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アンケートは仮説づくりからはじめよう


この記事の所要時間: 140秒 〜 240秒程度(1119文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
アンケートを実施するとき、よくいい加減に済まされてしまうのが調査目的の設定です。何かを知りたくてアンケートするので、調査目的は自明のものとしていきなり質問文を考え出したくなるのはわかるのですが、モノには順序があります。調査目的がはっきり決まってないと、思い付きの質問がバラバラと並んでしまうため、アンケート結果から引き出せる知見が限定的になってしまうのです。ゴールが曖昧ではどこを目指していいかわからないため、質問間の相乗効果が生まれません。少し面倒でも、調査目的を明確にしてから作業をスタートさせる必要があります。
 

photo credit : F.Pamplona via photo pin cc photo credit : F.Pamplona via photo pin cc

 


仮説をつくってアンケートに挑む


例えば、小売店の売上向上のためにアンケートを行なうとしましょう。
この場合、売上向上が目的とも考えられますが、これはお店としての最終目的であってアンケートの目的ではありません。このレベルの漠然とした目的意識でアンケートをつくり出すと、かなり大変なことになります。
 
売上向上のためには、既存顧客の1人あたり売上増加、新規顧客の獲得、取り扱い商品の拡充などいくつもの方法が考えられるからです。これらすべてを一度のアンケートで質問しようとすると、内容が多過ぎて収拾がつかなくなります。とても相乗効果は期待できません。
 
こういう事態を避けるためには、「この方法で売上を向上させられるだろう」という仮説をつくり、①仮説の有効性の確認、②仮説の肉付けを目指すアンケートにするのが一番です。
 
予算や時間の制約があるため一度のアンケートでたくさんのことを知りたいのは当然ですが、できる限り焦点を絞ることがアンケート成功の秘訣です。ここでも、選択と集中が生きるのです。
 


企画書をつくろう!


さて、調査目的を決めて作業をスタートしても、だんだんアレも聞きたいコレも聞きたいになるのがアンケートの常です。しかし、これをあまり許してしまうとアンケートがぼんやりしたものになってしまいます。
 
このとき有効なのは、調査目的をはじめアンケートを実施するのに必要ないくつかの決めごとを明文化することです。わかっているつもりのことでも、書くと書かないでは大きな違いがあります。そして、アンケートの内容がわかりにくくなってきたら、明文化された原点に戻ればいいわけです。
 
一般的には調査の企画書をつくります。そこで、調査目的等を明記してロジックを確認します。これにより、成果の出やすいアンケートの実施が可能になるのです。

むしろスモールデータで行こう!


この記事の所要時間: 240秒 〜 340秒程度(1593文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
「大きいことはいいことだ」というフレーズをご存知でしょうか。
1967年、まだ日本が高度経済成長期にあった時代、森永製菓・エールチョコレートのテレビCMに登場して人気を博した名コピーです。時代の雰囲気とフィットしたせいか、流行語にもなったそうです。
 


大きさ競争も「モノには限度」がある


今の時代でも、さまざまな競争の場面でいろいろな大きさが競われます。その結果登場するのが、超特大ハンバーガーや世界最小携帯電話といった品々です。多くの場合、しばらくは「大きければ大きいほどいい」「小さければ小さいほどいい」という単純な価値観が成立しますが、あるところで行き詰まります。大き過ぎるハンバーガーは持て余す、あまりに小さい携帯電話は使い難いことに人々が気付いてしまうのです。
 
ショッピングセンターや大型書店などもこれにあてはまるでしょう。[ 売り場が広い → 何でも揃う → 買い物が便利 ]という構図が、ある広さを超えると「どこに何があるかわかりにくい」「中での移動が大変」に変わってしまいます。元々は目的(「便利さ」)を争っていた筈が、手段(「広さ」)を争うようになりおかしくなるパターンです。
 
ある指標(売り場の広さ)に比例して別の指標(買い物の便利さ)が増加する関係が見出されることがあります。しかし、その関係がどこまでも続くとは限りません。「モノには限度」というものがあるのです。
 


データ活用に「大きいことはいいことだ」はあてはまる?


