はじめに

企業の業務を効率化し、問題を解決するためには、業務分析と業務計画のプロセスが不可欠です。これらのプロセスを効果的に進めるためには、適切な分析手法やデータの可視化が必要です。本記事では、代表的な業務分析手法とデータ可視化手法について詳しく解説します。

① 業務分析手法

業務分析では、現状を正確に把握し、課題や改善点を特定することが重要です。以下に代表的な手法を紹介します。

パレート図

• 特徴：データを重要度順に並べ、80:20の法則（重要な要素が全体の80％を占める）を視覚化する手法。
• 活用例：クレーム件数やコストを分類し、優先的に対応すべき問題を特定。

ABC分析

• 特徴：対象をA（最重要）、B（中重要）、C（低重要）の3段階に分類して管理する手法。
• 活用例：在庫管理において、Aグループの商品を重点的に管理。

特性要因図（フィッシュボーンチャート）

• 特徴：問題の原因を視覚的に整理し、要因を特定する手法。
• 活用例：製造工程の不良品発生原因の分析。

管理図

• 特徴：プロセスの安定性や変動を監視し、異常値を特定する手法。
• 活用例：製品の品質管理。

PERT（アローダイアグラム）

• 特徴：タスクの依存関係を明示し、プロジェクト全体の計画を最適化する手法。
• 活用例：プロジェクトのスケジュール作成や進捗管理。

クリティカルパス分析

• 特徴：プロジェクトの最長経路を特定し、遅延を防ぐ手法。アローダイアグラムを活用して分析するのが一般的。
• 活用例：大規模プロジェクトのスケジュール管理。

回帰分析

• 特徴：変数間の関係を数式化し、因果関係を分析する手法。
• 活用例：販売データを分析して売上を予測。

相関と因果、擬似相関

• 相関：データ間の関係性を示すが、因果関係を意味しない場合もある。
• 擬似相関：第三の要因が影響している場合の関係性。
• 注意点：相関を因果と誤解しないように、慎重に分析することが重要。

② データ可視化手法

データ可視化は、分析結果をわかりやすく共有し、意思決定を支援するために不可欠です。目的に応じて適切な手法を選ぶことがポイントです。

目的に応じた可視化手法

棒グラフ：カテゴリー別の比較を明確に表現。

折れ線グラフ：時系列データの変化を視覚化。

散布図：データ間の相関関係を視覚化。

マトリックス図：2軸で分類し、要素を整理。

箱ひげ図：データ分布やばらつきを表現。

ヒートマップ：データ量や頻度を色の濃淡で視覚化。

レーダーチャート：多次元データを比較。

ヒストグラム：データの分布を視覚化。

複合グラフ、2軸グラフ：異なるデータを組み合わせて表現。

注意点：不適切なグラフを避ける

• チャートジャンク：不要な装飾や誤解を招く表現を避ける。
• スケールの操作：軸のスケールを意図的に変更し、印象を操作しない。
• 正確性の担保：データの偏りや欠損を正しく補完する。

ツールの活用

データ分析や可視化を効率化するツールの活用が推奨されます：

• Excel：基本的なデータ分析やグラフ作成に最適。
• Tableau：インタラクティブな可視化に強み。
• Python（Matplotlib、Seaborn）：高度な分析やカスタマイズ可能な可視化。

まとめ

業務分析とデータ可視化を効果的に行うことは、業務の効率化や問題解決に不可欠です。適切な分析手法（例：パレート図、回帰分析）や可視化手法（例：棒グラフ、ヒートマップ）を活用し、正確かつわかりやすい情報を共有することで、組織全体の意思決定を支援します。また、データの正確性を担保し、不適切なグラフを避けることが、信頼性の高い業務改善につながります。