デキる人は、データの分析や調査においても効率を求める。日本IBMでエグゼクティブ・プロジェクト・マネジャーを務める木部智之氏は「膨大なデータを解析するときの突破口は、数字の『特異点』を見つけることにある」といいます。その具体的な方法を紹介しましょう――。

※本稿は、木部智之『複雑な問題が一瞬でシンプルになる2軸思考』（KADOKAWA）を再編集したものです。

ナマの数字は、どんなときでも客観的

あなたがマーケティング部門に所属していたとしましょう。

「どの商品が伸びていて、どの商品が不振なのか？
また過去と比較した推移はどうなっているのか？
会社を成長させるために、正確な定量データに基づいた提案がほしい」

このような指示を受けたとき、あなたはまず、「定量データ」を分析するでしょう。

木部智之『複雑な問題が一瞬でシンプルになる2軸思考』（KADOKAWA）
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商品の販売数や在庫数など、実際のリアルな数値が打ち込まれた「定量データ」は、あらゆるデータの中で、最も「客観的」な数値です。

定量データは、グラフなどに加工されてしまうと、表現に工夫の余地が入るので、次第にグラフの作り手の「主観」が入ってきてしまい、現実の姿から、少し離れたものになってしまいます。

そのため、何よりも「現実の状況」をつかみたいと思ったら、まず、元々の定量データを見て、そこから何かを読み取る必要があるのです。

定量データを、2軸のマトリクスにあてはめる

定量データは、見た目はただの「数値の羅列」です。パッと見、あまり面白みのあるものではありません。

そして、何種類もの商品の過去から現在までのデータとなると、データ量は膨大となり、手をつけるにも、どこから手をつければよいのか、ひるんでしまいそうになります。

そこで、ここでの最初のアプローチとして、2軸のマトリクスを使って、商品ごとの売上や利益率の数字を整理することを考えます。

この時点では、整理をしたあと、次に何をすべきかは決まっていません。

とにかく、何らかの糸口を探すためにデータを可視化したいので、マトリクスに落とし込んでいくのです。

タテ軸とヨコ軸を決めるポイント

マトリクスをつくるとき、まず決めなければいけないのは、タテ軸とヨコ軸です。

このケースでは、商品の比較をしたいので、「商品」がひとつの軸になります。

そしてもうひとつの軸には、「売上・売上前年比・利益率・返品率・販売年数」などの商品の力を測る要素を設定します。