データの分析結果をわかりやすく知りたい、伝えたいというときに強力な味方となるのが、データビジュアライゼーションです。チャートやグラフ、マップなどの視覚的な方法を用いて分析結果を示すことで、情報やデータの意味、それらが持つストーリーを、直感的に理解しやすく、あるいは説得力を伴って伝えることができます。

とりわけビッグデータをビジネスに活用する際は、このデータビジュアライゼーションによる表現が欠かせません。膨大な量のデータが何を指し示しているのかを素早く理解するには、数字やテキストを並べて説明するだけではあまりに力不足です。

本記事では、データビジュアライゼーションの有用性や活用例について解説します。また、効果的で魅力的なデータビジュアライゼーションを作成するヒントも紹介します。実際にデータをビジュアライズするときの参考にしてください。

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データビジュアライゼーションとは、情報やデータのグラフィカルな表現を意味します。データビジュアライゼーションは、チャート、グラフ、マップなどの視覚的な要素を使用することで、データの傾向、外れ値、パターンを見て理解する方法を提供します。

ビッグデータの世界では、大量の情報を分析して、データドリブンな意思決定を行うにあたり、データビジュアライゼーションのツールとテクノロジーが必要不可欠です。

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私たちの目は色やパターンに引き付けられ、赤と青や四角と丸などをすぐに見分けることができます。私たちの文化は、アートや広告、テレビ、映画などのあらゆるものを含む、視覚的な文化です。 データビジュアライゼーションは、人々の関心を引き、メッセージに注意を向けさせ続ける、別の形の視覚的アートです。チャートを見ると、すぐに傾向や外れ値を認識でき、目で認識できたものは、すぐに吸収することができます。これは、目的を持ったストーリーテリングです。大型のスプレッドシートデータを凝視しても、傾向を見出せなかった経験がある方は、ビジュアライゼーションがどれだけ効果的となり得るかお分かりになるでしょう。

ビッグデータの利用が可能となった今、それを理解する必要があります

「ビッグデータ時代」の急速な展開 (英語) に伴い、ビジュアライゼーションは、日々生成される数兆行にも及ぶデータを理解するためのツールとして、ますます重要となっています。データビジュアライゼーションは、データを理解しやすい形に整理して、傾向や外れ値を明らかにすることによって、ストーリーを伝えられるようにします。優れたビジュアライゼーションは、不要な情報を排除して、有益な情報を明らかにしたストーリーを伝えられます。 しかしながら、これは、単にグラフを飾って見た目を良くすることや、インフォグラフィックの「情報」部分を手早く作成するような簡単なことではありません。効果的なデータビジュアライゼーションは、形式と機能との間で慎重にバランスをとる作業を必要とします。非常にシンプルなグラフは、面白みがなくて誰の目にもとまらない可能性がある一方で、強力なメッセージを伝えられる可能性があります。また、非常に美しいビジュアライゼーションは、的確なメッセージをまったく伝えられない可能性がある一方で、多くの情報を提供できる可能性があります。データとビジュアルは連携する必要があり、優れた分析と優れたストーリーテリングを組み合わせる手法が存在します。

どのような職業でもデータビジュアライゼーションが重要である理由は何でしょうか

データを理解しやすくする (英語) ことによって恩恵を受けない業界を思い付くことは難しいでしょう。すべての STEM 分野にとって、データを理解することにはメリットがあります。政府、金融、マーケティング、歴史、消費財、サービス業、教育、スポーツなどの分野でも同じです。 私たちは常にデータビジュアライゼーションについて詩的に表現していますが (皆さんが見ているのは、結局は、Tableau の Web サイトです)、そこには否定し難い、現実的かつ実用的な適用方法が存在します。また、ビジュアライゼーションは非常に広く使用されていることから、育成すべき最も有益な専門スキルの 1 つでもあります。ダッシュボードでも、スライド資料でも、より効果的に視覚的なメッセージを伝えることができれば、その情報をより効果的に活用できるようになります。 市民データサイエンティストの増加 (英語) の概念が広がりつつあります。そして、データドリブンな世界に対応するため、スキルセットが変化しています。データを活用して意思決定を行い、データが提供する「誰が」、「何を」、「いつ」、「どこで」、「どのように」といった情報のストーリーを視覚的な要素を用いて伝えられることが、専門家にとってますます重要となっています。従来の教育では通常、クリエイティブなストーリーテリングと技術的な分析との間に明確な線引きがされていますが、最近のビジネス環境でも、この両分野に対応できる人材が重要視されるようになっています。データビジュアライゼーションは、この分析とビジュアルストーリーテリングのちょうど真ん中に存在するものです。

