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分析 ✕ 表

に関する学び

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仮説構築はどう効率化？ 仮説を立てる際、ゼロからすべてを考えると時間がかかるため、よく使われるビジネスフレームワークを活用することで、より効率的に仮説を構築できます。 3Cの有用性は？ 代表的なフレームワークのひとつに「3C」があります。これは事業戦略を分析する際に、顧客（Customer：市場・顧客）、競合（Competitor：競合）、自社（Company：自社）の観点から考える手法です。具体的には、顧客が誰か、市場が今後伸びるのか縮小するのか、どの競合が存在し、どれほど強いのか、そして自社のサービスが顧客のニーズを満たしているかといった点を検討します。 4Pのメリットは？ もうひとつは「4P」で、自社のサービスをさらに詳しく分析するためのフレームワークです。Product（製品）、Price（価格）、Place（場所）、Promotion（プロモーション）という観点から、製品やサービスの質、適正な価格設定、提供方法や手段、そして効果的な販売促進の方法などを具体的に検証します。 導入評価の視点は？ また、医薬品の導入評価時において、アセットの事業性評価を行う際は、3Cのフレームワークを意識することが重要です。ターゲットとなる患者層（Customer）、競合他社（Competitor）、自社の立ち位置（Company）という視点から評価を進めることで、より的確な判断が可能となります。

自分を見つめ直すには？ 他者の考えに触れることで、自分自身をよく知るきっかけになると実感しました。その上で、自ら振り返ることで、思考が整理され、しっかりと腹落ちし、結果として知識の習得にもつながるという理解に至りました。 イシューをどう立てる？ イシューを立てる際には、「抽象的/具体的」や「原因寄り/打ち手寄り」のマトリクスを用いる方法があります。特に具体的かつ原因寄りの視点で考えると、問題をより整理しやすくなり、論理展開に厚みが出ると感じています。 問いを意識する理由は？ また、メンバーとの打ち合わせの際には、自分自身に「問いを残す」や「問いを共有する」といった役割を意識的に課すことで、論理の飛躍を防ぎながら多角的な意見を集め、より深みのある回答が生まれると実感しました。このような取り組みにより、相手にも内容がしっかりと伝わり、自然と他者を巻き込むことが可能になります。 意図伝えるには？ これまで、相手はすでに理解しているだろうという甘えから、思考を深掘りせずに回答を急いで出す傾向がありました。しかし、イシューや意図を正確に伝え、相手に行動してもらうことを目標とするため、①状況把握と分析でひと手間加える、②自分の言葉を具体化したメッセージや図表で伝える、③問い続ける、という点を特に意識して取り組んでいます。これらは「学び筋」や「考え筋」のトレーニングとしても役立っています。

日常で何が見落とされる？ 業務での問題解決のステップは重要であると理解しているものの、日常業務がいつも通りに流れる中で、そもそも何が問題なのかが見落とされがちです。例えば、ある音楽スクールの2店舗目の集客が順調に進んでいた場合、特に問題点を見出すことなく、次の店舗展開に意識が向いてしまい、振り返りが不足している状況があると感じます。 どうやって問題を探す？ 一方で、問題が明確に特定できれば、対処方法も比較的容易に選択できることを学びました。以前からロジックツリーやMECEといったフレームワークを意識しながら分析を行い、常に多角的な視点で事象を捉えるよう努めています。 共有で理想を築く？ また、あるべき姿を共有し、職場でその実現に向けた方法を進めていくことが重要だと考えています。海外事業では「売上が悪い」という表面的な現象にとらわれがちですが、実際の本質は、製品戦略が正しいか、顧客の要求を満たす製品開発が行われているか、他社の動向が適切に把握されているか、販売チャネルが最適かといった、いくつかの側面から検証することで初めて見えてくるのではないかと感じています。 このように、「そもそもこれが問題なのか？」という視点を持ち、新たな切り口で問題を発見して改善していくことが、業務改善や新規事業の展開につながると考えています。その視点をどのように養うか、今後職場で意見を共有しながら進めていきたいと思います。

