ビジネス課題と肩こりを因果関係の視点で整理する【因果推論超入門・おまけアリ】

最近、肩こりでブログ更新が滞っていました。これはしょっちゅう自分の体が抱えている「問題」なんですが、ビジネスでも「問題・課題」があって、それに対してデータを活用して解決を期待するものですよね。
今回は問題・課題についてその構造を整理し、「どういった部分にデータ活用ができそうなのか」を見ていきます。

データサイエンスの分野で言うと「因果推論とビジネス（身近な事象）をつなげる部分の導入」にあたりますが、現実の課題について因果関係を軸に考えるとこういう構図になる、という例になります。

肩こり＝「結果」が発生したら「原因」がある

「問題・課題がそこにある」というこは、必ず「何かしらの原因がある」ということになります。

原因→結果

という因果関係が、いつも成り立っています。

肩こりは、

何か原因がある→肩こりになった

です。簡単ですね。

難しいのは、その『何か』が分からないことです。
なぜ（Why？）肩こりになったのか、については色々と候補を挙げることしか、今はできないですね。

パッと、思いつくもの＝心当たりを挙げてみました。
この時点で、仮説が3つ完成しました。

【原因の候補】から、肩こりになった。

もしくは、次のように言い換えることもできます。

肩こりになるのは、【原因の候補】が発生したから。

これは因果関係『原因→結果』について考えられることを述べています。

世の中で提唱される「仮説」は、だいたいが『因果関係として考えられること』のことを指していることが分かります。

「原因」を３つのタイプに分けるモデル

先ほど挙げた【原因の候補】は、実は3つのタイプに分けられます。ビジネスデータ分析では、このタイプを意識すると取りこぼしが少ないように思います。

タイプ①：すぐに対策が立てられる

原因の候補①PC作業のしすぎ、についてですが、これは自分の行動そのものであり、もしこれが肩こりの原因なら、「PC作業をやめるか減らすかすれば、肩こりが改善される」ということを言っています。つまり、「自分が原因に対してコントロールできる」というのがタイプ①になります。

この、自分のコントロールのことを『介入』といいます。

ビジネス現場の例だと、例えば「広告の内容を変える」「従業員PCのメモリを増設する」と、手を加えれば明らかに変更が効くケースが該当します。
原因が①かどうかを調べるには、「『介入』することで結果が変わるかどうか」を見れば良いわけです。

タイプ②：根本的な部分、奥深い部分に改善のポイントがある

原因の候補②姿勢の悪さは、人間が関係するケース特有のものだと思われます。言い換えると、「なかなか介入しづらい」ということです。

肩こりのケースだと、「姿勢を正しくキープしましょう」というのは、けっこう難しくないですか？意識して背筋を伸ばしても、気づけば背中が曲がってしまっていて…という経験は誰しもあると思います。
このタイプ②はビジネス現場で、特に社内の業務改善のようなケースでは顕著です。

タイプ③：自分ではどうしようもない

原因の候補③天候の変化ですが、これは自然現象であり、どうあがいてもコントロール出来る代物ではありませんね。『それの発生については、介入不可』ということです。

天候だと「事前に天気予報で分かるじゃん」という見方もできますが、必ずしも天気予報が当たるとも限りませんので、どうしても対策が後手にならざるを得ないケースになります。なので、「それが起こった後に、どうするか」または、「できるだけダメージ（痛み）を最小限に抑えるか」を事前に考えておくことが最善策となります。

３つのタイプのモデルで対応策を導き出した例（肩こりとクレーム数低減）

このように３つのタイプがあるとして原因を見てみると、「問題・課題にどう対応すれば良いのか」についてモデルを考えることができそうです。

【肩こりの場合】

【ビジネスケース：クレーム件数を減らしたい場合】

効率的な対応の決定とデータサイエンスの関係

肩こりとビジネスケースで見てみましたが、これら例から分かることがあります。

１．①と②は、さらに原因を深堀りすることができる

肩こりの例では「PC作業時間を減らす」とありますが、「なぜ（何が原因で）PC作業があるのか」「なぜ（何が原因で）姿勢が悪いのか」という見方ができますし、クレーム数減の例では「なぜ（何が原因で）クレームに発展してしまうのか」「なぜ（何が原因で）クレームの因子が発生してしまうのか」と、さらにどんどん遡るように奥へ奥へと気になる点が深まってしまいます。

これを突き詰めようとするとキリがありませんよね。「どこが最終到達点なのか」については別に調べる必要がありそうですが、ここでデータ分析が力を発揮します。

この①と②は介入ができるので、最も効果が高い介入＝対策はデータから計算することができるため、それが見つかった時点で「最適な対策が完了」となるわけです。

２．③は、「必ず起こる」ということが分かっている状態

肩こりの例の部分で「事前に天気予報で分かるじゃん」というコメントを載せましたが、まさにこのことです。つまり、「絶対にそうなるのなら、『いつ起こるのか』が分かれば良い」ということになります。

天気の場合、明日の天気なり週間天気予報で、いつごろ天候が悪くなりそうか予測できていますので、その日は常備薬を忘れず持ち歩くと良いでしょう。

クレーム低減の場合、「過去のクレーム発生回数とデータの期間」が分かれば、基準日を定めて「◯日以内にクレーム発生する確率」が計算できます。（実際のところ、このアプローチは天気予報ほど精度は高くないことが多いためピンポイントで予測することは難しいですが、注意喚起の根拠としては使えます）
他にも、過去のデータをしっかりと取っていれば、「クレーム発生の統計モデル」を作ることができます。
前者は高校レベルの確率、後者は完全にデータサイエンス領域の範疇です。

今回は問題・課題についてその構造を整理し、「どういった部分にデータ活用ができそうなのか」を見てきました。ひと言で「予防・対策」といっても、なかなか奥が深いですね。
ただ、やみくもに目の前のトラブルに対処するよりは、その問題の構造を今回のようにモデル化してみると「出来る範囲で、何からやっていくと効率的なのか？」が見えてきそうです。そして、ここでまさしくデータサイエンス、データ分析手法が役に立つということが分かりますね。

おまけ

筆者は本当に年中、肩コリ・首コリで、気圧が変わるタイミングの偏頭痛持ちです。特に、何の前触れもなく肩が重くなって頭が痛くなると、1日～2日後は天気が崩れるという才能（？）があります。

そんなわけで、肩コリ・首コリに関連した情報をおまけとして紹介しようと思います。

【ストレッチ】

色々とYouTubeでストレッチ動画を見ましたが、一番効いたのがこれでした。職場のエレベーターに1人で乗ったときは、もっぱらこのストレッチしてます。

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ずっとノートPCを使ってますが、モニタ購入のタイミングでキーボードも思い切ってみました。タイプミスも減り、逆に今までのノートPCでのタイピングが体に負担が大きいことを思い知らされました。

【マッサージ】

本当にツラいときは、迷わず行ったほうが良いです。割と安いな～と思ったんで、参考までに貼っておきます。

肩コリ・首コリ…本当は根本から解決したいところです。