特集／研修紹介

研修 3 自治体職員のためのデータ分析の基本
～分析から政策展開へ～

データ分析“活用”のための考え方とテクニック
データ＆ストーリー LLC 代表柏木 吉基
私は、20年近くにおよぶ組織内での実務経いくつかの情報が取り出せると思います。

験や実績を基に、仕事の成果を出すために必では次にこちらを考えてみてください。

要な思考力や分析スキルを育成するためのプ
ログラムを、民間企業だけでなく広く国や地方自治体に向けて提供しています。具体的には、研修や講演、実際の実務課題やデータを用いたプロジェクト型の人材育成に取り組ん「それを知ってどうするのですか？」「それを知ることで、何にどのような良いことがあるのですか？」
先のデータから、これらの質問に明確かつ具体的に答えを出すことができるでしょうか？

でいます。
今回は、平成29年度にJIAMにて実施した自治体職員向け研修の内容に沿って、「自治体職員がデータやデータ分析を活用して行政実務のアウトプットを向上させるために何が必要なのか」について紹介したいと思います。

答えはNOですね。そして、「業務で必要な情報」とはこれらの質問に対する答えそのものであって、“BB支店の売り上げが低かった”という実績確認ではないはずです。
つまり、このグラフ自体、実績を簡潔に示してはいるものの、業務上本当に有用な情報の提供には至っていません。ところが実際には、ここでデータ活用が止まってしまってい1

あなたがやっているのは「データ整理」か「データ分析」かる組織が圧倒的に多いのです。皆さんにも身図１をご覧ください。過去６ヶ月における私は、図１のようなアウトプットを「デー月平均の売上額実績グラフです。民間企業でタ整理」と呼び、「データ分析」と区別するよも行政でも、よく目にするデータの典型的なうにお伝えしています。私のいう「データ分形の一つですね。

析」で得られる情報とは、先の例でいえば「なでは、ここからどのような情報が“読み取に覚えがないでしょうか。

ぜBB支店の売り上げが低いのか原因を突き止れる”でしょうか。

め改善したい」「CC支店の売り上げが高い要図１

因を知ってそれを全国に展開したい」といっ月次平均売上額（万円）た具体的な成果に直接つながる情報です。でも図１のグラフを延々眺めていてもこれらの情報は得られません。なぜなら図１は「データ分析」ではなく「データ整理」だからです。
ここで１点、行政職業務特有の環境について触れておきます。行政の業務においては、
特定の目的（課題改善や企画提案など）を持・ BB支店の売り上げが低い

たずに、広く現状や問題点を市民や組織内で・ CC支店の売り上げが高い

わかりやすく情報共有すること自体が目的で・ 支店ごとに売り上げにバラつきがあるあることが少なくないと思います（市民向けの広報誌などが典型例）。その場合には、ここ等々

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国際文化研修2018秋

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でいう「データ整理」で目的が達成されます。

や分析を進めてしまう人が後を絶ちません。

つまり、目的によって「データ整理」は悪い

具体的には図３の「要因の特定」をすっ飛ばことでも間違ったことでもないという認識もして、一気に「方策の検討」に飛ぶ人が多く、必要です。ただし、「データ整理」でできるこ私はこれを“方策君”と呼んでいます。実際、とはあくまで「現実把握」「実績把握」に過ぎ世の中“方策君”だらけです。

ないということは理解しておくことがまずは方策の検討自体も“頭を使う”“考える”ことなので、「あんなことやってみよう」「それ重要です。
研修の中では、「データ整理」を卒業し、「デーいいアイデアだな！」と議論しているうちに、タ分析」を行うために考えるべき３つの問いついつい“考えた”つもりになってしまうのを紹介しました（図２）。

です。これは「アイデアを発想する」という「データ整理」から「データ分析」に移り、図２ 「データ整理」から
「データ分析」に移り、活用を成功に導くための“問い”とと“スキル”
活用を成功に導くための“問い”“スキル”

意味で考えてはいるのですが、物事の本質を共通スキル・視点

何を見るのか・目的（課題）定義と仮説どう見るのか・多面的にデータを捉える

なぜそうなのか・2軸の視点それぞれについて、演習を交えながら次の人口やお金が減り、制約だらけの中で行政を進めなくてはいけない現状では、「より良いアイデア」だけでは成立しません。地に足の着いた結論を示すために必要なのは後者（論理的思考）のはずですが、一切抜け落ちているケースが少なくありません。これでは、いくら大量のデータを使っても、そのデータを乗せる下地がぐちゃぐちゃなので、出てくる

