Biz on Think and Write

先行指標と遅行指標を組み合わせて早くて確実な改善活動を進めよう

Wed, 24 Jun 2026 14:31:50 +0900

先行指標と遅行指標

データ分析の現場ではさまざまな指標が使われていますが、その指標が事象に対して先んじた数値なのか、それとも後から結果を説明している指標なのか、という違いは重要です。前者は先行指標、後者は遅行指標と呼ばれます。

先行指標と遅行指標にはどのようなものがあるでしょうか？例えば、あなたがSaaSのような月額課金サービスを提供しており将来のユーザ数を知りたいとしましょう。この数値に影響を与える指標はたくさんありますが、そのなかでも獲得しているリードの数は先行指標になります。一方で顧客の離脱率は遅行指標です。

先行指標は現在の活動のうち将来に影響を与える要因を数値にしたもので、これから起きうる事象を推測するために使えます。たとえばリード数は将来ユーザになる見込み顧客の数なのでリード数に課金率を掛けることで獲得顧客数を見積もることができます。

遅行指標は過去の成果を測定した指標であり既に起きたことを示す数値です。結果を表す指標なのでサービスの成功や失敗を評価するのに役立ちます。たとえば顧客の離脱率は既にサービスから離れてしまった顧客の割合です。これは結果そのものでありサービスの性能を明確に示します。

先行指標のもつ課題

では、先行指標と遅行指標のどちらが有用な指標でしょうか？同じことがわかるならば先にわかるほうが役に立つことは間違いありません。サービスから離脱した顧客の数がわかってもその顧客へ対策することは難しいですが、サービスを離脱しそうな顧客の数がわかれば先んじて対策を打つことができます。ですが実際のところそんな簡単にはうまくいきません。先行指標は有用ですが遅行指標と比べたときにいくつかの弱点があるのです。

先行指標がもつ弱点の1つは先行指標を決めることが簡単ではないということです。遅行指標はいわば結果なので直感的に決めることができますが先行指標はそこからカスタマージャーニーを遡ったりサービス上の行動を深堀りするなど調査が必要になります。ビジネスはさまざまな要因が同時に影響し合うため有用な先行指標を特定することは簡単ではありません。特にサービスを立ち上げた初期はデータが不足しているためどの指標が先行指標たりうるのかわからないことも少なくありません。

2つ目の問題は、先行指標には不確実性が伴うことです。遅行指標は結果そのものなので将来予測という意味での不確実性はありません。離脱率は離脱という事実の集計値であり、そこに「これからどうなるか」という曖昧さはありません。一方、先行指標は現時点の状態から将来の値を推測するものなのでどれだけ精度を上げても予測が外れる可能性は残ります。現在の見込み顧客数から将来の獲得顧客数をある程度は予測できますが、実際にその値になるかどうかはやってみないとわかりません。自分たちが知らないところで問題が起きて推測値より大きく下がるかもしれませんし、そうでなくても様々な要因で上下にブレが発生することは容易に想像できるでしょう。

遅行指標の有用性

このように先行指標には課題がいくつかありますが、一方で、遅行指標にも問題はあります。遅行指標は既に起きてしまったことから集計された値ですので、その問題そのものを解決することはできません。たとえば離脱率を計測しても既に止めてしまったユーザそのものを復帰させることは極めて難しいでしょう。

遅行指標は結果そのものであり確実な指標になります。そのため問題を特定する旅の出発点として有用でしょう。先行指標から課題を探すには先行指標がもつ不確実性に目を向ける必要があります。その指標がもつリスクを理解しなければ誤った分析をしてしまう可能性があります。それに比べて遅行指標は明地に足のついた指標で何を示しているのか明確です。そのため遅行指標を起点に課題を探すことで空回りを減らし、結果として早く改善サイクルを回すことが可能になります。

立ち上げたばかりでデータが少ないサービスでは先行指標を探すことが困難というのは先に述べたとおりです。さらに、自分たちのサービスの価値や課題に対する知見が溜まっていない状態で課題を探すのは難しいものです。それよりは、まず遅行指標から自分たちの明らかな課題を解決し顧客を理解しながら徐々に先行指標を探索していくとよいでしょう。

先行指標と遅行指標の特徴を活かす

KPIはさまざまな側面から見ることが重要です。先行指標という不確実性をもった早期発見と遅行指標という遅れて届く確実な報告、このどちらもが必要になります。どちらか片方ではなく両方を上手く組み合わせることで自分たちの意思決定をより良いものにすることができます。

自分たちの細かいアクションの効果は先行指標が敏感に反応するため便利でしょう。施策の効果が遅行指標に現れるまで待つ必要がなく次々と手を打つことができます。しかし、先行指標はあくまで予測でしかありません。最終的な成果は遅行指標を見ることによって正しく評価する必要があります。この先行指標を見ながら改善を行い遅行指標で確認するというサイクルを回すことで早く確実に改善を実施することができるようになります。

冒頭のSaaSの例で具体的に考えてみましょう。まず遅行指標である離脱率を見て「契約から3ヶ月以内の離脱が多い」という確実な課題を見つけます。次にその原因を遡り、たとえば「オンボーディングで特定機能を使ったユーザは定着しやすい」という仮説を立て「初週の機能利用率」を先行指標として設定します。あとはオンボーディング施策を打ちながら、この先行指標が日次・週次でどう動くかを見ながら施策を打ち、数ヶ月後に離脱率という遅行指標で本当に効果があったかを答え合わせします。先行指標で素早く回し遅行指標で確かめるというのがこのサイクルのポイントです。

先行指標は将来の成果を予測する道標、遅行指標は過去の成果を評価する物差しです。この2つを組み合わせて初めて早く・確実に改善を進めることができるのです。

OKRとKPIの連携

Wed, 24 Jun 2026 14:14:41 +0900

定量的な評価が野心的な目標を阻害するという誤解

近年、ビジネスや組織の世界では定量的な目標管理が重要視されています。組織全体が一体となり戦略的方向性を確保しながら成果を最大化するためには明確な目標設定とそれに伴う定量的な測定が両方が必要だからです。

一方で、定量的な評価に対する誤解も少なくありません。「定量的な評価は野心的な目標の策定を妨げる」「数値で表現できる目標しか設定できない」「定性的な目標は定性的にしか評価できない」といったものです。これらは典型的な誤解で、実際には野心的で定性的な目標を掲げながら達成度を定量的な指標で評価することは十分に可能です。

このような組み合わせをうまく組み合わせたのがOKRと呼ばれるフレームワークです。本記事ではOKRとKPIの関係を説明しながら野心的な目標を定量的に評価する方法を解説します。

OKRの概要と特徴

まずはOKRについて簡単に解説しましょう。OKRとはObjectives and Key Resultsの略称で組織やチームが目標に対する成果管理を効果的におこなうためのフレームワークです。このフレームワークは組織の方向性を明確に示し目標に向かってチームが一体となって動くためのツールになります。

Objectives（目標）は組織やチームが達成したい具体的な目標や方向性を示します。これらの目標はビジョンや目的を示しチームメンバーに組織の方向性とその意義を明らかにします。基本的にはこのままだと達成が無理だろう、というくらいのストレッチした目標を設定します。

Key Results（成果指標）はその目標の達成を評価するマイルストーンです。Key Resultsは目標達成の進捗状況や成功度を測定するための指標であり基本的に数値によって表現されます。これらの成果指標は目標達成度を客観的に評価し、チームが目標に向かって前進するための進捗度を定量的に把握することができます。

OKRは組織やチームの目標を明確にし透明性とフォーカスを高めることでチームメンバーが共通の目標に向かって協力するための枠組みです。70%も達成できれば成功といえるようなストレッチゴールを設定することで、野心的な目標を掲げながら達成度を客観的かつ定量的なマイルストーンによって評価できます。このように野心的な目標と定量的な評価を組み合わせたものがOKRです。

お互いに補い合うOKRとKPI

次はOKRとKPIの関係についてかんがえてみましょう。少なくない人たちがOKRとKPIについて「OKRを導入するためにKPIは必要ない」とか逆に「KPIがあるならOKRはいらない」とか「OKRは難しいからKPIがあれば十分」だという人もいます。このような認識はあまり正しいとはいえません。OKRとKPIは組織と目標の管理についてお互いに別の存在でありながらお互いに補完しあう存在です。

OKRは野心的な目標の設定とそれに対するマイルストーンを示す枠組みです。Key Resultsはあくまでも目標に対する進捗を示す期間限定の目標値です。そのため、プロジェクト単位や四半期といった区切りごとに設定し直されます。この仕組みはチームの向き先を揃え評価軸をクリアにすることで集中力を高めます。

一方でKPIはサービスのパフォーマンスを評価する総合的な指標の集まりです。自分たちのサービスの現状を評価するために組織が継続的に監視すべきいわば健康診断です。目標へのマイルストーンというよりは現在がどのような状態なのか確認するために使うという向きが強いでしょう。

同じ数値を扱っていてもOKRのKey Resultsは前に進むための「狙い」であり、KPIは健全さを保つための「定点観測」という役割の違いがあります。この役割の違いがあるからこそ両者は相互補完的に機能するものなのです。

OKRとKPIを連携させる手順

では、OKRとKPIを使った仕組みを構築しようとしたとき両者は自然と統合するのでしょうか？そんなことはありません。お互いの特徴を考慮したうえで上手くすり合わせることが不可欠です。

OKRとKPIどちらから手をつけるべきでしょうか？まずはKPIからスタートしましょう。自分たちの組織やビジネスにおいて把握するべき重要な指標を見つける必要があるからです。どんな指標が自分たちにとって重要でありアクションを生み出すことができるのか知らなければOKRに利用することもできません。

KPIが整理されてきたら次は組織やチームで長期的な目標をOKRのフレームワークで検討します。目標は具体的で野心的なものであるべきであり組織全体が共有する方向性を示すものとしましょう。そして、この目標を達成を示すKey ResultsとしてKPIを中心に議論し選択します。

Key Resultsの選定には目標との関連性や測定可能性、具体性などを考慮しながら目標達成を示すための指標であることも重視されます。KPIを分解したり、その周辺の指標をピックアップすることもあります。

さらに組織やチームは定期的なレビューや進捗報告をとおしてOKRとKPIの連携を確認し調整をおこないます。OKRもKPIも一度作って終わりではなく継続的に改善をする必要があります。特にOKRは設定したもののKey Resultsがマッチしていなかったということはよくあります。レビューや報告の際に得られたフィードバックや洞察を活用し改善していきましょう。

このようにしてOKRとKPIを統合することでOKRによる定性的な目標と定量的なマイルストーン、そしてKPIという総合的な定量評価が協働するようになります。組織やチームは目標を達成するための組織の方向性と定量指標を通した効果的なマネジメントが可能になるのです。

ケーススタディをかんがえてみる

それでは、具体的にOKRとKPIをどのようにして連携させればよいのかWeb広告運用の組織を元に簡単な例をかんがえてみましょう。Web広告運用をするのであれば購買へ繋がったユーザーの流入経路であったりセグメントごとのインプレッション数、コンバージョン率、広告のコストなどの数値が重要な指標であることは明らかでしょう。つまり、これらの指標がWeb広告運用におけるKPIとなります。

この状態から新しいキャンペーンをおこなうとしたらどのようなOKRを立てるべきでしょうか？たとえばObjectiveとして「新しいキャンペーンを成功させる」とおいてみましょう。このときKey Resultsとして「キャンペーン広告のインプレッション数を他広告の150%に向上させる」「キャンペーン広告のCTRを他広告の120%に向上させる」「キャンペーン経由のROASを2.5以上にする」といったものがかんがえられます。これらはどれもKPIとして使っている指標に定量的な目標値を設定したものです。これはObjectiveのKey ResultsをみながらKPIも監視している状態になります。

ここで注意したいのは、同じ「インプレッション数」という指標でも、Key Resultsとして使うときとKPIとして使うときでは見方が変わるという点です。Key Resultsの「他広告の150%」はキャンペーン期間中に狙う野心的な目標値であり、ストレッチゴールとして設定するなら70%程度の達成でも成功とみなせます。つまり未達を前提に高く掲げる数値です。一方で、KPIとしてのインプレッション数は「ふだんの水準から大きく落ち込んでいないか」や「キャンペーンによってどれくらい変化したのか？」を継続的に監視するための指標であり達成・未達という発想では捉えません。同じ指標でもマイルストーンとして捉えるKey Resultsと健全性を定点観測するKPIと2つの側面があるわけです。

このようにして、キャンペーンの成功を目標にKey Resultsの進捗を追いかけることでOKRの進捗を定量的に把握することができました。同時に、インプレッション数やCTR、ROASなどの指標はふだんからKPIとして追いかけているものですからチーム全体の健全性も管理することができています。もしOKRだけ見ていると集中こそできますが目標以外の側面で組織を管理することができず、いつのまにかサービスは不健全な状態に陥っているかもしれません。逆にKPIだけでは野心的な目標とその進捗を管理することは難しいでしょう。両方を協働させるように設定することで野心的な目標へのフォーカスと組織の管理を上手くおこなうことができるのです。

OKRとKPIは組織やチームが目標を達成するために欠かせない要素です。両者は異なる側面を補完し合い組織やチームが目標に向かって効果的に進むための道しるべとなります。OKRとKPIを連携させることで共通の目標へ集中しながら同時に組織全体の健全性を保つことができます。そのためには両者が相互に補完しているということを理解し活用することが重要なのです。

なぜデータ分析にはドメイン知識が必要なのか？

Wed, 24 Jun 2026 13:54:01 +0900

データ分析はますます企業や組織において不可欠な要素となってきました。しかし、データをビジネスで活用するためには単なる数値や統計の分析だけではなく特定の業界や領域に対する深い理解が必要です。本記事ではデータ分析者が身につけるべきドメイン知識とはなにものなのか探っていきます。

ドメイン知識の無い分析は間違った意思決定を招く

データ分析者のスキルの1つとしてドメイン知識が重要であることは多く言われていますが、そもそもなぜドメイン知識が必要になるのでしょうか？データ分析者が特定の業界や領域のドメイン知識を持つことが、データをただの数字の集まりでなく意味のある情報として扱うことができるようになるからです。

ビジネスにおいては、商品や市場の特性、法律、規制、商習慣、サプライチェーン、ビジネスモデル…etc とデータ分析を行うにあたって考慮すべき事項は多くあります。ドメインに関する理解という下地が不足した分析は正しい結論が得られないどころか誤った意思決定を加速させてしまいます。

なぜこのような状況が起きるのでしょうか？1つはドメイン知識の不足は課題を理解するうえで大きな障害となることにあります。分析の課題がどのような背景から発生し、どのような分析を行えば解決にたどり着けるのか把握するためにはその分野を理解している必要があります。

2つはデータは常にドメインの商習慣などの影響を受けているにも関わらずそれを理解せずに分析した場合は間違った解析結果を生んでしまう点にあります。たとえば、ある月の売上が突出していたとき、それを単なる外れ値とみなして除外してしまうと分析を誤ることがあります。実際にはその業界では決算期に需要が集中するという商習慣があり、その山こそが事業を理解するうえで最も重要なシグナルだった、というような事態は珍しくないでしょう。ドメインを知らなければ「意味のある偏り」を「ノイズ」として捨ててしまいかねません。

データ分析における課題の設計・データの処理・データの解釈というすべてのステップでドメイン知識は影響してくるということです。

3種類のドメイン知識

それではドメイン知識にはどのようなものがあるのでしょうか。たとえば法律や規制、ビジネスモデル、プロダクトの知識…などなど個別に挙げれば枚挙にいとまがありません。ここでは3つのジャンルにわけて整理します。

1つ目は業界の知識です。これは特定の企業によらず、その業界全体に共通する外部環境に関する知識を指します。法律や規制、商習慣のような知識がこれにあたります。医療や金融のように法律や規制が厳しい業界であれば非常に重要になります。そうでなくても商習慣のような知識は課題を理解するうえで有用です。特に意思決定者とスムーズなコミュニケーションをとるために背景となる業界の知識が求められます。

2つ目は業務の知識です。これは特定の職種や現場のオペレーションがどのように回っているか、どのような分析が求められるのかという点に関する知識を指します。業界をまたいで共通する点が多い点が1つ目の業界の知識との違いです。たとえばWeb広告の分析を行うならWeb広告運用の知識が必要です。営業なら営業、カスタマーサポートならカスタマーサポートの知識が求められます。具体的にデータを分析して現場のマネージャーとコミュニケーションして業務改善をしていくならば業務理解が重要です。

