(8ページ目)

分析 ✕ 評価

に関する学び

---

データと本気で向き合う？ データの用い方や見せ方について再確認でき、また新たな発見を得ることができました。従来は説得力や妥当性を高めるためにデータを利用してきましたが、今回の講習では「データとの向き合い方」自体に踏み込むことで、さらに可能性が広がると感じました。踏み込むというのは、データを分解・分析し新たな発見につなげることを意味します。これまでは、一定の目的が達成できればそれ以上深堀りしなかった自分を反省し、今後は偏りを減らしてより深く分析することで、発見の数や他者への探求の深さ、そして説得力の向上につなげたいと思います。単に表面的な理解で終わるのではなく、データから何が見えているのかを追求していく姿勢が大切だと感じました。 業務で分析は活きる？ また、業務においては分類・分解・分析が多くの場面で役立つと実感しました。たとえば、目標設定では、市況や需要予測に基づいてシェアや販売量を設定し、その根拠となるデータや分析結果をもとに説明することで、計画の信頼性が高まります。実施計画においては、マーケティング戦略や営業活動の手段、ターゲット、期待できる効果、効果が現れるまでの時間などを細かく整理し、実行者、評価者、受益者それぞれとの連携を明確にすることが可能です。さらに、効果測定では、シェアや販売量・金額と実施計画との因果関係を明確にして、次のアクションの策定や判断につなげることができます。 分析手法を検討する？ こうした業務プロセス全般において、データの分類・分解・分析は有効な手法です。具体的には、説明が必要な場面で、利用可能なデータや参考になる情報がないかを常に意識し、検討することが大切です。たとえば需要予測においては、単に過去の推移を見るだけでなく、季節要因や提供者ごとの特徴も踏まえて分析することで、より実効性のある判断が下せると感じました。

代表値と散らばりとは？ 大量のデータを分析する際には、中心的な特徴を示す代表値と、データのばらつきを示す散らばりの両面からアプローチすることが重要です。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特性を理解した上で適切に活用する必要があります。一方、データの散らばりを把握するためには標準偏差が用いられます。標準偏差とは、平均値から各データがどの程度乖離しているかを示すために、各乖離の二乗和をデータ数で割った値の平方根を意味します。 看護国家試験対策はどうする？ 看護師国家試験対策では、4年生進級までの過去の成績を分析し、不得意な科目や分野を特定した上で重点的に補強する方法が提案されます。また、入学試験志願者の選抜においては、成績、出席日数、欠席理由、さらには高校卒業までの活動や志願理由を詳しく分析し、入学前教育に効果的に活かすことが期待されます。 早期支援の進め方は？ さらに、早期からの継続的支援として、1年生前期の履修成績を把握した上で夏休み中に補習を実施し、後期終了後にも同様の取り組みを行うことが検討されています。これを各学年で実施することで、4年生にまとめて行う短期間の国家試験対策よりも、より効果的な成果が見込まれます。この取り組みは、大学の教務委員会や国家試験対策委員会に提案し、全教職員の協力のもと、実施体制と行動計画を整えることが前提となります。 書類評価の観点は？ 加えて、現在提出される入学試験受験者の書類について、評価の見方や押さえるポイントを明確にすることが提案されています。これにより、入学制度に対するリアリティショックを軽減し、学力不足の傾向に対しても適切な対応策を講じることが可能になると期待されています。現時点では、入試広報部と連携してこの問題に取り組む方針が進められている状況です。

