この3年、フォーチュン500のダッシュボードをレビューしてきました。最も多い失敗は？「かっこいい」見た目でグラフを選び、データが伝わるかは二の次にしていることです。
同じ失敗をしないでください。
唯一重要な問い
グラフタイプを考える前に、こう自問してください：このグラフを見た人は、どんな意思決定をするか？
「どんなデータがあるか」でも「まだ使っていないグラフはどれか」でもありません。
この問いがすべてを変えます。
4つのシナリオ（と、何が効くか）
1. 時系列の変化を示す
こんなとき：トレンドやパターン、推移を理解してもらいたい。
有効な選択：
- 連続データは折れ線（株価、気温、トラフィック）
- 量や累計を強調したいときは面グラフ
- 離散的な期間（四半期売上、年次比較）は棒グラフ
避けるべき：円グラフ。5年分の「シェア推移」を円グラフ5枚で見せる例がありました。やめましょう。
実例：月次売上を47行の表で見せていたクライアント。誰も読んでいませんでした。トレンド注釈付きのシンプルな折れ線に変えたら、Q4の23%の伸びが一目で分かり、アクションにつながりました。
2. カテゴリを比較する
こんなとき：「どれが大きいか」「どう並ぶか」を答える。
有効な選択：
- カテゴリ名が長い、または5つ超なら横棒グラフ
- カテゴリが少ない、自然な順序があるなら縦棒
- 2軸で比較するならグループ棒グラフ
クリーブランドの法則：人は縦の長さより横の位置の方が正確に判断できます。だから比較では棒グラフが円グラフより常に有利です。
コツ：棒は並べ替える。並べ替えていない棒グラフは手抜きで、読者に負担をかけています。
3. 部分と全体の関係
こんなとき：構成や割合を示したい。
有効な選択：
- 円グラフは2〜4セグメントまで（賛否はあるが、常に悪いわけではない）
- カテゴリ間の構成比較は積み上げ棒グラフ
- 階層データでカテゴリが多いならツリーマップ
現実：円グラフの使い方を間違えている例がほとんど。45%と42%のように近いとき、円では差が分かりません。棒グラフにしましょう。
25%ルール：どのセグメントも全体の25%以上ないなら、円グラフは使わない。
4. 関係性を見る
こんなとき：相関、クラスタ、外れ値を探す。
有効な選択：
- 2つの連続変数なら散布図
- 第3の次元が必要ならバブルチャート（控えめに）
- 相関行列や密なカテゴリ比較はヒートマップ
注意：相関図は因果のように誤解されやすい。注釈に気をつけて。
私が実際に使っている判断フロー
30秒で決める：
- 時間が関わる？→ 折れ線または面グラフ
- ものを比較？→ 棒グラフ（5カテゴリ超なら横棒）
- 割合を示す？→ 積み上げ棒（または4セグメント以下の円）
- パターンを見る？→ 散布図またはヒートマップ
以上です。
毎週目にするよくある失敗
失敗1：1つのダッシュボードにグラフタイプが多すぎる
2〜3種類に絞る。一貫性が理解を助けます。
失敗2：二軸グラフ
ほぼ常に分かりにくい。2つのグラフに分けましょう。
失敗3：3D効果
やめましょう。知覚を歪めるだけでメリットがありません。
失敗4：虹色
色は意図を持って。強調色は1つ、それ以外はグレー。
AIグラフツールは？
開示：ChartGenと仕事をしているのでバイアスはあります。ただ、AIは「今覚えたてのグラフを使いたい」という人間のバイアスがない分、グラフタイプの提案は本当に役立つと感じています。
つまらない棒グラフが正解のとき、AIはつまらない棒グラフを提案します。つまらなさが正解のこともあるのです。
クイックリファレンス
| 目的 | 第一候補 | 代替 |
|---|---|---|
| 時系列トレンド | 折れ線 | 面グラフ |
| カテゴリ比較 | 棒グラフ | ドットプロット |
| 部分と全体 | 積み上げ棒 | ツリーマップ |
| 関係性 | 散布図 | ヒートマップ |
| 分布 | ヒストグラム | 箱ひげ図 |
最後に
良いグラフは、見た人が5秒で理解できるグラフです。腕を見せたいグラフではありません。
迷ったら、文脈を知らない人に見せてください。10秒で説明できなければ、シンプルにしましょう。