もう聞けない？定量的、定性的の意味の違いについて解説

ビジネスの現場やデータ分析の場面で「定量的」「定性的」という言葉を耳にすることが増えましたが、具体的にどのような意味なのか、どのように使い分けるべきか迷う人も多いのではないでしょうか。この記事では、定量的と定性的の基本的な意味と違い、活用方法についてわかりやすく解説します。

定量的と定性的の基本的な意味

定量的とは、数値や量として測定できる情報を指します。一方、定性的とは、数値化が難しい性質や特徴、印象を表す情報のことです。

例えば「顧客満足度を調べる」という目的の場合、アンケートの点数や購入回数といった数値データは定量的情報となり、顧客の感想や意見は定性的情報にあたります。

定量的と定性的の違いの比較

定量的と定性的の違いについて、以下の表にまとめます。

項目	定量的	定性的
意味	数値で測定できる情報	数値で表せない性質や特徴
例	売上金額、訪問者数、アンケートの点数	顧客の感想、商品に対する印象、自由回答
活用場面	データ分析、目標管理、KPI設定	課題発見、仮説構築、改善アイデア抽出
利点	客観性が高く比較しやすい	深い洞察や背景の理解ができる

このように、どちらもビジネスや調査で欠かせないアプローチですが、それぞれ異なる強みがあります。

定量的、定性的の活用方法

定量的と定性的な情報は、それぞれ単独で使うのではなく、組み合わせて活用することが重要です。

• 定量的なデータで現状を可視化する
  売上、アクセス数、成約率などを数値で把握することで、現状のパフォーマンスが客観的にわかります。
• 定性的な情報で背景や理由を探る
  数値では見えない顧客の本音や課題を、インタビューやアンケートの自由記述から読み取ります。

この両者を組み合わせることで、データの「量」と「質」の両面から多角的に物事を分析できるようになります。

定量的、定性的を使い分ける際の注意点

定量的、定性的な情報を扱う際には、以下のようなポイントに注意しましょう。

注意点	内容
データの目的を明確にする	何を知りたいのかによって必要な情報が変わる
どちらかに偏らない	数値だけ、意見だけでは不十分になることがある
結論につなげる視点を持つ	データの収集が目的化しないよう意識する

「数字で見えるから正しい」「意見だから曖昧」といった一方的な見方ではなく、それぞれの性質を理解して補い合う姿勢が大切です。

まとめ

定量的は「数値で測る情報」、定性的は「数値化しにくい情報」を指し、どちらもビジネスや調査において重要な役割を担います。それぞれの特徴を理解し、目的に応じて適切に使い分けることで、より深い分析と効果的な施策の立案につながります。数字と感覚の両面から物事を見る視点を持つことが、ビジネスの成果を高める鍵となるでしょう。