データ分析はどう見る？ 今週はデータ分析の基本的なアプローチについて学びました。データを評価する際は、まず「データの中心がどこに位置しているか」を示す代表値と、「データがどのように散らばっているか」を示す散らばりの2つの視点が大切であることを実感しました。代表値としては、単純平均のほか、重みを考慮した加重平均、推移を捉えるための幾何平均、極端な値の影響を排除する中央値などがあると理解しました。また、散らばりの具体的な指標として標準偏差を学び、データが平均からどの程度離れて散らばっているかを数値で評価できることが分かりました。 現場での活用方法は？ これらの知識は、実際の現場での作業時間、コスト管理、安全管理などに役立つと感じました。例えば、複数の現場における作業時間の平均を求める際、単純平均だけでなく、現場ごとの規模に応じた重みをつけた加重平均を用いることで、より実態に即した傾向を把握できると考えます。また、標準偏差を利用することで、同じ作業工程でも現場ごとのバラつきを数値で示し、ばらつきが大きい工程には重点的な対策が必要であると判断しやすくなります。数字の羅列だけでなく、背景や偏りを理解しながらデータを多面的に捉える習慣の重要性を再認識しました。 次のステップは何？ 今後は、各現場における作業時間や工程進捗、コストなどのデータを収集し、単純平均だけでなく加重平均や標準偏差も併せて算出することから始めます。特に、同じ工程内で標準偏差が大きい場合は、どの現場で大きなばらつきが見られるのかを明らかにし、その現場の状況や原因を直接確認することで、関係者と改善策を議論します。また、社内報告でも単なる平均値だけでなく、ばらつきや偏りをグラフなどで視覚的に示すことで、現場間の違いや課題を分かりやすく伝える資料作りに努めていきたいと思います。

仮説はどう活かす？ スピードや精度を向上させるためには、分析の初期段階で仮説を立てることが重要だと学びました。結論に向けた仮説と問題解決のための仮説という二種類の仮説があり、それぞれ目的や時間軸に合わせて使い分けることが求められます。 フレームワークってどう活かす？ また、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、思考が整理され、仮説形成が容易になると感じました。仮説に沿って必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得するプロセスは、効果的な分析の基本と言えます。数字で見えにくい効果も、可能な限り数値として示すことで説得力が増し、合理的な判断材料となります。 数字で信頼はどう？ 具体的には、コンバージョンレートなどの数値計算により、直感だけに頼らず理論的な判断が可能となります。フレームワークを用いることで、業務のスピード感と精度が向上した経験もあり、反対意見を含めた多面的な情報収集が仮説検証の信頼性を高めると実感しました。 新機能はどう検証する？ さらに、新機能をリリースする際には、3Cの観点から分析して優先度を明確化したり、施策ごとの「影響度×実行難易度」を評価することで、迅速な判断を下しています。ユーザーインタビューにおいては、どの層のユーザーがどのフェーズで不満を感じているかを仮説から検証し、具体的なデータに基づいて問題点を抽出する工夫も行っています。 仮説と判断はどう連携する？ 週に一度、仮説をもとに業務課題を整理し、必要なデータを洗い出すワークシートを作成するなど、日常的な業務の中でも「仮説→データ→判断」の流れを徹底しています。毎月、ユーザーアンケートやインタビュー結果の分析から改善案を提案し、社内でのレビューにてその流れを共有することで、施策の精度や実行力の向上に努めています。

価値観はどう磨く？ キャリアアンカーを活用することで、自身の仕事に対する価値観を明確にし、また部下のモチベーションを高める手助けが期待できます。自分の信念や判断基準となる要素を理解することは、今後のキャリア形成に大いに役立つでしょう。 どの項目が魅力？ キャリアアンカーには、特定専門分野・機能別のコンピタンス、全般管理コンピタンス、自律・独立、保障・安定、起業家的創造性、純粋な挑戦、奉仕・社会貢献、生活様式という8つの項目が存在します。それぞれが個人の価値観や目標に影響を与え、仕事に対する姿勢や判断に大きな役割を果たします。 診断の意義は？ 自己診断を行うだけでなく、身近な人へのインタビューを通して、自分のキャリアアンカーについての理解を深めることも有効です。なお、キャリアアンカーは職業そのものと直接結びつけるものではなく、一概に良し悪しを評価するものでもありません。むしろ、判断基準となると同時に、選択肢を狭める側面もあるため、その特性を踏まえた上で活用する必要があります。 組織との調和は？ また、キャリアを考える際には、個人のニーズと組織のニーズとのすり合わせが不可欠です。キャリア・サバイバルの考え方では、仕事の棚卸しや環境変化の認識、そして業務内容の見直しといった手順を通じて、激しい環境変化や複雑な人間関係の中で自分に求められる役割がどのように変化するかを見通すことが求められます。 未来設計はどう進む？ キャリアアンカーとキャリア・サバイバルの両手法を活用することで、自らのキャリアを意識的にデザインすることが可能になります。さらに、部下にキャリアアンカーの分析を促すことで、彼らの将来設計やキャリアサポートの参考にもなりますし、環境変化の認識から部門全体の将来像を捉え、運営の指針とすることもできます。

