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分析 ✕ 結果

に関する学び

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分析はどう進める？ 分析を始める際は、まず何をどのように比較するかを明確にし、普遍的かつ偏りのない俯瞰的な視点で対象を捉えることが大切です。その上で、最初に目的をしっかり設定し、仮説の構築を行うことが必要です。実際、どの手法を用いるかよりも、まず「何」を重視し、体系的に物事を整理していくことが大切だと実感しました。 目的は明確か？ また、何をしたいのか、なぜそれをしたいのかという目的を明確にすることに十分な時間をかけるべきです。出発点のズレはプロセスが進むにつれて大きくなり、取り返しがつかなくなる可能性があるためです。これまで、単にデータを作成するだけで有用な仮説がなかったために、データが十分に活かせず埋もれていた傾向があると感じています。 成功体験は大事？ 既に取り組んできた方法もありますが、完全には浸透していない部分もあると実感しています。そこで、今後は継続的に小さな成功体験を積み重ねることが重要だと考えています。 具体手順は？ 具体的には、以下の手順を意識しています。 ・まず、複数の視点からデータを検証し、それぞれの状態を正確に把握する。 ・何と比較するか、またプロジェクトを進めるためにどのデータを比較対象とするかを明確に決定し、一度決めた基準は後で変更しない。 ・進捗の状況を見ながら、行動の軌道修正が必要か否かを判断できる体制を整える。 ・結果が出た際には、なぜそのような結果になったのか振り返り、データ上で整理しておく。

少ないデータを分解する方法は？ 少ないデータを最初に見たとき、「わかることが少ない」という印象を持ちました。しかし、データを分解して考えることで、新たに見えてくる情報があることを実感しました。求める情報に対して、適切な分解方法を考えることができるようになったと感じています。 新しい気付きが得られない時の対処法は？ また、分解しても新しい気付きが得られない場合でも、それは失敗ではなく、新たな学びであるという考え方に勇気をもらいました。この経験を経て、MECEを意識してデータ全体をさまざまな視点から分析し、手を動かして新しい情報を得ることを心掛けています。 具体的には、顧客データを分析し、仮定していたペルソナとのギャップを発見したり、イベントの参加アンケート結果を基に告知と実際の内容の違いを分析したりしています。また、施策の結果を数字だけでなく、さらに深く分解し新たな情報を提示しつつ判断しています。データを他のチームに依頼する際には、目的や期間を明確に伝え、無駄なデータのやり取りを減らすことを意識しています。 どんなデータが必要か整理するには？ 「どんなデータがあれば知りたい情報が得られるのか？」をまず整理し、実際に手を動かしてデータを分解しグラフ化することで、多くの新たな発見が得られます。アンケートを行う際には、逆算して負担を軽減する項目や回答方法を検討し、Excelなどの利便性の高いツールを活用して効率的にデータを見られる環境を整えています。

データの意外な発見は？ 数字を分析する際、単に数値を眺めるだけでなく、以下のような手法を用いることで新しい発見があることを理解しました。まず、グラフ化したりパーセントに変換することが有効です。また、データのグルーピングも年齢帯を変えるなどの工夫が必要です。さらに、複数の切り口から分析し、結果を疑いながら挑み続けることが重要です。 新たな視点は現実？ このようなマインドを持つことで、特徴が見えなかったということ自体が「新しい発見」であると理解することができます。そして、新たな切り口が必要だと気づくこともできます。したがって、様々な方法でデータを分解し、分析していくことが脳の考え方をポジティブに変える重要なポイントだと学びました。 数の理由は何だ？ 具体的には、「数」を扱う場面が多いため、データを様々な方法で分解し、それぞれの要因を特定していきたいと考えています。例えば、来場者が増えた原因や、顧客が不満を持つプロセス、売上向上の要因を詳細に分析したいと思っています。 多角的視点は十分？ 今週中に、現在行っている来場者数の分析を一度見直し、見えているものだけで十分なのか、または他に見えてくるものがあるのかを検討したいと考えています。現時点では、業種や職種、来場日時といった切り口で分析していますが、事前登録の時期やセミナーの申し込み状況、WEBアクセスの頻度など、他にも試すべき切り口が思い浮かぶので、それらを用いて分析を試みる予定です。

分析の切り口は？ データ分析において、「加工の仕方」「分け方の工夫」「複数の切り口で分ける」という3つのポイントが重要です。分析の結果として何も見えない場合でも、それは失敗ではなく、他の切り口に原因の手がかりがあることを示していると感じました。迷って時間を浪費するよりも、実際に手を動かすことで何かを見つけ出せることがある、という点も非常に心に残りました。また、「MECE」（漏れなくダブりなく）で物事を解析するときには、まず「全体を定義する」ことが重要です。この点についても大きな学びがありました。「漏れなく」という作業がとても大変だと思っていましたが、全体を定義することで範囲を限定できるという考え方に納得しました。 課題はどう解決？ 次期中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門の責任と役割を整理する際にこの考え方を活用したいと思っています。自部門の現状を分析し、その結果に基づいて短期的および中長期的な戦略や戦術を検討します。まず、雑多な業務を抱える自部門を大きく分類し、それぞれを1つの「全体」と捉えて、「MECE」により分析と戦略の検討をしてみたいと考えています。 実行への一歩は？ 今進めている、来期の事業計画策定に向けた自部門の現状分析や戦略立案においても、「MECE」を用いた「プロセス分解」を試してみようと思います。特にWEEK2で学んだ重要なポイントを整理して書き留め、繰り返し確認しながら実行に移そうと考えています。

