多くの実務担当者は、業務上の課題を解決する手がかりを得るためにデータ分析を始めます。また、データアナリストも「現場に歓迎される、役に立つ分析」を実現するためにはどんなスキルを磨くべきか悩んでいます。
では、最初に何から始めるべきでしょうか？
AIがあらゆる支援を可能にした今の時代においても、まず必要なのはSQLやPython、Rなどのスキルセットなのでしょうか？
AIは実行の手段、分析を導くのは思考力
先日の記事でも触れたように、LLM（大規模言語モデル）時代には「統計的思考力」、つまり現象を理解しようとする思考の力と、手元のデータに対する理解力といった基本的な力がますます重要になっています。
「顧客の離脱率が上がっているけど、なぜだろう？」というような明確な問いがなければ、どんな分析も方向性を持てません。
Googleのデータ分析プロセスの最初のステップが「Ask（問いを立てる）」であるように、ツールは実行の手段であり、思考こそが分析を導くのです。
良い分析は、問題を正しく理解し、それに基づいて問いを設計するところから始まります。「何を知りたくてデータで説明しようとしているのか」「どの指標をXとYに置いて分析するか」「どう現場に活かすか」などの“現実的な”判断は、自ら下さなければなりません。
これこそが、実務にインパクトを与える分析を実現する唯一の道です。
今回の記事では、皆さんの「ちょっとした疑問」を分析の問いに変換するための具体的なトレーニング方法をいくつかご紹介します :)
実務にすぐ活かせる分析的思考トレーニング・ルーティン
1. 問題を具体化して書き出す
例：「なぜ加入率が落ちたのか？」
→ 「どの流入チャネルで加入率が下がっていて、それはいつからか？」
漠然とした感覚ではなく、計測可能な問いに変換してみましょう。すでに収集している構造化データを整理して、関連性を探るのも効果的です。
2. 分析の目的を明確にする
例：「この分析結果によって、私たちは何を変えたいのか？」
目的のない分析は実行されません。結果が意思決定につながるように、思考の流れを明確にしましょう。
3. 多角的に問いを投げかけてみる
同じ現象でも視点を変えれば、まったく違う問いが生まれます。
例：「リテンションが下がっている」
→ 時間帯別、流入チャネル別、デバイス別などで分けてみると、別の原因が見えてくることがあります。
4. 業務プロセスとデータを接続する
例：「なぜ顧客が離脱したのか？」
→ 「離脱直前にその顧客はどんな行動をとったのか？」
業務フローの中で発生したデータを時系列に沿って追いかけることで、分析的思考が現場に密着します。
5. 可視化して思考を整理・共有する
例：「この結果は、誰が見ても理解できるだろうか？」
思考は頭の中にあるだけでは伝わりません。チャートやテキスト、ヒストリーの要約など、共有可能な形に整理してみましょう。
分析の問いを具体化する3つのフレームワーク
分析的フレームワークは、思考を「分析の問い」として具体化するための構造的なスキルです。以下のフレームワークに沿って、あなたの疑問を整理してみてください。
KPI/成果分析のためのSMARTフレームワーク
- Specific（具体的か？）
- Measurable（測定可能か？）
- Actionable（行動に繋がるか？）
- Relevant（分析目的に合っているか？）
- Time-bound（時間軸が明確か？）
例：「先月の新規加入者の離脱率はいくらか？ 特定の流入チャネルと関係があるのか？」
分類/探索分析に使えるMECE思考法
- Mutually Exclusive（相互に重複せず）
- Collectively Exhaustive（全体を漏れなくカバー）
例：
離脱顧客を、年齢・地域・流入チャネルなど重複しない分類で分けつつ、全体を網羅する。
原因分析に効く5 Whys
表面的な現象に対して「なぜ？」を5回繰り返して、根本原因にたどり着く。
例：
「売上が減った」→ なぜ？顧客が減った→ なぜ？新規流入が減った→ なぜ？有料チャネルの効果が落ちた→ なぜ？広告素材のクリック率が下がった
実務者の“好奇心”こそが最強の分析力
技術的なスキルは、誰でも・どこでも学ぶことができます。そして、それはAIが最も得意なサポート領域でもあります。
一方で、あなたの業界や業務プロセスに対する深い理解から生まれる“問い”は、経験なしには得られない高度な能力です。
すでにあなたは、自分の問題を最もよく理解している分析者であり、課題の核心に迫る力を持っています。分析的思考のルーティンやフレームワークをコピーして、デスクの見えるところにポストイットで貼ってみてください。
毎日、小さな疑問を“問い”に変えていくうちに、あなたの強力な資産は、データ分析をよりパワフルなものへと変えてくれるはずです。
