# データが語ってくるのを待つ：いきなり分析してはいけない!? 中原次雄。中原隼の人作り・組織作り研究所。パーソナリティの立教大学教授、中原隼です。 人作り・組織作りの研究者である中原隼が語るポッドキャストになっています。 このポッドキャスト、2種類の種類のコンテンツがあります。 いわば昔ながらのテープレコーダーで言えばA面、B面。 A面では人作り・組織作りのことを語ります。 B面では日常のエピソード、趣味のこと、気になることなどなど、取るに足らないことをゆるゆると話していこうと思います。 今日はどちらかと言えばA面に近いですかね。 データが語ってくるのを待つ、いきなり分析してはいけないっていうテーマなんですよね。 仕事柄ですね、いろんな調査とかをするんですよね。 私がやる調査で言うと定量的な調査、アンケートみたいなものとか、定性的な調査、聞き取り調査みたいなものを両方を使うんですよね、することがあります。 私は定量とか定性とかどっちかみたいなことに興味がないので、ファクトを取りに行くことに興味があるので、 数字で押さえることもあれば定性的な調査、聞き取り調査で、言葉で押さえるということもあるわけですね。 聞き取り調査は数字で押さえますが、定性調査は言葉で押さえていきます。 それぞれメリット、デメリットあって、それちょっと話すと長いのでやめますけれども、 いろんな手法、いろんな道具を駆使しながら現場で起こっていることを明らかにする。 ファクトを取りに行くということが近畿にとっては非常に大事なんですね。 でね、昨今ですよ、これAIが出てきてなおさらなんですけれども、 AI出る前もね、なんかデータ取ってくるといきなり分析みたいな人も少なくなかったのかなと思います。 AIになってくるとさらにさらにそれが加速してますよね。 データをAIにぶち込んでね、相関出してとかね、なんか影響与える要因出してとかね、 そんなようなことを定量調査で言えば、いきなりバッとAIにやらせちゃう。 AIに考えさせるということをやっちゃうわけですよね。 あるいは定性調査であればね、聞き取りった音声データをベッというふうにAIにぶち込んでね、 分類してとかね、カテゴリー作ってとかって言っちゃうわけですよ。 こういういきなり分析とか、いきなりAIみたいなのが最近広がっているような気もしないでもないんですよね。 でもですね、私これ信念を持っていてね、データが語ってくる。 データが語ってくるまで生のデータを読み込む。 自分の頭を使って読み込むってことはめちゃくちゃ大事なのかなと思うんですね。 データが語ってくるまで読み込んで、データが語ってくるのを待つってことなんですよね。 こういう下準備みたいなもんでしょうか。料理で言えば下準備などをすることによってですね、 お?っていう掘り出しものが生まれたりですね、 こことここってめっちゃ似てるやんとかっていう意外なところが発見があるのかなというふうに思うわけです。 例えば具体的に言うと、定量アンケートみたいな質問視聴者みたいなふうに言いますけれどもね、 1000人とか2000人に答えてもらって、ポチポチって答えてもらって、 それを実際分析する前にね、1000人の人たちが例えば当てはまるにどのくらい丸つけたのかなとか、 否定的な当てはまらないにどのくらい何人答えたのかなっていうふうなことを、 全部一回質問紙を紙にしてですね、そこに書き込んでいくんですよ。何人答えたかなって。 これすっげー無駄なように感じますよね。こういうの記述統計っていうふうに言いますけれども、 誰がどこに対して何人答えたかなみたいなものを紙に書いていって、 一旦その紙を見てね、1問目はこういう回答傾向だったのか、問2はこういう回答傾向だったのか、 この質問項目にはこんなふうに答えたのかみたいな感じで見ていくんですね。 一見無駄。コスパ悪し。タイパ悪しですけれども、これをやっていくことによって、 へーそうなんだ、こんなふうに回答する人いるんだみたいな思わぬ発見があったり、 あの質問項目とこの質問項目、回答傾向に似てるじゃんみたいなふうに発見することがあるんですね。 もちろんこれAIでやってもですね、できちゃうんですよ。同じようなことはできちゃってね。 自動でこことここ似てんじゃんみたいなところを出すことはできたりするんですけれども、 あえてね、やっぱりね、生のデータにひたすら向き合ってデータが語ってくるのを待つっていうのはね、 すごく大事なのかなというふうに思います。これ訂正調査も同じですね。 聞き取り調査をすれば、大概の場合は文字起こしっていうのをやってテキストにするんですよね。 Aさんが語ってくれたこと、Aさんがこういうふうにしゃべってくれたことっていうのは、その発言ごとを文字起こしして、 ものによってはA4で20枚、30枚の文字起こしされたテキストデータが出てくるんですけれどもね。 これも同じですよ。これいきなりAIにぶち込んで、特徴的なとこ探してとかでもできるんですけれども、 これもね、やっぱりね、そういう聞き取り調査を通じて文字起こしされたデータ、生のデータをですね、最低3回ね、最低3回全部読む。 できれば5回ぐらい読んでみるといいと思います。そうすると、なんかこの発言の裏にはこんなことがあるのかなとかね、 なんかこの発言とこの発言からこんな事実があるのかなみたいなことが浮かび上がってくるんですね。 つまりですね、仮説とかリサーチクエスチョンといったものが浮かび上がってくるんですよ。 これね、できるんですよ。AIにぶち込んでもできるっちゃできるんだけれども、やっぱり自分の頭を使って、 そういう大事なね、仮説を作っていくっていうのがめっちゃ大事なのかななんて思うんですね。 いきなりやったら出てきますよ。出てくるんだけど、やっぱり面白いものとか意外なことっていうのがなかなか出にくいんですよね。 そういう意味でね、こういうローデータに向き合う、生のデータに向き合うっていうのは、なんか掘り出し物を探しに行くみたいなんですね。市場ですわ。 掘り出し物を探しに行くみたいな感じで、やっぱり一個一個、一つ一つ丁寧に丁寧に。 コスパは悪いかもしれないし、タイパーも最悪だけれども、読んでいくってことが大事なのかな。 そうするとね、いつかデータがね、自ら語ってくるんですよ。これ比喩ですけれどもね。データが語ってくるってことなのかなと思うんです。 だからそのためにはね、いきなり分析してはいけない、生のデータにちゃんと向き合いましょうということですね。 こんなことを、コスパの悪いっていうか、タイパーの悪いようなことを地道に地道に毎日やっていくのが、研究ってことなのかなと思うんですよね。 ある日突然さ、天からさ、お天と様からさ、面白い知見が降ってくるわけでもなければさ、地面からにおきにおきさ、面白い知見が出てくるわけじゃないんですよね。 そんなわけないんです。地道なことから始まっていくってことなのかなというふうに私は思います。 何かご質問、リクエストがあればコメントを書いてください。フォローなんかもよろしくお願いします。 Xなどで感想をお寄せいただくときには、シャープ中原寺をカタカナでお願いします。 じゃあ今日のオンエアはここまで。皆さん、学びに満ちた一日をお過ごしください。 そして人生は続く。中原寺夫でした。