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データ分析×ロジカルシンキング

“データで課題解決”をロジカルに進める、3つのポイント

第2部:Part 1

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 効果的、効率的な課題解決、特にデータを使ったアプローチに必要なのは、何も分析手法の知識やアプリケーションだけではない。「なんでこの人はいつもスイスイ、データ分析をやっている、課題解決をしているんだろう?」と思える人の頭を覗くときっとこんなことを考えているはずだ。

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ゴールなき旅立ちを終わりにする「ロジカルシンキング」

 実務で課題解決をするとき、「データ分析」と「ロジカルシンキング」を関連付けて考える人は意外と少ない(というか、ほとんどいない)。でも、データ分析を日常的にやっている人の思考を除くと、そこではいわゆる「ロジカルシンキング」のプロセスが進んでいるのだ。
 つまり、「データ分析をする」ことはそもそもロジカルな行為であるため、「ロジカルな思考」が伴わない「データ分析」など本来あり得ない。にもかかわらず、このプロセスを抜かしたままデータ分析をして、単なる数字遊びやグラフ作成に終わってしまう残念な例が後を絶たない。

 これは、目指すゴールは何で、どちらの方向にゴールが有りそうなのか、どういう道順を通っていくと良いのかといった計画や想定を持たずに、「まあとりあえず出発しましょうか?」といって旅立ってしまうことに等しい。
 その結果、どこにも行き着かない(=結果が得られない、課題の解決ができない)のは当然と言えよう。世の中には、「探索的データ解析」といって、このように数字をイジることから何か発見するアプローチもあるが、データ解析を本業とする人以外には縁遠い話といえよう。

 そこで、特に必要となる「データを使った分析や課題解決」に繋がるロジカルシンキングを中心に考えてみたい。

 そもそも「ロジカルに考える」とはどういうことだろうか。私は、次のように考えている。

論点が適切に構造化されていること

 イメージで言うと、次の図のように、一番上にゴールやメッセージがあり、複数の根拠や事象がそれを支えている構造がきちんと想定されている状態である。

論点が適切に構造化されていること

 当然、思いついたもので何でもその根拠にしてしまえばよいわけではなく、大きく3つのポイントが成り立っている必要がある。

  1. 論点(メッセージ/ゴールや課題)が明確、適切に設定されていること
  2. 根拠 / 事象に問題がないこと
  3. 根拠 / 事象と(その上の)結論が合理的につながっていること

 本連載では、これらについてよく陥りがちな点を含めて紹介していきたいと考えている。今回は、論点(メッセージ/ゴールや課題)が明確、適切に設定されていること、について解説したい。

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この記事の著者

柏木 吉基(カシワギ ヨシキ)

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