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）
成果に結びつくのは「解釈力」
前回、前々回に引き続き、最終回の本日は「解釈力を鍛える」ということについてご紹介します。
”時間を買って”水平移動しよう
前回までに申し上げた通り、作業力は「鍛えれば身に付く」能力です。しかし、もちろん時間はかかりますし、そしてなによりも、それが出来たからと言って直接的には成果（アウトカム）に結び付かない、ことに注意が必要です。アウトプットとアウトカムは別物なのです。
事業会社において、目指すべきは「成果」です。綺麗なグラフは、それだけでは何の意味も持ちません。
そこで、弊社では「成果に直結する解釈力を鍛える」ことをオススメしています。
つまり、良質な分析アウトプットを外注することで、作業力の育成を一旦スキップしてしまいましょう、ということです。
この選択は「作業者を育てることに時間を使わず、ビジネス上の成果に紐づけるために分析結果を活用することに時間を使う」ということを意味します。
解釈力には「文系・理系」の区分けはない
分析、というと、どうしても「理系の仕事」というイメージがあると思います。もちろん、理系の方のスキルが、分析にフィットするのは事実です。しかし「理系の方が仕事ができる」というと、それはそれで語弊があるなとお感じになりますよね？
解釈力については、文系・理系の区分はありません*。何度も繰り返し申し上げた通り、解釈力とはすなわち業務を行う力なので、理系だから向いているとかいう話ではなく単純に「仕事ができる人ほど、解釈力が高くあるべき」なのです。
したがって、文系だから、とか、理系だから、とかいうお話を横において「分析アウトプットを見ながら、それは、どのように解釈すればよいか」を関係者全員でフラットに論じることが、成果（アウトカム）を得るために、非常に重要であり、有効なプロセスだと言えます。
注*：そもそも、データにバイアスがかかってるんじゃないか、とか、それは統計的に有意な差なのか、とかいう部分は理系スキルですが、それは「作業力」の部分で極力吸収すべきだと思います。
ハードル：”良質なアウトプット”をどう選ぶか
とはいえ、お仕着せのパッケージソフトで分析アウトプットを出されても、自社の状況にぴったりハマるとも限りません。その一方で、システム開発をする、ということになると、数億円規模の費用と半年以上の期間が必要になります。（参考：オーダースーツのようにレポートサービスを使う）また、そのいずれの選択肢を選ぶにしても、そもそも「自社にとって、良質な分析アウトプット」を定義することが困難なために、要件（＝何が欲しいのか？）を決めきることができません。そうすると、お望みのものとは全く異なる、期待外れのアウトプットが量産されることになります。
それを踏まえて、ギックスでは、御社にとって最適な「良質な分析アウトプット」を定義するために、”graffe データ活用診断パック”をご用意することで、そのニーズにご対応しています。ご興味のある方は、お問い合わせページからご連絡いただけましたら幸いです。
連載記事リスト：
- 第1回：分析スキルは「作業力」と「解釈力」
- 第2回：「作業力」から鍛えるか「解釈力」から鍛えるか
- 第3回：「解釈力」から始めると”時間を買える”（当記事）
