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分析 ✕ 資料

に関する学び

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データはどう見える？ 一次データだけでは見えてこない傾向があるため、データをさらに細かく分け、グラフなどのビジュアル資料で確認することが重要です。 切り口の意味は？ 刻み幅や意味のある切り口に基づく分け方を意識し、仮説を立てながらデータを整理することで、分け方によって異なる結論が導かれる点に注意が必要です。 全体像の正確把握は？ 分解して検討した結果、特徴的な傾向が浮かび上がったとしても、それが全体を示すものではありません。すぐに結論を出さず、自分自身を疑う姿勢を持ち、思考の制約にとらわれないよう心がけることが求められます。MECEの考え方を活用しながら、全体を部分に分ける階層分解、売上を単価と数量に分ける変数分解、そして業務プロセスごとに分けるプロセス分解の手法を上手に使い分けるとよいでしょう。 分析の焦点は？ 例えば、変数分解を用いてメンバーそれぞれの売上傾向を分析する際には、まず優れた成績の例と比較して単価や数量のどちらに課題があるかを明確にします。単価に問題がある場合は、コンタクト先を階層分解してどの層へのアプローチが不足しているのかを検討し、販売数量に問題がある場合は、プロセス分解を通じてどの業務プロセスに時間がかかっているのかや課題が潜んでいるのかを明確にすることが効果的です。 販売戦略の再考は？ また、商品販売では、階層分解を活用して販売好調な商品の傾向を把握することが重要です。購入者を細かく分けることで、より明確なターゲット層を設定し、戦略の見直しに役立てることができます。 成果と速度の両立は？ 実際の業務では、質の高い成果とともにスピードも求められます。トレーニングの積み重ねによって両立が可能だと考えていますが、実際の業務でどのように質とスピードを両立しているか、具体的な方法があればぜひお聞かせいただきたいです。

分析と課題の関係は？ 今週の学びでは、これまでの講義全体を振り返る中で、改めて以下の点の重要性に気づきました。まず、分析とは比較を通じて違いを明確にする作業であること。そして、問題解決には「What（何が問題か）」、「Where（どこに問題があるか）」、「Why（なぜ問題が起きたのか）」、「How（どう対応するか）」という4つのSTEPがあり、この順に検証することで、チーム内で適切な意思決定や対応策の精度向上につながるということです。また、仮説思考の重要性も学びました。一方で、仮説にとらわれず現状のデータから何が分かるのかを整理する必要性も感じました。 目的は本当に何？ これまでデータ分析＝分かりやすく加工する技術（プレゼンテーション資料や表計算ソフトのスキル）と捉えがちでした。しかし、本講座を通して、何よりも分析する「目的」が重要であり、見せ方や手法だけでなく本質に気づくことができました。 データから何が見える？ 現業では直接データを加工する機会は少ないものの、提示されたデータから「なぜこの課題意識を持ち、どのように分析したのか」という分析者の視点を意識して読み解くことが求められています。また、クリエイティブ業務においては、どうしても「HOW」から入りがちなチームメンバーに対し、この問題解決のSTEPを活用して共通の目線を持つことが有効に感じられます。 仮説も大切なの？ さらに、新規事業の立案時にも、従来のフレームワークに加えて仮説思考を取り入れ、「データを分け、整理し、比較する」という基本事項を怠らず進めていく重要性を実感しました。 実践はどう進める？ 実際に問題解決のSTEPを業務で取り入れ、チーム内での情報共有や課題の整理を通じて、よりシャープな打ち手（How）を見出すための一助になっていると感じています。