フレームワーク活用の理由は？ フレームワークを知っているだけでは意味がありません。特にスタッフ部門では、直接的に活用できる場面は限られているように感じていました。しかし、具体的な活用ポイントや事例を学ぶことで、SWOT分析やその他のフレームワークも、読み替えや置き換えによって適用できる場面があるのではないかと考えるようになりました。 集合知はどう作用する？ また、集合知の重要性も深く心に残りました。意見が食い違う場面は日常的にありますが、それを単なる困難と捉えるのではなく、多面的な認識が得られ、議論を通して考えが洗練され、抜け漏れの防止にもつながるというポジティブな側面に着目し、有難く享受していきたいです。 体制強化の再評価は？ これから取り組みたいのは、現在の体制強化の進め方についてのSWOT分析を通じた再評価です。漠然と正社員を補充するだけでなく、効率と効果の両面で新たな気づきが得られるのではないかと期待しています。また、個々がプロとして働くことから、プロ集団として組織全体で取り組むというマインドチェンジも重要です。現状ではすべてをみんなでやろうとするのは難しいかもしれませんが、メンバーの負担を軽減し、集合知の重要性を訴えながら適切な雰囲気を作ることが必要だと考えています。これは長期的な課題かもしれませんが、戦略的に最短で進めることを目指します。 SWOT分析はどう機能？ まずは自組織のSWOT分析を実施し、その結果を基に体制強化策の見直しを行いたいと思います。集合知を活かす組織づくりに向けては、この研修での学びや気づきを月次会議で共有することから始めたいです。また、私自身が「一緒に仕事をしたい」と思われるような人間性と振る舞いを心掛け、日々、明るく元気に取り組むことを意識していきたいです。

企業と候補者の調和は？ 私は金融業界に特化したリクルーティング事業を展開しており、企業と転職希望者の双方のニーズを同時に満たすことが求められます。一方だけに偏るのではなく、双方がwin-winとなる関係を目指すことが、良いマッチングの実現につながります。 採用戦略はどう考える？ そのためには、企業側が求める「経験」や「スキル」に加え、職場の文化にマッチし、即戦力として活躍できる人材を確保することが重要です。また、採用計画の充足や市場での評価のフィードバック、さらには専門的な転職サポートや他社の成功例・失敗例からの学びといった点も、企業の期待に応えるための大きな柱となります。 転職で自己実現は？ 一方、転職希望者にとっては、転職を通じて自己実現を果たし、自分の才能や価値をより深く理解したうえで、適したキャリアパスを選択できることが重要となります。市場のニーズを踏まえ、選択肢を広げる提案が求められ、自分では気づかなかった新たな才能や可能性を発見する機会にもつながります。また、転職後のキャリアの発展や希望する企業への最終サポートも重要な要素です。 共有ゾーンの意味は？ このように、それぞれのニーズの重なる部分―いわゆる「共有ゾーン」―を広げることが、企業にとって成果を上げる採用と、候補者にとって充実した転職の両立の鍵になると考えています。 マーケティングの本質は？ さらに、マーケティングとセリングの違いについては、マーケティングの側面である分析や創造の部分をより具体的に理解したいと考えています。マーケティングの本質は、顧客に価値ある提供物を創造し、それを伝達・配達・交換する仕組みを作ることにあり、販売自体の必要性をなくすことを目的としているという考え方は、非常に興味深いと感じています。