データを活用しようとするとき、少しでも多くのデータを使ったり、高度な解析をしたりした方がいいように思えるのは自然な感覚です。100人に聞いたアンケートより10,000人に聞いたアンケートの方が正しそうですし、ある事柄に対して3個質問するよりも10個質問した方が対象者をよく知ることができるように感じます。5分もしないでエクセルで出せる解析結果より、高価な解析ソフトを使って何日も掛けて出した解析結果の方が素晴らしく見えるのは当然です。
 
しかし、真に争うべきは「データの多さ」でも「解析の高度さ」でもありません。そこから得られる「情報のリッチさ」です。
あまりデータの量が多ければどのデータを使えばいいのかの判断が難しくなります。解析が複雑になればいろいろな設定で解析結果が変わるため、解析者の解釈(や好み)が入りやすくになります。実際には、使えるような結果が出ないこともたくさんあります。大きなデータを使った高度な解析がすべて駄目だとは言いませんが、「大きければ、高度ならば、その分だけリッチな情報が得られる」ということはありません。データ活用でも「モノには限度」があるのです。
データ活用の場合、「大きいことはいいことだ」は成立しません。「大きいことがいいこともあるかも知れない」くらいではないでしょうか。
 


スモールデータから始めよう!


特に中小企業の場合、世間の風潮に載せられてビッグデータに手を出してもいいことはないでしょう。大きなデータを扱える人やソフトを揃えるだけでも大変ですし、そこからリッチな情報を生み出すのは並大抵なことではありません。
 
中小企業が目指すべきは、むしろスモールデータの活用です。
自分たちでしっかり意味付けができる限られた数のデータを徹底的に管理するのです。自社の目標を達成するために管理すべきデータを見極めて、それに影響を与える更に幾つかのデータを探り出すことになります。
 
データ活用は「データが小さいほど簡単」とも言い切れないので、これはこれで大変です。しかし、それでも価値はあります。ぜひスモールデータの活用を検討してみたらいかがでしょうか。そして、迷ったら佐々木にご相談ください。

“データ”ってなんだろう?


この記事の所要時間: 30秒 〜 40秒程度(1764文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
データ活用について議論をしていると、だんだん話が噛み合わなくなることがあります。“データ”という言葉の意味が広く、人や文脈によって言葉の使い方が大きく違うことが原因です。
 
“データ”は佐々木が企業を支援する際のキーワードの一つです。この言葉を無自覚に使うことでバズワード(=定義があやしい流行語)のようにしてしまっては、お互いに不幸な結果を招く事態になり兼ねません。
 
そこで、“データ”が何を意味するか、改めて考えてみました。
どうやら、“データ”という言葉には3つの使い方があるようです。
 


データ=事実、数値、電子データ


まずオーソドックスに辞書に掲載されている語義を確認します。
 
 『広辞苑 第三版』(新村出編/岩波書店/1983年) 

立論・計算の基礎となる既知の或いは認容された事実・数値。資料。与件。「実験―」

 
 『新潮現代国語辞典 第二版』(山田俊雄ほか編/新潮社/2000年) 

①推論の基礎となる情報を含んでいる事実・数値。与件。資料。「実験―」②コンピュータによる情報処理などのために、記号化・数値化した資料。「―通信」

 
 『新明解国語辞典 第四版』(山田忠雄主幹/三省堂/1989年) 

①推論の基礎となる事実。②ある事柄に関・する(して集めた)個個の事実を、広義の記号〔=数字・文字・符号・音声など〕で表現したもの。〔最も狭い意味では、数値で表現したものを指すが、広義では、参考となる資料や記事のことを言う。また、電子計算機の分野では、計算機が処理できる対象すべてを指す。従って、プログラム自体もデータであるが、狭義では除外する〕「ーを・集める(示す・並べる):万全のーをそろえる:実験ー:数値ー:文字―:―処理」