2

分析を活かす考え方（何を見るのか）答えの質も残念ながら期待できません。
例えば、人口減少や産業規模の衰退のデー「データを活かす」、「データ分析をする」とタをグラフ化して確認した後、次に「ではどいうと、“分析のやり方（手法）”や“統計理うやってわが町への移住を増やすか」という論”、そして分析ツールやソフトウェア、人工方策（方法論）の検討に飛んでしまうケース

知能や機械学習、ICT、IoTといった最新技術です。そこから出てきたアイデアは、たとえ動向を知ることだと考える人が後を絶ちませそれが奇抜であっても、「なぜそれが今の問題ん。ズバリお答えします。あなたがデータサを解決すると言えるのか」「それによって誰のイエンティスト（プロの分析家）を目指すのどのような問題が解決するのか」「どうしてそでなければ、「実務でのデータ分析活用」の答れが最適な解決法と言えるのか」といった本えにはいずれもなり得ません。その代わりに質的な問いに全く答えることができません。

最初に必要なこととは「分析を活かすための当然、実施した際の“空振り率”が高まるこ“考え方”」です。この“考え方”について、とは言うまでもないでしょう。

以下の３つのポイントについて学びました（以研修では、どこまで課題解決のプロセスを下2-1 ～ 2-3）。

守って掘り下げられたかによって、出てくる2-1

方策自体が全く異なり、その厚みや有効性も正しいプロセスを踏む

データ分析をする/しないにかかわらず、課題解決には一般的なプロセスがあります（図３）。
ところが、これを知らずに思いつきで検討

課題解決プロセス
課題解決プロセス違ってくることを次のような事例で体験してもらいました（図４）。
詳細は割愛しますが、「多い残業時間を減ら図３

課題定義
現状把握

課題ポイント特定(WHAT)

要因の特定
(WHY)

方策の検討
(HOW)

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特集／研修紹介

ようにお伝えしました（以下２～４）
。

題です。

データ分析
〝活用〟のための考え方とテクニック

考えるべき問い掘り下げて「論理的に考える」こととは別問

研修 3 自治体職員のためのデータ分析の基本

特集／研修紹介～分析から政策展開へ～

Ⅰ．正しいプロセスを踏む
図４
方策の良し悪しは、プロセス次第
方策検討

水曜日を定時退社日に設定

水曜日を定時退社日に設定し、H部長に警告

実際には、この課題定義ができ

業務
教育

評価基準変更

業務計画策定プロセスの見直しておらず、とりあえずいつも使っている目の前のデータに着手してそれから何とかしようとする例がスキル
不足

要因特定

やる気の問題

効率の問題

課題分解

不適切な
業務分担

突発
業務

計理論を学んでも、いくらデータ分析手法を完璧にマスターしたと仕事量の問題しても、「データ分析」を実行して仕事に使える答えには到底たどり

H部は残業が多い着くことができません。

現状把握研修の中では、演習として以下水曜日は残業が多いのような問いも投げかけてみました。答えは一つではありません。

課題：残業時間が多い問題を解決したい

読者の皆さんなりに答えを考えてみてください。

す」という目的（課題解決）の方策が、思考がたどる矢印によって全く異なることに着目してください。必要なプロセスを経て出てき職員の業務スキル向上のための研修をた方策は、「なぜその方策が有効と考えるか」

企画しました。

「その方策によって何が解決されるのか」が明研修プログラム実施後、これを定量的確になっています（右半分）。
受講者の皆さんには、日々の業務において、常に「自分は今、方策君になってはいないか」と問いかけてみるようにお伝えしました。
2-2

目的・課題を具体的に定義するに評価する必要があります。
どのような目的で、どのようなデータを収集、分析しますか？
2-3

作業前に仮説を立てる

次は、民間企業でも行政でも、データを活目的や課題について具体的に定義ができた

用できていない原因の半分近くがここにあるら、次に必要なことは仮説を立てることです。と私が感じているポイントです。

ここでいう仮説とは、「目的や課題に対して、それは、「何のために」や「何を解決したい

一体自分はどのデータをどのように見ればよのか」といった目的や課題自体が具体的になっいのか」を想定することです。研修の中で、ていないまま、作業を進めてしまう、もしく