原因の深掘りは？ トヨタ式「5 Why」を活用し、表面的な原因だけにとどまらず根本原因へと掘り下げる手法が、知識としてだけでなく実践の糸口となった点が印象に残りました。 複数策はどう？ また、解決策の検討では、一案に固執せず複数の選択肢を洗い出し、データや定性情報をもとに実現可能性・効果・コストを比較するプロセスがとても参考になりました。さらに、A/Bテストを活用することで条件を統一しながら柔軟に施策を検証していく方法も有効だと感じました。 本質を見抜く？ 総合演習を通じて、データを多角的な視点―性別や年齢、曜日、クラスレベルなど―で分解し分析することで、課題の本質を見出す大切さを学びました。アンケート結果と生徒のコメントから、具体的な不満点が明らかになり、問題解決の手がかりをつかむことができました。 なぜを追求する？ また、複数の仮説を立て「なぜ？」を繰り返し問うことで、定量データと現場感覚を両立させたアプローチの重要性を実感しました。目的を明確にし、何を改善するのかを起点に指標や手法を選ぶ姿勢は、実際の改善策を実行する上での大きな指針となりました。 具体策は何？ 特に、社員の離職率改善を例に、採用からオンボーディング、定着施策までの各段階における仮説立案と検証の流れを学ぶことで、短期・中期・長期のステップで具体的なアクションプランを策定する手法が実践的であると感じました。

仮説立ての重要性をどう理解した？ 仮説を立てることについての理解が深まりました。これまで、仮説を考えるプロセスがわからず、思いつきや一部のデータに偏った仮説立てをしていました。それがよくないと気づいてはいたものの、他の手段を考える余裕がなかったり、時間が限られていたりして、そのままにしてしまっていました。しかし、今回の学習により、3C（市場・顧客、競合、自社）を網羅して複数の仮説を立て、その上で4P（商品、価格、場所、プロモーション）のフレームワークを活用して網羅的に検証することが大事だと理解しました。 新規ユーザー獲得の戦略は？ この学びを二つの業務において活用したいと考えています。 まず、自社サービスの新規ユーザー獲得導線の増強に活用したいと思います。現在、オウンドメディアの記事がある程度の検索表示回数や順位を保てるようになっているので、さらなる表示回数の増加と新規登録への導線強化を目指しています。具体的には、メディアの3Cのうち「市場」と「競合」を4Pのフレームワークを使って網羅的に検証し、新しい仮説を立てて実践してみたいと考えています。 既存ユーザーへのアプローチは？ また、既存ユーザーについても同様に4Pフレームワークを活用し、新規獲得に向けた分析を行います。具体的には、現状のユーザー行動を分析し、ゴールまでの導線を仮説立てして検証し、改善策を見つけ出したいと考えています。

復習と戦略の意味は？ 今週は、これまで学んだことの復習と、将来の理想像について考えを深めました。戦略とは、目標を設定し、その目標に向かって進むための道筋をどのように描くかを思考することです。この過程では、様々なフレームワークが活用され、それによって分析や思考の整理を助けることができます。ただし、これらのフレームワークは、理解し適切に活用しないと、整合性が欠けたり、表面的な分析で終わってしまうことがあるため、注意が必要です。 ゴールの方向は？ 現在取り組んでいるプロジェクトでは、ゴール設定に迷う案件があります。そこで、まずは現状の分析にいくつかのフレームワークを活用し、外部環境と内部環境を分析することで、目指すべきゴールの方向性を見つけ出そうと考えています。 仕事の分担はどう？ さらに、4Wで学んだ選択と捨てるという概念についても、リソース不足のために自分が抱えてしまうことが多いですが、部分的でも他の人に業務を任せることを実施していきたいと思います。 考える時間は？ 日々の業務量が多いため、場当たり的に業務をこなしてしまう傾向があります。そのため、しっかりとした分析や戦略を練る時間を確保できていないのが現状です。これを改善するために、自分のスケジュールに考える時間を組み込んでいきます。また、フレームワークを自分のものにするために、日常的に使う意識を持つことも重要です。

