データ視覚化のデザイン(データシカクカノデザイン)

達人が教えるビジュアライゼーションの極意!!

本書で言う「データ視覚化」 (ビジュアライゼーション) とは、単に手元にあるデータをグラフにすることではありません。いくらデータを視覚化しても、その中から人間が重要な情報を読み取れないのなら、データ視覚化をする意味がないからです。 あくまで、そのデータが指し示す意味を明確にすること、そしてより多くの人たち (オーディエンス) に興味を持って見てももらえることがデータ視覚化の目的です。
本書では、日本人女性唯一の Tableau ZEN MASTER である筆者が長年にわたって培ってきたデータ視覚化のノウハウ、ベストプラクティス、アンチパターン等を整理分類してエッセンスを抽出し、具体的な事例をあげながら、できるかぎり丁寧に解説しました。また、セミナーなどの現場でよくされる質問に対する答えをまとめたものでもあるので、ある意味、"FAQ"でもあります。
第 1 章 データ視覚化「キモのキモ」
この章では、第 2 章、第 3 章を理解するために必要な基礎知識を解説しています。もし、あなたがデータ視覚化の基礎概念に精通していらっしゃる方であれば読み飛ばしていただいても結構ですが、第 2 章、第 3 章は、ここで解説する視覚属性やデータのタイプの知識が前提となっています。
第 2 章 これだけでグッとプロっぽくなるコツ
この章では、少し気をつけるだけで素人っぽさから抜け出せるポイントに焦点を当てて解説しました。明日からすぐにあなたのデータ視覚化のクオリティを上げる具体的な方法を詰めています。

第 3 章 目的に応じたチャートの選択
この章では、表現したいものに対して適切なチャートを解説し、さらにいくつかの「やってはいけないこと」としてアンチパターンも記載しています。やってはいけないことの構造や理由を知ることで、グラフの目利き力がさらにアップするはずです。

第 4 章 事例で学ぶ -ダッシュボード作成思考のキャプションー
実際に私がコンサルティングで作ったダッシュボード、トレーニングやワークショップで使用したケースを題材に説明します。ビジネス領域での使用事例を具体的に丁寧に解説することで、ご自身のビジネスや状況に合わせて適切なデータ視覚化が自分の頭で考えられるようになることを目指しています。

第 5 章 本当に組織に根付かせるために
データ視覚化は、「力の入れどころ」と「勇気を出してあえて力を抜くところ」を知り、さらにオーディエンスを意識すると誰でもご自身が伝えたいメッセージを効果的に届けることができます。この章では、さらにそれらを加速させるコツを書きました。これを知っていれば、あなたのデータ視覚化ライフはさらに楽しくなること間違いなしです。

グラフを作る操作は覚えたのに、どの形式を選び、どこに色を使い、何を削るべきかは誰にも教わっていない。『データ視覚化のデザイン』 (永田ゆかり著、 SB クリエイティブ、 2020 年 6 月刊) は、その「伝わる見せ方」の判断基準を、良い例と悪い例の両面から体系的に解説した本です。著者は刊行時点で日本人女性唯一の Tableau ZEN MASTER (Tableau 公式の認定タイトル) であり、コンサルティングやトレーニングの現場で蓄積したノウハウとアンチパターンを整理し、セミナーでよく受ける質問への回答集という性格も持たせたと版元紹介で説明されています。

全 5 章の構成: 基礎からアンチパターンと実例まで

構成は全 5 章です。第 1 章で視覚属性やデータのタイプといった基礎概念を押さえ、第 2 章で素人っぽさから抜け出すための具体的なコツ、第 3 章で目的に応じたチャートの選択と「やってはいけないこと」のアンチパターンを扱います。第 4 章は著者が実際のコンサルティングやワークショップで作ったダッシュボードを題材にした事例解説で、第 5 章はデータ視覚化を組織に根付かせるための力の入れどころと抜きどころを論じます。ルールの暗記ではなく、やってはいけない理由の構造まで示すことで、読者自身がグラフの目利きになれることを狙った設計です。

効き目: 絵心ではなく認知から導く設計判断

データ視覚化が難しいのは、それが絵心の問題ではなく 認知の問題 だからです。位置・長さ・色・面積といった視覚属性には人間が値の違いを読み取れる精度の序列があり、チャート形式の選択とは、伝えたい比較をどの視覚属性に割り当てるかという設計判断にほかなりません。円グラフより棒グラフが正確に比較できる場面が多いといった定番の指針も、この認知特性から導かれます。さらにダッシュボードになると、単発のグラフと違ってオーディエンスの想定、指標の階層、視線の誘導が絡み合うため、 BI ツールの操作スキルとは別枠の設計知識が必要になります。本書はこの設計知識を、理論書の翻訳ではなく日本のビジネス現場の事例で学べる点に固有の価値があります。

前提知識と対象読者

対象読者は、 BI ツールや表計算ソフトで日常的にレポートやダッシュボードを作る実務者、データアナリスト、データを経営層や顧客に見せる立場のエンジニアや企画職です。プログラミングの前提知識は不要で、特定ツールの操作手順書でもないため、使うツールを問わず読めます。一方、 D3.js や matplotlib によるコードベースの可視化技法を求める人や、視覚化研究の学術文献を体系的に踏破したい人には別の本が向きます。 2020 年刊ですが、扱っているのは人間の認知とコミュニケーション設計の原則なので、ツールの版が変わっても価値が目減りしにくい内容です。

類書との使い分けと読後の変化

プレゼン資料のストーリーテリングを説く本と使い分けるなら、本書は業務レポートやダッシュボードという反復的に使われる画面の設計に強く、アンチパターンの豊富さと国内事例の具体性が武器になります。読み終えると、他人のグラフに感じていた「なんとなく見づらい」を理由付きで言語化し、自分の手で修正できるようになります。週次でレポートを出す人、部下や同僚のダッシュボードをレビューする人、データ共有の文化を組織に広げたい人なら、繰り返し参照する基準書として元が取れる一冊です。