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活用 ✕ 方法

に関する学び

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データ収集の視点は？ これまで、自身の仮説を実証するためにデータ収集に終始していたことを痛感しました。仮説以外の視点でどのようにデータを集めるべきかが分かっていなかったため、今回「仮説を考えるためのフレームワーク」を学び、今後のデータ分析に活用できると感じました。また、ある仮説に対して別の仮説が成立する可能性への反論を防ぐため、複数の仮説を異なる切り口で立てることの重要性を再認識しました。たとえば、■３C（Customer＝市場・顧客、Competitor＝競合、Company＝自社）や、■４P（Product＝製品、Price＝価格、Place＝場所、Promotion＝プロモーション）を利用する考え方は、データ収集の際に既存データのみならず、新たなアンケートやインタビューを通じた情報獲得にも役立ち、説得力のあるデータを生み出すための行動力が養われたと感じています。 社内参加の課題は？ また、社内で実施している任意参加のセミナーや施策について、毎回参加する社員と全く参加しない社員の二極化が進んでいる現状を踏まえ、より多くの社員の参加を促すために、３Cや４Pの視点で検討を行いたいと考えています。具体的には、■３Cでは、Customer（市場・顧客）として社員、Competitor（競合）として同時開催予定のイベントの有無、Company（自社）として社員のニーズが満たされているかを検討し、■４Pでは、Product（コンテンツが社員のニーズを満たすか）、Price（参加に見合う価値があるか）、Place（開催方法が参加しやすいか）、Promotion（社内への情報周知が十分か）といった観点で施策の企画を進めます。 意見共有はどう？ まずは、今回の学びを一緒に企画・運営するメンバーと共有した上でディスカッションの場を設け、これまでの検証に不足していた視点やデータを補完します。特に、本社以外の全国の拠点の社員にとっては日々のコミュニケーションが行き届いていないため、インタビューなどを通じて意見を聴く機会を設け、次年度に向けた施策の改善に努めたいと思います。

業務に手法を活かすには？ これまでの学びを通じて、「これは使える」という手法を早速業務に活用してみました。しかし、総合演習では「どれを選択するのか」を考えたとき、これまでの学びがまだ身についていないことを実感しました。また、分析に際してクロス集計に依存している自分の癖にも気づきました。他の手法は示唆されれば思いつくものの、依然としてクロス集計に頼ってしまいます。せっかく学んだものを生かし切れていないと感じ、今後は意識していろいろな分析手法を活用する必要があると痛感しました。数をこなすことでしか選択肢の幅を広げることは難しいと学べたことも良かったと思います。 プロセス分解で何が変わる？ 問題の原因を明らかにする際にはプロセスに分解することが重要であると気づきました。当たり前のことですが、自分ではそれができていないという発見がありました。また、経験に基づいた仮説を決め打ちしてしまう癖があることにも気づかされました。プロセスに分解する利便性と、その方法が他者への説得力につながるメリットを業務における実績分析でも生かしていきたいと考えています。具体的な手法として紹介されたA/B分析は既に使用していたものの、それをA/B分析と認識していなかったため、目的や仮説設定、検証の項目が曖昧でせっかくの検証結果を生かし切れていなかったと思います。 需要縮小期にどう対応する？ 私の扱う製品は急激な需要縮小期を迎えています。そのため、よく「時代の流れ」として片づけられることが多く、そこで分析が止まってしまっていました。しかし、本当にそれだけが原因なのでしょうか。私は「なぜそうなったのか」をプロセスに分解し、正しく理解することが解決策を得るうえで重要な鍵であると考えるようになりました。幸い、過去の業界・当社の実績データはあるので、まずはそれを改めて分析しようと思います。「時代の流れ」以外の要因がないかを探し、その要因に対処することで売上に貢献できるのではないかと考えています。決め打ちせず、様々な選択肢を探ることで、今よりも良い施策を打てるかもしれないと希望を持っています。

サーチとコンバージョン分析のポイントは？ 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ（到達）とフリクエンシー（接触頻度）のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには？ 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか？ さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。

