定量分析の5つの視点でビジネスに強くなる！実践的な事例とコツ＆本質を見抜く | キャリアコンサルタントドットネット

ビジネスにおいて、データを使って分析するスキルは必須です。

しかし、データをただ見るだけでは意味がありません。

データをどう解釈し、どう活用するかが重要です。そのためには、定量分析の5つの視点を知っておくと便利です。

定量分析の5つの視点とは、データを比較する際に意識するべきポイントのことで、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つです。

これらの視点を使うことで、データから本質的な問題や機会を見抜くことができます。

このコラムでは、定量分析の5つの視点のそれぞれについて、実践的な事例とコツを紹介します。

また、定量分析の本質と目的についても解説します。定量分析の5つの視点でビジネスに強くなりましょう！

 

定量分析の5つの視点とは？~データを比較するための基本的な考え方~／第１章

ビジネスにおいて、データ分析は重要なスキルの一つです。

データ分析とは、データを収集し、整理し、解釈し、意思決定に活用することです。

データ分析にはさまざまな手法やツールがありますが、その中でも最も基本的なものが定量分析です。

定量分析とは、数値化されたデータを用いて、客観的かつ論理的に分析することです。定量分析では、データを単に見るだけではなく、比較することが重要です。

比較することで、データの特徴や傾向、関係性や影響力などを明らかにすることができます。

では、どのようにしてデータを比較すればよいのでしょうか。

そのために役立つのが定量分析の5つの視点です。

定量分析の5つの視点とは、以下のようなものです。

• インパクト：データが示す影響力や重要度を見極める
• ギャップ：データ間の差異や偏りを発見する
• トレンド：データの時間的な変化や動向を把握する
• ばらつき：データの散らばりや分布を分析する
• パターン：データの関係性や法則性を探る

これらの視点を使うことで、データから多角的かつ深く洞察を得ることができます。

また、これらの視点は相互に関連しており、一つだけではなく複数組み合わせて使うことでより効果的です。

このコラムでは、それぞれの視点について具体的な例を挙げながら解説していきます。

定量分析の5つの視点を理解し、自分のビジネスに活かしてみましょう。

 

インパクト：データが示す影響力や重要度を見極める

インパクトとは、データが示す影響力や重要度を見極める視点です。

インパクトは、絶対値だけではなく相対値や割合で表すことでよりわかりやすくなります。

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は単独ではあまり意味がありませんが、「前年比120%」や「市場シェア20%」という情報はインパクトが高くなります。

インパクトを見る際には、以下のようなポイントに注意しましょう。

• 比較対象は適切か
• 比較期間は適切か
• 比較単位は適切か

例えば、「今月の売上高が前月より10%増加した」という情報は、前月が特別に低かった場合や、季節性の影響がある場合など、比較対象や比較期間が適切でないと、インパクトが正しく伝わりません。

また、「売上高が100億円だった」という情報は、売上高だけではなく利益やコストなどの比較単位も考慮する必要があります。

インパクトを見ることで、データの重みや意味を正しく評価することができます。

また、インパクトの高いデータをプレゼンテーションやレポートに用いることで、相手に説得力を持たせることができます。

 

ギャップ：データ間の差異や偏りを発見する

ギャップとは、データ間の差異や偏りを発見する視点です。

ギャップは、データを分類したり集計したりすることで見つけることができます。

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は単独ではあまり意味がありませんが、「商品別に分けるとA商品が80億円、B商品が10億円、C商品が10億円だった」という情報はギャップが明らかになります。

ギャップを見る際には、以下のようなポイントに注意しましょう。

• 分類や集計の方法は適切か
• 分類や集計の粒度は適切か
• 分類や集計の結果にバイアスはないか

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は、商品別だけではなく地域別や顧客別などの方法で分類や集計することで、さらなるギャップを発見できる可能性があります。

また、「商品別に分けるとA商品が80億円、B商品が10億円、C商品が10億円だった」という情報は、A商品の売上高が圧倒的に高いように見えますが、A商品の販売数が100万個で単価が8000円、B商品の販売数が10万個で単価が10万円、C商品の販売数が1万個で単価が100万円だった場合など、粒度を細かくすることでギャップの本質が変わる場合もあります。

さらに、「商品別に分けるとA商品が80億円、B商品が10億円、C商品が10億円だった」という情報は、A商品の販促費用が70億円だった場合や、B商品とC商品の需要が今後急増すると予測される場合など、分類や集計の結果だけではなく背景や状況も考慮する必要があります。

ギャップを見ることで、データの偏りや問題点を発見することができます。

また、ギャップの原因や解決策を考えることで、データに基づいた改善や提案を行うことができます。

 

トレンド：データの時間的な変化や動向を把握する

トレンドとは、データの時間的な変化や動向を把握する視点です。

トレンドは、データを時系列に並べてグラフ化することで見ることができます。

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は単独ではあまり意味がありませんが、「過去5年間の売上高の推移を見ると、右肩上がりに増加している」という情報はトレンドが明らかになります。

トレンドを見る際には、以下のようなポイントに注意しましょう。

• 時間軸の単位は適切か
• 時間軸の範囲は適切か
• 時間軸の方向は適切か

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は、月次や四半期ごとなどの時間軸の単位で見ることで、季節性や周期性などのトレンドを発見できる可能性があります。

また、「過去5年間の売上高の推移を見ると、右肩上がりに増加している」という情報は、過去10年間や過去1年間などの時間軸の範囲で見ることで、トレンドの変化や安定性などを評価できる可能性があります。

さらに、「売上高の推移を見ると、右肩上がりに増加している」という情報は、将来予測や目標設定などの目的に応じて、時間軸の方向を未来から過去に向けて見ることで、トレンドの持続性や達成可能性などを判断できる可能性があります。

トレンドを見ることで、データの変化や動向を把握することができます。

また、トレンドから将来予測や目標設定を行うことで、データに基づいた戦略や計画を立てることができます。

 