特に分析者の目線でいうならば、データドリブンが広まった現代では業務ごとによく行われている分析やKPIがありますので、そのような定番のやり方を知っておくと有用です。教科書的なテクニックは書籍や勉強会などで共有されているものも多くあり学ぶことが可能です。

3つ目は自分たちのサービスの知識です。これは自社の事業に固有の外からは見えない内部の知識を指します。自社のビジネスモデルやサプライチェーン、システムの設計などがあたります。このような知識は自分たちのサービスを改善するときに強く求められます。プロダクトマネジメントにデータを活用するならば必須となるでしょう。その会社の事業特有の知識となるため一般化しにくく社内での経験値が必要です。

実際にデータを分析するにはデータがどこからどのように作られているのか知る必要があります。そのためには自分たちのサービスの仕組みを知らなくてはいけません。これはデータベースの構成のような限られた話ではありません。誰がどのようにどのタイミングでデータを入力するのか、そのデータが自分たちの分析環境までどのような処理がされているのか把握するということ観点も必要です。

ビジネスにおいては、業界の知識、業務の知識、サービスの知識の3つのドメイン知識を必要に応じてバランスよく学ぶことが求められます。実際の分析を考えると、どれか1つだけあればよいというものではありません。たとえば、データの偏りはシステム・業務・業界どの要因でも発生しうるものです。妥当なデータ分析を行うためには幅広く必要な知識を身に着けておく必要があります。もちろん、それらをすべてを完全に理解することは不可能ですが、必要に応じて理解を深めていくことが求められます。

どのようにして学んでいけばよいのか？

ドメイン知識について大きく3つに分類して整理しましたが、それでは実際にドメイン知識を学ぶためにはどのようにすればよいのでしょうか？最も基本的な学び方は専門家に相談することです。専門家というのは同じドメインの分析者に限りません。その分野で仕事をしているさまざまな方から学ぶことがたくさんあります。

業界の知識が必要であれば分野のスペシャリストに相談すれば良いでしょう。どのような場面でも分析対象のスペシャリストがいるはずですので、知っておくべき基本的な知識やそれを学ぶための方法を尋ねてみましょう。業界でよく読まれている書籍などを教えてくれるはずです。業務であれば部門のマネージャに相談すればチームの研修資料があるかもしれません。システムの知識であれば現場の開発者が参照しているwikiなどのナレッジが参考になるでしょう。

効率的に学ぶにはすべてを学ぼうとしないことが重要です。まずは目の前の分析の意思決定に直結する知識から優先的に押さえ関係の薄い領域は後回しにする。限られた時間のなかでは優先順位づけそのものがスキルになります。質問をするときは分析と紐づけると学びが多いです。「この業界について教えてください」ではなく「このデータでこの月だけ値が跳ねているのは何か理由がありますか」と手元のデータに紐づけて聞くことで専門家から引き出せる情報の質が大きく変わります。そして、なによりも学んだことをドキュメントやデータ定義として残し次の分析や他のメンバーが再利用できる資産にしていきましょう。

独学で抱え込むのではなく専門家を起点に学んでいくことがドメイン知識を得るうえでもっとも近道です。データ分析者は各分野のスペシャリストであることは多くありません。全く知見がないという状況もあるでしょう。そのようなときに無理に独学で知識を得ようとするのではなく素直に専門家を頼るべきです。

「わからないことは専門家に相談する」というとなんだか単純で当たり前のことをいっているように見えるかもしれません。ですが、分析の対象がコロコロと変わることの多いデータ分析者という仕事をうまく回すには、その当たり前をうまくやるというキャッチアップの技術も必要です。

冒頭で述べたとおり、ドメイン知識は課題の設計・データの処理・解釈というすべての段階に影響します。だからこそ、その知識をいかに速く・的確に身につけるかというキャッチアップの技術は分析スキルそのものと同じくらい高い価値のアウトプットを出すために重要なのです。

学べる指標を探そう

Tue, 23 Jun 2026 23:22:05 +0900

どのように指標を選べばよいのか

前回の記事ではデータドリブンになる良い指標について解説しました。良い指標とは学ぶことができる指標であり、行動を変える指標です。このような良い指標についてより深く解説していきます。

学ぶことができる指標を考えるときなにから考えればよいでしょうか？実際のところ、まずは教科書的な指標からスタートするケースがほとんどだとおもいます。現代では多くの分野で定番とされるような指標が知られています。たとえば顧客の離脱率や顧客単価、広告のCTRやコンバージョンレート、NPS…などはよく使われる指標です。これらの指標を起点に使うべきKPIを考えていきます。

これらの指標をそのままKPIにすることもあれば、分解して使うこともありますし、セグメントなどでスコープを狭めて使うこともあるでしょう。たとえばCTRはインプレッション数とクリック数に分解できるのでそれぞれ別に追いかけたほうがよい場合もあります。特定のユーザ属性でセグメントにわけることが有用なケースもありますね。

他にも、重要な指標に関係がありそうな数値をKPIとして選ぶこともあります。問い合わせ満足度の改善では解決率や応答率を見ることがあるでしょう。機能の利用率や到達率などはサービスの改善で定番です。これらの指標もさらに分解したりセグメントで切り分けることもあります。

いずれにせよ、指標は切り方を変えたり細かく具体的にするなどいくらでも作ることが可能です。

気温をKPIにしても何も学べない

指標は作ろうと思えばいくらでも作ることができますが、どの指標が最も自分たちの今一番ほしい学びを与えてくれるのでしょうか？学ぶことができる指標の重要な条件は、その数値を改善したくてたまらない上に自分たちにその指標を改善できそうな仮説があることです。

たとえばアイスの売上と気温に相関があると言われていますが、アイスを売りたいからといって気温をKPIにしても意味がないことはすぐにわかるでしょう。気温は私たちにコントロールできない変数であり、ただ受け入れることしかできません。自分たちのアクションで動かせない数字をいくら眺めても、そこからは何も学ぶことができないのです。

顧客満足度をKPIにするのはどうでしょうか？顧客満足度はぜひ改善したい数字ですし、なんだか改善するアイディアもありそうです。これが、ユーザが100人のサービスであれば、たしかにアイディアから試行錯誤して数値を改善することは可能かもしれません。もしユーザが10万人のサービスだったらどうでしょう。アイディアがあったとして施策と数値を関連付けて改善サイクルを回すことができるでしょうか？なかなか難しそうですね。なにをやっても良かったのか悪かったのかぼんやりとしてしまいそうです。

ユーザが10万人のサービスでも特定のセグメントに絞り込めば対象となるユーザを減らすことはできます。顧客満足度を改善したいとして性別や居住地、年齢、行動などからスコープを小さくすることは可能です。そうして100人のユーザに絞り込むことで改善サイクルを回すことは可能になるでしょう。しかし、この場合は全体への影響が限定的になります。改善できるが影響は小さい、逆に全体を狙うと改善サイクルが回せない。このトレードオフは指標を選ぶとき重要な論点です。

もちろん、これは極端な例になります。実際の現場ではこれほどわかりやすくありません。多くの指標は改善ができそうなできなさそうな…と曖昧なレベルであることがほとんどだとおもいます。では、その中から自分たちにとって有用な指標をどのように探せばよいのでしょうか？

指標のバランス

ちょうどよい指標を探すにあたって課題になるポイントは、同じ指標でも状況次第で良い指標にも悪い指標にもなりうるということです。あるときは妥当なKPIであっても次第にサービスの種類や規模、目標が変化することで学びを得ることのできない不適当な指標となります。

指標を検討するときは対象となるユーザの規模や自分たちの施策の影響が及ぶ範囲から考えるとよいでしょう。数字から学ぶためには自分たちのアクションと指標が対応している必要があります。ユーザが増えれば特定のセグメントに対する施策が増えていきますし、その効果を見たいならばそのセグメントの数値に注目したほうがわかりやすいということです。

サービスの立ち上げ期はアクティブユーザ率やChurn Rateのような定番のユーザ全体に係る抽象的な指標をKPIとして選ぶことが多いでしょう。このような指標はビジネスに直結する指標であり、最終的に改善したい指標となります。このフェーズではサービスの課題が多くアクションがユーザ全体に影響を与えることが多いため、これらの指標をそのまま使うことで多くのことを学ぶことができます。むしろ、ユーザが少ないので細かい指標を見ようとしてもノイズがひどくて知見を得ることが簡単ではありません。

一方で、サービスが成熟してくると上記のような指標では学ぶことが難しくなります。これはユーザが増えれば増えるほど指標の変化が小さくなり施策による効果がわかりにくくなるためです。多様なユーザが増えればそのぶん施策を検討する幅も広がります。そのため、指標を分割したりセグメントを切ったりしてスコープを狭めた指標を大本のKPIの下位にぶらさげてツリーとして利用します。たとえば、特定の機能の利用率のような具体的なユーザの行動をChurn Rateの下位においたり、全体のコンバージョンレート改善に対して特定の流入経路やユーザの属性をセグメントとして絞り込んだ指標を参照するやり方は広く行われています。

指標は分割したりスコープを狭めたりすれば理解しやすくコントロールしやすい数字にすることができますが、本来改善したい指標への影響が限定的になったり、本来改善したい指標と実際に追う指標の距離が離れて両者の因果が不確実になっていきます。このトレードオフに対してちょうどいいバランスの指標を探す必要があるのです。

指標は常に模索するもの

抽象的な指標から始まり次第に具体的な指標を見るという流れはデータドリブンな組織だと自然に行われています。最初はChurn Rateや顧客満足度のような指標を追いかけたとして、次第にサービスが拡大し施策が具体的なターゲットへ移っていくため自然と指標も具体的なKPIが設定され改善活動を行うことになります。

なにか素晴らしい指標を見つけたとして、それをずっと追いかけているだけではデータドリブンになることはできません。変化の激しい現代では市場やビジネスが変化し続けることが前提となります。そうなれば、当然、追いかける指標も改善されなければいけません。

データドリブンな組織はKPIから自分たちがなにか新しいことを学ぶことができているのか常に考えています。指標を使って改善サイクルを回すだけでなく良い指標を探して改善するサイクルを回すことがデータドリブンでは重要なのです。

意思決定を駆動する良い指標とは

Tue, 23 Jun 2026 23:02:07 +0900

意思決定を駆動しないデータたち

勘や経験だけではなくデータに基づき客観的な意思決定をおこなうデータドリブンという考え方はビジネスの世界でも広く使われるようになりました。多くの企業ではデータ分析チームを組織しデータを意思決定に活かそうとしています。しかし、本当にデータによって駆動できている会社は多くありません。

データを集めてもデータドリブンでない企業はそれを眺めているだけになっています。さまざまな指標を集計したりダッシュボードを作成したりしていますがそれで満足しているのです。データから自分たちの意思決定を改善したりユーザを理解することができていないのであれば、それはデータドリブンとは言えないでしょう。

自分たちが重要だと考えている指標が上がったり下がったりしたとき、自分たちの考えや行動はどのように変わるでしょうか？この質問はデータドリブンな組織において非常に重要です。もし答えられないのであればデータが組織を駆動しているとは言い難いでしょう。データドリブンな企業ではデータが意思決定を改めるのです。

優れた指標によって自分たちの意思決定を駆動しましょう。良い指標を設定することができれば、組織の意思決定は指標によって突き動かされていきます。では、そのような優れた指標とはどのようなものなのでしょうか？良い指標と悪い指標の違いは？データドリブンな指標の考え方について解説していきましょう。

優れた指標とはなにか？

意思決定に使えるデータドリブンな優れた指標はどのような指標なのでしょうか？良い指標には大きく3つの条件があるとわたしは考えています。値の変化から学べること、その学びによって行動が変わること、そして施策による変化を捉えられることです。逆にいえば、指標を設定してもそこから学ぶことができない、行動が変わらないのならば良い指標とはいえないでしょう。

まず、自分たちがおこなった施策が良かったのか悪かったのか知ることで次に活かすことができる指標は学ぶことができる指標だといえるでしょう。たとえば広告の改善を考えたとき、改善の前後でクリック率やクリック後の課金率などを比べることによってどのような改善がユーザに対して効果があるのか学習することができます。このような指標を追いかけることで施策の実験を行い改善サイクルを回すことができます。

どの施策へ投資するか判断できる指標もよい指標です。複数の広告の成果を比較してどの広告に投資するべきか判断できるなら、それはデータドリブンな意思決定ができる指標だといえます。その指標を使うことで適切な広告へ予算を効率よく使うことができます。

では、学ぶことができて行動が変わるような指標とはどのような指標なのでしょうか？自分たちの興味があるドメインを定量的に測定できて施策によって変化する指標がよい指標になります。たとえば、プロダクトマネジメントではただのユーザ登録者数よりもアクティブユーザ率や重要な機能の利用率などユーザのエンゲージメントを示すような指標が好まれますし、Web広告であればインプレッションよりもアカウント作成や課金率が重要になるでしょう。

もちろん、優れた指標を見つけることは簡単ではありません。ビジネスや組織の変化に伴って適切な指標も変わっていきます。自分たちのビジネスを助けるような素晴らしい指標は試行錯誤しながら模索することが必要です。

良い指標について具体例を考える

具体的に優れた指標はどのようなものがあるのか考えてみましょう。たとえば、ライブ配信や動画投稿ができるサービスを通して活動するならばどんな指標が自分たちに有効でしょうか。この問題は場合によって様々な考え方がありますが、ここではシンプルに考えてみます。

ライブ配信や動画投稿について多くの人が気にしている数値はなんでしょう？おそらくほとんどの人がフォロワー数を話題にするのではないかとおもいます。人気の指標として挙げられることの多い指標です。では、これは配信者や動画投稿者が自分たちの意思決定を改善するにあたって良い指標でしょうか？わたしはあまり良い指標だとは考えません。

実際のところ、フォロー解除は多くないためフォロワー数は時間経過によって右肩上がりに推移します。問題は右肩上がりそのものではなく、累積していくだけの指標ではどの配信や施策が効いたのかを切り分けられない点にあります。フォロワー数が増えていてもユーザが自分のことをどのように思っているのかはわかりませんし、自分の配信や動画のどれがよかったのか学ぶこともできません。

ライブ配信をするならば同時接続者数が手がかりになるとわたしは考えます。リアルタイムに配信に参加してくれる人の多くはファンですからユーザのエンゲージメントが数値化されていると言えるでしょう。配信中も数値が上下するので細かく自分のアクションに対する考察を得ることができます。ただし同接は配信の長さや時間帯にも左右されるので、単純な大小だけで判断せず変化の傾向として見るのがよいでしょう。

動画や配信の再生回数はどうでしょうか？これはフォロワー数よりはよいでしょう。コンテンツごとに数値がわかるのでそれぞれの良し悪しを振り返ることができます。しかし、再生回数も右肩上がりの指標ですのでエンゲージメントを測ることが簡単ではありません。動画投稿してすぐに1万再生された動画と1年経って1万再生された動画は同じくらい人気の動画でしょうか？もちろん違いますね。コンテンツが増えれば増えるほど再生回数は使いにくくなってしまいます。

再生回数でも累計ではなく投稿してから1日〜1週間程度の短期間における再生回数は示唆に富む指標です。期間を絞ることで自分の動画をいつも追いかけてくれているファンのエンゲージメントを数値にできています。ただの再生数というだけでは時間が経つとあまり役に立たなくなりますが、投稿直後の再生回数は今の状態を明確に示してくれる指標です。

このように、再生回数そのものはあまり良い指標とは言えませんが期間を絞ることで良い指標となります。同様にフォロワー数も一定期間における増加量に着目すれば学びのある数値です。冒頭であげた「施策による変化を捉えられる」という条件は、こうして期間を制限したり数値の変化を見ることで満たされます。変化を捉えられれば施策の効果を検証できるようになるからです。

イノベーティブなアイディアを生み出すにはデータだけでは足りない

ここまでデータドリブンな良い指標について解説してきました。しかし良い指標は施策の良し悪しを教えてくれる一方で、施策そのものを生み出してくれるわけではありません。データドリブンには限界があるということも同時に理解しておく必要があります。良い施策と悪い施策をデータを使うことで見分けることができますがデータだけでは良い施策そのものを生み出すことができません。データは細かい改善をすることは得意ですが、データがあるからといって良いアイディアを思いつくわけではないのです。データがあればイノベーティブな発想が生まれてさまざまな問題が解決するだろう、という考えはデータドリブンに対するよくある誤解です。

では、どのようにして良い施策を考えれば良いのでしょうか？それはデータだけではなくビジネスやマーケット、ユーザに対して理解と考察を深めることが重要です。データだけではなく勘や経験のようなものが必要になります。直感的な発想によって革新的なアイディアが大きな進歩を作り出し、データによって細かい改善を行っていくのです。

