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数値 ✕ データ

に関する学び

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ROIの重要性とは？ ROI（費用対効果）の考え方について学びました。私たちの社内では、案件ごとの稼働率をPowerBIなどを使って分析していますが、手元での試算も有効だと感じました。特に、自分の目の前の業務に活かすためには、小規模な試算も役立つと実感しました。 「捨てる」決断の基準は？ 「捨てる」という決断については、客観的指標に基づいて行うことの重要性を学びました。例えば、ROIに基づく費用対効果が低い案件、取引先の成長率、取引規模、人件費などの数値データをもとに判断する必要があります。勘や経験に頼るのではなく、常に数値を基にした思考が必要だと認識しました。 なぜ本質を問い直すのか？ 過去の手順や資料を無意識にコピペして使うのではなく、その本質を見つめ直すことが大切です。なぜこの手順が必要なのか、このデータは何のために用意しているのか、といった本質を問い直しながら作業を遂行することが、自身の作業効率を高め、さらに自身のROIを向上させることに繋がります。 トレードオフで優先すべきは？ トレードオフの考え方についても学びました。「コスト・リーダーシップ戦略」か「差別化戦略」を重視するかの意思決定が重要です。バックオフィス業務においても、制度設計の際に費用対効果に注力すべきか、差別化戦略に注力すべきかの二つの視点を比較して戦略を考える機会があると感じました。戦略とは意思決定に基づいた行動計画を立てることですので、優先順位の設定と、個人と組織の視点をすり合わせることが重要です。最終的には、それらの最大化ポイントを見つけ、ブレークスルーとなる施策を検討していきたいと思います。 どのようにイシューを設定する？ 作業を開始する前に、まずはイシューの設定を行います。過去の資料はあくまで参考にし、その時々の最適化を意識してアップデートを目指します。 数値で目的を明確にするには？ 戦略を立てるためには、経営層とのディスカッションを通じて会社の意思確認を行い、目的を明確に引き出すことが必要です。客観的データに基づく情報を集め、それを元に判断を仰ぎます。感覚に頼らず、数値で具体的に意思を引き出す工夫を心がけます。 トレードオフの価値をどう探る？ トレードオフの考え方は、相反する要素を並べることから生まれるのかもしれません。どんな「効用」があるのかという要素を洗い出す作業を今後も行っていきたいと思います。

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

データ比較はどう進める？ 分析の基本原則は「比較」であり、まずはデータを比較する目的に立ち返ることが大切だと感じました。データ収集の前に仮説を設定し、その仮説を検証していくプロセスの中で、データをどのように加工して示すかという点が今回の学びのポイントでした。加工の視点としては、大きく代表値と散らばりの２つに分けられ、代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があること、そして散らばりについては標準偏差で表現されることを学びました。 外れ値の対応はどうする？ 今までは単純平均しか扱ったことがなく、重みを考慮した平均やべき乗を利用した手法は初めて触れる内容でした。また、平均値だけでは捉えきれない外れ値に対しては中央値を用いることで対応する方法がある点も新鮮でした。標準偏差については、なぜルートがつくのかという計算過程が理解でき、正規分布の場合にデータの約95％が±２個分の範囲に収まるという納得感を得ることができました。これまで平均を取るだけで思考が止まってしまっていた部分を、散らばりの視点からデータ活用の具体的なイメージに結び付けることができました。 移住データで何が見える？ また、人口減少対策において活用される移住者データを分析することへの関心が高まりました。各市町村の移住者データを様々な属性で分析し、特に年齢や家族構成の散らばりを調べることで、どの施策に注力すべきかを推測するひとつの手法となり得ると感じています。現状、移住促進施策はUターン促進とIターン促進の大別がなされており、例えばUターンでは地元を想う集まりの取り組みを強化し、Iターンではボランティアや副業などにより継続的な関わりを持つ関係人口への支援を強化するという方針です。こうした大まかな区分に加え、より具体的な属性の分析が進むことで、移住理由を数値的に捉え、具体的な施策検討に役立てることができそうです。 今後の分析計画は？ 今後は、所管部署に対して詳細な個別データの入手が可能かどうか問い合わせる予定です。データが手に入れば、エクセルを用いた分析に取り組みたいと思っています。特に県全体と沿岸地域の違いを明らかにすることで、一緒に施策を進める市町村の担当者や移住コーディネーターの方々の取り組みにも影響を与えられるのではないかと感じています。5月20日（火）に、所管部署の担当者が意見交換に来訪する予定のため、その際にデータ入手の依頼を進めるつもりです。

