データ分析 あるある（その１）：とにかく精度にこだわる
皆さん、こんにちは。
株式会社ＡＩＴで日夜お客さまの分析支援をさせていただいている、アナリティクス担当セールス（通称kankan）です。
ＡＩＴはこれまで、分析ツールの提供と、100社以上のお客さまへ分析支援を提供してきました。
このコーナーでは、日頃わたしたちがアナリティクスサービスの提案・デリバリーで感じていることを、「コラム」という形にして共有させていただきます。
これからデータ分析やＡＩ活用にこれから取り組まれる方、既に分析を始めているが少し壁を感じている方などにとって、少しでも進め方のヒントになれば幸いです。
分析あるある その１「とにかく精度にこだわる」
日々お客さまと接していると、似たようなシーンに遭遇することがあります。そうした「分析あるある」を3回にわたって紹介していきます。
第1回目は、「とにかく精度にこだわってしまう」というケースです。これは、統計や分析ツールにある程度詳しい方ほど、ありがちなようです。いろいろなところで勉強もしているから、きっとどこで根拠を得ているのでしょうが、「もっと高い精度の結果がでるはず…」と、ロジックの見直しなどを延々と進めてしまうわけです。
もちろん私たちも、できるだけ高い精度の結果を得たいという気持ちでいます。でも、用意されているデータや分析の内容によっては、もうこれは限界かなというレベルがあります。分析もＡＩも、所詮は確率を高めるだけで、100％には当然なりません。中には5割程度しか精度がでないことだってあるのです。
極論すると、「業務に使える精度であれば十分」ということです。精度を高めることを目標にするのではなく、それを「どう運用して業務効率を向上させるか」を最終目標にしないと、いつまでもたっても先に進まなくなってしまいます。
「受注予測をしましたが5割しかあたりません」と営業部門に説明したら「それじゃ使えない」ということになりますが、「暫定版受注予測を見ながら調整かけると半分の時間で業務が終わります」という形で提案したら受け入れられるかもしれません。（これは詭弁じゃないですよ。使い方の提案です。）
分析を支援する側がこんな話をすると、「それじゃ支援してもらってる意味がない」と言われるかもしれませんが、“けっこう陥りやすい罠”ということで紹介させていただきました。もちろん私たちは、さまざまな手段を使って可能な限り高い精度がでるようサポートいたしますので、ご安心ください。
次回は、分析を始めるにあたって「わたし文系ですが大丈夫でしょうか？」についてです。
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