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活用 ✕ 利用

に関する学び

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学びの意義は？ 私の学びについてお伝えします。 数値の発見は何故？ 数値データの詳細な分析は重要だと感じました。データの分類手法により異なる結果が得られることを理解しました。また、全体を定義し、仮説を立てることの必要性も痛感しました。具体的には、フレームワークとしてMECEを利用することです。 医療解析の視点は？ 医療技術関連に関しては、まず数値化可能なデータを取得し、求めたい結果を明確にしてデータ全体を定義しました。その後、仮説を立て、MECEを活用して分析を進めました。関連性がありそうな分野として、曜日別の忙しさや業務分析にこの手法が使えそうなので試す予定です。 未来の計画はどう？ 来週には、自分に関連する業務について計画を立て、その後、今回学んだ手法を活用して曜日別・年齢別の業務分析を行います。その分析結果を振り返り、上司や他の受講生とも共有したいと思っています。

多角的視点は有効か？ フレームワークの各視点を取り入れることで、仮説の幅を広げることができるとの示唆が非常に印象に残りました。たとえば、問題解決の4つのステップや、事業戦略の分析で利用される3C、サービス検討の4Pといった多角的視点を活用することで、より網羅的な分析が可能になります。 仮説の見直しは必要？ 一方で、これまでキャンペーンの仮説を立てる際には、十分な視点を持たずに取り組んでいた自分に気付かされました。今後は、複数のフレームワークを意識的に取り入れ、仮説同士に網羅性を持たせることを心がけたいと思います。 継続検証で進化できる？ また、複数の仮説を立て、継続的に検証を繰り返すことで、ABテストにおいて有意な差を見出せると期待しています。自分が企画するキャンペーンの成功に向けて、どのフレームワークが活用できるかを検討することが、今後の課題となるでしょう。

業務活用はどう進む？ 生成AIを業務に活用する動きが進む中、まずは自分の業務で試してみることが大切だと感じています。たとえば、直近ではOpenAIの新しいモデルに関して、ハルシネーション率が高いとされるため、o4-miniを使ってその数値を表にまとめる取り組みを行いました。 混在は何故起こる？ しかし、OpenAIのモデルであるにもかかわらず、GPT-4o-miniとo4-miniが混在した表が作成され、そのままでは利用できない結果となりました。ベンチマークでは高いスコアが出ているものの、正確性の面では改善の余地があると実感しました。 試行の価値は？ また、生成AIは手軽に試すことができるため、積極的に利用する価値があると感じています。さらに、AIエージェントやGraph RAGといった技術も提案されており、これらを自分自身で実践することが重要だと改めて認識しました。

比較って何が重要？ 分析というと、難しい数字を使った調査と思われがちですが、本質は「比較」であると学びました。比較は、目の前にあるもの同士だけでなく、目的に応じて見えていない要素も想像して行う場合があります。 活用状況はどうする？ プロダクトにおける顧客の活用状況では、十分に使いこなせていないケースの課題を抽出し、もししっかり活用できた場合のシミュレーションを定量的な数値で示すことが重要です。こうして、利用促進のきっかけを提供すると同時に、プロダクト自体の改善点にも繋げられると実感しました。 目的はどう定める？ また、比較対象を決める際には、分析の目的と照らし合わせながら選定することの大切さを学びました。私自身、問題が発生した時に手段に頼りがちな傾向がありますが、今後は目的を明確に定義し、しっかりと把握する意識を一層高めていきたいと思います。

ステップを踏んで考える重要性 分析する際には、大きな点だけに焦点を当てず、ステップを踏んで考えることが重要です。ロジックツリーを活用することで、大きな問題を細分化して俯瞰できます。この手法により、自分だけでなく他の人も問題点を理解しやすくなり、様々な角度から物事を捉えられるようになるでしょう。 「なぜ」にとらわれない方法とは？ 「なぜ」に注目しがちですが、大きな問題を細分化して捉えることで、複数の解決策を見つけることが可能です。ビッグデータの中から、どの数字を分析対象にするかを目的から逆算して決定することが必要です。 ビッグデータ分析の始め方 まずは、ビッグデータを理解しましょう。そこから目的を定め、分析すべき数字を選びます。ロジックツリーを利用して異なる方向からのアプローチも試みると、違う視点から全体を見渡し、新たな発見が得られるかもしれません。

