データ活用が上手くいかない原因として、何があると思いますか？
江戸時代の剣豪・松浦静山の言葉に、「勝ちに不思議の勝ちあり、負けに不思議の負けなし」というのがあります。
データ分析・活用（データサイエンス実践）も偶然上手くいくことはあります。
上手く機能しないときには決まって「ある壁」が立ち塞がっています。
今回は、「データ分析・活用（データサイエンス実践）の3つの壁」というお話しをします。
3つの壁
データ分析・活用（データサイエンス実践）の3つの壁とは、次の3つです。
- テーマ設定の壁
- アナリティクスの壁
- 定着化の壁
「テーマ設定の壁」とは、勝ち筋のテーマを設定できちるかどうか、という壁です。
筋の悪いテーマを設定してしまうと、どんなに頑張っても成果はでません。
「アナリティクスの壁」とは、データを集計し分析し数理モデル（異常検知・要因分析・将来予測など）構築などが上手くできるかどうか、という壁です。
多くの人が注目する壁です。
「定着化の壁」とは、データ分析・活用の現場に定着するかどうか、という壁です。
現場で活用されなければ、成果を出しようがありません。
ここ10年間でよくされる質問があります
ここ10年間でよくされる質問があります。
- 「どのようなデータでどのような分析をすればいいの？」
- 「どのようなデータを取れば何が解決できるの？」
- 「どの分析手法を使うと何が解決できるの？」
難問です。
なぜならば、データ分析・活用テーマ（成し遂げたいこと） によって変化するからです。
未だに「テーマが不明確」というのもあるが……
では、データ分析・活用テーマ（成し遂げたいこと）が明確であればいいのか、となりますが、そうではありません。
成果が出ないときはどんなに頑張っても成果はでません。
例えテーマが明確であっても、どんなに素晴らしいデータがあっても、どんなに素晴らしい分析をしても、成果が出ないときはどんなに頑張っても成果はでません。
テーマが明確でも上手くいかないことも多い
要するに、テーマが明確でも上手くいかないことも多いのです。
そのテーマのインパクト（ビジネス成果の大きさ）が小さく非常に難しい場合、最悪です。
苦労してデータ分析・活用を実現しても、ビジネス成果が小さいのです。
テーマの決め方が「雑」すぎるのです。
最大の壁
先ほど、データ分析・活用（データサイエンス実践）の次の3つの壁を説明しました。
- テーマ設定の壁
- アナリティクスの壁
- 定着化の壁
よく注目されるのが「アナリティクスの壁」です。
だらこそ、データ分析者が足りない、データサイエンティストが足りない、AI人財が足りない、と叫ばれるのでしょう。
どんなにそのような素晴らしい人財を揃えても、筋の悪いテーマに挑んでしまうと浮かばれません。
さらに、テクノロジーの発展で「データ分析業務（アナリティクス）そのもの」の敷居は低くなっています。
そして、定着するかどうかもテーマ設定が大きく影響しています。
つまり、データ分析・活用（データサイエンス実践）の最大の壁は「テーマ設定」にあるのです。
今回のまとめ
今回は、「データ分析・活用（データサイエンス実践）の3つの壁」というお話しをしました。
江戸時代の剣豪・松浦静山の言葉に、「勝ちに不思議の勝ちあり、負けに不思議の負けなし」というのがあります。
データ分析・活用（データサイエンス実践）も偶然上手くいくことはあります。上手く機能しないときには決まって「ある壁」が立ち塞がっています。
データ分析・活用（データサイエンス実践）の3つの壁とは、次の3つです。
- テーマ設定の壁
- アナリティクスの壁
- 定着化の壁
「テーマ設定の壁」とは、勝ち筋のテーマを設定できちるかどうか、という壁です。「アナリティクスの壁」とは、データを集計し分析し数理モデル（異常検知・要因分析・将来予測など）構築などが上手くできるかどうか、という壁です。「定着化の壁」とは、データ分析・活用の現場に定着するかどうか、という壁です。
最大の壁が、「テーマ設定の壁」です。
テクノロジーの発展で「データ分析業務（アナリティクス）そのもの」の敷居は低くなっています。定着するかどうかもテーマ設定が大きく影響しています。
筋の悪いテーマを設定してしまうと、どんなに頑張っても成果はでません。テーマが明確でも上手くいかないことも多いのです。
テーマの決め方が「雑」すぎるのです。
少なくともテーマ検討時に、、、
- インパクトの大きさ（ビジネス成果の大きさ）
- 容易性（データ取得容易性×データ分析容易性×現場活用容易性）
、、、の2軸で評価・検討しましょう。
