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分析

に関する学び

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理論と実践のギャップは何か？ 総合演習を通じて、座学で学んだことを実践することの難しさを改めて感じました。理論的には理解しているつもりでも、実際のケースに適用しようとすると上手くいかないことがあります。例えば、タクシー会社のケースではPEST分析を試みましたが、そのスケールの大きさからこのケースには適していないと感じました。その結果、もやもやとした感覚が残りました。 分析を活用する方法とは？ 現在、私は出向中の現地法人において市場環境を調査し、分析を進めています。そして、これに基づいた明確な経営戦略や営業戦略の立案が有効であると考えています。また、SI事業に関わっている関係で、規模の経済をどのように活用するかについて再考し、企業の利益体質を強化したいと思っています。 効果的な戦略立案に向けて すでにVRIO分析を行ってその有用性を実感しましたので、今後の経営戦略や営業戦略の立案には3C分析やSWOT分析を実務に活用したいと考えています。現在、会議用の資料を作成中であり、これらの分析手法を直近の実務で是非活かしたいと思っています。

分析の目的設定はなぜ重要？ 「分析とは比較なり」が今回の講義の究極のゴールであるが、それだけでは不十分である。分析の目的をしっかり設定し、自分なりに仮説を立て、それに必要なデータを用意することが重要だ。また、適したグラフを選ぶことも必要である。 結果を伝えるための見せ方とは？ 分析の目的を念頭に置きつつ、最終的にはデータ分析を基に説明や説得を行うため、見せ方にも気を配る必要があると感じた。 データ分析の活用方法は？ 現在、保証契約のデータを分析している。目的は、経営陣に過去の実績を報告することと、顧客に実績を示すパンフレットを作成することである。それぞれの目的を追求すると、保証契約制度を推進する施策の検討や実績アピールによる利用促進が考えられる。これらの目的を念頭に、どのデータを分析すべきか、どう表現すべきかを考えることが大切だ。 記憶に残る工夫はどうする？ 目的に立ち返ることを忘れないようにしたい。具体的には、PCの壁紙や手帳など、日常的に目にするものに「分析とは比較なり」と記入しておき、記憶のフックを作りたいと思う。

定量分析で何が重要？ 定量分析の重要性と、分析では比較や仮説、目的が重要であることを学びました。実務においては仮説を立てる能力や、分析において適切な切り口を見つけることが求められます。このためには、分析対象に対して強い興味を持つことが大切だと感じました。 問合せ増加の施策検討 現在、私は担当しているWEBサイトからの問い合わせ数を増やすための施策検討を行っています。問合せの生データやサイトのアクセスログなど、使用可能なデータは整っています。また、SFAデータを分析し、2025年度の営業施策を検討中です。こちらについてもSFAデータにアクセスできる状況にあり、今後加工は必要ですが、元データは揃っています。 SFAデータ分析の進め方 まずは、SFAデータの分析から着手する予定です。SFAデータには多くの分析切り口が存在しますので、目的や仮説を明確にするために、いきなり手を動かすのではなく、営業部門の担当者を巻き込むことにします。具体的にはどういった分析が求められるのか、現場で役立つかどうかを相談することが大切だと考えています。

ChatGPTを活用する意味は？ 実践演習がメインの週だったが、データ分析は答えがない世界だと感じているので、自分で考えるだけではなくChatGPTを共に使用して問題解決を試みた場合、どのような成果が得られるかに焦点をあてて演習に取り組んだ。普段は自分の頭で考え一人で結論を出していたが、そのことに限界を感じていたため、今回の受講はAIを活用する実践の場として非常に学びが多かった。 AIの活用で得られる視点は？ どれだけ訓練を積んでも、人間である以上、自らの思考には必ず偏りがある。多面的な視点でデータ分析を行うことが問題解決の第一歩であり、AIを活用して多くの視点を得ることが有効だと改めて気づくことができた。これからは、普段からAIを十分に活用するよう心掛けたい。 AI相談の工夫を学ぶ データを分析する際、必ず一歩立ち止まり、AIに素直に相談してみるようにする。AIをデータ分析のパートナーとするため、相談の仕方を工夫することも学んだ。正解を出すことを目的とするのではなく、自分の思考を広げるためのAI活用を身につけていきたいと思う。

