伝わるビジュアライゼーション
ストーリーを語るチャートを作る。データとメッセージに最適な可視化手法を選ぶ方法。
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チャートの目的
🔄 前のレッスンで、データの素早い探索とプロファイリングを学んだ。今回は、発見を目に見える形に変える方法に進む。
悪いチャートを作ったことがある人は手を挙げよう。全員だ。
問題は技術ではなく、目的の不明確さだ。多くの人は「何かグラフを作ろう」と思ってチャートを開く。正しくは「このメッセージを伝えるために、最適な視覚化は何か」と考えることだ。
チャートは飾りではない。コミュニケーションツールだ。
チャートタイプの選び方
示したい関係性でチャートタイプが決まる:
| 示したいこと | 最適なチャート | 例 |
|---|---|---|
| 比較 | 棒グラフ | 部門別の売上比較 |
| トレンド | 折れ線グラフ | 月次売上の推移 |
| 構成 | 円グラフ/積み上げ棒 | 製品カテゴリ別の売上比率 |
| 分布 | ヒストグラム/箱ひげ | 顧客の注文額分布 |
| 関係 | 散布図 | 広告費と売上の相関 |
| 地理 | 地図/ヒートマップ | 都道府県別の販売実績 |
AIに可視化を提案させる
以下のデータがあります:
[データの概要を記述]
伝えたいメッセージ:[メッセージ]
対象者:[誰が見るか]
最適なチャートタイプを3つ提案し、
それぞれの長所と短所を説明してください。
1チャート=1メッセージの原則
最も重要なルール:1つのチャートに1つのメッセージ。
❌ 悪い例: 1つのチャートに売上推移、利益率、顧客数、市場シェアを全部載せる ✅ 良い例: 4つのシンプルなチャートに分ける
伝えたいメッセージが複数あるなら、チャートも複数作る。読み手の認知負荷を考えよう。
効果的なチャートデザインの原則
1. タイトルで結論を述べる
❌ 「月次売上」 ✅ 「売上は3ヶ月連続で前年比を上回っている」
タイトルはラベルではなく、チャートの結論だ。読み手はタイトルを見て、チャートで裏付けを確認する。
2. 不要な装飾を排除する
エドワード・タフテの「データインク比」——チャート上のインクのうち、実際にデータを伝えているインクの割合を最大化する。
排除すべきもの:
- 3D効果(奥行きが情報を歪める)
- 装飾的なグリッド線(薄い線で十分)
- 不要な凡例(直接ラベルが読みやすい)
- 過剰な色使い
3. 色は戦略的に使う
色の基本ルール:
| 目的 | 使い方 |
|---|---|
| 強調 | 注目させたいデータを目立つ色、他はグレー |
| グルーピング | 同じカテゴリに同じ色 |
| 状態表示 | 赤=悪い、緑=良い(色覚に配慮し、形も併用) |
| 順序 | 同系色の濃淡で高低を表現 |
✅ Quick Check: あなたの上司が「先月の売上がどの製品カテゴリで良かったか見たい」と言った。どのチャートタイプを使うか?(答え:カテゴリ別の比較なので、横棒グラフが最適)
AIでチャートを作成する
スプレッドシートのデータを可視化するプロンプト
以下の月次売上データをもとに、可視化のためのExcel数式と
チャート作成手順を教えてください:
[データを貼り付け]
目的:前年同月比のトレンドを示す
対象者:経営会議のプレゼン
Pythonでの可視化(プログラミングができる場合)
以下のCSVデータのmatplotlibでの可視化コードを書いてください。
要件:
- 月次売上の折れ線グラフ
- 前年との比較を含める
- 日本語フォント対応
- ビジネスプレゼン向けのクリーンなデザイン
[データを貼り付け]
日本のビジネス文脈での注意点
日本のビジネス環境での可視化で気をつけるポイント:
年度表記: 日本の会計年度は4月始まりが多い。「2024年度」は2024年4月〜2025年3月を指すことがある。チャートの軸ラベルで明確にする。
単位表記: 大きな数値は「百万円」「億円」単位で表示し、ゼロの羅列を避ける。
稟議向け資料: 意思決定プロセスが集団的な日本企業では、チャートが独り歩きしても理解できるよう、文脈とソースを明記する。
ダッシュボード設計の基本
複数のチャートを組み合わせるダッシュボードでは:
- 最も重要な指標を左上に —— 視線は左上から右下へ流れる
- 情報の階層を設計 —— KPI(大きく)→トレンド(中)→詳細(小)
- インタラクティブ性 —— フィルタやドリルダウンで深掘りできるように
- 更新頻度を明記 —— 「リアルタイム」「日次」「月次」をラベルで示す
Key Takeaways
- チャートタイプは見栄えではなく、伝えたい関係性で選ぶ
- 1チャート=1メッセージの原則を守る
- タイトルはラベルではなく結論を述べる
- 不要な装飾を排除し、データインク比を最大化する
- 色は戦略的に使い、強調したい情報に限定する
- AIに可視化の提案と作成手順を依頼できる
Up next: 次のレッスンでは、数字ではなくインサイトを見つける——データの記述から診断・予測・処方へと深化する方法を学ぶ。
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