データ分析は「比べ方」で変わる｜全体平均と内訳から問い直す

「期限内に完了した割合が、84%から75%へ下がった」。この数字だけを見ると、現場の仕事が遅くなったように感じます。ところが、仕事の種類ごとに見ると、どちらも期限内に完了した割合は上がっていた。そんなことが起こります。

計算が間違っているとは限りません。個々の仕事の成績と、どの仕事がどれだけ集まったかという構成が、全体の数字には一緒に表れるからです。

データから問い直すとは、都合のよい数字を探すことではありません。記録された事実を確かめ、何を比べれば判断できるのかを設計することです。冒頭の比較のダッシュボードでは、同じ架空データを「全体」「内訳」「構成をそろえた比較」の3つの見方で確かめられます。

操作と計算規則をまとめて確認する場合は、全体平均と内訳を比べるデータ分析デモをご覧ください。

分析の前に「何を決めたいか」を一文にする

「状況を見える化したい」だけでは、画面に載せる数字が増え続けます。まず、誰が何を決めるための分析なのかを一文にします。

同じ期限内完了率でも、次の問いでは必要な情報が違います。

決めたいこと	最初に確かめる数字	追加で必要な情報
約束した期限を守れているか	全体の期限内完了件数・対象件数	遅れた案件、遅延日数、顧客への影響
どの仕事の進め方を見直すか	仕事の種類別の率と件数	待ち時間、やり直し、担当間の受け渡し
増えた仕事に体制が合っているか	種類ごとの件数と構成比	必要な技能、処理時間、受注の見通し
導入した仕組みに効果があったか	条件をそろえた前後の結果	比較対象、同時に変わった条件、観測期間

顧客との約束を確認する場面では、全体実績が重要です。仕事の進め方を比較する場面では、内訳や構成も必要です。改善策の効果まで判断するなら、単なる前後比較からもう一歩進む必要があります。

指標を評価や目標として運用するときの論点は、KPIを意思決定に使える指標へ見直す方法で扱っています。この記事では、その手前にある「何と何を、どの条件で比べるか」に焦点を当てます。

全体は84%から75%へ低下。それでも内訳は改善する

受託・サポート業務を想定した架空例です。決まった手順で進める「通常対応」と、案件ごとの確認や調整を伴う「個別対応」の2種類があるとします。分類は結果を見て付け替えず、受付時の同じ基準を両期間に使います。

対象は、各期間に期限を迎えた依頼です。期限後の集計時点で、未完了の依頼も期限内に完了しなかった件数に含めます。「完了した依頼だけ」を分母にして、遅れている仕事を集計から消さないためです。この例では、取消・期限変更はなく、記録もすべてそろっているものとします。

仕事の種類	前期：期限内／対象	前期の率	当期：期限内／対象	当期の率
通常対応	72／80件	90%	19／20件	95%
個別対応	12／20件	60%	56／80件	70%
全体	84／100件	84%	75／100件	75%

通常対応は5ポイント、個別対応は10ポイント上がっています。それでも、全体では9ポイント下がっています。「ポイント」は割合同士の差であり、「9%減」とは区別します。

理由は仕事の構成です。前期は通常対応が80%、個別対応が20%。当期はその逆で、もともと期限内完了率が低い個別対応が80%を占めます。全体の率は次のように計算できます。

• 前期：90% × 80% ＋ 60% × 20% ＝ 84%
• 当期：95% × 20% ＋ 70% × 80% ＝ 75%

全体の率は、期限内の件数を合計し、対象件数の合計で割った値です。種類ごとの率を単純平均してはいけません。それぞれが何件を代表する数字かを考慮する必要があります。

このように、集団全体と内訳で傾向が逆転する現象は「シンプソンのパラドックス」として知られています。英国国家統計局（ONS）の解説（新しいタブで開きます）も、全体の数字を読む際に集団の構成を確かめる重要性を示しています。上の件数はその資料からの引用ではなく、この記事のために作成した架空データです。

仕事の構成をそろえると、何が分かるか

次に、「通常対応と個別対応が同じ割合だったら、両期間の率はどう見えるか」を確かめます。

たとえば両期間を通常対応50%・個別対応50%にそろえます。各種類の期限内完了率はそのまま使い、比較に使う構成比だけを共通にします。

• 前期の比較値：90% × 50% ＋ 60% × 50% ＝ 75%
• 当期の比較値：95% × 50% ＋ 70% × 50% ＝ 82.5%

共通の構成では、当期のほうが7.5ポイント高くなります。ダッシュボードの「構成をそろえる」では、この共通比率を動かせます。元の件数や実際の全体実績は書き換えません。

50対50だけが正解ではない

比較の目的に応じて、どの構成を基準にするかを決めます。

比較に使う共通の構成	前期の比較値	当期の比較値	差
前期と同じ：通常80%・個別20%	84%	90%	＋6ポイント
半々：通常50%・個別50%	75%	82.5%	＋7.5ポイント
当期と同じ：通常20%・個別80%	66%	75%	＋9ポイント

前期の仕事構成を基準に継続比較するのか、現在の仕事構成で過去と比べるのか。基準の選択も分析の一部です。結果がよく見えるよう毎回変えるのではなく、選んだ理由と比率を画面・報告に残します。

この例では、どの共通比率でも当期が上回ります。しかし、種類ごとの変化が一方で上昇、もう一方で低下する場合には、基準の選び方で全体の比較方向も変わり得ます。

全体の低下と、内訳の改善を同時に受け止める

構成をそろえた82.5%は、比較条件を置いて計算した参考値です。「当期の本当の実績は82.5%だった」と置き換えることはできません。

実際には当期の100件中25件が期限内に完了していません。前期は16件でした。仕事の構成が変わった理由を説明できても、顧客が待った事実は残ります。一方、全体が下がっただけで「各担当の仕事が悪くなった」と結論づけることもできません。

