経営層から「もっとデータに基づいた提案を」と期待される一方で、専門的な分析スキルを持つメンバーがいないために、頭を悩ませているマーケティング部門の責任者の方も多いのではないでしょうか。
高額なデータアナリストを雇うことも難しく、限られたリソースでどうにか結果を出さなければならない…。会社からの支援はあまりないのに、時間が経つと、「前に話をしたの件どうなってる？」というように聞かれ、「ああ、もうっ！」と思ってしまうこともありますよね。
そんなお悩みを解決するために、今いるメンバーをベースにデータ分析をチーム内でできるような体制を作ってみてはいかがでしょうか。
データ分析を内製した場合のメリット
今いるメンバーでデータ分析をできるようにって言われても、そんなの簡単にできるわけないじゃないかって思いますよね。確かにこれまではそうでした。データ解析を行うためには
・高額なデータ分析専用ソフトウェア
・それを使いこなすデータアナリスト
が必要で、一般的な企業ではなかなか取り組むことはできないものでした。
確かに難しいところがあるかもしれませんが、一旦置いておいて、まず、チーム内で内製するのがよいのか、それとも外部のデータアナリストに依頼するのがよいか考えてみましょう。
仮にデータ分析を外部のデータアナリストに依頼した場合、まず見積もりをするために課題の説明からする必要があります。そこから、見積もり、稟議、発注、あらためて始める前にデータの説明・・・と非常に手間がかかります。
対して、内製で行なった場合はどうでしょう。社員でデータのアクセスさえできる状態であれば、いつでも思いついた段階で分析を行うことができます。そうしたことを何回か行う中で課題を発見をすることがあります。このなんとなく思いつきからの課題発見というのは想像以上に大事で、この作業をしたからこそ、見つかる課題も多くあります。逆に言えば、外部にやってもらうときにはそんなことできないため、外注に出さなければいけない時には、問題が顕在化してしまっている段階になってしまいます。そして外注の場合いにはいちいち課題の説明をしたり、見積もり稟議としていたのを、自分たちの業務さえ調整できればいきなり分析を始めることができてしまいます。このように内製でデータ分析を行うことができれば圧倒的にスピーディーに進めることができます。またデータ分析は普段から継続して見ておくことが重要ですし、細かく分析が必要な際には本当にすぐに行わなければならず、そういうところでも内製との相性がよいです。
また意外に大きいのはそもそもデータがどのように成り立っているかの理解度で、それを説明して理解してもらうかと、身体の髄からあらかじめ理解しているかの差は本当に大きいです。
一般的な企業のデータ分析を阻む２つの壁
このようにデータ分析は外注に依頼するよりも、内製で行うほうがメリットが大きいということはご理解いただけたかと思いますが、そのためにはどうすればよいのでしょうか。
あらためてデータ解析を行うためには
・高額なデータ分析専用ソフトウェア
・それを使いこなすデータアナリスト
が必要で、一般的な企業ではなかなか取り組むことはできないものでした。
何百万場合によると何千万、何億もする分析システム、難解なことにより人材不足な統計分析分野、この２つが一般的な企業でデータ分析の導入を阻む大きな壁となっていました。
しかし、時代は変わりました。
あまり一般に知られていませんが、有料版「ChatGPT 4.0」を使うことで、この大きな壁の１つであった高額なデータ分析ソフトウェアを、誰でも手が届くかたちで利用できるようになったのです。これができるようになった2023年8月、「日本のデータ分析が変わるのでは！」と私は思いました。
しかし、発表から1年以上経った今もそうはなりませんでした。
ではなにが足りなかったのでしょうか。このデータ分析機能を使いこなすためには、ある程度の統計の知識が必要であったことと、やはり統計分析というものが一般的にはまったく馴染みがなく、とても難解なものと信じ込まれていることが大きいように思います。
より強大だった２つめの壁の乗り越え方
実は私も大学生のころ統計解析の途中の計算がとっても苦手でした。ちょっともう思い出したくないくらい苦手でした。どうにかそこから逃げたい私は途中の計算をしなくても、正しいフォーマットでデータを作成し、適切な命令を入れるだけで分析結果が出てくるソフトウェアを使い、出てきた結果をしっかりと意味を理解することに専念することしました。そうすることで、なにを見ればよいかポイントをつかむことができたのです。今考えてもこの時の選択はよかったと思います。
どう計算されているかは、実務では基本どうでもいい(大学で教えてくれた先生ごめんなさい)。大事なのは、目的を明確にして、適した手段を使うこと、そのために必要な材料を知ること、出てきた結果を読み考えることができること、だと思います。
例えて言うのであれば、車を運転する際には、目的地をセットして、速度メーターと周りをよく見て気をつけながら運転すればよいですよね。内燃機関がどう動いているとか、トランスミッションがどうなっているとか、専門の人は別として、一般の利用者は考えなくても大丈夫ですよね。自動車の運転と同じように使うことだけに専念してデータ分析を捉えるとぐっと楽になると思うのです。
つまり、「適切なデータ形式と指示方法をもとにしたChatGPT 4.0の活用」と「数学を使わなくてもポイントを押さえた分析利用方法の知識」が加わることにより、この２つの壁を乗り越え、誰でも簡単、低コストにデータ分析ができるようになるのです。
スタシルが目指すこれからの統計的データ分析との付き合い方
これまでお話ししてきたように、「適切なデータ形式と指示方法をもとにしたChatGPT 4.0の活用」と「数学を使わなくてもポイントを押さえた分析利用方法の知識」により誰でも簡単、低コストでデータ分析をできるようになると考えています。
