データ可視化とは？その基本からグラフの種類詳細まで丁寧に解説

（最終更新日：2023年12月）

✔このような方へ向けて書かれた記事となります

「データ可視化ってどのような技術があるのだろうか？」
「データ可視化の方法やツールが知りたい」
「データ可視化の実例を参考にしたい」

✔当記事を通じてお伝えすること

• データ可視化の基本概念
• データ可視化に役立つ手法やツールの紹介
• データ可視化の具体的な実例

当記事では、データ可視化の基本的な考え方はもちろん、さまざまな手法やツールを活用した具体例を詳しく解説しています。

ぜひ最後までご覧ください。

データ可視化の必要性とメリット

こちらでは、データ可視化の必要性とそのメリットについて見ていきましょう。

具体的には以下の二つのトピックについて説明します。

• 情報データの利点と活用
• データ可視化の主要なメリット

情報データの利点と活用

データは今日のビジネスにおける重要な決定要素であり、その活用方法は企業の競争力を大きく左右します。

データを視覚化することで、複雑なデータを理解しやすい形に変換でき、より効率的な意思決定を促進できます。

例えば、販売データをグラフにまとめることで、売上のトレンドや季節変動を一目で把握可能です。

データ可視化の主要なメリット

データ可視化の主要なメリットは、複雑なデータを短時間で理解できる点にあります。

大量の数字やテキスト情報を処理するよりも、視覚的な表現を解釈する方が容易です。

また、データを視覚化することで新たな洞察を得たり、データ間の関連性やパターンを発見したりも可能となります。

優れたデータ可視化の特徴とポイント

次に、優れたデータ可視化の特徴と重要なポイントについて説明します。

• 対象と目的の明確化
• データの意味の理解
• 効果的なストーリーテリング

対象と目的の明確化

データ可視化をおこなう際の最初のステップは、その対象と目的を明確にすることです。

以下を明確にすることで、的確なデータ可視化を実現できます。

• どのデータを分析するのか
• どんな視点で分析するのか
• その結果をどのように活用するのか

たとえば商品の売上分析をする場合であれば、目的は「売上の強い商品を特定する」かもしれませんし、「売上の伸び悩んでいる商品を見つける」かもしれません。

目的によって、可視化するデータやその方法は大きく変わります。

データの意味の理解

データをただ可視化するだけではなく、そのデータが何を意味しているのかを理解することも重要です。

数値やグラフだけを見ても、それが何を表しているのか、どのような背景があるのかを理解しなければ、正確な分析はできません。

たとえば、ある商品の売上が急激に増えたとしても、それが単なる季節効果なのか、それとも新たなマーケティング戦略の効果なのかを把握することが重要です。

効果的なストーリーテリング

データ可視化は、単にデータを視覚的に表現するだけでなく、そのデータを通じて物語を伝える手段でもあります。

ストーリーテリングによって、複雑なデータをより理解しやすく、記憶に残りやすくできます。

たとえば、会社の成長を数字だけでなく、時系列のグラフを用いて「会社の歩み」というストーリーで表現することで、より印象深く伝えられるでしょう。

データ可視化の基本手法

次に、データ可視化の基本手法についてご覧いただきます。

• グラフと図形を用いた可視化
• 色を使った情報表現
• 地図を活用したデータビジュアライゼーション

グラフと図形を用いた可視化

データ可視化の基本的な手法として、グラフや図形の使用があります。

これらは、数値やカテゴリを視覚的に表現するための重要なツールで、以下のようなものがよく使われます。

グラフの種類	特徴	使用場面
棒グラフ	カテゴリに基づくデータ値を棒の高さや長さで示す。	カテゴリ別の数値の比較や変化を示す場合。
折れ線グラフ	データポイントを直線でつなぎ、時間経過に伴うトレンドを示す。	時間の経過とともに変化するデータ（例: 売上、株価）を追跡する場合。
円グラフ	全体に対する各部分の割合をセクターで示す。	構成比や割合を視覚化する場合（例: 市場のシェア、人口の分布）。
散布図	2つの変数間の関係を点で表現する。	2つの変数間の相関関係を探る場合（例: 身長と体重、広告支出と売上）。
