PPDCAという概念を初めて知った。

統計学の中で使われる言葉らしく、有名なPDCAの派生版のようなものらしい。

一般的なPDCAは

Plan＝計画

Do＝実行

Check＝評価

Action＝改善

の４つのステップを１サイクルとして、

計画を立てて実行し、振り返った結果、上手くいった点や上手くいかなかった点を次の計画に反映することで、サイクルを重ねるごとに、一連の計画策定や実行の精度などを向上させる手法。

これに対してPPDCAは

Problem=問題

Plan＝計画

Data＝データ収集

Analysis＝分析

Conclusion＝結論

というサイクル。

統計データの利活用にあたって、データ収集は「目的」ではなく、あくまで問題解決のための「手段」なのだという考えに基づいた手法なのだそう。

解決したい問題や疑問があって（＝Problem）、その問題等に対する仮説を立てて（＝Plan）、仮説に対応したデータを収集し（＝Data）、そのデータを整理・分析し（＝Analysis）、結論を出す（＝Conclusion）というもの。

これを見て、PDCAよりPPDCAの方が今の時代に必要なメソッドなのではないかと思った。

（ケースバイケースだから、どっちの手法の方が優れているという話ではない。）

理由としては、仕事をしていても思うけど、何事も意思決定の背景にある根拠が弱いことが多いから。

もちろんこれを読んでいる方の企業ではデータに基づいた意思決定が行われていて、俺の所属する企業だけ周回遅れな可能性があるんだけど、でも結構こういう根拠のない意思決定をしている企業は多いのではないかと思う。

判断の根拠がまだ保身が故とかであれば行動原理もつかみやすいが、ひどいときは「決定権者のフィーリング」とかだったりするから目も当てられない。

ただ、意思決定の背景にある根拠が弱くなってしまうのは仕方ない部分もあって、参照すべきデータが圧倒的に不足しているからに過ぎない。

どの企業もGoogle,Amazonのようにターゲット層のあらゆる情報が大量にあれば、それなりにデータを整理して、データに基づいた意思決定をすることだろう。

でもそういうデータがないから、偉い人の直感で物事が決まるわけです。

じゃあどうすればいいかといえば、答えは簡単で、

データを集めればいい。

そのデータを集めるときの考え方として分かりやすい出発点になるのが、PPDCAなんじゃないかと思ってる。

また当然ではあるけれど、このPPDCAの一番いいところは

データ収集は「あくまで手段であって目的ではない」んだとはっきり明示してくれるところ。

とにかくなにかしらのデータを集めてればいいんでしょ的なふわっとした意見をぶった切ってくれるのがいいところ。

何かしら解決したい問題や疑問がある。ここが出発点。

それを解決するために、仮説を立てて、データを集めて、とりあえずでもいいから結論を出す、という手法。

これ使えるんじゃないかなぁと思った。