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分析 ✕ 情報

に関する学び

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データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。

情報で迷う理由は？ データ分析の際、目についた情報に振り回され、時間がかかってしまうことや、都合の良い情報ばかりに頼って決め打ちになってしまう問題を感じています。そこで、MECEの考え方を取り入れることにしました。 MECEの切り口は？ MECEには、全体を複数の部分に分ける層別分解と、全体を構成する変数に分ける変数分解という2つのアプローチがあります。たとえば、層別分解では年齢、季節、販売チャネルなどで分析し、変数分解では売上＝客単価×客数や売上＝商品単価×販売数のように捉えることができます。 分解できないのは？ また、MECEに分解できない例として、モレなしでダブリがある、モレありでダブリがない、モレありでダブリもある場合が挙げられます。今後は、売上分析や業界、顧客分析、さらには業務の課題解決にもこの考え方を積極的に活用していきたいと考えています。 データ加工のポイントは？ 現在、売上分析データを加工中であり、来週からはMECEの視点を取り入れたデータ加工を進める予定です。加えて、ロジックツリーを書き出すことで思考のスピードアップを図りながら、業務の課題解決に向けた取り組みも強化していきます。 情報取得の見直しは？ 以前、情報の取得に時間がかかることや、都合の良い情報だけを集めて決め打ちしてしまう点に気がつきました。そのため、現在作成中のデータをもう一度フラットに俯瞰し、MECEを意識したフレームワークを使って再検討に努めています。

イシュー設定の重要性をどう考える？ 課題に対して正確なイシューを設定することで、どのような解決方法が考えられるのかを深掘りすることができます。イシューは問いかけの形で設定し、一貫した内容で考え続けることが重要であると学びました。これまで私は課題に対して問いかけるという行動を充分に行っていなかったため、今後の業務で意識して実践していきたいと思います。 学びを深める総合演習とは？ また、総合演習ではこれまでに学んだことを振り返りながらアウトプットすることで、今回のコースで学んだ内容に対する理解が一層深まりました。 顧客インサイトの把握はどう重要か？ 顧客のインサイト把握が重要な業務に携わっているため、顧客の課題感に対して常にイシューを設定し、「何を求めているのか」「どのような問題を解決する必要があるのか」を分析し、仮説を立てられるようにしていきたいと考えています。自身の業務においても、課題が発生した際にはあいまいな主観で判断するのではなく、本質的な問いを意識して解決に取り組みたいです。 ペルソナ設定に何を活かす？ 記事コンテンツの制作においても、ペルソナを設定する際には、課題を仮説立ててイシューを設定し、「自分ならどうするか」を考えながらリアルな人物像をイメージしてコンテンツに生かしていきます。顧客情報のインサイト分析においては、顧客からのヒアリング情報や営業報告から課題感を読み取るときにも、適切なイシューを設定し、インサイト分析を行うように心掛けていきます。

何が最優先？ 問題解決の考え方では、まず最も重要な問題を特定することが大切です。「何が問題か？」という視点から始め、数値を比較して問題の所在にあたりをつけます。また、理想の計画と現状の未達成状況を把握し、そのギャップを埋める方法を検討します。数値の比較では、見る必要のない範囲を見極めて効率的に分析を進めることも重要です。 現状はどう捉える？ 現状把握の際には、問題をさらに深掘りするための切り口を考え、その仮説や優先順位をつけていきます。この過程では定性的な情報も取り入れることが重要です。特に、数値に頼りがちな初期の分析では、仮説の形成において定性的な情報を活用することが印象的でした。 分解して見える？ ロジックツリーの層別や変数の分解を用いて課題に取り組むと、目標達成のための具体的な施策が見えてきます。たとえば、採用施設数や売上の向上、コストカットといった課題に対処する際は、変数分解の考え方が役立ちます。また、メーカー推奨品の効果を確認する際には、計画と実績を数値で評価し、感覚的な良し悪しに頼らず客観的に判断することが求められます。 分析の工夫は？ 分析を進める際には、「見なくてもよい範囲・数字・切り口」を適切に除外することで、効果的な分析が可能になります。データの切り口についても、何が効果的か考え、必要であれば追加のデータ取得を検討します。また、チームメンバーとアイデアを共有し、他に異なる切り口の可能性がないかを確認することも重要なプロセスです。

