中小企業診断士の坂井です。
データに基づいた経営判断の重要性はますます高まっていますが、そのデータを正しく読み解き、意思決定に反映するためには「統計思考」が欠かせません。単に数値を眺めるだけでなく、統計学の基本的な概念や分析手法を使いこなすことで、思い込みやバイアスを排除し、根拠ある決断を下せるようになります。
本記事では、「平均と中央値の使い分け」「相関関係の正しい捉え方」「A/Bテストによる施策評価」など、中小企業でもすぐに活用できる統計思考のポイントをわかりやすく解説します。
このページの目次
1. 統計思考の重要性とは？
1-1. 経験則だけでは見逃すデータの真実
経営者や現場担当者の「経験」「勘」といった定性的な情報は、確かにビジネスにおいて重要な要素です。しかし、それだけに頼っていると、思い込みや習慣的なバイアスが入り込み、真の原因分析や正しい方向性の判断が難しくなることがあります。
そこで有効なのが、統計学の視点を取り入れること。データを定量的・客観的に解析し、検証することで、「本当にその仮説は正しいのか？」を検証しやすくなります。
1-2. 統計思考がもたらすメリット
- 根拠のある決断：どの施策を優先するか、どの市場に注力するかなど、投資判断に説得力を持たせやすい
- リスクの最小化：予測に基づいて経営資源を配分できるため、無駄なコストや機会損失を減らせる
- PDCAサイクルの促進：統計的な分析により、計画（Plan）→実行（Do）→検証（Check）→改善（Action）の精度が高まる
2. 平均と中央値、どちらを使うべきか？
データ分析の最初のステップとして、「平均」と「中央値」の使い分けを正しく理解することはとても重要です。
2-1. 平均（Mean）
「平均」は、すべての値を合計してその数で割った値です。
- メリット：全体像を把握しやすい。データが分散していない場合に有効。
- デメリット：一部の極端な値（外れ値）に大きく影響される。
たとえば、社員の年齢や給与に外れ値があると、平均が大きく引き上げられたり引き下げられたりして、実態を正確に反映しないケースがあります。
2-2. 中央値（Median）
「中央値」は、データを小さい順または大きい順に並べたときの真ん中の値です。
- メリット：外れ値の影響を受けにくく、全体の“真ん中”をより正確に示せる。
- デメリット：平均ほど分かりやすくない場合もある。データの規模や目的によっては使い所が限定される。
従業員の給与や顧客の購買単価など、ばらつきが大きい（＝外れ値が存在しやすい）データでは、中央値を確認することで、全体を正確に把握しやすいのです。
2-3. 使い分けのポイント
- データのばらつき（分散）が小さい場合：平均値で全体傾向を掴んでも問題ない
- 外れ値が存在している場合：中央値でデータの実態を把握するほうが望ましい
- 双方を併用する：平均と中央値の差分を見て、外れ値の影響度合いを測る
3. 相関関係の読み解き方
3-1. 相関関係 ≠ 因果関係
売上と広告費の間に強い相関があるとき、その一方が他方の原因になっているように思われがちです。しかし、相関関係が高いからといって、必ずしも因果関係があるとは限らない点に注意が必要です。
たとえば、「月の平均気温」と「アイスクリームの売上」に相関があったとしても、アイスクリームの売上増加の唯一の原因が気温上昇とは限りません。気温だけでなく、休日数やイベントの有無など、さまざまな要因が影響している可能性があります。
3-2. 相関分析の活用シーン
- マーケティング：広告施策と売上、SNS投稿の頻度と顧客認知度などの関係を探る
- 生産管理：原材料価格と生産量、季節要因と稼働率の関係を把握して需給バランスを調整
- 人事管理：研修受講回数とパフォーマンス評価、新入社員の配置と離職率などの関係を検証
3-3. 相関関係を掘り下げるために
相関があることが分かったら、その背後にある要因やメカニズムをさらに調査し、因果関係を確かめるための検証を進めるとよいでしょう。そのステップで、A/Bテストや回帰分析など、より高度な統計手法を活用するケースが増えます。
