データ収集の方法と分析への活用法を徹底解説（成果につなげるフレームワーク付き）

データ収集の重要性

「データ収集の重要性がわからない」という方に向けて、ここではなぜデータ収集が重要なのか3つの視点で解説します。

• 現状把握
• 仮説立案
• 仮説検証

現状把握

ビジネスで問題を解決するには、まず「今どんな状態なのか」を正しく知ることが必要です。これを現状把握といいます。現状を把握していなければ、

1. 問題定義
2. 原因特定
3. 解決策検討

の順番で進んでいけないため、正しい現状把握ができないでしょう。

例えば「売上が下がっている」と聞いただけでは、原因は分かりません。客数が減ったのか、単価が下がったのか、在庫不足かもしれないし、広告効果が落ちたのかもしれません。

そこでデータを集めて、売上・客数・購入率・在庫数などを数字で確認します。数字を見て初めて「どこに問題があるのか」を具体的に考えられるのです。

勘や経験だけに頼ると誤った方向に進みやすいですが、データ収集をして現状を数値で見える化すれば、解決までの初めの一歩を正しく踏み出せます。

仮説立案

次に大事なのが「なぜその問題が起きているのか？」を考える「仮説立案」です。

例えば「ネットショップの売上が下がった」という現状がわかったとします。このとき

• ページの表示速度が遅いから離脱しているのでは？
• 広告のターゲットがずれて、買う気のない人が増えているのでは？
• 人気商品が在庫切れしているのでは？

といった複数の原因を仮説として立てることができます。仮説を立てるときには、必ずデータを参考にします。

例えば「スマホだけ購入率が下がっている」「在庫切れ商品の割合が増えている」などの事実を根拠にすることで、思いつきではなく筋の通った仮説になります。こうしてデータ収集は、仮説を作るときの根拠として欠かせない役割を果たします。

仮説検証

最後に必要なのが、立てた仮説が正しいかどうかを確かめる「仮説検証」です。

例えば「ページの表示速度が原因かもしれない」と仮説を立てた場合、実際にページを改善してテストし、購入率が上がるかどうかをデータで確認します。
もし改善されなければ、その仮説は間違いだったということになります。しかし、仮説が外れても無駄ではありません。原因ではなかった、という事実も次の改善に役立つからです。

仮説を立てて実際にデータで確かめることで、正しい原因を見つけ出し、効果的な解決策につなげることができます。

勘や感覚ではなく、データで裏付けを取ることが、データ分析において重要なのです。

収集するデータの分類

データは単に収集するだけでは意味がありません。「どのデータを収集するのか？しないのか？」を正しく判断する必要があります。ここでは2つのデータを紹介します。

• 定量/定性データ
• プライマリ/セカンダリデータ

定量/定性データ

データは「数値で表せるかどうか」で定量データと定性データに分けられます。

これはマーケティングやリサーチの基本で、どちらか一方だけではなく、両方を組み合わせて使うことで「全体像と背景の両方」を理解できるのがポイントです。

以下は定量データと定性データを表した表になります。

データ種類	特徴	具体例	メリット	デメリット
定量データ	数字で表せるデータ	・売上金額 ・来店数 ・クリック率 ・在庫数	客観性が高く、比較やグラフ化が簡単。説得力ある資料を作りやすい	数字だけでは「なぜそうなったか」が分からない
定性データ	数字で表せないデータ	・顧客の意見 ・レビュー内容 ・不満点 ・利用シーンの感想	ユーザーの心理やニーズの深掘りができる	収集・整理に手間がかかり、解釈が人によって異なる

わかりやすく例えると、

• 定量データ：売上100万円、来店数500人、満足度アンケートで星4.2といった数値的な事実
• 定性データ：接客が丁寧で安心した、サイトが少し見づらいなど言葉や感覚的な情報

たとえば「売上が落ちている（定量）」という事実を見つけたら、顧客インタビューで「新しい商品が使いにくい（定性）」という声を集め、原因を深く理解します。このように両方を組み合わせることで、改善のヒントが見えてきます。