ヒストグラム	連続する数値データをビン（範囲）に分け、各ビンのデータ頻度または密度を棒で示す。	データの分布や頻度（例: 試験の成績分布、年齢分布）を分析する場合。
面グラフ	折れ線グラフの下の領域を塗りつぶし、量の累積を示す。	複数のデータ群の量の変化と累積を比較する場合。
箱ひげ図	データの分布を四分位数で示し、外れ値を含めたデータの範囲を視覚化する。	データの分布、中央値、範囲、外れ値を詳細に分析する場合。
レーダーチャート	多次元データを軸に沿ってプロットし、それらを線でつないで多角形を作る。	複数の変数を持つ項目（例: スキル評価、製品比較）を一覧で比較する場合。

これらのグラフや図形は、データの分布、関連性、トレンドなどを明確に描き出せます。

色を使った情報表現

色はデータ可視化において重要な役割を果たします。

色の選択や組み合わせにより、データの層を追加したり、特定の情報を強調したりが可能。

しかし、色の使用には注意も必要で、色覚障害を持つ人々や印刷の際に色が変わる可能性を考慮に入れる必要があります。

地図を活用したデータビジュアライゼーション

地理的なデータを視覚化するためには、地図を使用するのが一般的です。

これにより、地域別の売上、人口密度、投票結果などを一目で理解することが可能になります。

近年では、インタラクティブな地図を使用して、ユーザーが自由にデータを探索できるようにするアプローチも増えています。

データ可視化を支えるツールと事例

こちらでは、データ可視化を支えるツールと事例についてご覧いただきます。

• おすすめのグラフ作成ツールとソフト
• ビッグデータ活用事例の紹介
• 必要な資格とスキルの概要

おすすめのグラフ作成ツールとソフト

データ可視化にはさまざまなツールが存在し、初心者向けからプロフェッショナル向けまで、用途やスキルレベルに合わせて、自由に選べます。

初心者向けのツールとしては、MicrosoftのExcelやGoogleのData Studioがおすすめ。

これらは直感的な操作で基本的なグラフを作成することが可能です。

一方、プロフェッショナル向けのツールとしては、TableauやPowerBIがあり、これらは大量のデータを扱った複雑な可視化を可能にします。

これらのツールは、以下のようなデータ可視化の全工程をカバーしています。

• データのクエリ作成
• 分析
• ダッシュボード作成

さらに、プログラミングスキルを持つ人にはPythonのライブラリであるMatplotlibやSeaborn、R言語のggplot2もおすすめです。

ビッグデータ活用事例の紹介

ビッグデータの活用は、ビジネスや社会に多大な影響を与えています。

• Netflix: 視聴者の行動データを集めて、それを解析し、個々の視聴者に合った推奨映画を提供
• ウーバー: リアルタイムの交通状況データを解析して、最適なルートを提案し、効率的なサービスを提供

これらの例は、データの可視化がどのようにして意思決定をサポートし、ビジネスの競争力を向上させるかを示しています。

必要な資格とスキルの概要

データ可視化に必要なスキルは、以下のようなものが含まれます。

• データ分析の基本的な知識
• ビジネスにおける問題解決能力
• 視覚設計の理解

具体的なツールの操作方法も必要です。

資格としては、Tableau Certified AssociateやMicrosoft Certified: Data Analyst Associateなどがあります。

これらの資格は、データ可視化の専門知識と技術を証明し、キャリアアップに役立つでしょう。

データ可視化の実践と効果的な使い分け

こちらでは、データ可視化の実践とその効果的な使い分けについてご覧いただきます。

• グラフの種類と適切な選択
• BIツールの比較と評価

グラフの種類と適切な選択

データを視覚化する際には、データの性質と伝えたい情報によって最適なグラフの種類が変わります。

• 時間経過による変化を表現したい場合は線グラフ
• カテゴリごとの比較を示したい場合は棒グラフ
• パートと全体の関係を表現したいときは円グラフ
• 二つの変数の関連性を視覚化するには散布図

