データ・アナリティクス入門

実情を活かす多角的分析のすすめ

目的や進め方は整っていますか? 分析に取り組む際は、まず目的や進め方を明確にし、関係者と認識を合わせることが重要だと学びました。また、1人で行う場合でも、フレームワークを活用して多角的な視点から分析し、偏りのない結果を目指すことが大切だと感じています。 今後の計画は具体的? 今後は、目的と求めるアウトプットをしっかりと定めた上で、データだけでなく現場の実情も踏まえた多角的な分析を実施していきたいです。各部門の意見を取り入れながら、What・Where・Why・Howの各ステップを丁寧に行き来することで、根拠ある改善提案へとつなげていくことを目指します。

データ・アナリティクス入門

数字だけじゃ語れない学び

複数仮説を考える? 問題の原因を分析する際、データをもとに「なんとなくこうではないか」と推測しがちですが、仮説を組み立てるときは一つに決めつけないことの重要性を学びました。「本当にそうか」を証明するためには、多角的な視点から複数の仮説を検討する必要があります。 数値の真意は? また、人に関する業務が多い中で、調整や面談などの場面では、業務の結果として出た数字を単に決め打ちしてしまう傾向があると感じました。今後は、出た数値をもとに幅広い仮説を立て、本当に改善が必要なポイントはどこかを見極め、より効果的な改善策につなげていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データが語る平均の真実

平均計算のアプローチは? 平均の取り方やデータのばらつきを様々な方法で検証することで、より正確な分析が可能になると実感しました。ビジネスにおいて平均値が用いられる場合も、その計算方法や元となるデータの内容をしっかり確認する必要があると考えています。 データ集計の工夫は? また、ERP導入時に用いられるデータ集計機能について、顧客と集計方法を決定する際に今回学んだ考え方が非常に参考になると思いました。さらに、見積提示の際に平均工数を算出する必要がある場合、要件によって結果にばらつきが出るため、算出方法を工夫しながら検討する必要があると感じています。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で拓くEC成功ストーリー

目的は明確? 私は自社ECサイトの制作に携わっており、グーグルアナリティクスやその他のアクセス解析ツールを用いて分析を行う機会があります。その際、まず目的と仮説を明確にし、データに向き合う前に自分自身やチームメンバーと共有することが重要であると実感しています。 分析報告は納得? また、分析結果を報告する際にも、目的や仮説を伝えるように心がけています。これまでデータそのものとそこから読み取れる情報、そしてそれに基づく提案を中心に報告していましたが、仮説も合わせて示すことで、第三者にとってより理解しやすく納得のいく内容になることに気づきました。

クリティカルシンキング入門

問いの力で見える解決のヒント

解くべき本質は? 今回のケースでは、分析に入る前に「本当に何が解くべき問題か」を明確に設定することの重要性を学びました。データをただ眺めるのではなく、目的や意思決定につながる問いを先に定めることで、分析の無駄が省かれ、その結果、解決策の質が向上することを実感しました。 業務改善の鍵は? 自分の業務でも、売上分析やCRM施策を検討する際、まず「何を解くべきか」を明確にする必要性を感じました。表面的な数字を見るだけでなく、「原因をどの要素に求めるか」という視点でイシューを設定することで、分析の効率が上がり、改善策も的確になると実感しています。

戦略思考入門

戦略で未来への一歩

戦略的思考とは? 戦略的思考の重要性に気づくことができました。普段の身近な事柄にも戦略的な視点で考えることで、短期的な目標から中長期的なビジョンに至るまで、常に目的を意識した行動が求められると実感しました。同時に、より高い視点で物事を捉える必要性も改めて感じる結果となりました。 新部署でどう進む? 現在、新しく配属された部署では、まだ作業的な業務が中心ですが、今後はフレームワークの活用や事業計画、予算策定といった活動にも視野を広げ、より高い視座で取り組む意向です。分析を深めるとともに、多角的な視野を持って業務にあたることを目指しています。

