本稿では、多次元データ分析の概念と実践的な手法を詳細に分析し、データアナリストがビジネス分析を行う際に陥りがちなミスを指摘するとともに、斬新な分析アプローチを提示します。ビジネス分析とデータ分析の違いを明確にするだけでなく、読者が戦略的な視点から多次元分析を理解し、適用できるよう、体系的な6段階の分析手法も提案します。

データアナリストなら誰もが、この問題に直面したことがあるでしょう。それは、問題を多角的に分析し、ビジネスにとって意味のある提案をすることです。この課題は一見簡単そうに見えますが、多くの学生が苦労して大量のレポートを作成し、最終的にはビジネスから多くの苦情を受けることになります。

「この山積みの物は一体何を証明するんだ？」

あなたの焦点は何ですか?

「あなたの視点は一面的すぎるよ！」

よかった！不当な有罪判決だ！無実だ！

これほど多くのデータセットを生成しているにもかかわらず、「分析の次元が足りない」と言われるのはなぜでしょうか？今日は、その原因を体系的に解説します。問題の本質は、企業が言う「多次元性」が、皆さんが考えているものとは異なっているということです。

01 データ分析からの多次元的視点

データアナリストにとって、「多次元」とは、多くの場合、データ指標を複数のディメンションに分割して内訳することを意味します。例えば、3月の売上高は3億ドルに達しました。これは、内訳ディメンションを持たない単一の指標です。分類ディメンションを追加すると、次のようになります。

注：単純に合計数を見るよりも、複数のディメンションを用いてデータを細分化することで、より正確なデータ識別が可能になります。一般的な方法は2つあります。1. プロセス指標を追加する。2. 経営管理手法に基づいた分類ディメンションを追加する。例えば、売上高の合計だけを見て、目標達成に3,000万円足りないと分かっても、その理由はわかりません。このような場合、より正確に細分化すると、例えば以下のようになります。

1. カテゴリ ディメンションを追加する: どのビジネス ラインのパフォーマンスが低いかを確認します (下の画像を参照)。

2. プロセス メトリックを追加する: ユーザーの意図から支払いまでのどのステップで問題が発生したかを確認します (下の画像を参照)。

プロセスメトリクスと分類ディメンションを追加することで、より正確な問題特定が可能になります。単純な結論が明らかになることもあります。そのため、多くのデータアナリストは「多次元」というビジネス用語を単に「多くの次元」と誤解しています。分析が必要だと聞くと、彼らは興奮して「分解！分解！分解！」と叫び、多数のクロスタブを作成し、あらゆる分類ディメンションからデータを生成してしまいます（下の図を参照）。

しかし、単に「より多く」持つだけで十分なのでしょうか?

02 ビジネスの観点から多面的な視点

ビジネスチームが用いる「多次元的」アプローチは、全くそのような意味ではありません。彼らが考えているのは、データベースのテーブル構造ではなく、一連の具体的な問題です。「3月の売上は目標を達成しなかった」という状況を見ると、彼らの多次元的思考は次のようになります。

びっくりしましたか？

データを単純に分析するだけでは、上記の疑問に答えることはできないことに気づくでしょう。実際、どの疑問にも答えられません。データを見るだけでは、これらの疑問に答えることすらできません。

たとえ、「3月の業績が目標を達成できなかったのは、A地域の3つの支店で顧客の契約意向が少なすぎたためだ」と問題を具体的に指摘したとしても、このような詳細なアプローチをもってしても、上記の質問にはまだ答えることができません。

問い合わせ件数が少なかった理由は、競合他社の取り組み強化、製品の質の低さ、時代遅れのプロモーション、ユーザーニーズの変化、あるいは明確な説明不足など、様々でした。具体的なビジネス上の質問には一切答えてもらえず、当然のことながら、ビジネスチームは完全に困惑しました。

03 真の多次元分析：この方法で実行

本質的に、真の多次元分析では、データ処理能力ではなく、戦略能力がテストされます。

具体的には、次の 3 つの側面があります。

1. ビジネス関連の理由をデータに基づいた議論に変換します。
2. 言い訳をやめましょう。常に責任を転嫁しようとせず、自分ができることに集中しましょう。
3. 根本原因を見つける: 多数の影響要因の中から最も重要なものを見つけ、そこに取り組みを集中します。

