概要

データ分析の知見を物語に再構成して意思決定者を動かす

想定読者

分析結果が会議で通らず悩む、データアナリスト・BI 担当・事業企画・コンサルタント。「分析する力」に「伝える力」を足してキャリアを伸ばしたい人。

こんな人には向いていない

• ダッシュボードやグラフの作図テクニックそのものを学びたい人。本書の主眼は視覚化の操作手順ではなく、データを納得される物語へ組み立てる構成法にあります。
• 統計手法・機械学習など分析の精度を上げる技術書を探している人。本書は分析の前段ではなく、分析後の「伝達と説得」に焦点を絞っています。
• すでにステークホルダーを動かすプレゼン経験が豊富で、自分の型を確立している実務家には、基本的な前提の比重が大きく感じられる可能性があります。

読了後にできるようになること

• 緻密な分析が会議で一蹴される原因を、論理の正しさではなく伝え方の構造の問題として捉え直せる
• アリストテレスの修辞論(エトス・パトス・ロゴス)を、データプレゼンの説得構成に落とし込める
• 脳科学・認知心理学・行動経済学の知見を踏まえ、聞き手が理解し納得しやすいデータの提示順序を設計できる
• ナイチンゲールやスノー博士の事例に学び、視覚化されたデータが行動を促す物語になる条件を説明できる
• 分析の発見を、ステークホルダーが受け入れて行動に移せる『データストーリー』へ再構成する具体的手法を実践できる

ハイライト

• 何週間もかけて丹念に集めたデータ、緻密に分析した結果、そして導き出した貴重な洞察がわずか数分の会議で一蹴されてしまう─、あの悔しい瞬間……。本書は、まさにこの問題を解決します。(本書がどの課題を解こうとしているかが最も端的に表れている箇所)
• アリストテレスの古典的な修辞論から始まり、最新の脳科学や認知心理学、行動経済学の知見まで駆使した理論的な裏付けで補強しながら、豊富な図版と分かりやすい解説で具体的なテクニックを指南していきます。(ノウハウ本に留まらず理論的裏付けを重視する本書の独自性が出ている箇所)

編集メモ

2026-05 刊行の新刊で、現時点では Qiita 等の技術コミュニティでの言及・likes データが未蓄積(article_count 0 / likes 0)。判断はメカニカル基準により supplementary。データ分析の説得・伝達という補完領域を扱う書として位置づけ。

読む前に押さえておきたいこと

• 業務でデータ分析の結果を資料化し、上司や経営層・顧客に説明した経験
• 棒グラフ・折れ線など基本的なデータ視覚化の読み書き(高度な統計知識は不要)

学習のコツ

• 技法の各論に入る前に、ナイチンゲールやスノー博士など導入の事例パートを先に通読すると、視覚化が説得に効く理由が腹落ちし、後半のテクニックの意図を掴みやすくなります
• 本書を読む際は、手元に『会議で通らなかった自分の分析資料』を1つ用意し、各テクニックを自分の資料の改稿に当てはめながら読むと実務への転用が早まります
• 修辞論(エトス・パトス・ロゴス)の枠組みは、読了後もプレゼン資料のレビュー観点として再利用できます