ばらつき：データの散らばりや分布を分析する

ばらつきとは、データの散らばりや分布を分析する視点です。

ばらつきは、データの平均値や中央値、最大値や最小値、標準偏差や四分位数などの統計量を用いて見ることができます。

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は単独ではあまり意味がありませんが、「売上高の平均値は50億円で、標準偏差は20億円だった」という情報はばらつきが明らかになります。

ばらつきを見る際には、以下のようなポイントに注意しましょう。

• 統計量の種類は適切か
• 統計量の計算方法は適切か
• 統計量の解釈は適切か

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は、平均値だけではなく中央値や最大値や最小値などの統計量を用いることで、データの偏りや外れ値などのばらつきを発見できる可能性があります。

また、「売上高の平均値は50億円で、標準偏差は20億円だった」という情報は、標準偏差の計算方法によって結果が異なる場合があるので、注意が必要です。

さらに、「売上高の平均値は50億円で、標準偏差は20億円だった」という情報は、標準偏差が大きいことから売上高にばらつきがあると解釈できますが、その原因や意味を探る必要があります。

ばらつきを見ることで、データの散らばりや分布を分析することができます。

また、ばらつきからデータの質や信頼性を評価することや、データの改善や最適化を行うことができます。

 

パターン：データの関係性や法則性を探る

パターンとは、データの関係性や法則性を探る視点です。

パターンは、データを相関分析や回帰分析などの手法で見ることができます。

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は単独ではあまり意味がありませんが、「広告費用と売上高には正の相関があることが分かった」という情報はパターンが明らかになります。

パターンを見る際には、以下のようなポイントに注意しましょう。

• 分析手法の選択は適切か
• 分析手法の実施方法は適切か
• 分析手法の結果に因果関係はあるか

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は、広告費用だけではなく、他の要因との関係性を分析することで、さらなるパターンを発見できる可能性があります。

また、「広告費用と売上高には正の相関があることが分かった」という情報は、相関分析の手法やパラメータなどの実施方法によって結果が異なる場合があるので、注意が必要です。

さらに、「広告費用と売上高には正の相関があることが分かった」という情報は、相関があることから因果関係があるとは限りません。

例えば、広告費用と売上高の間には第三の要因が影響している可能性もあります。

パターンを見ることで、データの関係性や法則性を探ることができます。

また、パターンからデータの原因や効果を推測することや、データの予測やシミュレーションを行うことができます。

 

インパクト~データが示す影響力や重要度を見極める~／第２章

インパクトとは、データが示す影響力や重要度を見極める視点です。

インパクトは、絶対値だけではなく相対値や割合で表すことでよりわかりやすくなります。

例えば、「売上高が100億円だった」という情報は単独ではあまり意味がありませんが、「前年比120%」や「市場シェア20%」という情報はインパクトが高くなります。

インパクトを見る際には、以下のようなポイントに注意しましょう。

• 比較対象は適切か
• 比較期間は適切か
• 比較単位は適切か

例えば、「今月の売上高が前月より10%増加した」という情報は、前月が特別に

低かった場合や、季節性の影響がある場合など、比較対象や比較期間が適切でないと、インパクトが正しく伝わりません。

また、「売上高が100億円だった」という情報は、売上高だけではなく利益やコストなどの比較単位も考慮する必要があります。

インパクトを見ることで、データの重みや意味を正しく評価することができます。

また、インパクトの高いデータをプレゼンテーションやレポートに用いることで、相手に説得力を持たせることができます。

インパクトを見るためには、絶対値だけではなく相対値や割合を計算して比較することが重要です。

また、比較対象や比較期間、比較単位にも注意しましょう。

 

ギャップ~データ間の差異や偏りを発見する~／第３章

定量分析の5つの視点の中で、今回はギャップについて解説します。

ギャップとは、データ間の差異や偏りを発見する視点です。

ギャップを見ることで、データの特徴や問題点、改善点などを明らかにすることができます。

 

ギャップを見るポイント

ギャップを見る際には、以下のようなポイントに注意しましょう。

• 比較対象は適切か
• 比較方法は適切か
• 比較結果は有意か

例えば、「A社とB社の売上高を比較した」という情報は、A社とB社が同じ業界や規模である場合や、同じ期間や市場である場合など、比較対象が適切でないと、ギャップが正しく伝わりません。

また、「売上高だけでなく利益率やコストなども比較した」という情報は、比較方法が適切でないと、ギャップが正しく伝わりません。

さらに、「A社とB社の売上高には統計的に有意な差があった」という情報は、比較結果が有意であることを示す必要があります。

ギャップを見ることで、データの強みや弱み、優位性や劣位性などを客観的に評価することができます。

また、ギャップを見ることで、データの問題点や改善点を発見し、解決策を考えるきっかけにすることができます。

 

ギャップの例

ここでは、ギャップを見る際に役立つ具体的な例を紹介します。

以下の表は、ある企業の2020年度の売上高と利益率のデータです。

事業部	売上高（億円）	利益率（%）
A事業部	120	10
B事業部	80	20
C事業部	40	5

この表から、以下のようなギャップを見ることができます。

• A事業部とB事業部の売上高には40億円の差がある
• A事業部とB事業部の利益率には10ポイントの差がある
• C事業部は売上高も利益率も他の事業部より低い

このように、ギャップを見るためには、データ間の差異や偏りを数値化して比較することが重要です。

また、比較対象や比較方法、比較結果にも注意しましょう。

 