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当然のことながら、データビジュアライゼーションを理解する上での最善の方法は、それを見ることです。なんて素晴らしい概念でしょうか。 オンライン上のあらゆる場所で、データビジュアライゼーションギャラリーやデータが公開されているため、どこから始めたら良いのか迷ってしまう可能性があります。そこで、Tableau は、史上最も優れた 10 のデータビジュアライゼーションの例を集めました。例として、歴史上の侵略のマッピング、。映画スクリプトの分析、高い死亡率の隠れた原因を発見するビジュアライゼーションなどがあります。 Tableau の公開ギャラリーでは、無料の Tableau Public ツールで作成されたビジュアライゼーションを多数公開するだけでなく、テンプレートとして使用できる、いくつかの一般的なスタータービジネスダッシュボードが提供されており、「今日の Viz」ではコミュニティによって作成された最も優れたビジュアライゼーションが複数集められています。これに加え、素晴らしい例、説明、ベストプラクティスに関する情報が含まれている、データビジュアライゼーションに関する優れたブログや書籍が多数あります。

さまざまなタイプのビジュアライゼーション

データビジュアライゼーションを考えたときに、最初にすぐに思い浮かぶのは、おそらくシンプルな棒グラフか円グラフでしょう。これらのグラフはデータを視覚化する際の不可欠な要素であり、多くのデータグラフィックでの一般的な基準となる可能性がありますが、適切なビジュアライゼーションには、適切な情報セットを組み合わせる必要があります。シンプルなグラフは、氷山の一角にすぎません。データを効果的かつ興味深い方法で提示するためのビジュアライゼーション手法は多数あります。 一般的なデータビジュアライゼーションの種類:

• チャート
• テーブル
• グラフ
• マップ
• インフォグラフィック
• ダッシュボード

より具体的なデータビジュアライゼーション手法の例

• エリアチャート
• 棒グラフ
• 箱ヒゲ図
• バブルクラウド
• ブレットグラフ
• カルトグラム
• 円ビュー
• ドット分布マップ
• ガントチャート
• ヒートマップ
• ハイライト表
• ヒストグラム
• マトリックス
• ネットワーク
• 鶏頭図
• 放射状ツリー
• 散布図 (2D/3D)
• ストリームグラフ
• テキスト表
• タイムライン
• ツリーマップ
• ウェッジ積み上げグラフ
• ワードクラウド
• ダッシュボード内でのあらゆる組み合わせ

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ビジュアライゼーションについて詳しく知りたい場合は、利用できるリソースがたくさんあります。データビジュアライゼーションとデータジャーナリズムは、ヒントやコツ、理論などを共有したいと考える高い熱意を持ったユーザーであふれています。

データビジュアライゼーションに関するブログは、出発点として理想的です。

ビジュアライゼーションの例、アイデア、学習用のリソースが詰まっている、Tableau が選んだ、優れたデータビジュアライゼーションブログの一覧を確認してください。 データビジュアライゼーションの背景にある理論について本の執筆や講義をする専門家の多くは、自身のブログを持ち、ビジュアライゼーション分野での最新の傾向の分析、および新しいビジュアライゼーションについての説明を掲載しています。それらのブログの多くでは、最新のグラフィックについての批評や、効果的なビジュアライゼーション作成のためのチュートリアルが提供されています。 また、最も興味深いビジュアライゼーションを特定するために、世界中から数多くのさまざまなデータビジュアライゼーションを収集しているブログもあります。ブログは、データビジュアライゼーションの特定のサブセットについて詳細を学ぶ、または優れたプロジェクトから関連性のあるアイデアを見つけるのに非常に効果的な手段となります。

書籍から過去の例や理論について学べます

Tableau が選んだ、データビジュアライゼーションの理論やプラクティスに関する優れた書籍の一覧を確認してください。 ブログは、変化するデータビジュアライゼーション分野について行くことができますが、書籍は理論が一貫して変わることのない領域に焦点が置かれます。人々は、その歴史全体を通して、データを視覚的に表すことに取り組んできています。1983 年に原版が出版された、データビジュアライゼーションに関する初期の書籍のうちの 1 冊は、データビジュアライゼーションの土台を作ったものでしたが、今でも引き続き意義ある書籍となっています。 新しい書籍でも、依然として同じ理論やテクニックを扱っており、いつの時代にも通じる例や実践的なヒントが提供されています。中には、すでに完了しているプロジェクトを取り上げ、アーカイブの表示として視覚的なグラフィックを本の形で提示するものもあります。

無料のコースや有料のトレーニングプログラムが数多く提供されています

今皆さんが見ている、この Tableau の Web サイトを含め、データビジュアライゼーションに関する、有料または無料の優れたコースやリソースが数多くあり、初心者からデータロックスターまでのあらゆるユーザーを対象とした、ビデオ、記事、ホワイトペーパーが提供されています。しかしながら、今回のこの記事では、他社が提供するコースについての具体的な推奨は行いません。