どうして優先順位大事？ 何事にも優先順位をつけることの重要性を実感しています。時間は人にとって有限であり、無限ではありません。そのため、場合によっては選択と集中を行わないと、成果が得られない可能性もあります。優先順位は、分析とゴールを明確化することで決まります。具体的なゴールを設定し、それに基づいて分析を行い、優先順位をつけ、必要に応じて取捨選択を行います。 領域分けの考え方は？ 現場で働いていた頃、やることは膨大で、常に時間管理のマトリックスを考え業務を領域分けしていました。まず第一領域の業務を優先し、第二領域については忘れないように注意を払い、第三領域は再考して取捨選択を行っていました。第四領域に関しては、しない決断をして捨てることを心掛けていました。 なぜ集中が必要？ 今こそ、時間管理のマトリックスを再考し、改めて取捨選択と集中を考えたいと思います。かつては自分の固定観念で決断していましたが、振り返ると領域分け（分析）がゴールに沿っていなかったこともあったかと思います。これからは常にゴールに沿った決断を心掛けていきます。

どうして比較が鍵？ 分析は比較です。判断基準には、Aがある場合と無い場合を比較することが重要です。適切な比較対象を選ぶことが鍵であり、特に分析する要素以外の条件を揃えること（Apple to Apple）が必要です。分析の目的に応じて比較対象を選定します。 実務でどう活かす？ 実務では、委託業者の選定などにおいて、この知識が非常に役立つことがわかりました。データ分析は比較が基本ですので、何のためにどのようなデータが必要なのかを明確にし、仮説を立てることが重要です。これにより、データ分析の目的をはっきりさせ、早速実践に移したいと思います。 コンテンツをどう提案？ ラーニングイベントのサーベイ結果をもとに、今後提供可能なコンテンツをいくつか提案する予定です。実践プロセスとして、まずはデータ分析の目的を仮説に基づいて明確化し、次に判断基準を具体化します。具体化のステップとしては、Aがある場合と無い場合を比較し、適切な比較対象を選ぶこと、また分析したい要素以外の条件を揃えて（Apple to Apple）、目的に沿った比較を行います。

施策の比較でつまずく理由とは？ 施策を考える際、いくつか異なるものを試す傾向があったが、比較の軸がずれているケースが多々あり、その後のブラッシュアップにつながっていなかったと感じた。また、法人営業の立場ではWEB上でのA/Bテストの比較は難しいが、プロモーション検討などに役立てたい。 課員の訪問件数を改善するには？ 【課員の顧客訪問件数が目標未達成の原因分析】 私たちの課では、一日2件、週10件の訪問目標が達成できず、案件数や案件総量も伸び悩んでいる。以下のような原因が考えられる。 - 課員の（やる気を含めた）スキルの問題 - 顧客層とのニーズの不一致 - 当社のブランド力 - 他の作業に追われている 下期のアクションプランを考えるには？ 複数の原因が想定されるため、個人別に原因分析を行い、適切な対策を検討したい。 下期の個人別アクションプランにおいては、まず上期の振り返りとして、なぜ目標を達成できなかったのかを個別に検討してもらう。その後、目標達成のための改善策を共に考え、月次で改善度合いを評価し、PDCAを実践する。

データ分析はどう見直す？ 今週学んだことは、データをそのまま受け取るのではなく、複数の視点から細かく分解し、分析する重要性です。表面的には2～3つの切り口で傾向が把握できた場合でも、すぐに結論を出すのではなく、「本当にそうか？」と自問する姿勢が大切だと感じました。 多角的な解釈はどうする？ また、データは見る角度によって意味が変わるため、都合の良い解釈に飛びつくのではなく、他の可能性や視点を検討することが正確な理解につながると学びました。これまで、データから一部の傾向を早期に捉え、すぐに原因特定や改善策の提案に進んでいた自身のアプローチを見直す良い機会ともなりました。 分解検証の方法は？ 今後は、例えばユーザー属性や流入経路、利用タイミングなど、様々な切り口でデータを分解し、それぞれの傾向を客観的に確認する手法を徹底していきたいと思います。そして、見えてきた傾向に対して「本当にそれが原因なのか」「他に説明できる要因はないか」と立ち返り、複数の仮説を持つ習慣を身につけることで、より正確な結果を導き出せると確信しています。

