テーマ設定とギャップ分析 データ分析講座(その199)

更新日

投稿日

 

 

データ分析・活用(データサイエンス実践)の「テーマ設定」の流れについて簡単に説明します。テーマ設定の入口は、現場の「お困りごと」(問題)です。出口は、テーマ選定マトリクスを使ったテーマ候補の評価結果です。その評価結果をもとに、優先順位付けを行い扱うテーマを選択します。テーマ設定の入口である現場の「お困りごと」(問題)を考えるとき、ギャップ分析を実施します。

今回は、「テーマ設定とギャップ分析」というお話しをします。

【目次】

1.系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れ
2.ギャップ分析
3.理想(To-Be)と現状(As-Is)のどちらを先に考えるべき?
4.「理想(To-Be)」から考えた方がいい理由
5.ギャップと考えると問題は4タイプある
6.「原因(要因)の課題化」もギャップ分析

 

1.系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れ

前回の復習です。前回は、「データ分析上必須な2つのロジカルシンキング」というお話をさせて頂きました。この中で、系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れを紹介しました。

以下です。

【1】お困りごと(問題)の設定
【2】問題の要因(原因)の洗い出し
【3】原因(要因)の課題化
【4】課題の解決策の案出
【5】解決策のデータ活用の可能性検討
【2】および【4】で系統図(ロジックツリー)を作り検討していきます。

【1】と【3】でギャップ分析を実施します。

今回のお話しは【1】に関するものが中心で、【3】にも若干触れます。【5】は次回お話しします。

 

2.ギャップ分析

ギャップ分析は、理想(To-Be)と現状(As-Is)の差異を捉え、そのために何をすべきかを考える課題抽出法です。通常は、定量分析というよりも定性分析に分類されます。課題抽出時に、前回お話ししたようなロジカルシンキング的な手法を使います。

 

前回お話ししましたが、「理想(To-Be)と現状(As-Is)のギャップが生まれている状態」を「問題」と定義します。

 

これをさらに「数値」でも表現しましょう。

 

データ分析

 

3.理想(To-Be)と現状(As-Is)のどちらを先に考えるべき?

たまに次のような質問を受けます。「理想(To-Be)と現状(As-Is)のどちらを先に考えるべきでしょうか?」結論は、どちらでもいいです。考えやすい方からでいいでしょう。

 

個人的には、「理想(To-Be)」から考えた方がいいと感じています。なぜでしょうか?

 

4.「理想(To-Be)」から考えた方がいい理由

精神的な理由で、「現状(As-Is)」から考えると心が暗くなり、しかもその後に考える「理想(To-Be)」が小さくなります。なので、現状無視で夢見る感じで「理想(To-Be)」を考え、心晴れやかな状態で「現状(As-Is)」を考えるのがいいです。

 

5.ギャップと考えると問題は4タイプある

 

データ分析

 

現場の「お困りごと」(問題)と言っても、今現在の「問題」だけでなく、今後起こるかもしれない「問題」も対象に入ります。さらに、ネガティブな状態を解消する「問題」だけでなく、ネガティブな状態ではないけれど、よりポジティブな状態にすべきことも「問題」と考えます。したがって、「問題」は大きく次の4つに分類されます。

 

6.「原因(要因)の課題化」もギャップ分析

先ほど、【3】の「原因(要因)の課題化」もギャップ分析であることに言及しました。前回もお話ししましたが、【3】の「原因(要因)の課題化」のギャップ分析も、基本は理想(To-Be)と現状(As-Is)の差異を考えます。

 

【1】の「お困りごと(問題)の設定」のギャップ分析で「問題」を定義し、【2】の「問題の要因(原因)の洗い出し」でロジカ...

 

 

データ分析・活用(データサイエンス実践)の「テーマ設定」の流れについて簡単に説明します。テーマ設定の入口は、現場の「お困りごと」(問題)です。出口は、テーマ選定マトリクスを使ったテーマ候補の評価結果です。その評価結果をもとに、優先順位付けを行い扱うテーマを選択します。テーマ設定の入口である現場の「お困りごと」(問題)を考えるとき、ギャップ分析を実施します。

今回は、「テーマ設定とギャップ分析」というお話しをします。

【目次】

1.系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れ
2.ギャップ分析
3.理想(To-Be)と現状(As-Is)のどちらを先に考えるべき?
4.「理想(To-Be)」から考えた方がいい理由
5.ギャップと考えると問題は4タイプある
6.「原因(要因)の課題化」もギャップ分析

 

1.系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れ

前回の復習です。前回は、「データ分析上必須な2つのロジカルシンキング」というお話をさせて頂きました。この中で、系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れを紹介しました。

以下です。

【1】お困りごと(問題)の設定
【2】問題の要因(原因)の洗い出し
【3】原因(要因)の課題化
【4】課題の解決策の案出
【5】解決策のデータ活用の可能性検討
【2】および【4】で系統図(ロジックツリー)を作り検討していきます。

【1】と【3】でギャップ分析を実施します。

今回のお話しは【1】に関するものが中心で、【3】にも若干触れます。【5】は次回お話しします。

 

2.ギャップ分析

ギャップ分析は、理想(To-Be)と現状(As-Is)の差異を捉え、そのために何をすべきかを考える課題抽出法です。通常は、定量分析というよりも定性分析に分類されます。課題抽出時に、前回お話ししたようなロジカルシンキング的な手法を使います。

 

前回お話ししましたが、「理想(To-Be)と現状(As-Is)のギャップが生まれている状態」を「問題」と定義します。

 

これをさらに「数値」でも表現しましょう。

 

データ分析

 

3.理想(To-Be)と現状(As-Is)のどちらを先に考えるべき?

