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比較

に関する学び

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分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

仮説思考をどう実践する？ ライブ授業を通じて仮説思考や問題解決のプロセスを実践した結果、自分がどの部分を理解しておらず、どのような思考のクセがあるかを把握できました。知識や情報が頭に入っていても、実際にそれを使ってみると、自分の理解が甘い部分や、学んだことを目の前の課題にどう適用するかの難しさに気づかされます。したがって、学んだ内容は業務内外で積極的に使ってみることが大切だと感じました。 思考のクセをどう克服する？ 特に自分の思考のクセでは、仮説立案の際に目の前のことにとらわれすぎて、要因を広げすぎる傾向があることが分かりました。ライブ授業の課題においても、例えば「8月の売上が昨対80%」という現状を経営者の立場で考える際、一昨年対比では大差がなく、昨年が特需だったのではないか、時系列に見た時期のずれがあり、年間で見れば問題ないのではないか、と考えてしまうことがあります。このような状況では、もともと課題なのか課題ではないのか、という判断が必要になることも学びました。目の前の課題が「8月単月の売上減少」なのか「長期的視点での経営インパクト」なのか、それ以外の課題も考慮し、分析の目的を明確に定義することの重要性を感じました。 データ分析はどう進める？ 様々な部署のデータ分析案件においては、まず最初に課題を明確にすることを心がけています。誰にどんなアクションを求めているのかを明確にして取り組むことが大切です。例えば、「商品Aのリピート率が課題で分析したい」という依頼があった場合、新規とリピートを比較し、なぜリピート率を上げたいのかという「なぜなぜ分析」を依頼者と一緒に考えるようにしています。その答えが売上アップだった場合、新規とリピートに分解した際に新規のインパクトが大きい可能性もあることに気づけるようにします。依頼された時点で依頼者が既に課題を分解して要因を特定している場合、特に注意が必要です。分析結果をもとに誰にどのようなアクションを起こしてほしいのか、共通認識を持って進めています。 課題擦り合わせの重要性とは？ 事業伴走においても、まず最初に課題の擦り合わせを行います。自身で仮説を広げることはもちろん、「なぜ」を臆せずに聞くことを大事にしています。また、各部門の事業理解が深ければ筋の良い仮説を立案する上で役立つため、各部門の経営会議資料を読み込み、事業の収益構造や現状課題への理解を深めるようにしています。

比較の価値って何？ 「分析の基本は比較」という視点を再認識しました。自分と他者、自分がありたい姿、そして現在の自分を丁寧に比較することが、より深い洞察へとつながると実感しています。また、学習においては一夜漬けややっつけ仕事ではなく、たとえ1日5分の復習でも習慣として続けることが重要だと痛感しました。特に、ビジネスの現場における影響度を考えると、その積み重ねが大切だと考えています。 原因の探し方は？ 分析のプロセスでは、結果だけでなく原因を深く掘り下げる姿勢が必要です。数字に裏付けられたストーリーを構築するためには、飛びつかず、しっかりと要素を分解して検証することが求められます。やみくもな対応では、納得感や信用を得るのは難しいと感じました。 課題はどこにある？ まず、フレームワークなどの問題解決の手法については、理解しているつもりでも実際の問題に直面すると活用できていない部分が浮き彫りになりました。たまたま効率化には成功したものの、その他の面では十分に実践できておらず、今後、時間のかかる業務のプロセス改善に取り組む必要があると考えています。 新知識はどう活かす？ また、ABテストといった新たな知識の習得ができた点は大きな収穫でした。勉強の習慣化に向け、意識的な時間確保と無駄時間の削減に努め、受講者のコメントからも自分の表現不足を認識する機会となりました。講座終了後は、講師の授業や動画、受講者の意見を総復習し、理解をさらに深めるつもりです。 図解で見やすく？ さらに、シンプルながらも資料に図を取り入れることで、情報を視覚的に整理する試みも始めています。作成技術は向上途上ですが、引き続き動画などでスキルアップを目指していきたいと思います。 仮説の不足は？ 一方で、学び続ける意欲はあるものの、仮説を作成する基礎知識が不足しているため、仮説の質や数が十分でなく、次につなげることが難しいと感じました。仕事におけるレアケースの振り返りや因果関係の検討が、これからの課題であると考えています。結果だけに注目するのではなく、その背後にある原因を明らかにすることがポイントとなります。 本質をどう捉える？ 今回の学びで特に印象に残ったのは、「目に見えるものにすぐ飛びつかない」という点です。大切な要素は必ずしも目に見える形で現れるわけではないという教訓を、今後の業務にも活かしていきたいと思います。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