ギャップ分析の方法

ギャップを見るためには、ギャップ分析という方法があります。

ギャップ分析とは、あるべき姿と現状の差を分析することです。

ギャップ分析には、以下のようなステップがあります。

• あるべき姿を設定する
• 現状を把握する
• ギャップを計算する
• ギャップの要因を分析する
• ギャップの解消策を考える

ギャップ分析の例として、前述の企業のデータを使ってみましょう。

この企業は、2020年度の売上高目標を300億円、利益率目標を15%と設定しています。

これがあるべき姿です。現状は、売上高が240億円、利益率が12%です。

これらのデータから、以下のようにギャップを計算できます。

• 売上高のギャップは60億円（300億円－240億円）
• 利益率のギャップは3ポイント（15%－12%）

次に、ギャップの要因を分析します。

売上高のギャップは、各事業部の販売計画数と実績数の差によって生じています。

利益率のギャップは、各事業部の原価率や販管費率などの差によって生じています。

これらの要因をさらに詳細に分析することで、問題点や改善点を発見できます。

最後に、ギャップの解消策を考えます。

売上高のギャップを解消するためには、販売計画数に対する達成率を向上させる必要があります。

利益率のギャップを解消するためには、原価率や販管費率などのコスト率を低減させる必要があります。

これらの解消策を具体的なアクションプランに落とし込んで実行することで、目標達成に近づけます。

 

ギャップ分析のメリットと注意点

ギャップ分析には、以下のようなメリットがあります。

• 目標と現状の差を明確にすることで、問題意識や危機感を高めることができる
• ギャップの要因や解消策を分析することで、問題解決や改善策の策定に役立つ
• ギャップや要因や解消策を数値化することで、客観的かつ論理的に説明や報告することができる

一方で、ギャップ分析には、以下のような注意点もあります。

• あるべき姿や現状を設定する際には、根拠や仮説が明確であることが必要である
• ギャップや要因や解消策を計算する際には、正確さや有意性に注意することが必要である
• ギャップや要因や解消策を提示する際には、分析の過程や根拠を示すことが必要である

 

ギャップ~データ間の差異や偏りを発見する~のまとめ

定量分析の5つの視点の中で、今回はギャップについて解説しました。

ギャップとは、データ間の差異や偏りを発見する視点です。

ギャップを見ることで、データの特徴や問題点、改善点などを明らかにすることができます。

ギャップを見るためには、ギャップ分析という方法があります。

ギャップ分析とは、あるべき姿と現状の差を分析することです。

ギャップ分析には、メリットと注意点があります。

定量分析の5つの視点を理解し、自分のビジネスに活かしてみましょう。

 

トレンド~データの時間的な変化や動向を把握する~／第４章

ビジネスにおいて、データは重要な情報源です。 データを分析することで、現状の把握や問題の発見、解決策の提案などができます。

しかし、データは単に数字や表として見るだけでは意味がありません。

データには様々な視点があります。 その中の一つが「トレンド」です。

トレンドとは、データが示す時間的な変化や動向のことです。

例えば、売上や利益、市場シェア、顧客満足度などの指標を時系列で見ることで、トレンドを分析することができます。

トレンド分析には以下のようなメリットがあります。

• 過去から現在までの推移を把握し、過去の成功や失敗の原因を探ることができる。
• 現在の状況や問題点を明確にし、改善策や対策を立てることができる。
• 将来の予測や目標設定を行うことができる。
• 競合他社や業界全体と比較し、自社の強みや弱み、機会や脅威を評価することができる。

トレンド分析を行うためには、以下のようなデータや方法、ツールが必要です。

• 時間軸に沿った定量的なデータ。
  例えば、月次や四半期ごと、年次ごとなどの期間別に集計したデータ。
• データをグラフ化する方法。
  例えば、折れ線グラフや棒グラフなどでデータの変化や傾向を視覚的に表現する方法。
• データを分析するツール。
  例えば、ExcelやPowerPointなどでデータの集計や分析、グラフの作成や編集を行うツール。
• データを解釈するスキル。
  例えば、データに隠れたパターンや因果関係、異常値や外れ値などを見つけるスキル。

トレンド分析の具体的な事例や応用例を見てみましょう。 以下に、実際にトレンド分析が使われたケースを紹介します。

• ソフトドリンクメーカーの場合。
  売上や利益の推移を時系列で分析し、季節やイベントによる変動や、新製品の影響などを把握する。
  また、競合他社との市場シェアの推移を分析し、自社の強みや弱み、機会や脅威を評価する。
  さらに、将来の売上や利益の予測や目標設定を行う。
• スマートフォンアプリ開発会社の場合。
  ダウンロード数や利用者数、レビュー数などの指標を時系列で分析し、アプリの人気や評判の変化や傾向を把握する。
  また、アプリ内で発生するイベントや行動などのデータを分析し、利用者のニーズや満足度、離脱率などを評価する。
  さらに、アプリの改善策や新機能の提案を行う。
• 医療機関の場合。
  受診者数や診療科目別の患者数、医療費などの指標を時系列で分析し、医療機関の業務状況や収支状況を把握する。
  また、地域別や年齢別などの属性データと組み合わせて分析し、患者層の特徴やニーズを理解する。
  さらに、医療サービスの改善策や新規事業の企画を行う。

トレンド分析における注意点や課題、今後の展望について述べます。

• 注意点としては、データが正確で信頼性が高いことが前提です。
  データが不十分だったり、誤ったり、偏っていたりすると、トレンド分析の結果も正しくなりません。
  データ収集や管理には十分な注意が必要です。
• 課題としては、トレンド分析だけでは未来予測が難しいことです。
  トレンド分析は過去から現在までのデータに基づくものですが、将来は予想外の変化が起こる可能性があります。
  例えば、新技術や新規参入者、社会的な事象などがトレンドに影響を与えることがあります。
  そのため、トレンド分析には他の分析手法と組み合わせることが望ましいです。
• 展望としては、トレンド分析がよりやすくなることです。
  データの収集や分析には、人工知能やビッグデータなどの先進的な技術が活用されるようになっています。
  これにより、トレンド分析の精度や効率が向上し、より多様なデータや視点からトレンドを把握することができるようになるでしょう。

