(12ページ目)

数値 ✕ データ

に関する学び

---

売上分析の課題とは？ 商品に関する売上分析を行う際、数値データを基に顧客層を分類して分析を進めることがあります。しかし、その分類方法に悩むことが少なくありません。分類後、もし特に傾向が見られなかった場合、それは新たな発見と受け止め、他の視点から見直す機会とすることで、時間を有効に使いたいと思います。 データを効果的に分解するには？ 売上データの分解に関しては、講義で学んだように「年代」という一つの軸でも様々な区分が可能です。10歳刻み、または18歳以下、22歳以下、39歳以下など、異なるグルーピングによって見えてくるデータが変わります。分解時には、他にも分け方の可能性がないかを考えていくことが重要です。 結論を急がないための思考法 データからの考察を行う際、結果が見えた時点で急いで結論を出しがちです。しかし、その前に「本当にその結論で良いのか？」と疑問を持ち、再度見直す時間を設けるように心掛けたいです。 視覚的分析がもたらす効果とは？ まずは視覚的にデータを確認することが肝心です。数値を頭の中だけで捉えるのではなく、見やすい表やグラフを作成し、比率や色を効果的に使うことで、直感的に理解できるよう努めます。そして、分析結果を迅速に分解するために、どのように分類するかということに特別な時間をかけるのではなく、分解した後で何が見えてきたのか、次にどう行動するべきかという考察に時間を注力したいと思います。

数字はどう見える？ まず、数字の見方について考えると、仮説を立てた上でデータを収集し、その後の分析で仮説の検証を行うという流れが基本だと感じました。AIを使って情報を収集する場合でも、自分なりの考えを持ち、AIから得られた情報と自分の意見を照らし合わせることが大切です。もしも自分の予想と結果が異なった場合、その違いがどこから生じたのかを考えることで、新たな学びのヒントが得られると実感しています。 代表値はどう見る？ 次に、データの見方としては、代表値に注目しました。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など、データの性質や目的に応じて使い分けることが必要です。また、散らばりを示す指標としては標準偏差があり、これらの数値をグラフ化することで、直感的に状況を把握できる点も魅力的だと思いました。 業務の数値活用は？ 普段の業務では、商品の売上や原価、コストダウンの検討などで、いろいろな平均値を算出することが新たな発見につながるのではないかと感じています。そして、その結果を他者に説明する際に、グラフを活用することで、理解を深め、合意形成をスムーズに進めることができると確信しています。 AIで何を発見？ 日常の業務の中で、実際に数値をAIに入力して計算やグラフ化を試みることで、これまで気づかなかった事実や見逃していた視点を発見できるのではないかという期待があります。来週には、何かの案件で試してみるつもりです。

データの説得力は？ データに基づいて論理的に導き出された方策には、数ある手法の中でも特に説得力があり、実践する際に効果が期待できると感じました。 本質はどこにある？ チームで分析を進める際、議論が拡散して本来の問いを見失わないよう、得られた事実に対して丁寧に目を向けることが重要だと実感しました。実際の業務では、頭の中にある既定の原因や方策にとらわれず、フラットな姿勢でデータと向き合う意識を持つ必要があると感じています。 仮説の進め方は？ また、全ての要素を網羅的に分析し、一つひとつ順番に確認する方法は非効率であるため、仮説を立てた上で優先順位を意識しながら進める手法の重要性を改めて認識しました。 満足度の裏側は？ 年に一度、事務局を務める競技会の満足度アンケートを通じ、数値では明確に分解できないフリーコメントを整理・分類することで、参加者の満足や不満を体系的に把握することに努めています。その結果からイシューを特定し、真の原因へアプローチする方策を検討する意識が養われました。 チーム視点は整う？ さらに、日常業務においても、チームメンバーとイシューに対する視点を合わせ、要素を丁寧に分解することが大切だと考えています。問いかけを通してメンバーの意見を引き出し、原因や方策を決めつけることなく、常にフラットな視点で課題に向き合う姿勢を心がけたいと思います。