どんな学びが印象的？ 今回の学びで特に印象に残ったのは、「標準偏差」と「幾何平均」の2点です。 標準偏差の計算手順は？ まず、標準偏差についてです。計算手順はまず平均を求め、その後、各データと平均の差を求め、差を2乗します。そして、2乗した値の平均（＝分散）を算出し、その平方根を取ることで標準偏差が得られます。具体的な例では、データが3, 4, 5, 5, 8の場合、平均は5となり、各データとの差は2, 1, 0, 0, -3です。これらを2乗すると4, 1, 0, 0, 9となり、分散は2.8、標準偏差は√2.8 ≈ 1.673となります。また、Excelでは=STDEV.P(範囲)という関数を用いて計算できます。 幾何平均の計算方法は？ 次に、幾何平均についてです。こちらは、最終値を初期値で割った値を計算し、期間に応じた累乗根（平方根や立方根など）を求めます。その値から1を引いたものが平均成長率となります。例として、初期値が100、最終値が209の場合、成長率合計は209 ÷ 100 = 2.09となります。2年間での成長率なので平方根を求めると√2.09 ≈ 1.45となり、1.45 - 1 = 0.45（45%）が幾何平均成長率となります。 中央値だけで評価すべき？ これまでは中央値を代表値として重視してきましたが、今回の学びで、データのばらつきを示す標準偏差の重要性を改めて認識しました。例えば、AIモデルの予測精度の評価において、これまでは絶対誤差率の中央値だけを使っていましたが、標準偏差を加えることで信頼度をより的確に評価できると感じました。 AI評価はどう変わる？ 実際、私が担当する不動産評価のAIモデルにおいても、最新のトレンドを反映するため定期的にアップデートを行っています。これまでは精度評価において中央値のみを用いていましたが、今回学んだ標準偏差を活用することで、モデルの精度のばらつきをより正確に把握できると理解しました。今後は、より正確な評価のために、標準偏差も加えた指標で測定していく予定です。

選択と集中、どう活かす？ 「選択と集中」という言葉を聞くと、私たちはしばしば「最適な方法を選ぶ」ことだけに注目しがちです。しかし、選択肢が多ければ多いほど、最適な方法の選出にも多くの時間がかかってしまいます。そこでまずは不要なものを省き、選択肢を絞り、その道筋をよりクリアにすることが重要だと再認識しました。 無意識の選択能力を仕事にどう活かす？ とはいえ、これは日常生活でも常に実践していることではないでしょうか。例えば、飲食店でメニューを眺めるとき、最初に決定するのは食べたくないものを避けることです。このような無意識の選択能力を仕事に活かせば、選択肢を減らしフォーカスすることは比較的容易なはずです。 組織での無駄をどう排除する？ しかし、現実には、慣習や惰性で続けている業務が多く存在します。一人で行っている業務ならば整理もしやすいですが、組織全体となると意見が衝突し、事なかれ主義に陥ることも少なくありません。定期的に見直しを行う仕組みが必要だと感じました。動画で紹介されたように、新参者の意見を反映させるのも一つの手段です。 私自身、現在の部署に移ってから1年が経ちますが、慣習や忖度で行われている業務に対して、批評的な意見を述べる立場にあります。限られたリソースを最大限有効活用するため、無駄を排し、経営効率の改善を図ることが求められています。 目的達成のための共有は必要？ しかし、忘れてはならないのは、無駄を省くことが目的ではないということです。これは、事業や組織として目標を達成するための手段に過ぎないのです。目的の明確化が重要です。既存のやり方や業務、取引など、良いものも当然ありますが、多くは思考停止状態で繰り返されています。それが「仕事」として共通認識になり、無駄に時間を埋めてしまうのです。 目的の共有を頻繁に行い、組織全体の方向性を合わせることが重要です。そうすることで、「捨てる」も「選択」も個々の意見や主張に偏らず、共通の判断が下せるようになります。目的達成のために、不要なものを捨てるという共通認識を持つことが必要です。

