ビジネスにおいては、経営者が意思決定を行う機会は多く、大事な決断をすることの遅れや間違った判断が、企業全体に悪影響を及ぼすケースがあることは否めません。
経営トップが大事な意思決定をする際には、様々な手法により「分析」することによって、現状を打開するための活路が拓き、事業が好転する分近点になることがあります。
そこで今回、分析とは何か、経営者の意思決定やビジネスの改善に分析が重要な訳について解説します。
■分析とは?
分析とは、複雑な事柄を一つ一つの要素や成分に分け、その構成などを明らかにすることを指します。ある物事を分解して、それらを成立させている成分・要素・側面を明らかにすることを意味します。
企業が何らかの課題を抱えている際には、原因と結果を分析することで、データに基づき真の問題点を抽出し、その根拠を明らかにすることが可能になります。
分析については、マトリックス表を作成したり、要素の分類を行ったりするなどの作業を行います。分析した事柄に対して証明を行うためには、演繹法と帰納法を活用することが効果的です。
演繹法が用いられる分析としては、既存の公理系の内部に矛盾が存在しない場合の分析に限られます。
未知の定義や公理を証明するためには、帰納法による証明が必要になることが多いです。
なぜなら、既知ではない概念やビジネスモデルの有用性を証明するためには、ある程度の規模の数値的データや定性的データを用いた証明方法が必要になるからです。
■分析と解析の違い
一般的に「分析」「解析」という言葉は、それぞれどのような意味を持つのでしょうか。
1、分析の意味
・物事を分解し細かな要素に分けること。
・その性質、構造などを明らかにすること。
・現状のデータ(数字)を知ること。
・どんな要素があるか、細かく調べること。
2、解析の意味
・物事を細かく解き開くこと。
・組織的、理論的に研究すること。
・なぜそのデータになっているのか知ること。
・数字が出た原因を探ること。
■分析が重要視されるようになった背景
物事を分析することにより、正確な現状分析を実行し、将来予測が可能になります。
実際には、将来予測は、不確実な要素が多く、正確に見通すことは容易ではありません。
しかし、市場分析を行うことで、各データの関連性や因果関係などから、不確実性の高い情報をより精度を高めて収集することができます。
市場分析とは、市場をさまざまな客観データにより理解し、後述するような手法を用いて分析することです。市場分析の目的は、商品開発や事業戦略、マーケティング活動に合理的根拠を得ることだと言えます。
成長戦略にはコストやリスクが伴います。コストやリスクを最小化して成果を最大化するために市場分析を行います。
様々な施策を展開する際には、アクションを起こした結果に対して、適切な分析を行うことで、「成功の方程式」を見つけ出すことに繋がります。
これにより、継続的な売上やシェアの拡大などの解決策の検討が容易になるのです。
■ビジネスの分析に必要なスキル
1、効果的な施策を展開することが可能になる。
会社の売上を上げるためには、顧客データ分析し、自社の業績を把握するための売上や販売、営業活動データなどを分析することが必要になります。
何を分析するかによっても異なりますが、対象となるデータは多岐にわたるため、効果的な分析をするためには、分析に必要なデータを収集する情報収集力が重要になります。
特定の事柄を分析する際には、漠然とデータを収集するだけでなくより質の高い情報を見極める情報を集め解析するスキルが求められます。
2、効果的な解決策を見つけ出す問題解決能力
効果的な解決策を考案する過程においては、いくつかの仮説とその検証をしなければなりません。
分析の目的が、企業の課題解決や目標達成にある場合には、効果的な解決策を見つけ出す分析力と問題解決のスキルも必要になります。
仕事の多くは誰かの抱えている問題を解決することである、と言われるほど、ビジネスパーソンにとって問題解決をする力は重要です。
分析には、粘り強く問題を解決に導く能力が必要になります。分析した結果、解決策が予想される結果に結びつかない場合には、採用した分析方法や仮説の再検証も不可欠です。
3、分析内容を客観的にとらえる論理的思考力
集めた情報の要素を分類し、その構成を明らかにするためには、物事を体系的に整理し、論理的に考える必要があります。
そのため、分析には、分析内容を客観的にとらえるロジカルシンキングが欠かせません。
ロジカルシンキングとは、物事を結論と根拠に分け、その論理的なつながりを捉えながら物事の構成要素を理解する思考法です。 日本語では「論理的思考法」と言います。
論理的思考力があれば、解決策に対する根拠が客観的で、なおかつ漏れや飛躍がなくなることで、説得力を持たせることができます。
■分析のフレームワーク
分析は一定の方向性をもって進めるのが基本です。ここで紹介する分析のフレームワークは物事を分析する方向を明確にし、手に入れたい情報を導き出すのに役立ちます。
