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考える ✕ 時間

に関する学び

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分析はどう進める？ 演習を通じて、実際のビジネスにおける分析思考を実践することができました。目的を明確にした分析や比較対象の明示、仮説を網羅的に洗い出し、可能性の高いものを検証していくプロセスを学びました。また、数値のばらつきを意識し、代表値に惑わされず、データの適切な見せ方についても考えることができました。 割合の見方は？ 実数と割合の両方を把握することの重要性を理解しました。変化が現れる割合の内訳や、それが分析に値するかどうかを見極めることが求められますが、そこに対応が不十分な点に気付きました。無視してもよい場合は早めに切り捨てることで、分析の効率化につながることを学びました。 実績はどう比べる？ 実績を比較する際には、既存データの見え方に惑わされないようにし、元データをしっかり把握することが重要です。逆に社内での説明時には、平均や代表値を用いつつ、その根拠となるデータもグラフで示し、データの精度を納得させるように努めたいと思います。平均、中央値、最頻値のどれを用いるか、慎重に考える必要があります。 不要データは除く？ 効率化のために、不要な情報を最初に除外する判断が求められます。データの予測精度を上げるために複数の方法を試し、正確性に欠けるものを排除することが必要です。具体的には、当年実績予測を立てる際に、どの予測方法を採用するかを検討します。いくつかの手法を出し、例年の傾向を踏まえて選ぶといった作業が重要です。 課題は何でしょう？ 分析における「比較」「目的」「課題」を明確にし続けることが重要であり、学びやインプットの時間を意識的に捻出することを続けたいと思います。特にExcelの実践スキルを高めることが課題であり、データ分析の本質や考え方についての理解を深めることができましたが、実践がまだ不足しています。業務の中でも学びの時間を作り、スキルを磨いていかなければなりません。 効率はどう上げる？ データ分析を行う中で、「もっと効率的に行う方法や関数があるだろう」と感じながらも、業務の中では時間がとれないことがあります。学びの時間を構築し、最初は大変でも一度挑戦することが重要です。それを繰り返すことで、最終的な作業の効率化や精度の向上につながります。 多角的視点は？ 最後のライブ講義で提示されたクリティカルシンキングのポイントを忘れずに意識しておきたいと思います。多面的に考えることを意識し、様々な人と話し、インプットを続けることが大切です。

計算重視で成果は？ 数値で表れない効果を具体的な数値に置き換える方法は非常に新鮮でした。直感だけに頼るのではなく、計算に基づいてコンバージョンレートを算出し、その結果を判断に反映させる重要性を、改めて実感しました。理論的に考えることの大切さを実体験として再認識できました。 SNS戦略はどう考える？ 各SNSの特性を踏まえ、効果を最大化するためのアプローチを分析に基づいて決定する必要があると感じました。特にFacebookでは、以下の点がフォロワー以外のユーザーにリーチし、リーチ数やシェア数が向上する要因として考えられます。まず、ユーザーにとって有益で興味深い情報が含まれるコンテンツは、シェアされやすい傾向にあります。次に、画像や動画などの視覚的要素の活用が、ユーザーの関心を引き、シェア拡大につながります。また、ユーザーがオンラインで活発な時間帯に投稿することで、全体のリーチとエンゲージメントが向上することが期待できます。さらに、質問や呼びかけを通じたユーザーエンゲージメントの促進、適切なハッシュタグの使用、そして他のページやインフルエンサーとの連携も、投稿の拡散に寄与する重要な要素です。 インスタ投稿の極意は？ 一方、Instagramでのリーチ数やシェア数を高めるためには、いくつかの施策が効果的です。投稿頻度を1日1回以上にすることで、多くのユーザーに接触する機会が増加します。また、ターゲットユーザーがアクティブな時間帯を分析し、最適なタイミングで投稿することがリーチ向上に大きく寄与します。さらに、再投稿を避け、独自のオリジナルコンテンツを作成することは、Instagramのアルゴリズム上も優遇されるため有効です。関連性の高いハッシュタグの活用や、コメントなどを通じたユーザーとの積極的なコミュニケーション、そして「いいね＋フォロー」などの参加しやすい条件でのキャンペーン投稿も、投稿の発見性やエンゲージメントを高める効果が期待できます。これらの施策により、投稿が「発見」タブに掲載される可能性も高まります。 データで最適化する？ また、2月のSNS投稿の各コンテンツ別の結果をまとめ、そのデータに基づいて仮説を導き出す時間を確保する必要があります。CFMの効果最大化には、シェアされることと夕方以降の投稿が鍵であると考えています。アクティブな時間帯に投稿しているものの、Instagramでの投稿内容や曜日についても、仮説を立て、会議で検討するべき点が多いと感じました。