以上が、定量分析の5つの視点の一つであるトレンドについてでした。

トレンド分析は、ビジネスにおいて非常に有効な分析手法です。

データの時間的な変化や動向を把握することで、現状の評価や問題解決、将来予測などができます。

しかし、トレンド分析にはデータの正確性や信頼性、予想外の変化への対応などの注意点や課題もあります。

そのため、トレンド分析には他の分析手法と組み合わせることが望ましいです。

また、トレンド分析は人工知能やビッグデータなどの技術の発展によって、より高度化していくことが予想されます。

トレンド分析を使いこなすことで、ビジネスにおける意思決定や問題解決に役立てましょう。

 

ばらつき~データの散らばりや分布を分析する~／第５章

定量分析の5つの視点の一つであるばらつきとは、データの散らばりや分布を分析することです。

ばらつきを分析することで、データの平均値だけではわからない特徴や傾向を見つけることができます。

例えば、テストの点数の平均値が同じでも、ばらつきが大きい場合と小さい場合では、学生のレベルや理解度に違いがあります。

また、ばらつきを分析することで、データに異常値や外れ値がないかどうかをチェックすることもできます。

異常値や外れ値は、データの信頼性や正確性に影響を与えるため、注意が必要です。

ばらつきを分析する方法には、主に以下の3つがあります。

• 標準偏差。 データの平均値からのずれの大きさを表す指標です。
  標準偏差が大きいほど、データのばらつきが大きいと言えます。
• 四分位範囲。 データを小さい順に並べて4等分したとき、第1四分位点から第3四分位点までの範囲です。
  四分位範囲が大きいほど、データのばらつきが大きいと言えます。
• ヒストグラム。 データを区間ごとに分けて棒グラフで表したものです。
  ヒストグラムを見ることで、データの分布形やピークなどを把握することができます。

ばらつきを分析する具体的な事例や応用例を見てみましょう。 以下に、実際にばらつきが使われたケースを紹介します。

• スポーツ選手の場合
  選手のパフォーマンスや能力を評価する際に、平均値だけではなくばらつきも重要です。
  例えば、野球選手の打率や投手の防御率は平均値で表されますが、そのばらつきも考慮しなければなりません。
  一定期間内で打率や防御率が安定している選手は、信頼性が高いと言えます。
  逆に、打率や防御率が大きく変動する選手は、不安定であると言えます。
• 製造業の場合
  製品の品質管理や工程管理において、ばらつきは重要な指標です。
  例えば、製品の重量や寸法などは平均値だけではなくばらつきも規格内に収める必要があります。
  ばらつきが大きいということは、製品にバラツキがあるということであり、品質低下や顧客不満に繋がります。
• 教育機関の場合
  学生の学力や進度を把握する際に、ばらつきは重要な指標です。
  例えば、テストの点数や成績などは平均値だけではなくばらつきも見る必要があります。
  ばらつきが大きいということは、学生のレベルや理解度に差があるということであり、教育方針やカリキュラムに影響を与えます。

ばらつきにおける注意点や課題、今後の展望について述べます。

• 注意点としては、ばらつきを分析する際にはデータの数や質が重要です。
• データの数が少なすぎると、ばらつきが正しく反映されない可能性があります。
  データの質が悪いと、異常値や外れ値によってばらつきが歪められる可能性があります。
  データ収集や管理には十分な注意が必要です。
• 課題としては、ばらつきを分析するだけでは問題解決には不十分であることです。
  ばらつきを分析することで、データの特徴や傾向を見つけることができますが、その原因や背景を探ることはできません。
  そのため、ばらつきを分析した後は、他の分析手法と組み合わせて、問題の本質や解決策を導くことが必要です。
• 展望としては、ばらつきを分析する技術やツールが進化していくことです。
  データの収集や分析には、人工知能やビッグデータなどの先進的な技術が活用されるようになっています。
  これにより、ばらつきを分析する精度や効率が向上し、より多様なデータや視点から問題を発見することができるようになるでしょう。

以上が、定量分析の5つの視点の一つであるばらつきについてのコラムでした。

ばらつきを分析することは、ビジネスにおいて非常に有効な分析手法です。

データの散らばりや分布を把握することで、データの特徴や傾向を見つけることができます。

しかし、ばらつきを分析するにはデータの数や質に注意が必要です。

また、ばらつきを分析した後は他の分析手法と組み合わせて問題解決に役立てましょう。

ばらつきを分析する技術やツールは人工知能やビッグデータなどの技術の発展によって、より高度化していくことが予想されます。 ばらつきを分析することで、ビジネスにおける意思決定や問題解決に役立てましょう。

 

パターン~データの関係性や法則性を探る~／第６章

パターンの場合。 データには、必ず何らかの関係性や法則性が隠されています。

例えば、売上と広告費の関係、商品の需要と価格の関係、気温とアイスクリームの売れ行きの関係などです。

これらの関係性や法則性を見つけることで、データの背後にあるメカニズムや仮説を検証することができます。

また、データの関係性や法則性を見つけることで、将来の予測や最適化も可能になります。

パターンを分析する方法やツール、活用事例について述べます。

• パターンを分析する方法やツールとしては、相関分析や回帰分析などがあります。
  相関分析とは、2つの変数の間にどの程度の関連があるかを数値化する方法です。
  相関係数という指標で相関の強さや方向を表します。
  回帰分析とは、2つ以上の変数の間にどのような関係式が成り立つかを求める方法です。
  回帰式という数式で変数間の関係を表します。
  これらの方法やツールを使うことで、データからパターンを見つけることができます。
• パターンを活用する事例としては、ビジネスやマーケティングでよく使われます。
  例えば、売上と広告費の相関分析を行うことで、広告効果を測定したり、広告費の最適化を行ったりすることができます。
  また、商品の需要と価格の回帰分析を行うことで、需要予測や価格設定を行ったりすることができます。
  さらに、気温とアイスクリームの売れ行きの回帰分析を行うことで、気温に応じた在庫管理や販売戦略を行ったりすることができます。