数字だけでは捉えきれない問題とは？ なぜ数字だけを追うと本質的な問題が捉えられないのでしょうか。それは、情報を表面だけで捉えるのではなく、分解の階層を深くすることで新たな視点が得られるからです。さまざまな切り口で解釈し、グラフなどを用いて俯瞰的に見ることで、視点が変わることがわかりました。 新たな視点を得る思考プロセス この過程で特に印象深かったのは、情報を直接受け止めるのではなく、自分で手を動かし、「他に何か切り口はないか」と考えつつ、出された答えに常に疑問を持つという思考プロセスです。このプロセスに大きな衝撃を受け、学びの多い経験となりました。 医療現場での重要なアプローチは？ スタッフの教育や職場環境、患者や家族の問題を常に要素分解して、本質的な問題を抽出し解決する。このアプローチは特に医療現場で役立ちます。医療の現場では、複合的な問題が重なることが多く、特に救急医療においては「秒単位での時間軸」で変化が発生するため、迅速かつ深い分析が求められます。これによって職場や患者により良い医療を提供できるようになるのです。 問題解決にはどのような手法が有効？ さらに、全ての問題に対してロジックツリーで考えること、情報を頭の中だけで整理するのではなく、手を動かして可視化することが重要です。また、MECEに従った分解では「何の目的」で分解するのかを常に考え、分解は最低でも3階層まで行うようにします。これにより、数字もグラフ化され、全体を俯瞰できるようになります。

数字の背後に何を見いだす？ 数字を見る際には、単なる数値を追うのではなく、その背後にどのような事実を見いだしたいかを考え、仮説を立てて分析することが重要です。データを収集する際には、手元にある情報だけでは偏りが出る可能性を念頭に置き、多様な視点から情報を捉えることを心掛けるべきです。 データ分解の鍵は？ データを分解する際には、「いつ」「誰が」「どのように」という観点を含め、網羅的に考えることが必要です。そして、本当にその推論が正しいのか、さらなる傾向を2、3考えてみることも重要です。分解して何も見つからなくても、それは失敗ではありません。切り口が不明確な場合は、まず分解を試み、それでわからなかったら特定の傾向がないことを確認することが意味を持ちます。 売上増減の要因は？ 売上の増減を分析するときは、顧客や商品ごとに要因を探り、傾向を把握して未来の施策に活かします。過去の傾向に従うだけでなく、今あるデータを新たな視点から見直し、「本当にそうか？」と常に疑問を持ちながら進めることが求められます。 他組織の施策も見直してみますか？ 自組織の施策と売上推移を振り返る際には、数値をグラフ化して新たな観点がないかを再考します。他組織の施策や売上推移についても、提示されている視点のみに依存せず、仮説をもって直接問いかけ、新たな傾向を探ります。うまくいっていない事例がある場合は、その要因をチームメンバーとともに分解の視点で考察し、どのように対処すべきかを話し合います。