エンパワメントの本質は？ エンパワメント・リーダーシップは、メンバーに権限を委譲し、自律性を高めることで彼らの能力を最大限に引き出すスタイルです。このリーダーシップを実行するためには、いくつかのポイントがあります。 目標設定はどう決める？ まず、目標設定が重要です。メンバーには、その能力を少し上回る難易度の目標を設定し、それを達成するための計画は本人に任せます。必要であれば支援も提供します。良い目標を設定するためには、メンバーに適した仕事を余裕を持って依頼し、彼らの本音をよく知ることが求められます。これが結果として、メンバーのやる気やモチベーションを高めます。 対応方法はどうする？ さらに、依頼内容に応じた対応方法も重要となります。例えば、「分からないからできない」場合は丁寧に説明し、「分かったけどできない」場合には不安を解消するための対話を行います。「分かった、できるがやりたくない」場合には、メンバーがやりたくなるような仕事の渡し方を工夫します。重要なのは、合理的な説明よりも、相手の情緒的な気持ちを大切にすることです。 質問力で成長する？ また、メンバーの育成には質問力が重要であり、特にオープンクエスチョンの活用が鍵となります。これによって、メンバーの思考を深め、自律的な問題解決能力が引き出されます。 実践事例は何か？ エンパワメント・リーダーシップを活用するため、いくつか具体的な取り組みを行っています。一つは、定期的な1対1のミーティングで、オープンクエスチョンを活用してメンバーの思考を促し、進捗を確認しています。権限委譲では、プロジェクトやタスクをメンバーに委譲し、彼らの自律性を高めて成功体験を積ませています。また、メンバーの成果には具体的で建設的なフィードバックを提供し、ポジティブなフィードバックを通じてモチベーションを高めることを重要視しています。 これらの取り組みを通じて、メンバーが最大限に力を発揮できるよう支援し、組織のミッションを達成する強力なチームを築くことを目指しています。

仮説検証はどう進める？ 原因についての仮説を立て、その検証のためにデータを集積することは、とても重要なプロセスです。思考の整理には、フレームワークの3C（Client, Competitor, Company）や4P（Product, Price, Place, Promotion）を活用することで、さまざまな視点から情報を捉えやすくなります。また、データの集積方法としては、複数の仮説を構築し、比較するためのデータを収集すること、さらには反論を排除できる情報まで踏み込むことが求められます。 仮説思考って何？ 仮説思考には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、特に後者はWhat ＞ Where ＞ Why（原因追及） ＞ How（Solution）の順序で検証することで、その精度を高めることができます。これまでは、業務上の課題に対し、2～3の情報のみで仮説検証を行っていたため、フレームワークや仮説プロセスを十分に活用できず、深堀りができていなかったと感じます。 情報の正確さは？ 複数の視点から検証を行うことで、偏りのない包括的な情報が得られると同時に、正確なデータと信頼性の高い情報源へのアクセスの重要性を改めて認識しました。不正確な情報による誤解を避けるためにも、情報の正確さは不可欠です。 過去の教訓は何？ 過去の業務を振り返ると、複数のデータベースを活用していたため、データ統合の正確さや集積時点の一貫性が取れていなかったことを反省するとともに、自分のデータ分析に対する知識不足を痛感しました。今後は、正しい仮説を立てることで説得力を持たせ、より正しいアクションへと結びつけていきたいと考えています。 実践で学ぶ仮説は？ また、日常のさまざまなシチュエーションにおいても仮説検証を実践し、Week4で習得した知識を無料研修などの実践の場で活用していくつもりです。問題解決の仮説プロセス（What ＞ Where ＞ Why ＞ How）を業務に取り入れることで、仕事の分析や効率、精度の向上につなげていきたいと思います。

戦略の選択は？ 戦略における選択、つまり「捨てる」ことについて、ITベンダーの営業マンシミュレーションで学びました。個人のリソースには限りがあるため、何をやるか、何を捨てるかの優先順位を付けることが重要だと再確認しました。 判断の軸は？ 惰性で業務を進めるのではなく、しっかりとした判断軸を持ち、それに基づいて考える必要があります。優先順位を付ける方法として、定量的なエビデンスに基づいた考え方に加え、ROI（投資対効果）を考慮することも大切であることを新たに認識しました。 視野を広げる？ また、個人的な視点だけでは見落としがあるかもしれず、全体を俯瞰できない可能性があります。このため、集合知を活用し、他者と意見交換や相談を行うことが重要だと感じました。 新たな気づきは？ 動画で得たその他の気づきとしては、捨てることが顧客の利便性を増す場合があること、惰性に流されないこと、新参者の意見を聞くこと、餅は餅屋に任せることなどがあります。特に、垂直統合からの脱却や外注の活用について学びました。 業務の見直しは？ 現在の職務では、効率化・高品質化を中心に取り組んでおり、取捨選択をある程度行っていると認識しています。しかし、実際に引き受ける業務には無駄やムラが含まれている可能性があります。これを選別し、より良い処理方法を見つけるために、今回学んだことを活かしたいと感じました。ただし、人間との関係も大切なので、単に定量的な結果や事実を伝えるだけでなく、依頼者の心情に寄り添った対応が重要だとも感じました。 引き算の意味は？ 既存業務や新規業務に対して、足し算だけでなく引き算の視点を持つことを意識します。捨てる選択をしてこなかったので、組織としても個人としても抵抗を感じるかもしれませんが、定量的な数値結果や俯瞰的な視野を持ち、情報共有や提案方法を模索していきます。これらを考慮して、同僚や上司に対して恐れず提案する勇気を持ち続けたいと思います。「それ、無くても困らないのでは？」という問いを自分に向けていこうと思います。