問題解決のステップをどう活用する？ 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには？ A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ＆エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する？ 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解（要素集約）すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要？ ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数（広告外のプロモーションや価格など）が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには？ 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

CTRとCVRはどう分析？ プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR（クリック率）やCVR（購入率）を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る？ 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断？ プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的？ 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施？ 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む？ また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

学びを日常にどう活かす？ これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー（課題）を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは？ この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談（報連相）、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は？ 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。

分析の本質とは何か？ Week1のポイントを復習しました。分析の本質は比較であり、比較する際に注意すべき点は、比較対象を揃えることです。問題解決のプロセスには、What、Where、Why、Howの4つがあります。 問題解決の4ステップとは？ まずWhatでは、何が問題なのかを定めます。次にWhereで、問題がどこにあるのかを特定し、あるべき姿と現状のギャップを数字を用いて比較します。この段階ではフレームワークが有効です。Whyでは、なぜ問題が発生しているのかを探ります。そしてHowでは、どのように対処するかを考えますが、すぐにHowに飛びつかないことが重要です。 データ分析の注意点は？ さらに、単純な平均値に惑わされず、データのばらつきに留意することが必要です。代表値として平均値、中央値、最頻値をチェックし、ヒストグラムを用いてデータにばらつきがないかを確認します。 仮説の検証方法は？ 仮説を立て、その仮説が成り立つかを検証するためにデータを集めます。問題の原因を明らかにするためには、プロセスに分解する方法が有効です。解決策を見つける際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもとに絞り込みます。 チームでのデータ分析をどう進める？ こうした復習を行った上で、実践問題に取り組んだところ、数値を見ることや問題の箇所を特定することがかなりスムーズになったと感じました。しかし、複数の回答を絞り出そうとすると視野が狭くなることがありました。データ分析を行う上では、一人で考えるだけでなく、チームメンバーの多角的な視点が必要であると感じました。そのためには、チームメンバーにもデータ分析の考え方を共有し、共通のプロセスを踏むことが必要だと感じました。 お客さまアンケートの分析は？ 現在、上半期の施策などの振り返りを行っています。その中で、お客さまアンケートの分析業務が現在のメインの仕事となっています。この分析を通じて、お客さまからの評価のボトルネックとなっている部分を発見し、対策を講じる必要があります。 問題発見と仮説の共有方法は？ まずは、問題がどこにあるのかを明らかにするために、関連するデータをビジネスプロセスごとに並べてチーム全員で意見交換を行います。問題の所在が見えてきたら、その原因について仮説を立て、チームメンバーでその仮説を共通認識にします。

分析とは何を理解するべき？ 分析とは何かについて理解しているつもりではあったが、それを言語化することが出来ていないことに気づかされた。また、ライブ授業や動画学習で言及される内容は日常的に行っていることでも、その目的や意図を明確にすることの重要性を改めて認識した。 ライブ授業での学びとは？ 【ライブ授業】 分析の基本的な考え方として、「具体的に」かつ「はっきり」とさせることで意思決定に役立てることが非常に印象的だった。これは当たり前のことながら、この理解により方向性や手法を誤らないための指針として機能することがわかった。さらに、棒グラフについては、縦よりも横の方が差を認識しやすいというテクニックが参考になった。分析が第三者に理解され、納得してもらうことが目的であるため、このようなテクニックは非常に有意義であると感じた。 動画学習で気づいたことは？ 【動画学習】 「Apple to Apple」のように、分析には条件が等しいものを比較することが重要である一方、世間には意図的に「Apple to Orange」を行っている情報も存在する。この講義では、提示された資料の分析目的や意図を意識することの重要性について学んだ。また、生存者バイアスの考え方も参考になった。目に見えるデータに偏りがちだが、隠れたデータが示す意味について仮説を立てて考えることが重要であると学び、業務に生かしたいと思った。 後輩指導にどう活かす？ 後輩の指導や同僚の資料作成の際には、この講義で学んだ考えを意識して取り組みたい。その分析の目的は何なのか、比較対象は正しいのか、隠れたデータが何を意味しているのか。与えられた情報だけでなく、背景を含めて俯瞰する視点を持ちたい。また、自分の行う分析や提案に際しても同様に、目的を持ち、仮説を立て、対象を選定し、隠れた情報に注意を向けることを意識する。 高精度な需要予測を目指すには？ 私の担当する製品はSKUが非常に多く、その需要は季節や景気、エンドユーザーの意向によって大きく左右される。また、競合他社の動向にも影響を受け、需要予測が難しい。これまでは自部署の過去データのみを参考に需要予測と予算を立案していたが、これは客観性に欠けていた。今後は業界実績やその時のトピックスも取り入れることで、生存者バイアスを避け、より精度の高い分析を行いたいと考えている。