データ加工で全体像を把握するには？ データを加工する際には、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、全体像を把握するために必要な項目を追加することが重要です。単に生の数値を羅列するのではなく、表として整理することで、様々な気づきを得ることができます。 グラフ化で得られる洞察とは？ また、グラフ化する際には、数値をどのように区切るかが得られる解釈に大きな影響を与えます。どのように分ければ、より良い気づきを得られるかを意識しながら数字を整理することが求められます。グラフ化はあくまで手段であり、そこから得られる洞察を基に仮説を立て、実際の行動に結びつけて改善を図ることが目的です。 傾向が見つからないときの価値は？ さらに、数字を分解してグラフ化した結果、傾向が見つからない場合もありますが、それは失敗ではありません。むしろ、傾向がないことが判明したこと自体に価値があります。 私はソフトウェアエンジニアなので、数字を分析する作業はあまり多くありません。しかし、例えばチームのミーティング時間を削減する際、いつ誰がどれだけの時間をミーティングに費やしているのかを分析するために、このような方法を活用できると考えました。 分析作業の目的をどう意識する？ 分析作業に取り組む際、つい情報をまとめることが目的になりがちです。しかし、「何のための分析作業なのか？」、「仮説を得るためにはどのようにまとめるべきか？」といったことを常に考えながら、分析作業を進めたいと思います。

課題発見のための具体的手法は？ 本質的な課題を発見するためには、対象を分解し問題点を明らかにし、その対策を検討することが重要です。その際、グラフなどを使用して問題点を的確にあぶり出すことが効果的です。手当たり次第に検討するのではなく、焦点を絞ることが求められます。 イシューの重要性を理解 イシューを明らかにし、常に意識することも重要です。打合せなどでは、まずイシューの共通認識を持つことが必要です。これは基本的なことですが、実践するのは難しいです。打合せの目的（イシュー）を共通認識として持つことが不可欠です。 業務を進める上でも、まず自分の中でイシューを明確にし、それを持ち続けることが大切です。必要に応じてイシューを修正する際も、その目的を明確に意識し続けます。 他社データの活用法とは？ また、同業他社や好きな会社のデータを見て分析し、自分の仕事に活用することができます。考えるための題材は自分の仕事以外にもたくさんあり、例えば同業他社の有価証券報告書などからも情報を得ることができます。 打合せでは、その目的（イシュー）を最初にアジェンダに記載し、全員が共通の認識を持てるよう確認することが重要です。また、新聞や書籍などのグラフに注目し、その場合に適したグラフを選ぶ視点を持つことも有益です。 さらに、新聞記事や自分の業務を進める上で、常に目的やイシューを意識しながらメモを取ることが有効です。これにより、意識的に課題や解決策に集中することができます。

問いを特定するには？ 正しい問いを特定しなければ、解決策や答えは見つかりません。問いを立てる際には、その問いが正しいかどうかを考えることが重要です。 視覚的表現の工夫をどうする？ 視覚的な見やすさも非常に重要です。例えば、数字の羅列では理解しづらい情報も、〇●などの視覚的な工夫をすることで見やすくなります。相手に伝わる表現や方法を常に意識することが求められます。 情報の分解で何が見える？ 分解方法によって、見えてくる情報が変わります。例えば、表を分解する際には、その分解方法によって異なる視点から情報が見えてきます。勝率から導かれる上位層～下位層の分け方なども工夫が必要です。 なぜ反復トレーニングが大切？ 反復トレーニングの重要性を感じました。学習した内容をすぐに身につけることは難しいため、常に意識して反復することが必要です。 業務分析で答えをどう導く？ 業務数値やアンケート結果の分析、会議内容の設定においては、分析結果から答えを導き、それをゴールとして会議を進行させることが重要です。また、問を特定することで正しい答えを導けること、そしてその問いを共有することで異なる考えや切り口を受け入れることの重要性も感じました。 問いの深堀りで得られるものは？ 問いを特定する際には、その問いが正しいか考え、自分の主張や考えを的確に言葉や文章にすることが重要です。深堀を行い、思いつきで話すのではなく、一呼吸おいて考える癖をつけることが大切です。