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。

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。

比較の基本って何? 分析とは比較であるという基本原則を再確認しました。講座では、次の３つの軸に沿って考える重要性が強調されました。まず、プロセスとして仮説思考を実践し、次に５つの視点から多角的に状況を捉えること。そして、アプローチとしてグラフを活用する際には、「どの仮説を立てるか」「何と比較するか」「どのグラフが適切か」という点を検討する必要があると学びました。 立ち止まって考える? この学びを自分の業務に活かすため、まずはデータに飛びつく前に一度立ち止まり、ペン（あるいはキーボードに頼らない）を置いて、分析の目的と複数の仮説を明確にすることの大切さを実感しました。営業活動では、数字が絶えずやってきます。得意先や自社の各部門から提示される数値に対し、ただグラフを作成するのではなく、「データ分析を通じてどんな成果を得たいのか」しっかりとした作戦を練ることが、主導権を握るために必要だと感じました。 見える化の効果は? さらに、「顧客フォーキャスト」と「自社生産計画」を見える化し、グラフ化および定期的な更新を仕組み化する提案も印象的でした。この仕組みにより、営業部門と製造部門が共にデータを活用し、サプライチェーンマネジメントの強化が期待できると考えています。 今後の戦略はどう? 今回の講座で得た知識を、今後の業務に活かし、より効果的な分析と戦略立案に取り組んでいきたいと思います。

グラフはどう選ぶ？ 見る人に伝えたい内容に応じて、適切なグラフを採用することが重要であると感じました。それぞれのグラフの利点を把握し、状況に応じた選択ができるようになりたいと思います。また、よく使用されるパターンを覚えておくことで、業務で迅速に判断できるようにしたいです。 文章の伝え方は？ 文章での伝達については、文章自体の内容に加えて、色や書体、図などの表現方法が伝わり方に影響を与えることを学びました。伝えたい内容に適した表現方法を選ぶことが重要です。実際に読んで、それぞれが伝えたいメッセージに合致しているかどうかも確認を続けていきたいです。 スライド制作の秘訣は？ スライド作成時には、「文字や図表、グラフの配置」「メッセージの内容」「図表やグラフの表現方法」に関する工夫が大切です。これらのポイントについても学びました。 上司への伝達はどうする？ 日々の業務における上司とのミーティングでは、数値やグラフを使って整理しながら伝えることで、内容がわかりやすくなり、コミュニケーションがよりスムーズに行えると感じました。 販売戦略はどう進む？ 現在の部門の販売方法については、POSデータを活用しながら整理した話し合いを進めています。「何をいつ、どれだけ販売すべきか、そのための行動はどうするべきか」について部門全体で認識を合わせ、行動に繋げていくことを目指しています。

全体像はどう理解？ データ分析において、従来は個々の指標の数値に注目していましたが、全体像を俯瞰する視点の重要性に気付かされました。ミクロな比較だけでなく、マクロな観点からデータ全体の分布に目を向けることで、より精度の高い理解が得られると感じています。 分布の意義はどう？ 単に平均値だけに頼るのではなく、各指標のばらつきや分布の状況を把握することが、好調な要因や低調な要因を見極める上で大いに役立ちます。利用者の属性ごとにどのような傾向があるのかを明確に掴むためには、データ全体を広い視野で捉える必要があると実感しました。 層ごとの違いは何？ たとえば、ある教育機関の利用者分析では、一部の層でばらつきが大きく見られる一方、他の層では比較的安定した数値が示されていました。こうした違いは、全体のデータを俯瞰することで初めて正しく理解できると考えます。 ツール選びはどうする？ 私自身は、常に分布と俯瞰的な視点を忘れないよう、日々の学習の中で意識しています。平均値だけでなく、各種指標の分布を把握するためのツール構築にも取り組み、より具体的かつ実践的な分析に努めています。 仲間とどう共有する？ また、周囲の仲間にも、平均値一辺倒にならず、データ全体の傾向を把握する大切さを伝えるよう心がけています。この学びを通じ、より深い洞察と分析力の向上を目指していきたいと考えています。

問題の本質をどう捉える？ 問題解決プロセスについて学んだ内容は、まず「ありたい姿」と現状を比較し、そこに存在するギャップに着目する点から始まります。その上で、問題を構成する要素に分解し、ロジックツリーを用いながら要素間の関係を整理していく方法を学びました。ここでは、MECEの原則を意識しながら、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった各視点で問題を詳細に捉えていくプロセスが重要です。特に、どこに問題が潜んでいるか（WHERE）の特定が解決への大きな手がかりとなります。 広告関連の要因は？ たとえば、広告効果を測るデータで前回のCPと比較し、数値に大きな乖離が見られる場合、このプロセスは有効に働きます。その際には、広告以外の宣伝活動があったか、テレビで取り上げられたか、他社が類似のCMを始めたか、または在庫の問題がなかったかなど、さまざまな要因を洗い出して、どうすれば問題が解決できるかを検討することが求められます。 部門へ依頼する理由は？ 現状では、業務スコープの中でデータが正しく取り込まれ、出力される段階で分析が終了してしまっていることが多く、結果としてその分析作業は別の部門に依頼しているケースが見受けられます。今後は、アナリストとしての視点を強化し、データを直接営業チームに提供できるよう、問題解決プロセス全体に対する理解と取り組みをさらに深めていきたいと感じました。

