関数を使って集計しグラフを作るという場合にもいずれにも当てはまります。本書で言われていることはどれも至極当然のこと。でも、実際に自分はできているか。全てにYesとは言えない自分がいました。

■このデータ分析は、問題解決のための意思決定にどれだけ使えるのか?

本書のスタンスで明確にしているのは、ビジネスにおけるデータ分析は問題解決につながってなんぼ、というもの。

データ分析とはデータで問題を解決すること。問題解明につなげる意図がないデータ収集や数値計算は、その方法がどれだけ高度であっても単なる「数字遊び」と著者は言います。

データ分析から得られた結果/示唆を、問題解決のための意思決定にどれだけ使えるか。ここが肝であり、「データ分析=意思決定の重要性×意思決定の寄与度」で決まると。2つ目の意思決定の寄与度とは、意思決定のための判断材料が数多くある中で、どれだけ重要な材料になれるかです。

■データ分析をする時の4つの問い

本書を読み始める前に目次を見て、まず始めに読んだ箇所が「データ分析をする時の4つの問い」でした。一番に目を通したこともあってか、読後においても最も印象に残っている問いかけでした。

著者は、データ分析の際には4つを自問自答するようにしていると言います。4つはデータ分析でビジネスを変える力の鉄則を問うものだから。若手を育成する際にもこの4つを繰り返し、繰り返し問いかけるそうです。

1.その数字にどこまで責任を取れるか?

データ分析者の役割とは端的に言うと数字を作ることです。であるならば作った数字に自分が責任を持てるかどうか。分析結果を出すと、それが大変なプロセスほど満足感も高まります。でも、その数字が本当に正しいのか、計算ミスや分析ミスをしていないか。疑いの目を向ける。自分自身がその数字に違和感がなく納得のいくものかどうか。

なお、「数字が正しいか?」と「予測結果が正しいか?」は少し別の話です。データ分析結果というのはあくまでもっともらしい答えであり、その予測通りになるとは限らないです。責任を持たなければいけないのは、あくまで分析が正確にされているかどうかです。

2.その数字から何がわかったか?

データ分析をした結果、前年比で30%増えた、みたいなことがわかります。ここで注意しないといけないのは、この段階では計算結果に過ぎないということ。本当に必要なのは、この結果から何がわかったかという「解釈」です。解釈は示唆・インサイトなどと表現してもいいですが、数字の意味を具体的に言えるかどうかです。

数字の解釈をするためには、分析の発端である分析課題、仮説、データや分析の前提/制約まで立ち返り、トータルで考える必要があります。数字を数字で終わらせないためにも「その数字から何がわかったか?」と問いかけるのです。

3.意思決定にどのように使えるのか?

データ分析の価値は意思決定のためにどう使えるかです。それなのに、「意思決定にどのように使えるか?」にちゃんと答えられないようなら、それは単なる分析遊びをやっていたにすぎないかもしれません。

著者は、多くの分析者はこの問いに「予測ができるようになった」などと答えると言います。でもこれは答えになっていない。どのように使えるか?の答えとしては、予測ができるようになり何の意思決定にどう使えるようになったかまでを具体的に言える必要があります。

がんばって分析を進め解釈もした、でもそれが意思決定には使えない時ほど無駄なことはありません。これを防ぐためには、いきなり計算や分析プロセスに入るのではなく、自分はこれからどういう問題に対して分析を始めるのか、得られるであろう結果/解釈が意思決定に役立つかどうかをまず最初に考える。そのための問いが「意思決定にどのように使えるのか?」。

4.ビジネスにどれぐらい役に立ったか?

データ分析の価値は意思決定にどれだけ役立ったかですが、ビジネスにおいてはこれだけでは十分ではありません。データ分析からわかったことが実際のビジネスに貢献できたかどうかです。ビジネスへの貢献度を具体的な数字で答えられるのが理想です。単に売上に貢献できましたとかではなく。

データ分析でビジネスに役立つところまで持っていくには、分析をして終わりではなくその結果を役に立てたい、もっと貢献したいという強い気持ちが求められます。意思決定者の立場になり、当事者意識を持つ。意思決定にどう使い、それが実際のビジネスにどう活かされるのか。より具体的にイメージしてみる。この問いかけに対して答えられる時、データ分析者として初めて達成感に浸れるのです。

■その深掘りは、単なる知的好奇心を満たすためにやろうとしていないか?