データ集約はどう行う？ 今週は、データの見方を学びました。まず、データを数値に集約する方法として、代表値と散らばりの考え方を理解しました。代表値には平均、荷重平均、幾何平均、中央値などがあり、よく使われる平均値は外れ値に弱いことから、場合によっては中央値が用いられることもあると知りました。また、状況に応じて数値に重みを加える荷重平均や、売上の変化率などに使われる幾何平均がある点も印象的でした。 標準偏差の意味は？ 次に、データの散らばりを示す標準偏差について学びました。標準偏差は、平均値からのばらつきを表し、その値が大きいとデータが広く散らばり、小さいと平均値近くに集まっていることを意味します。 分析方法をどう考える？ さらに、集約されたデータを分析する際のアプローチについても考えました。一つは、特徴的な箇所に着目する方法、もう一つはデータ間の比較を通じて差異を見る方法です。いずれの方法でも、グラフを見る前に仮説を立て、そのギャップについて深掘りすることが、良い分析につながると感じました。 全体把握の重要性は？ 最後に、仕事上でデータを扱う際、自分の仮説の確認だけに偏らず、まずは代表値やばらつきなどの基本的な数値を俯瞰し、対象のデータ群全体を把握することの大切さを再認識しました。その上で、加工されたデータを見ることで、より客観的かつストーリーとしてデータを理解できると考えています。

どう分析すべき？ データの分け方に工夫を凝らすことで、その背景にあるビジネス状況をより的確に表現できることを学びました。単に漫然と分析するのではなく、まずはビジネス自体を深く理解し、その特性を把握した上で適切な仮説を立てるアプローチが重要だと感じました。 プロセスは必要？ また、これまで「MECE＝層別分解・変数分解」という理解でありましたが、今回、プロセス分解の視点にも改めて注目することになりました。問題が生じる「場所」を特定する際、この新たな視点が非常に有効だと実感しています。 保険契約の見方は？ グループ会社の保険契約状況の見える化においては、同一保険の加入状況を売上金額、保険料、人員数、事業セグメントといった切り口で層別分解し、また対象資産と保険料率による変数分解を行うことが考えられます。同様に、業務効率化を図る際も、まずは業務プロセス自体を検証し、プロセス分解を通じて効率向上の余地がある部分を明確にすることが求められると感じました。 全体はどう見える？ 今後は、入手した対象データに対して様々な切り口での見える化を実施し、そこから読み解かれる課題や方向性を対話を通して共通認識にまとめ、実際の行動に結びつけていきたいと考えています。場当たり的な改善ではなく、全体プロセスをMECEの視点で分解して俯瞰的に分析することで、より効果的な取り組みを優先的に進めていく所存です。

平均値だけで信頼できる？ 平均値だけに頼ると、誤った仮説に導かれる可能性があると学びました。今後、データに向き合う際は、代表値だけでなく散らばりにも十分に気を配ることを心がけます。 どうやって指標を使い分ける？ 具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった指標を意識して使い分け、状況に適した分析を行いたいと考えています。 SNS分析はどう進める？ また、SNSコンテンツの制作分析においては、各カテゴリによって、反応が良い投稿でもインプレッションが伸びにくい場合や、逆に反応が少なくともインプレッションが増えるケースが存在することに気が付きました。このような現状から、再現性を持ったPDCAサイクルの実現が課題であると感じます。 どの手法で再現性を高める？ そこで、各コンテンツカテゴリについて平均インプレッションとユーザーの反応（例えば、いいね数など）の相関や散らばりを分析することで、再現性の高い投稿カテゴリを見つけ出せる可能性があると考えています。 具体的な分析アプローチは？ 具体的なアプローチとしては、まずコンテンツカテゴリの整理を行い、外れ値を除いた各カテゴリごとの平均インプレッションを調査します。次に、平均インプレッションとユーザーの反応数の相関関係や、データの散らばりについても検証します。特に、散らばりが小さいカテゴリは、再現性を高めやすいと捉えています。

