デジタルテクノロジーと僕。 最強のウェブ事業部を創るためのデータサイエンス「解析と分析」

似て非なるもの

『あ、これ分析してみて！』なんかよくわからないうちに、依頼される分析について。これ、大半の人は、リジェクト（拒否）するか、うやむやに請けて、うやむやに回答している自分に嫌悪感と相手への不快感を募らせる。このどちらかだと思います。まぁそれに対する対応策の一つのとして、「それは、解析なのか？分析なのか？」といったもの明確にできたらと思います。

いや、そもそもオーダーされるときに、「解析か分析かどちらか最適なもので、うまく答えを出しておいて」なんて言われると、そもそも元も子もないのであるが、ここでお伝えしたいのは、オーダーする側が明確に「解析か、分析かを」認識しているだけで、出された分析結果か解析結果を有効に使えるか否かは、雲泥の差を生むのである。

分けて析　解いて析

そもそも分析とはなにか、解析とはなにか。もはやwikipediaを閲覧してほしい。人類の集合知になっていて、おおよそウソもあるかもしれないし、10年後に間違っていたと認識するかもしれないが、現在の参考程度には、豊富すぎる情報がある。ざっくり私の認識をお伝えすると、問題というのは、もつれあって、絡まりあって存在し、それ自体が、事の進行に悪影響を及ぼしているものである。まず、重要なことの、最低限、これらを満たしていないと問題として、認識し、解決するべきではないのである。だって、特別に困らないから。

問題に対する接し方

さて、それらを目の前に、大きく解決しなければならないと判断した場合に、まずこの問題がなぜ存在するのか、これらの発生要因は？？などと端々（はしばし）から考えてしまう。そこからでもいいが、まず最初は、悪影響を及ぼしている箇所、それをどうなっていれば求めるものなのかを明確にする必要がある。

例えばウィルスとかなら

ウィルス性の疾患なんかは、そのウィルスが無くなり、いわゆる健康な状態になっていれば問題ないのである。健康な状態とはなんなのかを知り（医大とかで？）、その状態にするために、ウィルスを失くせばいいのか、カラダの中に存在していていも、悪影響を及ぼさなければいいのか、など議論する。すると、発生要因やなぜそのウィルスがあるのかを知る必要もない。ないけど、それはそれで次なる学術発展や、再発防止につながるので、有意義な取組だとわかる。 一方で、当初、想定した、健康なカラダになるには、特段の必要性はないかもしれない。
などと、議論した上で、明確な目的が見えたときに、この問題とやらの分析や解析に取り組める。

すると、分析とはなにか

分析は、散見された問題の全体を把握して、それぞれを個別に分けて、比較して問題の解決を模索する方法だと私は思っている。wikiに書かれているコトバから類推して、個人解釈をしていると思ってほしい。さて、こうすることで、円で表現しているものは、いったい全体いかなるヤツなのかが、おぼろげに見えてくるのではないかと思う。例えば、こんなのはいかがだろうか。

とある、ECサイトを運営している担当者である私。最近、会員数は増えてきたし、件数も伸びている。優良顧客は顕在化してどうやら自社のECは、それなりの評価をもらえているだろう。ただし、会員一人あたりの売上は、どうやら下がってきているのである。日々のプロモーションから流入してくるが、プロモーションの質を変えて流入させている。

さて、ここでいう問題ななんだろうか。まずは、そこからである。さきほどもお伝えしたが、問題というのはもつれあって、絡まりあって存在し、それ自体が、事の進行に悪影響を及ぼしているものである。この上記の例で、見えてはいない（顕在化していない内在している）が、おおよそなにかが、もつれあって、いそうだ。また、事の進行に悪影響を及ぼしていることがある。それは、一人当たりの顧客単価が下がっていることである。

さて、客単価が下がったとする。すると、全体の数値では下がったが、客単価が高いままの人と、低い人がいて、（一定期間内に）その両者を比較してみると、客単価が低い人には、どういった特徴（差）があるのだろうか。と、仮の説が出てくる。例えば、プロモーションの質を変えたタイミングから流入してきた人ではないだろうか？もしくは、自社ECとは、一定期間（就職時期、転職期にのみ使われる？）にのみ利用されているのではないだろうか？など、もはや妄想である。妄想は、検証する必要があるので、それら妄想を、客単価の高いグループと低いグループに、アンケートなのか、メールなのか、インタビューなのか、相手の気を悪くしない形で聞く必要があるというわけである。

仮に、そこで、一時期のプロモーション変更から、どうやら顧客の質が変わり、客単価を下げる結果につながったと検証の結果、おおよそ間違いでないと判断できた。すると、これは自社にとって、悪なのか正なのか。売上をより向上する上で、一見すると悪のように思うプロモーションだが、それはよもや、未来の優良顧客であり、現在は成長過程なのかもしれないとも検討されうる人たちである。すると、良いプロモーションであり、EC内部で、顧客向けたより自社を知ってもらうコミュニケーションや啓もうが必要になる。その結果に至るために必要な情報を得なければいけないが、ここはリサーチャーの腕の見せ所ではある。まぁ質を問われる。

すると、解析とはなんか

解析とは、散見された問題に対して、それぞれ構成の要素を見つけて、その一点の要素に着目して、それの発生要因、因果関係を調べていき、求める答えを探すプロセスを経る方法である、と私は思っている。よって、解析や分析をしている人にとって、なんのことではないが、この解析と分析はきってもきれない関係であり、解析をしながらも分析をし、分析をし ながらも解析をしていることにもなる関係性である。ただし手法が異なり、時として得られる結果さえ異なる。混合したまま、問題に体当たりすると、時として求めていない結果にたどり着くことも、、
上記の例で解析っぽく、この問題を解釈をしてみたい。
C＝全体の顧客単価が下がった、という事象に対して、この因果関係や影響を与えかねない、Bを見つける必要がある。もちろん、仮説の段階である。例えば、購入したいものがなくなった（連続性の損失）。他にも、ログイン方法がわからなくなった？（そうなのか？とつっこみながら）セット率（同時購入が減った）の低減。他にも、提供している商品群の定価が低いものを提示している。など、考えられるBがある。それら、Bに至ったAがあるはずで、それらAを探し出し、考え出したときに、AがCに影響をどの程度与えたのかを探る方法にあたる。はて、それらも同様に、一定のグループにおける顧客に探る必要がある。それらは、確からしいBとAになっているのか。その中で、おおよそ、甚大な影響を与えていたであろうBを特定する必要があり、それらを見つけたときに、Bに対して改善しうる取組がなんなのかを考える必要がある。

と聞くと簡単なように思えるが

問題が発生した段階で、おおよそ検討もつかない状態の時が時としてある。そんな時は、問題を明確にする。いかなる悪影響が出たのか。それらを理解した上で、解決に至るための問題の理由を探す必要がある。それは、分けて比べるのか、紐解いて、因果を見つけるのか。または同時信仰するのか。その中で、おおよそヒントになる情報が集まってくる。すると、特定の問題に対する解決策を乱れうちするのも一つだが、解決策で費用のかかる範囲に対しては、きわめて慎重な判断が求められるのも現場のアナリストたちの悩みだろうと思う。

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