私はこの作業のことを、「データ分析の全体デは目の前にデータがあるので、まずはそれにザイン」とお伝えしています。

手を付けてから考えようとする、という問題

つまり、自分が分析する範囲や対象を、作業を始める前にできるだけ明確にしておきまです。
皆さんが、まずデータを目の前にして最初に考えることは何でしょうか？

しょう、ということです。これがないまま、行き当たりばったりの分析作業を始めてしま

もしそれが「このデータをどう分析しよううと、全体としての整合性を失い、目的に沿かな」という作業内容（グラフにするか、合わないものが出てくるだけでなく、分析の範計値を出してみるかなど）の検討であれば、囲に抜けや漏れが簡単に生じてしまいます。

かなり危険信号です。

仮にそこから何か目新しい発見があったとしでも実際にはこのパターンが圧倒的に多く、ても、全体感がなければそれがどのくらい重「データ分析ができない」主要因となっている

要で本質的なものなのか、全く見当がつきまのです。

せん。つまり、結論の説得力や納得性に重大代わりに必要なのは、「一体自分は何のために何を知る必要があるのか」という目的・課

国際文化研修2018秋な問題が生じるわけです。
まず目の前のデータを色々いじってみて、そこからの気づきで仮説を立てればよいと考題定義です。

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圧倒的です。それでは、いくら統vol. 101

えている人が多いと感じます。ただし、それの数百万倍の速さと精度で機械が実現できるでは先に述べた問題は全く解決しません。目

世の中になりました。人間の努力でそれと競の前にたまたまあったデータから、たまたまう理由がもはや無くなりました。ところが、自分が見つけた発見を仮説と称して、その範ここまでお伝えしてきた分析をデザインする

囲内で分析をした答えにどれだけの説得力が内容は、未だに機械では実現できず、人間があるかを考えれば、その問題は明白です。

付加価値を発揮する場所でもあるのです。

仮説構築演習の一つとして、「市民の健康促研修では、ここまでのまとめとして次のよ進問題」について、どのようにその課題を分うに考える順番を確認しました（図６）。上段

解して全体像を示すかについて考えてもらいは「データ分析を活かせていない人」の思考ました。ゴールは、この課題の詳細に切り込プロセス。下段が活かせている人のプロセス

むための分解の仕方（切り口）と、範囲の漏です。

れができるだけ生じないようにするための全体像の示し方を考えて学ぶことにあります（図５はその一解答例）。
仮説作りにも一つの絶対的な正解があるわ

図６

・どこをどうしてよいのか分からない人
・データ分析に時間ばかりかかる人

・データから必要な情報を取れる人
・データ分析を効率的に行える人す。決して、既存のデータの中から何かしらの法則や規則性を見出すための方法論を身にデータに手を付ける仮説を考える付けることではありません。それで実現できるのは「データ整理」だけです。
ここまででお伝えしたかったことは、データ分析を活用することは、決して分析手法を3

多面的なデータ把握と比較（どう見るのか）身に付けることでも統計理論を学ぶことでも研修は「考え方」の習得だけで終わることなく、目的を明確に立て、分析内容をデザイはありません。その「考え方」を最大限活かンするという、ある意味ロジカルシンキングすために最低限必要なテクニックもお伝えし的な思考ができることに他なりません。難します。その一つが、私が“多面的なデータ把握”いデータ分析も統計理論も、既に人が身に付と呼んでいるものです。

けて実行する時代ではもうありません。人間

多くの人は、データの特徴を把握しその結果を比較評価するときに、データ

図５「市民の健康促進問題」というテーマを扱う場合、この問題を
「市民の健康促進問題」というテーマを扱う場合、この問題をどのようにどのように分解・整理できるでしょうか？
分解・整理できるでしょうか？

