ある超大企業（部品メーカー）では、それこそ売上分析のためのツールが、わんさか導入されていました。BtoB（法人）向けのECサイトも立ち上げ、売上は好調です。

売上分析系のITツールでは、Webサイトのアクセス解析用のAdobe Analytics（昔のサイトカタリスト）、MA（マーケティングオートメーション）ツールが複数（高機能で高額なMarketoから低額のものまで）、メルマガ管理ツール、Web広告管理系のツール、DMP（データマネジメントプラットフォーム）、もちろんCRM（顧客関係管理システム）も導入済み。

これだけのツールを導入しているので、色々なデータが毎日のように集まってきます。さらに、外部からデータを購入し、データ量というかデータの種類が半端ない状況です。

これらのデータを使いこなしているのかと言えば、案の定使いこなしてはいません。恵まれていることに、専任の担当者が、それぞれのツールやシステムにいます。それでも、思うように活用できていない。

このように色々なツールが一通り揃っていますが、この企業で一番使われているのがExcel（エクセル）です。どちらかというと、各種のツールは専任の担当者の玩具化していました。

結局、売上分析の初心者も上級者も、結局Excel（エクセル）が大好きなのです。Excel（エクセル）レベルでデータ活用を実現させるのが、データ活用の一番の成功の早道かもしれません。

では、どのようにExcel（エクセル）レベルのデータ活用を実現させればよいのか。

いくつかのExcel（エクセル）レベルのデータ活用で上手くいった事例をもとに、説明させていただきます。売上分析がExcel（エクセル）レベルで実現し、より良いデータ分析活用があなたの会社で実現できれば幸いです。

Excel（エクセル）でできること

先ず、Excel（エクセル）でできることは何でしょうか。

売上分析の視点で言えば……

• データ加工
• 集計値（Excel関数で平均などを求める）
• クロス集計（ピボットテーブル）
• グラフ化
• 簡単な統計分析（分析ツールで回帰モデルや統計検定などをする）
• 回帰型の統計モデル（ソルバーで構築できる）
• 予算の最適化など（ソルバーで求められる）

……などなど。

実は、Excel（エクセル）って色々なことができます。やろうと思えば、多くの統計モデルを構築することすらできます。今流行りのディープラーニング（ニューラルネットワーク）だって、できます。

Excel VBAでプログラムを組めば、いくらでも機能を拡張できます。Excel統計というアドインツールすら発売されているぐらいですから、拡張しようと思えば、かなり拡張できるのです。

Excel（エクセル）自体は有料ですが、どこの企業にも必ずあり、誰もが一度は使ったことがあるため、非常に身近で馴染みが深い分析環境でありツールです。

大手企業には一人や二人、ものすごいExcel（エクセル）の達人が必ずいるぐらいです。

そして、ものすごいExcel（エクセル）って、ものすごいデータ分析者だったりします。SASやSPSSなどの高度な分析ツールも扱えるし、Excel（エクセル）もものすごく扱えるということです。そして、RやPythonなどのフリーの分析ツールもきっちりマスターし使えたりします。

Excel（エクセル）で、どうやって「潜在クラスモデル」を「ブートストラップ」で推定しているのですか？　と聞かれて……

私は、ものすごいExcel（エクセル）の達人ではありませんが、分析で使うローデータがどんなものか確認するときや、分析後の結果を加工しまとめグラフ化するとき、Excel（エクセル）を使います。

企業のエライ人向けのパワポのグラフは、ほぼExcel（エクセル）作り貼り付けています。パワポなどのレポート作業と、Excel（エクセル）の分析結果の集計作業やグラフ化作業時間は、比例するぐらいです。

昔、あるコンサルティング会社にいたときです。

若手のコンサルタントから……

「Excel（エクセル）で、どうやって『潜在クラスモデル』を『ブートストラップ』で推定しているのですか？」

……と聞かれたことがあります。

潜在クラスモデルやブートストラップが何かを、ここでは説明しませんが、少なくともExcel（エクセル）で簡単にできるものではありません。やろうと思えばやれるかもしれませんが、かなりExcel VBAで作りこむ必要があるでしょう。