以上が、定量分析の5つの視点の一つであるパターンについてでした。

パターンを分析することは、ビジネスにおいて非常に有効な分析手法です。

データから関係性や法則性を見つけることで、データの背後にあるメカニズムや仮説を検証することができます。

また、データからパターンを見つけることで、将来の予測や最適化も可能になります。

しかし、パターンを分析するにはデータの質や量に注意が必要です。

また、パターンを分析した後は他の分析手法と組み合わせて問題解決に役立てましょう。

パターンを分析する技術やツールは人工知能や機械学習などの技術の発展によって、より高度化していくことが予想されます。

パターンを分析することで、ビジネスにおける意思決定や問題解決に役立てましょう。

 

定量分析の5つの視点を活用するメリットと注意点~説得力や感度を高めるために~／第７章

定量分析の5つの視点とは、データを比較することで、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンという5つの観点から事象を分析する方法です。

この方法を使うと、データに基づいた客観的な分析ができるだけでなく、プレゼンテーションやコミュニケーションにも説得力が増します。

しかし、定量分析の5つの視点を活用する際には、いくつかのメリットと注意点があります。

この章では、それらを具体的に見ていきましょう。

まず、メリットについてです。

定量分析の5つの視点を活用するメリットは、以下の3つが挙げられます。

1. データの目のつけどころが明確になる 定量分析の5つの視点は、データを比較する際にどこに注目すべきかという目的に応じたフレームワークです。
   例えば、インパクトはデータが示す影響力や重要度を見極める視点です。
   ギャップはデータ間の差異や偏りを発見する視点です。
   トレンドはデータの時間的な変化や動向を把握する視点です。
   ばらつきはデータの散らばりや分布を分析する視点です。
   パターンはデータの関係性や法則性を探る視点です。
   これらの視点を使うことで、データから何が読み取れるかという目的が明確になります。
   また、複数の視点からデータを見ることで、より多角的な分析ができます。

2. 意思決定や問題解決に役立つ 定量分析の5つの視点は、意思決定や問題解決にも役立ちます。
   例えば、インパクトは自社や競合他社の強みや弱みを評価する際に使えます。
   ギャップは自社と市場や顧客とのニーズや満足度の差を見つける際に使えます。
   トレンドは市場や業界の変化や将来予測を行う際に使えます。
   ばらつきは自社内部や外部環境のリスクや機会を分析する際に使えます。
   パターンは自社や競合他社の戦略やビジネスモデルを理解する際に使えます。
   これらの視点を使うことで、意思決定や問題解決に必要な情報や根拠が得られます。

3. 説得力や感度が高まる 定量分析の5つの視点は定量分析の5つの視点は、プレゼンテーションやコミュニケーションにも説得力や感度を高める効果があります。
   例えば、インパクトはデータの重みや価値を伝える際に使えます。
   ギャップはデータの問題点や改善点を提示する際に使えます。
   トレンドはデータの変化や予測を示す際に使えます。
   ばらつきはデータの信頼性や精度を示す際に使えます。
   パターンはデータの因果関係や仮説を検証する際に使えます。
   これらの視点を使うことで、聞き手に対してデータの意味やメッセージを分かりやすく伝えることができます。

次に、注意点についてです。 定量分析の5つの視点を活用する注意点は、以下の3つが挙げられます。

1. データの質や量に注意する 定量分析の5つの視点は、データに基づいて分析する方法ですが、そのデータ自体が正確で十分であるとは限りません。
   例えば、データが古くて最新の状況を反映していない場合や、データが偏っていて全体像を表していない場合や、データが少なくて信頼性が低い場合などがあります。
   このような場合、定量分析の5つの視点を使っても、正しい分析結果が得られない可能性があります。
   そのため、定量分析の5つの視点を活用する前に、データの質や量に注意する必要があります。
2. 定性分析と組み合わせる 定量分析の5つの視点は、データから客観的な事実や現象を把握する方法ですが、それだけでは意思決定や問題解決に十分ではありません。
   例えば、データから何が起きているかは分かっても、なぜ起きているかやどうすべきかは分からない場合があります。
   また、データから見えない要因や背景も考慮する必要がある場合があります。
   このような場合、定性分析と組み合わせることで、より深く理解したり、より広く視野を広げたりすることができます。
   定性分析とは、数値で表せない情報やデータを分析する方法です。
   定性分析には、論理思考やシステム思考などのフレームワークがあります。
   定量分析と定性分析はそれぞれ違った特長がありますが、両者を組み合わせることでお互いの短所を補うことができます。
3. 分析結果を適切に伝える 定量分析の5つの視点は、プレゼンテーションやコミュニケーションにも役立ちますが、その定量分析の5つの視点は、プレゼンテーションやコミュニケーションにも役立ちますが、その分析結果を適切に伝えることも重要です。
   例えば、分析結果をグラフや表で表現する際には、データの見せ方や説明の仕方に注意する必要があります。
   グラフや表は、データの特徴やメッセージを分かりやすく伝える効果的なツールですが、使い方によっては逆効果になることもあります。
   例えば、グラフのスケールや色、形などを不適切に使うと、データの意味が歪められたり、聞き手に誤解や混乱を与えたりする可能性があります。
   また、グラフや表に対するコメントや解釈も重要です。
   データから何が読み取れるかだけでなく、なぜそうなったかやどういう意味があるかという補足説明をすることで、聞き手の理解を深めることができます。
   その際には、データに基づいた客観的な事実を述べるだけでなく、自分の主張や提案を加えることも効果的です。
   ただし、主張や提案はデータと整合性があることを確認する必要があります。

 

