データ分析で仕事の課題を解決するには？基本の考え方【入門】
データ分析に興味を持ったものの、「具体的に仕事でどう役立つの？」「自分の抱えている課題をデータで解決できるの？」と疑問に思っている方もいらっしゃるかもしれません。
データ分析は、単に数字を集めて眺めるだけでなく、ビジネスや日々の仕事で直面する様々な課題を解決するための強力なツールになります。このツールを使いこなすための基本的な考え方とステップをご紹介します。
なぜデータ分析が問題解決に役立つのか？
私たちの周りには、「なんとなくこう思う」「以前はこうだったから」といった、経験や勘に基づいた判断が多くあります。もちろんこれらが役立つ場面もありますが、複雑な状況では見誤ってしまう可能性もあります。
データ分析が問題解決に役立つのは、客観的な事実（データ）に基づいて、何が起きているのか、なぜそれが起きているのかを理解する手助けをしてくれるからです。
- 現状の正確な把握: 経験や勘では気づけなかった課題の本当の原因や、 hidden（隠れた）な問題点を発見できます。
- 効果的な施策の立案: データに基づいているため、勘に頼るよりも効果が見込める施策を考えやすくなります。
- 施策の効果測定: 実行した施策が本当に効果があったのかを、データで明確に確認できます。
このように、データ分析は問題解決のプロセス全体で役立つ考え方なのです。
データ分析で問題解決を進める基本のステップ
データ分析を使って課題を解決するには、いくつかの基本的なステップがあります。特別なフレームワークを覚える必要はありません。私たちが普段行っている問題解決の考え方に、データを組み込むイメージです。
ステップ1: どんな問題を解決したいか明確にする
まず最初の、そして最も重要なステップは、「何を解決したいのか」を具体的にすることです。「売上を上げたい」といった目標は素晴らしいですが、データ分析で取り組むには少し漠然としています。
「どの商品の売上が落ちているのか？」「特定顧客層の解約率が高いのはなぜか？」「ウェブサイトのどのページからの問い合わせが少ないのか？」のように、具体的な「問い」に変えてみましょう。
この時、「なぜそれが問題なのか？」「その問題が解決すると、どんな良いことがあるのか？（目指す状態は？）」といった背景や目的を一緒に考えると、その後のステップに進みやすくなります。
ステップ2: 問題解決に必要なデータを集める
解決したい問題が明確になったら、次にその問いに答えるためにどんなデータが必要かを考えます。
例えば、「特定商品の売上が落ちている」なら、その商品の過去の売上データ、競合商品の価格データ、関連するキャンペーンデータ、顧客の購入履歴などが考えられます。
社内のシステム、Excelファイル、ウェブサイトのアクセスログ、顧客アンケート結果など、様々な場所にデータは存在します。まずは身近な、今持っているデータから始めましょう。必要なデータがない場合は、どうやって集めるか（アンケートを取る、新しい記録方法を導入するなど）を検討します。
ステップ3: データを分析して「何が起きているか」を知る
必要なデータが集まったら、実際にデータを分析して、問題の現状や原因の手がかりを探ります。
入門レベルでは、難しい統計分析は必要ありません。まずは、Excelなどのツールを使って、
- 集計: 合計、平均、最大、最小などを計算する。
- 並べ替え/絞り込み: 売上が大きい順、特定の条件に合うデータだけを見る。
- 比較: 前月と今月の売上を比べる、A店舗とB店舗の成績を比べる。
- グラフ化: データの変化（傾向）、分布、関係性を視覚的に捉える。
といった基本的な操作で十分です。例えば、売上データとキャンペーンデータを並べてみて、「キャンペーンを行った月に売上が伸びているか？」といった関係性を見るだけでも、多くの発見があります。
データ分析の目的は、データの中から意味のある情報やパターンを見つけ出し、問題の背景や原因について仮説を立てることです。
ステップ4: 分析結果から解決策や次のアクションを考える
データ分析によって見えてきた事実やパターンは、問題解決のための重要なヒント（示唆 -しさ- と言います）になります。
例えば、「特定の時間帯にウェブサイトへのアクセスが減っている」という分析結果が得られたとします。ここから「もしかしたらその時間帯にサーバーに負荷がかかっているのかもしれない」「その時間帯にターゲット顧客層が利用するSNSで広告が出ていないのかもしれない」といった、いくつかの可能性や解決策のアイデアを考えます。
分析結果が「これだ！」と一つの原因や解決策を明確に示してくれるとは限りません。データから得られた示唆を元に、複数の可能性を検討し、最も効果がありそうな次のアクションを考えます。
ステップ5: アクションを実行し、結果を評価する
ステップ4で考えた解決策を実行します。そして、施策を実行した結果がどうなったのかを、再びデータを使って評価します。
例えば、「ウェブサイトのアクセスが減る時間帯に広告を出す」という施策を実行したら、施策実施後のその時間帯のアクセス数がどう変化したかをデータで確認します。
もし期待した効果が出ていなければ、分析や施策を見直し、別の方法を試す必要があります。データ分析を使った問題解決は、一度やって終わりではなく、このステップを繰り返しながら精度を高めていくプロセスなのです。
具体例でイメージを掴む
簡単な例で考えてみましょう。あなたが担当している商品の売上が、最近落ち込んでいるとします。
- 問題の明確化: 「この商品の売上低下を止めたい。なぜ売上が落ちているのだろう？」
- データ収集: その商品の過去の売上データ、価格データ、競合の動向、顧客からの問い合わせ内容、販売チャネル（どこで売っているか）別のデータなどを集めます。
- データ分析:
- 売上データを月ごとにグラフ化して、いつからどのくらい落ちているか見る（傾向分析）。
- 販売チャネル別に売上を比較し、特定のチャネルだけ落ち込んでいるか見る（比較）。
- 問い合わせ内容を集計して、商品に対する不満（価格、品質など）が多いか見る（集計、グループ分け）。
- アクション検討: 分析の結果、「特定のECサイトでの売上が大きく落ち込んでいる」「価格についての問い合わせが増えている」という示唆が得られたとします。ここから「そのECサイトでのプロモーションを強化する」「競合の価格を調査し、価格設定を見直す」といった具体的なアクションを考えます。
- 実行と評価: 施策を実行し、その後再び売上データや問い合わせデータを分析して、効果があったかを確認します。
このように、データ分析は「なぜ？」という疑問に対し、データという事実に基づいたヒントを提供してくれるのです。
はじめの一歩を踏み出すには
データ分析を使った問題解決は、最初は難しく感じるかもしれません。しかし、特別な才能や高価なツールが必要なわけではありません。
まずは、あなたが普段の仕事で抱えている小さな疑問や課題から、データを使って考えてみましょう。「なぜ、この作業は時間がかかるのだろう？」「どうすれば、もっと効率よくできるのだろう？」といった身近な問いも、データ分析の対象になります。
そして、今持っているExcelデータなど、すぐに手に入れられるデータを使って、この記事で紹介したステップを試してみてください。完璧な分析を目指すのではなく、「データを見ると、何が分かるかな？」という軽い気持ちで始めてみるのが大切です。
データ分析は、あなたの仕事における「問題解決力」を確実に高めてくれるスキルです。一歩ずつ、着実に学びを進めていきましょう。