質的データ (シツテキデータ) とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

質的データ (シツテキデータ) の読み方

日本語表記

しつてきデータ (シツテキデータ)

英語表記

qualitative data (クオリタティブデータ)

質的データ (シツテキデータ) の意味や用語解説

質的データとは、数値で表現できない、対象の性質や特徴、状態などを記述した情報のことである。例えば、ユーザーからのコメント、顧客の意見、観測された行動の記録、面談の記録などがこれにあたる。量的なデータ（数値データ）が「どれくらい」「いくつ」といった量を扱うのに対し、質的データは「なぜ」「どのように」といった背景や理由、感覚的な側面を捉えることを得意とする。システム開発の現場では、ユーザーの要求を理解したり、製品の使い勝手を評価したり、問題の原因を深く探る際に不可欠な情報源となる。 質的データは、その性質上、構造化されていないことが多い。収集方法としては、ユーザーインタビューの文字起こし、オープンエンド形式のアンケート回答、フォーカスグループディスカッションの記録、ユーザーの行動観察レポート、日誌、ソーシャルメディア上の発言などが挙げられる。これらのデータは、単一の明確な数値として集計することが難しく、個々の情報が持つ文脈やニュアンスが重要となる。 質的データの主な特徴は、まず「非数値性」である。これは、評価尺度やカテゴリー名、自由記述のテキストなど、数値以外の形式で表現されることを意味する。次に「詳細性」があり、対象に関する深層的な情報や、多様な側面を捉えることができる。例えば、あるシステムが「使いにくい」という量的なアンケート結果に対し、質的データは「どの機能が、どのような操作手順で、なぜ使いにくいと感じるのか」といった具体的な理由や状況を明らかにする。これにより、問題の本質を理解し、より効果的な改善策を導き出すことが可能となる。 システムエンジニアが質的データを扱う場面は多岐にわたる。最も代表的なのは、システム開発の初期段階における「要件定義」である。ユーザーへのヒアリングやインタビューを通じて、彼らがシステムに何を求めているのか、どのような業務プロセスがあるのか、どのような課題を抱えているのかといった情報を質的データとして収集する。これらの情報に基づいて、ユーザーの真のニーズを把握し、システムの機能や仕様を具体化していく。例えば、「ファイルの共有を簡単にしたい」という抽象的な要望に対し、質的データは「現在のメール添付では容量制限があり、履歴管理も煩雑であるため、プロジェクトメンバー間でのリアルタイムな情報共有とバージョン管理機能が欲しい」といった具体的な背景を明らかにする。 また、システムリリース後の「ユーザビリティ評価」や「改善活動」においても質的データは極めて重要である。ユーザーテストの観察記録や、ユーザーからの自由なフィードバックは、数値データでは見過ごされがちな潜在的な問題点や改善のヒントを提供する。例えば、アクセスログという量的なデータからは特定の機能の使用頻度は分かるが、なぜその機能が使われているのか、あるいは使われていないのかといった理由は質的データからしか得られない。ユーザーが「もっとこうなったら便利なのに」と感じる具体的な声は、次の開発フェーズにおける優先順位付けや機能追加の根拠となる。 質的データの分析には、量的なデータ分析とは異なる手法が用いられる。主に、「テキストマイニング」や「内容分析（コンテンツ分析）」、「テーマ分析」といった手法が適用される。テキストマイニングでは、膨大なテキストデータから頻出するキーワードやフレーズ、それらの関連性を抽出し、傾向を把握する。内容分析やテーマ分析では、テキストを読み込み、意味のあるカテゴリーやテーマに分類・整理することで、データに内在する構造やメッセージを浮かび上がらせる。これらの分析を通じて、開発チームはユーザーの感情、意図、隠れたニーズなどを深く理解し、よりユーザー中心のシステム設計や改善へと繋げることができる。 このように、質的データは、数値では捉えきれない人間的な側面や背景、文脈を理解するための貴重な情報源であり、システム開発のあらゆるフェーズにおいて、ユーザーの真の課題解決に貢献する上で不可欠な要素である。量的なデータがシステム性能や効率性といった「客観的な事実」を示すのに対し、質的なデータはユーザーの体験や感情といった「主観的な意味」を明らかにする。これら二種類のデータを適切に組み合わせることで、システムはより完成度が高く、ユーザーにとって価値のあるものとなる。