目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

分析の本質とは何か？ Week1のポイントを復習しました。分析の本質は比較であり、比較する際に注意すべき点は、比較対象を揃えることです。問題解決のプロセスには、What、Where、Why、Howの4つがあります。 問題解決の4ステップとは？ まずWhatでは、何が問題なのかを定めます。次にWhereで、問題がどこにあるのかを特定し、あるべき姿と現状のギャップを数字を用いて比較します。この段階ではフレームワークが有効です。Whyでは、なぜ問題が発生しているのかを探ります。そしてHowでは、どのように対処するかを考えますが、すぐにHowに飛びつかないことが重要です。 データ分析の注意点は？ さらに、単純な平均値に惑わされず、データのばらつきに留意することが必要です。代表値として平均値、中央値、最頻値をチェックし、ヒストグラムを用いてデータにばらつきがないかを確認します。 仮説の検証方法は？ 仮説を立て、その仮説が成り立つかを検証するためにデータを集めます。問題の原因を明らかにするためには、プロセスに分解する方法が有効です。解決策を見つける際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもとに絞り込みます。 チームでのデータ分析をどう進める？ こうした復習を行った上で、実践問題に取り組んだところ、数値を見ることや問題の箇所を特定することがかなりスムーズになったと感じました。しかし、複数の回答を絞り出そうとすると視野が狭くなることがありました。データ分析を行う上では、一人で考えるだけでなく、チームメンバーの多角的な視点が必要であると感じました。そのためには、チームメンバーにもデータ分析の考え方を共有し、共通のプロセスを踏むことが必要だと感じました。 お客さまアンケートの分析は？ 現在、上半期の施策などの振り返りを行っています。その中で、お客さまアンケートの分析業務が現在のメインの仕事となっています。この分析を通じて、お客さまからの評価のボトルネックとなっている部分を発見し、対策を講じる必要があります。 問題発見と仮説の共有方法は？ まずは、問題がどこにあるのかを明らかにするために、関連するデータをビジネスプロセスごとに並べてチーム全員で意見交換を行います。問題の所在が見えてきたら、その原因について仮説を立て、チームメンバーでその仮説を共通認識にします。

対概念の意義は何？ 対概念とは、ある概念に対して反対または対照的な意味を持つ別の概念を考えることで、物事をより明確に理解し議論の幅を広げる手法です。問題解決に取り組む際は、原因をプロセスに分解する方法、複数の解決策を根拠をもって絞り込む視点、A/Bテスト方式を活用した実践検証、そしてデータ分析を組み合わせた段階的な課題抽出と検証の流れが重要となります。 M&Aリスクはどう考える？ 例えば、M&A案件のリスク評価と意思決定においては、ポジティブな要素であるシナジー効果と、ネガティブな統合リスクを対概念として捉え、財務リスク、組織文化、オペレーションといった要因に分解して考えます。各リスク要因を定量化することで、M&A後の成功確率を高めるためのより正確な判断が可能となります。 統合戦略はどれが最適？ また、企業の経営戦略策定、特にM&A後の統合戦略においては、段階的統合と急速統合という二つのアプローチを検討し、A/Bテスト方式でそれぞれの効果を比較します。統合プロセスの進捗データや業績、従業員満足度といった具体的な指標をもとに、どちらの戦略がより良い成果を生むかを実証的に評価していきます。 リスク評価の秘訣は？ さらに、リスク評価のためのフレームワーク作成では、過去の成功事例や失敗事例をデータベース化し、財務、組織文化、オペレーション、市場環境といった指標を基にリスク評価シートを作成します。これにより、各案件ごとのリスクが客観的に評価され、精度の高い投資判断を導き出すことが期待されます。 定量化結果は何？ 続いて、データ分析を用いた定量化では、財務データや従業員エンゲージメント、企業文化の適合度を測る指標を設定し、回帰分析や相関分析を活用します。特に、文化の不一致が従業員の離職率に与える影響などを数値化することで、過去のM&Aデータから成功パターンや失敗パターンを明らかにし、これを次の意思決定に生かすことが可能となります。 結果の信頼はどう確保？ 対概念とA/Bテストを通じて物事を深く理解しようとする姿勢は非常に評価できます。今後は、どのような状況で対概念を活用するのが効果的か、またA/Bテストで得られた結果の信頼性をどのように確保していくかといった点について、さらに思考を深めながら実践につなげていくことが求められます。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