会計の理解はどう深まった？ ナノ単科で学んだ中で、会計に関する理解が大きく深まりました。授業では、単なる知識のインプットに留まらず、学んだ内容を自分の言葉で説明するアウトプットを重ねることで、実践的な提案力を養う重要性を実感しました。 数字はどう役立つ？ アカウンティングについては、数字をしっかり把握し、経営状況を分析できる力が求められることに気づかされました。専門家に連携するだけでなく、自ら数値を読み取り、状況に応じたコスト削減や効率化を提案する過程は、他者を巻き込む経営戦略の第一歩だと感じました。 財務三表は何を示す？ また、授業を通して財務三表、すなわち貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書の理解が深まりました。これにより、事業の規模や資金調達、店舗展開、広告宣伝など、事業計画における各要素の準備がいかに重要かを具体的に学ぶことができました。 知識はどう定着する？ こうした学びを活かし、まずは数字に強くなることを目指し、身近な人に内容を説明することで知識の定着を図っていきたいと思います。

まずは仮説の立て方は？ 分析のプロセスでは、まず仮説を立ててから手を動かすことが重要です。たとえ初めは何も見えなくても、失敗と捉えるのではなく、試行錯誤の過程として前向きに取り組む姿勢が大切です。迷う時間があるなら、そのテーマを細かく分解することで新たな発見に繋がる可能性があります。 MECEの考え方は？ また、漏れがないか、重複がないかを確認する際にMECEの考え方は非常に有効です。層別分解、変数分解、プロセス分解など、分解の方法にも様々な種類があることを再認識しました。実務においては、毎月、診療科別、年齢別、市町村別、あるいは外来、予防接種、検診などの区分で患者数をまとめた経営資料を作成しています。今回の学びは、そのような要因分析を改めて見直す良い機会となりました。 実務にどう活かす？ さらに、今回の内容は実務に直結する部分が多く、来客数や売上の分析資料作成時にも大いに活用できると感じました。既に出した分析結果にとらわれず、常に他の視点からの切り口や疑問を持つことの重要性を実感し、今後の実践に反映していきたいと思います。

全体像を掴めた？ 今週は、これまで学んできた内容の総括を行い、全体像を整理することができました。特に、さまざまなフレームワークを学ぶ中で、データ分析への応用という視点が十分に考慮されていなかったと感じ、その応用方法を学べたことは大きな成果となりました。 解決プロセスは？ 問題解決のステップや、各ステップにおけるプロセスの分解など、これらのフレームワークがMECEの実践には欠かせない要素であることを実感しました。今後は、これらの点を念頭に置いて取り組んでいきたいと考えています。また、仮説設定については、あくまで切り口として捉え、仮説の実証に固執しない姿勢を大切にしていく所存です。 データ活用はどう？ さらに、日常的に触れるデータを活用し、各フレームワークを自分の中に定着させるためには、意識的な実践の場が必要であると感じました。そのため、普段の業務はもとより、オープンデータを活用して実践できる環境づくりに取り組むつもりです。具体的には、新たな講座への受講や社内での勉強会の企画などを通じて、さらなるスキルの向上を目指します。

計算方法で何が変わる？ 動画を通じて、平均値と言っても採用する計算方法によって分析結果が大きく異なることを実感しました。これまで数値のばらつきや外れ値についてあまり意識していなかった自分にとって、正確な分析を行うためにはこれらの点をしっかり捉える必要があると感じました。平均、加重平均、中央値の使い分けについては理解していたものの、幾何平均や標準偏差という手法は新たな気づきとなりました。 例外ケースはどう捉える？ また、契約顧客に関して解約率やアップセル率を分析する際、まれに契約金額が大きく、どうしようもない理由で解約となる場合や、一時的にアップセルが成立する場合があります。そのような際には、これらのケースを外れ値（ばらつき）として扱うことにより、より現実に即した数値で分析できると感じました。 手法の選び方はどう？ 今後、定量的なデータ分析を行う際には今回の学びを活かし、初めは単純平均や加重平均など、さまざまな手法で計算結果を出してみることで、それぞれの数値の違いを実感しながら、より精度の高い分析を心がけていきたいと思います。