 
いかがでしょう。
『新明解』の注釈がかなり詳細で理解を助けてくれます。
これを中心に整理すると、大きくわけて以下の3つの使い方が想定できそうです。

●事実
 推論の基礎となる事実
●数値
 事実を数値で表現したもの
●電子データ
 事実や数値をコンピュータ処理のため記号にしたもの

 
この違いこそがデータ活用についての思惑の齟齬を生み出しています。
 


“データ”という言葉の使いわけ


例えば、会社で何か新しい事業をはじめるときに「データにあたれ」と言った場合、それは「事実」と「数値」の両方をあらわすでしょう。ところが、同じ新事業について考えていても「データを分析しろ」といった場合には、その対象は「数値」と「電子データ」、特に今どきは「電子データ」を意味することが多いようです。
 
では、会社が行なったイベントの様子を「データに残す」という場合だったらどうでしょう。「電子データ」のみを示している可能性も考えられます。つまり、画像や動画ということです。そのままでは「数値」になっていないので、何らかの方法で加工しない限りデータ分析等の対象には成り得ません。
 
もちろん、イベントの様子を「数値」としてデータに残すこともできます。時間別の来場者数をカウントしたり、来場者の名簿をつくったりする方法です。同じ「データに残す」でもいろいろあるわけです。
 


データ活用の目的は「事実」に基づくこと


佐々木が「企業でデータを活用しよう」というとき、“データ”として考えているのは第一に「事実」です。それは「事実」に基づいて考えることが重要だと考えているからです。もちろん、それを扱いやすくするために「数値」化したり、分析をするために「電子データ」化したりしますが、それらは手段に過ぎません。
 
一方、多くの方がデータ活用というと「電子データ」を思い浮かべるようです。「電子データ」は便利ですし、今の世の中で増えているのはこの意味のデータなので当然ですが、そこに疑問を感じます。「電子データ」ではわからない「事実」もたくさんあるからです。
 
こうやって考えるてみると、佐々木はもう少し自覚的に自分が考える“データ”の意味をアピールした方がいいのでしょう。
 
「事実」から考えたい、そう考えています。

読み・書き・エクセル、・・・でいいのか?


この記事の所要時間: 210秒 〜 310秒程度(1308文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
俗に「読み・書き・ソロバン」と言います。
元々、初等教育での基本的な教育内容を表していたようですが、大人になっても「読み、書き、計算」が大切なことに変わりはありません。もう少しうまく文章が書けたら・・・なんて思うことは誰にでもあるでしょう。子どもの「読み」はかなや漢字が読めること、大人の「読み」は文章の意味を読み取ることといった違いはあるものの、いずれにせよこの3つの要素が重要になります。
 

photo credit: 写真素材 足成 photo credit: 写真素材 足成

 
読み、書き、計算をする方法や道具は時代によって大きく変わります。それだけに、この言葉の中にソロバンという具体的な道具の名称が入っているのがおもしろいところです。言葉が生まれた頃によく使っていた計算の道具がソロバンで、それを使ったのでしょう。今の時代、ソロバンを使うことはほとんど無くなりましたから、現代風に言うなら読み・書き・エクセルとなりそうです。
 
さて、こうは書いたものの、ソロバンをエクセルに置き換えることには大きな抵抗があります。なぜなら、ソロバンを使うと計算力が身に付きますが、エクセルを使うと計算力が落ちるからです。
 
ソロバンを使うには足し算や引き算、そして九九ができなければいけません。一桁の数値同士の細かな計算をするのは自分自身の頭の中で、ソロバンにはその結果を入力(?)しているだけです。一方、エクセルの場合は違います。計算式や関数さえ入力すれば計算はコンピュータがやってくれます。エクセルを使うために必要なのは、関数(とその使い方)を知っていることだけです。
 
計算することは目的ではなく手段ですから、結果さえ正しく算出されれば自分で計算する必要はないという考えもあるでしょう。自分もそう考えている時期がありました。でも最近は、日々ちょっとした計算をやっていないことで数値に対する勘が鈍っているのが心配です。昔は頭でやっていた計算をするために、今はスマホの電卓を立ち上げたり、エクセルに入力して計算したりするようになっています。計算ができるできない以前に、「自分で計算しよう」という気持ちが弱くなっているようです。これって案外問題なのではないでしょうか?
 