分析の基本を理解するには？ 講座全体を通して学んだことのポイントは以下の通りです。 まず、分析についてです。分析とは、比較することと同義です。そして、問題解決のプロセスにおいては「What→Where→Why→How」の順序で進めることが重要です。平均値を見る際には、そのばらつきにも注意を払いましょう。対策を決定する際には固定的にせず、柔軟に対応することが求められます。また、生存者バイアスに影響されないように注意し、生存者と非生存者の両方に目を向け、データの分布全体を分析する必要があります。結果を他人にわかりやすく伝えるためには、データのビジュアル化が有効です。 戦略策定で役立つ方法は？ 次に、下半期の戦略策定です。クライアントの下半期戦略を作成する際に、講座で学んだ分析のフレームワークを活用することができます。 データをどう活かすか？ さらに、分析結果の資料への落とし込みについてです。クライアントの意思決定を支援することを目的として、データの見せ方に工夫を凝らします。 データ分析の効率化を目指すには？ データ分析のやり方の向上も重要です。AIなどのツールをうまく活用することで、精度の高い分析を短時間で実施します。必要最低限の情報をもとに素早く答えを出して実行する。このサイクルを多く回すことで、最短で最大の効果を生み出すことが可能です。 効果的なデータ伝達法は？ 最後に、データ分析結果の伝え方についてです。対峙する相手は数値分析を本職としていないことが多いので、単なる数値の伝達だけでは不十分です。データを可視化し、クライアントの課題を踏まえたフォーマットに変換します。クライアントが知りたいのはビジネス上のインパクトです。そのため、ビジュアルで見せたり、ビジネス言語で表現して、一目で理解できるようにすることが重要です。

SCAMPERは何ができる？ PMIのAI Agentに関する登壇資料作成の中で、SCAMPERのフレームワークを応用する試みが行われました。具体的には、S（Substitute）として従来のPPT作成をやめ、ClaudeやGensparkなどのツールで資料を作成した後にPPT化する方法や、C（Combine）でGeminiのDeep ResearchとChatGPTのデータ分析、そしてClaudeやGensparkのスライド作成機能を組み合わせる工夫が挙げられます。また、A（Adapt）ではDeep Researchを講演シナリオ作成に応用し、M（Modify）ではGensparkの生成物をFigmaで編集する方法、P（Put to another use）ではジブリ化を意識した画像作成機能を利用してスライド資料を作成するアイデアが検討されました。さらに、E（Eliminate）により、ゼロからのPPT資料作成を最小限に抑え、R（Rearrange）では結論を補強するためのエビデンス集めにDeep Researchを活用するという工夫がなされました。 資料作成の今後はどうなる？ 一方で、AIによる資料作成の技術は向上しているものの、何度も修正が生じた結果、従来の方法と比べると作業工数に大きな差がない状況です。以前はほとんど使い物にならなかったツールが、現在は曲がりなりにも利用可能なレベルにまで進化しており、今後の発展に期待が持てると感じました。ただし、現時点ではかなりの工夫が必要なため、AIにそのまま講演全体を依頼するのは難しいと実感しました。単一のツールやアイデアだけでは実現が難しい面もありますが、SCAMPERのようなフレームワークを活用することで、多様な視点やアイデアが生まれ、AIを用いた資料作成の可能性が広がると考えています。

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。

戦略的思考は何？ 戦略的思考とは、目標を明確に定め、その目標までの道のりを逆算し、最短・最速で到達するための考え方や意思決定法です。言い換えれば、できるだけ早く効率よく目的や目標を実現する方法とも言えます。戦略は大局的かつ長期的な目的や方針を指し、それに対して戦術は局地的で短期的な手段を意味します。 最小労力で成果は？ 時間は有限です。そのため、最小限の労力で最大・最速の成果を求めることは非常に重要です。このためには、「やるべきこと」と「やらなくてもいいこと」をしっかりと選別する必要があります。そして、企業や事業が持続的な優位性を保つために「独自性」を持つことも大切です。 新規計画の鍵は？ 新規業務においては、長期的な目標設定と、それを達成するための逆算による実行計画が鍵となります。この計画は、他者に理解してもらうための資料作成やプレゼンに活用できます。 目標修正はどう？ 既存業務においても、大局的な目標を常にリマインドし、状況に応じた実行計画を修正することが求められます。現状を分析し、業務内容の必要性を見極めた上で、他者への説得やプレゼンに活かすことが可能です。 生活目標はどう？ 私生活においては、適切なゴール設定を行う癖をつけることで、さまざまな状況における成功体験を増やすことができます。これにより、他者とのコミュニケーションにおいても、共感や参加を得やすくなるでしょう。 目標再考はどう？ 無意識に自分流で行っていた目標設定や逆算についても懐疑的になり、長期的視点で適切な目標設定ができているかを考える時間を持つことが重要です。その上で目標達成までのルートを考え、「必要/不要」を判断し、より早く効率的な方法を検討します。さらに、「自分らしさ」を加えることができないか、一度考えてみることも有益です。