読んでいる中であらためて自分が問われていると思った1つが、「そのデータ分析は自分の知的欲求を満たすだけのためにやろうとしていないか」でした。

データ分析のプロセスで一般的なのは、大きなところからデータで明らかにし、徐々に詳細や深掘りをしていく流れです。どこを細かく見ていくかを決める際に、その深掘りはデータ分析の目的(設定した課題)と仮説に沿ったものになっているかが本来です。そうではなく、単に自分の好奇心だけのWhy?を知るだけの深掘りになっていないか。課題解決・仮説検証・意思決定につなげる分析は頭ではわかってはいるのですが、いざデータ分析にどっぷり入ってしまうと、ついつい視野が狭くなってしまいがちです。目的やゴールを見失わないようにしなければ、と。あらためて。

★  ★  ★

本書で書かれているのは、データ分析をする際の心得や姿勢と、著者の経験や事例の具体例が中心です。逆に言うと書かれていないのは具体的な分析モデルであったり解析手法です。この本を読んですぐに分析力が向上することは望めないかもしれません。

ただし、本書の心得を理解し、そもそもデータ分析とは何なのか。何のために、どう活用するのか。実際のビジネス課題は千差万別で、分析からわかることも様々。意思決定にどう使い、それがビジネスにどう貢献できるか。このあたりを常に意識しながらデータ分析を進めるのか、それとも単に「数字あそび」をやっているだけなのか。以下のデータ分析での4つの問いは、意識し続けたいと思っています。
  • その数字にどこまで責任を取れるか?
  • その数字から何がわかったか?
  • 意思決定にどのように使えるのか?
  • ビジネスにどれぐらい役に立ったか?




2013/08/25

なぜイチローは日米通算4000本安打を打てたのか

イチロー選手が日米通算4,000本安打を達成しました。以下の動画は記録達成の瞬間です。


Toronto Blue Jays vs New York Yankees-Ichiro 4,000 Hit - YouTube

ヒットを打った後にチームメイトがダッグアウトから出てきて、観客からも祝福されるシーンは感動でした。実況アナウンサーが「ヨンセン!」「オメデトウ!」と、ちょくちょく日本語を入れているのもうれしいですね。

■成功の裏には2倍以上の失敗や悔しさがある

4000本安打達成後のインタビューが、イチローの考え方/哲学が色々出ていておもしろかったです。例えば、以下のコメントです。

オーディオブックを献本いただき、初めて聴いてみた所感

以前のエントリー記事で、「MAKERS―21世紀の産業革命が始まる」という本の書評を書いていました。
「MAKERS」書評:Web世界で起こった革命がモノづくりでも起こる未来は明るいのか?

「MAKERS」のオーディオブック版が8月23日より配信開始とのことで、このエントリー読んでいただいた株式会社オトバンク様からいただきました(いわゆる献本のような形です)。同社はオーディオブックなどの音声コンテンツを配信するFeBe(フィービー)を運営しています。

オーディオブックとは、本を耳から聴くものです。例えば、以下のサンプル音声を聞いてみるとイメージしやすいと思います。どちらも、クリックすると再生ページに飛び再生が自動で始まります。
  • 「もしドラ」のオーディオブックサンプルはこちら 
  • 今回いただいた「MAKERS」のサンプルはこちら 

■オーディオブックを聴いてみた

オーディオブックをちゃんと聞いたのは今回が初めてでした。まず思ったのは、同じ本でも文字を目で読むのと音で耳から入れるのでは、感覚として全く違うことでした。脳の異なる場所が刺激される感じで、新鮮な体験です。

記憶への残り方も目と耳では同じ内容でも違うように思いました。今回はMAKERSというビジネス書でオーディオブックを経験させていただきましたが、小説だともっと違った体験になるように思います。

その一方で、オーディオブックは自分には合わないなとも感じました。合わないというのは私自身が本に求めるニーズを満たしてくれないという意味です。簡単に書いておくと、
  • インプットの速さが耳と目では、目のほうが早い。速読と速聴では速読のほうが効率がよい(速聴のトレーニングをすれば変わるかもしれませんが)。オーディオブックにもFeBeには2倍速コンテンツが用意されていますが、それでも目で文字を読むほうが早い。本をパラパラとページをめくってざっと全体観をつかむのもオーディオブックではできない
  • メモが取りにくい。本であればメモを取る時にはただ次のページに進まず立ち止まれますが、オーディオブックの場合は気になったフェーズを聴いてメモを取るためにはデバイスを一時停止する必要があり、この作業が面倒に思いました
  • 付箋や電子書籍のハイライトができないので、後からオーディオブックを聞き返したい箇所にダイレクトに行くのが困難。よって、再読(再聴)で必要な箇所だけ聴くことや、読後のまとめがやりづらい。【8/26追記】FeBeのオーディオブック再生用アプリ“KikuPlayer”では付箋機能がある