データドリブンな企業では数値だけにビジネスを任せることはしません。数値にできる限界を理解しているからです。数値という理性と考察から生まれる直感のバランスが重要です。この2つを上手く組み合わせることでイノベーティブな進化と高速な改善の両方のサイクルをつくり全体を最適化することができるのです。

採用したデータ分析人材をどのように配置すべきか？

Mon, 22 Jun 2026 20:37:46 +0900

組織構造がデータの活用を促進する

データ駆動型の経営を実現するためにデータ分析チームを新設する組織が増えてきました。データアナリストやデータサイエンティスト、データ基盤エンジニアなどデータ分析に係る人材を採用し新たなチームとして立ち上げたという話は枚挙にいとまがありません。

一方で、データ分析チームを組織においてどのような配置にするべきかという点はあまり話題になりません。どこの企業も独立したデータ分析チームとして配置されているケースがほとんどでしょう。果たして、それは適切な組織構造に対するアサインなのでしょうか？

配置を誤るとせっかく採用した人材が事業部とうまく噛み合わず分析が意思決定に使われないまま埋もれてしまいます。データドリブンな意思決定を行い事業の変化に迅速に対応できるようになるためには事業部とデータ分析人材の連携が必要です。同時に、データ分析基盤やBIツールなど様々なシステムを導入し運用していく必要もあります。そのためにデータ分析人材が動きやすく能力を発揮しやすいようにアサインされていなければなりません。適切な配置が組織全体のデータ活用を促し、競争上の優位性を確保できるようになるのです。

それではデータ分析人材の配置はどのように考えるとよいでしょうか？会社のビジネスモデルや組織構造によって考えるべきポイントはたくさんあります。まずはシンプルに中央集権型組織と分散型組織、そしてその2つを組み合わせたハイブリッド型について考えてみましょう。

リソース配分しやすい中央集権型組織

わたしが知る限りほとんどの企業で、この中央集権型の組織構造をとっています。中央集権型組織ではデータ分析者というジョブに対してデータ分析チームという1つの組織を割り当てられ、複数の事業部や組織を横断して分析業務にあたります。原則として分析者を含めてデータ分析基盤エンジニアなど分析に関わる人材をこの分析チームに集めます。

中央集権型組織のメリットは分析人材を一元管理できるため組織で一貫した方針や計画に向けて効率よくリソースを配分できることです。組織とビジネスは常に変化するものですので、重点的にリソースを割きたい対象も変わっていきます。そのようなときに柔軟に向き先を変えながら手厚く人材をアサインすることができます。

このメリットはデータ活用を始めた段階で特に恩恵があります。初期フェーズでは人材の数が少なく分析に必要な環境も乏しいでしょう。そのような状態で人材を分散させてしまうと一向にデータ活用の実績をあげることができず導入に失敗するような事態になりかねません。最初は実績をあげるために1つの目標に対してチームが一丸となって取り組むほうがよいでしょう。

一方で、中央集権型のデメリットは事業部とのコミュニケーションコストが高いため迅速で柔軟な意思決定が難しいことにあります。構造上、事業部と分析チームが異なる組織であるため社内受託のような状態になりがちです。そうなると素早い意思決定や複雑な課題の解決は難しくなるでしょう。また、依頼する側・受ける側というあたかも上下関係のようなものが生まれてしまい組織の関係性に問題が起きやすくなります。これは分析者のモチベーション低下にもつながります。

コミュニケーションしやすい分散型組織

中央集権型組織の特徴について掴んだところで、次は対角にある分散型組織の場合を考えてみましょう。分散型組織ではデータ分析人材を事業部ごとに配置します。それぞれの事業部と共同でデータ分析業務を進めていきます。

分散型組織のメリットは事業部とデータ分析人材が同じ組織にいるため密な情報連携が可能になり素早く柔軟な意思決定が可能になります。距離が近くなればコミュニケーションを増やすことも容易ですから分析を利用した改善活動がしやすくなるでしょう。事業の細かい方針転換にも素早く対応することが可能です。

また、現場と分析者の距離が近くなることで分析人材が業務について深く理解できるようになり、実際的な分析結果を提供しやすくなります。データ分析業務ではドメイン知識の理解が非常に重要ですが、コミュニケーションコストが高いとドメイン知識の理解も簡単ではなくなってしまいます。事業部と分析者が密接に連携できる環境であればそれも容易になり、より本質的な分析を行うことができるようになります。

では分散型組織のデメリットはなんでしょうか？それは組織をまたいだプロジェクトを実行しにくいため全体最適化が難しくなることです。事業部内部で閉じるような問題であれば高速に実行できますが組織をまたいだ問題解決には時間がかかります。また、分析人材同士の交流が減るため分析に関する知見を深めにくくなります。

ハイブリッド型組織で現実的な解決を目指す

中央集権型と分散型組織の2つの特徴を踏まえたうえで、どのような組織を作っていくべきなのでしょうか？実際のところ、組織をこの2つのどちらかというよりも2つを組み合わせたようなハイブリッド構造を長期的に目指すのが望ましいでしょう。

分析組織の立ち上がりはほとんどのケースで中央集権型からはじまります。そのため実際のところ分析組織は中央集権型から徐々に分散型の要素を取り入れてハイブリッド型へと変遷を辿っていくことになります。中央集権型で事業部の依頼された分析に対応するという形から一部の事業部にメンバーをアサインして密に連携をとれるようなケースを増やしていくのは私もよく提案する進め方です。

データ活用を進めて事業部と分析チームでデータ活用の方向性がよりはっきりした事業部から人材のアサインを進めることでデータ活用のモデルケースとしての活躍が期待できます。うまくいきそうな場所に投資を強めるという極めて当たり前の話ではありますが、データ活用のように新しい概念を持ち込むときはうまくいくケースがあるということはその後の展開に重要です。

人は分散させても基盤は集約する

ここまで人材の配置を考えてきましたがデータ分析基盤については別の見方が必要です。人材は事業部へ分散させてもデータ分析基盤はデータ分析チームで一貫した指針のもと開発していくことが望ましいことが多いでしょう。企業全体で一元化された分析基盤はとても重要です。それを維持するには事業部への分散を強めるよりも分析チームとして1つの方針に統一したほうが進めやすいものになります。

もちろん現場とのコミュニケーションが問題になりかねませんが分析者が現場へ分散して貢献していればその問題の多くは解決されるでしょう。また、そのような問題をより強力に解決する手段としてデータ分析基盤エンジニアとデータ分析者の中間にデータスチュワードのようなロールが入ると円滑に進められるでしょう。

組織構造がデータ活用を決める

データ活用を進めるに当たって組織構造は重要なポイントです。コンウェイの法則にあるように組織とシステムは密接な関係があります。組織を超えたやりとりが多いため組織構造が適切なものになっていなければ機能不全に陥ります。これは分析者や事業部の担当者など個人だけではどうしようもない問題です。もし社内でデータの活用が進まないのであれば、組織構造による連携の問題が発生していないか検証してみるのはいかがでしょう？

データマートがデータの民主化を促進する

Mon, 22 Jun 2026 19:43:53 +0900

データの民主化を阻む壁はなにか？

現代のビジネスにおいてデータ分析の重要性は高まっており、意思決定のプロセスにおいて欠かせない存在となりつつあります。データを使って企業の戦略策定のレベルを上げ競争力を高めることはもはや当たり前のこととなってきました。しかし、多くの企業でデータの活用は中央集権的なアプローチとなっており、データの活用は限定的なものになっています。

組織の多くの人がデータを利用する際に課題となるポイントはデータに対する理解が必要であり学習コストが高いということです。これはデータを分析するためにSQLやDBの知識が必要という技術的な問題だけでなく、そのデータそのものについて理解しなければならないという課題です。目の前にあるデータがどこから来て、どの程度信頼性があり、ほしい情報を生み出すためにどんな加工が必要なのか把握することは熟練の分析者でも時間がかかります。

データの信頼性については前回の記事にあるように品質を保証するような取り組みを行う必要があります。誤りや矛盾などの問題がないような正しいデータを作ることがまず必要です。当然ですが、正しいデータを用意することはすべての前提として求められるものです。まずはデータの品質が高める必要があります。

品質の高いデータの次は利用しやすいデータを整えることが求められます。正しいデータがあるだけでは専門家以外の人が気軽に分析することは難しいでしょう。たとえば、必要なデータを抽出・集計するためにどのようにデータを結合し処理していけばよいのか理解する必要があります。これは一般的な技術だけではなく分析の目的やビジネス、ドメイン、データベースの特性を踏まえて考えなければいけないため複雑で変化しやすく簡単ではありません。

この問題への解決策の1つがデータマートを構築することです。データマートは特定のドメインや部門に合わせて加工・整理されたデータセットを指します。全社のあらゆるデータを幅広く集約したデータウェアハウスから、ある用途に必要な部分を使いやすく整えたものとイメージするとわかりやすいでしょう。大きな倉庫から必要な商品だけを選んで並べた売り場（マート）を作るようなものです。特定の用途に絞り込んだデータセットを利用することで幅広い人がデータへアクセスして迅速かつ適切に分析を実行する一助となります。

データマートの有用性

データマネジメントを料理に例えるなら、品質の高いデータとは質がよく最低限の下処理がされた食材です。魚であれば新鮮で血抜きと内臓がきれいに取り除かれたような状態でしょう。ここから自分たちが食べたい料理を作るには必要な食材を選び切ったり焼いたりと調理する必要がありますので、そのためには多様な知識と経験が求められます。それに対して、データマートはミールキットのようなものです。必要な加工や調理が完了しており、必要に応じてちょっとした一手間でほしい料理を作ることができます。ミールキット自体を作る手間が必要ですし他の料理にすることは難しいですが、ほしいものが決まっているなら便利な存在です。

具体的に考えてみましょう。たとえば、マーケティングチームにおけるデータマートの活用を考えてみます。Webマーケティングはデータの活用が最も進んでいる分野の1つといっても過言ではないでしょう。全体の予算やコスト、獲得の進捗、コンバージョンレートなどの指標をユーザーの属性、行動などを紐づた分析を行ったりキャンペーンごとに効果を検証するような分析が必要となります。そのような数値を分析できるデータマートを準備することでマーケティングチームは簡単な分析ならば自立して実行することが可能です。

データマートの一番の利点は特定のビジネス領域にフォーカスされたデータセットなので現場のメンバーが直面している問題に関連したデータであることです。課題解決に必要なデータを用意することで分析が簡単になります。たくさんのデータから自分たちに必要なデータを抽出するのではなく整理された必要なデータを利用することで、どのデータをどのように使えばよいのか明確になります。これによりデータの使い勝手が向上し迅速に分析を進めることが可能になるのです。

分析が主たる業務でないメンバーがデータを活用できるようにするためには学習コストを下げて簡単に扱える必要があります。データの扱い方が明確になってわかりやすい、ということは重要です。データマートは事前に処理され品質管理されたデータであるため、どのように分析すればよいのか・どのようなことができないのか明確になっています。分析に要求されるデータ解釈のスキルが低減されるのです。これによって多くの人がデータを利用しやすくなります。

データマートとどう付き合うか

データマートは深いデータの理解がなくてもデータを分析してビジネスに活かすことができる便利で重要なしくみです。しかし、当然ですがデータマートを構築し運用するために多くの時間と人が必要になります。言うは易し行うは難し。利便性の高いデータマートを構築し利用できる状態を維持し続けることは簡単ではありません。コストと組織への効果を考えながらちょうどよいバランスを模索していく必要があります。

もっとも、データの民主化を後押しする手段はデータマートだけではありません。近年はBIツールやAIの進化によってSQLを書かずに分析できる環境も広がってきました。技術的な壁は着実に低くなっています。それでもデータがどこから来て何を表すのかを理解し整える壁は残り続けます。むしろ手軽に分析できる時代だからこそ用途に合わせて整理されたデータマートの価値は失われません。

冒頭で挙げたデータの民主化を阻む壁、つまり専門知識や学習コストの高さをデータマートは現実的に引き下げてくれます。分析の専門家でなくても自分の業務に必要なデータへ手を伸ばしデータをもとに判断できる人を組織に増やしていく。データマートはデータの民主化を一歩ずつ前へ進める実践的な手段なのです。

データを分析するために求められるデータの品質と改善

Mon, 22 Jun 2026 17:14:20 +0900

データ分析のロジスティクスとデータの品質

前回の記事では企業におけるデータの民主化において、ロジスティクスとガバナンスこそが重要であるという点について解説しました。多くの人が効率よく安全にデータ分析できるような環境を整備したり、リーガルの問題へ取り組んでいかなければいけません。今回の記事ではそのロジスティクスのなかでも、分析を支えるデータの品質に目を向けてみましょう。

データを活用するにあたって分析者の多くがほとんどの労働時間をデータセットの構築や維持に費やしていることが様々な調査からわかっています。ロジスティクスと一言にいっても、データ分析においてどこからどこまでをロジスティクスと呼ぶのか曖昧です。しかし、明確に分析者の手間がかかっているポイントがあります。それは使えるような形になったデータを構築し維持する作業です。そして、この作業の成否を左右するのがデータの品質にほかなりません。

ただ何も考えずにデータを集めただけでは分析に使うことはできません。分析に必要な情報を集めて、保存し、整理されて初めて分析で使うことができます。このように書くとごく当たり前のように聞こえるかもしれませんが、実際のところ、分析を意図した体制が整っていない企業ではデータが分析できる状態でないことが多くあります。データの抜けや漏れがあったり、更新されていないデータがあったり、いつどこで誰が変更したのかわからないようなことがあります。このような質の低いデータでは適切な意思決定をおこなうことは難しいでしょう。

データを活用している企業では高い品質のデータを準備することに非常に多くの労力を割いています。ビジネスの変化にともないデータ量は常に増え続け構造はより複雑化していきます。その最中において、データを分析し活用するためのデータマネジメントを実施していくことが求められるからです。本記事では、データを分析するために求められる品質とその改善について解説していきます。

データの品質基準

ビジネスでデータを活用するためにはデータの品質が重要です。データを用いた意思決定では正しいデータが大前提となっています。当然ですが、正しくないデータから適切な意思決定をすることはできません。間違ったデータから得られるのは不適切な意思決定だけです。

それでは、データの品質とはどのように定義すればよいのでしょうか？データの品質に対して具体的な要求を考えてみましょう。たとえば「毎日朝の9時まで必要なデータが入っている」とか「顧客の名前や連絡先など必須の情報に入力の抜けがない」といった要件が思いつきます。

各企業ごとにビジネスモデルや組織体制、システムの環境などから具体的に必要とされる要件に違いはあります。とはいえ、抽象的に求められるものはどこの企業でも大きな差はありません。ここでは抽象的に品質が高いデータの基準として国際基準であるISOや日本政府の提供している評価基準を参考にピックアップしてみましょう。

正確性

データの正しさです。データと実態に齟齬がない状態を目指します。例えば、CRMで顧客の名前や連絡先が間違っていたら正確なデータとは言い難いでしょう。誤字脱字も問題になります。

完全性

抜けや漏れの少なさで、分析のために必要なデータが存在することです。たとえば入力が必須項目であるはずが空欄のまま保存されていたら完全性に欠けたデータといえるでしょう。システム上の不備で一定期間のデータに抜けがあるような状態も避ける必要があります。

一貫性

データ同士の整合性です。データに矛盾があったりズレが存在すると分析するために前処理をする必要が生まれたり、そもそもデータとしてどれを信用したらよいのかわかりません。たとえば、郵便番号と住所が違っていたらどちらを信用すべきでしょうか？全角や半角、記号の表記ゆれなどは細かな差異のように見えますが分析では重大な問題になりえます。

最新性

データの新しさを示します。いつまでも古いままのデータでは変化の激しいビジネスの現場では使い物になりません。定期的な更新が必要です。加えて、更新の頻度も重要です。1日ごとの更新、1時間ごと、1分ごと、随時更新…と更新の頻度は高ければ高いほど望ましいですが保守・運用コストも高くなります。

追跡可能性

データがどこからきて、どのような変更が起きたのか追跡できることです。たとえば売上と一言にいっても請求書や入金で差が生まれますし広告やECサイトならプラットフォームのダッシュボードの数値もあり更新頻度や対象とする範囲が違いますのでどこの数値を見ているのかわかる必要があります。CRMを使っていれば入力後に変更されたりしたら誰がどのように変更したのか追跡しなければデータの信頼性に関わるでしょう。