ビジュアルで魅せるには？ アイキャッチなどのビジュアル要素を活用することで、文章や提案書をただの情報羅列ではなく、読む人の興味を引くものにできると学びました。こうした技法を知らないと、どの部分をどのように工夫すれば見やすくなるか分からず、結果として読み手に退屈な印象を与えてしまうリスクがあると感じています。また、技術に精通している方からは、工夫が足りないと評価されるのではないかという不安もあります。 メールの工夫はどう？ 毎日のメール文面作成においては、最近AIを利用することで、最低でも60点以上の出来栄えが得られていると実感しています。しかし、最終的には私自身がタイトルや内容に目を通し、読者の興味を惹く配慮がされているかをしっかり確認する必要があると学びました。同時に、メールを送る目的や狙いを明確にすることの大切さを改めて実感しています。

平均と中央値の必要性は？ 平均と中央値は必ず確認するようにしていました。普段は数字を多く扱わないため、加重平均や標準偏差を使うケースはほとんどありませんでしたが、数が多い場合にはこれらを用いることもあり、特に違和感は感じませんでした。 意見共有は効果的なの？ 日頃から行っている手法ですが、最近は大規模な数値を扱う機会が少なく、現状ではあまり活用できる場面が想定できません。しかし、他者と同じ観点で意見を出し合うためには、この考え方を共有することから始めるのが効率的だと考えました。 グラフ形式を再考すべき？ また、いつも同じ形式のグラフを使いがちだったため、より適切な形態を再度検討してみるのも良いと思いました。一時期はヒストグラムを多用していたものの、ここ数年は使用していなかったので、今後改めて利用してみたいと感じています。

手法の違いは何だろう？ 一般的な平均値は手軽に利用できますが、データのばらつきや目的に応じて、加重平均や幾何平均などの手法を採用する必要があると理解しました。普段は精度管理のため標準偏差を使用していますが、具体的な事例を通じて、他の場面でも活用できるというイメージが湧きました。 分析のコツは何？ データの比較から仮説を立てる苦手意識が少し和らいだように感じます。定量分析では単純平均や標準偏差を用いていますが、定性分析も一旦定量値に置き換えて試してみたいと思います。また、人事考課にもデータが活用できるため、評価者間のばらつきや傾向を把握するのに役立つと考えています。さらに、臨床検査の提供プロセスにおいて、各段階でのかかる時間を分析し、収束していない部分を可視化することで改善の余地を見出せる可能性を感じました。

代表値の使い分けは？ 今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。 数値の視覚化は？ 業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。 成長率評価はどう？ 一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

主語と述語をどう整理する？ 日本語は、その特性上、主語が省略されがちです。そのため、主語と述語を明確にし、文章を整理することが重要です。これは、上司への報告やメンバーへの指示の場で特に有効で、余計な補足を省いて端的に伝えることができます。また、テレワークなどでのチャットを通じた指示や依頼でも、意図を正確に伝えるために根拠を考えて話すことで説得力が向上します。 アジェンダをどう活用する？ 会議などで事前に話す内容がわかっている場合は、アジェンダを基に問題点を整理し、言いたいことを明確にしておくことが重要です。候補が多数挙がった場合は、ピラミッドストラクチャーを利用して、特に重要な点に絞るように心がけるべきです。これは相手側の話を整理し、相手の言いたいことを理解する際にも役立ちます。

グラフの使い方は大丈夫？ 業務での資料作成においては、これまでグラフの利用は補助的な役割と考え、あまり意識して作成していませんでした。しかし、伝えたいメッセージや情報の配置を工夫する上で、シンプルな表であっても読み手が混乱しない仕組みや表現の重要性に気づかされました。 どんな表が伝わる？ 今後は、単に表を作るのではなく、その表から伝わるメッセージを大切にしていきたいと考えています。情報量が過度にならず、適切に表現されるよう、特定の分析資料や集計結果などのひな型を作成し、効果的に活用していきたいです。また、どの表現にどのグラフやテクニックを用いるかを、常に読み手の視点に立って工夫することで、より分かりやすい資料作りを目指します。

フレームワーク利用は効果的？ フレームワークを活用することで、単純な情報だけでは十分に特定できない要素が増えてくる中、考えを整理するための有益な補助となると実感しました。無闇に考えを巡らせるのではなく、分析の目的を明確にすることが何より大切だと改めて感じました。 仮説検証の秘訣は？ また、分析におけるストーリー作りが、仮説の検証に非常に役立つことも理解できました。仕事においても、成果という仮説を検証するプロセスと重なる部分があり、同じ仕組みが働いているように思えました。一方で、仮説の幅を広げるためには、明確な目標設定が不可欠であるという点も改めて認識しました。