どの分け方が効果的？ データを分解する方法について、実際に手を動かしながら学ぶことができました。表からグラフを作成する際、従来は区切りのよい数字（例：5刻みや10刻み）で分類していましたが、特徴が際立つ分け方を検討することが大きな学びとなりました。 なぜ来場数が減少？ また、博物館の来場数の減少原因を分析する中で、たとえ特徴的な傾向が見えても、その結果だけに安心せず「本当にそうなのか？」と別の切り口から検証することの大切さを実感しました。 どこでつまずいた？ ①お問い合わせの原因分析では、顧客がどこでつまずいているかを考える際に、MECEで学んだ「プロセスで分ける」手法が活用できそうです。どの工程で問題が多いのかを明確にすることで、根拠に基づいた対応策を検討することが可能だと感じました。 要望整理で新発見？ ②要望リストの整理に関しては、従来は顧客の要望が多い順に整理していましたが、顧客の属性や規模など、別の切り口でも考えることで新たな気づきが得られ、優先順位を決める際に役立つ情報が得られると感じました。 仕様調整はどう扱う？ ③仕様調整については、システム上対応可能なものの、影響範囲が大きく判断が難しい課題を抱えています。来週のミーティングに向け、MECEの三つの切り口を活用して影響範囲を漏れなく洗い出す予定です。優先度の高いこの項目から着手し、ミーティングまでに発生する可能性のある事象を整理し、そのうえで課題として発生しそうな点も含めた資料を作成します。 1on1で何を伝える？ また、①と②に関しては、1on1の場で上司に学びを伝える予定です。特に、①については、まず自分用のメモを作成し、顧客がどのプロセスにいるのかを把握してから対応策を検討する訓練を行います。

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。

本質をどう見極める？ データ分析では、思い込みや決めつけを排除し、常にMECEの視点で多角的に検討することが基本です。入場者数の分析を通して、一つの要因だけでなく、他にも潜む原因が存在することを実感しました。また、すべての切り口を機械的に網羅するのではなく、目的に沿った仮説を立てながら実際に手を動かし、トライ＆エラーを重ねるプロセスが非常に重要です。エラーは「失敗」と捉えるのではなく、「要因がなかった」と前向きに解釈することが大切です。 視点をどう広げる？ データをグラフ化する際には、分解のレンジを変えることで新たな視点が見えてくるため、施策検討の方向性が変わる可能性に注意が必要です。また、報告の際は相手に何を伝えたいかを明確にし、その目的に合わせた見せ方を工夫することが、効率的かつ効果的なコミュニケーションにつながると感じました。 分析の深掘りは？ 例年行っているプロジェクト業務の振り返りのためのアンケート分析においては、これまでの単なるデータ整理にとどまらず、本講座で習得したスキルを活用したいと考えています。過去の資料では、単なる数字の羅列に留まっていた部分が目立ちました。今回の学びをもとに、より深い考察と次回以降のプロジェクトに向けた提案や改善策の検討を進める予定です。 情報共有は進む？ また、まず全体像を把握することを意識しながら、初期の段階で上位者へ超速報としてインプットを行い、今後実施する分析の切り口や方向性を共有したいと考えています。これにより、最終的な分析結果に対する手戻りを防ぎ、効率的な業務遂行が可能になると期待しています。さらに、今後は自分自身だけでなく、チームメンバーへの分析依頼にも対応できるよう、本講座で学んだ内容を基盤として、サポート体制の強化にも取り組んでいきたいと思います。