データの品質を向上させるためのアクション

前述のようにデータの品質を定義する様々な基準を確認しました。それでは、これらの基準に対して品質を改善するにはどのような活動をしていけばよいでしょうか？当然、すべてを一瞬で解決できる銀の弾丸はありません。品質の改善は穴の空いたバケツを塞ぐようなものであり地道な対策を積み重ねることが必要です。

それでは暗中模索で対策を試すしかないのでしょうか？いいえ、そんなことはありません。データの品質を改善する基本的なプラクティスは多く存在します。プラクティスの実行だけで100点になるわけではありませんが多くの場合で効果が期待できます。ここではいくつか例を紹介しましょう。

データ品質を意識したプロセスとシステムの再設計

データは業務の様々な場所から発生しますが各々の業務フローは自分たちの事情に対して最適化されているものです。データの品質を改善するという目線から全体を設計しなおしていくことがまず必要になります。

たとえば、CRMのデータに抜け漏れが多いという問題があり原因が入力する時間を取ることができないことだとしたら、業務フローとして入力する時間を確保していく必要があります。場合によってはチーム内で確認しあうようなフローも良いでしょう。データを入力すること、品質の高いデータを作成することも業務の1つとして組み込むのです。このようにしてデータ品質の問題を解決できるような業務フローを構築していきます。

業務フローと同時に作業するためのシステムを変える必要もあるかもしれません。業務のやりやすさだけでなく、データ分析のために品質を高められるようなツールへと変えていきます。たとえば顧客情報を入力するならスプレッドシートよりCRMを使ったほうがデータ品質へのサポートが手厚いことがほとんどです。求められるデータを入力できることはもちろん、サービス同士の連携や統制、追跡がやりやすいツールを選ぶ必要があります。

既存の業務フローやシステムを変えることは簡単ではありません。慣れた方法を変えることはそれだけでもストレスがかかりますし、変えたせいで生産性が悪化したのでは意味がありません。現場のメンバーに悪い影響を与えないように必要な要件を整理したうえでスムーズに移行していけるように進める必要があります。

データ入力の統制

データの品質を向上させるためにはやはり入り口であるデータを入力するシーンで改善することが最も効果的です。データの品質を低下させる要因の多くは人間が手で入力するシーンにあります。アンケートやプロフィール、CRMなどは人間がデータを作成します。このような状況への対策として人間が監視して品質を上げる方法は実質的に不可能でしょう。

システマティックな対策として入力できる値を制限して統制する方法があります。顧客情報を表計算ソフトに直接入力しているような組織も少なくないでしょう。入力フォームを使うことでデータ入力を統制するやり方は定番の解決方法です。郵便番号のように入力された値が一定のフォーマットであることが期待できるなら自動でチェックする機能も役に立ちます。

「注意深く入力すればミスを減らすことができる」と考える人は少なくありません。しかし、人間の注意力は有限でありミスを減らすにも限界があります。誤字・脱字、数字や記号の半角・全角のゆれなどは注意していても気がつけないものです。機械的に解決できるものであれば可能な限りそのような手段で解決していくことが望ましいでしょう。分析する側から見ると「半角と全角の揺れがないように気をつけて入力している」というデータでは常に集計漏れの不安が残りますが「システム側で数字を常に半角にしている」というデータであれば安心して分析が進められます。

データの定義の整理

入力されているデータの意図が明確に言語化されていないと曖昧になり入力がブレがちです。表記ゆれや入力の矛盾、不整合がおきる要因としてそもそも定義が曖昧なまま認識が一致できていないことがあります。たとえば顧客情報を入力する際に「連絡先」という項目名だけではメールアドレスを入れる人と電話番号を入れる人どちらがいてもおかしくありません。定義を明確にし期待する入力をわかりやすくすることが必要です。

定義とはいつ、どこで、誰が、なにを、どうやって入力するのか明確にすることです。たとえば、お客様とアポイントが取れたことをCRMに保存している場合、どの段階で「アポイントが決まった」と定義するのか人によってブレがあります。口頭、メール、日程が決まる…etcなど段階によって確度が違いますので、分析する際にこの違いは重要です。定義として明確にしておくべきでしょう。

定義を整理し言語化することはデータの品質を高めるだけでなく、その後の分析の効率化にも貢献します。分析では集めたデータがそれぞれどのような背景で集められたデータなのか解釈をしながら進めることになります。その際に、それぞれのデータの定義が明確になっていることは有用です。

データの品質を高める組織づくり

データの品質を高めるための手法や戦略のプラクティスは多くありますが、一度実施して終わることはなく継続した取り組みが必要です。そのためには、データの品質を改善することを組織として推進していかなければいけません。

データを入力する部門がシステムや業務フローを改善するためにはその部門や事業部の協力が必要になります。そのためにはデータの品質についてオーナーシップの一端をその部門がもたなければいけません。責任を持たなければいつまでも他人事です。データを軸とした改革を進めるためにはデータ分析者と事業の責任者の両方が責任を持つべきです。

現場からしたらデータのことは分析チーム側で解決してほしいと思っているでしょう。逆に分析側はデータは現場で発生するから現場に対応してほしいと考えているでしょう。これはどちらが正しいなどと議論することに意味はありません。対立するのではなく歩み寄って問題を解決していく必要があるのです。

高い品質のデータを集めることはより良い意思決定に繋がり、ひいては組織全体への影響を与えます。データの品質改善はデータ分析部門だけの問題ではありません。会社のすべての人が関わる問題なのです。多くのステークホルダーがいるなかでうまく利害を調整しながら前進していく必要があります。そのような組織を作ることもまたデータ活用のためのデータマネジメントといえるでしょう。

BIツールを導入しただけではデータの民主化が進まない理由

Mon, 22 Jun 2026 16:25:25 +0900

BIツールを導入しただけでは「データの民主化」は進まない

DX推進の要素の1つとしてデータの民主化は重要なトピックスです。目まぐるしく変化する現代のマーケットにおいて、意思決定の精度と速度を向上させるために定量的で客観的な評価が必要でしょう。そのためには組織のメンバーが幅広くデータにアクセスし活用できる必要があります。しかし、実際にデータの民主化を進めるにあたってなにから始めればよいのか苦悩している会社も多いのではないでしょうか。

データの民主化を成し遂げるためのアクションとしてBIツールの導入やSQLの教育といったアイディアは非常に頻繁に提案されることの多いテーマです。つまり、多くのメンバーがデータを扱えるような設備や教育を整えようということです。彼らがデータを活用するためにはデータにアクセスする手段が必要であり、BIツールやSQLはその手段として汎用的で定番だと言えるでしょう。しかし、実際のところBIツールを導入しただけではデータの民主化を達成することはできません。BIツールのようなデータを扱うツールというものはデータの民主化に対してほんの一要素でしかないからです。

なぜデータを分析する手段ばかりが話題に上がりやすいのでしょうか？これは分析をしたことのないほとんどの人がデータさえ触れれば分析できると勘違いしているからです。分析者であればそれが間違いだと知っているでしょう。調理方法を知っていても材料がなければ料理は作れないのです。

そこで本記事が注目するのがデータのロジスティクスとガバナンスです。ここでいうロジスティクスとは分析に使うデータを準備し流通させ使いやすく整備するまでの一連の営みを指します。ガバナンスはそのデータを安全かつ適切に扱うためのルールや管理の仕組みです。データを活用するためには様々な要素が必要ですがこの2つは多くの人に軽視されがちでありながら実際には必要不可欠な論点です。本記事ではその価値について解説します。

なぜ分析ツールだけでは足りないのか

データを分析するツールを運用するためには、まず分析できるデータを用意するシステムと分析するインフラが必要になります。社内で利用するならルールの策定が必要ですし個人情報保護や規約違反を犯さないかリーガルチェックをする必要もあるでしょう。

ロジスティクスやガバナンスの問題はツールの導入では解決することができません。これがデータ分析ツールだけではデータの民主化ができない大きな要因です。ロジスティクスやガバナンスが整ったうえで分析ツールを導入することで初めて多くの人が正しく効率よく分析ができるようになります。

データを分析する技術や設備を導入するだけのアプローチではこうした裏側にあるデータのロジスティクスやガバナンスの問題はほとんど解決できません。それらが不必要なわけではありませんが分析できる手段だけを用意してもほとんどの企業においてデータを十分に活用することは難しいのです。

現場で噴き出すロジスティクスとガバナンスの問題

社内で多くの人がデータを利用しはじめると細かい運用の面でも課題がでてきます。たとえば、同じ名前の指標でも定義や処理の仕方が異なるという問題はよくあります。売上という言葉1つとってもチームによって計算の定義が異なります。複数の人が似たような計算をする機会が増えますので、正しく効率よく計算できるように必要なデータや処理の方法を共有することも重要になるでしょう。

運用上の問題に加えて使う人が増えればセキュリティ上のリスクも高まります。分析ツールやデータへのアクセスについて利用者ごとに適切な権限を付与したり管理することが必要になります。データを扱うためのセキュリティについてリテラシーの教育も必要です。ここで挙げたものはデータの民主化について頻出する課題の一例であって、他にもさまざまな障害があるでしょう。

問題をどう解決していくか

それでは、このような問題をどのように解決していけばよいのでしょうか？すべての問題を一息に解決してくれる、いわゆる銀の弾丸は存在しません。1つずつ問題を解決していく必要があります。そして、そのソリューションと優先度は組織の構造やデータ民主化の進め方によるため一概に決めることが困難です。問題と向き合い、地道に取り組むことが必要です。

先に挙げた課題にはそれぞれ定番の解決策があります。データを安定して分析できるシステムが必要ならば、開発や保守運用を担うデータ分析基盤チームが必要でしょう。指標の定義や処理の仕方に差異が発生するならば、データカタログやデータマートを構築して共有化するのは定番の解決方法です。それらを活用するためにデータスチュワードのようなロールが求められるでしょう。セキュリティリスクへの対策として権限の管理を行うには、ルールの策定とそれを運用する組織を作る必要があります。データが規約や法律に対して問題がないか専門家と議論する枠組みを用意することもよいでしょう。

解決には全社的・トップダウンの推進が不可欠

これらの問題の解決の障害となるのは組織の壁です。近年ではデータ活用に関する問題に対して解決のプラクティスが共有されつつあり、以前に比べれば効率よく解決へ進むことができるでしょう。しかし、チーム単独で進めることが難しく影響範囲の広い課題です。特に権限の管理や法律や規制への対応はチームを超え全社を巻き込んで解決していく必要があります。このような問題をボトムアップに解決することは困難で、必ずトップダウンに強制力をもって進めなければいけないシーンがでてきます。

メンバーが幅広くデータを活用することは企業の成長に大きく貢献します。しかしそこに至るにはBIツールの導入のような手段の整備だけでは足りずその土台となるロジスティクスとガバナンスの問題に地道に取り組まなければなりません。そしてその取り組みは現場だけで完結しません。現場の意思決定の速度を速めながらガバナンスやロジスティクスの改善をトップダウンに進める——この両輪を回して全体を最適化することこそがデータの民主化に必要なのです。

データの活用とは魔法ではなくゴールへにじりよるための手段である

Mon, 22 Jun 2026 15:46:53 +0900

データ活用の誤解

世間では、データの活用について大きな誤解をしている人をよく見かけます。なにかビジネスに関わる大きな問題を解決して自分たちに大きな利益をもたらすとか、未来予知ができてあわよくば自分たちに都合がいい方向へ未来を変えられるような、そんな魔法のような何かだと思われています。当たり前ですが、データを使ってもそんなおとぎ話のようなことは起きません。

それでは、データを活用することでどんな利益を得られるのでしょうか？データから得られる利益はもっと地道で現実的です。データを活用するということはシンプルに言ってしまえばゴールへじわじわとにじりよるということです。ビジネスでは達成したい目標に向かって施策を打ち、そこへ少しずつ近づくものですが、データを利用することでその精度を高めることができます。

データ活用では情報を収集、解析しそこから得た知見や仮説をとおしてアクションをより良いものにするというOODAループやアジャイル的な運営が前提となります。サイクルを通した改善スパイラルです。このスパイラルにおいて情報を定量的に扱うことができるという点がデータを活用するメリットです。具体的に見ていきましょう。

サイクルをまわす

それでは改善スパイラルとしてデータ分析をどのようなサイクルと考えればよいでしょうか？本記事ではOODAループを参考に、データ分析を「情報の収集・解析・意思決定・実行」の4ステップからなる1つのサイクルとして考えます。必要に応じてステップを戻っても構いません。重要なことは良いアクションを行うために良い意思決定をすることです。逆算して意思決定のクオリティを上げるために必要な情報を集めて解析していきます。

さて、データの活用ではまず情報を収集し解析することから始まります。やみくもに情報を集めればよいわけではありません。前述したように、データを分析するということはよりよいアクションを起こすためにあり良い意思決定が目標となります。つまり意思決定に役に立たない情報を集めても意味がないのです。

意思決定に役に立つ情報とはどういうものでしょう？抽象的に言うならば意思決定に影響を及ぼす情報です。その内容によっては意思決定が変化しうるものと言ってもよいでしょう。逆にいえば、その情報があってもなくても何も変化がないのであれば意思決定において価値は高くないということです。

更に、情報の多くはそのままでは意思決定に役に立たないことがあります。集計や比較、可視化、もしくは統計学的な手法を通して意思決定に役に立つ形へ整形が必要です。

たとえば商品ごとの売上データや顧客の来訪頻度、購買までの時間などの情報はそれ単体では大きな意味をもちません。地域ごとに比較したり来訪頻度から月の顧客ごとの単価を出したりと紐づけたり比較したりすることで意思決定に使えるような意味のある情報ができます。場合によっては統計的な手法をもちいて数理モデルを構築することで、将来の変化をシミュレーションしたり自分たちにとって重要な変数を探したりすることもあります。

意思決定を下す前に意思決定を行えるだけの情報が集まっているのか確認することが必要です。不足があれば情報の収集や解析を行います。もちろん無限に時間と金があるわけではありませんので常に必要な情報がすべて揃うわけではありません。しかし、自分たちの意思決定においてクリティカルな情報がなんなのか優先度を考えることはできます。どんな情報があれば自分たちの考えが変わるのか検討しましょう。

必要な情報がそろったら意思決定を行いそれに伴いアクションを実行します。これでループが1周完了しました。このようなループを必要に応じて何度も実行します。しかし、単純にループを回せばよいというものではありません。ゴールへにじりよるのはここからです。

改善スパイラルとメリット

アクションを実行したら情報の収集や解析がまた始まります。まず、やるべきは施策の効果を確認することです。自分たちの意思決定が正しかったのかどうか検証しましょう。不足があれば自分たちの仮説のどこに誤りがあったのか分析します。施策の効果を経験や勘ではなくデータを分析で定量かつ客観的に評価を行えるという点がデータ分析の強みです。そして同時に次の意思決定に必要な情報を集めます。施策の実行によって状況が変わっているはずです。同じ情報を扱う場合でも再び情報を収集する必要があります。

アクションの前と後、見積もりと実績の両方を定量かつ客観的に得られるということがデータ活用の強力なポイントです。勘や経験に基づく判断に比べて施策の良し悪しを明確に理解し共有することができます。客観的であることで成功率の高い施策を選べるようになるだけでなく、定量的であることによってどの施策にどの程度投資すれば目的を達成することができるのか量の判断も精緻になります。つまり、予実の精度が向上するのです。

このようにしてデータを使うことで意思決定の精度が改善されます。成功率の高い施策を選べる、よりよい施策へ優先的に投資できる、妥当な投資の量を決められる。これこそが、データを活用することで得られる利益なのです。

もしあなたがデータ活用とは何かを発見することや予知だと思っているならばその考えを捨てましょう。そして目の前の問題を解決するためにデータがあったらもっとよい意思決定ができないか検討すべきです。最初は上手くいかないでしょうし時間がかかるかもしれません。しかし次はきっと今より上手くやれるはずです。

事業を成長に導くアナリティクスチームとは？

Mon, 22 Jun 2026 13:50:15 +0900

様々な企業でデータアナリティクスチームが新しく設立されています。データを活用して大きく成長する企業があれば成果が出せずにチームを解散させる企業もあります。両者の違いはなんでしょうか。その答えの1つは組織の関係性です。本記事では事業を成長へ導くためにデータアナリティクスチームを社内で信頼できるパートナーに育てるべきだという話を紹介します。

失敗するデータアナリティクス部門

データの活用が大きく注目されてから数年が経ち、多くの企業で社内外のデータを分析し自分たちのビジネスに活かすため新たにデータアナリティクスチームが創設されてきました。分析者の採用は活発化し関連する設備への投資は盛り上がりました。一方で、チームを作り人材も設備も用意されたというのに成果が挙げられずデータアナリティクスチームの閉鎖や縮小、企業内での立場が弱くなるという結果になっています。なぜ、このようなことになってしまったのでしょうか。