プライマリ/セカンダリデータ

もうひとつ重要な区分が「自分で集めたか」「既にあるものを使うか」です。これがプライマリデータとセカンダリデータです。

以下の表はプライマリ/セカンダリデータの概要です。

データ種類	特徴	具体例	メリット	デメリット
プライマリデータ	自社で新たに収集するデータ	・顧客アンケート ・自社アプリの利用ログ ・店舗での購買データ	必要な情報をピンポイントで得られる。自社に特化しているので精度が高い	アンケート設計やデータ収集に時間・コストがかかる
セカンダリデータ	他者や公的機関が既に公開しているデータ	・政府の統計データ ・業界レポート ・白書 ・リサーチ会社の調査	低コストですぐ入手できる。トレンドや業界全体の把握に便利	自社に完全に合う情報は少ない。最新性や粒度が不十分なこともある

また、それぞれの具体的な例は以下の通りです。

• プライマリデータ：「自社のお客様に直接アンケートを取って、利用理由や不満を聞く」ような、 オーダーメイドの情報
• セカンダリデータ：「総務省の統計やシンクタンクの市場レポートを見る」ような、 すでにある資料を借りる感覚

具体的に説明すると、まずはセカンダリデータである「業界全体のトレンド」を把握してから、プライマリデータの「自社のお客様はどうなのか」を調査すると効率よくリサーチができるということです。

データ収集・分析を成功させるフレームワーク

データ収集・分析を成功させるのであれば、フレームワークを活用し、以下のステップを踏みましょう。

1. 1. 課題の具体化
2. 2. 分析計画の実施
3. 3. データの収集・クレンジング

1.課題の具体化

データ収集・分析を始める時に初めにやることは「課題の具体化」です。わかりやすく言えば、「そもそも何を解決したいのか」をはっきりさせること。

課題があいまいなままデータを集めても、

• どの数字を見ればいいかわからない
• 結局ビジネスの成果につながらない

という失敗が起きやすくなります。

たとえば「売上を伸ばしたい」という大きすぎる目標ではなく、「新規顧客が2回目購入につながっていないことが売上減少の原因ではないか？」と具体的に言える状態にするのが大事です。
こうすれば、分析の対象が「2回目購入率」という指標に絞られ、次のステップに進めます。

課題の具体化とはつまり「分析のゴールを地図に書く作業」だと覚えておきましょう。

2.分析計画の実施

課題が明確になれば、次に「どのデータを集めて、どう検証するのか」という計画を立てます。

たとえば「フォローメールを送った人は、送らなかった人より2回目購入率が高いのか？」といった形で検証する問いを作り、それを確かめるためのデータを以下の項目で整理します。

• 顧客ID
• 購入履歴
• メール開封状況など

ここでは「誰のデータを」「どの期間で」「どのように比べるか」を決めるのがポイントです。計画を立てずに始めると、必要なデータが足りなかったり、比較条件がバラバラで結果が信頼できないという事態になりがちです。

逆にきちんと計画をしておけば、分析の道筋がスムーズになり、後で関係者に「なぜその結論なのか」を説明するときも説得力が増します。

3.データの収集・クレンジング

計画を立てたら、実際にデータを集めて「分析に使える形」に整えます。これをデータの収集・クレンジングといいます。収集したデータには、

• 欠けている情報（欠損値）
• 同じ人が重複している記録
• 日付や表記のバラつき
• 常識的にあり得ない数値（外れ値）

など、分析の邪魔になる要素が多く含まれています。そのまま分析すると正しくない結果につながるので、整理整頓が必要です。

たとえば「顧客名に全角と半角の違いがあるものを統一する」「金額がマイナスのデータを除外する」などの処理を行います。こうした前準備をすることで、分析に必要なデータだけがそろい、安心して次のステップに進めます。
初心者の方は「データ分析は料理と同じで、材料をきれいに洗って切りそろえる工程がとても大事」とイメージするとわかりやすいでしょう。