事象を分解する意味は？ ある事象を理解するためには、まずその事象を細かく分解してみることが有用であると感じました。一つの視点だけでは捉えきれないため、複数の切り口から分解することで、より深い理解へとつながります。また、現在の切り口に安住せず、他の可能性を常に問い直す姿勢が、新たな発見に結びつくと考えています。ここで、MECE（漏れなく、ダブりなく）という原則を徹底することの重要性が改めて意識されます。もし切り口に漏れや重複があれば、事象を正確に捉えることが難しくなってしまうからです。 財務状況はどう分析する？ このアプローチは、例えば顧客の財務状況を分析する際にも非常に参考になると思います。財務諸表であるB/S、P/L、C/Fを、複数の視点からチェックすることで、顧客の財務状態をより具体的に理解することが可能になります。また、顧客理解を深めるには、事業内容や流通構造、業界の動向、さらには競合との比較も欠かせません。それぞれの項目について、どの要素が利益率低下に影響しているのか、例えば原価率の高さや売上の低迷、その背景にあるコスト増加などを詳細に分析する必要があります。 未来策はどう見つける？ さらに、物事を分解する手法は、現状の課題把握だけでなく、将来の解決策を検討する際にも役立つと実感しています。今後は、この分解の手法をより一層活用し、現在の理解を深めた上で、効果的な解決策を模索していきたいと思います。 具体的な取り組みとしては、5月中に少なくとも1つ、理想は2つ以上の業界について、業界に属する上場企業のIR資料や関連書籍を参考にしながら業界分析を行う予定です。その際、業界を単一の角度ではなく、複数の切り口で分析すること、そしてMECEの原則を意識して、学びを実践に結びつける機会にしたいと考えています。

どう課題を捉える？ イシューを明確にすることで、現在直面している課題に対して「今ここで答えを出すべき問い」を具体的に設定できる点が大変印象的でした。このアプローチは、実業務でチーム全体が同じ視点で課題を分析し、戦略立案に取り組む際に、論点をずらすことなく戦略を構築できる点で大きな学びとなりました。 イシューの極意は？ イシュー設定のポイントとして、まずは対象となる課題の中でどこにイシューが存在しているのかを考え定めることが重要だと感じました。その上で、状況に合わせたイシューを設定し、その問いに沿った施策や対策を実行していくこと。そして、イシューから要因を分析する際には、複数の視点から切り口を洗い出し検討する方法が効果的であるという点が分かりました。 どの行動が肝心？ 実際の業務においては、例えば販売部門で「四半期3ヶ月間で特定製品の販売数を昨年対比で一定割合まで向上させるために、どのような具体的なアクションが可能か」という問いを設定することが考えられます。その際には、場所（Where）、時間（When）、担当者（Who）、手段（How）の各視点から関連する要素を抽出し、具体的なAction Planに落とし込んでいくと効果的です。 どう情報を選ぶ？ また、策定したAction Planは、誰に伝えたいのかという点や、伝えたい内容に応じたスライド内のグラフや文章を使い分け、資料としてまとめプレゼンテーションできるよう工夫する必要があると感じました。 本質を見極める？ こうした取り組みを通して、立てた「問い」に対する切り口の決め方に悩んだり難しさを感じる場面でも、クリティカル・シンキングの考え方を実践的に応用することで、より効果的な戦略が策定できるのではないかと、改めて考えさせられました。

テクニックって何？ 最初に、テクニック面で以下の点を再確認しました。まず、「何となく考え始める」のではなく、「イシューは何か？」を明確にすることからスタートします。そして、そのイシューが正しいかを客観的に考え、特定したイシューを分析する際には「ひと手間かけて」データを加工することが大切です。さらに、データの分解が正しいかどうか、一度立ち止まって考える姿勢を持ち、相手に伝わるように丁寧にスライドを作成することが重要です。 心はどう向き合う？ 次に、気持ちの面でも以下のことが身に染みました。人や書籍から知識を得るだけではなく、自分の頭で考えることをしなければ、自分の力にはなりません。しかし、自分勝手に考えるだけで人や書籍から学ばなければ、独断に陥ってしまいます。これからも「自分自身で考える」ことを止めてはいけないと強く感じています。 タスクの理由は？ ルーチンのタスクにおいても、なぜそれを実施しているのか、実施の必要があるのかを改めて考え直しながら業務に取り組むべきだと感じました。そのため、早速月曜日から思考を止めることなく行動していきたいです。また、企画を立案する際には、イシューの特定から相手に伝わる資料の作成・提案までのすべてのフローで今回学んだことが実施できているかを確認しつつ進めていきたいと考えています。 具体的には、ミーティング参加時にはイシューがぶれていないかを常に確認します。そして、思考を整理する際にはMECEやピラミッドストラクチャーなどのフレームワークを活用し、思いつきで行動するのではなく、一度立ち止まる癖をつけるようにしたいです。また、資料作成時には論理的思考をベースに下準備を行い、データを分析し、相手に伝わるかという視点に重きを置く習慣をつけることが必要だと考えています。