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分析

に関する学び

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どう分析で楽しさを見出す？ 数字を細かく分析することで、問題の原因を追究する楽しさを実感しました。 MECEで不安解消の秘訣は？ また、MECE（漏れなくダブりなく）の考え方が問題解決に大いに役立つと感じています。最初はその概念に対し、不安を抱いたものの、今回の学習で自分にも実践できると自信がつきました。 業務改善の必要性は？ 日常の業務では、給与計算や勤怠管理、経費精算など、業務改善が必要な場面が多くあります。単に表面的な事象で判断するのではなく、業務全体の流れをプロセスごとに分解し、問題や無駄、認識のズレを整理することが大切だと考えています。 ルール改革の方向は？ 具体的には、社員からの問い合わせを起点に申請手順やフォーマットの見直しを行い、原因を的確に特定することで、ルールの明確化やマニュアル改善、システム設定の見直しへと繋げていきたいと思います。

どんな癖に気づいた？ 仕事以外で演習を行うことで、自分の考え方の癖を再認識することができました。また、データ分析においても、様々な可能性から物事を捉えなければ誤った方向に進んでしまう可能性があるため、慎重に進める必要があることを理解しました。今後も常にこの切り口で良いかを確認しながら進めていきたいと思います。 アンケートはどう見える？ 研修の受講アンケートの分析を行う際には、そのデータをそのまま受け止めるのではなく、異なる切り口で見たり、他のデータと組み合わせたりすることで、新たな観点からアンケート結果や傾向を捉えることができると思います。 どの切り口で検討？ データ分析を行う際、まずは考えられる切り口を出し、それらを組み合わせて分析を進めていこうと思います。また、データ分析後も別の切り口がないか、さらに深堀りが必要ではないかを立ち止まって考えていきます。

ファネル分析の新たな視点 最後に学んだファネル／ダブルファネル分析は、とても印象に残りました。感覚的にファネル分析は理解しており、業務で使っていたのですが、購入後の顧客の動きを分析するためにダブルファネル分析が効果的であることが、新たな知識となりました。 卒業生追跡の重要性とは？ 私は大学職員として、在学生の動きを分析することがまず重要ですが、卒業後の卒業生の動きを追いかけることも同様に重要だと感じました。大学の評価を高めるためには、卒業生が社会で自分の大学をどのようにアピールしてくれるかが今後の鍵となるのです。 意見収集体制の構築方法 在学生だけでなく、卒業生の連絡先もストックしておき、大学に対する意見やフィードバックを常に受け取れる関係を築いていきたいと思います。また、大学内だけでなく、外部の意見も蓄積してデータ化する体制を構築する必要があると考えています。

比較はなぜ大切？ 分析において、比較が本質であることを再認識しました。何かと比較することで評価が可能になり、比較しなければ正確な評価は得られないと実感しました。 同条件比較って？ また、評価の際には同一条件、すなわち「Apple to Apple」の比較を意識する重要性も感じました。分析の第一歩は仮説の立案から始まり、その仮説を検証するために、何と何を比較すべきかを明確にする点が印象的でした。 業務分析の極意は？ 日々の業務では、自分自身のデータ分析はもちろん、他のメンバーや関係者が行った分析も、このプログラムで学んだ体系化された論点を用いて見極め、改善点を具体的に指摘できるよう努めたいと思います。 爆撃機から学ぶ？ さらに、学習事例として紹介された爆撃機の事例は、一見とらえにくい対象にどのように着目し、考察を展開するかについて大変興味深く感じました。

現状はどう伝える？ 私の目的は、日々KPIを達成できる体制を構築することにあります。そのため、どのように現状を正確に伝えるかが極めて重要であり、皆に心からの気づきを与え、具体的な行動を促すことで、この目的に近づけると考えています。 状況把握の秘訣は？ 毎週、先週の状況を報告し、改善された点と引き続き課題である点を会議の場で共有しています。また、状況分析は、先々週との比較だけでなく、前年同時期との比較など、さまざまな視点を取り入れて工夫を重ねるよう努めています。 解決策の効果は？ 課題に対する解決行動としては、実際に取り組んでいる組織へのインタビューを実施し、取り組みの効果を定量的に分析することで、対策を行った場合と行わなかった場合の効果の違いを明確にしています。加えて、どのようなデータの見せ方が皆の意識に響くのかを考え、情報の提示方法にも工夫を凝らしています。

「分析の目的」をどう明確化する？ 分析のポイントを誤ると意味がなくなるため、「何のために」「どの部分を」分析するのかを明確にする必要があります。数字を見る際には、その意味がはっきり理解できなければなりません。特に知識がない人にもわかりやすい数字の提示の仕方が重要です。 ビッグデータ活用の効果とは？ ビジネスにおいて、数字はある程度の説得材料となり、クライアントにとっても理解しやすいものです。ビッグデータを活用して根拠資料としてクライアントにわかりやすく伝えることができれば、分析の意義は高まり、ビジネスチャンスも広がります。 分析力を高めるステップ まずは分析の基礎を固めることから始め、目的や意図を明確にすることで分析力を身につけます。それにより、根拠のある資料を作成しクライアントに明確性をもって伝達できるようになり、結果としてビジネスチャンスも広がるでしょう。