現状把握の重要性とその手法は？ 現状を把握するためには、様々な切り口からとらえることが重要です。私は、自分がすぐに思いつく切り口に飛びついてしまいがちなので、切り口そのものをできるだけ多く考え、実際に手を動かすことが大事だと感じました。迷っている時間があるなら、少しでも多く手を動かした方がよいでしょう。 MECEの活用で視野が広がる？ この切り口を網羅的にとらえるためには、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の観点が大事です。MECEには①層別分解、②変数分解、③プロセス分解があるため、把握したい現状に応じてどの分解方法が適切かを考えて取り組んでいきたいです。 仮説設定はどう導く？ また、切り口を考える際に、自分なりの仮説を立てることも大事だと学びました。仮説があれば、それに沿った切り口を設定し、求める情報に早くたどり着ける可能性が高まります。ただし、仮説にとらわれすぎて視野が狭まるのは避けたいですが、ある程度の仮説を持つことは重要です。 自分の推測にとどまらないには？ 様々な立場の人が関与する内容を進めていくうえで、それぞれの立場からの最適解をとらえる際に切り口の観点が使えると感じました。これまでは「自分がその立場だったらどう思うか」という考え方をしていて、結局それは自分自身のとらえ方が大いに関与していることになると気づきました。「自分がその立場だったら」という漠然とした推測ではなく、MECEの観点も取り入れて最適解を導いていきたいです。 プロセス分解で振り返る意義とは？ また、起きてしまったことを振り返る際にプロセス分解が使えると感じました。時間軸として捉えた際に、どの部分でもっとこうしておけば変わった、と考えられれば、自分自身の傾向や、これから具体的にどの部分に留意して進めていけばいいかが認識しやすいと思います。 改善行動の具体策は？ 今後、主に次の2点を行動に移したいです。まず、様々な立場の人が関与する問題を進める際に、「他の切り口がないか」を考える。その際、頭の中だけで考えるのではなく、実際に書き出したりメモを取ったりして視覚化します。そして、起きたことを振り返る際に、プロセス分解を行い、具体的に改善箇所を認識するようにします。また、プロセス分解後に他の分解方法も試して、時間軸だけでなく不足していた観点を認識し、自分の傾向を把握したいと思います。

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。

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。

思考の偏りをどう克服する？ 私たちは、自分自身の思考に偏りがあることを自覚しなければなりません。これは、過去の経験などに基づいて、考えやすいことを優先してしまいがちだからです。そのため、より広い視野を持つためには、対象から一歩離れて考える能力が求められます。他者からのフィードバックを積極的に受け入れることが、自分自身の思考をチェックするもう一人の自分を成長させます。振り返りの書き方一つとっても、慣れたやり方にこだわらず、試行錯誤が必要です。 目的を明確にする重要性 考える前に、まず目的を問うことは重要です。目的を明確にすることで、特定の側面にのみ注目したり、無意味な検討を避けることができます。このナノ単科の講座を振り返り、アウトプットを行うことで、受講の目的がより明確になりました。今後も目的を問い続けることで、その重要性を実感し、活用していきたいと考えています。 部門間調整で大切な視点は？ 私の業務には、対立する部門間の調整をしながら、会社のIT活用を推進することが含まれています。現在、意思決定が声の大きい人や役職者の意見に流されがちであることを認識しています。クリティカルシンキングを用いて、問題の本質を捉えることで、理想の姿に近づくことができると考えています。 効率的な議論のために必要なこと 上司や同僚に相談する際、ついその場のひらめきをトリガーにしてしまうことがあります。しかし、まずは自身にクリティカルシンキングを適用し、しっかりと考えることが、効率的な議論・検討につながります。これにより、対人関係において多様性を認め、他者理解を深めることができます。 目的意識を持った会議進行法は？ 部門間の調整では、常に目的を意識することが重要です。会議をファシリテートする際には、目的を冒頭で共有し、参加者との共通認識を築くことに努めています。また、新しい視点や発想を歓迎し、沈黙を無理に埋めようとしない姿勢を大切にしています。 相談・報告の際の効果的な伝え方とは？ 相談や報告をする際には、目的を明確にし、必ず伝えることが重要です。思考を整理するためには、3つの視点やロジックツリーを活用し、「なぜ」「何」「本当に」と自分に問いかけるようにしています。また、「前例」や「昔の方法」に頼らず、客観的に説明できる材料を準備することで、より効果的に他者と時間を共有できるよう心がけています。