1、原因の分析
原因に着眼するのは典型的な分析のフレームワークです。物事が起こったのはなぜなのか、起こらなかった理由は何なのかといった視点で分析をします。
原因分析を行うことで、その問題や課題の根本的な原因に辿り着くことができます。単に問題の理由を考えるだけでは、根拠のある分析とはいえません。
そこで、原因分析のフレームワークを活用し根本的な原因に迫ります。問題が発生している原因を明確にして対策を立てたいときの基本的なアプローチです。
データ分析の現場では、因果関係と相関関係とを混同してしまっているケースがしばしば見受けられます。しかし、これらの違いを知らずにデータ分析の結果を解釈するのは非常に危険です。
2、因果関係の分析
原因と結果の両方に目を向けて因果関係を分析する手法もよく用いられています。因果関係とは要素同士が原因と結果の関係にあり、ある要素が原因である要素に影響を与えていることを指します。
因果関係の判定をデータ分析の結果のみで行うことは困難です。なぜなら、データ分析から分かるのは要素間の双方向の関係性だけだからです。
原因が結果につながるまでにはいくつもの段階があり、いろいろな物事が関与しているでしょう。
その段階を細かく分けていき、それぞれの段階に何が関与しているのかを分析するフレームワークです。
3、相関分析
相関分析は2つの物事に関連性があるかどうかを見極めるためのフレームワークです。要素同士に因果関係を見いだすことができるかを判断したいと考えた時点で用います。
片方が増えるともう片方も増える相関関係を表しており、このような相関関係を”ある要素とある要素が正の相関関係を示す”と表現します。
統計学の一つである、多変量解析を用いれば2つに限らず多数の物事の関連性を同時に調べることも可能です。その中でも特に相関が強い要素を導き出すことができるため、おすすめの分析手法です。
■分析する際のポイント
会社全体の売上が低迷している場合、経営者が売れない要因として、営業力の弱さが問題と思っていても、部分を分析してみると製品に問題や販売チャネルなどが見つかったり、営業力以外の重要な鍵となる要素が見つかるケースが多々あります。
新規事業立ち上げや新商品を投下した際に、モノが売れないことの本当の理由は、ライバルと比較した際の競争優位性の低さであり、それが成功の大きな要因になっているという事実が明らかになることも多いです。
ただし、どの業界にも成長セグメントが存在するケースが多いため、ライバルとなる競合の分析と、市場分析を組み合わせて行うことで、企業にとって重要な「ポジショニング」構築のキッカケに繋がることもあります。
その重要な“部分”に着目することで、ビジネスの“全体”を見ているだけでは見出し難い「改善ポイント」や「勝ちパターン」が突如として、目の前に明らかになって来ることもあります。
キーファクターを導き出すためには、全体を俯瞰して見ることも必要ですが、ビジネスの構成要素を様々な視点から分析し、コアとなる部分的な要素を分解して解析することで、ボトルネックが見つかり課題解決に繋がこともあるのです。
■まとめ
ITの進化により、膨大なアクセスデータや購買データなどが自動的に蓄積される時代になってきました。この膨大なデータには、企業活動に非常に有用な知識が潜んでいます。
しかし、データはいくら蓄積しても、分析をしなくては全く意味がありません。大事な何かを分析する際には、なぜ分析をするかという理由やその問題点について、正しい現状認識をしていなくては意味がありません。
そのためには、以下の3つを理解しておく必要があります。
(1)分析しようとする問題そのものについての理解
(2)分析手法についての理解
(3)分析結果に対する判断力
データ分析は、何らかの目的を持って行うことが欠かせません。
なぜなら、データの意味やその背景にある状況などが分かっていなければ、分析方針を出すことができないからです。
分析を始めるにあたっては、出てきた結果が目的に沿ったものであるかどうかの正しい判断が求められます。
「思いと目標が結びつかない限り、価値ある物事の達成は不可能です。大きな目標を発見できないでいる人は、取り敢えず目の前にある自分がやるべきことに、自分の思いを集中して向けるべきです。
目の前にある、やるべきことを完璧にやり遂げるよう努力することで、集中力と自己コントロール能力は確実に磨かれます。」
<ジェームズ・アレン>
■最後に
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なぜなら、データサイエンティストが活躍するフィールドは、膨大なデータの蓄積があって初めて、分析のスキルやノウハウが役に立つ仕事になるからです。
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