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
データ分析のチェックリストはチェックする行為ではなく、忘れないようにする”気付きリスト”である
「チェックリスト」は昔から製造や事務作業、医療など様々な現場で使われ、各工程で「間違いはないか」「作業を行ったか」などのチェックを行ってきました。データ分析の業務の中でもチェックリストが導入されることがあり、データの規模や分析の複雑さによってチェックリストの項目数が増えます。そして、人は怠ける生き物であるため、チェック項目数が多くなるとどうしてもチェック項目を軽視しがちです。そのため、今回は、原点に戻って「チェックリストがなぜ必要か？」を説明したいと思います。
そもそもチェックリストは必要なのか？
チェックリストを使った作業と言うと非常にアナログで時代遅れのようなイメージがあると思います。最新のツールを使い、優秀な人材を集めていれば、チェックリストに沿って作業を確認すること自体が無駄な作業にも思えてきます。しかし、人間はデジタルなシステムではありません。完璧な人間であっても少なからずミスを犯します。
この様な「もしものミス」に備えてチェックリストを作成する必要があります。そして、チェックリストを作成する場所は、人為的なミスが発生するポイントを中心に作成する必要があります。これから2つのチェックポイントについてご紹介します。
手作業が入るポイント
どんな優秀な人であってもミスが絶対しない保証はありません。特にデータ分析を行うために高機能なBIツールやSQL命令でDBに問い合わせている場合、その複雑な手作業の中で入力を誤ったり、手順を抜かしたりしてしまう事はあります。そのために、チェックリストに手作業で行う作業の結果を確認できるチェック項目を作る必要があります。
分析データの”揺れ”が発生するポイント
分析データを作成元が、24時間稼働しているセンサーデータやWebサイトのアクセスログのような100%システムで作成された情報の場合は問題ありませんが、顧客情報や商品情報などをExcelで管理している場合は、手入力ミスで予定外の値が入っている場合があります。このような作成元に手作業が入る分析データの確認のためにチェック項目は必要です。また、タイムカードによる勤怠履歴など人の思考で正しくない情報を登録できてしまうシステムについてもチェック項目は必要になります。
チェックリストはプロジェクト全体で意識を合わせるための手段
チェックリストは、誰でも理解できるようにする必要がります。データ分析などのプロジェクトでは、スキルの異なる担当者が集まり、1つの目標に向かってプロジェクトを進めます。その中で使用するチェックリストは、”作業を行ったという証拠”であり、”作業をやらなきゃいけないというメッセージ”でもあります。
作業依頼者が口頭で「あの作業やっといて」と言っても、担当者が必ず直ぐに着手できる保証はなく、時間が経ってしまうと忘れてしまう事があります。そうならないように、作業依頼者は作業して欲しいことを纏めてチェックリストという形で残し、担当者は作業したことを作業依頼者に伝えるためにチェックリストにチェックを残す必要があるのです。
この様にプロジェクトにおいて、チェックリストは重要なコミュニケーションツールになっています。