平均概念は何を表す？ これまで何となく使用していた「平均」の概念が、データの代表値を示すためのものだと理解が深まりました。代表値の考え方を知ったことにより、平均以外のデータも考慮し、データの分布（ばらつき）に着目することで、より効果的な分析ができる可能性が広がりました。 データ比較はなぜ大切？ データ分析においては、他のデータと比較することでその意味合いを引き出すことが重要です。そのため、データの特徴を一つの数字に集約したり、グラフなどのビジュアル化によって視覚的に捉えたりする方法があります。 中央値とばらつきの違いは？ 数字の特徴を捉える手段には、データの中心を示す方法とデータのばらつきを示す方法の2つがあります。データの中心を示す方法としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、ばらつきを示す方法としては、標準偏差が用いられます。データのばらつきは主に正規分布に従い、正規分布では標準偏差の2倍の範囲に全体の95%が収まるという2SDルールがあることが分かっています。 なぜグラフが効果的？ データ分析のアプローチには、グラフ、数字、数式があります。特に、グラフはビジュアル化による情報伝達の手段として有効です。 どう鋭い問いを引き出す？ これまでのデータ活用では単純平均や加重平均が主に使われてきましたが、幾何平均や中央値、標準偏差を活用することで、より鋭い問いや回答が得られる可能性があります。特に、データのばらつきを分析することで、分布ごとの傾向が明らかになり、自分の製品原価分析に応用できる予感があります。 レポートで戦略を描く？ 現在、私は上半期の業績分析のレポートにおいて、売値と製造原価の比率や製品1つあたりの売上単価の分析を進めています。これまでのように平均のみを算出するのではなく、ヒストグラムなどを用いてデータのばらつきを考慮することで、価格帯ごとの相関関係も取り入れたレポートを作成し、再来週までに提出する予定です。このレポートが今後の販売戦略立案に貢献することを期待しています。

比較や仮説の意義に迫る? 本教材では、比較や仮説思考の重要性を改めて確認しました。大量のデータを扱う際、数字化しグラフなどで可視化することで、情報がより明確に把握できることが示されています。 代表値はどう選ぶ? 代表値として、単純平均、荷重平均、幾何平均、そして中央値が挙げられました。それぞれ、状況に応じた使い分けが必要です。たとえば、ばらつきが大きい場合や外れ値がある場合には中央値が適している一方、成長率などの変化割合を捉えるためには幾何平均が有効です。 標準偏差を理解する? また、データのばらつきを理解するためには、標準偏差が重要な指標となります。標準偏差は、平均値との差の二乗和の平均の平方根として計算され、数値が小さいと密集、大きいとばらつきがあることがわかります。正規分布の場合、平均値から標準偏差の2倍以内に約95%のデータが収まるという2SDルールも、実感としての起こりにくさの目安となります。 グラフの効果は何? まとめとして、代表値とばらつきを用いてデータの特性を把握し、グラフなどの可視化を利用すると、非常にわかりやすく情報を整理できることが強調されていました。具体例を用いた説明は非常に効果的で、内容が実践的に応用できる点も評価されます。 荷重平均の活用は? さらに、データ可視化の具体的な利点や、実際の場面で荷重平均をどのように活用するかについて、さらに考えを深める問いが提示されています。これにより、自らの分析手法を実践的に応用する視点が求められています。 実務でどう活かす? 最後に、実務への応用例として、メンバーの時間外労働の管理が取り上げられました。労働時間が所定の範囲内に収まるよう、グラフを用いて傾向を把握する方法や、外れ値がある場合に特定の商品のデータを除外して全体の傾向を見る手法が紹介されました。また、エクセルを活用して各メンバーの代表値やばらつきを算出し、分析の特性に応じた手法が使われているかを確認することで、より実践的なデータ分析支援に繋げる取り組みが示唆されています。