多角的分析で気づく？ データの分析には様々な視点が存在します。一つの視点でMECE（漏れなくダブりなく）の状態を達成しても満足せず、他の視点をいくつか考慮し、それらを比較することによって最も示唆に富んだ分析がどれかを確認する意識が重要であると気付きました。 決算資料の整理は？ また、決算説明資料においては投資家の視点に立ち、業績の変化や注目すべき勘定科目、さらには投資家が企業の決算で知りたいことをMECEに従って整理する必要性を認識しました。企業が伝えたい内容も同様にMECEで考えることが大切だと感じました。 伝えたい内容は何？ 今後は、ステークホルダーの立場ごとに伝えたいことを漏れなくダブりなく検討することから始めたいと思います。これまではなんとなく投資家や企業の目線を選んでいましたが、これからはその内容をしっかりと把握し、チーム内で議論できるよう努めます。

比較で何が見える？ 「分析の基本は比較」に始まり、「分析の目的を明確にし」「適切な比較対象を選ぶ」ことの重要性が強調されています。数字だけを見ると本来の意味を見落としがちですが、比較によって初めて本質が見えてくるのだと実感しました。分析方法や比較対象は、目的や結果の活用方法によって変わるため、状況に応じた工夫が求められます。 リサーチで何を学ぶ？ リサーチ設計においては、マーケティング課題、調査課題、調査目的を明確に設定した上で進めることが多く、今回の講座を通じてその必要性を再認識しました。従来、数値や結果の解釈を感覚に頼ってしまう傾向があり、分析に苦手意識を持っていましたが、今回の学びはその感覚だけに頼らない視点を提供してくれました。特に、売上管理で昨対比を重視する際も、比較することで全体像が見えてくるという考え方は、納得感をもたらす貴重なヒントとなりました。

目的はどう明確に？ どのような「問い」に対して答えを導くための分析なのか、その目的を明確にすることが、適切に課題を捉える第一歩だと理解しました。問いが抽象的なのか具体的なのか、原因に焦点を合わせるのか打ち手に重きを置くのかといった観点の違いを考慮することで、考えが偏っていないかや決めつけがないかを見極める助けとなります。 問いの共有で何が変わる？ また、「問い」から議論を開始し、その問いを残し、さらに共有することが、課題を正確に捉えるための重要なポイントであると再認識しました。 意見のずれはどう記録？ 自分の考えに対して「問い」を立て、その問いについて十分に検証することを実践していく中、ミーティングなどで徐々に意見がずれていくケースも見受けられます。そこで、チーム全体で都度確認し、自分自身も忘れないように必ずどこかに記録を残すことを意識するようにしています。

営業視点はどう捉える？ 今回の問題は、営業の立場からの視点で出題されており、考え方が非常に難しいと感じました。解説を読むことで、普段あまり考慮しない視点にも目を向ける必要があるのだと実感しました。 複数データの優先はどうする？ また、複数のデータから何を優先すべきかを考えながら選択することの難しさを痛感しました。短期的な利益だけを追求するのではなく、現状の情報や将来のメリット・デメリットを十分に把握しながら判断する必要性を感じました。 プロジェクト整理はどうする？ さらに、現在私がマネジメントしている複数のプロジェクトのうち、どれを継続しどれを破棄すべきかという選択の場面で、この考え方が非常に役立つと感じました。トレードオフが存在する中で、各プロジェクトの現状把握や、組織全体としてのメリット・デメリットの分析から、優先すべき点を明確にすることが求められます。

分析の始まりは何？ データ分析は、基本的に各要素の比較から始まります。分析を行う前に目的をはっきりさせ、まず仮説を立てた上で必要なデータを収集することが重要です。一つの考えに固執するのではなく、複数の視点から検証し、さまざまな可能性を考慮することが求められます。 フレームワークは役立つ？ これまで学んだフレームワークを実務に応用し、再度データ分析に取り組むことで、現状の問題点や改善策が明確になります。たとえば、株式データや取引先データを活用し、視覚化することで、より説得力のある分析と問題解決が可能となります。 必要なデータは何？ また、何が問題であり何を解決すべきかという目的を常に見失わないようにすることが大切です。さらに、どのような意思決定を行うために、どんなデータが必要かを明確に考え、取得できるデータをなるべく多く把握する姿勢が求められます。

ライブ授業をどう捉える？ ライブ授業を通して、分析においては「比較」が非常に重要であると改めて実感しました。限られた情報の中で考察を進めると、様々な視点が生まれる一方で、正確な回答を導き出せない場合もあることが認識できました。 データ準備の確認は？ データ分析を実施する際には、まず必要なデータをしっかりと揃えることが不可欠だと学びました。新しいシステムの導入を検討する場合、価格、使用頻度、使用者の経歴、最も利用される時間帯など、複数のデータを準備し、事前に確認すべきポイントを絞り込む必要があります。 集計と比較はどうする？ その上で、まずは確実にデータを集め、その後に集めたデータを比較しながら、必要な情報や懸念点を検討していくことが大切です。さらに、足りない情報がないかを意識しながら、新しいシステムに求められる要素を見極めるプロセスの重要性を再認識しました。