問題解決の本質は？ ストーリー設計は、問題解決に向けた重要な要素です。分析に取り組む前に、解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが必要です。これにより、分析のプロセスが円滑に進められます。 仮説思考で何を見る？ 分析のプロセスには、仮説思考のステップがあります。まず目的を設定し、仮説を立て（多少外れても問題ありません）、データを収集して検証します。また、5つの視点を持つことが重要です。インパクト（どれだけ影響を与えるか）、ギャップ（違いを見つける）、トレンド（時間の中での変化）、ばらつき（分布を見極める）、パターン（法則性の有無）を確認します。アプローチは、グラフや数値、数式を活用して進めます。 学びの次の一歩は？ 今後の学習においては、考えを言葉にする「言語化」や本質を見抜く力、自分ごと化が重要です。また、「ありたい姿」に向けてのチェックポイントとして、具体性や意義、挑戦性、現実性を考慮し、モチベーションを維持する仕組みを構築する必要があります。 役割と判断の秘訣は？ 私に求められている役割は、販売全体の動向を注視し、適切な配分調整で営業利益を達成することです。さらに、働きやすい環境作りや各自が能力を向上できる環境整備を推進します。そして、上司や部下、社外の方々と積極的にコミュニケーションを取り、一方的に考えを固執せず、全体最適な観点で判断を行います。大局的な会社の方針や戦略、動向を踏まえた部門運営を明確に提示し、決断します。 現状改善の策は？ 会社のDX推進プログラムにエントリーし、具体的な課題解決に取り組んでいます。例えば、Web関連の各種KPIを全社の目標と関連づけ、可視化することが求められています。これは、WebのKPIが達成されても営業利益が未達成となる現状を改善するための施策です。また、プロモーションを投資対効果で判断する仕組みが必要とされています。さらに、データを活用できる人材の育成も重要課題です。専門的な分析を行う人材と、日々の判断を容易にするためにデータを活用する人材を育成する方針です。 今後の学びはどう？ 以上の取り組みを通じて、今後も必要なスキルの向上や新しい学びを続けていきます。

解決のステップは？ 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える？ 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは？ さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか？ ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか？ 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は？ また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合 　→ 100％達成に届かない状況と、120％達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合 　→ シェア80％を目指す場合と、シェア100％を目指す場合がある ・KPI Activityの場合 　→ 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める？ さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化（たとえば0、1、3など）を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

代表値は何を示す？ データ分析においては、代表値や標準偏差といった基本指標を正しく理解し活用することが大変重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に合わせた使い分けによって、より正確に傾向を読み取ることが可能となります。なお、実際の業務では最頻値を確認する場面もあるため、必要に応じて取り入れることが望ましいです。 集約手法の選び方は？ また、データの集約方法にはさまざまな手法が存在し、誤った方法を用いると解釈や意思決定にズレが生じる可能性があります。そのため、常に目的に合ったアプローチを意識し、適切な手法を選択することが重要です。さらに、データのビジュアル化では、表現方法を工夫することで数字だけでは気づきにくい傾向を視覚的に捉えることができるため、状況に応じた最適な手法の選択が求められます。 ダッシュボードはどう使う？ 施策の効果検証や日々の数値を確認するためのダッシュボードの作成・管理は、私の業務において大変重要な役割を担っています。これまでも代表値の使い分けやデータのビジュアル化について意識してきましたが、今回の学習を通じて基礎部分を再確認することができ、より適切な方法を用いる必要性を実感しました。特に、ダッシュボードは自分だけでなくチームのメンバーも活用するため、見せ方や解釈しやすさに細心の注意を払っています。 新たな平均法は？ これまであまり使用してこなかった加重平均や幾何平均についても、現在扱っているデータに適用できる場面を意識的に探していきたいと考えています。既存のデータを例に、新たな視点での分析に取り組むことで、今まで見逃していた傾向やパターンを見出せる可能性があるため、さまざまな集約方法を試し、状況に合わせた最適な手法を選択できるよう努力したいと思います。 グラフ表現の意味は？ ビジュアル化に関しては、単にグラフを選ぶのではなく、なぜその形式が適切なのかという明確な意図を持って活用することが大切です。さらに、同じ種類のグラフであっても、表示する項目数や内容によって可読性や伝達力が大きく変化するため、見せ方の工夫や調整にも十分な注意を払っています。