経済性の学びは何を示す？ 「規模の経済性」「習熟効果」「範囲の経済性」「ネットワーク経済性」「経費の経済性」について学びました。特に固定費の分散という考え方はあまり活用してこなかったため、強い印象を受けました。稼働率の向上が一単位あたりの固定費を下げることに繋がるという視点は、自社の現状把握に役立てたいと考えています。また、習熟効果には経験曲線の飽和があることから、イノベーションだけでなくテクノベートの追求も重要だと感じました。 [総評] 「規模の経済性」と「習熟効果」についての理解が明確で、固定費の分散を自社の現状把握に活かす姿勢が特に優れています。さらに、多種多様な事例に適用して知見を深めると良いでしょう。 さらなる思考の追求は？ [さらに思考を深める問い] - 自社の状況に応じて「規模の経済性」をどのように活用できるか考えてみてください。 - テクノベートとイノベーションの違いをさらに深堀りし、それらがどのように相互作用するのかを検討してみてください。 [最後に] 今後も学んだ概念を具体的なビジネスの場面に応用し、独自の視点を広げていってください。これからも頑張りましょう！ 範囲の経済性はどこに活かす？ 薬局の開局経験を、運営で共通点の多いクリニックの開設に活用したり、介護業界への参入に役立てている弊社では、範囲の経済性が効いている部分があることに気づきました。ノウハウも貴重な資産であり、広い範囲で活用することで人や技術を共有でき、会社全体の労働分配率を向上させることができると感じています。 薬局業界では、労務費を抑えることが利益を維持あるいは増加させる鍵だと考えています。業務効率と生産性を上げる手法を模索する中で、テクノベートが重要であるため、設備投資の可能性を検討しています。その際、投資回収の視点を持ち、余裕ができた部分の人材活用方法を具体的に考えることで、生産性の改善が期待できます。狭い範囲に固有の固定費に固執せず、会社全体で共有できる固定費を明確化することが重要です。

加工と分解はどう？ データ分析において、「加工」と「分解」を行うことで解像度が上がり、課題や原因究明につながることが分かりました。さらに、一つの加工や分解方法ではなく、複数の切り口を持つことで別の視点から見ることができ、新たな気づきを得られる点も印象に残りました。「迷ったときはまず分解してみる」ことで、前に進めることができるというのは非常に大きな発見です。ただ考えるだけでなく、加工や分解といった方法を用いて視覚でも考えることを進めていきたいと思います。MECEという概念は理解していたつもりでしたが、「全体を定義する」という視点が欠けていたことで、実際にはMECEになっていなかったと気づかされました。week1で学んだ内容を振り返りつつ、week2で得た気づきを定着させていきたいと感じています。 プロセスをどう見直す？ 企画営業の立場として、入口から出口までのプロセスのどこに課題があるのかを分析し、打ち手を考えることが求められます。しかし、これまで分解の切り口が不足していたため、改めて入口から出口までの流れを見直し、どの部分で数字の変化があるのか、またその数字をどう分解できるのかを考え直したいと思います。自分自身、目の前の数字や事象に飛びつく癖があり、思考が浅いと感じるので、データの加工・分解を活用して視覚的にも情報を整理し、思考を広げていくことを意識していきます。また、グラフや表を用いることは、数字以外の業務でもバリューチェーンを理解するなどの方法として活用できると感じましたので、データに限らず、他の業務にも応用できるかを考えていきたいと思いました。 会議資料はどう作る？ 直近の会議に向けて、最新の数字を用いた資料作成を行いたいと思います。入口から出口までで何が行われ、どこに課題があるのかを表やグラフで検証し、結果を反映させていきます。企画営業として、数字を日々扱い、その改善策やさらに数字を伸ばす施策の検討も業務の一部であるため、今回の学びを次回の会議から早速活かせるよう準備を進めていきたいと思います。