Biデータサイエンスは、統計的アプローチを用いてお客様のビジネス課題の本質的な解決に貢献します。ここでは、ある企業の従業員向け施策を題材に、統計分析によって施策の効果を定量的に測定し、人材育成における意思決定に繋げた事例をご紹介します。
【お客様の課題】
ある大手企業様は、顧客対応の最前線を担う営業担当者およびカスタマーサポート担当者向けに、新しい研修プログラムを導入しました。しかし、従来型の研修と比較して、この新プログラムが受講者の顧客対応能力や、それがもたらすビジネスパフォーマンスに、本当に明確な効果をもたらしているのかを客観的に把握できていないことが大きな課題でした。経営層からは、漠然とした手応えではなく、データに基づいた明確な効果検証が強く求められていました。
【Biデータサイエンスによるデータ分析の実施】
ご提供いただいた、新旧それぞれの研修プログラムを受講した従業員からのアンケートデータに基づき、両グループの得点を比較分析しました。単に平均値を比較するだけでなく、得点に影響を与えうる様々な要因を考慮した上で、統計的な有意差を検証しました。その結果、新プログラムは両指標の双方において、従来プログラムに比べて統計的に有意な効果をもたらしていることが明らかになりました。
分析プロセスの詳細
- 相関分析による影響因子の特定
はじめに、目的変数である顧客対応能力スコアおよびパフォーマンス指標と、従業員の年齢層、経験年数、所属部署といった各種変数との間に、統計的に有意な関連性があるかをピアソンの相関分析を用いて網羅的に調査しました。この事前分析により、ターゲットとなる得点と関連性の強い変数を特定し、その後の重回帰分析における主要な共変量として扱うべき変数を明確にしました。 - T検定によるグループ間の効果検証
次に、新旧それぞれの研修プログラムを受講したグループ間で、顧客対応能力スコアとパフォーマンス指標の平均値に統計的に有意な差があるかを、独立した2群のT検定によって検証しました。この検定は、2つのグループ間の平均値の差を評価する最も一般的な手法です。 - 重回帰分析による要因の解明
T検定がグループ間の単純な比較であるのに対し、重回帰分析を用いて「研修プログラムの受講」が、他の影響因子（年齢や経験年数など）を調整した上で、顧客対応能力スコアにどの程度影響を与えるかを定量的に分析しました。これにより、個別の研修効果をより正確に評価することが可能となります。 - 効果量（Cohen’s d）によるインパクトの評価
T検定のP値だけでなく、新旧研修プログラムの差がどの程度大きいかを示す指標である効果量（Cohen’s d）も同時に算出しました。この指標を用いることで、単なる統計的な優位性だけでなく、実務上どの程度のインパクトがあるのかを明確にすることが可能となります。 - 検出力分析（Power Analysis）による結果の頑健性担保
今回の分析結果が偶然によるものではないことを確認するため、検出力分析を実施しました。これは、分析結果に有意差が認められなかった場合に「本当に差がないのか」「サンプル数が不足しているだけではないか」を判断する上で不可欠なプロセスです。これにより、分析結果の信頼性を担保しました。
【統計学的に配慮した点・工夫】
- 多変量解析における多重共線性の回避
重回帰分析を行う前段階で、共変量同士の相関が強すぎないかをVIF（Variance Inflation Factor）などで確認しました。これにより、互いの影響を打ち消し合い、結果の解釈を困難にする多重共線性のリスクを回避しました。 - P値と効果量の複合的な解釈
統計的有意性を示すP値だけでなく、効果量という「実質的な効果の大きさ」を示す指標を併用しました。P値が有意水準を下回っても効果量が小さい場合、ビジネス上のインパクトは小さいと判断できます。今回の分析ではP値が有意であるだけでなく、効果量も実務的に意味のある大きさであることを確認し、多角的な視点から結論を導き出しました。
【分析結果から得られた示唆】
本分析により、新プログラムは、顧客対応能力およびパフォーマンス指標の向上において、従来プログラムと比較して統計的に有意な効果を発揮していることが明らかになりました。特に、効果量も大きいことから、単なる数値上の差に留まらず、従業員のパフォーマンスに実質的なプラスの変化をもたらしていると結論づけられました。この結果に基づき、企業様は新プログラムを全社的に展開する方針を決定し、人材育成への投資効果を最大化できる明確な根拠を得ることができました。
【補足】
※本事例は実際の分析プロジェクトをベースにしていますが、守秘義務の観点から題材や内容を改変し、顧客およびプロジェクトが特定されないように配慮して掲載しています。