理想のリーダーとは？ 私がなりたい理想のリーダー像は、メンバーをしっかり観察し、その特性や習熟度を考慮しながら、組織と個人の目標を達成するために導ける人物です。クールでありながら、時には感情的な側面も持ち合わせたリーダーをイメージしており、具体的には特定のリーダーの例を参考にしています。しかし、この講座を通じて心に残ったのは、リーダーが環境や部下の適性によって行動をうまく使い分けることも重要だということです。 論理思考の磨き方は？ 強化したいスキルとして、まず論理思考力があります。論理性を高めるために、クリティカルシンキングの反復練習とともに「視点」を意識した状況分析、課題の明確化、解決手段の策定を行い、他方面からの検討を踏まえた提案を提示していくことを目指しています。具体的には、データ分析を基にしたマーケティングにおいて、分析の目的や軸、どのような洞察が得られたか、その課題に対して何がベストな解決策かを整理し、情熱を持って示すことができるように訓練したいと考えています。 事例発表はどうする？ そのために、まずデータ分析に基づくマーケティングの事例において、その目的やビジョンを明示します。次に、自己の実践結果や事例を紹介し、それに賛同してくれるメンバーを集め、彼らの事例も収集し、必要に応じてサポートを行います。そして、月次部会や営業部長会議などの発表機会を通じて取り組みを紹介し、メンバーの成果が正当に評価されるような発表を目指します。

仮説立てに必要な視点とは？ 仮説を立てる際には、先入観に囚われず、考えられるあらゆる要素を踏まえることが重要だと感じました。これまでの経験も無論大事ですが、現状のデータを新鮮な目で眺めることが重要だと思います。 仮説が抱える落とし穴は？ また、仮説とは自分で仮の答えを設定すること、という点についても非常に腑に落ちました。それというのも、仮説を立てたとしても、それが必ずしも現状の問題解決になっていないことがあるからです。 大学で得る成長とは？ 大学での学びについては、一般的には学生の成長にさほど寄与しないと指摘されることがあります。しかし、それが本当なのか、またそうだとしたら何が原因なのかを検証したいと考えています。 データ分析で何を探る？ 最初の仮説として、「大学での4年間は、何らかの形で学生の成長に貢献しているはず」という仮説を立て、大学内のあらゆるデータを分析していきます。 学生の成績変化をどう評価する？ 具体的には、入試の時の成績とGPAを比較し、著しく成績が伸びた学生をピックアップします。彼らにアンケートを実施し、4年間のパフォーマンスを学業、学業外活動、就職結果などの要素に分けて点数を付けてもらいます。 インタビューで何を聞く？ 最後に、各数値の典型的な学生をピックアップし、個別インタビューを行う予定です。

ケーススタディで何を学んだか？ 実際のケーススタディを通じて、P/Lの各項目である営業利益、経常利益、そして当期純利益の増減を比較し、「仮説を立てて検証する」方法を学びました。例えば、「売上高が増えているが売上総利益が減っている理由」として、売上原価の増加という事実を確認し、その原因を推測するプロセスがとても理解しやすかったです。 P/Lを読む際の重要ポイントは？ また、P/Lを読む際に重要なポイントも学びました。まず、大きな数字である売上高、営業利益、経常利益、当期純利益を押さえることです。次に、分析においては、比較・対比を通じて傾向の変化や大きな相違点を見つけることが大切です。 どのように過去のP/Lを活用する？ 具体的には、自社の過去のP/Lの推移を分析して結果を確認し、今後の予測を立ててみることが重要です。中長期計画を考える際に、これらの分析結果や予測を参考にすることができます。また、同業他社や興味のある会社、業界のP/Lを確認し、好調・不調の推移やその原因を予測することも有益です。 具体的なアクションは何か？ 私が取り組むべき具体的アクションとしては、自社のここ数年のP/Lの推移を確認し、今期の予測値について増減の理由を仮説することが挙げられます。同業他社の公開されているP/Lと自社を比較することも重要です。さらに、関連する書籍に掲載されている数社のP/Lを確認し、読み取れることをまとめていきたいと考えています。

