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定量 ✕ データ

に関する学び

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仮説の整理はどう？ 問題解決のプロセスにおいては、「What」「Where」「Why」「How」といった仮説の立て方を4つのステップを通じて理解しました。また、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類に仮説を分類できることも学びました。特に、家具メーカーのWebマーケティングにおける指標へのアプローチは、私にとって非常に参考になりました。メーカーで働く身として、定量的なKPIを用いた費用対効果の分析の重要性を改めて認識しました。WEEK04では内容が難しくなってきましたが、総合演習や課題に取り組みつつ、学びを継続し、単位取得に向けて努めていきます。 マーケ戦略の実践は？ WEEK4で学んだ問題解決の仮説を職場で実践する予定です。「仮説思考をマーケティングに適用する」という視点から、3Cや4Pを効果的に利用し、リーダーシップではパッションを持つことを意識して行動したいと考えています。具体的には、ウイスキーの事例で、かつて高価とされていたウイスキーが、若者向けに手頃な缶製品として売上を拡大させた点を参考にしています。これは、今後の新商品の販売においても活用できると感じています。 未来予測の信頼は？ 過去のデータを基にした予測はAIに頼ることが多いですが、未来の予測、つまり仮説を立てる部分においては、人間の方が優位であると感じます。他大学では生成AIを使用する学生が増えており、Web上での期末試験にも対策が講じられていることを知りました。生成AIに対抗できるよう、自らの仮説構築や現場課題の抽出を迅速に行い、PDCAサイクルをスムーズに回していきたいと考えています。今回学んだ知見を活かして、12月の競馬のレース、特にデータが少ない馬のレース予測にも挑戦してみるつもりです。

アンケート変更の必要は？ 自社サービスのユーザー向けに定期的に開催しているイベントでのアンケートについては、これまで項目を変更せずに実施してきました。項目変更を行うと比較が難しくなると考えたためです。今後は、アンケート内容に本当に変更の必要があるのか、改めて問い直しながら検討していきたいと思います。 インタビュー内容は羅列になる？ ユーザーインタビューでは、インタビュー後の記事化において、質問内容と返答が単なる羅列になりがちな点を改善する必要を感じました。コーディングを実施することで、情報の分析がしやすくなるとともに、他者へ伝わりやすいアウトプットにつながると考えています。まだ試行段階ですが、各担当者と意見交換の場を設け、特にインタビューに関しては、こちらが意識してヒアリングしないと暗黙知を引き出せないため、事前に質問項目に組み込むか、必須項目としてルールを決めることにしています。 定性定量の違いは何？ また、今回の取り組みで、解決策を前提に課題を定義しないという考え方や、分析データの収集方法には定量分析と定性分析の2種類があることを認識しました。定性分析は、感情など数値化や可視化が難しい情報の解析に適しており、暗黙知と形式知の両面を理解することが大切です。暗黙知については、こちらから意識して引き出す必要があると感じています。 課題設定はどう見直す？ これまで、課題は解決策をあらかじめ想定したうえで捉えていたため、今回の「解決策ありきで課題を定義しない」という視点は大きな気づきとなりました。定性分析の難しさを実感しているため、まずは自分自身のナノ単科におけるカスタマージャーニーを作成し、感情の可視化の練習からアプローチのコツをつかめるよう挑戦していきたいと思います。

どう問題解決する？ 問題解決の基本プロセスとして、「What → Where → Why → How」の4つのSTEPを学びました。プロセスを細かく分解し、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性を強く感じました。日常の業務において、これらのステップをいくつも行き来しながら問題の原因を探る手法は、非常に実践的だと実感しました。 視点を変える意義は？ また、仮説を立てる際には、問題に関わりがありそうな要素だけでなく、それ以外の視点にも目を向ける考え方が有益だと学びました。対概念で物事を考えるアプローチは、固定概念に囚われず幅広い視野で問題解決に取り組む姿勢を養うための大切なポイントです。 ABテストの真意は？ さらに、ABテストを活用して施策の効果を比較し、条件を揃えた上でデータを分析するプロセスは、仮説検証の精度を高める上で非常に有効だと感じました。仮説を実践しながら効果を測定し、次のアクションにつなげる一連の流れは、今後の分析業務にも大いに役立つと思います。 離脱理由は何か？ 加えて、ファネル分析によってユーザーの利用段階を明確に分解し、どのプロセスで離脱が生じているかを把握する手法も印象的でした。漏斗のように段階ごとに数値を追うことで、課題がどこにあるのかを具体的に把握できる点は、現場での運用改善に直結する大切な視点です。 実践で成長する？ 全体として、これらのアプローチを繰り返し実践することで、柔軟かつ論理的な問題解決能力を養えると感じました。定量分析やアンケートを活用し、他者の視点も取り入れた説得力のある提案や、チーム目標の設定など、今後の実務や運用計画にも直結する内容で、非常に有意義な学びとなりました。

