219今週の小ばなしTweetデータサイエンス実践(データ分析・活用)の成否を左右するのは、テーマ選定にあります。上手くいきそうもないことをいくら頑張っても、上手くいかないからです。あなたが陸上選手だとします。「3ヶ月間のトレーニング期間で100m走を5秒で突破する」というテーマを掲げても、恐らく上手くいかないことでしょう。あなたが受験生だとします。模試の結果から「よく間違っている、かつ、点数の伸びしろが大きい設問」を把握したら、その設問を「3ヶ月間の学習期間で得点源にする」というテーマであれば、恐らく上手くいくことでしょう。両者の違いは「容易性」(何となくできそう)にあります。今回は、「データサイエンス実践(データ分析・活用)の容易性を評価する3つの視点」というお話しをします。色々なテーマ選定軸が考えられますが、よく使うのが次の2つの軸です。「インパクトの大きさ」とは、データ分析・活用することによる、インパクトの大きさです。ビジネスであれば、売上額やコストダウン額、利益額など金額換算で評価されます。こちらは、多くの場合定量的な評価になります。「容易性の程度」とは、データ分析・活用を実現するのに、どの程度容易か(逆に難しののか)を評価したものです。こちらは、定性的な評価になります。定性的な評価を一対比較評価などを活用することで、定量化することができます。Process、階層分析法)と呼ばれる手法です。AHPについては、別の機会にご説明いたします。上手くいきやすいテーマとは、「インパクトが大きく、かつ、容易なテーマ」です。教育目的でインパクトの大きさを考えないのであれば、「容易なテーマ」になります。先ほど説明したとおり、「容易性の程度」とは、データ分析・活用を実現するのに、どの程度容易か(逆に難しののか)を評価したものです。具体的に、何の容易性でしょうか?色々な容易性が考えられますが、よく使うのが次の3つの容易性です。「活用」に関する容易性どれか1つでも欠けると、実は容易ではなくなります。それぞれの容易性について、説明します。「『取得』に関する容易性」とは、「データ取得がどれだけ容易か?」を評価したものです。データの所在を確認したら、データそのものが存在しないのであれば、あまり容易でありません。データがなくても、取得が比較的簡単であれば、容易になります。データがあっても、データの状態が非常に汚かったり、データ分析用のデータセットを作るのが大変そうであれば、それは容易とは言えません。「取得」に関する容易性は、データ分析をする人であれば、必ず評価する視点かと思います。「『分析』に関する容易性」とは、「データの整備や加工、分析、モデル構築などが、どれだけ容易か?」を評価したものです。「分析」に関する容易性は、若干経験値が必要になります。データ分析のテーマに取り組むのに......どのような集計が必要かどのような分析が必要かどのようなモデル構築が必要か......を、データ分析に取り組む前のテーマ設定の段階で、ある程度見えていないといけないからです。データ分析の経験値が不足している人は、テーマ選定の段階ではなく、データ分析をしながら評価することになるかもしれません。言え、「分析」に関する容易性は、どこかのタイミングで必ず評価する視点かと思います。「『活用』に関する容易性」とは、「現場で、実際に活用し成果を得るのが、どれだけ容易か?」を評価したものです。この「現場」とは、データ分析を活用する現場です。経営の現場の場合もあれば、生産の現場の場合もあります。営業の現場のこともあれば、経理の現場の場合もあります。残念ながら、「活用」に関する容易性の評価は、サボられがちです。3つの容易性の評価の中で一番重要です。活用されなければ、そのデータ分析・活用の取り組みは、当然上手くいきません。活用されないのですから、当然と言えば当然ですが、現場で活用しやすいかどうかの視点が、テーマ設定時で抜けているケースが結構あります。この「『活用』に関する容易性の評価」は、活用する現場の意見が無いことには評価不可能です。現場の「やりたい」「やれそう」「イメージが付く」「こうしてもらえればできる」などが、この「『活用』に関する容易性の評価」では必要になります。現場から「やりたくない」「できなさそう」「イメージが付かない」などの意見が出たら、まずデータ分析・活用は実現されません。聞きに行っていない、そもそも接触していない、......といった状況の場合、データ分析・活用がギャンブルになってしまいます。やるかやらないかは「現場まかせ」となるからです。今回のまとめ今回は、「データサイエンス実践(データ分析・活用)の容易性を評価する3つの視点」というお話しをしました。データサイエンス実践(データ分析・活用)の成否を左右するのは、テーマ選定にあります。色々なテーマ選定軸が考えられますが、よく使うのが次の2つの軸です。「インパクトの大きさ」とは、データ分析・活用することによる、インパクトの大きさです。ビジネスであれば、売上額やコストダウン額、利益額など金額換算で評価されます。「容易性の程度」とは、データ分析・活用を実現するのに、どの程度容易か(逆に難しののか)を評価したものです。色々な容易性が考えられますが、よく使うのが次の3つの容易性です。「取得」に関する容易性:データ取得がどれだけ容易か?「分析」に関する容易性:データの整備や加工、分析、モデル構築などが、どれだけ容易か?「活用」に関する容易性:現場で、実際に活用し成果を得るのが、どれだけ容易か?どれか1つでも欠けると、実は容易ではなくなります。3つの容易性の評価の中で一番重要なのが、「『活用』に関する容易性」です。活用されなければ、そのデータ分析・活用の取り組みは、当然上手くいきません。現場で活用しやすいかどうかの視点が、テーマ設定時で抜けているケースが結構あります。そのためには、現場に行って議論をしたり、インタビューをしたりと、何かしらのコミュニケーションが必要になります。ちなみに、現場から「やりたい」「やれそう」「イメージが付く」「こうしてもらえればできる」などの意見の声が多ければ容易性の評価は高くなります。現場から「やりたくない」「できなさそう」「イメージが付かない」などの意見の声が多ければ容易性の評価は低くなります。なんとなく、データ分析・活用が上手くいかないと感じましたら、3つの容易性の視点でテーマそのものを考え直してみては、いかがでしょうか。今週の小ばなし第59話|ビッグデータ・AI(人工知能)活用の2つのパターン。第53話|ビジネス系のデータって、時系列が多い。