「集める」を武器にする。データ収集のキホン － 第2回：探す前に「考える」！目的設定の黄金ルール【データリテラシーをやさしく解説】

「とりあえず、競合他社の情報をネットで調べておいて」

上司からこんな指示を受けて、あなたはすぐにブラウザを開き、「競合他社 A社 特徴」「B社 サービス 比較」といったキーワードで検索を始めていませんか？ そして、2時間後。気づけばタブが20個も開き、集まった大量の情報の波に溺れながら「……で、これどうまとめればいいの？」と途方に暮れる。

実はこれ、データ収集において最も多くの人が陥る「リサーチの迷子」という罠です。

連載第2回の今回は、検索効率を3倍以上に高め、かつ「おっ、よく調べてくれたね！」と言わせるアウトプットを出すための「目的設定の黄金ルール」を解説します。データを集め始める前に「何を」考えるべきか、その秘訣を紐解いていきましょう。

1. なぜ「いきなり検索」は失敗するのか？

インターネットには無限と言えるほどの情報が溢れています。目的を決めずに検索を始めるのは、地図を持たずに「宝探し」に行くようなものです。たまたま何か見つかるかもしれませんが、ほとんどの場合はただ疲れて終わってしまいます。

データ収集を成功させるために、まず肝に銘じておきたい鉄則があります。

「データ収集は『集めること』が目的ではなく、『何かを決めること』が目的である」

例えば、「競合リサーチ」の目的が「ただ知識を増やすこと」であれば、何を集めても正解になってしまいます。しかし、本当の目的が「自社の新製品の価格設定を決めるため」であれば、集めるべきは「競合のスペック」ではなく「競合の価格体系と割引率」に絞られるはずです。

この「絞り込み」ができていないから、情報過多で迷子になってしまうのです。

【図1】検索とリサーチの違い

2. リサーチを成功させる「目的設定の5W1H」

データを集め始める前に、以下のチェックリストを埋めてみてください。これがリサーチの「設計図」になります。

【図2】データ収集のための5W1Hチェックリスト

特に重要なのは「Why（判断）」です。たとえば「自社の残業時間を減らす施策を考えたい」という目的があるなら、ただ「平均残業時間」を集めるだけでは不十分です。「どの部署が」「どの曜日に」「どんな作業で」残業しているかというデータがあって初めて、施策（アクション）に繋がります。

3. 「仮説」を立てると、データは向こうからやってくる

目的が決まったら、次に行うのが「仮説を立てる」ことです。仮説とは、一言で言えば「たぶん、こういう結果になるだろう」という自分なりの「アタリ」のことです。

「えっ、まだ調べていないのに答えを出していいの？」と驚くかもしれませんが、これがリサーチを加速させる最大のコツです。仮説があるからこそ、その仮説を「証明する情報」か「否定する情報」かを見極めるだけで済むようになり、情報の取捨選択が爆速になります。

仮説思考の具体例

◆ テーマ： 「若手社員の離職率を下げたい」

◆ いきなり検索： 「若手 離職 理由」「離職率 対策」と打ち込み、一般的な記事を読み漁る（時間がかかる）

◆ 仮説を立てる： 「たぶん、給与よりも『成長実感のなさ』が原因ではないか？」とアタリをつける

◆ 仮説に基づくリサーチ： 「若手 成長実感 離職」「スキルアップ支援 離職率 低下」など、特定のデータに狙いを定めて探す（早い！）

もし調べてみて「成長実感」ではなく「人間関係」が原因だとわかったら、その時点で仮説を修正すれば良いだけです。最初から全方位を調べようとするよりも、遥かに短時間で核心に迫れます。

4. ゴール（出口）から逆算して「空の表」を作る

最後に、プロが実践しているテクニックを1つご紹介します。それは、データを集める前に、集めた後の「完成予想図（空の表）」を作ってしまうことです。

たとえば、3社の競合比較をするなら、検索を始める前にExcelやノートに以下のような枠組みを書いてしまいます。

【図3】比較表の完成予想図を作成する

このように「ゴール（何がわかれば終わりか）」がハッキリしていると、脳はその情報だけを効率よくキャッチするようになります。これを心理学では「カクテルパーティー効果」と呼びますが、リサーチにおいても非常に有効な手法です。

まとめ

「集める」スキルが高い人とは、検索が上手な人ではなく、「何を集めるべきか、事前にしっかり考えている人」です。

◆ まずは「何を判断したいか（Why）」を書き出す

◆ 自分なりの「アタリ（仮説）」をつける

◆ 「空の表（ゴール）」を作ってから、検索を開始する

これらを守るだけで、あなたのリサーチの質とスピードは劇的に向上します。準備に10分かけることは、作業を2時間短縮することに繋がるのです。

さて、次回はいよいよ実戦編です。「そのデータ、信じて大丈夫？『情報の源』を辿る技術」と題して、ネット上の怪しい情報に騙されず、信頼できる「公式データ」を確実に見つけ出すテクニックを詳しく解説します。

次回の更新もどうぞお楽しみに！

<文/岡崎 凌>