これらの各グラフは特定の目的に対してより有効な情報伝達手段です。

適切なグラフを選択することで、データの洞察を明確かつ効果的に伝えることが可能となります。

BIツールの比較と評価

データ可視化を実現するためのBI（Business Intelligence）ツールは多種多様です。

その中でどのツールを選択するかは、ユーザーのニーズや予算、スキルレベルによります。

• MicrosoftのPower BI: 直感的な操作感と、Excelとの高い互換性から初心者にも扱いやすい
• Tableau: 高度な分析機能と多機能性を備えており、ビジネスにおけるデータ分析の専門家によく選ばれる

これらのツールはトライアル版を提供していることが多いため、自分の目的に最適なツールを見つけるためには、いくつかのツールを試用してみることをおすすめします。

データ可視化を組み込む業務改善

こちらでは、データ可視化を組み込む業務改善について説明します。

• 進捗管理の見える化
• リーン生産方式の紹介
• 品質管理システムとソリューション
• IoTデータ可視化のベストプラクティス

進捗管理の見える化

データ可視化は、進捗管理の見える化に非常に有効です。

プロジェクトの進行状況を明確に示すことで、全体の目標に対する現状の位置を把握し、必要なアクションを計画できます。

例えば、Ganttチャートはタスクの進捗状況とスケジュールを視覚的に示すのに役立ちます。

また、バーンダウンチャートは特にアジャイル開発などで使用され、タスクの消化速度や達成予定日を予測するのに有効です。

これらの可視化ツールを使うことで、チーム全体が同じ情報を共有し、プロジェクトの進行状況をリアルタイムで確認することが可能となります。

リーン生産方式の紹介

リーン生産方式は無駄を排除し、効率的なプロセスを目指す方法論です。

データ可視化は、リーン生産の考え方と高い相性を持っています。

例えば、生産ラインの各工程を示したフローチャートは、無駄な工程やボトルネックを視覚的に把握するのに役立つもの。

また、Kanban（看板）システムは、作業の流れを可視化し、作業中や保留中のタスクを一目で把握できるようにします。

これにより、作業の優先順位を決定し、リソースを適切に配分することが可能です。

品質管理システムとソリューション

品質管理もまた、データ可視化が非常に効果的な領域です。

生産プロセスや製品の品質を維持、向上させるためには、定量的なデータに基づく分析が必要となります。

品質管理チャート（例えば、制御チャートやパレート図）は、製品の品質やプロセスのパフォーマンスを時間経過とともに視覚的に表示し、異常なパターンやトレンドを迅速に検出するのに役立ちます。

IoTデータ可視化のベストプラクティス

IoT（Internet of Things）デバイスから収集される大量のデータを可視化することで、未来予測、異常検知、最適化などのインサイトを得ることが可能です。

例えば、生産設備から得られるセンサーデータをリアルタイムでダッシュボードに表示することで、設備の稼働状況を常に把握、必要な保守作業やトラブルシューティングを迅速におこなえます。

建築業界では、建物のエネルギー消費データを可視化し、省エネルギー措置の効果を評価したり、エネルギーロスの原因を特定するのに利用されています。

IoTデータの可視化には特別な技術やツールが必要となりますが、その可能性は無限大で、ビジネスの各分野で多大な効果をもたらすことが可能です。

まとめ

当記事では、データ可視化の基本的な手法やツール、その活用事例、また、業務改善への組み込み方などについて説明しました。

データ可視化は、情報を理解し、意思決定を支援するための非常に効果的な手段です。

情報量が増加し続ける現代社会では、データを効果的に解釈し、洞察を得ることがますます重要となっています。

データ可視化は一朝一夕に習得できるものではありませんが、学び続け、試行錯誤することで、徐々にその力を引き出せます。

日々の業務にデータ可視化を取り入れることで、より良い意思決定を行い、ビジネスの成果を向上させることができるでしょう。

今後もデータ可視化の学びを深め、活用の幅を広げてください。