仮説実践の難しさは？ ライブ授業では、複数の仮説を立てるという基本的な部分が十分に実践できなかった点が痛恨でした。一つの仮説に固執せず、他の可能性も探る姿勢が足りなかったと感じています。また、MECEの視点で仮説を整理することも十分にできていなかったため、異なる切り口からの検証が不十分でした。 どう多角的に考えた？ 仮説を立てる際には、まず複数の仮説を提示し、その中から最適なものを選び抜くことが大切です。一つの見方に偏らず、様々な要因を網羅することで仮説同士の整合性と広がりを持たせることが求められます。例えば、仮説の検討時には「ヒト」「モノ」「カネ」などの多角的な視点を意識することで、より具体的かつ網羅的なアプローチが可能になると感じています。 整理と評価はどう？ 全体としては、仮説を立てるポイントが明確に整理されており、その点は非常に評価できると感じています。今後は、具体例を積極的に取り入れながら、仮説の網羅性や検証方法をさらに深めると、理解もより一層深まるでしょう。 検証法をどう考える？ また、仮説を立てた後にその妥当性をどのように検証するかも重要なテーマです。MECEを実践した具体例について自分の言葉で説明できるようになると、思考の質はさらに向上します。日常の小さな問題にも仮説を導入して検証することで、実務における分析力や判断力の強化に繋がります。 チーム成果はどう見る？ さらに、データ分析チームのマネージャーとして、自分自身で分析計画を立てるとともに、チームメンバーへの具体的なアドバイスや指摘ができる状態を目指すことが求められます。今回学んだ仮説思考を活用し、チーム成果を資料やグラフでわかりやすく可視化する取り組みは、今後のマネジメント業務においても大いに役立つと感じています。

顧客設定は何が鍵？ 差別化戦略を考慮する際、まず重要なのは顧客設定です。顧客設定を行った後、その顧客にとって価値があるかどうかを検討します。そして、顧客の視点で選択可能なすべての競合を考慮し、それらの競合との違いを意識することが鍵となります。特に、自社の強みを活かした差別化は非常に効果的です。 VRIO分析で本質を見つける？ 競争優位を実現できるかを評価するためには、VRIOフレームワークが有効です。これには、以下の観点が含まれます。まず、経済的価値を持っているか、市場規模や持続可能性を考えます。次に、希少性を持つか、経営資源の独自性を評価します。さらに、模倣困難性があるかを検討し、組織力が整っているか、持続可能な体制や仕組みがあるかを確認します。 DXサービスの未来はどう見る？ 自社のDXシステム開発サービスについて、このフレームワークを用いて分析してみます。まず、経済的価値については肯定的です。しかし、希少性は特に見当たらず、模倣も簡単です。ただし、組織が若いため持続は可能でしょう。そのため、現状では競争劣位ではないものの、競合に対する大きな優位性もなく、単なる競合均衡状態に留まっているといえるでしょう。 特化戦略で優位を創出する？ そこで、希少性を生み出すため、発想を転換します。DXシステム開発の範囲は広いため、特定の業界に特化したDXシステム開発を検討します。この場合、ドメイン知識が非常に重要となります。自社がこの知識を持ち、大規模な案件開発の経験を有していれば、希少性を確立できます。 持続優位はどこから生まれる？ 再度VRIOフレームワークで分析すると、経済価値があり、希少性があり、模倣も困難であることから、若い組織であっても仕組化に成功すれば、持続的な競争優位を築く可能性があります。

6週間の学びの成果は何か？ 6週間の学びを通して、実例演習やグループワークでマーケティングに対する理解が深まりました。特に「機能的価値」と「情緒的な価値」を学ぶことで、競合他社に勝つためには、商品にまつわる経験に＋αを加えた情緒的価値が最も有用な差別化になると認識しました。結果として、マーケティングは顧客にポジティブな体験を提供し、自社の優位性を築くための重要な位置づけであると実感しました。 ライブ授業の課題は何か？ 一方、ライブ授業では大局的な視点が不足することがあり、これは直近の課題と捉えています。今後は、エンドユーザーである患者の動きや、業界団体、医師会、厚生労働省などの動向を定期的に観察し、流れの変化が関係団体や企業にどのような影響を与えるか、またはどのようなアクションが必要かを検討していきます。 体験設計はどう進む？ 具体的な取り組みとして、まず自社製品の機能的価値と情緒的価値を整理し、顧客にとってポジティブな体験を設計するために、ユーザーの声を丁寧に聴いて内容を整理します。さらに、顧客が持つ認識（パーセプションマップ）の理解を深めるため、インターネット調査や営業同行での顧客インタビューを通じ、定量的・定性的な情報を収集し、競合分析を経て自社の優位性を見出し、その軸に基づいた体験の創出を目指します。 マクロ視点はどう評価？ また、マクロな視点を養うため、情報の入手経路の模索と整理も行います。具体的には、SNSで患者に関連するキーワードを検索し、口コミやアンケートの結果をチェックするほか、業界団体や医師会の定期総会に出席して情報を収集します。そして、厚生労働省の公式発表や新聞記事に注目し、そこから得られる情報を元に大局的な動向を把握することで、迅速な対応策を検討できる体制を整えていく考えです。

