「本来見えないものを見て理解できるようにする」データの視覚化とそのビジョン 対談:データビズラボ 永田ゆかり氏 × コンセント 大崎優(前編)
- デザイン経営
- ブランディング
コロナ禍、DX、SDGs、デザイン経営。経営の在り方に変化が迫られる中、ビジョンの見直しやリブランディングに取り組む企業が増えています。
「人間中心のデータビジュアライズと活用」をミッションに掲げ、昨年2020年10月の社名変更を機にリブランディングを実施したデータビズラボ株式会社(以下、データビズラボ社)の代表永田ゆかり氏と、コンセントの取締役で企業のデザイン経営の推進を支援するDesign Leadershipのメンバーの大崎優が対談を実施。ビジョンやブランディングの捉え方、経営との関係についての対談の内容を前編と後編に分けてご紹介します。本記事はその前編です。
永田ゆかり氏
データビズラボ株式会社 代表取締役社長
早稲田大学政治経済学部卒。アクセンチュア、楽天、KPMGなどを経て、データビズラボ株式会社を創業。現・同社代表取締役社長。データ分析、データ視覚化(ビジュアライゼーション)のコンサルティングの他、研修・セミナー講師、各種講演などを国内外で多数務める。内閣府 日本学術会議 総合工学委員会社会に資する可視化の小委員会 委員、Tableau Ambassador、Tableau ZEN MASTER 2019/2020/2021、早稲田大学トランスナショナルHRM研究所招聘研究員。
著書に (SBクリエイティブ)がある。
大崎優
株式会社コンセント取締役/シニアサービスデザイナー
武蔵野美術大学視覚伝達デザイン学科卒業。サービスデザイナー、アートディレクター。2004年株式会社アレフ・ゼロ(現 株式会社コンセント)に入社し、2015年より株式会社コンセント取締役を務める。グラフィックデザイン、新規事業開発支援、製品・サービスのデザイン、企業の開発フロー構築支援、ブランディング支援などを行う。2012年にサービスデザイン事業部を立ち上げ、サービスデザイン人材の育成にも携わる。特定非営利活動法人 人間中心設計推進機構(HCD-Net)評議委員。「Xデザイン学校(X DESIGN ACADEMY)」アドバイザー・講師。コンセント Design Leadershipメンバー。
「データの視覚化」の意義
人間の脳とデータをつなぐ回線を太くする「データの視覚化」
大崎:はじめに、データビズラボ社の事業についてお聞かせください。
永田氏:データビズラボはデータ分析と視覚化を専門とした提案型のコンサルティングファームで、約2年前に起業しました。ビジネスコンサルティング力をもちつつデータを扱うことに長けたプロフェッショナルのコンサルタントが在籍しています。ビジネスの本質的な課題を発見し、デジタル投資の最大化にコミットするというビジョンのもと日々業務に当たっています。具体的には、各種データ分析と視覚化、クラウドデータ分析基盤の構築、BIツールの導入コンサルティング、社内データ活用(デジタルトランスフォーメーション:DX)推進の一環として企業向けのデータ分析の研修講師も務めさせていただいております。
データビズラボ社のサービスラインアップ。多種多様なデータ分析と視覚化のニーズに応えている。
大崎:「本質的な課題を発見してデジタル投資の最大化にコミットする」という成果に対して、データ視覚化はどう寄与するのでしょうか?
永田氏:データの視覚化は、人間の脳とデータをつなぐ回線を太くして、データの微妙なニュアンスや多様な在り方などを誰もが鋭敏に感じ取れるようにすることだと思っています。組織とデータを高度に有機的に統合するイメージですね。
大崎:視覚化するということを突き詰めていくと、お客さまである組織の業務や価値を変えていくことにつながっていきますね。
永田氏:そうですね。そこも併せて取り組むことで組織全体のパフォーマンスが大きく引き上げられますし、社会全体ともデータを通じて太い回線でつながることができます。データの視覚化は、単にデータをきれいに整えて表示するのとは全く違うことです。
具体化しないと始まらない
大崎:永田さんのおっしゃる組織に資するデータの視覚化は、企業や業態に細かく対応したコンサルティングが必要だと思うのですが、どのように進めているのですか?