グラフで何が見える？ 数字や表をそのまま眺めるのではなく、グラフ化することで「目に仕事をさせる」という考え方が印象的でした。数字を様々な角度から検証し、視覚的に捉えることで、普段は気づきにくい点が浮かび上がると感じました。また、MECEという概念についても、モレなくダブりなく分析するための具体的な手法（層別分解、変数分解、事象のプロセスでの分解）があることを学び、今後の分析において意識して活用していきたいと思いました。 現状把握のコツは？ 私は全社の事務部門において、業務プロセス上の課題を明確にし、改善策を提言・実行する役割を担っています。各種データから課題や問題点を抽出する際、今回学んだ分析手法を取り入れることで、より正確な状況把握ができると期待しています。また、メンバーからの意見をそのまま受け入れるのではなく、他の視点も取り入れながらクリティカル・シンキングを活かして問題点を見極める重要性を再認識しました。 多角的な視点は？ 日々の報告や相談を受ける際は、数字については多角的な分析ができているか、課題の洗い出しについてはMECEの観点で漏れがないかをひとつひとつ意識しています。必要に応じて分析の切り口を増やし、グラフ化するなど、手を動かしながら客観的に情報を整理しています。説明を行う際にも、これらの視点が十分に盛り込まれているかを確認し、分かりやすい内容を提供できるよう努めています。

代表値の選び方は？ データの分布を把握する際、代表値の選び方は非常に重要です。平均値は外れ値の影響を受けやすいのに対し、中央値はその影響が少なく、より正確な中心傾向を示すことがわかりました。また、平均値には単純平均、加重平均、幾何平均の３種類があるという点も新たな発見でした。特に成長率の変化を評価する場合に利用される幾何平均という概念は、初めて聞いた言葉で印象に残りました。 散らばりはどう測る？ 一方、データの散らばりを確認する方法として、数値で表す場合は標準偏差がよく用いられ、また、ヒストグラムなどの可視化手法が直感的な理解に役立つことが理解できました。 分析の視点は何？ これまでのデータ分析では、単純平均と加重平均に頼る傾向がありましたが、今後は中央値やヒストグラムといった手法も積極的に活用し、データの特徴を多角的に捉えていく必要があると感じています。さらに、これまで分析の選択肢に含めてこなかった幾何平均にも意識的に取り組み、より正確な分析を目指したいと思います。 BIツールの使い方は？ また、BIツールを活用して経営ダッシュボードを構築する際には、代表値と散らばりの両面からデータをビジュアルに表示できるよう工夫していく予定です。 幾何平均はいつ有効？ 今後は、幾何平均がどのような場面で最も有効に働くのか、具体的な利用シーンについても更に知識を深めたいと考えています。

分析の目的は何を考えるべきか？ 分析に取り組む際には、最初に目的の確認と仮説を立てることが重要です。適切に比較するためには、比較項目以外の条件を統一することで、意思決定がしやすくなります。また、分析は要素に分解して考えると良いでしょう。具体的に比較する内容を明確にし、より良い意思決定を支援します。 自立した分析をどう支援する？ 私は分析チームのマネジメントを担当しており、各部門の分析支援において主に分析計画の確認と承認を行っています。分析の依頼を受けるにあたって、依頼内容をそのまま受け入れるのではなく、各部門が自立して分析を行えるようサポートすることが求められます。また、分析実務では、計画通りに進められているか、目的に沿って比較が明確に行われているかを確認し、より良い表現を習得したいと考えています。この経験を、今後の分析計画や実務に活かしていきたいと思います。 どのように分析計画を進めるべき？ 分析計画では、依頼内容をそのまま受けるのではなく、分析の目的をしっかりと確認し、要素に分解して比較項目を定めます。何を明らかにすべきか仮説を立て、データの収集、加工、評価を行います。さらに、比較項目以外の条件統一も意識します。また、目的を確認せずに分析実務に入らないよう留意します。分析実務では、目的に沿って明確な比較ができているか、また、読者を考慮したグラフなどの表現を適切に行うよう心がけます。