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デザイン思考×ビッグデータ

「洞察(インサイト)」が得られる分析力とは?

連載「デザイン思考×ビッグデータ」:第5回

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 前回は、フィールドワークだけではなくビッグデータ分析においても「定性的に捉える」ことが重要性であることを説明し、双方を統合的に進めていく全体像を示した。そこで今回は、それぞれの調査・分析手法の実践に焦点を絞っていきたい。各調査・分析から効果的な洞察(インサイト)を得るにはどうすればいいのか、フィールドワークとビッグデータ分析に共通して鍵となる「分析力」について説明していく。

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そもそも「分析とは何か」から考えよう!

 「分析力」というのは、ビッグデータ・定量分析だけの話では決してない。デザイン思考でよく使われるフィールドワーク(行動観察、インタビュー調査など)においても必要なもので、それなしにユーザーを観察しインタビューをしても効果的な情報収集とはならず、「分析力」がその成否を左右すると言っても過言ではない。

 前回「ビッグデータ活用は『数字力』より『言葉力』」にて、“分析力だけでは武器にならない”と指摘したが、「分析力」が不要ということではなく、前提でありベースのスキルであることに疑いの余地はない。

 さて、その「分析力」とは何なのか。

広辞苑によれば、「分析」とは、

  • 「分」:分けること、区別すること
  • 「析」:分けること、とくこと
  • 「分析」:ある物事を分解して、それを成立させている成分・要素・側面を明らかにすること

 であり、一言で言うと「分ける」という意味になる。現場的、実践的な立場でもう少し加えて言えば、「分析」とは「分けて比較することで、モノゴトを明らかにすること」と理解するのがよいだろう。したがって、「分析力」とは何かと言えば、「モノゴトを明らかにするために、上手く分ける力」で、「分ける」ことによって重要な特徴が発見できること、その「分ける」軸を見出す力ということになる。

「分ける」ことで重要な特徴を発見する図1. 「分ける」ことで重要な特徴を発見する

 では、洞察(インサイト)を得るために「上手く分ける」とは、具体的にどのようなことだろうか。

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この記事の著者

安松 健(ヤスマツ ケン)

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