つまり下の図のように、INPUT(何の分析をするのか、その分析に必要な形式でのデータの用意とデータ、オプションの指定)とOUTPUT(結果がどのような意味を持つか、評価指標はどのなっているか)の部分を把握できれば、計算の部分はChatGPTにお任せで、人間はビジネス的な意味やどう活かすかを考えるということに集中することができるということになります。
そしてこのINPUTとOUTPUTの部分に関して、私、スタシルがこれまで得た知識と経験をもとに難しいと思われているデータ分析を簡単に使えるようになるためのお手伝いをさせていただきます。
スタシルのサービスでできるようになること
スタシルのサービスでChatGPT 4.0を用いてどのようなことができるようになるのか、90秒でまとめてみましたのでご覧ください。
おそらくこれまでに見られてきたChatGPTの動きとは全く異なるものだったのではないでしょうか。使い方(どのようなデータを用意して、どのような命令を出すのか)を習得すれば、あなたもこのようなアウトプットを出すことができるようになります。そしてその意味を理解し、活用をできるようになるはずです。
でもこれだけは理解しておいてください
ここまでデータ分析が経営のさまざまなシーンで役に立つということと、ポイントを掴んだ学び方さえすれば初めての方でもChatGPTを用いて使えるようになるという話をさせていただきました。しかし、万能ではないこともまた事実です。次のことをご理解いただいたうえで、じっくりと取り組んでいただけると思います。
1)データ分析を行なったからといって、必ずよい結果がでるわけではない
こちらはご理解いただけるかと思いますが、データ分析は魔法ではありません。データにもよりますし、必ずしも劇的な改善や発見につながるような結果がでるわけではありません。知ってるよ、という結果がでることも多いと思いますし、でてきた予測がうまく当てはまらないこともあると思います。しかし、普段から継続的に分析を行ない、分析を重ねることで、しっかりとデータと実績に向き合うことができ、経営によい影響が生まれることは間違い無いと考えています。
2)必ずスモールスタートで始めること
先の内容にも関係するところはありますが、予測がうまく当てはまらないこともあります。対策に移る際には必ず入念に検討をしたうえで、小さくテストをして進めることが重要です。また、データ分析を効率よく行うために一気にデータシステムに過大な投資をしてから始めようとか、一気にコンサルティングを入れてとかしないほうがよいです。まずは小さなかたちで始め、どのように会社にフィットさせていくかを考えてから、次を考えていくことをおすすめします。
3)数学は使わないがデータは使う
数学的なことを使わないと言っても、当たり前ですがデータ自体は使いますので、数字を見るのが本当にキライ！というような方は、大変かもしれません。
御社内で担当の方を選ばれる際に基準を考えるのであれば下記レベルがあるとよいと思います。
・数字を見ていることはそれほど苦ではない
・Excelでピボットやvlookupを使うことができる
・中学で習った1次関数 y=ax+b のグラフをなんとなくイメージできる
データ分析は、事実の結果と向き合い、それを積み重ねることで分かることが増えていきます。一発で簡単に結果がでるものではありませんので、上記を理解していただいたうえで、根気強く取り組んでもらえるとよい結果につながると思います。
数学をできる限り使わないChatGPTを用いたデータ分析を学びませんか
数学を使わず、ChatGPTを用いてできる限り簡単にデータ分析を学ぶことができるプランを2つ用意しました。この機会にぜひ学んでみませんか。
※データ分析を行うにはChatGPT Plus以上の契約が必要です。この費用は下記プランには含まれていません。
1)都合がよい時間に学べるオンデマンド学習プラン
私のこれまでの学びと経験を凝縮したChatGPTを用いたデータ分析を行う方法をまとめたオンデマンドビデオです。こちらを学んでいただくことで次のようなことができるようになります。
・目的ごとに応じた分析方法の選び方
・どのような形でデータを用意すればよいか
・どのような形でChatGPTに指示をすればよいか
・出力された結果の解釈ができるようになる
基礎分析編と多変量解析編の２編に分かれています。
基礎分析編では基本的な考え方から操作方法、データの比較、傾向をみるところまでを学ぶことができます。派手な分析には見えませんが、実務においては日々繰り返し使うもので、課題の発見もこの部分で視覚的に見比べたり、違和感を感じることからでてくることが多いです。私のこれまでの感覚では8割以上はこの範囲の分析を用いていると思います。
多変量解析編では、状況に特化した予測や分類を行うことができます。
2)具体的な相談も可能なアドバンスサポートプラン
・月2時間分の具体的な相談を受けることができます
・形式はウェブ会議形式を基本とし、メールなどでのご相談も可能です(受け答えに伴う作業も対応時間に含みます)
・委託での分析は承っていません。社内で分析ができるようになることをサポートさせていただきます。
・3人までオンデマンド学習プラン用アカウントをご利用いただけます。
費用：50,000円/月 (最低利用期間 6ヶ月)
・正式にお申し込みいただく前に、1時間程度のウェブ面談を実施させていただきます。(無料)
・弊社業務状況、その他の事由などにより、お断りさせていただく場合があります。
スタシルのオンデマンド学習プランやサポートプランを活用し、データ分析を社内でできるようにすることで、さまざまなシーンで経営に役立ててみてはいかがでしょうか。
