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データの取り扱いを先生は3つのレベルに分類しました。

レベル1は「グラフありき」。グラフや表を作成し、そこに現れた事実をそのまま報告するというものです。先生は、これはデータ活用じゃないと指摘します。

レベル2は「データありき」。社内の数字を加工してグラフ・表を作成しますが、そこからの手順はレベル1と変わりません。これも、データ活用というには不十分ですが、みなさんも「やったことがある……！」と思い当たる節があるのではないでしょうか。

レベル3は「目的ありき」。目的（知りたいこと）を明確にし、それを確かめるためのデータと方法を考える方法です。いきなりグラフやデータを用いるのではなく、まずゴールを設定するのがこのポイント。

レベル1やレベル2の段階でデータ活用に取り組むと、目の前のデータから適当につじつまが合うような結論を考案するという流れになりがちです。一方、レベル3の場合は、知りたいことに対して有効なデータを選別し、そこから結論を導き出します。

効率の面でも合理性の面でも後者がベターだと柏木先生は話します。つまり、誰もがレベル3を目指してデータ分析人材を育成するべきなのです。

例えば以下のように「71歳以上免許保有率の推移」のデータがあるとします。ここから読み取れる事実は以下のようにさまざま。

DX時代に求められる「データ分析」

・男性の保有率は下降傾向
・女性の保有率は徐々に増加
・男性女性で保有率に大きな違い
・全体として約70％の保有率

これだけではただの事実に過ぎませんが、「今後免許を手放す高齢者が欲しい」という仮説が先に立っていたとしたらどうでしょうか？ 上のグラフで着目すべき情報は「全体の保有率はやや下降気味」というものに絞られます。また仮説は「人口推移予測など別のデータを取得する必要があるな」という発想にもつながるでしょう。

このように目的ありきであることがデータを“活用”するためには不可欠なのです。

「よく仮説は精度が低くちゃダメなんですか？」と柏木先生は聞かれるそうです。しかし、その答えは「確かめていない段階ではわからないし精度も何もわからない」というもの。仮説にも質はありますが、たとえ間違っていると証明されても、その事実が得られたということが価値となります。恐れず仮説を立てて良いという前提もデータ活用人材育成の際には押さえておきたいポイントですね。

ここで上司から「売上報告よろしく」など単にデータが欲しい意図で指示が出された場合にどうすれば良いのかについて、リアルタイム受講生から質問が。それに対し、「私だったら先生にこう聞いちゃいます。『それ聞いてどうするんですか？』」と柏木先生。目的なしに言われるがまま現状を把握してもおそらく時間は無駄になってしまいます。だからこそ、上司からの指示であっても「意図」を確認することが不可欠と先生は考えているのです。

授業はここからより深く「データに必要な仮説とは何か」という話題に踏み込みました。データ分析人材を育てるにあたってより具体的な手法を知りたい方は、ぜひ実際の動画を視聴してみてください！

文＝宮田文机

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