定性データなんて使えない？

「定性/定量の使い分けが重要」昨今では「定性データの重要性」などがいわれたりします（たまに「それって定性っていってるけどちょっと違うよね？」と思うときがありますがおいておきます）。

坂田さんによるAgileUX NYC 2012に行ってきたよ記事を読みながら（実に羨ましい）、この「定性」「定量」について思い出しました。

僕はこんな風に思っています。

• 定量/定性 をケースにより使い分けて活かすという考え方に違和感を覚えます。
• 定性情報がそのままの形で使えることはほぼないと思っています。

飲みの場でたまに話題にのぼります（堅苦しい飲みですね^ ^;)。一度しらふの状態で自分の認識をまとめたいと思います。

定性情報といいつつ定量

定性調査を行います。そのままでは使えない量の（決してコンパクトではない）ファクトが得られます。プロジェクト推進のためのアウトプットとするときには、なんらかの手法によって「抽象化」さらに「重みづけ」がなされます。このとき、手法は「定性」といわれるものだけれども、アウトプットはファクトベースの「定量データ」として共有されます。もちろん、チャートだったりペルソナだったりもついていて、いかにも右脳的でソフトな表現はありますが、そこにはしっかりとした定量的な裏付けがあります。

定量/定性はあまりにも密接

我々の現場において、情報が「定性である」状態であり続けることはタブーです。様々な定性情報が得られることがあります。そんなときは、ネグレクトしてしまう。または、定量的に検証がなされなければなりません。
すなわち、定性データの加工により定量化できない場合は、それらを「仮説」として「さらに定量調査 or 定量化できるプロセスでさらに調査」、「デプロイしてみて検証」することになります。

「定性」⇔「定量」の行き来はとても頻繁で、短命です。

「定性」の肥大化、または長期化はすなわち「リスク」の極大化になってきますから、もっともコアで最小単位のエッセンスを即座に定量化（検証）していきます。それは日ベースのサイクルでもありますし、数か月かかることもあります。

 

そんなわけで、定性であろうと定量であろうと、アプローチによって使える/使えないがあるのは同じです。単なる「ファクト」や「仮説」でいいんじゃないかなあと思う今日この頃です。
僕はやっぱり、定性データをどれだけ早く定量的に表現できる（検証する、または成果をあげる）かが仕事として大事だと思ってます。

でも。でもですよ、定性調査の手法が大好きです。定量調査に比べてスキルは必要ですが、最終的にプロダクトに価値を生み出すまでのスピードが圧倒的すぎると思います。

久々にデプスやりたくなってきました～。