データの活用に実は価値がなかったのでしょうか？いいえ、そんなことはないはずです。実際にいくつかの企業ではデータを活用し大きな成長を遂げています。では、成功した企業と失敗した企業では何が違ったのでしょうか。この質問に対する答えは無数にあります。すでに多くの例がインターネットや書籍に書かれています。良い人材を採用できなかった、解くべき課題が立てられなかった、現場が協力を拒んだ…など様々です。

この記事で紹介するデータアナリティクスチームを成功させる秘訣は事業部とのパートナーシップを強化し並走することです。事業部からの依頼をこなすだけの下請け組織からの脱却であり、共に事業を成長させるための頼れる専門家集団への進化です。

下請け化がもたらす弊害

まずはデータアナリティクスチームの下請け化という現象について解説します。多くの企業では事業部がビジネスを営んでおり支援組織としてあとからデータアナリティクスチームを設立することが多いです。そのため、組織内の力関係として事業部本体のほうが強くデータアナリティクスチームが弱い立場になりやすいです。

データアナリティクスチームの立ち上がりの初期は事業部に対するドメイン知識が不足しています。一方で事業部側にはデータアナリティクスの知見が不足しているでしょう。そのためデータアナリティクスチームが事業部が知りたいことをヒアリングして具体的な分析方法はチームに一任されるという依頼ベースの仕事の進め方になっていきます。

このようにして事業部が主導権を持っている状態が常態化すると次第にデータアナリティクスチームは事業部の下請け組織となっていきます。事業部に言われるがままにデータ集計や分析を行うだけの状態です。この状態が長く続くといつまで経っても事業部とデータアナリティクスチームの間にシナジーが生まれず生産性は上がらないどころかむしろ下がっていきます。

なぜ下請け状態になると生産性が下がってしまいやすいのでしょうか。ビジネスでデータを活かすには事業部とデータアナリティクスチームの双方が成長していくことが重要だからです。分析結果を行動に移し行動した結果を分析するというサイクルから学ぶ必要があります。その中でデータの知見がない事業部と事業の知見がないデータアナリティクスチームの間でコミュニケーションが難しくなることは大きな問題になるのです。

依頼者と下請けという関係性では前提知識や価値観、優先度の違いから課題感の共有が難しく、お互いの立場の強さや信頼関係から積極的な意見や提案、その実行の柔軟さや迅速性に欠けることになります。本来、意思決定者と分析者は対等な立場であり顧客への還元という共通の目的をもっているはずですが、次第に意思決定者が顧客のように振る舞いはじめます。外部ベンダーを通したITシステムの開発が難しいように、このような状態では柔軟かつ迅速なデータ活用は簡単ではありません。

それでは、どのようにしてこの問題を解決していけばよいのでしょうか？私の考える解決方法は事業部とデータアナリティクスチームがパートナーとして並走することです。事業部とデータアナリティクスチームが普段から課題感を共有し同じ方向を向いて課題解決に取り組んでいる状態です。

分析とアクションのサイクルを通して成長していくためにはアクションを起こしやすい分析を行い、分析のしやすいアクションを計画していく必要があります。このためにはお互い密な連携が必須です。依頼者と下請けという立場では実現が難しいですが、お互いに並走することで強力なシナジーを生み出すことが可能です。

パートナーとして並走する

事業部にデータアナリティクスチームがパートナーとして並走することで上手くいくと述べましたが、実際の問題として「明日からパートナーとしてやっていきましょう」と同じ会議室に詰め込んだところで簡単に成し遂げられるわけではありません。最初はお互いに関係性もなくナレッジの共有もできていませんから、挑戦と実績を積み重ねる必要があります。

重要なことは小さく挑戦し失敗と成功を積み重ねることです。事業部はデータアナリティクスチームと共にやっていくことにメリットを得られるのか不安を抱えています。データ活用に知見がないのでそこに腹落ちするビジョンを描けていません。一方でデータアナリティクスチームは新しく作られたチームですので早く成果を生み出して信頼を勝ち取る必要があります。このような状況で両チームに必要なのは小さくてもよいので実際に手を動かして実績を積み上げていくことです。良い結果が望ましいですが失敗しても構いません。

もちろん、挑戦しただけでは意味がありません。その結果を受けて振り返りを行い改善サイクルを回していきます。分析結果を生かしてアクションを起こす、アクションを起こした結果を分析する。このサイクルを回して効率よく効果的なデータアナリティクスの活用を見出します。これは単純に良い結果を出すという意味ではありません。良いやり方を見つけるということです。人材の配置やデータ連携など設備はもちろん、見るべき指標の精査やデータの処理方法、タスクの決め方や管理方法など、データを活用するということは今まで仕事の進め方を変えるということですので考えなければいけないことは多岐にわたります。

このようにして深いパートナーシップを結び成果を生み出せるようになるためには経営層からの強いバックアップが必要不可欠です。事業部とデータアナリティクスチームの双方に方向性を示し軌道修正していくということです。事業の成長のためにそしてユーザのために長期的に改革していくのだということを説明しそのように実行できるよう協力することが経営層の仕事です。事業部とデータアナリティクスチームに丸投げしてはうまくいきません。データ活用の成功も失敗も最終的には経営層の責任なのです。

データ分析基盤におけるMVPの考え方

Mon, 01 Jun 2026 18:24:57 +0900

前回の記事ではデータ分析基盤開発において小さく動くものから作ることの必要性を解説しました。

では、データ分析基盤におけるMVPとはなんでしょうか？
一言でいうならば、意思決定者がデータを取得し意思決定に活かせる最小構成です。
ここでは2つの要素を取り上げます。

得られるデータがビジネスの意思決定の役に立つ

これは言うまでもないことですがビジネスの意思決定の役に立つことが目的です。
そのため、大なり小なり意思決定へ寄与することが求められます。
なんの役にも立たないデータしか取得できない分析基盤はMVPになりえないという話です。

もちろんMVPですからクリティカルで重要な知見を提供する必要はありません。
イノベーティブな指標を計算しようとすると仕様を決めるのに時間がかかるので数字がある程度わかっているものを選んだほうがよいくらいです。
スプレッドシートで計算しているものを自動化できるくらいでも良いでしょう。
自動化されれば手間や品質の改善が起きるのでこれも重要な成果です。
大事なのは役に立っているということです。

この基準はクイックウィン的な発想も入っています。
なにかしら役に立つことを証明し具体的なイメージをもってもらうことでその後の進行が円滑になりますし課題も見えてきます。
誰も注目しない数字では次のステップへのブーストになりません。
「この数字が見られるならこっちも見てみたいな」
そう思ってもらえるようなものをアウトプットすることで初めて積極的な投資が得られます。

実はデータ分析基盤のMVPとは利用者側の体勢の検証でもあります。
データドリブンな意思決定パイプラインは作れるか？
自分たちの意思決定に必要なデータはなにか定義できるか？
現場のデータ入力を掌握できているか？
こういった問いを自分たちに突きつけるシーンです。

データソースからBIまで取得・保存・加工・可視化が一気通貫に動く

ビジネスの意思決定に役立つことが重要だと述べましたが、そのためには使う側にデータを届けられるシステムが必要です。
これを満たすにはデータ分析にかかる一連の処理が一気通貫に動いていることが求められます。
重要なのは要件が把握されコントロールできていることです。

データ分析基盤を実装するにあたって最大の壁がデータの取り扱いです。
実際に実装を始めると想定外のデータの仕様にぶつかります。

データソースからデータが取得できない
取得したデータのスキーマがおかしい
入っているデータの仕様がわからない

…etcとさまざまな問題が噴出します。
これらの問題について必要な項目は仕様を調査したり対応を実装していきます。

ポイントはやりたい分析に必要な仕様がわかっており、必要なデータの取得 ~ 可視化までの処理が可能な限り自動化されていることです。

仕様を把握する

MVPなので入っているデータについてすべて整形し仕様を把握する必要はありません。
はっきりいってデータの仕様はすべてを理解しようとすると莫大な時間がかかります。
仕様書に書いてあることと実態がズレていることなんて当然に起きますし仕様書がないことも頻繁です。
達成したい最低限の問題についてだけ答えられればよいのでそこに絞って調査をおこないます。

指標の集計に必要な仕様の把握は必須です。
データの結合方法や集約キーの仕様、絞り込みに使うパラメータなどがあります。
使えるとおもっていたデータが実は集計に使えなかったということはよくあります。
たとえば、顧客の属性情報がCRMに入力されているが自由記述なので内容がバラバラで簡単に集約できないということはありがちです。
実際のデータを見るまでは油断しないほうがいいでしょう。

また、データ自体の仕様の整理も必要です。
取得するデータがどんな状態なのか実際にやってみるまでわからないことがほとんどです。
言い換えると仕様と実態がズレていたり仕様が明瞭でないことが頻繁に起きます。
スキーマの破損やデータの欠損などのデータ品質は前処理や集計に関わってきますし、場合によっては自動化の可・不可にまで影響します。
人によって入力にばらつきがあるようなデータの不整合は一括で対応できないため自動化ができなくなります。

このようなデータの状態は実際のデータを見ないとわかりません。
実態を見ながら対応を考え、MVPとしてどのように進めるのか？着地をどうするのか考えていきます。

自動化する

データ分析基盤をシステムとして実装している以上は当然自動化が期待されています。
最初から完全な自動化が必要というわけではありませんが可能な限り手作業は排除すべきでしょう。
処理をコードとして実装し自動で実行できる環境を構築していきます。
人がやっているからといって自動化できるとは限りません。
それぞれのステップの処理を自動化できるのかどうか、という観点だけでなくステップ同士をスムーズに連携できるかどうかもポイントです。

定期実行の設定も重要です。
データを閲覧したい時間や更新タイミング、処理の時間は重要な課題です。
あるデータは朝に更新され別のデータは夕方に更新されるので統合した結果がわかるのは次の日になってしまう、なんてケースは珍しくありません。
cronなどスケジューラーでもよいので自分たちの用途に合わせて自動化が構築され、あわせて今後の拡張の方向性が見えていることが望ましいでしょう。

とはいえ、自動化が難しいケースは珍しくありません。
前述したようにデータソースの品質の問題で自動化ができないようなデータはよくあります。
無理に自動化を目指してスケジュールが遅れるくらいなら手動でも良いとおもいます。
その場合は手作業を前提に誰がいつどのように行うのか？などを明確に整理し動作を検証する必要があります。

一方で自動化の仕組みはあるがエラーばかりで全然動かない状態は問題があります。
MVPとはいえスコープの範囲ではそれなりに想定されたとおりにシステムが動いている必要があります。

データ分析基盤はまず動くものを作れ

Thu, 28 May 2026 17:19:22 +0900

動くものを作らないから失敗する

失敗するデータ分析基盤プロジェクトに共通する重要な特徴の1つは「動くものから作らない」ということです。
何年もかけて巨大な基盤を構築しすべてが完成してから稼働させるようなやり方は経験上うまくいきません。
開発の前にすべての要件を定義し仕様を決めようとする。
データ分析基盤の実装をレイヤーごとに進めようとする。
こういった進め方をしようとする人は少なくありませんが実際のところうまくいきません。
なぜ、このような進め方をするとなぜ失敗するのでしょうか？
3つの要素にわけて解説します。

時間をかけると作った頃には役に立たない

まず根本的な問題として、データ分析基盤を何年もかけて作ったとしても完成した頃には情勢が変わっており使い物にならない可能性が高いという点があげられます。
これはビジネスを取り巻く環境の影響を受けること、そしてデータ分析基盤は社内の様々なシステムの影響を受けることから発生します。

現代の市場は凄まじい速度で変化しておりビジネスの戦略もそれに合わせて日々変わっていきます。
ビジネス戦略が変われば知りたい情報もどんどん変わっていきます。
何年も前に決めた指標や分析方法が役に立つでしょうか？
少なくない割合で変更が求められることは想像に難くないでしょう。
このようにして作った瞬間から役に立たないダッシュボードができあがります。

また、社内システムが変更されれば取得するデータの性質は変わっていきます。
1つ1つの変更の周期は短くなくとも様々なシステムによってなりたっている現代では毎年のように何らかのシステムが変更されていきます。
変更に限らず新たなシステムを導入することも珍しくないでしょう。
データ分析基盤は様々なシステムの下流に位置するためそれらの影響を強烈に受けます。
また、社内のシステムは変わらずとも法律や規制などによって変更や修正が要求されることもあります。
分析に必要なデータソースが増えたり減ったり変更されることで、データの取得方法や前処理、集計の定義すら変わるのです。

フィードバックループを回せ

次に重要な問題の1つとしてフィードバックループが回らないことが挙げられます。
完成まで誰も触らなければ誰も検証できずフィードバックができません。
途中で誰かが実際に利用しはじめていれば意思決定に使える分析ができるのか確認できますし問題があれば修正ができます。

開発の前に完全な要求や仕様を定義することはできません。
事前の想定が間違っていたという自体は当然のように発生します。
最初にすべてを定義して設計、実装を行うという方法は絶対に過不足が発生します。

分析する側も分析基盤を開発する側も両方でこの問題が発生します。
分析する側は実際に分析して意思決定に活かしてみると最初に想定していた指標では上手くいかない、なんてことはよく起きます。
これは「考える人のスキルが足りず想定不足だった」という話ではありません。
前述したように事業や環境が変わって分析の切り口が変わるケースはその典型例です。
探索的に分析を行うことで初めて見えてくるものもあります。
やってみないとわからないことがたくさんあるのです。

分析基盤を構築する側としては当然上記の分析する側の状況が変化すれば作るものも変わってきます。
見たい指標が変わればデータマートやダッシュボードの実装は変化するでしょう。
場合によっては中間テーブルでのデータの持ち方や前処理の方法を変更する必要があるかもしれません。
想定よりも負荷が高くてうまく運用が回らないというケースもありえます。

これらの問題を使う前にすべて洗い出すのはおおよそ不可能であるといってよいでしょう。
少なくともすべてを洗い出すコストとリスクを考えると作って使ったみたほうが早くて確実です。

地に足のついた議論をする

もう1つ重要な問題として進める優先度や方向性を揃えることが難しいという点があります。
データ分析基盤は社内の多くのステークホルダーを巻き込んで開発されるものです。
意思決定に活かすという性質から上位レイヤーの人間への影響をもちます。
その中データ分析基盤ではどれをどの順番で作るのか決めていく必要があります。
これが実際に動くものと検証ができない状態だと物事を進めるのが簡単ではありません。

データ分析基盤の開発に着手するとき、多くのステークホルダーは具体的なイメージを持てていません。
まして自分たちのチーム以外との連携などほぼ不可能といってよいでしょう。
しかし実際に開発を進めるには社内のそれぞれのステークホルダーの要望から優先度を決める必要があります。
具体的なモノがない状態だと各々の認識をぶつけることになり議論が空中戦になりがちです。
結果として社内の力学がそのまま反映されてしまいあるべき姿から歪んでしまいます。

しかし、実際に作ったものがあり動かすことができれば多くの人の認識を揃えるやすくなります。
荒削りでもダッシュボードがあれば間違っている計算や不足している観点を洗い出すことができます。
自分たちのチームで使うならどんなデータが不足しているのか想像することができるでしょう。
そのための課題も具体的に見えてきます。
動くものがあればできることや難しいことのイメージを捉えやすくなるため進める方向性や優先度の認識が揃えやすいでしょう。

おわりに

ここまでに述べたような理由からデータ分析基盤の構築は使う前から最初に時間をかけて大きく作るものではありません。
まずは小さく作りそれを絶えず修正・改善しながら大きく拡張するものなのです。

では、具体的にどのように小さく作ればよいのでしょうか？
次の記事ではMVPについて考察します。

データ分析基盤を開発するときデータを取得する方法をどうやって考えればいいのか？

Sun, 10 May 2026 20:33:11 +0900

データ分析基盤を構築するとき避けて通れないのが「どうやってデータを取得するか」という問題です。

SaaSのETLツールを使うのか、APIを自前で叩くのか、手動でCSVを取り込むのか。
データを取得する手法は選択肢が多く状況に応じて最適な手法は変化します。
また、技術的な問題だけではなく分析する側であるビジネス上の要求も考える必要があります。

本記事では技術選定の判断基準を整理し、筆者の経験をもとに実際によくある検討のパターンを解説します。

データの鮮度・更新頻度

更新頻度は技術選定に最も直接的な影響を与える要素です。

一般にデータを更新する頻度が上がるほど自動化の設計は複雑になります。
日次であれば夜間バッチで全件更新というシンプルな仕組みで済みますが、これが数時間おきとなるとAPIのレートリミットを意識した設計が必要になるかもしれません。
更にリアルタイムになれば差分検知やリトライの仕組みまで求められます。