定量分析の5つの視点を使った事例紹介~ビジネスやマーケティングでの応用方法~／第８章

定量分析の5つの視点は、データを比較するための基本的な考え方です。

これらの視点を使うことで、データから客観的な事実や現象を把握することができます。

しかし、それだけではビジネスやマーケティングに活かすことはできません。

この章では、定量分析の5つの視点を使って、実際にビジネスやマーケティングでどのように分析し、意思決定や問題解決に役立てるかという事例を紹介します。

 

インパクト

インパクトとは、データが示す影響力や重要度を見極める視点です。

ビジネスやマーケティングでは、自社や競合他社の業績や市場シェアなどを比較することで、自社の強みや弱み、市場の動向やポテンシャルなどを把握することができます。

例えば、以下のような事例があります。

• A社は、自社製品の売上げが前年比10%増加したことを発表しました。 しかし、同業界全体の売上げは前年比20%増加しており、A社の市場シェアは減少していました。 これは、A社が自社製品のインパクトを過大評価し、競合他社に対するインパクトを過小評価していたことを示しています。 A社は、自社製品の差別化や販売促進策などを見直す必要があります。
• B社は、新製品の開発に成功しました。 新製品は従来製品よりも性能が高く、価格も安いです。 B社は、新製品のインパクトを試算しました。 新製品が市場に投入された場合、従来製品の売上げは減少しますが、新製品の売上げは大幅に増加します。 その結果、B社の総売上げは前年比50%増加し、市場シェアも20%から30%に拡大すると予測されました。 これは、B社が新製品のインパクトを正しく評価し、市場に対するインパクトも高いことを示しています。 B社は、新製品の投入による利益や競争優位性などを確認する必要があります。

 

ギャップ

ギャップとは、データ間の差異や偏りを発見する視点です。

ビジネスやマーケティングでは、自社や競合他社の製品やサービスなどを比較することで、自社の優位性や劣位性、改善点や課題などを把握することができます。

例えば、以下のような事例があります。

• C社は、自社の顧客満足度を調査しました。 その結果、顧客満足度は平均7.5点（10点満点）と高い水準でした。 しかし、顧客満足度の分布を見ると、極端に高い点数と低い点数が多く、中間の点数が少ないことがわかりました。 これは、C社のサービスに対する顧客の評価にギャップがあることを示しています。 C社は、顧客満足度のギャップの原因や影響を分析する必要があります。
• D社は、自社の製品と競合他社の製品を比較しました。 その結果、自社の製品は性能や品質では競合他社の製品に劣っていませんでした。 しかし、価格やブランドイメージでは競合他社の製品に大きく差をつけられていました。 これは、D社の製品に対する市場の評価にギャップがあることを示しています。 D社は、価格やブランドイメージのギャップを埋めるための戦略を考える必要があります。

 

トレンド

トレンドとは、データの時間的な変化や動向を把握する視点です。

ビジネスやマーケティングでは、自社や競合他社、市場や業界などの過去から現在までのデータを分析することで、自社の成長や衰退、市場の拡大や縮小などを把握することができます。

また、過去から現在までのデータに基づいて将来の予測も行うことができます。

例えば、以下のような事例があります。

• E社は、自社の売上げ推移を分析しました。 その結果、過去5年間で売上げは右肩上がりに増加しており、特に最近2年間で急激に伸びていました。 これは、E社がトレンドに乗っていることを示しています。 E社は、売上げ増加の要因や持続性を分析し、今後も成長を続けるための戦略を考える必要があります。
• F社は、自社製品の市場シェア推移を分析しました。 その結果、過去5年間で市場シェアは徐々に減少しており、特に最近2年間で急激に落ち込んでいました。 これは、F社がトレンドから取り残されていることを示しています。 F社は、市場シェア減少の原因や影響を分析し、今後も生き残るための戦略を考える必要があります。

 

ばらつき

ばらつきとは、データの散らばりや分布を分析する視点です。

ビジネスやマーケティングでは、自社や競合他社の製品やサービス、顧客や市場などのデータのばらつきを分析することで、自社の信頼性や精度、顧客のニーズやセグメントなどを把握することができます。 例えば、以下のような事例があります。

• G社は、自社製品の品質管理を行っています。 そのために、製品のサイズや重さなどの測定値を記録しています。 これらの測定値には、製造工程や測定方法などによるばらつきがあります。 G社は、測定値のばらつきを分析することで、製品の品質や安定性を評価することができます。 また、ばらつきが大きい場合は、製造工程や測定方法の改善を行うことができます。
• H社は、自社の顧客満足度を調査しました。 そのために、顧客に対してアンケートを実施しました。 アンケートには、製品やサービスに関するさまざまな項目がありました。 これらの項目に対する顧客の評価には、顧客の嗜好や期待などによるばらつきがあります。 H社は、評価のばらつきを分析することで、顧客のニーズやセグメントを把握することができます。 また、ばらつきが小さい場合は、製品やサービスの改善を行うことができます。

 

パターン

パターンとは、データの関係性や法則性を探る視点です。

ビジネスやマーケティングでは、自社や競合他社、市場や業界などのデータ間に存在するパターンを分析することで、自社の因果関係や仮説、戦略や施策などを検証することができます。

例えば、以下のような事例があります。

• I社は、自社製品の販売促進策を考えています。 そのために、過去の販売データと広告費などのマーケティングデータを分析しました。 これらのデータには、販売量と広告費などの間にパターンがあります。 I社は、パターンを分析することで、販売促進策の効果や最適化を評価することができます。 また、パターンが明確でない場合は、販売促進策の改善や検証を行うことができます。
• J社は、自社製品の新規開発を行っています。 そのために、市場調査や技術調査などを行いました。 これらの調査結果には、市場ニーズと技術水準などの間にパターンがあります。 J社は、パターンを分析することで、新規開発製品の仮説や戦略を構築することができます。 また、パターンが不明確である場合は、市場調査や技術調査の追加や精度向上を行うことができます。