もちろん、私はExcel（エクセル）で『潜在クラスモデル』も『ブートストラップ』も実施していません。SPSSという分析ツールを使い、分析していました。

若手のコンサルタントから見ると、私がいつもパワポとExcel（エクセル）しかPCで開いていないので、すべての業務をこの2つソフトだけで実施しているように、見えていたようです。

私は、どちらかと言えば、売上分析の上級者（自称）ですが、結局Excel（エクセル）の使用率が高いです。

Excel（エクセル）を上手く使うと、データ活用が上手くいく

分析の流れを残し共有するために、先ほどのSPSSのシンタックス（SPSSの命令文を羅列したもの）や、フリーの分析ツールであるRのスクリプト（Rの命令文を羅列したもの）だと、多くの人は嫌がります。

しかし、Excel（エクセル）だと喜ばれます。正確には、喜ばれるというよりも安心されます。

Excel（エクセル）でも、十分ややこしいのですが、それでもExcel（エクセル）の方がよいという企業や個人が少なくなりません。

Excel（エクセル）の、圧倒的な心理的な壁の低さを上手く使えば、企業内のデータ活用も上手くいくのではないかと思います。

ある企業の、次のような取り組みをしました。

• すべての分析をExcel（エクセル）経由で管理する
• Excel（エクセル）は、基本4つのシートで構成する
  • IPOシート（基本1シート）
  • Iシート（複数シートになる場合あり）
  • Pシート（複数シートになる場合あり）
  • Oシート（複数シートになる場合あり）

IPOシートの「IPO」とは、ビジネスプロセスなどでお馴染みの、「Input-Process-Output」のことです。「分析の流れ」つまり「分析プロセス」を、「Input-Process-Output」で表現してあるシートです。

「Input」はProcessで使う入力データ、「Process」は加工・集計・分析などの処理、「Output」はProcessから生まれた結果である出力データです。

例えば、A列に「Input」、B列に「Process」、C列に「Output」、D列に「備考など」としています。このような表であれば、Excel（エクセル）でなくてもできますが、あえてExcel（エクセル）を使います。

次に「Iシート」「Pシート」「Oシート」の説明をします。

「Iシート」には入力データのサンプルとその意味、「Pシート」は処理の手順の説明、「Oシート」には出力データのサンプルと読み方が記載されています。

「Iシート」「Pシート」「Oシート」は、IPOの数だけ作ります。

簡単なイメージ例（因子分析→クラスター分析）

例えば、昔からある分析として、顧客のクラスター分析というものがあります。クラスター分析をする前に、クラスター分析で使うデータ同志の相関を小さくするために、よく因子分析をします。

この場合、因子分析で1つのIPOを作り、因子分析の「Output」を「Input」にしたクラスター分析でもう一つIPOを作ります。

因子分析のIPO例：

• Input　購買データ
• Process　因子分析（主因子法・直交回転）
• Output　因子分析結果（顧客ごとの因子得点）

クラスター分析のIPO例：

• Input　因子分析結果（顧客ごとの因子得点）
• Process　階層型クラスター分析（ウォード法）
• Output　クラスター分析結果

ちょっとしたヒミツ

実は、「Pシート」に書かれている処理は、Excel（エクセル）以外の分析ツールも登場します。RやPythonなどの分析ツールが登場してくる場合が、あるということです。

面倒なことをしているな……　と思われますが。それでも、この企業ではデータ活用が広まり、RやPythonなどの分析ツールを使える人財も増えていきました。

そして、この企業だけではありません。幾つかの企業で、同じような現象を目の当たりにしました。

RやPython、SAS、SPSSなどの分析ツールがいきなり登場するよりも、分析の入り口にExcel（エクセル）があるだけで、心の障壁がだいぶ低くなるのです。

そして、Excel（エクセル）の商用のアドインツールだけで実現できるのであれば、そちらの方が喜ばれます。世の中恐ろしいことに、便利な商用のExcel（エクセル）アドインツールが山のようにあります。