どうプロセスを分解する？ どこに問題があるかを明確にするため、プロセスを段階ごとに分解することが重要です。まず、問題発生箇所（Where）を複数の切り口で特定し、それぞれに対してABテストを実施することで仮説検証を行います。こうした手法は、効率的なコストパフォーマンスに寄与すると同時に、その後の具体的な取り組み（HOW）を事実に基づいて策定するために欠かせません。 どうデータを把握する？ 私は製薬会社でMRを担当しており、担当エリアの製品が伸び悩んでいる状況をデータ分析によって明確に把握しました。売上や市場シェアの推移を詳細に検証することで、次のアクションに向けた具体的な問題点の特定が可能となりました。たとえ、担当者固有の感覚や直感に頼りがちな部分があっても、事実ベースの行動こそが仮説検証を丁寧に進める鍵であると実感しています。 何が効果的なABテスト？ 具体的なABテストとしては、Aパターンではメディカル専門部署との同行訪問を実施し、Bパターンでは他施設での成功事例を共有する取り組みを行いました。一定期間のテストを経て、どちらのアプローチがより効果的であったかを定量的に評価し、その結果を基盤に最適な施策をエリア全体に展開する方向性を見出すことができました。 どう成長を促進する？ 担当エリアの製品成長を促進するための手順は、まず現状把握として売上や市場シェアを分析し、成長が停滞している顧客層を見定めることから始まります。次に、影響力のあるキーパーソンや波及効果の大きい対象をリストアップした上で、仮説を設定しABテストを実施します。その後、テスト結果を定量的に比較し、最も効果が高い施策をエリア全体に適用し、次のアクションに反映させるという流れで進めています。

比較対象を誤解することの影響は？ 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士（Apple to Apple）」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士（Apple to Orange）」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには？ また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは？ データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。

なぜ分解して把握する？ 物事を分解して状況の解像度を上げることの重要性を学びました。特にデータ分析の視点から、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解時の留意点という３つのポイントに着目して学習を進めました。 加工手法ってどう？ まず、データ加工については、意味合いを分かりやすくするために基準を設け、グラフ化する手法に注目しました。与えられた票をそのまま見るのではなく、自ら欄を追加して全体を俯瞰することで、絶対値や比率などの数値から隠れた傾向を明確にする―いわゆる「可視化」が鍵となります。 どう分けると良い？ 次に、データの分け方の工夫では、手元のデータをもとに状況を捉えるため、単に機械的な10刻みで区切るのではなく、試行錯誤を繰り返しながら意味のある切り口を見つけ出すことの大切さを実感しました。場合によっては、元のデータに立ち返って再検証する方法も有効です。 分解の注意点は？ また、実際に分解する際は、When（いつ）、Who（誰が）、How（どのように）の観点を持って整理し、自分自身に本当にそうかと問いながら、複数の切り口から検証していく姿勢が求められると理解しました。こうした実践を通じ、たとえ一度で完璧な結果が得られなくとも、傾向が見えてくること自体に大きな価値があると感じます。 分析結果をどう活かす？ これらを踏まえ、まずは自分の部門での最近の取り組みを題材に、発生件数や予測される件数、台数などを定量的に観測し、事象の強弱からリスクの高低を分類する（いわばクラスタリングする）というアイデアが浮かびました。加工方法や分類の工夫は、実践経験を重ねる中で深まるものだと考えていますし、他にも有効なアプローチがあれば議論を通じて共有できればと思います.

何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

分析手法とは何か？ 分析とは比較を通じて行われ、仮説を立てた後にデータを収集・加工することで得られる気付きが重要なプロセスです。定量分析の視点としては、インパクトの大きさ、ギャップ（差異）、トレンド（変化）やばらつき（分布）、パターン（法則）を考えることが重要です。データの代表値として単純平均、加重平均、幾何平均などを使い、ばらつきを見るためには標準偏差をとらえる方法が有効であることが分かりました。また、データを扱う際には、加工してビジュアル化することで一目で理解できるグラフを作成することも重要なプロセスです。 データの特異点をどう見つける？ データ分析ではまず平均値を考えがちですが、データの散らばりから特異点を見つけることも重要だと分かりました。そのため、業務（調査系）で平均値のデータを参照する際は、背景に注意し、表面上の見栄えに騙されないよう気を付けたいと思います。また、実証実験で扱うデータについても、属性ごとのデータを無作為に取って平均値を出すのではなく、何と比較するのかを念頭に置き、そのデータで何を伝えたいのかを考慮してデータ分析の設計を進めたいです。今週のGailで学んだように、グラフには特性があり、自分の伝えたいデータをどのようなグラフを使って表現するかを慎重に検討することが重要です。 幾何平均やグラフをどう活用する？ 今回学んだ幾何平均は耳慣れない単語だったので、自分でもう少し調べてみたいと思います。また、エクセルなどでよく使うグラフごとの特性について詳しく調べ、どんな場面でそのグラフを使用すべきかを理解できるようにしたいです。今回の学びを定着させるために、実証実験でデータ取得を検討しているメンバーに共有する予定です。