 

定量分析の5つの視点を身につけるための学習方法~自己啓発やキャリアアップに役立てるために~／第９章

定量分析とは、数字（定量データ）を用いてある事象を客観的に把握し、評価・分析することです。

ビジネスの場面では数多くの決断、決定の機会が訪れますが、定量データを有効に活用することで、意思決定やコミュニケーションの質、スピードが向上し、判断のブレを少なくすることができます。

しかし、定量分析はただ数字を見るだけではなく、データのどこに目をつけて何を比較するかという目のつけどころが非常に大切になります。

ここでは、目のつけどころを「定量分析の5つの視点」としてご紹介します。

• 定量分析の5つの視点①：インパクト
• 定量分析の5つの視点②：ギャップ
• 定量分析の5つの視点③：トレンド
• 定量分析の5つの視点④：ばらつき
• 定量分析の5つの視点⑤：パターン

これらの視点を使うことで、データが示す影響力や重要度、データ間の差異や偏り、データの時間的な変化や動向、データの散らばりや分布、データの関係性や法則性などを見極めることができます。

では、このような定量分析の5つの視点を身につけるためにはどうすればよいでしょうか。

ここでは、以下の3つの学習方法をおすすめします。

 

1. データに触れる機会を増やす

定量分析は実践あるのみです。自分が関心を持っているテーマや業界に関するデータを集めてみましょう。

インターネット上にはさまざまな統計データやレポートが公開されています。

例えば、政府統計総合窓口（e-Stat）では国勢調査や家計調査など多種多様な統計データが閲覧できます。

また、ビジネス系メディアや専門サイトでは業界別の市場動向や消費者動向などが分かるレポートが提供されています。

これらのデータを見るだけでなく、自分でグラフや表にしてみたり、定量分析の5つの視点で分析してみたりしましょう。

データに触れることで、データの読み方や見方が身につきます。

 

2. ビジネス数学検定を受ける

ビジネス数学検定とは、公益財団法人日本数学検定協会が主催する、ビジネスに必要な数学力を測る検定試験です。

この検定では、定量分析の5つの視点を含む、ビジネスで使われる数学的な考え方や手法が問われます。

検定のレベルは3級から1級まであり、3級は中学校レベル、2級は高校レベル、1級は大学レベルの数学力が求められます。

ビジネス数学検定を受けることで、自分の数学力や定量分析力のレベルを客観的に把握することができます。

また、検定に向けて勉強することで、基礎的な知識や技能を身につけることができます。

検定試験は年に2回（6月と12月）実施されていますので、ぜひチャレンジしてみてください。

 

3. 定量分析の専門家や仲間と交流する

定量分析は一人で行うものではありません。

他者とデータや分析結果を共有したり、意見交換したりすることで、自分の視野を広げたり、間違いや改善点を見つけたりすることができます。そこで、定量分析の専門家や仲間と交流することをおすすめします。

例えば、自分の職場や業界に定量分析に詳しい人がいれば、その人にアドバイスを求めたり、一緒に勉強したりしましょう。

また、インターネット上には定量分析に関するコミュニティやブログなどもあります。そこで情報収集したり、質問したり、コメントしたりすることも有効です。

以上が、定量分析の5つの視点を身につけるための学習方法です。

これらの方法を実践することで、データに対する感度や理解力が高まります。

また、自己啓発やキャリアアップにも役立ちます。ビジネスではデータドリブンな時代になっています。

ぜひこの機会に定量分析の5つの視点をマスターしてください。

 

定量分析の5つの視点から見える未来予測と新たな可能性~データドリブンな時代に備えるために~／第１０章

定量分析の5つの視点とは、データを比較するための基本的な考え方です。

インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つの視点を使ってデータを分析することで、データが示す影響力や重要度、差異や偏り、時間的な変化や動向、散らばりや分布、関係性や法則性を把握することができます。

定量分析の5つの視点は、ビジネスやマーケティングでの問題解決や意思決定に役立ちますが、それだけではありません。

この5つの視点を使って未来予測や新たな可能性を探ることもできます。

今回は、定量分析の5つの視点から見える未来予測と新たな可能性について考えてみましょう。

 

インパクト

インパクトとは、データが示す影響力や重要度を見極める視点です。

インパクトを見ることで、どのようなデータがビジネスにとって重要であるか、またどのようなデータが社会にとって重要であるかを判断することができます。

例えば、人口動態や経済成長率などのマクロなデータは、将来の市場規模や需要変化を予測する上で大きなインパクトを持ちます。

一方で、消費者行動や嗜好などのミクロなデータは、商品開発やマーケティング戦略を立案する上で大きなインパクトを持ちます。

このように、インパクトを見ることで、自社の事業に関連するデータを優先的に収集・分析することができます。

また、インパクトを見ることで、社会課題や環境問題などに対する自社の貢献度や影響度を評価することもできます。

例えば、CO2排出量や再生可能エネルギー比率などのデータは、気候変動への対策や持続可能性への取り組みを判断する上で大きなインパクトを持ちます。

このように、インパクトを見ることで、自社の事業が社会に与える影響や価値を把握することができます。

 

ギャップ

ギャップとは、データ間の差異や偏りを発見する視点です。

ギャップを見ることで、どのようなデータが他と異なっているか、またその理由は何かを探求することができます。

例えば、国別や地域別、年代別や性別別などのセグメント別などのデータを比較することで、市場や消費者のニーズや傾向の違いを発見することができます。

一方で、予算や目標などの計画値と実績値を比較することで、業績や効果の達成度や偏差を発見することができます。

このように、ギャップを見ることで、自社の事業に関する課題や改善点を明らかにすることができます。

また、ギャップを見ることで、競合他社や先進企業などとの差別化や模倣の可能性を評価することもできます。

例えば、製品やサービスの品質や価格、機能や特徴などのデータは、自社と他社の優位性や劣位性を判断する上で大きなギャップを示します。

このように、ギャップを見ることで、自社の事業が市場においてどのような位置づけや競争力を持っているかを把握することができます。

 