これら3つのことは、特定の順序で行われることに注意してください。まず、データの実証方法を明確に示し、空虚な議論を避けます（データで裏付けられない理由については沈黙を守ることは、非常に良い手順です）。次に、言い訳を排除します。言い訳をしても問題は解決しません。まずはあらゆる逃げ道を塞ぎましょう。最後に、全体像から細部にまで踏み込み、まず主要な問題に取り組みながら、解決策を見つけることに集中します。まとめると、これは6つのステップで実行できます。

最初のステップは、ビジネス上の事柄に関して行われた明示的および暗黙的な発言を分類することです。

問題の種類ごとに分析仮説を構築し、ビジネス上の根拠をデータ ロジックに変換し、データ自体に語らせます (下の図を参照)。

2番目のステップは、言い訳をなくすことを優先することです。

言い訳は、マクロ経済要因、外部要因、あるいはチームメイトの要因から生じることが多いです。したがって、ここで重要なのは、それらを反証することです。退職の言い訳が反証されればそれで十分です。反証する最良の方法は、例を挙げることです。例えば、雨が降っているのに、なぜ他の人は耐えられるのでしょうか？同様に、集客が難しいのに、なぜ他の事業は成長を続けられるのでしょうか？（下の図を参照）。

事例を用いることのもう一つの利点は、言い訳を論破すると同時に解決策も提示できることです。ビジネスパーソンは、問題ばかりを語り、解決策を提示しない人を嫌います。なぜなら、批判は誰にでもできますが、問題を解決するのは容易ではないからです。具体的な事例を提示することで、対策を考えるビジネスパーソンの思考を刺激し、双方にとってメリットのある状況を作り出すことができます。

3 番目のステップは、明らかな大きな影響を排除してシロサイの問題に対処することです。

規制政策、企業戦略、主要な外部環境といった要因は、確かに事業運営において重要な役割を果たしており、一般の従業員には受け入れるしかなく、変えることのできない要因です。しかしながら、これらの重要な要素はデータに反映されており、厳格な要件が課せられています（下図参照）。

したがって、これらの要因に責任を転嫁したい人は、次の点に注目すべきです。

1. これは実際に起こったことでしょうか?

2. データは現実と一致しない傾向を示しています。

これは警鐘です。すべてを環境の悪さのせいにしてはいけません。どこに行っても環境は悪いのです。環境に影響を与えているのはあなた自身なのです！まずは、そうした大きな要因の影響（あるいは妨害）を排除し、それから自分たちにできることに集中しましょう。

4 番目のステップは、ブラックスワン イベントに対処し、明らかに予期しないインシデントを排除することです。

本当に予期せぬ出来事であれば、問題の原因は簡単に見つかります。

プラスの効果: プロモーション活動、特定のユーザーグループ間の不安解消、新製品の発売...

マイナス面: 悪天候、緊急事態、システム停止...

したがって、単一の突発的な問題を排除し、根本的な原因を解明した後は、以前の出来事を遡って状況を説明することが容易になります。

ステップ 5: 詳細を議論する前に、分業に基づいて主要な問題を特定します。

主要な問題が解決した後、より詳細な事項を議論するには、関係部署と担当者を特定した上で計画を議論する必要があります。これは以前にもお伝えした内容ですので、ここでは繰り返しません。

ステップ 6: 詳細を特定します。

部門内の単一のアクションに焦点を当てた場合でも、問題の原因となったビジネス関連の理由を正確に特定することは困難であることに注意してください。

ビジネス上の問題は本質的に複雑であり、様々な要素が複雑に絡み合うため、解明が困難です。例えば、

コンテンツ運用: 配信チャネル、テーマ、トーン、スタイル、画像、投稿時間など、これらのどれか 1 つでも失敗につながる可能性があります。

イベント管理: 対象者、イベント参加要件、特典、参加ルール - これらのうち 1 つでも欠けると、失敗する可能性があります。

ユーザー操作: 新規ユーザーの獲得に重点を置くと維持率が低下し、維持に重点を置くと新規ユーザーの獲得コストが低下します。両方を実行しようとすると、両方への投資が不十分になります。

製品オペレーション：製品を選ぶ際には100の要素を考慮しますが、実際のパフォーマンスは実際に発売するまでわかりません。発売時には、既に失敗していることもあります。

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データアナリストは直感的に「A/Bテストはできるよね？」と考えるかもしれません。しかし、多くのビジネスオペレーションにはA/Bテストを行う時間とスペースが不足しています。さらに、商品選定やコピーライティングなど、影響要因が多すぎるため、正確に測定するには無数のA/Bテストが必要になります。また、すでに発生したイベントについては、A/Bテストはもはや現実的ではありません。そのため、複雑に絡み合った要因を区別するためには、より補助的な手法が必要になります。