ここからは、二つの確認を並行して進められます。

• 目の前の遅れへの対応。 遅延している案件、顧客への説明、優先順位、応援の必要性を確認する。
• 仕事の構成に合う体制の検討。 個別対応が増えた理由、必要な技能、確認待ち、受注条件、今後の構成を確認する。

内訳を開く目的は、全体の悪化を帳消しにすることではありません。何が起きたかを分け、対処を具体的にすることです。

種類別の率が上がっても、施策の効果とは限らない

「新しい仕組みを導入した後に、種類別の率が上がった」という観測だけでは、その仕組みが原因とは決まりません。同じ分類の中で案件の難しさが変わった、人員が増えた、季節要因があった、記録方法が変わった、といった可能性もあります。件数が少ない区分では、数件の違いで率が大きく動くことにも注意が必要です。

施策の効果を知りたいなら、導入していない比較対象や複数期間の推移など、目的に合う検証を考えます。英国政府の効果検証ガイド（新しいタブで開きます）も、変化の観測と、その変化を施策に帰属させる判断を区別しています。このダッシュボードは比較条件を理解するためのもので、効果量の推定や統計的な有意差の判定は行いません。

比べる単位・期間・分類をそろえる

構成比を見る前にも、確認したい条件があります。数字の名前が同じでも、数え方が違えば同じ比較にはなりません。

比較の条件	ずれやすい例	そろえること・分けること
1件の単位	一方は依頼数、他方は作業回数。再対応のたびに1件増える	依頼単位の結果と、作業量を別集計にする
対象期間	前期は期限日基準、当期は完了日基準	同じ日付基準で対象を抽出する
仕事の分類	結果を見て「難しい案件」へ移す	受付時点など、分類する時点と基準を固定する
比較範囲	部門移管で集計対象が増減した	当時の組織実績と、同じ対象を追う比較を区別する
記録の状態	前期は締め済み、当期は入力途中	集計時点・確定状態・不足件数を添える

すべての条件を無理に同一にすればよいわけではありません。対象の構成が変わったこと自体を知りたい場合もあります。そろえた条件と、変化として観察する条件を区別することが重要です。

また、対象件数が0なら、その区分の率は0%ではなく未算出です。分類が不明な依頼を黙って除けば、分類できた依頼だけの成績になります。不明・未入力の件数を残し、どこまでを対象に計算できたのかを示します。

独自ダッシュボードを「問いを確かめる画面」にする

冒頭のダッシュボードは、一つの指標を大きく表示するだけでなく、問いに応じて見方を切り替える設計です。

1. 全体を見る。 実際にどれだけ期限を守れたか。全体の率と、分子・分母を読む。
2. 内訳を開く。 どの種類の率や件数が変わったか。種類別の結果と構成比を一緒に読む。
3. 構成をそろえる。 同じ構成を当てはめるとどう比べられるか。参考値の基準を画面上で変更する。

このとき、実績と参考値の表示を分け、基準を動かしても実績は残します。さらに元の件数と計算式へ戻れるようにします。「グラフが変わった」だけでなく、「どの前提を変えたので結果が変わったか」を読めることが大切です。

会計のダッシュボードでも、数値と計算根拠を併せて扱い、対象月や入力・連携の状態を画面で確かめられる設計が役立ちます。計算定義の版と取込資料の版を分けて残せば、同じ月の数字が変わったときに、どの条件や記録が変わったのかを調べられます。

同じ月の数字が変わったとき、現場の動きが変わったのか、後から記録がそろったのか、採用する資料や計算条件が変わったのか。その違いを説明できることは、どの業務のダッシュボードにも役立ちます。正本や履歴の持ち方は、在庫管理・生産管理・会計システムをつなぐデータ設計で詳しく説明しています。

数字から、次の確認と行動へつなげる

分析結果を共有するときは、「何%上がった・下がった」で終えず、次の順序で記録します。

• 分かった事実： 全体は84%から75%へ低下。種類別では両方上昇し、個別対応の構成比は20%から80%へ増加した。
• まだ分からないこと： 構成が変わった理由、種類別の率が上がった理由、今後も同じ構成が続くか。
• 次に確かめること： 個別対応の受付理由、工程ごとの待ち、必要な技能、案件別の遅延状況を確認する。
• 判断すること： 確認結果を踏まえ、優先順位、受注条件、分担、手順のどこを変えるかを決める。担当者と見直す時期も残す。

期限内完了率だけで、仕事の価値や事業の健全さをすべて判断することもできません。品質、顧客への影響、必要な工数や費用も併せて見ます。忙しさと利益・手元資金の違いは、固定費・原価・利益・資金繰りの違いを確かめる記事でも体験できます。

データ分析の価値は、数字を一つの結論へ押し込むことよりも、判断に必要な違いを見つけるところにあります。何を数え、何と比べ、どこまで言えるかを確かめる。その問いを記録と画面に落とすことで、経営の判断と現場の行動をつなげられます。

改善計画では、比較したい問いの整理から、集計条件、独自ダッシュボード、元の記録へ戻れる業務システムまで一緒に設計します。データ活用・業務システム開発の支援内容をご覧ください。「会議で同じ数字の解釈が割れる」「全体の数字だけでは何を直すべきか分からない」といった状況から、ご相談いただけます。