思うに、紙や電子書籍の目で読む本と、オーディオブックでは読者層が異なってくるのではないかなと。目で読むのも音で聴くのも両方好む重なるユーザーは存在はすると思いますが、読書のヘビー層はオーディオブックとは相性があまりよくないのかもしれません(少なくとも私がそうでした)。

それよりも、あまり読書をしない人であったり、読みたくても読書をする時間が取れない人が、隙間時間や何かをしながら聴くというイメージがあります(家事とか)。通勤中に聴くのもありかもしれません。満員電車で本を手にできない状況でも再生ボタンさえ押せれば聴くことができそうです。

■FeBeを見てみると

ここからはFeBeを見ての所感です。FeBeはオーディオブックなどの音声コンテンツを配信するサービスサイトです。

正直な感想として、もったいないと思いました。オーディオブックなどの音声コンテンツがあるのに、仕組みとして使いやすいようには思えなかったからです。
  • 購入(音声ファイルダウンロード)できるのがデスクトップPCのFeBeサイトのみ(?)。iPad/iPodやAndroidスマホでもやってみましたが、うまくダウンロードできませんでした
  • Mobileでのダウンロードページには「iPhoneやiPodをご利用の方は、ストリーミング再生となり、音声の保存はできません」。この方法は使いやすいとは言えない・・
  • iPhoneに音声ファイルを入れる場合は、デスクトップでダウンロード→iTunesへインポート→iPhoneと同期という流れ。厳しい言い方をすればこのやり方は5年くらい古い印象です。初期のiPodとiTunesを同期させて音楽を取り込んでいた時代のやり方。専用アプリで購入/ダウンロード、ファイル保存、再生、を全てMobile内で完結させる仕組みを用意すべきと思いました。聴くまでのハードルをなるべく下げないと。【8/26追記】FeBeのオーディオブック再生用アプリ“KikuPlayer”では、付箋機能やリピート再生、倍速再生などの利用が可能。スマホからのダウンロード再生もアプリより行うことができる
  • 理想を言えば、Amazonのページには同じ本が紙でもKindle版(電子書籍)のどちらも買えるので、そこにオーディオブックが買えるとよいと思いました。オーディオブックはKindleアプリから聞ける仕組みに

オーディオブックの価格設定も気になりました。基本的には紙の本と同じ値段です。日替わりの値下げや、有料会員になると安く購入できる仕組みもあるようですが、それを考慮しても割高感があります。例えば、今回のMAKERSオーディオ版は1995円。紙と同じというのは高い印象です。

価格に対する個人的な感覚としては、紙の本>電子書籍>オーディオブックの順番。この理由を考えてみると、コンテンツ内容は同じですが、目に見えるリアリティみたいなものがあるほど、価格の価値としては高く感じてしまうからだと思います。

紙の本に比べると電子書籍はモノとしてのリアリティは下がりますが、電子書籍デバイスの中に画面内で存在はしています。ぎりぎりモノとして認識できるレベル。

オーディオブックは電子ファイル化された音声なので、電子書籍に比べてさらに実態としての存在感が低く感じるんですよね。だから実態感が、紙の本>電子書籍>オーディオブックとなり、価格許容度もこの順番になってしまう。AmazonではKindle版が同じ紙の本より安いことが多いので、紙の本>電子書籍が普通になっている一方で、「オーディオブック=紙の本」がなおさら高いように感じてしまいます。

オーディオブックについては、まずは認知を広げ、ユーザーを増やせるかどうかだと思うので、潜在ニーズのある層でも価格がボトルネックとなってしまうのではないか。戦略的な値付けも大胆にやってみてもいいかもと思いました。

★  ★  ★

色々と書いてしまいましたが、オーディオブックはコンテンツとしては紙の本や電子書籍とはまた違って、故に紙/電子書籍では応えられなかったニーズを満たせる可能性があると思います。

詳細の数字は割愛しますが、海外に比べて日本でのオーディオブック市場は小さいようなので、これからの国内でのオーディオブック市場の拡大はどこまでいくのか。今回いただいたMAKERSを機に関心領域の1つとなりそうです。


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書いている人 (多田 翼)

複数のスタートアップ支援に従事。経営や事業戦略のコンサルティング・アドバイザー・メンター、プロダクトマネージャー、マーケター。前職は Google でシニアマーケティングリサーチマネージャー、現在は独立 (詳細は LinkedIn または Facebook をご覧ください) 。

1981年 (昭和56年) 生まれ。名古屋出身、学生時代は京都。現在は東京23区内に在住。気分転換は毎朝の1時間のランニング。note も更新しています。

内容は個人の見解です。