あるべき姿って何？ 今までは「あるべき姿」を、漠然と「ありたい姿」と「正しい状態」の二つの意味で使い分けずに運用していたことに気づきました。しかし、その区別を認識したことが今後の分析にどのような影響を与えるのか、正直なところ分かりません。今後その機会が訪れるのか疑問に感じています。 また、あるべき姿として何を設定するかを考えた時、以前はただ漠然と「こうなればいいな」と思う程度で、例えば急降下するグラフの曲線が鈍化すればよいという認識に留まっていました。今後は、より定量的に表現できる方法を検討していきたいと考えています。 早帰りは何故？ 人の管理において、業務終了時間が18時であるところ、早帰りが認められている場合、退社が17時になると、早帰りする人は17時前に業務終了の準備に取り掛かり、17時ちょうどに退出するケースも出てきます。そのため、17時前のお客様からの問い合わせに十分に対応できず、お待たせしてしまう場面があるのです。 解決へ向かう道は？ この課題を関係者間で合意のもと解決するためには、現状として17時前に何人が業務を離れているのか、またその時間帯にどの程度の問い合わせが発生しているのか、そしてその問い合わせにどの程度対応できれば問題ないのかといった、正しい状態を定量的に示す必要があります。これを踏まえ、現状を関係者間で共有し、合意形成を行った上で、解決手段を検討していきたいと思います。 まずは現状分析として、以下の点を把握する必要があります。 ① 17時前の人数 ② 17時後の人数 ③ ①と②の差から算出される早帰り人数（すなわち、17時前における作業可能人数の減少） これらのデータや、該当する時間帯の問い合わせ件数を数週間にわたり収集し、現状を明確にします。その上で、現状と理想の正しい状態が何かを議論し、あるべき姿を決定します。そして初めて、どのように問題を解決するか（how）の議論に入ることができると考えています。 これまでは、関係者間で現状のすり合わせを十分に行わずに解決策（how）のみを議論していた点を反省し、今後は一歩ずつ着実にステップを踏んで進めていきたいと思います。

仮説の設定と共有はどうする？ 「仮設の設定」 何が（what）、どこで（where）問題が発生しているのかという視点で考えることが求められます。その際、3Cや4Pのフレームワークを用いることで、網羅性を確保できます。自分自身の仮説を持つことも重要ですが、独りよがりにならないように、複数人で仮説を出し合うことが大切です。さまざまな視点で仮説を考えることで、より豊富な仮説を出すことができます。そして、その仮説がなぜ（Why）起こっているのかを考え、解決策（How）を導き出します。 仮説の検証はどのように行う？ 「仮説の検証」 解決策（How）として妥当かどうかを検証する際には、立証したい仮説に偏ったデータ収集は避けます。他の仮説を立証するようなデータも含めて、客観的にデータを比較することが重要です。これにより、仮説の説得力が強まり、仮説から導き出される結論（意思決定）の実効性も高まります。どんな単位を使ってデータを比較するのかや、主張したい仮説をいかに端的に説明できるかを慎重に考える必要があります。 データ分析で何を重視する？ 「仮説の共有」 特に組織においては、「問題解決の仮説」から導き出される「結論の仮説」を実行する際に、コミュニケーションの課題が発生します。自身の仮説を客観的に立証した上で、共有するための仮説を立てる必要があります。 自身の仕事の一つの課題として、ドライバーの待機時間の削減が挙げられます。得られたデータから平均値を算出し、標準偏差も計算します。そして、組織として持つべきKPI値（平均値・標準偏差）と比較します。そのうえで、KPI値未達の箇所（Where）に注目し、なぜ（Why）未達なのかを関係部門と数値を見ながら考えます。その後、仮説の設定（問題解決方法 How）を行います。 まずは、得られたデータから平均値と標準偏差を算出します。次に、得られた平均値が妥当なのかを標準偏差から検討します。標準偏差を悪化させている要因（外れ値）に注目し（Where）、なぜ外れ値が発生しているのかをプロジェクトメンバーと意見を交わして（Why）、直近で必要な対策（How）を考えます。