つまり更新頻度は「どの程度の仕組みを作る必要があるか」を決める起点であり実装・運用コストに直結します。
逆にいえば「どれくらいの頻度でデータを更新する必要があるか」を最初に固めることで選択の幅が大きく絞り込むことができます。

低頻度

低頻度とは年に数回くらいの想定です。
こういったデータの場合は手動で全件を更新するというケースが多くなります。
データソースと分析上の要求として増分・差分をわざわざ検知する必要がないため全件更新で問題がないこと、そして頻度が低いため自動化のメリットを享受しにくいこと多いためです。
更新頻度が低いデータの場合はそもそもデータの形式や用途が安定しないこともあり処理の内容を毎回検討する必要が多いことも自動化の優先度が下がる要因の1つです。

自動化を選ばないケースでいうと、たとえば特定のプロジェクトや顧客で単発で発生するようなケースがあります。
プロジェクトで単発的にデータが発生したり、顧客ごとにデータの形式にばらつきがあったりという状況です。
このような不定期でデータの形式も完全に固まっていない場合は自動化のコストが高くなりがちです。
担当者がその都度手動で取り込む運用でも十分でしょう。

逆に頻度が低いとはいえデータの形式が固まっており処理が複雑という場合は自動化のメリットが上回ります。
エクスポートしたデータをエクセルなどで細々と整理してからアップロードするようなプロセスが必要だとしたら手間もかかりますしミスも起きやすいので自動化が望ましいでしょう。
たとえば、年に数回しか更新されないマスタデータがありながらインポートにひと手間必要という場合はこのケースに該当します。
完全に自動化する必要もないので無理にワークフローに載せずにスクリプトとして保存しておくなどの対処もありえます。

月次・週次

月次・週次で更新する場合は全件更新するケースが多くなります。
データソースの特性として月次・週次で更新するデータは何らかの作業がひととおり終わったものを保存するというケースが多く、そのため増分・差分を検知して保存するというよりも全件を保存したいことが多いからです。
たとえば締め作業が終わって確定した会計データや、週次で棚卸し作業をしている在庫情報などが挙げられます。

月次・週次くらいの頻度で恒常的に発生するとなると自動化による作業コストが削減できるメリットが大きくなるため多くの場合で自動化を検討します。
1つ2つくらいのデータソースであればなんとかなりますがデータ分析基盤には多くのデータソースを結合していくことになりますので自動化することを前提に設計するべきでしょう。

また、作業ミスによるリスクも考慮に入れるべきです。
それなりの頻度で作業することになりますから必然的にミスも発生します。
作業ミスはそのままデータ品質の問題に、そして誤った意思決定へと繋がります。
より確かな意思決定という観点からも週次・月次くらいの更新頻度が定常的に発生するようであれば自動化が前提という意識でいるのがよいでしょう。

日次更新

最も一般的な更新頻度です。
毎晩にバッチ処理を走らせ朝出社したときには最新のデータが見られるようになっている、というサイクルは多くのビジネスの意思決定に十分なサイクルです。
日次の更新ではデータ量がよほど大きくない限り全件を取得してそのまま更新するシンプルな設計をベースに検討します。

この頻度になると自動化は原則です。
毎日の作業となると手動では作業の負担が大きくなります。
あわせて作業頻度が増えることでミスも起きやすくなるため担当者の業務を圧迫します。
スケジュール実行で毎日自動的に動くように設計しておくことで安定した運用が実現できます。

基本は全件更新ですがデータ量が多い場合は全件更新が難しくなるため増分・差分更新を検討する必要も出てきます。
ただし増分・差分更新は実装が複雑になるため、まずは全件更新でシンプルに作り必要に応じて改善するアプローチを取るほうが無難です。
現代ではデータの保存・処理コストは非常に安いので実装が複雑になることのデメリットの回避を優先したほうがよいケースは多いでしょう。

数時間に一度

日次よりも高い頻度で更新したいがリアルタイムだと工数が高すぎるという場合にとる選択肢です。
ログデータのような量が多く変化を素早く検知したいようなケースです。
もしくは日次だとデータ量が多くなるため分割したいという場合です。
数時間おきに更新するときは同時に増分・差分更新が要件となることが増えます。
差分を検知して変更があった分だけを取得する設計が取れるか検討しましょう。

増分・差分更新が求められがちな理由はいくつかあります。
数時間ごとに更新したいデータはログデータのようにデータ量が多く変更よりも追記が多いデータであるため増分・差分更新が要件になりがちです。
そうでなくとも数時間ごとに実行すると日次の数倍の処理量になるためさすがにコストが無視できない状況になってきます。
合わせてAPIの実行頻度が増えるため毎回全件更新するとAPIのレートリミットに引っかかるリスクも高まります。
このような理由の組み合わせから増分・差分更新になりやすくなります。
もちろん全件更新で要件として十分なのであればそのほうが望ましいことは言うまでもありません。

注意点として、増分・差分更新の実装には「どのレコードがいつ変更されたか」を追うことが必須です。
そのためのタイムスタンプや連番IDがデータソース側に存在することが前提になります。
これが整備されていない場合は差分の検知自体が難しくなるためデータソースの特性を事前に確認することが重要です。

即時〜数分のリアルタイム連携

リアルタイム連携はデータソースの変更が即時もしくは数分程度の遅延で反映されるような設計です。
ユーザーの行動ログデータや広告データなどデータ量が非常に多く、同時に変化を検知したいという場面で求められることが多いです。
リアルタイム連携は更新頻度としては理想ではありますが一方で他の更新頻度に比べて実装・運用コストが高くなります。

リアルタイム連携には大きく2つのアプローチがあります。
一つはデータソース側で変更が発生した時点でイベントとして通知を受け取るイベント駆動型で、もう一つは数分おきに差分だけを取得するミニバッチ形式です。
どちらも「変更をほぼリアルタイムで検知して取り込む」という点では共通しており日次のバッチ処理とは設計の考え方が大きく異なります。
どちらのアプローチが現実的かはデータソースの特性やAPIなどのインターフェイスによって変わります。

リアルタイムにデータを連携しようとすると要求される技術的な難易度が一気に上がります。
単純なAPI連携で全件更新するバッチ処理に比べると差分の検知に加えてリトライ設計や運用の監視など考えるべき要素が増えるためです。
障害発生時も全件更新であれば再度実行すれば簡単に復旧することが可能ですがリアルタイム連携の場合はどこまでデータが取れているのか確認する必要があるなど復旧のコストと難易度が高くなります。
一方で、リアルタイム連携が求められやすいデータソースは公式や外部SaaSにリアルタイム連携のコネクタが用意されていることもあるのでその場合は比較的実現しやすくなります。

データから大通りを探せ

Sat, 28 Feb 2026 16:43:36 +0900

データ分析と戦略と優先度

前々回の記事では経営に近い抽象的な指標をそのまま現場に渡しても「何を変えればいいのか」がわからないという問題を取り上げました。解決策として指標をファネルや要素やセグメントに分解し課題の所在を具体的に特定することの重要性を述べています。

前回の記事ではその続きとして、分解して見つかった課題に片っ端から対応すればよいわけではないという話をしています。見つかった課題のなかからどこに集中するかを決めること、つまり戦略を立てることが不可欠であり、KPIとはその戦略を定量化した指標だという整理です。

この2つの記事を踏まえると「分解して課題を見つけ、戦略的に優先度を決める」という流れが見えてきます。では実際にどうやって優先度を判断すればいいのか。本記事ではその判断軸として「大通り」という考え方を紹介していきます。

課題を見つけたら次に考えること

指標を分解して分析を進めると課題は次々と出てきます。特定のセグメントでファネルの通過率が低い。ある流入経路だけ転換率が落ちている。こうした発見は分析の成果であり現場への具体的なインプットになり得るものです。

しかしそこで一度立ち止まってほしいことがあります。「その課題を改善したとして、どれくらいのインパクトがあるのか」という問いです。

たとえば特定のセグメントのファネル通過率が低いとして、そのセグメントが全体売上に占める割合が1%だったとしましょう。仮にその通過率を2倍に改善できたとしても事業全体への影響は微小です。課題を見つけることと、その課題に取り組む優先度を判断することは別の話です。

分析で見つかった課題はあくまでも「改善の候補」にすぎません。そのなかからどこに時間とリソースを投じるかを判断するためには自分たちのビジネスのどこが「大通り」なのかを把握しておく必要があります。

大通りとは何か

大通りとはユーザーがたくさん通りお金が動いているところ、言い換えれば自分たちのビジネスのコアです。

都市の地図に置き換えると分かりやすいかもしれません。賑わっている大通りに面した店と人通りの少ない小道に面した店では、同じ改装工事でも集客への影響がまったく違います。大通りに面した店の入り口を広げれば多くの人が入りやすくなりますが、小道に面した店をどれだけ改装しても通行人が少なければ効果は限られます。

ビジネスも同じです。大通りを改善すればインパクトが大きく小道を改善してもインパクトは小さい。だからまず自分たちのビジネスの大通りがどこなのかを定量的に把握することが先決になります。

大通りの2つの考え方

大通りを把握するには2つの視点があります。

ひとつ目は「どの商品が誰に売れているのか」という視点です。売上の大部分を占める商品は何か、それをよく買うのはどんなユーザー層なのか。これを把握することで自分たちのビジネスの主軸が見えてきます。全商品・全顧客を均等に扱うのではなく売上構造を正直に見ることがスタートになります。

たとえばECサイトで家具・雑貨・インテリア用品を扱っているとしましょう。取扱商品数は雑貨が圧倒的に多いですが売上の大部分はソファやベッドといった大型家具が占めているというケースはよくあります。このとき大通りは大型家具です。商品ページの改善や購買体験の見直しをするなら大型家具を起点に考えることがインパクトの大きい投資になります。

ふたつ目は「商品がどのように購入されているのか」という視点です。同じ商品でも購買に至るまでの経路や行動パターンはユーザーによって異なります。よく使われている経路や購買パターンがある。その「よく通られているルート」こそが大通りであり、そこを改善することがサイト全体の購買体験の底上げにつながります。

先ほどのECサイトで続けると、ログを分析した結果、大型家具を購入したユーザーの多くがトップページから特集ページを経由して商品ページに到達していたとします。一方で検索機能を使って直接商品ページに来たユーザーの購買率は低い。この場合トップページから特集ページへの導線が大通りです。特集ページのコンテンツを充実させる・季節や用途に合わせた特集を増やすといった施策は多くの購買ユーザーの行動に直接影響しますが、検索機能の改善は通過するユーザーが少ない分インパクトの上限が小さくなります。

この2つの視点は排他的ではありません。「大型家具を買うユーザーがよく通る経路」のように掛け合わせることで大通りはより具体的に把握できます。

通りの大きさがわかれば施策のインパクトが読める

大通りがどこかわかればその通りの規模を使って施策のインパクトをシミュレーションできます。

たとえばあるセグメントの転換率を5ポイント改善したとして、そのセグメントの流入数と現在の単価から売上への影響を試算できます。大通りであれば多少コストや工数がかかる施策でも投資対効果が見合いやすく腰を据えて取り組む理由になります。逆に小道であれば「インパクトが小さいのでシンプルな施策に絞る」という制約が自然と生まれ、施策の設計も研ぎ澄まされます。

施策のインパクトを事前に試算する習慣は分析チームと事業側の対話を変えます。「この課題を改善しましょう」ではなく「この改善によってこれくらいのインパクトが見込めます」という会話ができるようになれば優先度の議論はより具体的になります。

大通りは組織で合意する

大通りを定量的に把握することは分析チームの仕事ですが、それだけでは不十分です。

分析チームが「ここが大通りだ」と示しても各チームはそれぞれ自分の担当領域を大通りだと思って動きがちです。営業は自分が担当している顧客層を、マーケティングは自分が担当しているチャネルを大通りだと信じている。この状態のまま施策を走らせると前記事で述べたのと同じ問題が繰り返されます。各チームが自分の指標を追っているのに組織として同じ方向に向いていない状態です。

大通りの定義は分析チームが示して終わりではなく経営や事業責任者、現場を巻き込んで「ここが自分たちのコアだ」と合意するプロセスが必要になります。合意された大通りは組織の共通言語になります。施策のアイデアが出たときに「それは大通りへの投資か」という問いが自然に生まれるようになれば優先度の判断が組織全体でできるようになります。

まとめ

分析で課題が見つかることは出発点にすぎません。その課題がビジネスのどこにあるのかを大通りという視点から評価することが次のステップです。

大通りとはユーザーがたくさん通りお金が動いているところ。「どの商品が誰に売れているか」と「商品がどのように購入されているか」という2つの視点で把握します。そして把握するだけでなく組織として合意することが大通りを判断の共通言語にするために欠かせません。

大通りがわかれば施策のインパクトを読めます。インパクトが読めれば優先度が決められます。優先度が決まれば組織のリソースをコアに集中させることができます。分析から行動への道筋はこの順番で整っていきます。

戦略なくしてKPIなし

Sun, 15 Feb 2026 18:00:45 +0900

課題が見えたら次は何をするか

前回の記事では経営に近い抽象的な指標をそのまま現場に渡しても「何を変えればいいのか」がわからないという問題を取り上げました。その解決策として指標をファネルや要素やセグメントに分解し課題の所在を具体的に特定することの重要性を述べました。

では分解して課題が見えたとして、見つかった課題に片っ端から対応すればよいのでしょうか？もちろん答えはノーです。課題が見えることと正しく対処できることのあいだにはもうひとつ大事なステップがあります。それが戦略です。

見つかった課題をそのまま各チームのKPIに据えて改善を任せるというのはよくある流れです。しかし、このように漫然とした進め方では上手くいきません。マーケティングはリード数を追い営業は成約率を追いカスタマーサクセスは解約率を追う。それぞれは正しく見えますが全体としてどこに向かっているのかが定まっておらず組織の成果につながりにくい状況へなりがちです。

課題の特定と施策の実行のあいだには「どこに集中するか」を決める戦略が欠かせません。本記事ではこの戦略とKPIの関係を整理します。

全部やろうとすると全部中途半端になる

指標を分解すれば改善すべきポイントはいくつも出てきます。たとえば「リード獲得率が落ちている」「商談からの成約率も低い」「既存顧客の解約率も上がっている」など、どれも放置できない課題です。

ここで「全部やろう」となるのは自然な感覚ですし危機感の表れでもあります。しかし全体の方向性がないまま各チームが自分の担当する課題に個別に取り組み始めるとそれぞれの合理的な判断が噛み合わず組織として逆方向に進んでしまうことがあります。

たとえばこんなケースを考えてみます。マーケティングはリード数を伸ばすために獲得しやすい中小企業向けの広告に予算を寄せる。営業は成約率を上げるために意思決定の早い小規模案件を優先する。カスタマーサクセスは解約率を下げるために一社一社に手厚いサポートを提供する。どのチームも自分の指標を改善するために合理的な判断をしています。

しかし結果として起きるのは単価の低い顧客ばかりが増え一人あたりのサポートコストが利益を食いつぶしていくという状態です。仮に本来この事業がエンタープライズ向けに舵を切るべき局面にあったとすれば組織全体が逆方向に進んでいることになります。個々のチームの数字は改善しているのに事業としては悪化している。これは各チームの努力が間違っていたのではなく全体の方向性が定まっていなかったこと、そして事業の方向性と一致していなかったことが原因です。

どの課題に優先的に取り組むのかを決める。その判断こそが戦略です。

指標の分解は戦略のために行う

ここで前回の記事を振り返ります。指標を分解して課題を特定することは重要です。しかしその目的を改めて整理すると指標の分解とは戦略を考えるための材料を揃える行為だと言えます。

指標の分解はこのプロセスの起点であり手段です。分解すること自体が目的になってしまうと「課題はたくさん見つかったがどこから手をつければいいかわからない」という状態に陥ります。これは分析が足りないのではなく判断が足りないのです。

分析チームは指標の分解によって課題の全体像を提示する。意思決定者はそのなかから組織として取り組むべき課題を選ぶ。現場はその判断に基づいて具体的なアクションを設計し実行する。それぞれの役割が噛み合ってはじめて分析から成果につながる流れが生まれます。

戦略を定量化したものがKPI

ここまでの話を踏まえるとKPIの位置づけも明確になります。

指標を分解すれば改善候補となる指標はいくつも出てきます。しかしそのすべてをKPIにするわけにはいきません。すべてを追えばリソースが分散し結局どれも十分に改善できないという先ほどの問題に戻ってしまいます。