で２つのデータ間の比較をします。

意識・習慣の問題

これ自体誤りではないものの、デー

病気・健康の問題
お金の問題

市民の健康促進問題（行政側の問題）・施設・環境の問題

制度の問題（その他の問題）します。代表的な指標としては「平均」や「合計」でしょう。その値

食事の問題（市民個人の問題）の値の大きさそのものにまず着目

タにはもっと多くの情報が詰まっ予算の問題ており、それを「大きさ」という人手の問題尺度だけで見るのではもったいな場所の問題いのです。

高齢化の問題

具体的には、「推移」や「比率」「バラつき」といったデータの見方

これが解決すべき最終課題（ゴール）になります！

これが集めるべき情報（データ）になります！

があることを紹介しました。
多面的なデータ把握演習の一つ

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特集／研修紹介

データ分析〝活用〟のための考え方とテクニックる」姿勢が求められます。そして、それをデー
これが実務におけるデータ分析活用の本質で仮説を考えるデータに手を付けるけではありません。ある意味、「正解を自ら創タという客観的な情報によって支持させる、データ分析を活かせる人の思考の順番

研修 3 自治体職員のためのデータ分析の基本

特集／研修紹介～分析から政策展開へ～

として、次の例題にチャレンジしてもらいまから読み取れることを組み合わせて結論を作した。

ると、単に平均の高低だけでない、多面的なA 〜 C ３店における過去10日間の販売個数比較ができます。

実績データがあります（図７）。

一つの解答例として、「A店は、他店に比べ「この３店を比較評価して、その結論を述べて売り上げが多いだけでなく日々の売り上げる」というお題です。

が安定しており、これにより、仕入れの予測皆さんであれば、どのようにデータの情報をや在庫ロスなどを防ぐことができると考えま把握して評価、結論に持ち込むでしょうか。

す。結果的に無駄なコストがかからないため、

図７

最も多くの収益を上げられる優良店と考えま比較・評価の例題
A店杯/日12345678910

B店

43434946484745494544した」といった“結論”が言えるかもしれま

C店

15182430284744534855

せん。

1968121196743684421

この“結論”の中には、「平均」や「バラつき」「標準偏差」などといった用語は出てきません。これらが出てくるようでは、まだ“結果”を述べていると考えるべきです。研修の中の演習で、このようなことを体験しながら学んでもらいました。
これによって、決して難しい手法やデータを使わずとも、そこから言えることの厚みとこの演習でのポイントは大きく２つあります。

質を向上させ、十二分に日々の業務に活かせ一つは、分析結果ではなく、“結論”を述べることを実感してもらいました。

ること。例えば、「A店の平均がB店よりも高い」

4 データ間の関係性・２軸の視点（なぜそうなのか）は“結果”であって、“結論”になっていません。業務で必要なことは言うまでもなく“結論”です。

ここから、研修の最終段階に入ります。ともう一つは、単にデータ（数字）の値の大はいえ実はここまででは、データによって事きさだけに着目するのではなく、このデータ実確認をするだけの「データ整理」の域からを多面的に比較して、立体的な結論に持ち込出ていません。

むことです。

ことでした」とは言えるものの、「なぜそうなっだけでなく、日々の販売のバラつきを標準偏たのか」という極めて重要なポイントにたど差という指標で比較したり、日々の推移を折り着くには、１種類のデータを見ているだけれ線グラフで比較したりしています。これらでは無理なのです。

図８

例題の結果例杯/日12345678910

平均標準偏差40

データを整理することによって「こういう図８は、平均による売り上げの“大きさ”

A店

434349464847454945
44

B店

15182430
28474453
48
55

45.9
2.3

36.2
14.9

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C店

196812119674368442136.224.9

トレンド比較

806040200123

杭州飯店
A店

456

まつや食堂
B店

789

喜楽亭
C店

10図９

２軸で示した散布図の例

事例２

年齢

高満足率

事例１

利用回数

平均医療費

仮説：「たくさん利用するほど良さが分かり、満足が高まるのではないかなぁ」

仮説：「高齢者のほうが医療費がかかるのではないかなぁ」

そこで、２種類（２軸とも言います）のデー２軸視点演習の一例が図９です。
図の下に記載した「仮説」をデータで検証から検証します。そのつながりの有無で、スするために、どのような縦軸と横軸を選ぶかトーリー性のある結論を導くことができるこを考えてもらいました。図９はあくまで一例とを学びます。

です。

「一体自分が知りたいことをつかむには、どにグラフで可視化するだけでなく、その結びのような２種類のデータを組み合わせる必要つきの強さを相関分析と呼ばれる手法で簡単があるのだろう」に数値化することができます。研修ではこのその原則は「結果と原因」の視点です。多相関分析をExcelで簡単に行う方法をお伝え

