データを使い、実務的な課題をどのように解決していくのか、というデータ活用上の問題があります。幾つか方法がありますが、最も取り組みやすい問題解決フレームワークに、PPDACサイクルというものがあります。
マネジメントサイクルでは有名なPDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルというものがありますが、PPDACサイクルはちょっと異なります。大きく異なるのは、PPDACサイクルがデータを使うことを前提にしていることです。厳密には、データというよりも情報といったほうがいいかもしれません。今回は「問題解決フレームワークPPDACとは」についてお話しします。
1、PPDACサイクル
PPDACサイクルは、1990年代に作られたデータ分析による課題解決マネジメントサイクルです。以下の5つのステップで構成されています。
- P（Problem） ：課題の設定
- P（Plan） ：調査・分析の計画
- D（Data） ：情報収集（データを集めたり、ヒアリングしたりする）
- A（Analysis） ：情報の整理・集計・分析・数理モデル構築など
- C（Conclusion）：とりあえずの結論
PPDACは、P（Problem、課題設定）からスタートし → P（Plan、計画） → D（Data、データ収集） → A（Analysis、データ集計・分析・数理モデル構築など） → C（Conclusion、とりあえずの結論）の順番に進みます。
Cまで進んだら、必要があれば再度Pに戻り、新たなPPDACがスタートします。要するに、PPDACを何度も回していくことになります。
（1） 実用的で誰にでも使える
このサイクルの優れているところは、実用的で誰でも使えることです。小中学生がデータを活用した問題解決力を身につける教育でも使われています。しかも、私自身実際に使ってみて分かったことは、ビジネスの実務でも非常に有効であることです。
（2） 基本は何度も回す
このPPDACサイクルは、時間をかけて高品質なサイクルを1回するのではなく、短時間にそこそこのサイクルを何回も回します。例えば、データ分析で何かしらの提言をするまでの期間が1週間であれば、5サイクル（1日1回ペース）回します。期間が1日であれば2サイクル（3時間に1回ペース）です。このようにサイクルを何回も回しながら、対応策の質を高めていきます。PPDACサイクルを1回転するたびに「とりあえずの結論（Conclusion）」を出していきます。
2、 3つのPPDACサイクル
データ分析・活用を実現するには、次の3つのフェーズを順に実施する必要があります。
- （1） テーマ設定フェーズ
- （2） モデル構築フェーズ
- （3） テスト運用フェーズ
（1） テーマ設定フェーズ
「テーマ設定フェーズ」は、データ分析・活用のテーマを設定するフェーズです。理想は 「筋の良いテーマ」を探し、テーマとして設定することです。設定するテーマを間違うと、どんなに努力しても、なかなか成果を出すことが難しくなります。そのため、非常に重要になってきます。ちなみに、筋の良いテーマとは、効果が大きくやり易いテーマです。
（2） モデル構築フェーズ
「モデル構築フェーズ」は、実際にデータなどを集め、データ分析で解決するテーマにとって必要なモデルなどを構築し、実務活用の準備をするフェーズです。実際にデータなどを集めるところから始めるため、テーマ設定フェーズで描いた絵が、実は実現できないということが、分かることもあります。
例えば……
- 想定したデータがない
- データ量が足りない
- データが汚すぎてそのまま使えない
……など、データにまつわる色々なトラブルが待ち構えています。その克服に時間とコストがかかりそうであれば、場合によっては「テーマ設定フェーズ」に戻りテーマ選定からやり直す必要もでてきます。
（3） テスト運用フェーズ
「テスト運用フェーズ」は、モデル構築フェーズで準備したモデルなどを使い、思い描いたような成果を上げられそうかどうかを、一部署などでテスト的に実施し検討するフェーズです。想定した業務プロセスが上手く流れなかったり、無理（過重労働で対応）をしなければ回らなかったり、運用上の問題が色々出てきます。
例えば……
- データの集め方
- 加工の仕方
- 分析の仕方
- モデル構築の仕方
- 分析結果や予測結果を出すタイミング
- 現場への結果の渡し方や受け取り方
- 分析結果や予測結果の見せ方（媒体やグラフ表現含む）
- 分析結果や予測結果の見方（何のために何をどうみるのか）
- 現場での活用の仕方
……など、色々な改善すべき課題が出てきます。
さらに、テストとはいえ、実務活用するため何かしらの成果を手にします。その成果が想定したよりも少なかったり、逆に多かったりします。もし、モデル構築でどうにかなりそうであれば「モデル構築フェーズ」に戻りますし、テーマそのものを変えた方が良さそうだとなれば「テーマ設定フェーズ」に戻ります。このフェーズで、本格的なデータ分析・活用の運用を実施すべきかどうかの判断をします。
（4） フェーズの結論を固める
この3つの各フェーズで回...
