データ分析と意思決定：企業成長を支える分析思考とその実践方法
IT技術の発展と共に「データ分析」という言葉は広く浸透し、2025年現在、多くの企業が無意識・意識的にデータ分析を日々行っています。たとえば、SEO（Search Engine Optimization）やマーケティング、株価のファンダメンタル分析など、企業・個人を問わず、我々は意思決定の補助として様々な分析を実施しています。
人間は1日に3万5千回程度の意思決定を行っているとも言われており、その中でより良い判断をするために、データ分析は重要な補助ツールとなっています。しかし、個人ですら日々これだけの判断をしている中で、企業という組織単位での意思決定は、より慎重かつ有効性の高いものを打つ必要があります。
データ分析の難しさ
まず、データ分析を行うためには、前提として「データを取得する」というプロセスが必要です。しかし現実には、日々の出来事が自動的に記録されるわけではありません。必要なデータを得るために、センサーや電子部品を購入したり、取得のための仕組みそのものを先に設計する必要があります。
たとえば、自分自身の稼働時間を測定したい場合、カレンダーアプリに何をどのくらいの粒度で記録するのか、想定より時間がかかった理由は何か、など多角的な検討が必要になります。つまり、ただデータを集めればよいというものではなく、「そのデータを使って何を知りたいのか」という目的を明確にしておかないと、努力が無駄になる可能性があります。
データ分析をするモチベーション
データ分析の目的の一つは、「対象を数値的に観察し、変化を加える」ことです。そのためには、対象となる事象だけでなく、その周辺に関するドメイン(専門)知識も重要になります。なぜなら、ドメイン知識がなければ異なる角度からの分析や、根本原因の発見が困難になるからです。
たとえば、2つのソフトウェア企業の労働時間を比較する際、単純に残業時間が多い／少ないというデータだけでは本質は見えてきません。一方は高付加価値なプロダクトを少人数で開発しており、もう一方は受託開発で多人数体制。ここで利益率やビジネスモデルを考慮しなければ、的外れな判断になる可能性があります。
実際のデータ分析とPDCA
データ分析は単発で行うよりも、継続的に実施することで初めて効果を発揮します。近年はPDCAやKPIといった組織運営のフレームワークが広まりましたが、これらは単なる流行語ではなく、「改善を体系的に、繰り返し行う」ための共通言語です。
フレームワークや方法論は、関係者間の意思疎通をスムーズにし、計画・実行・確認・行動変容を促進します。データ分析はその基盤を支えるものであり、定量的な裏付けがあるからこそ、行動が合理的に評価・改善されます。
たとえば、以下のようなステップが必要です：
- 課題設定
- データ取得
- 前処理・整形
- 仮説検証・可視化
- 解釈と施策立案
- 改善の実行と再評価
これらを循環させることで、分析は初めて実務に根差し、意思決定の質を高めていきます。
具体的な効果
データ分析をするモチベーションで記載した通り、データ分析をする目的はそれぞれの組織において異なります。
例えば、業務効率化を行いたい場合、労働者のタスク管理を行い、予測と実績を繰り返し比較することで、タスクの進め方に課題が見えてくるでしょう。
Webマーケティングに関して分析をするのであれば、SEOや情報発信の投稿数、ユーザーのウェブサイトにおける行動などをみることで、記事の内容やWebサイトの構成、ユーザーが興味を引く内容がどれか、ということに意識を向けることができます。
つまり、データ分析は導入することが目的ではなく、導入後の行動をどのように行うべきかの範囲を絞るためのツールなのです。
結論：分析は手段であり、目的は「質の高い意思決定」
結論として、データ分析とは単なる数値処理ではなく、「意思決定の質を高め、継続的な改善を支えるための基盤」であるといえます。
そのためには、
- 何を目的にするか（目的設定）
- どうデータを集めるか（設計力）
- どう解釈するか（ドメイン知識と対話力）
- どう反映するか（フレームワークと共通認識）
といった要素が相互に絡み合いながら、初めて機能します。データがあっても意味がない、という状態を避けるためには、「分析する前に考える」ことの大切さを再認識すべきでしょう。
参考文献・資料