KPIとは分解によって見えてきた複数の指標のなかから戦略的な判断に基づいて選ばれるものです。「この課題がいま最も重要でありここに集中することが全体の成果につながる」という意思決定の結果として定められる指標がKPIだと言えます。

「KPIはなぜ"重要"なのか」と聞かれることがありますが、KPIとして選ばれた指標が重要たり得るのはそれが戦略を定量的に表しているからです。KPIの背後には「どの課題を優先するか」「なぜその課題なのか」という戦略的な判断があります。それらの戦略の状態や進捗を定量的に示すから Key-Performance-Indicator なのです。

言い換えればKPIとは課題がわかるくらいに具体的であり組織としてその改善を優先すると決めた指標のことです。具体性と優先度の両方が揃ってはじめてKPIとして機能します。

戦略がなければKPIは機能しない

ここまでの議論を裏返すと戦略が不在のままKPIを設定することの危うさが見えてきます。

戦略がない状態で指標を分解しそのまま各チームにKPIとして渡すとどうなるか。各チームは与えられた数字を改善することに集中します。それ自体は真摯な取り組みです。しかし各KPIのあいだに優先順位がなくそれらがどの方向に向かっているのかも示されていなければ個々の改善努力が全体の成果に結びつきません。

問題はそれだけではありません。一度KPIとして設定された数字は組織のなかで独り歩きしやすくなります。「なぜこの指標を追っているのか」という背景が薄れ「この数字を上げなければいけない」という部分だけが残ってしまい、環境が変わっても市場の優先課題がずれてもKPIだけは据え置かれたまま組織が動き続ける、なんてことが起こります。

もし戦略に基づいてKPIを設定していれば環境が変わったときにKPIの妥当性を問い直すことができます。「この指標を追う理由は何か」「いまの戦略に照らしてまだ有効か」という判断基準があるからです。しかし戦略がなければその問い直しの根拠がありません。KPIを変えるべきタイミングで変えられず組織が古い指標に縛られ続けるリスクがあります。

まとめ

指標を分解して課題を見つけることは重要ですがそれだけではアクションにつながりません。見つかった課題のなかからどれに集中するかを決めること、つまり戦略を立てることが不可欠です。

KPIとは戦略を定量化した指標であり分解から生まれた多くの候補のなかから「いまここに集中する」と組織として判断した結果として定められるものです。戦略的な判断がなければKPIは単なる数字の羅列になりかねません。

戦略なくしてKPIなし。KPIの設定は分析の延長線上にあるのではなく戦略の延長線上にあるものです。

データ分析からアクションが生まれないのはなぜか？

Mon, 09 Feb 2026 22:31:09 +0900

データはあるのに動けない

「データを見ているのに現場が動かない」という話をよく聞きます。ダッシュボードも整備した。数値から課題は見えている。それなのに現場の動きが変わらない。この状況に心当たりがある方は多いのではないでしょうか。

分析チームからすると「データは出しているのに活用されない」と感じているかもしれませんが、現場からすれば「その数字を見せられても何をすればいいか考えられない」とおもっているかもしれません。これはどちらかが悪いという話ではありません。この噛み合わなさには構造的な原因があるのです。

この記事では、この問題が発生する原因として経営に近い指標は抽象度が高く現場では使いにくいという課題を解説しながら、対策として指標を分解することで現場で使いやすくするという考え方を紹介します。

経営に近い指標は現場では使いにくい

多くの組織でデータ分析の起点になるのは売上や顧客数といった経営において重要視されている指標です。当然ながらこれらは組織にとって重要な数字であり注視すべきものです。

しかしこうした指標をそのまま現場に渡しても「売上が下がっています」「顧客数が伸びていません」という報告にしかなりません。

ここに問題の本質があります。売上が落ちていること、顧客数が伸びていないことなんて現場の人間だってわかっています。日々の業務を通じて直感的な理解あるいはそのレベルの数値は現場でも持っていることが多いでしょう。

しかも現場はその課題に対してすでにアクションを取っています。施策を打ち改善の努力を続けている。それでも数字が動かないから困っているのです。

現場が本当に知りたいのは「売上が落ちている」というレイヤーの事実ではありません。「今やっていることの何をどう変えればいいのか」であり「具体的な問題はどこなのか？」ということです。経営に近い抽象的な指標はこの問いに答えることができません。だからデータを見ても現場のアクションにつながらないのです。

指標を分解して深堀りする

ではどうすればいいのか。答えはシンプルで経営に近い指標をそのまま使うのではなく分解して深堀りすることです。

ここでいう分解とは単に数式的・論理的に要素を分けることだけではありません。ファネルの段階ごとに分けたりセグメントごとに切り分けたりすることも含みます。

分解の目的は「どこに問題があるのか」を具体的に特定することです。指標が抽象的なままでは打ち手も抽象的になります。分解して問題の所在を絞り込むことで初めて「何を変えるべきか」という現場が求める問いに近づけるのです。

分解にはいくつかの視点があります。

ファネルでの分解は全体のプロセスをステップごとに分けてどの段階で数字が落ちているかを特定します。これによって「どの工程に問題があるのか」が見えてきます。

要素への分解はひとつのステップをさらに構成要素に分けることです。量の問題なのか質の問題なのかといった切り口で課題の性質を特定します。

セグメントでの分解は顧客の属性や行動パターンごとに数字を切り分けることです。全体で見ると問題に見えていたものが特定のセグメントに偏っていると気づければ打ち手はぐっと具体的になります。

これらの分解は排他的なものではなく組み合わせて使うものです。ファネルで問題のある段階を特定しそこを要素やセグメントでさらに深堀りするというように段階的に絞り込んでいきます。

顧客数が伸びないときを例にかんがえてみる

ここまでの考え方を顧客数の問題を例に見てみます。

ファネルでチョークポイントを特定する

「顧客数が伸びない」という課題をそのまま扱おうとすると打ち手は漠然としたものになります。まずファネルに分解して問題がどの段階にあるのかを特定します。

たとえばBtoBのSaaS事業であれば広告表示→サイト訪問→資料請求（リード獲得）→商談→成約というファネルが考えられます。この各ステップの件数と転換率を並べてみると全体のどこで数字が大きく落ちているかが見えてきます。

仮にサイト訪問数は前年並みなのに資料請求数が大きく減っているとしましょう。この時点で「顧客数が伸びない」という曖昧な課題が「リード獲得の段階に問題がある」という具体的な論点に変わります。

要素とセグメントでさらに深堀りする

ファネルからチョークポイントが特定できたら次はその段階をさらに分解します。

まず要素への分解です。資料請求が減っているのは量の問題なのか質の問題なのか。サイトへの流入数自体が減っているのかそれとも流入は維持されているのに資料請求への転換率が下がっているのか。量の問題であれば集客施策を見直す必要がありますし転換率の問題であればLPや訴求内容に原因がある可能性が出てきます。これだけでも打ち手の方向性は大きく変わります。

次にセグメントでの分解です。流入元の媒体ごとに転換率を見たときにリスティング広告は横ばいなのにSNS広告経由だけが大きく落ちているかもしれません。あるいはターゲットセグメントごとに見ると中小企業向けのリードは堅調なのにエンタープライズ向けのリードだけが減っているかもしれません。業種や企業規模といった属性で切り分けることで全体の平均に隠れていた偏りが浮かび上がります。

こうして段階的に分解していくと「顧客数が伸びない」という漠然とした課題が「SNS広告経由のエンタープライズ層のリード獲得率が落ちている」といった具体的な問題に変わります。ここまで絞り込めれば現場は「何を変えるべきか」を考えられるようになりますし分析チームと現場が同じ問題について具体的に議論できるようになります。

具体的にすればいいわけでもない

ここまで指標を分解して具体化する重要性を述べてきましたが注意点があります。具体化しすぎると今度は別の問題が起きます。

指標が具体的になるほど現場はその数字を改善することだけに集中しやすくなりますが、これは行動が特定の指標に引っ張られて局所最適に陥りやすくもあります。

本来であれば現場にはさまざまなアプローチを試す余地があるはずですが具体的すぎる指標はその多様性を奪います。「この数字を上げればいい」という明快さが逆にアクションの幅を狭めてしまうのです。

たとえば「SNS広告経由のエンタープライズ層のリード獲得率が落ちている」という問題に執着してしまうと「SNSではなくセミナーのほうが効率がよいかもしれない」というソリューションにたどり着きにくくなってしまいます。あくまでも本来の目的はリード獲得率の改善ですから、ほかのアプローチを模索したほうが効率がよい可能性もあります。

具体的な指標はわかりやすく行動を促す力が強い分だけ視野を狭める力も強くなります。これは分解の粒度を考えるうえで常に意識しておくべきことです。

分解の目的はあくまで「どこに問題があるのか」を特定して対話の土台をつくることです。分解した結果をそのままKPIとして現場に渡すこととは違います。分析チームと現場が分解の結果を見ながら「ではどうするか」を一緒に考える。そのプロセスがあってこそ分解は意味を持ちます。

まとめ

データ分析からアクションが生まれない原因は分析する側の力不足でも現場の理解不足でもありません。経営に近い抽象的な指標がそのまま現場に渡されることで「何を変えればいいのか」「どこに解くべき課題があるのか」という問いに答えられていないことが根本的な原因です。

この問題を解決するには指標をファネルや要素やセグメントに分解して「どこに問題があるのか」を具体的に特定していくことが必要です。分解によって問題の所在が明確になれば分析チームと現場が同じ具体的な課題について対話できるようになります。

データ分析の価値は数字を出すことではなく「次に何をすべきか」を一緒に考える土台をつくることにあります。そのためにまずは指標の分解から始めてみましょう。

データに基づく意思決定と経験に基づく意思決定

Tue, 24 Jun 2025 16:58:57 +0900

はじめに

この記事ではビジネスにおいてデータを分析した意思決定をおこなう目的やメリットを紹介します。
さまざまな場所で議論されているテーマですが自分なりの考えをまとめたく記事として残します。
似たようなテーマで複数の観点から解説していく予定です。

意思決定における2つのアプローチ

ビジネスの現場では複数の選択肢からどれか1つを選ばなければいけないというシーンがよくあります。
たとえば、マーケティングにおいて「商品のプロモーション用に広告AとBの2つの候補からどちらを選ばなければいけない」なんてシーンは想像に容易いでしょう。
他にも「どの見込み顧客から営業をするべきか？」とか「このプロダクトのボタンは赤と青どちらの色にしたらいいだろうか？」なんてことを考えている人はきっとこの記事を読んでいる方にもいるのではないでしょうか。

これは日常的な風景ですが、しかしこれらの意思決定によって売上が変わる可能性を秘めています。
下手な広告を選んだら獲得できるリードは減るかもしれませんし、営業の優先順位を間違えば大事な顧客を逃しているかもしれません。
ボタンの色が不評であれば機能を使う人が減ってしまう可能性もあります。
1つ1つの意思決定の質が企業の売上や成長へ直結する重要な要素です。

では、わたしたちはどのように意思決定をしていけばよいのでしょうか？この問題に対するアプローチを大きく2つにわけて考えていきます。
1つは経験や知識に基づく意思決定、もう1つは客観的なデータに基づく意思決定です。
どちらも現代のビジネスにおいて重要な役割を果たしていますが有効なシーンに違いがあります。
この2つのアプローチを比較することでそれぞれの特徴を理解し上手い使い方を把握していきましょう。

経験に基づく意思決定の特徴と限界

長年マーケティング業界で活躍してきたベテラン担当者であれば事例や過去の体験から「このターゲット層にはこういったメッセージが響きやすい」とか「今の時期にはこのタイプの広告が効果的だった」のような経験則を蓄積しているものです。
市場や顧客の心理など数値化が困難な要素を感覚的に捉える能力はベテランの貴重な資産といえるでしょう。
特に参考となる情報が乏しいまったく新しい市場や商品カテゴリーのような問題ではこのような経験や知識に基づく判断が強力な手法となります。

しかし、このような経験に基づく意思決定には欠点がいくつか存在します。
その1つは判断の基準が個人の主観的な観察や経験に依存しているということです。
例えば、新しい広告を展開した際にたまたま接触した顧客から「この広告は印象的で良かった」という好意的な反応を得たとします。
このような直接的なフィードバックは重要ですが担当者に実態以上に強い印象を与えがちで全体の傾向を正確に反映しているとも限りません。

接触した顧客層が特殊だった可能性、季節や時期による一時的な要因、さらには観察者自身の期待や先入観が判断を歪めている可能性などさまざまなバイアスが混入するリスクがあります。
たまたまその顧客が気に入っただけで多くの人は別の要因で商品を買っただけかもしれませんし、もしかしたら顧客がお世辞をいっただけという可能性もあります。
心理学でいう「確証バイアス」により自分の判断を支持する情報ばかりに注目し反対の証拠を無視してしまうこともよく見かけます。

経験に基づく意思決定がその人に固有の知識や感覚に強く依存するため、品質のコントロールが難しく再現性や客観性に欠けるという点です。
同じ状況でも担当者が変われば全く異なる判断が下される可能性があり、組織として一貫した品質の意思決定を維持することは簡単ではありません。

データに基づく意思決定の特徴と優位性

これに対して十分なデータが蓄積され適切に分析できる環境が整っている場合、意思決定のアプローチは根本的に変化します。
データに基づく意思決定では実際に顧客がクリックしたり売上につながった広告やコンバージョンに結びついた施策を客観的な数値として把握することで感情や先入観に左右されない合理的な判断が可能になります。
具体的な例を見ながら広告AとBのどちらがよいのか考えてみましょう。

広告A

表示回数10万回
クリック数2,000回（クリック率2.0%）
コンバージョン数80件（コンバージョン率4.0%）
獲得単価5,000円

広告B

表示回数10万回
クリック数1,500回（クリック率1.5%）
コンバージョン数90件（コンバージョン率6.0%）
獲得単価4,500円

このようなデータがあれば、どちらの広告がより効果的かを明確に判断できます。
この例では、広告Bの方がコンバージョン率が高く、獲得単価も安いことがわかりました。
それぞれの指標について学んだ人であれば、投資対効果の観点から広告Bが優れていることが数値から読み取ることができるでしょう。

A/Bテストのような事前に準備された実験でデータを収集した場合、データの価値はさらに高まります。
A/Bテストであれば同じ期間、同じ予算、同じターゲット層に対してランダムに異なる広告を展開し統計的に比較することでどちらがより効果的か高い信頼性をもって客観的に判断できます。
このような手法では、季節要因、競合他社の動向、市場環境の変化といった外部要因の影響を最小限に抑えることができ、純粋に広告自体の効果を測定することが可能になります。

データに基づく判断のメリットは個人の経験や直感に依存度が低く誰が見ても同じ結論に到達できることです。
マーケティング部門の新人からベテランまで同じデータを見れば基本的に同じ判断を下すことができます。
これは経験に基づく意思決定とは対照的な特徴であり組織全体の意思決定の品質向上に大きく貢献します。

データ活用による継続的な学習と改善

データに基づく意思決定のもう一つの重要な利点は、継続的な学習と改善のサイクルを構築できることです。
広告Aと広告Bの効果を測定した結果、広告Bが優れていることが判明したとします。
しかし、データ活用の価値はここで終わりません。

広告がどのようなセグメントに効果的だったのか調査することで次回の広告制作時により効果的な施策を企画するために活かすことができます。
たとえば「広告Bは都市部のユーザーには効果があったが地方ではいまいちだった」とか「実は広告Aは獲得が難しいセグメントで比較すると優位だった」といったことがわかればターゲットに対して効果的な広告を展開できるようになります。
これらの知見は組織の資産として蓄積され強力な武器となるでしょう。

また、時系列でのデータ分析により、季節性や市場トレンドの変化も把握できます。
「夏季は広告Aが効果的だが、冬季は広告Bの方が良い」といったパターンが見えてくれば、時期に応じた最適な施策を事前に計画することも可能になります。
「広告Bはよかったが市場の変化によって費用対効果が悪くなっている」ということがわかれば新しい広告を検討すべきだとわかります。

このような継続的な学習プロセスにより組織のマーケティング能力は段階的に向上していきます。
データの蓄積期間が長くなればなるほどデータを通した知見も蓄積され意思決定の品質も高まります。
これは個人の能力に依存した意思決定だけではなかなか難しいことです。

組織全体での意思決定品質の標準化

データに基づく意思決定は組織全体での意思決定品質の標準化にも大きく貢献します。
経験に基づく判断では意思決定者の能力や経験値によって判断の質に大きな差が生まれます。
20年の経験を持つベテランマーケターと入社1年目の新人を比べたら判断の精度に差が出るのは自然なことです。