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データビジュアライゼーションおよびデータ分析に利用できる数十個のツール (英語) があります。これらのツールは、シンプルなものから複雑なもの、直観的なものから直観的でないものまで、多岐にわたります。すべてのツールが、ビジュアライゼーションテクニックを学ぼうとするすべてのユーザーに適しているとは限らず、業界や企業の目的に応じて拡張できるわけではありません。これらのオプションについて詳しく知りたい場合は、ここを読むか、ガートナー社のマジック・クアドラントなどの他社による詳細な分析を確認してください。 また、優れたデータビジュアライゼーションの理論とスキルは特定のツールや製品の域を超えるものです。このスキルを習得する際には、ベストプラクティスに焦点を当て、ビジュアライゼーションとダッシュボードについては、独自のスタイルを探索してください。データビジュアライゼーションがなくなることは当面ありません。そのため、使用するツールやソフトウェアを問わず活用できる、分析、ストーリーテリング、探索の基盤を構築することが重要となります。

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さらに関心を引き、ダイナミックで意味がある、そして多様なエンドユーザーから好評を得られるデータビジュアライゼーションにするには、どうしたら良いのでしょうか? これが、初心者であれベテランのデータアナリストであれ、ビジュアライゼーションのあらゆる作成者にとって最大の悩みです。良いビジュアライゼーションにしたいと誰もが望んでいるからです。うまく作成すれば、ビジュアライゼーションは興味深いストーリーを伝えます。また、スプレッドシートや棒グラフ、円グラフでは見出せないと思われる隠れた情報や細部を明らかにすることもできます。

まず具体的なヒントを読む前に、ビジュアライゼーションで何を達成したいかを考えましょう。それが、利用するデータを判断するのに役立ちます。

以下の質問に答えてみてください。

• 対象は誰か?
• 対象者が抱いている疑問は何か?
• 対象者のために自分はどのような答えを得ようとしているのか?自分が伝えようとしていることは何か?
• 自分のビジュアライゼーションから他にどのような疑問が生じるのか、あるいはどのようなディスカッションが生まれる可能性があるか?

作成に取りかかる用意ができたら、以下のヒントやテクニックを使ってください。直感的で関心を引き、より短時間で簡単に理解できるビジュアライゼーションになり、意図したメッセージが明確に伝わるため、エンドユーザーは具体的で有用な結論を得られます。また、「効果的なダッシュボードを作成するための 10 のベストプラクティス」でも他のヒントをご紹介しています。

1.内容に合ったチャートとグラフを選ぶ

何にでも使えるテンプレートはありません。ですからビジュアライゼーションでは、ストーリーを最もうまく伝え、データから生まれる重要な疑問に最もうまく答えを出せる適切な形式を、主要な目的と結び付けながら慎重に検討して選びましょう。場合によっては、関連するチャートを組み合わせるだけでも効果があることがあります。それによって掘り下げた探索が促され、ビジネスに役立つインサイトや行動を引き出す答えにつながるかもしれません。

一般的な形式

• 棒グラフは、単一のメジャー中でカテゴリーを比較するのに効果的であり、最も一般的なデータビジュアライゼーションの 1 つです。特に、複数のカテゴリーに分割できるデータを扱う場合に効果的です。
• ブレットグラフは、複数のメジャーを比較して目標に対する進捗状況を示します。計器盤 (つまりダッシュボード) の計器やメーター、温度計の役割を果たすようにデザインされました。
• 線グラフは、複数の異なるデータポイントを結んで、1 つの連続変化として示します。その結果、シンプルなわかりやすい方法で、ある値から別の値への変化を視覚化します。
• ヒストグラムや箱ヒゲ図を使うとデータのクラスタがわかりやすくなり、カテゴリー間の比較もできます。
• マップは、位置データに関する疑問の視覚化や地理的な探索に非常に役立ちます。
• 円グラフは、他のビジュアライゼーションに詳しい情報を加える場合に効果を発揮しますが、単独だとそれほど効果的ではありません。実際に、毎年の円周率の日 (3 月 14 日) には、データサイエンティストの Kaiser Fung 氏をはじめとする人々が、円グラフの過剰な使用に対して異議を唱えるために、何かの円グラフを取り上げてより適切な形に作り変える活動を行っています。

ビジュアライゼーションの他の形式や優れた例を学ぶには、このホワイトペーパーをお読みください。ブックマークすることをお勧めします。

2.レイアウトでは予想通りのパターンを使う

人間は、生まれつき視覚的な生き物です。目は、一目瞭然で重要な情報を示すものに引きつけられます。自然に私たちはパターンを探すものであり、パターンがランダムだったり理解できなかったりすると、ビジュアライゼーションの伝える情報はとても理解しにくくなります。