貸借対照表とは何か？ 貸借対照表（B/S）について学びました。B/Sは左右に分かれており、左側が資産の部、右側が負債の部です。この両者は必ず一致してバランスしています。資産には流動資産と固定資産があり、負債には流動負債と固定負債があります。それぞれを区別するポイントは、1年以内に現金化または返済されるかどうかです。 事業資金の準備はどう進める？ 次に、事業開始にあたって必要となる資金の準備について考えました。具体的にどのくらいの資金が必要なのかイメージし、その資金を自己資金で賄えるのか、それとも借入が必要なのかを判断します。また、借金することのリスクや、無借金経営の可能性についても考察しました。 B/S分析から何が見える？ 自社のB/S確認と分析も行ってみました。様々な業種や会社のB/Sを確認することは有益で、特に流動資産、固定資産、流動負債、固定負債に実務でどう当たるのかを具体的に考えることが重要です。例えば、支社のリフォーム費用や備品の購入はどの項目に該当するのかを検討しました。また、自社の無形固定資産であるソフトウェア製品が利益を生む仕組みにも関心を持ちました。 公開情報から何を学ぶ？ 自社の財務諸表はすべて公開されているわけではありませんが、過去に開示された情報を確認しました。これにより、公開された情報や金額がB/Sのどの項目に該当するのかを分析しました。役員に確認し、過去分で開示可能な決算書があるかどうかを調査することも行いました。

イシューをどう捉える？ 物事の本質【イシュー】を正確に捉えることの重要性を学びました。 まず、イシューを正確に捉えることができないと、誤った提案をしてしまうリスクがあることを理解しました。そのため、イシューを特定する方法として「問いから始める」「問いを残す」「問いを共有する」というアプローチを学びました。 学びを実践するには？ ここまでの学びの総決算として、WEEK1からWEEK4までの内容を実践しました。分解・分析を駆使して例題を解いていく中で、以下の点を意識しました。 資料作成時には「誰に何を伝えたいのか」を常に意識し、文面でも視覚でも効果的に伝えることを心がけました。 議論の進行をどう工夫する？ ディスカッションでは、話が逸れやすいため、会話形式でも常にイシューを意識して取り組むようにしました。 実務上では、チャットアプリなどを用いたやり取りの中でも、イシューから逸れることなく、主語述語を意識して対応することに留意しました。 また、ディスカッション形式のやり取りの際には、必ず議事録を取り、文字起こしをすることで重要な情報を収集し、クリティカルに問題を見つけることを実践しました。 正確な提案をするために さらに、イシューの特定から着手することの重要性を認識しました。解決すべき課題を明確にすることで、適正な提案が可能となり、そのプロセスでは必ず自分一人で判断せず、同僚や上司にも報告・共有しながら進めていくことが大切だと学びました。

目標設定の極意は？ まず、結論のイメージを明確に持ちながら取り組むことの大切さを実感しました。一度目標を定めることで、問題がどこにあるのかを細分化し、解決に向けた要素を順序立てて洗い出すことができると感じています。また、単に分析するだけでなく、考え得る原因を幅広く仮説として立て、実際に検証するプロセスが非常に有効だと考えています。 データ収集の工夫は？ 次に、データ収集の段階ではアウトプットとなる最終形を念頭に置き、必要なデータが不足している場合は柔軟に追加を行うことが重要だと思いました。集めたデータに対しては、有用な情報を引き出せるようどのように加工するかを常に考える姿勢が、最終的な成果に大きく寄与すると実感しています。 進捗管理の秘訣は？ また、プロジェクトの進捗管理においては、月次レポートの形式や要素を特定する際に、学んだ知識を活用しながら、問題点の洗い出しや原因分析を進めたいと考えています。プロジェクトごとに必要な情報を細分化し、検証することで、より的確な進捗管理が実現できると思います。さらに、可能性のある原因については一つに絞らず、複数の仮説を立てながら網羅的に検討することが効果的だと感じています。 加工方法はどう？ 最後に、データ加工に際しては、どのような方法が最適であるかを検討しながら進める必要があると学びました。これまでの学びを今後の実践に活かし、より実践的で効果的なプロジェクト管理に取り組んでいきたいと思います。