本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1）
目次
分析の”初手”を間違えないために一読すべき良書
本日は、ソフトバンク・テクノロジーの高橋威知郎氏の「14のフレームワークで考える データ分析の教科書」をご紹介します。
QC7つ道具 ＋ 新QC7つ道具 ＝ 14のフレームワーク
本書で語られる「14のフレームワーク」とは品質管理手法である「QC（Quality Control）」の手法です。本文より引用します。
私は大学で数理統計学を学び、その知識を生かすために官公庁に就職しました。しかし、実務でデータを扱ったことがないため、十分な成果を出せずに焦っていました。データ分析に使えそうな専門書も読み漁りましたが、いくら読んでも、データ分析に強くなることができませんでした。
そんな時に出会ったのが、本書で説明する「QC7つ道具」と「新QC7つ道具」の14のフレームワークです。
これらのデータ分析手法は非常に単純なもので、高度な統計学とはかけ離れたものです。誰でも使えます。もともとが、統計学の専門家ではない製造現場の人が使っていたのですから。私は、「これならいける！」と確信しました。
この「高度な統計学とかかけ離れたものです。誰でも使えます。」という一文が非常に重要です。分析、というと、いきなり高いハードルを設定する人が多いことに困惑してしまうことが多いのですが、本書は「ハードルを下げる」ことを強く意識しています。素晴らしいです。graffe.jpの思想とも非常に近いです。(関連記事：なぜ、いきなり完璧を目指すのか？ ／ 分析初心者はエクセルで十分！ ）
尚、graffe.jpも、本書も「簡単なことだけやればいい」とは言っていません。「簡単なことから始めて、徐々に高度なことを目指せばいい」と言っているだけです。さらに引用します。
これら14のフレームワークを実際に使ってみると、驚くほどに分析がスムーズに行えました。そして、気が付いたら、「階層線形モデル」や「共分散構造分析」などの高度な統計理論も活用できるようになっていました。
当時、高度な統計理論を仕事でうまく使えなかったのは、私に基本的なスキルが不足していたからです。まずは分析スキルの基礎体力作りが必要で、「QC7つ道具」と「新QC7つ道具」はその基礎体力をつけてくれました。
本書の対象読者＝ビジネス領域の住人
また、本書の対象者もgraffe.jpの想定する方々と同じです。要は「事業会社の皆さん」ということです。
本書は、データ分析の専門家の方々に向けた書籍ではありません。（中略）経営企画や商品開発、営業や販売促進、調達や購買などに携わる方々で、それもはじめてデータ分析に取り組む人、また、なかなかうまくできないと悩んでいる人向けに、できるだけ専門用語を使わずに、平易にまとめたものです。
まずは「読み物」として読もう
本書を読む際には、まずは「読み物」として通読することをお勧めします。
世の中には、多くの分析マニュアル本があります。順番に”やってみながら覚えていく”タイプのものもあれば、辞書的に”困ったら引く”というものもあります。それらの本は「実際に手を動かしてみること」とセットでないと、その真価を発揮しません。
しかし、本書は「ちゃんと読む」ことが重要です。かならず「通読」してください。
マニュアル本だと、つまみ食い的に興味のあるところを読めばよいのですが、本書は「考え方」を語っています。ですので、とにかく、最初から最後までえいやっと読み通していただくべきだと思います。
読み終わったら「自社」に照らし合わせて考えよう
そして、通読した後にも、いきなり「分析の実践」に進まずに、ワンステップはさみましょう。そのワンステップとは「自社・自部門が解決したいビジネス課題は、なんだろう？」と考えるということです。
本書のp.128に 「QC7つ道具」と「新QC7つ道具」を使った分析テーマ例 という図表があります。
この図表には「経営企画」「新商品企画」「営業」「顧客管理」「販売促進」「調達・購買」という6つの業務領域にたいして、それぞれ3つずつ”分析テーマ”を配置してくれていますので、そのなかに当てはまるものがないか？という視点で考えてみると良いと思います。
このステップで「解決すべき課題」を見極めることができれば、いよいよ実践です。本書に書いてあったノウハウを駆使して、ビジネス課題の解決にまい進しましょう。（尚、作業に没頭すると忘れがちなのですが「分析」は”目的”にはなりえません。あくまでも”手段”です。”目的”は、分析結果をもとに、ビジネス課題を解決することですよ！！！お気を付けください。 関連記事：OUTPUTとOUTCOME ）
14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書