くの人はデータで「結果」を示す一方で、そし、様々なタイプの事例演習に取り組んでもこに至る「原因」とのつながりを示すことをらいました。

しない、という“方策君”の問題を先に指摘

例えば、図10のような、お客様満足度アンしました。それを解消する意味でも、この視ケート調査の結果をどう活かすか、といった点と分析が必要になります。

身近な課題です。

お客様満足度アンケート活用例
総合満足度

アフター
価格のわか
サービスのりやすさ
わかりやすさ

十分な
店員数

商品説明の店員の態度
わかりやすさ

13080

1095

4570

23560

100603550

3907570703095

41007075

10090959685401010090859765

45207535100
10098805535707099404020904065

100

10060

4090

75

90

-0.23

0.13

0.29

0.65

0.77

55.9

52.1

82.9

55.7

70.4

総合満足度との相関
平均

61.9

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特集／研修紹介

２つのデータの関係性の有無は、このようここでも「仮説」が最初に来ます。

図10

データ分析
〝活用〟のための考え方とテクニック

タの関係性に着目し、そのつながりをデータ特集／研修紹介

研修 3 自治体職員のためのデータ分析の基本
～分析から政策展開へ～

多くの現場では、各項目の平均を求め最もかった」等多くの前向きな言葉を頂きました。

低い項目を「問題」とみなし、その改善にお地方自治体も、モノや体験、自然といった金と時間を費やします。でも、「その結果を改既存の資産だけでは勝負が難しくなっている

善すると何につながるのか」「その結果が良くと思います。そこに住み、貢献する人の問題なると、そもそもの目的やゴールに貢献するの解決力や思考力といったソフトスキルが結局か」という大事な点を確認しないまま「きっその地域の底力になると感じています。と良いことがあるはず」で進んでしまいます。

これからも、ソフトスキルとしての自治体この程度の確度の方策に税金を使ってはいけ人材スキルの育成に貢献できたらと考えておません。

ります。

図10の演習例では、顧客リピート増加（売り上げが増える）という目的に、直接寄与する「総合満足度」により強くつながりがある（相関が大きい）項目として「商品説明のわかりやすさ」や「店員の態度」を優先的に考えないといけないことがわかります。もし、単純に平均点の低さだけに着目すれば「価格のわかりやすさ」を改善することになりますが、これを改善しても（お互いに相関のない）「総合満足度」の改善にはつながらないのです。
お金と時間を使ったのに変化がない
このようになるのは、もしかしたら対策の対象を見誤っている可能性があります。デー
タを適切に扱うことなしに、無駄な時間と税金を浪費していることはないでしょうか…。
研修は、このような講義と演習を交互につなぎ合わせ、頭と手をたくさん使いながら進みます。そして最後には、これら学んだポイン
トを自業務で活かすために、どのように目の前の日常課題とデータ分析とを結びつけるかを考えるワークショップを実施しました。
そこでは次のような質問に自分なりの答えを考えてもらい、グループでディスカッションしてもらいました。
習ったことを自業務のどこで使うのか、それによって自分は何を解決したいのか/達成
したいのか、自分の視点や考え方は他の人からどう見えるのかこういったことを短い時間内で体感してもらうのです。
研修終了後、多くの方に「これまでデータをうまく使えていなかった理由がよくわかった」「今まで考えていたデータ分析の視点とは全く違うやり方や考え方が必要なことがわ

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著 者 略 歴柏木 吉基（かしわぎ・よしき）
データ＆ストーリー LLC 代表、多摩大学大学院ビジネススクール客員教授、横浜国立大学非常勤講師。
慶應義塾大学理工学部卒業後、日立製作所にて海外セールスエンジニア。米国にてMBAを取得後、2004年日産自動車へ。
海外マーケティング＆セールス部門、組織開発部
ビジネス改革マネージャ等を歴任。グローバル組織の中で、数多くの経営課題の解決、社内変革プロジェクトのパイロットを務める。2014年10月、データ分析・ロジカルシンキングを武器とした課
題解決トレーナとして独立。年間のべ2,000人を超える受講者を対象に、多くの民間企業や自治体などの人材育成、パフォーマンス改善を実現。豊富な実務経験と実績に基づいた実践的研修・コンサルができる唯一の講師として高い定評がある。
http://data-story.net