永田氏:お客さまに明確なイメージがあれば、そのイメージをスケッチングをしていただきお伝えいただくケースもありますが、明確なイメージをもたれているケースはそう多くはありません。私どもでは「ビジネスにおける課題をデータでどのように解決するかのベストプラクティス」をもっておりますので、「あったらうれしいもの」についての仮説をある程度カタチにしてから、要件をある程度詰めてスタートすることが多いですね。具体的なものをお見せしないと具体的なフィードバックができないと思うので、不完全な状態でもまず一度形にして具体的なものをお客さまにご提案する。手戻りを恐れず、かなりアジャイルに進めていきますね。
大崎:永田さんの著書『データ視覚化のデザイン』にも、「まず具体化しないと具体的な検討が始まらない」ということを書かれていますよね。
私は高校生の頃からデザインに携わっていますが、デザインによってどんなことが起こるのか、視覚化することで思考のプロセスがどのように変わるのか、デザイナー自身も言語化しづらい部分があります。永田さんのこの言葉はシンプルですが、力強い言葉だなと思いました。
『データ視覚化のデザイン』
2020年6月にSBクリエイティブより発行された永田氏の著書。データが示す意味を明確にし、より多くの方々に興味をもってもらうための、データ視覚化の手法が、自身の経験をもとに詳細に解説されている。
永田氏:ありがとうございます! ほどよく具体的になっているものを練る方が効率的ですし、具体化されてから得るインスピレーションの方が質が高いと感じています。その点では、データ分析者もデザイナーも似ている部分はありますね。
大崎:具体的な形にすることで、これまでもっていた数字がただ視覚化されるだけでなく、発見が得られますね。
永田氏:その通りです。そして新たな発見だけでなく、当たり前のことを当たり前に把握すること、当たり前の積み重ねを丁寧に確認することがすごく重要だと思っています。
視覚化を通したデータ活用は、導入すればすぐに価値が出せるものではないですし、すぐに投資を回収できるものでもありません。そのため、導入の決断をしていただくのは大変なことです。ですので、そのご判断をサポートできるように、「デジタル化」や「DX」を抽象的に捉えていたお客さまの視界をクリアにしていくことが私どもの仕事であるとも思っています。
未体験の価値をどう伝えていくか
大崎:そうしたデータの視覚化がもつ価値を共有するためにも、お客さまに永田さんのもつビジョンに共感していただくことは重要だと思います。お客さまとのコミュニケーションで工夫していることはありますか?
永田氏:とても愚直なやり方ですが、素早くアウトプットを提示して大きく舵を切ることが重要です。ウォーターフォール的に考えて全てのステップが完了・決定してからでないとものをつくるべきではない、もしくは分析すべきではないと思われていらっしゃるお客さまも多いのですが、たとえデータが不揃いであっても具体的なアウトプットを見ていただくことで、危機感や現実感を強く感じていただけますし、実際新たな気付きがあることが多いです。やはり具体的なデータを見る方が、受けるインパクトも強い。その後の信頼構築もそこから始まっていくことが多いです。
大崎:視覚化されたデータを誰が見るか、どのように業務に役立てるかを御社側が見つけ出すのは、高度なプロセスだと思うのですが。
永田氏:お仕事をご依頼いただくとき、お客さま自身でもデータ分析や視覚化で得られるものがわからない、ということの方が多いです。その場合、仮説ベースでケースやオーディエンス(ユーザー)を設定してわかりやすくお伝えするようにしています。オーディエンスは丁寧に細分化した方が洗練されたものがつくれるので、また違うオーディエンスで検証するときは、それに合った情報設計が重要だ、とお伝えしています。
コンセントさんはデザイン経営の価値やデザインそのものについて、お客さまにどのようにお伝えしていますか?
大崎:要件が決まる前の「何をしていいかわからない」という段階からご相談をいただくことが多いので、最初の論点を的確に整理し解決に向けての道筋をお示しするようにしています。また、永田さんがおっしゃるように、素早くカタチにしてみて、デザインの効果をイメージしていただくこともあります。
ユーザー徹底主義を貫く理由
大崎:インパクトのあるデータをお見せすることで、具体的にはお客さまにどういう変化が起こりますか?
永田氏:今まで、エクセルを使って数字の羅列のみでデータ管理をされていたお客さまに、「UI(ユーザーインターフェイス)やUX(ユーザー体験)がよくなったおかげで、みんながデータをきちんと見るようになった」と喜んでいただいたり、モバイル端末でも確認できるようにした際は「データがより身近になった」と感謝していただきました。また、「何事もすぐアクションにつなげられるようになった」「誰かにアクションを促しやすい環境づくりが叶った」というお話を、お客さまからよくうかがったり、コミュニケーションを通じて感じることがあります。
大崎:なるほど。人の行動を変える力がデータの視覚化にはあるのですね。
UIやUXという言葉に関連して、著書でも「デザイン」という言葉を使われています。データビズラボさんはデザインというものをどう捉えていらっしゃいますか?