しかし、データに基づく意思決定の仕組みが整備されていればこの格差を大幅に縮小することができます。
新人でも適切なデータの読み取り方と分析手法を身につけることでベテランと同等の判断を下すことが可能になります。
これは個人のスキルに依存しない組織として安定した品質の意思決定システムを構築できるということです。

SQLでカテゴリごとに最大・最小の値を持つ行を取得する

Fri, 28 Apr 2023 23:18:34 +0900

SQLではよくあるケースだけど案外書くのが難しい書き方。
これが一番簡単だと思いますが、もっといい方法があったら教えてください。

やりたいこと

なんらかのカテゴリーごとに順番で並べて一番数値が高い行の他のカラムのデータを取得するクエリです。
たとえば、下記のitemsというテーブルがあったときcategoryごとにpriceが最も高いnameを取得するという問題です。

itemsテーブル

category	name	price
belt	a	2000
belt	b	10000
belt	c	4000
wallet	d	3000
wallet	e	60000
wallet	f	15000
wallet	g	20000

求める結果

category	name	price
belt	b	10000
wallet	e	60000

クエリの例

この問題はwindow関数でrow_number関数を使うことで記述する方法がオススメです。

select
category,
name,
price
from (
select
category,
name,
price,
row_number() over (partition by category order by price desc) as price_order
from
items
)
where
price_order = 1

なにをやっているのか簡単に言うと partition by category でcategoryごとにわけて order by price desc でprice降順で並びかえたところに row_number() で順番に番号を割り当てています。
これによってpriceが最も高いとprice_orderカラムに1が入り降順で番号が割り当てられます。
これをサブクエリとして price_order = 1 に絞り込むことで最大の値が手に入るという仕組みです。
注意点として同じpriceの行が複数存在する場合はどれか1行しか得られません。

ゼロからM2 MacにPython環境構築

Sun, 09 Apr 2023 00:39:49 +0900

プライベートで使っているPCをApple Silicon M2チップを搭載したMac mini 2023に変えたのでPythonの環境をゼロから構築しました。
macOSのバージョンはVentura 13.2.1です
特に大したことはしていないですが備忘録として。

環境構築

Homebrew

まずはHomebrewから入れます。とにかくこれを入れないと何も進まないので。
公式のページにインストールするときのコマンドが書かれているのでこれをそのまま実行します。
インストール自体はこれだけで完了ですが、たぶんインストールの一番最後に「PATHを通せ」みたいなメッセージが表示されているのでそれも実行してください。

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

pyenv

Pythonのバージョン管理は定番のpyenvです。
これはbrewと使えば簡単にインストールできます。

brew install pyenv

これだけだとPythonの向き先がシステムのPythonになったままになってしまうのでPATHをとおします。
コマンドは公式のreadmeに書いてあるのでそれをそのまま実行しましょう。
https://github.com/pyenv/pyenv#set-up-your-shell-environment-for-pyenv

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
echo 'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc

メッセージの往復回数をカウントするSQLクエリの書き方

Wed, 15 Mar 2023 01:20:36 +0900

タイトルどおりメッセージの往復回数をカウントするクエリの書き方です。
正確には異なるユーザがメッセージを送った回数をカウントする方法なのでチャットルームが1vs1なら往復回数だし3人以上いたら発信者が切り替わった回数と見ることができます。
最近はチャットサポートが当たり前になってきましたしチャットを提供するサービスも一般化してきたので使う機会は割とあるのではないでしょうか。
環境はBigQueryを想定しています。

データのイメージ

こういう感じのデータをイメージしています。
massagesというテーブルに下記のようなデータが入っているとします。

id	room_id	user_id	created_at
1	300	600	2023-01-01 00:00:00
2	300	700	2023-01-01 01:01:01
3	300	600	2023-01-01 08:01:02
4	400	800	2023-02-01 00:10:03
5	400	900	2023-03-01 01:00:04
6	400	900	2023-04-01 0500:05

idはmassageのユニークキーです。
room_idはチャットルームごとのユニークキーです。
room_idごとに何往復のチャットがやりとりされたのか数え上げることが目的です。
user_idはチャットルームに参加しているユーザのidでmassageを誰が送ったのかわかります。
ここではチャットルームに2人のユーザがいることを想定しています。

例文

with massages_with_lag as (
select
id,
room_id,
user_id,
lag(user_id, 1) over (partition by room_id order by created_at) as lag_user_id
from
massages
)
select
room_id,
ceil(count(case when user_id <> lag_user_id then id end) / 2) as count_round_trips
from
massages_with_lag
group by
room_id

このクエリは2つにわかれています。
前半は各メッセージごとに1つ前のメッセージのuser_idを横並びにさせ、後半でuser_idを比較して違ったらカウントが1つ増え、それを半分で割って小数点以下を繰り上げることで往復回数としています。

BigQueryでJSONの配列から行に変換する

Wed, 07 Dec 2022 11:30:18 +0900

valueに配列を含むJSONから配列を抽出し行へ変換するクエリの書き方

前提

下記のようなJSONが “テーブル名：table_1” の “列名：item_logs” に格納されいてるとき

{
"user_id": 1111,
"item_names": [
"foo",
"bar",
"hoge"
]
}

このようなテーブルに変換するためのクエリ

user_id	item
1111	foo
1111	bar
1111	hoge

環境はBigQuery

書き方

json_query_arrayでほしい配列が格納されているペアのkey “$.item_names” を指定し目的の配列をとってくる
unnestで配列を行に変換する（配列の順序が保証されないらしいので必要ならoffsetを使う）
上記で行に変換したものと元のテーブルをcross joinして目的のテーブルが完成

select
user_id,
json_value(items) as item,
from
table_1 as t_1
cross join
unnest(json_query_array(t_1.item_logs, "$.item_names")) as items

これを使ってJSONから item = "foo" のときだけフラグを建てる処理も簡単に書ける。
JSON値は比較とかできないのでjson_valueで変換する。

select
id,
json_value(items) = "foo" as is_foo,
from
table_1 as t_1
cross join
unnest(json_query_array(t_1.item_logs, "$.item_names")) as items

変更があったり間違っていたらコメントください。

Cloud FunctionをCloud Composerから認証有りでHTTP起動する

Thu, 09 Jun 2022 00:01:17 +0900

Cloud ComposerからCloud Functionsにある関数を認証有りのHTTPトリガーで軌道する方法です。
公式のドキュメントに書いてありますが備忘録として書きます。
たぶん、これが一番簡単だと思いますが他に良い方法があったら教えてください。

環境

Airflow: 2.1.4

やりかた

やることはわかってしまえば簡単です。

関数の実行権限をCloud Composerに付与する
IDトークンを発行する
HTTPリクエストのheaderにトークンを含めて送る

これだけです。

詳しいやり方

関数の実行権限をCloud Composerに付与する

GCPのコンソールからポチポチやるのが簡単だと思います。
具体的な手順はドキュメントを参照してください。

https://cloud.google.com/functions/docs/securing/authenticating#authenticating_function_to_function_calls

ポイントは受信する側の関数ごとにroles/cloudfunctions.invokerを設定するということです。
やっていないのでわかりませんがComposerのサービスアカウントにroles/cloudfunctions.invokerを付与するのではなく関数側から設定する必要がありそうです。
一括で付与とかはできないのかな？できそうな気もするのでわかる人いたら教えてください。

IDトークンを発行する

ここからはComposerのDAGのコードになります。
DAGでHTTPリクエストを送るまえに認証に使用するIDトークンを発行します。

import google.auth.transport.requests
import google.oauth2.id_token
auth_req = google.auth.transport.requests.Request()
# endpoint はCloud Functionsにある関数のエンドポイントのURL
id_token = google.oauth2.id_token.fetch_id_token(auth_req, endpoint)

これで得られたid_tokenが目的のものになります。
endpoint はCloud Functionsにある関数のエンドポイントのURLです。
このトークンの発行に使っているGoogleのライブラリはComposerであればインストールされているはずなので簡単に利用できます。

HTTPリクエストを送る

最後はComposerからHTTPリクエストを送って関数を実行するだけです。
単純に関数を実行するだけであればエンドポイントをPOSTするだけで良いのですが認証情報をheaderに入れて送ります。

from airflow.providers.http.operators.http import SimpleHttpOperator
end_point = "cloud functionsの関数のエンドポイント"
invoke_task = SimpleHttpOperator(
task_id = "invoke_function",
endpoint=end_point,
headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {id_token}"},
dag=dag
)

はい、これだけでOKです。
あとはよしなにDAGのなかにこのタスクを組み込んでください。
こういう単純なHTTPリクエストを送るのはAirflowの1系だと面倒だったのですが2系ではSimpleHttpOperatorという便利なものがあるのでこれを使えばOKです。

lzmaが入っていないって怒られるwarningを解消する

Fri, 13 Aug 2021 00:37:47 +0900

pandasを使っていたら下記のwarningがでていたのを解決したので備忘録。

UserWarning: Could not import the lzma module. Your installed Python is incomplete. Attempting to use lzma compression will result in a RuntimeError.

環境

OS: macOS Catalina 10.15.7
Python: 3.8.1
pandas: 1.3.1
pyenv: 2.0.1

解決方法

どうやらpyenvを通してPythonをインストールしていると発生するようです。

https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/27532

対処法は xz をインストールしてから改めてPythonをインストールします。
xzはbrewにあるので簡単です。

brew install xz

これでxzが入るのでPythonをインストールしなおせばOK。

pyenv uninstall 3.8.1
pyenv install 3.8.1

これでwarningが消えました 🙌

データ分析レポートで気をつけたい基本的なこと

Tue, 22 Sep 2020 23:24:55 +0900

この記事はビジネスにおいてデータ分析のレポートを作成する際に気をつけたほうがよいことを自分なりにまとめたものです。間違いやすい点なんかを集めたTIPSみたいな記事になっています。
レポートの書き方そのものについては良い書籍や記事がたくさんありますのでそちらを参照することをオススメします。

前提

データ分析のレポートでは基本構成としてIMRAD形式に則るのが良いです。IMRADとはIntroduction, Methods, Results And Discussionの頭文字を取ったもので、特に論文でよく使われる構成です。シンプルですが科学的検証に向いた形式でありデータ分析もデータを元に客観的に検証するという観点からIMRAD形式に合わせると適切に記述・検証することが可能になるので強く推奨です。逆に言えば、ビジネスのプレゼンテーションにありがちなインパクトを優先する恣意的な印象を与える方法は基本的にはNGです。

一方で、ビジネスの現場では重要な点をすぐに把握できる形が好まれます。そのため記述する形式はIMRADに限る必要はありません。私がよくやる方法は抄録を冒頭に置いてそれだけで要点をすぐに把握できるようにし、詳しく読みたい人向けに後ろにIMRAD形式で記述する方法です。要約には基本として議論を理解できる最低限の前提と手法そして重要な結果と考察を技術します。要約を書くことはとてもむずかしいです。ぜひ訓練を積みましょう。

Introduction

この章では分析の目的・背景を記述します。あなたが何を目的にこの分析を行い、何を得たいのか明確にわかるように書きましょう。目的や背景を書くときに重要なことは、データ分析では分析の結果からどんな結果を得たいのか記述することです。これがなければ分析の意味がないので当然ながら重要な事柄になります。データ分析の目的は抽象化すると下記の3パターンにわけられます。

仮説をデータから検証する
変化を検知するために定常的なデータを取得する
数字感覚を知るために探索的分析をする

手元の分析が上記のどれに当てはまるのか分類し、それを踏まえて記述するとよいでしょう。たとえば、あなたが1番の仮説検証を行いたいのであれば、どんな仮説があり・どんな検証が必要で・その結果としてどんな判断をとることができるのか書くことになります。

背景を記述する際に気をつける点として、その分析が妥当であることを明記することが挙げられます。分析を行うまでには様々な背景や先行調査などがあるかと思います。それらを記載することで分析が妥当であることを説明します。1つの課題に対して手段は複数ありますが、なぜあなたはその手法を行ったのでしょうか？この問に対して十分な回答をここに記載する必要があります。もし、背景を省略した場合はあなたの分析が必要であることが伝わらず価値を理解してもらえないかもしれません。そのような状態を避けるために背景を記載することが重要です。そして、その背景は事前に関係者と共有し理解を得ていることが望ましいです。

Method

この章では分析の対象や手法をすべて記載します。あなたがどこからデータを取得してきてどのように分析したのかわかり、再現できるようにしましょう。

基本として書くべきことは母集団の説明、データの取得方法（クエリやアンケート方法）、分析方法（特に統計的手法）です。ありがちなのが母集団に関する説明の不足です。データをどのような母集団から得たのか明記しましょう。データは取得した母集団によってバイアスを受けるため、バイアスに留意した記述が必要になります。

手法を記述する基本は5W1Hを用いた方法です。ビジネスの現場では特定の属性を対象にデータを集めることが多いと思うので、そのような事前に決めていた属性は網羅的に記述します。データの取得方法はアクティビティなどをデータベースから取得した場合は意図的に絞り込んだ条件の記載とクエリ、可能であれば生データを共有しておくと一番よいです。アンケートなど能動的にデータを取りに行った場合はいつ、どこで、どのようにして実施したのかなど可能な限り詳細にアンケート方法を記載しておくとよいでしょう。アンケートは様々な理由からバイアスが発生しうるので、なるべく詳細に実施内容を書いておくと良いです。どちらの手法にせよ、他の人が同じようにデータを取得できるレベルに記載しておくことが望ましいです。

分析方法は集計以上に統計的手法を用いた場合は明記しておくとよいです。統計的手法はいくらでも嘘の結論を導くことができるのでどんな手法を選んだのか明確に記述するべきです。とはいえ、そもそもレポートの書き方がままならないレベルの人は統計的手法を使わないほうが望ましいです。理解していない技術を使うことは思わぬ失敗を招きます。必要ならば専門家と共同して行うべきでしょう。

Results and Discussion

この章では分析から得られた結果とその考察を記載します。あなたが分析から得られたデータや統計的解析結果とそれに対する考察を書きます。

結果と考察の項を書くときに最も重要なことは客観的事実と自分の考えを明確にわけて書くことです。データ分析はデータという客観的な情報を元に意思決定することを目的としています。にもかかわらず、あなたの主観と客観的情報を混ぜて書いてしまってはその価値は失われてしまうでしょう。

特にグラフの書き方はルールや作法がありますので留意すべき点でしょう。グラフを記載する際のルールはそれを守ることによってグラフを見た人が誤解をせず適切にグラフから情報を読み取れるようにするためのものです。軸の単位やラベルを書いたり説明を記述することは最低限であり、これが不足しているグラフを描くことは避けましょう。もし図や表の書き方を詳細に知りたい方は科学コミュニティにおける書き方を参考にすると良いでしょう。

統計学的手法を用いている場合はその結論を導いて良いのか適切に検討しましょう。例えば、相関関係と因果関係を見誤ることはとても多い問題です。他にも検定の結果の受け方は一癖あるので手法を理解し記述するよう気をつけるべきでしょう。これを間違うと一気にレポートの信頼性が落ちてしまいます。

また、バイアスの存在は重要です。データは常に何かしらのバイアスの影響を受けています。結論に影響がなくても影響が無いことを明記すべきです。バイアスについて留意した考察を行うことを行ったということが重要になります。

留意点

ここまでIMRAD形式をベースにレポーティングの留意点を記述しました。ここまで読んだ人の中にはこんなにたくさんの文字を書くことは非常に労力がかかり、まるで冗長な作業のように感じる方もいるでしょう。私も以前はそう思っていました。

もちろん、このような内容を網羅的に記述することは労力がかかります。実際に、ベテランは意図的にこれらのいくつかを書かないことがあります。しかし、それはケースごとの"重点"を理解した手抜きです。レポートを見る人の関係性や分析の重要度、実験の難易度などを加味した上で省略をします。

しかし、少なくとも初心者のうちはこのような省略をおこなわず、すべてを明確に書くべきだと考えます。なぜなら、このように網羅的な記述を行うことは物事を整理し言語化する力を強くしてくれるからです。大変ですが、それでも時間と労力をかけて明確に記述することを推奨します。

初めてこのようにレポートを書いたとき、とても大変で投げたくなるでしょう。大丈夫です、私もそうでした。もしよければ3ヶ月だけ我慢してみてください。きっとあなたのスキルが進化していることを体感できるでしょう。

あとがき

この記事ではデータ分析を行ったときのレポーティングについて簡単に重要な点を述べさせていただきました。

この記事をとおして、あなたのレポートが良いものになれば嬉しい限りです。