経済性って何だろ？ 「規模の経済性」と「範囲の経済性」について学びました。 規模経済はどう働く？ まず、規模の経済性とは、大量生産によりコストを削減することです。具体的には、1製品あたりの固定費が下がり生産効率が向上し、原材料の大量仕入れで購買力が強化されコスト削減が交渉しやすくなります。このメリットとしては、利益率の向上や価格競争での優位性向上が挙げられますが、一方で、生産量の変動が大きい製品やサービスではコストが増える恐れがあります。 範囲経済はどう実現？ 次に、範囲の経済性は、複数の製品やサービスを生産することでコスト削減を図るものです。製造体制や原材料を共有することで生産性が向上し、スキルやノウハウなど無形資産をも共有できます。これにより、ブランドの知名度を高めたり、副産物から新たな需要を創造することが可能ですが、関連性の低い製品やサービスの場合は訴求効果が乏しく、技術や知識が活用できずに逆にコストが増すリスクもあります。 部署での活用はどう？ 私の部署は直接コスト削減に取り組むわけではないため、すぐに業務に適用することは難しいと感じました。特に、規模の経済性については自社の製品特性上、適用が難しいと思います。しかし、範囲の経済性については、社内で内製化しているシステムを他の業務でも使えるようにすることでリソースを削減できると考えます。 学びをどう生かす？ 今回学んだ中で最も業務に役立てられるのは、フレームワークや原理原則の理解を深めることです。名前を聞いたことがある概念でも、実際に学ぶことで理解が曖昧であったことを痛感しました。また、デメリットについて解像度を上げて考える必要性も感じました。これから業務にこれらの思考を用いる際には、まず正確な知識を得て、曖昧な状態で取り入れないようにしたいです。 生成AIはどう活用？ 現在、各部署で生成AIを用いた業務効率化が進められています。自部署でのプロンプト生成が独自に行われていますが、その使用方法やプロンプトは他の部署の業務にも活用できる可能性を感じています。そのため、AIスキルを共有する場を設け、業務効率化を広く行いたいと考えます。直接的には売上や利益にはつながらないかもしれませんが、作業時間が削減され各部署で対応できる業務が増えることで、「範囲の経済性」にかなっているのではないかと思います。

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。

多角的な視点はどう？ クリティカルシンキングというのは、単に論理的に物事を考えるだけではなく、反対意見や異なる視点から幅広く批判的に物事を捉え、それによって最善の解決策を見出す思考法だと感じました。異なる立場や前提条件を持つ人々とコミュニケーションを図る際に、このように多角的に問題を探求し、アウトプットすることが、相手の納得感を高めることに寄与すると考えます。そこで、クリティカルシンキングを実践するためには、以下の2点に注意を払いましょう。 思考の枠組みは？ まず、思考のフレームワークを身につけることです。フレームワークを活用することで、効率よく思考を深め、広げることができます。自分のスキルとして、これらを習得することに注力したいと思います。以前の講義で学んだMECE、5W1H、ロジックツリー、マトリックス図、So What So Whyなど、多種多様な思考法が存在します。無意識に使ってきたものも多くありますが、それらを意識的に適用することで、思考の精度をさらに向上させたいです。 結論は急いで？ 次に、すぐに結論を出さないことです。なぜか、と問い続けることや、視野や視座を転換して考えることで、全員にとっての最善の解決策を見つけたいと思います。 計画は適切？ プロモーションイベントの計画では、商品のターゲットが適切かどうか、前年のコンテンツを踏襲するべきかなど、企画の妥当性について数値や事例に基づいて上司を納得させる必要があります。このように、さまざまな場面でクリティカルシンキングが役立つと考えます。 意見のすり合わせは？ また、部署を横断したプロジェクトの進行では、意思疎通や意思決定が難しいと感じることが多いです。関わる人々全員が目標や方向性を共有しているにもかかわらず、コミュニケーション不足から齟齬が生じることがあります。まず相手の視点から業務へのモチベーションを把握し、一方的に意見を述べるのではなく、相手の意見を考慮して伝えることに力を注ぎたいです。 会議でどう発言？ 現在取り組んでいるイベントのコンテンツについては、時間的な余裕があるため、多様な意見を取り入れて再構築していきたいと思います。また、会議で即興の意見を求められることが多くありますが、思考のフレームワークを活用して、建設的な意見を述べられるように努めたいです。

