[レポート] 極める – Tableauビジュアル分析 – Tableau Data Day Out 2019 #tableau

2019年05月14日、ザ・プリンス パークタワー東京にてTableauの国内カンファレンスイベント『Tableau Data Day Out』が開催されました。

• Tableau Data Day Out 東京 | Tableau Software
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当エントリでは、イベントで催されたテクニカルセッションの『極める – Tableauビジュアル分析』についてレポートしたいと思います。

目次

• セッション概要
• セッションレポート
  • 前段
  • 「極める」とは？
  • Taskを忘れない〜Visual Analyticsのサイクル〜
  • 世界を分解する〜Preattentive Attribute〜
  • 世界はVisualだからデータもVisualで理解する
  • その他
• まとめ

セッション概要

当セッションの概要及び登壇者に関する情報は以下の通り。

セッションレポート

前段

先日のゴールデンウィークの話

• 知人と車でキャンプに行った
  • カーナビではなく、Google Mapのナビを使用して目的地へ移動した。
  • Google Mapはリアルタイムで混雑した道を避けるルートを提案してくれる
    • その際、友人が放った「Google Mapが案内するルートって、タクシーの運転手も知らない知見だよね」という一言に衝撃を受けた
  • タクシーの運転手が把握している「裏道」などの知識は、数十年の業務経験があってこそである
  • しかし、Google Mapを使用すれば、それらの知見が誰でも享受できる時代になっている
    • 国外のUberのドライバーは、ベテランドライバーではないが、Google Mapを使って、ベテランドライバーと同じレベルのサービスを提供している

本セッションの主旨について

• 上記はあくまで例でしかない
  • しかし、今後はこういった新しい仕組みを、柔軟に取り込んでいかないと、時代に取り残されてしまう
• 次々と出てくる新しい事に対して、「これをつかって何が出来るか」という思考を常に巡らせることが大事

• 今回のセッションでは、私（田中氏）の、Tableauに関わってきた6年分の経験をわかりやすく伝えていきたいと考えている

  • これからTableauに関わる人全員が同じ6年分の苦労をする必要はないはず
  • 6年分の経験を、このセッションに凝縮して伝えるので、皆さんには、そこからまた別の新しいことを考えてもらっていってほしい
• 実は「データ分析したい」と思ったことはない
  • データを通してその先にいる人と世界を見ている…と思っている

「極める」とは？

• 一言でいうと無意識の拡大
  • いかに考えずにできるか…
  • 決して「難しいことができる＝極める」ではない
• 言い換えると自分の肉体をどこまで伸長できるか
  • 「人間は生まれながらのサイボーグなのだ」
    • アンディ・クラーク氏の言葉
    • 生まれながらのサイボーグ: 心・テクノロジー・知能の未来 (現代哲学への招待 Great Works) | アンディ・クラーク, 呉羽 真, 久木田 水生, 西尾 香苗 |本 | 通販 | Amazon
  • 上記の大きな理由の一つとして「スマホを使用しているから」というものがある
    • 現代の人間は、予定やメモなどの、あらゆる細かい記憶をスマホ（デバイス）に記憶させている
    • 人間の記憶の延長を技術（デバイス、スマホ）に任せている
    • アンディ・クラーク氏がいうサイボーグとは「人間と技術の共生体」である

棒高跳びの話

• 走り高跳びと棒高跳びは、高さの基準が違う
  • それは、棒を使ったほうが高く飛べるから
    • しかし、普通の人が棒を使ったとしても、誰もがすぐに高く飛べるわけではない
    • 棒（の扱い）を、自分のものにして初めて、高く飛べる
  • 田中氏の中でのTableauは、上記でいう「棒」と同じ
    • 「まず、このディメンションをドラッグアンドドロップして〜」等のことは、全く意識せずに操っている
• こういった境地にたどり着くにはどうすればいいか
  • ひたすら修練し続けるかない（とことんやり続ける）
  • 数回程度やっただけでは不可能
    • 自転車に乗る練習と同じ
  • Tableauもずーっと使い続ける必要があると考える
  • この境地まできて、初めて「当たり前のことを取り戻すことができる」

