SASのビジョンは「データがあふれる世界をインテリジェンスに満たされる世界に変える」ですが、そのためにはデータの活用について知っている人材が世の中でさまざまな役割を担うことが重要だと考えています。そこで、SASはグローバルで教育・アウトリーチ活動を実施しています。

SAS Japanでは、アナリティクスを学習するための入門編として、同志社大学や上智大学で講義を提供しています。この講義では、SAS社員が講師となり、アナリティクスの基本的な考え方や各業界での活用事例、アナリティクスを実現するためのテクノロジーなどを紹介します。SASソフトウェアを活用した実際のデータ分析に取り組む前に、アナリティクスがどこで活用されているのか、何のために使われているのかについて、データサイエンティストを目指す学生以外にも知ってほしいと考えて講義を構成しました。実際は90分×15回程度の講義なのですが、このブログ・シリーズでは講義の内容をまとめて紹介します。

アナリティクスとは

「アナリティクス(analytics)」はanalysisから派生した言葉ですが、analysisの語源としては、「ばらばらにする」という意味があるそうです。analysisの日本語訳である「分析」も、「分ける」「析（さ）く」という意味の漢字から成り立っていますから、analysisと同じ意味合いですね。近代以降の還元主義的な考え方によれば、「分ける」ことはすなわち「理解する」ことにつながります。分解することにより、ものごとを理解しようというのがanalysisの言葉的な意味になります。

近代の科学では、対象の理解のために観察や実験といった方法が採られてきました。そこには、データが必須です。対象を分解し、データを比較することがスタートです。比較対象をできるだけシンプルにすることが研究の基本的な態度ですが、対象が複雑になったり大規模になったりすると、多くのデータが必要になります。そのため、複雑で多様なデータから情報を引き出し、ものごとを理解するための技術が発展しました。それがアナリティクスです。analyticsを直訳すると「分析学」であり、analysisに関する知識や技術の総称になります。SASのWebページには次のように書いています。

アナリティクスは包括的かつ多面的な分野であり、記録されたデータに潜む有意義なパターンや知識を発見するために、数学、統計学、予測モデリング、機械学習などの手法を活用します。

SASはアナリティクスのソフトウェアとサービスを提供している企業ですが、単なる「技術」を売っているとは考えていません。人間が対象を理解しようとしているのは、その理解から利益を得たいからです。今日、世界中の組織でアナリティクスやデータサイエンスが活用されているのは、それが組織の役に立つからです。SASにはこんな言葉があります。

Data doesn’t drive your organization, Decisions do.
データは組織を駆動しない。意識決定が駆動する。

アナリティクスはデータを分析し、インサイトを得るための技術ですが、それが人間の意思決定につながらない限りは組織の利益にはなりません。

意思決定をしてみよう

「意思決定」と言っても、べつに特別なことではありません。我々は日常的に意思決定をしています。少し例を上げてみましょう。

• 今日、傘を持っていくか？
• 週末のイベントに参加するか？（コロナ禍）
• ワクチンを接種するか？
• 運動会のリレーのクラス代表を誰にするか？
• どの授業に登録するか？

みなさんは、これらの課題に対し、どのように意思決定をしますか？　傘を持っていくかどうかの判断は、天気予報を見て決めるでしょう。天気予報は、気象庁や気象予報士が過去のデータと現在の観測データ（衛星や気象観測所、各種センサーなど）を用いて未来の天気を予測しています。週末のイベントに参加するかどうかは、新型コロナウイルスの感染者の動向を見て決めるでしょう。ニュースやWebサイトでは、感染者の遷移がわかりやすく可視化されています。ワクチンを接種するかどうかは、ワクチンに効果があるかどうか、副反応が許容できる範囲かどうかを考慮して決めるでしょう。ワクチンの効果は、厳密にデータと統計学によって検証されます。運動会のリレーのクラス代表は、体育の授業の50m走のタイムを見て決めると納得しやすいです。1回だけだと「たまたま」かもしれないので、何回かの平均タイムを比較するかもしれません。どの授業に登録するかは、学部・学科の履修ガイドラインもさることながら、過去にその授業を受けた先輩が残したデータを参考にするでしょう（筆者の学生時代は、単位の取りやすさがA-Dにランク付けされたリストが出回っていました）。このように、みなさんは日常的に意思決定をしていますし、そこではデータを役立てていることが多いことがわかります。

みなさんのなかには、データサイエンティストを目指している人もいるかもしれません。組織のなかでアナリティクスを活用するには、この意思決定をどのように支援するかを考えることが重要です。データを取得し、分析し、その結果を意思決定者であるユーザーに提示するサービスを設計する必要があります。この「ユーザー」はアナリティクス・ソフトウェアのユーザーではなく、意思決定サービスのユーザーという意味です。データサイエンティストは、データがあるからとりあえず分析してみるのではなく、ユーザーが意思決定をする際の課題をいかにデータ分析により手助けするかをプランすることも役割の一つになります。

4つのアナリティクス

ガートナーによると、アナリティクスは、データ分析をしてから意思決定にいたるまで、どの程度人間が介在するかによって4つのレベルに分けられます。

• 記述的アナリティクス … 過去に何が起こったか、いま何が起こっているかを知る。データの集計や平均値などの統計量の計算、グラフを用いた可視化など。
• 診断的アナリティクス … 事象なぜ起こったかを分析する。要因分析・効果検証・統計的因果推論など。
• 予測的アナリティクス … 未知の事象を過去のデータや入手できる情報から予測する。統計モデル・機械学習モデルを活用。
• 指示的アナリティクス … 次に何をすべきかを指し示す。数理最適化の手法を活用。

例えば、上記の意思決定の例であれば、イベントへの参加を検討するためにコロナ感染者の推移をグラフで見たり、リレーのクラス代表者を50m走のタイムで決めたりするのは、記述的アナリティクスに該当します。情報を解釈して判断する大部分を意思決定者自身が担います。ワクチンの効果を検証するのは診断的アナリティクスです。ランダム化比較実験や統計的因果推論の手法を用います（次回以降で解説します）。天気予報は、予測的アナリティクスに当たります。過去のデータと現在の観測情報から未来の天気を予測します。指示的アナリティクスでは、例えば最適な配送経路を計算するのに数理最適化の手法を用います。

次回以降は、これら4つのアナリティクスを詳しく見ていきましょう。