データ分析・活用（データサイエンス実践）の「テーマ設定」の流れについて簡単に説明します。テーマ設定の入口は、現場の「お困りごと」（問題）です。出口は、テーマ選定マトリクスを使ったテーマ候補の評価結果です。その評価結果をもとに、優先順位付けを行い扱うテーマを選択します。テーマ設定の入口である現場の「お困りごと」（問題）を考えるとき、ギャップ分析を実施します。
今回は、「テーマ設定とギャップ分析」というお話しをします。
【目次】
1.系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れ
2.ギャップ分析
3.理想（To-Be）と現状（As-Is）のどちらを先に考えるべき？
4.「理想（To-Be）」から考えた方がいい理由
5.ギャップと考えると問題は4タイプある
6.「原因（要因）の課題化」もギャップ分析
1.系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れ
前回の復習です。前回は、「データ分析上必須な2つのロジカルシンキング」というお話をさせて頂きました。この中で、系統図法で問題を課題化し解決策を考える流れを紹介しました。
以下です。
【１】お困りごと（問題）の設定
【２】問題の要因（原因）の洗い出し
【３】原因（要因）の課題化
【４】課題の解決策の案出
【５】解決策のデータ活用の可能性検討
【２】および【４】で系統図（ロジックツリー）を作り検討していきます。
【１】と【３】でギャップ分析を実施します。
今回のお話しは【１】に関するものが中心で、【３】にも若干触れます。【５】は次回お話しします。
2.ギャップ分析
ギャップ分析は、理想（To-Be）と現状（As-Is）の差異を捉え、そのために何をすべきかを考える課題抽出法です。通常は、定量分析というよりも定性分析に分類されます。課題抽出時に、前回お話ししたようなロジカルシンキング的な手法を使います。
前回お話ししましたが、「理想（To-Be）と現状（As-Is）のギャップが生まれている状態」を「問題」と定義します。
これをさらに「数値」でも表現しましょう。
3.理想（To-Be）と現状（As-Is）のどちらを先に考えるべき？
たまに次のような質問を受けます。「理想（To-Be）と現状（As-Is）のどちらを先に考えるべきでしょうか？」結論は、どちらでもいいです。考えやすい方からでいいでしょう。
個人的には、「理想（To-Be）」から考えた方がいいと感じています。なぜでしょうか？
4.「理想（To-Be）」から考えた方がいい理由
精神的な理由で、「現状（As-Is）」から考えると心が暗くなり、しかもその後に考える「理想（To-Be）」が小さくなります。なので、現状無視で夢見る感じで「理想（To-Be）」を考え、心晴れやかな状態で「現状（As-Is）」を考えるのがいいです。
5.ギャップと考えると問題は4タイプある
現場の「お困りごと」（問題）と言っても、今現在の「問題」だけでなく、今後起こるかもしれない「問題」も対象に入ります。さらに、ネガティブな状態を解消する「問題」だけでなく、ネガティブな状態ではないけれど、よりポジティブな状態にすべきことも「問題」と考えます。したがって、「問題」は大きく次の4つに分類されます。
6.「原因（要因）の課題化」もギャップ分析
先ほど、【３】の「原因（要因）の課題化」もギャップ分析であることに言及しました。前回もお話ししましたが、【３】の「原因（要因）の課題化」のギャップ分析も、基本は理想（To-Be）と現状（As-Is）の差異を考えます。
【１】の「お困りごと（問題）の設定」のギャップ分析で「問題」を定義し、【２】の「問題の要因（原因）の洗い出し」でロジカ...
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