詳細レベルのデータ分析の利点：単なる集計値を超えて

ダッシュボードだけでは足りないこともある

データの可視化と分析はビジネスにおいて不可欠です。従来のダッシュボードを通じて、企業は時間の経過と共に変化するさまざまな指標を追跡してきました。これにより、例えば製品別の在庫率の月別変化やチーム別の平均販売量の比較などが可能になります。単にトレンドの変化を追うだけでも、意味のある洞察を得ることができるのです。たとえば、"先月とは異なる結果だが、何が起こったのか？"といった疑問に答えることができます。これは、異常な兆候を早期に特定し、迅速に対応するために重要なステップです。

ダッシュボードで表示されるデータは、しばしば「集約された」形で提供されます。たとえば、「毎月の従業員ごとの販売量の平均」といった指標です。これらの平均値は有益な情報を提供することがありますが、重要な点は、この平均を形成する各個別の販売データには直接アクセスできないということです。このため、平均値の背後にある詳細な情報や、個々の販売データの特徴を完全に理解することは難しいのです。

データとダッシュボードに目を向ける際、目的は単に「月間の平均販売量が下降している」という事実を確認することだけではありません。そうした単純な情報を求めるだけなら、高価なダッシュボードの構築や時間を費やしてデータを分析する必要はないでしょう。本質的な目的は、「売上が減少した背後にある原因は何か」を理解し、自社のビジネスが直面する問題に対処することにあります。そのためには、個々のレコード（例えば、月間平均売上を形成する各従業員の売上など）の詳細な分析が必要です。これにより、データの誤解釈を避け、意義深い結論を導き出すことが可能になります。

平均が歪める現実世界

例として、成果が似通っている2つの営業チームAとBを考えてみましょう。これらのチームは、どちらも100点中平均して80点の実績を持っているとします（実績の内容は何でも良いとします）。このような月平均の業績が表示されたダッシュボードを見ると、多くの人は「AチームもBチームも似たような業績なので、両チームに等しくボーナスを配分しよう」と考えるかもしれません。しかし、実際には、各チームの個々の従業員の業績が異なる場合があります。その場合、そのような結論はどう変わるでしょうか？

AチームとBチームは平均して80点の成績を出しているものの、Bチームは全体的にAチームよりも優れた成果を上げています。しかし、Bチーム内には、チーム全体の成績を下げるB-5という社員がいます。このため、Bチームは、実際にはAチームよりも成果が低いとみなされる可能性があります。このような状況では、チームBの管理者として、B-5に特別なアプローチを取りながら、他のBチームメンバーには、Aチームのメンバーよりも優れた報酬を提供することが適切かもしれません。この方法は、個々の業績に応じた公正な報酬体系を確立するのに役立ちます。

前述の例は明らかに極端であり、意図的に作られています。ただ、集計とトレンドに焦点を当てると、このような誤解は常に起こり得ます。データ分析の分野ではよく引用される言葉があります。「平均だけに注目するな、分布を見よ」というものです。これは、単なる集約された値ではなく、個々のデータがどのように分布しているかを確認する重要性を示しています。HEARTCOUNTというツールを使って、このデータを視覚化しやすくすることができます。たとえば、ダッシュボードでよく用いられるバーチャートを使って2チームの平均を表示すると、次のような図が得られます。

HEARTCOUNTを活用して、データを手軽に視覚化してみましょう。ダッシュボードで頻繁に使用されるバーチャートを用いて、2つのチームの平均を表示すると、以下のようになります。

バーチャートを見ると、2つのチームの平均が同じであるため、両チームの実績を示すバーの高さが等しくなります。この表現方法では、両チームのパフォーマンスが似ているという結論に至りがちです。しかし、個別のデータポイントを詳しく見てみると、どうなるでしょうか？HEARTCOUNTを使用すると、各個々のレコード（行）を個別の点として表現する散布図を迅速に作成することができます。

平均レベルでは同じだったデータが、個々のデータで見ると全く異なる様相を示すようになります。

HEARTCOUNTのスマートプロット機能を用いると、ボックスプロットを通じてデータの分布を確認することが可能です。さらに、各ボックスをクリックすることで、チームAやBの詳細な統計情報を閲覧できます。これらのチームは平均点では同じですが、中央値（業績スコア順に並べた際に中央に位置するスコア）には顕著な違いが見られます。

個々のデータ点を詳細に分析し始めると、特に平均以外の統計値に着目する場合、従来の平均値では見落とされていた重要な情報を発見することが可能になります。

例えば、Bチームの成績を歪めていた問題のある社員5を取り除くことで、平均値がより現実を適切に反映する有効な指標に変化することがあります。

変数を積み重ねれば積み重ねるほど現実に近づく

それでは、単に社員5を"劣る従業員"と断定することは妥当なのでしょうか？業績スコアだけではなく、別の要素を考慮してみましょう。例えば、各社員が担当する業務の難易度を1から5点で評価し、そのデータをダッシュボードに新たな列として追加するのです。

実際には、チームBの社員5は、他の誰よりも難しい仕事を担当している人物です。例えば、成果が上がりにくいターゲット顧客に対してのみ販売促進活動を行っているなどです。このため、彼の業績が低下するのは避けられない状況でした。この状況下では、該当社員は「私だけが難しい仕事を任され、他のチームメンバーは簡単な仕事ばかりしている。なぜ数字だけを見て私を責めるのか？私にも簡単な仕事を与えてほしい」と不満を抱くことになります（もちろん、もし実績スコアが業務の難易度を適切に反映していれば、このような状況にはならなかったでしょう）。この場合、問題は従業員自身よりも、チームの業務分配を担当するチームリーダーの管理方法にあると考えられます。これは、チーム内での業務分配の失敗が原因で生じる平均の歪みと言えるでしょう。

HEARTCOUNTで個別データ分析をより簡単に

データを細かく見ていくと、解釈の方法が多様化することが分かります。集計データではなく、個々の現象を様々な視点から分析することで、データはより現実を反映するようになるのです。

世界を単一の次元で捉えることはできないにもかかわらず、ダッシュボードはしばしば「上層部にとって理解しやすい」という理由で使用されます。これは、複雑な企業の事象を平均という単一の変数で説明しようとする試みです。その結果、上層部は「今月の業績はどうなっているのか」と部下に圧力をかけ、現場で働く人々は「ダッシュボード上の数字を見るだけの上層部に実態は理解できない」と不満を抱くことになります。こうした状況は、「ビッグデータが無用である」という誤解を生み出す原因となるのです。

個々のレコードレベルでのデータ分析と視覚化の手法は多岐にわたります。重要なのは「どこから学び始めるか」という点です。学問的な観点からは統計学が、ツールの視点ではR、Python、SPSS、SASなどの専門的なソフトウェアがこれらの疑問に対する解答を提供しています。

専門的にデータを扱い分析する人々にとっては、これらの知識やツールを使った詳細なデータ分析が日常的ですが、ダッシュボード形式のエクセルでのデータ視覚化に慣れている多くのビジネスパーソンにとっては、どこから始めるべきかわからないし、必要な時間も足りていません。多くの人は、仕事を終えた後の疲れを癒すのに精一杯で、すぐには複雑な学問分野に取り組むことが難しいのです。

HEARTCOUNTは、複雑な学習を必要とせずに直感的にデータ分析を行いたい人に最適なツールです。ダッシュボードではなく、HEARTCOUNTで個々のレコードレベルのデータ分析を試してみてください。