こうした人間の性質を利用するには、データを提示する順序や形式を、数字順、アルファベット順、連続的などにして、エンドユーザーが理解できるようにしてください。簡単な例を挙げると、左から右に読む言語を使っている場合、ビジュアライゼーションでも方向をその規則に合わせます。また、複数のグラフを使っている場合は、順序を統一してデータ間の関係がわかりやすくなるようにします。エンドユーザーがポイントからポイントへたどっていくと、すぐに混乱してしまうようなビジュアライゼーションは避けましょう。

3.色でわかりやすくしてデータストーリーを速やかに伝える

色は重要です。言葉を使わなくても、色で非常に多くのことを伝えられます。しかし、色の使用にはデリケートなバランスが求められます。最善なのは色をシンプルに保つことです。色は、情報を強調し目立たせるために使ってください。色を使いすぎるとうるさくなり、逆に単色にしたり同じ色で濃淡を使いすぎたりすると、データ同士の区別が付きにくくなる可能性もあります。

色から連想されるものにも注意を払う必要があります。エンドユーザーが理解できる直感的な色を使って、情報がスピーディに処理されるようにしましょう。たとえば温度を扱っているのであれば、赤で高温を、青で低温を表します。さらに、色の使い方も大きな影響を及ぼします。値が変わらないことを示す場合や、データ間の差異を強調する場合に便利です。

4.形状やデザインでコンテキストをわかりやすくする

コンテキストは、時間をかけて細かく見るのではなく一目で情報を解釈するのに役立ちます。テーマを形状で表現すれば、説得力のあるストーリーを伝えられるようになります。たとえば、アフリカの絶滅危惧種を示す上のチャートでは、絶滅の危機に瀕した動物とその危機の度合いが一目でわかります。値を示した棒グラフでは、それぞれの動物が数字とテキストに矮小化され、データもエンドユーザーも迷子になってしまいます。しかし動物のシルエットを使えば、はるかに関心を引き直感的なビジュアライゼーションになります。

5.値の視覚化でサイズを賢く使う

サイズは、適切な情報の強調にもコンテキストの追加にも役立ちます。先ほどのビジュアライゼーションを見ると、絶滅の危機に瀕した動物のシルエットでは、他の動物と比べたときの大きさがわかるようになっています。しかし、サイズで値の大きさを表すこともできます。これは、色を使う代わりに、データ値に応じて形状のサイズを変える手法です。

サイズで値を表す手法はマップにも向いています。ビジュアライゼーションで同じサイズのデータポイントが複数ある場合、同じように見えてしまい値は区別しにくくなります。そこで値に比例してサイズを変え、別の指標として色を加えれば、この例に見られるようにビジュアライゼーションはわかりやすくなります。

6.テキストは目的を持って慎重に加える

最後になりますが、どの種類のテキストをどのくらい使うかなど、テキストの選び方次第でビジュアライゼーションの質を高めることができます。テキストは、量が多すぎたり見やすく整理されていなかったりすれば邪魔になりますが、ビジュアルに頼るだけでは足りない場合もあります。テキストを使う場合は、重要な細かい情報を指摘するようにしてください。たとえば、ビートルズが人気絶頂の時期にリリースした代表的な曲やアルバムに対して、メンバー個人がどのように制作に携わったかを示す情報です。人間は生まれつき、言葉よりパターンや画像を優先して処理するようになっていますが、テキストを本当に有効な箇所に使えば大きな違いを生み出すことができます。

ビジュアライゼーションの質をさらに高めるのに役立つ、他のガイドラインもいくつかご紹介します。

最も重要なビューを最上部または左上隅に配置します。人は通常、まずその箇所に注目します。

• ビジュアライゼーション内のビュー数は 3 ～ 4 個に抑えます。ビューが多すぎると、全体像は細かい情報の中に埋もれてしまいます。
• フィルターが複数ある場合は 1 か所にまとめるよう心がけます。まとめたフィルターの周りに薄い枠線を付けると、共通の機能があることを巧妙に視覚で伝えられます。
• インタラクティブ機能は、非常にわかりにくいビジュアライゼーションと、誰もが分析できるビジュアライゼーションの分かれ目になることがあります。ストーリーを誘導し、探索を促してください。またインタラクティブ機能を組み込む場合は、その機能を使えることがエンドユーザーにわかるようにしましょう。説明をさりげなく加えてもいいかもしれません。

データビジュアライゼーションのベストプラクティスについては、「効果的なダッシュボードを作成するための 10 のベストプラクティス」をご覧ください。

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