分析と整理の違いは何か？ 「分析」、「収集」、「整理」はそれぞれ異なる作業です。データ整理で分析が終わることもしばしばあり、比較対象があいまいになることもあります。また、見せ方に時間をかけすぎると、「相手に伝えたい」という本来の目的が不明瞭になることが多々あります。これは、「分析とは比較である」ことや「目的に立ち返ること」がしばしば抜け落ちがちだからではないでしょうか。楽な方に流れる思考や、目に見える分かりやすいものに飛びつきやすいバイアスに引っ張られる癖があります。自分の特徴を含めてこれらをしっかり俯瞰して整理しておかないと、学びの方向性やその捉え方がずれてしまう可能性もあると感じました。 常に数値を更新する重要性 販売状況や市況状況、社内状況の分析を進める中で、過去の基準や初期値がたびたび変更されてきました。分析が比較である以上、常に更新された数値のみが注目されることが多いです。このような状況では正確な分析ができず、意思決定に繋がらないと感じています。これはとても危険なことかもしれません。 データ整理はなぜ重要か？ 様々な分野で目的とされることを視野に入れ、使用されるデータの洗い出しを行います。比較するためにも整理が必要ですので、いつでもデータを抽出できるよう、整理を行うことが重要です。整理された状態から、それぞれの目的に合わせた比較基準を設計することが求められます。

視覚化は本当に必要？ 視覚化の重要性を再認識し、「なんとなく」で資料を作らないこと、伝えたいことが明確なスライドを作ることの大切さを学び直す機会となりました。私は普段の業務でMicrosoft Copilot等の生成AIを使って資料や議事録の要約を行っていますが、生成AIはあくまでツールに過ぎません。何を伝えたいかを常に自分自身で考え続けることが相手の理解を助けると強く感じています。 資料作成はどうすべき？ 経営企画の一環として、経営会議での財務報告を担当しており、一目見ただけで理解できる資料作成を心掛けています。また、多くの場面で議事録作成をしていますが、AIサービスをトライアルする機会を得ました。これは補助的には優れたツールですが、議事録を作成する際には何を記録すべきか、参加者が何を確認したいかをしっかり意識する必要があります。このため、全てをAIに任せることはできないと感じました。 学びは何を示す？ 今回の学びを通じて、何を伝えるべきかを人が考える意義を再認識しました。幸いにも、今回の学習内容は業務で即活用できるものであり、資料作成時には常に意識していきたいと考えています。また、全社的な財務数値管理を一歩進め、部門メンバーが状況や課題を理解できる資料作りにも力を入れたいと思います。そのためには、データ収集の自動化を進め、効率化を図っていくことも考えています。

イシューの本質は？ まず、データに飛びつく前に、何に対して答えを出すのかという根本的な課題―イシュー―を明確に整理することが大切です。イシューは、Yes/Noといった二つの選択肢程度に絞ることで、分析がしやすくなります。 数値比較の意味は？ 次に、単一の数値だけでは状況が判断しにくいため、2つ以上の数値を用いた比較分析の重要性が浮き彫りになります。この手法により、数値同士の関係を明確に理解し、正しい判断を導き出すことができます。 業務シーンはどう見る？ 業務シーンでは、キャパシティプランニング、リリース影響の判定、障害対応時の原因切り分けなど、様々な場面でこの考え方が活用されています。特にキャパシティプランニングの場合、ただ「リソースは足りているか？」と漠然と問いかけるのではなく、「現在の増加ペースが続いたとして、3ヶ月後にもリソースが十分確保できるか？（Yes/No）」と問いを明確にすることが求められます。 予測と対策はどうする？ 具体的な取り組みとしては、過去のトレンドから3ヶ月後の予測使用量を算出し、実際に利用可能な物理的リソースの上限値と比較します。もし予測値が上限に近づく、または超える場合はリソースの増強が必要であると判断し、迅速な対応を実行していくこととなります。このプロセスを繰り返し実践することで、業務全体の質の向上につながっています。