トレンド

トレンドとは、データの時間的な変化や動向を把握する視点です。

トレンドを見ることで、どのようなデータが増減しているか、またその原因や影響は何かを分析することができます。

例えば、売上や利益、シェアなどの財務データは、自社の事業の成長性や収益性を測る上で重要なトレンドです。

一方で、技術革新や社会変化などの外部環境のデータは、自社の事業に対する機会や脅威を予測する上で重要なトレンドです。

このように、トレンドを見ることで、自社の事業に関する現状や将来性を評価することができます。

また、トレンドを見ることで、新しい市場やニーズの創出や消滅の可能性を探ることもできます。

例えば、インターネットやスマートフォンなどのデジタル技術の普及率や利用時間などのデータは、新たなビジネスモデルやサービスの創出につながるトレンドです。

このように、トレンドを見ることで、自社の事業が市場においてどのような変化や可能性に直面しているかを把握することができます。

 

ばらつき

ばらつきとは、データの散らばりや分布を分析する視点です。

ばらつきを見ることで、どのようなデータが均一であるか多様であるか、またその理由は何かを探求することができます。

例えば、顧客満足度や従業員満足度などの評価データは、高い平均値だけでは十分ではありません。

ばらつきが大きければ、不満な顧客や従業員が多く存在することを意味します。

一方で、ばらつきが小さければ、顧客や従業員の満足度が高く安定していることを意味します。

このように、ばらつきを見ることで、自社の事業に関する品質やサービスの水準や改善余地を明らかにすることができます。

また、ばらつきを見ることで、市場や消費者のセグメンテーションやターゲティングの可能性を探ることもできます。

例えば、消費者の年収や購入金額などのデータは、市場や消費者の層別化や優先順位付けに役立つばらつきです。

このように、ばらつきを見ることで、自社の事業が市場においてどのようなセグメントやターゲットに対応しているかを把握することができます。

 

パターン

パターンとは、データの関係性や法則性を探る視点です。

パターンを見ることで、どのようなデータが他のデータに影響を与えるか、またそのメカニズムは何かを分析することができます。

例えば、広告費や価格などのマーケティングミックスのデータは、売上やシェアなどの業績のデータに影響を与えるパターンです。

一方で、気温や季節などの自然環境のデータは、需要や売れ筋などの消費者行動のデータに影響を与えるパターンです。

このように、パターンを見ることで、自社の事業に関する要因や効果の関係性や相関性を評価することができます。

また、パターンを見ることで、新しい発見や仮説の検証や検証の可能性を探ることもできます。

例えば、人工知能や機械学習などのデータ分析技術は、大量かつ複雑なデータからパターンを発見し、予測や推薦などのサービスを提供するパターンです。

このように、パターンを見ることで、自社の事業が市場においてどのような発見や仮説に基づいているかを把握することができます。

以上が、定量分析の5つの視点から見える未来予測と新たな可能性について考えた内容です。

定量分析はビジネスだけではなく社会全体にも大きな影響力を持っています。

データドリブンな時代に備えるためには、定量分析の5つの視点を身につけておくことが重要です。

ぜひこの機会に定量分析の5つの視点をマスターしてください。

 

定量分析の5つの視点関連書籍一覧

• 定量分析の教科書／グロービス・鈴木健一
• ビジネスで使いこなす「定量・定性分析」大全／中村力
• ＭＢＡ定量分析と意思決定／嶋田毅 
• 定量分析実践講座―ケースで学ぶ意思決定の手法／福澤英弘
• 定量分析: 基礎と応用／舟橋重信

 

定量分析の5つの視点関連サイト一覧

• 定量分析の5つの視点 ~データの目のつけどころを理解する~／グロービス学び放題
• ビジネス定量分析　グロービスまとめ／在外日本人の学習サポート Study Go!note
• データ分析の流れを超解説　仮説思考と5つの視点／nikkei リスキリング
• 定性分析とは？定量分析との違いやビジネスへの活用方法・例について紹介／ailead
• 定量分析・定性分析とは？具体的な手法や組み合わせる方法も解説／NIJIBOX BLOG

 

定量分析の5つの視点でビジネスに強くなる！実践的な事例とコツ＆本質を見抜くのまとめ

このコラムでは、定量分析の5つの視点という考え方をご紹介しました。

定量分析の5つの視点とは、データを比較する際に意識するべきポイントであり、以下のように分類されます。

• インパクト：データが示す影響力や重要度を見極める
• ギャップ：データ間の差異や偏りを発見する
• トレンド：データの時間的な変化や動向を把握する
• ばらつき：データの散らばりや分布を分析する
• パターン：データの関係性や法則性を探る

これらの視点を活用することで、データに目をつける力や感度が高まり、より説得力や感度の高い分析ができるようになります。

また、定量分析の5つの視点は、ビジネスやマーケティングだけでなく、自己啓発やキャリアアップにも役立てることができます。

しかし、定量分析の5つの視点はあくまでも目的に応じて使い分けるべきものであり、すべての場面で適用できるわけではありません。

また、定量分析だけではなく、定性分析と組み合わせることで、より深い理解や洞察が得られることもあります。

定量分析と定性分析はお互いに補完しあう関係であり、目的に応じて最適な手法やフローを選択することが重要です。

私たちは、データドリブンな時代に備えるために、定量分析の5つの視点から見える未来予測や新たな可能性に挑戦していきましょう。

データは私たちに様々なヒントや気づきを与えてくれますが、それらをどう活かすかは私たち次第です。

私たちは、データに支配されるのではなく、データを支配する存在でありたいと思います。

このコラムが皆さんのお役に立てれば幸いです。

ありがとうございました。