さらに、Excel（エクセル）からフリーの分析ツールであるRを使うという技術もあります。RExcelというものです。正直言って、Rで直接分析した方が私には楽に感じられますが、ものすごく興味を持つ方が多いです。それぐらい、Excel（エクセル）の心理的壁を弱める力はすごいのです。

結局のところ、みんなExcel（エクセル）が大好きなんだと、思わずにはいられません。

心の壁が低くなる以外の理由

Excel（エクセル）を上手く絡めることで、なぜかデータ分析とその活用が好転する。なぜでしょうか。

今までお話ししたように、Excel（エクセル）を上手く絡めることで、データ分析に対し心の障壁が低くなり、心の余裕が生まれ、データ分析結果の解釈やその活用まで頭が回り、良い方向に行くのだと思います。

それだけではないようです。実際に、どのようなことをしているのかをExcel（エクセル）を見せて頂いたり、ヒアリングしたことがあります。

Excel（エクセル）の「Iシート」（入力データ例と意味）と「Oシート」（出力データ例と解釈）が、意外と効いているなとなと感じました。ただ単に、心の障壁を低くするだけでなく、Excel（エクセル）そのものがガッツリ活用されていたのです。

データ分析を使う現場で、分析そのもので試行錯誤したり、分析結果を解釈するとき、「Iシート」（入力データ例と意味）と「Oシート」（出力データ例と解釈）を、ものすごく活用しているのです。

その気になれば、データ分析作業をしていない人でも、Excel（エクセル）の「Pシート」（加工・集計・分析）通りに実施すれば、「Oシート」（出力データ例と解釈）を出せます。

ある企業様では、Pythonで基本的な分析プロセスを自動化し、Excel（エクセル）の「Oシート」を自動で出力させるようにしていました。実際は、CSVファイルというExcel（エクセル）で開けるファイル形式ですが。もちろん、「Iシート」（入力データ例と意味）と同じものがCSVファイルとして保存されています。

データ分析結果を活用する側が気になった時に、Excel（エクセル）の「Iシート」（入力データ例と意味）と「Oシート」（出力データ例と解釈）をいつでも見て確認できる状態にしてあるということです。そして、その意味や解釈の仕方などがサンプルとしてExcel（エクセル）の「Iシート」（入力データ例と意味）と「Oシート」（出力データ例と解釈）にあるので、ガッツリ見ていたのです。

少なくとも、データ活用の促すのに、Excel（エクセル）が非常に役に立っているということです。

今回のまとめ

今回は、Excel（エクセル）レベルでデータ活用を実現させるのが、ビジネス上でデータ活用するとき、一番の成功の早道かもしれないという話しをしました。

結局、売上分析の初心者も上級者も、結局Excel（エクセル）が大好きなので、結構使います。

レベルでツールを分けるのではなく、売上分析の初心者も上級者も大好きなExcel（エクセル）を入り口にすることで、社内のデータ活用が上手くいきます。

社内のデータ活用が上手くいっていないようでしたら、今さらExcel（エクセル）レベルのデータ活用なんて低レベルだ！　と言わずに一度試してみてください。Excel（エクセル）レベルのデータ活用すらできないのに、高機能で高価な分析ツールなんて使いこなせないと、私は感じています。

ここでいう使いこなすとは、「単にデータ分析ができます」ということではなく、「データ分析を活用して、具体的なビジネス成果を得る」ということです。

どんなに素晴らしいツールで、どんなに素晴らしい分析をしても、企業活動としてデータ分析をするのならば、ビジネス成果につながらなけば無意味です。単なる、ツール代と工数（人件費）とデータ維持費の垂れ流しです。

売上分析が上手くいっていないようでしたら、ぜひ、Excel（エクセル）レベルで売上分析を実現させ、今まで以上のビジネス成果を得て頂ければと思います。