規模と範囲の違いは？ 規模の経済性と範囲の経済性について学びました。規模の経済性は、現在の業務においても馴染み深いものであり、生産を拡大してコストを削減し、生産効率を向上させる手法です。一方で、範囲の経済性は複数の製品やサービスを同時に生産することでコストを低減する方法です。そのコストダウンのアプローチにはデメリットもあるため、目的に応じた選択が重要です。 演習で何を実感？ また、最後の演習では、与えられた数値や資料を基に仮説を立て、その仮説の正しさを検証することから始めました。この過程で、粒を出すことまではできても、それを整理するためのフレームワークの活用がまだまだ不十分であると感じたため、分析能力の向上が必要だと痛感しました。 中長期戦略はどう？ 今後の中長期的な視点としては、新規事業への挑戦時に学んだ内容を活用します。新たにBPO・BPR事業に参入する際には、3C分析、SWOT分析、PEST分析を活用し、目的に合わせた組織形成や業務設計を提案することを目指します。 課内改革は何から？ 短期的には、課内の組織編制の検討に学んだフレームワークを活用します。現在の業務における課題を明確にし、その課題解決のために適切な組織形態を提案できるようにしていきます。 分析の始め方は？ 分析においては、定量的なデータが多いほど効果的であるため、定性的なデータも可能な限り定量化していくところから開始します。また、定性的なデータにおいても進捗が確認できる指標を検討し、目的やKPIを設定します。この設定に当たっては、現状把握を正確に行い、そのための課題や解決策を設計するために学んだフレームワークを活用していきます。

データ分析で比較はなぜ重要？ データ分析の基本は「比較」であることを学びました。しかし、ただ単に比較すれば良いというわけではありません。分析の目的に応じて比較の軸が異なるため、その目的を明確にすることが重要です。さらに、データ分析の結果を報告する際には、見せ方を工夫することも大切です。比率を見たいのか、推移を見たいのかなど、定量データに応じた適切な見せ方を検討する必要があります。 飛行機の生存能力をどう改善？ 動画の中で、飛行機の生存能力を上げるための改善点を考えるという課題がありました。初めは「欠損している部分」を改善するべきだと思いましたが、分析の目的を考えると、「欠損していない部分」を補強する方が生存能力が上がるという解説を見て納得しました。 業務でのデータ分析の課題とは？ 日々の業務でも、お客様がデータ分析をしたいと言いつつ、現状の把握だけで終わってしまうケースが多々あります。そこで、データ分析の基本として、目的の明確化と比較の重要性を伝えていきたいと思います。たとえば、実績だけの数値を並べているケースでは、その数値が良いのか悪いのか判断できず、その後のアクションが不明瞭になっているお客様が多くいます。このような場合には、具体的な提案を行いたいです。 学びを実践するプロセスが大事？ 学んだことを実践し、アウトプットすることで、その結果が良かったのか、改善の余地があるのかを言語化することも大切です。振り返りを必ず行い、学んだことを整理し自分の中に落とし込むプロセスを欠かさないようにします。グループワークや講義の中では、自分ごととして捉えることを意識し、積極的に考え、発言するように心がけています。

データにコメントを加えるべき理由は？ 対面で説明をしていたため、分析データ（数値やグラフ）にコメントを入れることができなかった部分がありました。しかし、その場にいない人や聞いていない人もいることを考えると、文章を加えることは重要です。 グラフ選びのポイントは？ 誰が見てもわかりやすいデータを提供するために、大きな数値には％を、シェアを見るためには円グラフを、上がり下がりを示すには縦棒グラフを、差を示すには横棒グラフを適切に使い分けることが大切です。 効果的な意思決定のためには？ 「意思決定を行う」ための分析には、比較対象を明確にし、その基準を設けることが重要です。基準が人によって異なると、決定が難しくなります。そのため、上司や同僚との確認やコミュニケーションをしっかりと行うことが必要です。 計画作りで考慮すべき点は？ 分析に取り掛かる前には、ヒアリングや過去資料を確認し、仮説を立ててから分析を進めることが重要です。計画は大まかでなく、他人も理解しやすいように具体的に作成し、次に生かせる内容にすることを心掛けたいと思います。資料のページ数は増えてしまうかもしれませんが、「意思決定を行う」という目的を意識しながら簡潔にまとめる努力が必要です。 定量・定性分析の進め方は？ 過去に事例がなく、基準や要素、軸なども整備されていない状態ではありますが、データを活用して定量・定性分析を進め、今後共通する基準を元に意思決定ができる土台を築いていく必要があります。中期的な目標としては、PDCAを回せるようにすることを掲げています。そして、短期的には基準の作成という要修正項目を念頭に置きながら分析を進めていきます。

仮説はどう見える？ 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要？ 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は？ Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは？ 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く？ フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用？ これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。