4. A/Bテストによる施策評価
4-1. A/Bテストとは？
A/Bテストとは、2種類（または複数）のパターンを用意し、どちらがより良い結果をもたらすかを比較検証する手法です。主にデジタルマーケティングの領域で用いられ、
- Webサイトのデザイン（ボタンの色や配置）
- 広告コピー
- メールマガジンの件名や配信タイミング
など、あらゆる施策の効果検証に用いられています。
4-2. 施策評価を客観的に行うメリット
- 意思決定の迷いを減らす：どの施策がより成果を出せるかをデータで確認できる
- 低コスト・短期間で試行可能：一部の顧客やユーザーだけに試すことで、失敗リスクを最小化
- 継続的なPDCA：結果を踏まえて次回施策をブラッシュアップし、改善サイクルを回せる
4-3. 中小企業での活用事例
製品チラシやメール案内のキャッチコピーを変えたAパターン、Bパターンを作成し、一部顧客に配信・郵送して反応率（問い合わせ数、注文数など）を比較。結果の良かったパターンを正式採用するだけでなく、そこから学んだポイントを他の販促活動にも応用することで、販促効率を高めている企業があります。
5. 統計思考の導入で思い込み・バイアスを排除する
経営判断に統計的な視点を導入すると、「実は〇〇だと思っていたけれど、データを見ると違っていた」という場面が頻繁に出てきます。これは、前提条件や思い込みを検証する良い機会です。
5-1. バイアスの種類
- アンカリング効果：最初に得た情報に引きずられる
- 確証バイアス：自分の仮説を裏付ける情報ばかり集める
- 保守バイアス：新しい情報よりも既存の考えを優先する
統計的な分析は、こうしたバイアスが入り込む余地を低減し、事実ベースで判断を下すのに役立ちます。
5-2. データの信頼性確保
もちろん、データにも質があります。誤ったデータや偏ったサンプル、意図的に操作されたデータでは正確な分析ができません。
- データの収集元を明確にする
- サンプルサイズ（件数や対象範囲）のバランスを確認する
- 異常値や入力ミスを検証する
正確で信頼できるデータのもとで統計手法を適切に活用することが、効果的な経営判断の前提となります。
6. 中小企業診断士によるサポートでさらに効果的に
「統計思考を取り入れたいけれど、どこから始めればいいのか分からない」「分析に手間と時間がかかりすぎる」という場合、中小企業診断士などの外部専門家を活用する方法も検討しましょう。
- KPI（重要指標）の設定支援
貴社の業種や事業モデルに合わせて、本当に追うべき指標は何かを一緒に整理します。 - データ収集・分析体制の構築
ExcelやBIツール、クラウドサービスなど、状況に合ったツール選定をサポート。 - 統計手法のレクチャー・実行支援
相関分析やA/Bテストなど、統計学的なアプローチの実践を手取り足取りフォロー。 - 改善策の提案と実行フォロー
分析結果から見えた課題に対して、経営戦略や組織面での具体的な改善プランを提示し、実行を伴走支援。
外部視点を導入することで、経営者が本業に集中しつつ、根拠ある分析を着実に進められる体制を整えられます。
7. まとめ：統計を味方に、確かな経営判断を
経営のスピードアップが求められる中で、勘や経験だけに頼る意思決定には限界があります。平均と中央値の正しい使い分け、相関関係の読み解き、A/Bテストによる施策検証など、基本的な統計手法をうまく活用することで、思い込みやバイアスを取り除き、より精度の高い経営判断が下せるようになります。
中小企業であっても、小さなデータから大きな成果を得ることは十分可能です。社内に統計的な視点を根付かせることで、持続的な成長と競争力の強化につなげていきましょう。もし、「どの指標から手をつければいいのか」「具体的に統計手法を学びたい」というニーズがあれば、ぜひお気軽にご相談ください。私たち中小企業診断士が、統計思考による経営強化を力強くサポートいたします。