では、以下の章で実際にデータ収集・分析のやり方を解説していきます。

1.課題の具体化

課題の具体化は以下3つのステップで進めていきましょう。

1. KPI・KGIツリーの作成
2. 5Whysで理由を深掘りする
3. ロジックツリーで課題を具体化

1-1.KPI・KGIツリーの作成

データ収集を成功させるために大切なのは、まず「何のためにデータを集めるのか」という最終的な目的を明確にすることです。これが KGI（最終目標指標） です。例えば、

• キャンペーンのCVR（コンバージョン率）を前年比＋20％改善する
• 在庫ロス率を2％以下に削減

といった、ゴールとなる指標がKGIにあたります。ここでKGIは必ず、数値で示せる指標に設定するのがポイントです。

しかし、KGIだけではどのデータを集めればいいのかが明確にならないことが多く、そこで必要になるのが KPI（重要業績評価指標） です。KPIはKGIを達成するための中間指標であり、数値で測れる形に落とし込むことで、具体的な収集データが見えてきます。

例えば、KGIを「顧客理解を深める」と設定した場合、KPIは、

• 顧客属性データの取得率を80％にする
• 購買履歴データを100％記録する
• Webアクセスログの欠損率を10％以下に抑える

といった数値目標になります。
これにより「会員登録フォームの必須項目を見直す」「POSレジの入力漏れをゼロにする」「アクセス解析ツールの設定を改善する」といった、行動レベルの具体策に分解することが可能です。

例えば、KGIを「キャンペーンCVRを前年比＋20％改善する」と設定した場合、以下のようにツリー形式で整理することができます。

一方で、悪いKPIの例として

• もっとデータをたくさん集める
• 可能な限り正確に記録する

といった曖昧なものがあります。これでは測定できず、進捗が分からないため、改善に結びつきません。

もし、KPIを上手く立てられないという場合は、「SMARTの原則」を意識してみましょう。

SMARTの原則とは、以下の画像を参考にしてみてください。

ここでポイントとなるのは、KGIとの関連性を意識することです。では、次に5Whysで理由を深掘りする工程に入ります。

1-2.5Whysで理由を深掘りする

KGI・KPIツリーを立てたら、次に活用するのが 「5Whys」 という原因の深掘り手法です。

5Whysとは、達成できていないKPIや発生している問題に対して「なぜそれが起きているのか？」を5回程度繰り返し問い続けることで、表面的な現象にとどまらず本質的な原因を見つけるためのフレームワークです。

たとえば、KPIで「顧客属性データの取得率が80％に届いていない」という課題があるとします。これを5Whysで掘り下げると以下のようになります。

①なぜ取得率が低いのか？	顧客が入力項目を途中で離脱している
②なぜ離脱しているのか？	入力項目が多く、手間に感じている
③なぜ項目が多いのか？	必要以上に詳細な情報を必須にしている
④なぜ必須にしているのか？	部署ごとに欲しいデータを盛り込み、統一されていない
⑤なぜ統一されていないのか？	データ収集方針が全社的に設計されていない

最初は「顧客の怠慢」に見えた問題が、実は社内の設計ルール不足に起因していた、という根本原因に行き着くことができます。

5Whysは、「ツリーで指標を決める→5Whysで原因を特定する」という流れを作ることで、データ収集の課題を表面ではなく本質から改善できるようになります。

ただし5Whysには注意点もあります。主に以下2つには注意してください。

• 「とりあえず5回聞けばいい」という形式的なやり方はNG
• 途中で主語や視点を変えない

大切なのは「冷静に原因をたどり、本質的な改善策に結びつけること」であり、数合わせや責任転嫁のためのものではありません。

1-3.ロジックツリーで課題を具体化

KGI・KPIツリーと5Whysで「どの指標を改善すべきか」「その原因は何か」を整理したら、次はロジックツリー を使って課題をさらに具体化していきます。

ロジックツリーとは、課題をツリー状に分解し、要素同士の関係性を整理することで課題全体の構造を可視化するフレームワークです。

例えば「顧客属性データの取得率が低い」という課題をロジックツリーで分解すると、次のようになります。

実際、以下の図の手順に沿って「課題 → 要素 → 詳細要因」と階層的に整理することで、データ収集における全体像と因果関係を可視化しました。