◆ 目的無きデータ分析にも意味はある。遠回りかもしれないが、良いこともある
よくデータ分析するとき、目的を明確にせよ！ と言います。正しいでしょう。目的無きデータ分析は、時間ばかり浪費し、結局のところ具体的なアクションに繋がりにくい。そう考えると、データ分析は目的ありきでやるべきです。しかし、現実には目的無きデータ分析に手を染める人や組織も少なくありません。ビッグデータ的なことをやれ！AI（人工知能）だ！機械学習だ！データサイエンスだ！IoT（モノのインターネット）だ！と組織の上から落ちてきて、目的無いままデータ分析をすることに陥った人も少なくないことでしょう。
よくよく考えると、まったく目的無くデータをこねくり回すことは少ないです。企業であれば、結局のところ売上か利益の拡大が目的になります。コストカットも効率性も利益拡大に寄与します。
何が問題なのでしょうか？
問題になるのは、もっと具体的でアクションにつながる目的が無いことでしょう。それはそうと、そのような目的がなくても、データ分析には意味はあります。つまり、目的無きデータ分析にも意味はあるのです。後で意味づけしたり、途中で意味づけするのも良いでしょう。どういうことかを、かみ砕いて説明します。目的無きデータ分析をしてしまった！と感じたときに参考にして頂ければと思います。
1. 僕が本屋でぶらぶらする理由
私は昔から、本屋でぶらぶらするのが大好きです。小学生のときから今に至るまで、ぶらぶらしていました。暇つぶしに、友達といっしょにぶらぶらしたり、一人でぶらぶらしたり。小学生のころは歴史とPCのコーナーでぶらつき、中学生のころは歴史とPCと参考書のコーナーでぶらつき、高校生のころは歴史とPCと参考書と数学のコーナーでぶらつき、とどんどんぶらつくジャンルが増えていきました。
長いときで、4、5時間はぶらぶらしています。よく本屋をぶらぶらしていると、思いがけない本に出合います。AmazonのECサイトで本をよく買いますが、本屋さんでもよく本を買います。場合によっては、本屋さんには悪いのですが、本屋で見つけた本をその場でAmazonのECサイトで購入することもあります。最初は暇つぶしで、本屋をぶらぶらしていましたが、今では思いがけない本に出合うためにぶらぶらしています。AmazonのECサイトで本を探しても、思いがけない本に出合いことは少ないからです。Amazonのレコメンドは素晴らしいのですが、思いがけない本をレコメンドしてくれることは少なく、レコメンドしてくれる本は関連書籍ばかりです。幅が広がりません。
新聞もそうです。似たようなことは、ニュース記事にも言えます。
新聞とWebのニュースサイト、何がどう違うかと言えば、思いがけないニュースに出会う確率が新聞の方が格段に高いのです。Webのニュースサイトの素晴らしところは、関連したニュースや、このニュースを読んだ人が興味のありそうなニュースをレコメンドしてくれるところです。目的もって情報を探すには非常に便利です。しかし、目的外のニュースに出会いにくくなるというデメリットがあります。
Webのニュースサイトのニュースは、似たようなニュースを色々読むには良いですが、興味外の思いがけないニュースに出会うことがあまりありません。新聞は、興味があろうがなかろうが、社会にとって重要そうなニュースが一面から順番に羅列されています。本屋で本のタイトルを眺めるように、ニュース記事の見出しを眺めます。そうすると、思いがけないニュースが目に飛び込んできたりします。情報の幅が広がります。このネット社会ではスマートではないけど、本屋さんや新聞には情報の幅を広げる助けになります。ネットは関連した情報を集めるのに向いていますが、幅が広がりにくいように感じます。
2. 目的無きデータ分析したら、意味づけしよう！
目的無きデータ分析は、何となく本屋さんでぶらぶらしたり、新聞を何気なく一面から眺めることに似ています。漠然とした目的（例：暇つぶしとか、世の中を知るとか)はあるが、より具体的なアクションにつながる目的はない。運が良ければ、すぐに具体的なアクションにつながるかもしれない。多くの場合は、そうではない。しかし、思いあげない本やニュース記事は、すぐに具体的なアクションに繋がらないけど、人としての幅や深みを増すのに有用な気がします。専門バカと言われないためにも。
要するに、目的無きデータ分析は情報の幅というか、今後の分析の深みを増すために有用なのだと思います。分析に求められる洞察力の基礎体力とでもいうのでしょうか、もし、目的無きデータ分析をしたしまったら、このように意味づけをしてみるとよいと思います。
3. 目的無きデータ分析のデメリットは認識しておこう
とは言え、目的無きデータ分析のデメリットは認識しておいたほうがよいでしょう。目的無きデータ分析の最大のデメリットは、具体的なアクションに繋がらないケースが多いということです。目的がないので、だらだら分析してしまいがちです。そうして、時間ばかりが過ぎていってしまいます。分析により具体的な目的があれば、遠回りせずに済みます。きちんと分析目的を定義し明確にしてから、データ分析するのが基本です。しかし、無駄のない分析は、多くの情報をそぎ落としてしまいがちです。時間の許す限り、気になった箇所は目的とずれても、念のた...
東京・日科技連 本部ビル