ビジネスの話をしていると、「あの商品を◯◯◯円で××個売って、利益率を△割にすると月の儲けが、・・・」なんて話題になることがあります。もちろん電卓を叩こうとエクセルに入力しようと儲けはわかるのですが、この手の計算は自分の頭でパパっとやりたいんですよね。何も暗算が得意なことを自慢したいわけではなく、あえて言うなら「数字に強い」ところを見せたいわけです。電卓やエクセルで計算した儲けの額と暗算で出した儲けの額では、話の説得力が違います。数字に強い人に戻って、説得力を出したいというわけです。
 
とは言え、今の時代にソロバンを使うのは現実的ではありません。が、自分の頭で計算する習慣を取り戻したほうがいいとは思います。いくら便利だとはいえ、時にはエクセルに頼り過ぎないことも大事なのではないでしょうか。

ビッグデータの活用は目的じゃない


この記事の所要時間: 150秒 〜 250秒程度(1127文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。

ビジネスの現場でデータを活用することはとても重要です。
データの活用により①意思決定の精度向上、②業務プロセスの効率化などが実現できるからです。

小売店を例に考えると、

 ①商品別の売上高データがわかれば取り扱い商品の入れ替えがスムーズにできる
 ②曜日別の来店客数のデータによりアルバイトの人数を調整可能

ということになります。もちろん、データの使い道は無数にあります。業種や業態でデータの使い方に違いはありますが、データ活用が業績向上を後押しするのは間違いありません。
 

photo credit : 写真素材 足成 photo credit : 写真素材 足成

 
とは言え、企業に対して「データを使いましょう」と直接提案するのはいささか滑稽です。なぜなら、データ活用は手段であって目的ではないからです。企業が抱える課題について相談を受けたとき、それに対して「データの活用が役立ちます」と答えるのが自然でしょう。どんな経営課題でもデータ活用は有力な答えと成り得ますが、最適解とは限りません。データ活用を課題解決の前提にするのは間違いです。データ活用はあくまで課題を解決する手段の一つと考える必要があります。自分の場合、「馬鹿のひとつ覚え」のようにデータ活用を提案しないよう自戒しています。
 
さて、最近、ビッグデータという言葉をよく聞くようになりました。
さまざまな企業がビッグデータの活用を勧めていますが、ピンと来ない人も多いのではないでしょうか。その理由は、まるでビッグデータの活用を目的のように扱っているからだと思っています。ビッグデータを使うこと自体を「良いこと」、「最先端の企業が行なうべきこと」として、相手先企業の現状や経営課題を考えずに推奨しているように思えてなりません。
 
「まずビッグデータありき」で、それに見合う経営課題を探しているようなアプローチになっています。ビッグデータを商売にしたい企業の「大人の事情」があるのはわかりますが、それに巻き込まれてはいけません。利用者側の企業は、経営課題を起点に自社に役立つかを考えて、ビッグデータ活用を導入すべきか判断することが必要です。
 
ビジネスで何らかのトレンドが起きると、自社に必要かを考えずに飛びつく人、企業があります。もちろん、大きな成果を生むこともありますが、失敗する企業も数多くあります。成功した企業は大声で喧伝し、失敗した企業は黙って撤退するため、情報を見ていると成功企業が多いように見えますがこれは大きな勘違いです。
 
何ごとも、手段を目的化せず、自社の目的にあった手段を選ぶ力を身につけることが必要になります。