どうして複数仮説が必要？ 結論を先に決めてしまわず、はじめから複数の仮説を立てることが大切です。それぞれの仮説に網羅性を持たせ、偏りのない検証を心がける必要があります。 どのフレームが使える？ 仮説を立てる際には、3Cや4Pなどのマーケティングフレームワークを活用することが有効です。他のビジネスフレームワークも使いやすさを考慮して試すと良いでしょう。さらに、仮説を検証するためのデータが恣意的になっていないか注意することが重要です。 実績の要因は何？ 実績に対して要因を探る際、ベテランの経験則に基づく仮説が採用されやすい傾向があります。しかし、対案を立案しデータによる検証を実施することで、本当にその仮説が正しいのか確認する必要があります。また、仮説を証明するためだけのデータに依拠しすぎないよう注意してください。 急な依頼はどう考える？ たとえば、上司から急遽、ある実績に対して1つの仮説だけを検証するよう依頼されたケースがありました。その際、他の分析結果ではその仮説の寄与度が低いことが示されており、また分析結果が活かせるのは1年後という説明から、急いで1つの仮説だけを検証する必要はないと理解してもらいました。 理想と現実は？ このように、上司がある実績について理想的な状況を望んでいる場合でも、実際には複数の説明変数が影響していると考えられます。したがって、必要なデータを揃えて十分な分析・検証を行うことが求められます。

フレームワークをどう活用する？ what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は？ 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する？ 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは？ 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

数字の見方を再考しましたか？ 数字を見たとき、なんとなく自分なりの答えを出して、その答えに合うような分析をしているのではないかと思うことがあります。しかし、実際にグラフ化したり、さまざまな切り口から数字を分解すると、全く違った見え方をすることがあります。この体験から、自分にはそのような癖がついていると反省しました。 固定観念をどう破る？ 業績やマーケティングの結果を分析する際に、この経験を活かせると感じました。売上が下がっているときに、「人手不足だから」や「閑散期だから」といった固定観念に基づいて数値を分析していることに気づきました。後から振り返ると、本当の原因は他にあったのではないかと思うことがあります。そこで、切り分け方や見せ方を工夫し、より根拠のある分析を行い、業績向上と改善行動につなげていきたいと考えました。 分析スキルの向上方法 数字を切り分けるためのスキルを身につけたいと思います。与えられた数字だけでなく、分析におけるフレームワークを学び、実務で活用できるようになりたいです。 価格設定で何を意識する？ 今後、自社で運営している宿泊施設の価格設定業務において競合分析・自社分析を活用していきたいと考えています。さまざまな要因を分析し、一室あたりの価格を設定していますが、これまでは根拠が曖昧でした。今後は、より細かく根拠を持った価格調整を行い、顧客満足度を下げることなく、単価を上げていけるようにしたいと思います。

財務諸表の理解が深まる瞬間とは？ 総合演習を通じて、実際の企業のP/L（損益計算書）やB/S（貸借対照表）を確認することで、事業構造と諸表の関係性を実感することができました。私は個人的に株式の運用を少し行っており、これまで気になる会社の決算説明資料を読む機会がありました。しかし、それらの多くはP/Lに関する内容が中心であり、B/Sをじっくり見ることはほとんどありませんでした。このことに気づいたのも今回の発見でした。また、特定企業のB/Sを初めて詳しく確認した結果、興味がさらに深まりました。 IT投資比率の適正とは？ 私の業務は情報システム・セキュリティ管理です。ここでは、IT投資コストがP/L上で一般に販売費・一般管理費として扱われるため、これに関連する投資コストが売上高に対してどの程度の割合を占めるかを把握し、売上高IT投資比率としてモニタリングしています。これにより、競合や業界平均と比較しつつ、適正なIT投資を導けるよう工夫していきたいと考えています。 クラウド活用企業の比較方法は？ 自社のIT投資コストについても、売上高IT投資比率を指標として経年でのモニタリングを行い、競合や業界平均などと比較することで、適正なIT投資判断に努めています。また、自社の情報システムはほとんどがクラウドで構成されているため、固定資産が少ないという特徴があります。この特徴を考慮した上で、適切な比較対象を選定していく必要があると感じています。

プロセス分解で何が見えた？ プロセス分解を通じて問題の原因を明らかにすることが非常に印象に残りました。実際には、ある程度理解しているつもりになってしまうことが多いため、この方法にはハッとさせられました。プロセスを分解し、フェーズ毎の定量データを比較することで、ボトルネックが見えることがわかりました。特に採用プロセスとの親和性が高いと感じました。 A/Bテストの限界を考える A/Bテストについて、一要素ずつ検証を行う方法が紹介されましたが、実際には一要素だけで結果が大きく変わることは少ないのではないかと疑問に感じました。 採用データの深掘りが重要 採用プロセスや学生の動向を分解し、どの段階で歩留まりが多いのか定量データを用いて検証していきたいと感じました。また、顧客の採用ホームページを作成した際、その後どのくらいの人がサイトを訪れ、クリックされているのか、実際に応募につながった人数（コンバージョン率）についても調査していきたいと思いました。 来年の採用戦略とは？ さらに、顧客企業の採用プロセスを分解し、プロセス毎の参加数、辞退数、新規流入数などのデータを検証することが必要だと感じました。ボトルネックの原因を考えた上で仮説を立て、学生の志向性や市場全体の動きと比較することが重要です。その上で、来年の採用に向けてどのような行動を起こす必要があるかを考え、すぐに軌道修正ができる場合は速やかに行動に移したいと思います。