永田氏:当社では日頃から「ユーザー徹底主義」「顧客徹底主義」を貫いています。担当者の発想は使用するツールに引っ張られてしまいがちなのですが、エンジニアリング過程では何度も立ち返り常にユーザー中心の設計、開発を心掛けていますね。その点がデザイン技術やデザインマインドに通じるところかもしれません。それが著書にデザインという言葉を用いた理由でもあり、「設計」という意味合いも込めています。
私どもではさまざまなプロダクトを実装・開発したり、サービスを提供していますが、億の金額を投じたデジタル施策でも視覚化されている部分が良くないと、せっかくのデータが活用されず2〜3割は無駄になっているなと感じることがあります。だからこそユーザビリティーを徹底的に考慮したいと思っています。過去にもツールを導入しても使われなくなる現場をたくさん見てきたので、こうした問題を解決する1つの手法としてデザインがあると思っています。
大崎:ユーザー中心ではないがゆえの損失はやはり大きいのですね。
永田氏:そうですね。課題は感じています。
「データの視覚化」に込めたビジョン
「当たり前」のことを見続ける価値
大崎:ここまでお話をお聞きしてきて、データを視覚化することに深い信念をもち取り組んでいらっしゃるのだなと感じました。データの視覚化ができた「先」に、永田さんに見えているのはどんなビジョンなのでしょうか?
永田氏:扱い方のわからないデータに「活用」という名目で莫大な投資をすることは、企業にとって、時に怖さも感じることがあると思います。
データを見えるようにする、見えないものを形にするということは、そうした目に見えない莫大なデータをもとに判断するという恐怖に対抗する勇気をもたらすことができるのではないかと思っています。
大崎:それは過去のご経験からそう思われたのですか?
永田氏:私は前職でBIツールに出会ったことをきっかけにデータ分析やデータの視覚化に興味が湧きました。見えるようにすることで生まれるインパクトの大きさや、当たり前だと思っていたことが覆るといった経験を通して、「人間は認知バイアスや思い込みで動いているのだな」ということが身に染みてわかりました。
そこからデータ視覚化を起点に学び始めて、データ視覚化とは切っても切れないデータ分析や基盤についても学ぶなど自らも情報発信をしてきたのですが、「やっぱり何も見ていなかったのだな」という腹落ち感が自分自身の中であり、それが今の事業につながっています。
視覚化すると「これは当たり前だよね」という反応をされることもありますが、当たり前のことこそ見る価値があると思っています。微かな変化は、当たり前のことを見続けていないと気付けないものです。
「見えていないもの」に思いを馳せる
大崎:「見えないものを見えるようにし恐怖に対抗する」、安心できるということですが、これは組織や事業のマネジメントにも当てはまりますよね。
例えば、コンセントではプロジェクトの効率性や生産性に課題があったのですが、一昨年それらを見る指標を一新しました。指標化することで、自分のやっている仕事の生産性が目で見て理解できるようになりました。データを根拠にして、あるプロジェクトでの自分の生産性が低かったとしても別のプロジェクトでリカバリーしようといった行動が起こるようになった。つまり自分の仕事のストーリーをつくれるようになった。永田さんのお話を聞いて、指標化・視覚化されたデータがあることで、そこにある種の「安心」が生まれたのだなと思いました。
永田氏:根拠となる安心材料があれば、そこを起点に仕事の在り方を広げて考えることができますものね。
大崎:指標を見て行動している社員の姿勢そのものが、経営者としての安心でもありますね。
永田氏:おっしゃる通りだと思います。一方で、最近、データを視覚化できる廉価なツールがいろいろと出てきて便利になっているからこそ、「見えていないもの、データになっていないもの」に思いを馳せること、そして思いを馳せる力の重要性も浮き彫りになっていると思います。
大崎:そのお考えはよくわかります。先ほどのコンセントの指標の例でも、視覚化された後の現場の行動を予測し考えて「あえて視覚化していないもの」があります。正確性にとらわれ過ぎると本質を見失いますし、情報が多いと行動を喚起しません。社員は指標として視覚化されていないものも想像しながら仕事をすることになります。
見えてないものに思いを馳せるということはすごく大事ですし、視覚化を行う責任として、「何を見せるか」を判断するのは「何を見せないか」を判断することに等しく重要だと思いました。
永田氏:個人のキャリアの話になりますが、データやデジタル界隈で頭角を現す人は、データ分析や視覚化をしながら、実際に調査するのが難しく捉えどころのない内容に対しては、いくつかの手掛かりをもとに論理的に推論するフェルミ推定がきちんとできる人が多いです。
仮説を立てる際にそもそもデータが不足していたり、データの精度が低かったりすることもありますので、本質を捉えるためには見えていないものを含めて幅広く思考できることがすごく重要だと思っています。