Taskを忘れない〜Visual Analyticsのサイクル〜

データ分析プロジェクトの王道的な話

• データ分析に関わる人が、色々な場所で何度も繰り返し話をしている内容
• もし「聞き飽きた」というなら、一言一句覚えてね、というくらいのレベルで大事な内容

データ分析プロジェクト失敗の2大原因

• （上記の画像でいう）Get Dataからはじめてしまう
  • 例：「売上データがあるからとりあえず分析して」
  • Act（Share）した後、「面白かったね」で終わってしまう
    • そこには何の意味もない
  • 目的（Task）がないと、意思決定できない
• データ分析の作業が難しくて挫折する
  • 例：「ツールの使い方がわからない/難しい」→「プロジェクトが途中頓挫」
    • Tableauはそれが簡単にできる（ことを目指して作られている）
    • Tableauは「後での変更」が簡単にできる
      • ビジュアルを変更する
      • データを変更する
      • 反復で何度もできる
        • データ分析プロジェクトは必ず反復が発生する
• 「何のための分析なのか」「誰のために分析するのか」を考えるのがとても大事
• 今の時代は、Tableauに限らず、便利なツールがたくさんある
  • 上記のことを踏まえて取り組めばデータ分析は可能

世界を分解する〜Preattentive Attribute〜

記憶とプロセス

• Sensory Memory（感覚記憶）
  • 非常に短時間の記憶
  • 記憶というより、反射的なもの
    • 意識されない
  • 外部から刺激を受けて、意味を理解せず、1秒程度持続する記憶
• Short-term Memory（短期記憶）
  • 数十秒間程度覚えておくことができる記憶
  • たくさんのことを記憶することはできない
    • 要するに容量が少ない
    • 7個前後が限界
  • そのかわり、すぐに引き出すことができる
  • ここに無駄な事を置いておくと、良い事を考えることができない
• Long-term Memory（長期記憶）
  • 非常に長い間覚えておくことが出来る記憶
    • 何十年も覚えておくことができる
  • 容量も膨大
    • 大量の情報を記憶することができる
• Tableauが焦点を当てているのはSensory MemoryとShort-term Memory
  • （閲覧者の） Sensory Memoryが上手く使われるようになっているVizだと、Short-term Memoryを有効活用できる
• 良い事例としてカレンダーが挙げられる
  • 予定はスマホ等に記憶させておく
    • 自分が記憶しておく必要は無くなる（スマホを見る、通知が来る、等で予定を確認できるため）
    • 自分が記憶しておく必要は無くなるため、Short-term Memoryを予定そのものに対して使うことができる

人間の知覚と認識

• 田中氏は、棒グラフを「データの長さ」としか呼ばない
• 田中氏は、線グラフを「データの位置と方向を表現したもの」としか理解してない
  • 「棒グラフを作ってる」「折れ線グラフを作ってる」と思ってない
• 視覚属性の説明用/Preattentive Attribute for Visual Analytics Program
• When Visualizing Data, Ask Yourself: Where Are Your Eyes Drawn? | Tableau Software

データのタイプ

• こういったこと（上記スライド）をおさえておく
• ビジュアルを考える時は、必ずそのビジュアルの「意図」を考える

世界はVisualだからデータもVisualで理解する

• 例えば、 文字は自然にないもの（人間が作ったもの）
  • データを理解するのに向いているのは、自然と同じVisualでやったほうがいい

• 色について
  • 色とデータの意味を考える（例外はある。中国は赤がいい意味など）
  • 要するに見る側のコンテキストを考える

• （上記のスライドを見ると）写真の色とTableauの凡例の色（の遷移）が同じだということに気づく
  • Tableauの色は非常によく考えられて設定されている

その他

小さな画面（キャンバス）に世界を描く

• Vizの縦横比を意識する
• 比較対象がないと意味がない
  • 1つだけの棒グラフに意味はない
    • フィルタを頻繁に使用して絞り込んでるとよく発生する

自分の記憶を疑い、信じる〜人が得意なこと

• 点的なものを記憶する必要はない
• まだ紙や文章がなかった昔から、語り部の伝承等の口伝という形で、現代まであらゆる物語が伝わっている
  • 線的な流れを覚えることは（人間）は得意である
• つまり、Visualizeも線的な流れ（ストーリー）が大事

Tableauは言語である

• 「Tableauで表現できることはどのくらいですか？」と聞かれた時、Tableau社は「Infinite」と回答している
  • 言語で表現できることに際限が無いことと同じ

まとめ

まさに「極める」という名にふさわしいセッションだったと思います。

データから何かを伝える時、必要なのは、難しい機能や技術を使うことではないということ。また、伝える時は文字ではなく自然と同じ形にすること。これらを意識しつつ、ひたすら何度もビジュアライズを繰り返していくことが、極めるということなのだと思いました。ビジュアライズに王道なし。