対概念の意義は何？ 対概念とは、ある概念に対して反対または対照的な意味を持つ別の概念を考えることで、物事をより明確に理解し議論の幅を広げる手法です。問題解決に取り組む際は、原因をプロセスに分解する方法、複数の解決策を根拠をもって絞り込む視点、A/Bテスト方式を活用した実践検証、そしてデータ分析を組み合わせた段階的な課題抽出と検証の流れが重要となります。 M&Aリスクはどう考える？ 例えば、M&A案件のリスク評価と意思決定においては、ポジティブな要素であるシナジー効果と、ネガティブな統合リスクを対概念として捉え、財務リスク、組織文化、オペレーションといった要因に分解して考えます。各リスク要因を定量化することで、M&A後の成功確率を高めるためのより正確な判断が可能となります。 統合戦略はどれが最適？ また、企業の経営戦略策定、特にM&A後の統合戦略においては、段階的統合と急速統合という二つのアプローチを検討し、A/Bテスト方式でそれぞれの効果を比較します。統合プロセスの進捗データや業績、従業員満足度といった具体的な指標をもとに、どちらの戦略がより良い成果を生むかを実証的に評価していきます。 リスク評価の秘訣は？ さらに、リスク評価のためのフレームワーク作成では、過去の成功事例や失敗事例をデータベース化し、財務、組織文化、オペレーション、市場環境といった指標を基にリスク評価シートを作成します。これにより、各案件ごとのリスクが客観的に評価され、精度の高い投資判断を導き出すことが期待されます。 定量化結果は何？ 続いて、データ分析を用いた定量化では、財務データや従業員エンゲージメント、企業文化の適合度を測る指標を設定し、回帰分析や相関分析を活用します。特に、文化の不一致が従業員の離職率に与える影響などを数値化することで、過去のM&Aデータから成功パターンや失敗パターンを明らかにし、これを次の意思決定に生かすことが可能となります。 結果の信頼はどう確保？ 対概念とA/Bテストを通じて物事を深く理解しようとする姿勢は非常に評価できます。今後は、どのような状況で対概念を活用するのが効果的か、またA/Bテストで得られた結果の信頼性をどのように確保していくかといった点について、さらに思考を深めながら実践につなげていくことが求められます。

問題検討の枠組みとは？ 何、どこ、なぜ、どうの枠組みで問題を検討することは、出発点を探しやすくする重要なプロセスです。フリー記述の演習では、当初は部分的な問いしか思いつかなかったものの、この枠組みに沿って順を追って考えることで、問題を網羅的に洗い出しやすくなりました。これは、思考の癖を理解し、問題を整理するための効果的な手法です。 データ分析の新たな切り口は？ 実際のデータ分析においては、データを見る切り口のバリエーションを増やすことが大切です。複数の種別や分類を挙げる演習では、初めに思いつくのは定性データ寄りでしたが、自分の事業や組織で扱うデータは感覚的に種別を想起しやすい反面、感覚に頼ると重要な切り口を見逃す可能性があります。これを避けるために、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）な分け方を模索し、多様な切り口に触れることが重要だと感じました。 退職分析で考慮すべき点は？ 私の業務では、月次で退職分析のデータを集計しており、分析の切り口をいくつか決めてデータを蓄積しています。退職関連の指標は、年度を通して初めて結果の出るものが多く、年間を通した考察を3月末までのデータで行っています。その際、現行以外の切り口でもデータを分析する必要があるのではないか、と常に考えています。 残業報告の改善点は？ また、全社の残業報告を担当しており、毎月、残業代と残業時間の集計および考察を行っています。比較の切り口として、前月との比較、昨年同月との比較、部署別の基準を超えたスタッフ数を用いています。昨年比で残業代が減少したとしても、スタッフ数にも変動があり、一人当たりの残業時間など、データの見方を工夫する必要があります。年度末の報告には、これらのポイントも含めていく予定です。 分析のさらなる深化は可能？ 実務の中で、他にも分析を深めることができるデータがないか探してみることが必要です。特に、バックオフィス部門の費用の予実分析を担当していますが、変数が少なく、問題そのものの特定だけにとどまりがちです。これにより定性的な要因分析に発展してしまうのですが、分析の切り口を工夫すれば変わるのかもしれません。まだその感覚が十分に掴めていないため、グループワークなどで相談しつつ、さらなる改善を図りたいと思います。