文献やインタビューデータはそのままでは整理・分析するのが大変です。したがって、大事な部分に焦点化したり、数量化して量的情報に変換したりします。

数量化の方法には主に次の 2 つのやり方があります。

• 焦点化：長文のテキストを要約したり、重要部分だけを抜粋することで、より分析しやすい質的情報に整理できます

• 数量化：質的情報に含まれる内容を分類し、そのカテゴリーに含まれる情報をカウントしたり、特定の語の出現頻度をカウントしたりすることで、質的情報を量的情報に変換できます

質的情報を量的情報に変換することで、時系列ごとの傾向把握や情報グループごとの差異を見出すことができ、その後の分析の幅が広がります。

分析の全体方針が決まったら、次は、集めた情報ごとに具体的な分析方法を決めます。2-1②の分析方法を参考にしながら、データの種類ごとに、どの分析方法で行うかを表にまとめます。

後で情報を取り出しやすくするために、集めた情報（データ）をデジタル化し、リンクを貼り付けておきます。

集めた情報はどんな特徴をもっていたか気づきを入れておくと、情報の名前からだけでは見えてこない特徴がわかり、後で利用しやすくなります。またその情報が質的な情報なのか、量的な情報なのかも記載していくと、分析の方法を選ぶ際に見当がつきやすくなります。
データの量や記載したい内容が多い場合は、別途 Google スプレッドシートにまとめなおすとよいでしょう。

① 2-2 で集めた情報を、2-1 で考えた分析方法を使って分析してみましょう。

② ①の結果をスライドに貼り付け、その下に、読み取った傾向について、説明書きを作成します。

グラフの目盛りやカウントする数値のレンジ（範囲）を変えたり、グラフの種類を変えたり、表の行や列の項目を変えたりして、さまざまな視点から傾向を探ると、読み取れる内容にも深まりが出てきます。

3-1 で情報から読み解いた傾向が、そもそも自分が解決しようとしていた課題に対してどのような意味をもっているのかを確認する必要があります。傾向を読み解いてそのままにしていては、課題解決に進めないからです。

① 課題を改めて記載し、その内容を確認します。

② 記載した課題の解決に向けて、どのような情報が今集まっているのか、その情報を分析して見えてきている傾向はどのようなものか、傾向から読み取れることは何かを書き出します。

課題解決に向けて、まだ足りない情報はないか、何を読み取る必要があるか、現在ある情報から視点を変えてさらに詳細に分析をしていくのがいいのかなど、必要に応じて、前のプロセスに戻ることも検討しましょう。