どこに問題潜む？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを段階ごとに分解するアプローチが有効です。これにより、どの段階に問題が潜んでいるのかを明確にできます。同時に、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが重要です。決め打ちせず、判断基準の重要度に基づく重み付けを行いながら評価する方法がおすすめです。 条件は整ってる？ A/Bテストにおいては、それぞれの施策を比較・評価する際、できる限り条件を揃えることが求められます。 どうやって精度向上？ また、ステップを踏んでデータ分析を行うことで、問題解決の精度を高めることができます。ある程度有望な仮説が立てられたら、まずは実行し、実際の市場や顧客の反応をもとにデータを収集して検証を重ねる方法が効果的です。 どこで・なぜ・どうやる？ 自分の身の周りでデータ分析のトレーニングをする際は、まず「どこで（Where）」問題が発生しているのか把握し、次に「なぜ（Why）」その仮説が成り立つのかを立て、最後に「どのように（How）」打ち手の有効性を検証するプロセスが役立ちます。 どちらが響く？ プロモーション活動のマネジメント業務において、インターネットを介した施策が難しい場合でも、どのパッケージが顧客に響くのかを検証する観点で実施することが可能です。例えば、協調すべき訴求ポイントをAパターンとBパターンで打ち出し、どちらがより顧客の反応を捉えられるかを分析・検証します。まずは、AパターンとBパターンそれぞれのアクションプランを策定しチームで共有し、条件をできる限り揃えられるよう協議します。その上で、予測されるボトルネックを洗い出し検証を進め、アクションが決まれば早速実行し、仮説検証を繰り返すことで問題解決へと結び付けていきます。

「Why」と「How」の探求は？ 問題解決の4つのプロセスのうち、最後の2つである「Why（なぜ）」と「How（どのように）」について考えました。問題の原因を明らかにするために、プロセスを分解し、どの段階に問題があるのかを特定します。そして、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を持って選定します。 学びをどう生かすか？ これまでの学習でも、都合の良いデータばかりを集めないことや、仮説思考で柔軟に考えることの重要性を学んできました。同様に、「How」についても決め打ちせず、複数の選択肢を洗い出し、判断基準を設け、重要度で比較して解決策を選ぶようにします。 A/Bテストの手法とは？ また、A/Bテストについても学びました。複数の案を条件を揃えて比較し、評価する手法です。複数の案を実際に試し、反応を確認しながら仮説検証を繰り返して評価します。ある事例では、スピードが重要で3ヶ月も待てないため、同時にランダム表示を選択しましたが、条件を揃える理由に納得しました。 黒字化への挑戦は成功？ ちょうど今週、この学びを生かす機会がありました。自部門の数字が黒字にならない原因を考える場面があったのです。これは長年の問題で、まだ解決に至っていません。今週の学びを基に、原因や解決案を決め打ちせず、プロセスに分解し、複数の仮説を立て、根拠となるデータを示しながら解決策に向けた対策を考えていきたいと思います。 残業時間の原因は何か？ 最後に、自身の月々の残業がなぜ80時間に達してしまうのかについても、4つのプロセスを用いて考えてみることにします。さらに、Q2で記載した問題の原因について、ある程度仮説を立てています。それらの仮説が正しいかどうか、データを用いて分析することを早速始めてみます。