戦略思考入門

選択の極意:数値で裏付ける挑戦

戦略の選択方法は? WEEK4では「戦略における選択(捨てる)を身につける」というテーマを通して、選択する際には定量的なデータの分析が不可欠であることを学びました。同様に、WEEK5では数値化によって物事を可視化する手法を学び、定量化の重要性を再確認することができました。 新製品策の評価は? 現在の職場では、従来の製品とは異なる新しい製品の開発が求められています。新たな取り組みでは、多くの改善策や施策が立案されますが、その効果を数値で評価することで、結果が低いものを排除し、優先順位を明確にして着実に実行していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

紙からデジタルで未来を創る

変数を絞る理由は? ABテストを実施する際は、変数は1つに絞えるよう心がけることが望ましいです。時には、ひらめきで画期的な施策を試したくなることもありますが、十分な分析や比較が伴わない結果が出ると、将来的な経営の安定性に悪影響を及ぼす恐れがあります。 どんな比較が適切? これまで20年間、学校教育向けに紙媒体の教材を提供してきましたが、現在、その教材のデジタル化プロジェクトを担当しています。紙からデジタルへ移行する際、どのような比較が適切かを意識することで、分析に基づいたデジタルトランスフォーメーションを推進できると感じています。

戦略思考入門

差別化実践!6週間の挑戦

なぜ差別化が必要? 製造業で生き残るためには、単に自社製品の原価低減だけではなく、他社製品との違いを明確にする差別化が必要だと実感しました。目の前の自社だけに留まらず、業界全体を見渡す視点が重要です。 どう実践を進める? ナノ単科での6週間の学びを通じ、理解できている点とまだ十分に理解できていない点がはっきりと分かりました。今後は、担当している製品に当てはめた差別化の分析を実践し、まずは同業他社の情報収集から始める予定です。加えて、自社の戦略部門のメンバーとも分析結果について意見を交わし、さらなる改善を目指していきます。

データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く実務の未来

定量分析の注意点は? 定量分析を実施する際に注意すべき5つのポイントについて学び、その重要性を実感しました。また、分析前の仮説の立て方がその後の結果に大きな影響を与えることから、仮説設定も慎重に行う必要があると感じました。 学びを実務に生かす? 学んだ知識は、長期的な実績変動の振り返りや今後の活動プランの策定など、実務での活用が期待できると感じています。具体的には、過去の振り返りに定量分析を行い、今後のプラン立案の際は仮説を設定した上で、必要に応じて再度分析を実施するというアクションプランのイメージが明確になりました。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く業務改革

生成AIの仕組みを理解? 生成AIは、事前に学習した膨大なデータをもとに、次に続く言葉を確率的に予測して回答を返す仕組みです。そのため、必ずしも正確な回答が得られるとは限らないという点に改めて気づかされました。 資料作成の工夫は? 資料作成や文書作成、さらにはアイデア出しの壁打ちツールとして活用したいと考えています。また、分析結果をもとにした改善策の検討にも利用したいと思います。 業務効率化の秘策は? 現在の業務では、顧客からのコスト削減の要求があるため、効率化できる業務や無駄な作業の洗い出しに役立てる意向です。

データ・アナリティクス入門

ひと工夫で伝わる説得力

どうして結果が違う? 同じデータでも、どの切り口で処理するかによって得られる結果や示唆は大きく変わることを実感しました。 どうやって説得する? また、単にクオリティの高い分析を行うだけでなく、分析結果をもって相手を納得させるための説得力あるアウトプット作成が重要だと感じています。 伝え方は正しく? さらに、業務においては分析を実施するだけでなく、その結果を踏まえて伝えたい内容を納得のいく形で資料化することが求められます。本講座で学んだ図解の手法を活かし、読み手に違和感のない成果物作成に努めたいと思います。
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