データ利活用にあたり、最初に明らかにしておきたいことがあります。それは、データ利活用は「目的」ではないということです。データ利活用は、問題解決のための「手段」なのです。

当たり前じゃないか、と思われるかもしれませんが、意外とあやふやになっていませんか？ データやエビデンス探しが先走り、肝心の目的を見失ったり、方向違いの結論を導いたりしてしまう。迷路に入り込み、出口が見えなくなる。組織ワークの中で議論が進まなくなる。

このような状態を避けるために、データを利用した問題解決の手法として知られる「PPDACサイクル」を導入するとよいでしょう。

PPDACサイクルとは、次の単語の頭文字をつなげたもので、海外や統計教育でもよく使われる統計的探究プロセスです。

P(problem、問題)
P(plan、計画)
D(data、データ収集)
A(analysis、分析)
C(conclusion、結論)

2つのPとCの間に、D(データ収集)とA(分析)のプロセスがあるところに注目してください。明確な問題と計画の立案があってこそ、実際のデータ収集や分析を行うことができ、問題解決へ導くことができる。データ利活用を進めるにあたっての格好のフレームワークといえます。

このようなフレームワークを使う利点として、グループや異なる組織等で取り組むときに特に威力を発揮することがあげられます。メンバー全員が5つのフェーズを理解し、現在フェーズを共有しつつ推進すると混乱も避けられ、効率的にデータを利活用した問題解決を進めることができるでしょう。

また、サイクルですから、結論フェーズで新たな問題が発見されれば、次のPPDACサイクルを回していきます。結論フェーズではとりあえずの結論(仮説)にとどめ、仮説を次のサイクルで検証していくといった使い方もできます。

PPDACサイクルは、EBPM推進の際の定型化手法として導入するのも有効でしょう。各フェーズのポイントは表をご覧ください。

それでは、次ページから、PPDACサイクルの考え方をもとにEBPMを推進した滋賀県の事例を各フェーズ別に具体的に見ていきましょう。