思考の偏りを防ぐには？ 考えが偏りやすいことと、その防ぐ手段があるという2点が大きな学びでした。 防ぐ手段として、まずロジックツリーについて述べます。以前からロジックツリーという言葉は知っていましたが、「いかにMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分けるか」が大切だと考えていました。しかし、実際にはMECEはあくまで付随事項であり、自分の思考を見える化するのが一番の目的だと感じました。 切り口を考える重要性 次に、「切り口を考える」についてです。目的に応じた切り口を考え、それに沿って思考を進めることの重要性を理解しました。この方法はロジックツリーの上位に位置する考え方で、常に意識する必要があると理解しました。「切り口を考える」は知的体力が必要となる内容だと思うので、これをどのように習慣化し、忌避感をなくすかがポイントだと考えます。 設計前の手法の重要性とは？ 証券会社のシステム開発を担当していますが、特に具体的な設計・開発に入る前の「要件定義、プロジェクト計画時」にこの手法を利用したいと考えています。具体的には、以下の点について検討・実行に活用したいです。 - 具体的な要件を引き出す前に、開発対象の業務で一番重要なものは何か - プロジェクト計画を行う上で、一番重要視するファクター（お金なのか、時間なのか、等） - 要件を引き出すにあたり、どのようなコミュニケーション方法や準備が必要か - ステークホルダーの中でどのようなコンクリフトが発生し、それをいかに解決するか 明確化をどう習慣化する？ 現在は過去の経験に頼って進めていますが、WEEK1の講義を受け、「目的の明確化」「考えの偏り」「その防止策」の3点を学びました。今後はこれらの点を意識しながら、具体的な作業に着手する前に確認し、学ぶ内容を活用していきたいと思います。 まずは「目的の明確化」を習慣化します。そこから考えるべき論点を洗い出すことが必要です。これまでは思いついたものを無批判に受け入れ、最終成果物の作成まで進めていましたが、今後は立ち止まり、他に論点がないか、どのような視点・視野で論点を洗い出したかを確認し、その後の作業内容を決定していきます。将来的には、上記の作業の中でロジックツリーを活用し、精度を上げられるようにしたいです。

実行は計画通り？ ●実行と振り返り プロジェクトの進行に際しては、問題を事前に予測し、適切な対策を準備してスムーズな実行を目指すことが重要です。メンバーのスキルに応じたタスク割り振りと適切なサポートを行うことで、各自が最大限の能力を発揮できる環境を作ります。不測の事態が発生した際には速やかに対応策を考え、メンバー全員と共有します。プロジェクト終了後には振り返りの時間を設け、成功点と改善点をメンバーと共に考えることで、次へのステップを踏み出します。フィードバックも定期的に行い、メンバーの成長を促進したいと考えています。 育成は順調？ ●メンバーの育成に繋がるフィードバック メンバーに自己評価を促し、学びを言語化させることで自己認識を高めることができます。フィードバックは具体的な事例を活用しながら行い、評価基準を明確に示すことが大切です。良い点と改善点の両方をバランスよく伝えることで、モチベーションを維持しつつ成長を促進します。改善点については具体的な行動計画に落とし込み、実行可能な形で伝えることが求められます。 承認でやる気？ ●モチベーションとインセンティブ チーム内での評価や承認を通じて社会的欲求を満たし、メンバーが自己実現を感じられるプロジェクトや役割を提供します。これは非常にチャレンジングですが、将来的には成果に応じた報酬制度を導入することで、メンバーのモチベーションをさらに高めることを目指しています。 理論で響くか？ ●人が働く動機付け3つの理論 マズローの「欲求五段階説」に基づき、基本的な欲求を満たしつつ自己実現欲求を刺激します。また、マグレガーの「X理論・Y理論」をメンバーの特性に応じて使い分け、適切な管理を行います。ハーズバーグの動機付け・衛生理論を活用し、職場環境や給与などの衛生要因を整えるとともに、達成感や承認といった動機付け要因を提供します。 高める秘訣は？ ●モチベーションを高める メンバーに感謝の意を示し、評価や承認を通じて満足度を高めます。自分の仕事の意義を理解し、自律的に取り組めるよう、目標を設定することでメンバーの自己意識を促進します。フィードバックは相手の理解を前提として行い、相手の反応を見ながらその手法を工夫します。そして、日常的に信頼関係を築き、メンバーが安心して働ける環境を提供することが重要です。

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。