たまに次のような質問を受けます。「理想(To-Be)と現状(As-Is)のどちらを先に考えるべきでしょうか?」結論は、どちらでもいいです。考えやすい方からでいいでしょう。

 

個人的には、「理想(To-Be)」から考えた方がいいと感じています。なぜでしょうか?

 

4.「理想(To-Be)」から考えた方がいい理由

精神的な理由で、「現状(As-Is)」から考えると心が暗くなり、しかもその後に考える「理想(To-Be)」が小さくなります。なので、現状無視で夢見る感じで「理想(To-Be)」を考え、心晴れやかな状態で「現状(As-Is)」を考えるのがいいです。

 

5.ギャップと考えると問題は4タイプある

 

データ分析

 

現場の「お困りごと」(問題)と言っても、今現在の「問題」だけでなく、今後起こるかもしれない「問題」も対象に入ります。さらに、ネガティブな状態を解消する「問題」だけでなく、ネガティブな状態ではないけれど、よりポジティブな状態にすべきことも「問題」と考えます。したがって、「問題」は大きく次の4つに分類されます。

 

6.「原因(要因)の課題化」もギャップ分析

先ほど、【3】の「原因(要因)の課題化」もギャップ分析であることに言及しました。前回もお話ししましたが、【3】の「原因(要因)の課題化」のギャップ分析も、基本は理想(To-Be)と現状(As-Is)の差異を考えます。

 

【1】の「お困りごと(問題)の設定」のギャップ分析で「問題」を定義し、【2】の「問題の要因(原因)の洗い出し」でロジカルシンキングで原因を炙りだします。

 

データ分析

 

炙り出された「原因」が、「現状(As-Is)」になります。この「原因」に対処し「より良い状態」にするのが「課題」です。この「より良い状態」が「理想(To-Be)」です。

 

データ分析

 

「理想(To-Be)と現状(As-Is)のギャップが生まれている状態」が「課題」になります。「現状(As-Is)」のままであれば、課題にならないということです。実際に、ほったらかしにする原因や、どうしようもない原因は、課題になりません。ちなみに、【3】の「原因(要因)の課題化」のギャップ分析は、「現状(As-Is)」が既に明確になった状態で実施します。

 

 

   続きを読むには・・・


この記事の著者

高橋 威知郎

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)


「情報マネジメント一般」の他のキーワード解説記事

もっと見る
自動機械学習 データ分析講座(その184)

    ◆ 古くて新しい自動機械学習 似たような数理モデルあり、その中から数理モデルを選択してモデル構築する場合のことです。この...

    ◆ 古くて新しい自動機械学習 似たような数理モデルあり、その中から数理モデルを選択してモデル構築する場合のことです。この...


時系列予測モデルの複数先予測 データ分析講座(その262)

  ビジネス実務で昔からあるデータ活用の1つが時系列予測です。来月や来年の売上を予測したいであるとか、明日や来週のPVを予測したいであると...

  ビジネス実務で昔からあるデータ活用の1つが時系列予測です。来月や来年の売上を予測したいであるとか、明日や来週のPVを予測したいであると...


情報の蓄積 「果報は練って待て!」

1. 起業時した友人からのアドバイス  筆者の友人に、機械装置関連のものづくり企業を約35年間続けている中小企業経営者がいます。過去には、バブル崩壊やリ...

1. 起業時した友人からのアドバイス  筆者の友人に、機械装置関連のものづくり企業を約35年間続けている中小企業経営者がいます。過去には、バブル崩壊やリ...


「情報マネジメント一般」の活用事例

もっと見る
中小製造業のウェブ戦略

 中小製造業がウェブサイトを立ち上げる際、その目的として「自社の信用力を高めるための会社概要的な役割」と考える経営者も少なくない。しかし、当社のクライアン...

 中小製造業がウェブサイトを立ち上げる際、その目的として「自社の信用力を高めるための会社概要的な役割」と考える経営者も少なくない。しかし、当社のクライアン...


中小企業のセキュリティ対策を考える

◆ 企業の情報セキュリティと新型コロナウィルス対策の今  先日、駅のプラットフォ-ムで並んでいる時に、控えめに咳をしたら、前に並んでいた人にすかさず...

◆ 企業の情報セキュリティと新型コロナウィルス対策の今  先日、駅のプラットフォ-ムで並んでいる時に、控えめに咳をしたら、前に並んでいた人にすかさず...


‐販路開拓に関する問題事例‐ 製品・技術開発力強化策の事例(その19)

 前回の事例その18に続いて解説します。多額の資金と労力を費やして開発した知的財産をどのように活用して販路開拓に結びつけるのか、大変重要な問題ですが、販売...

 前回の事例その18に続いて解説します。多額の資金と労力を費やして開発した知的財産をどのように活用して販路開拓に結びつけるのか、大変重要な問題ですが、販売...