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分析 ✕ 業務

に関する学び

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視点はどう鍛える？ 視点、視座、視野の3つを意識することで、思考を広げることができます。私たちは偏りが生じやすいものですが、この偏りを避けるためには、適切な頭の使い方を理解することが重要です。主観ではなく客観的な視点を鍛えるために、他者とのディスカッションや継続的な反復を意識することが必要です。人間は考えやすいことや考えたいことに偏る傾向があり、この制約からの脱却が求められます。私自身も考えやすいことからアイデアを出してしまいがちで、業務ではつい優先度を無視してやりやすいものに手を伸ばしてしまうことがあり、このことが特に印象に残りました。 エンジニア採用の秘訣は？ 採用活動における新たな可能性の開拓についても考えました。現在の課題であるエンジニア採用の解決策については、広い視野で検討する必要があります。例えば、エンジニア職を志望する学生が工場見学を望んでいるという認識が本当に正しいのかどうかも再検討する価値があります。工場現場を訪れることは重要ですが、学生にとってどれほど優先度が高いのかについても再評価が必要です。 学生の本音は何かな？ 学生との対話を通じて、現状の「こうだったらいいのに」という意見を引き出し、会社側にとってのメリットとデメリットを洗い出すことが重要です。学生が本当に知りたいことが工場や機械設備なのか、それとも全社的なプロジェクトや社会のDX化など、全く別の方向にあるのかを分析することで、今後の自身の成長にもつながると感じました。

検証方法の違いは？ 過去の学習では、「データをつくって検証するアプローチ」（実験科学的）と「データを取得して検証するアプローチ」（社会科学的）の二種類に整理していました。しかし、デジタル領域の発展により、社会科学的なアプローチにも実験科学的手法が導入可能となり、ABテストが実施できるようになりました。いずれの方法も最終的な目的は「最善の行動をとること」であり、状況に応じて観測による検証と実験による検証の有効なステージを意識することが重要です。 現場での検証は？ 現状の業務では、実験による仮説検証が難しいケースが多いですが、人事分野ではトライアルとして人事制度の導入が行われることがあります。また、業務改善ツールの試験導入時に導入群と非導入群に分けることで、ABテストのような検証手法が活用される可能性もあります。一方、ある情報発信においては、2通りの作成が現実的な工数を超えることから、デジタル技術を活用する方法が望ましいと考えられます。 原因検証はどう？ 原因探索において重要なのは、単にABテストを行うことではなく、原因仮説を体系的に（MECE）導出し、それぞれを迅速に検証するプロセスです。たとえば、特性要因図や5 Why分析を用いて複数の原因仮説を立て、適切な方法でスピーディーに検証していくことが求められます。特に人事分野では、複数の要因が絡むため、一つの真因に固執せず、各要因の寄与を考慮しながら柔軟に仮説検証を進めることが大切です。

授業で何を学んだ？ ライブ授業では、「What（何が問題か）」「Where（どこが悪いか）」「Why（どうして悪いか）」「How（どのように解決するか）」という４つのプロセスを学びました。これらのステップは非常に腹落ちし、納得のいく内容でした。 自身の弱点は何？ 私自身、最初のアウトプットができないという弱点があるため、このプロセスを活用し、解像度を上げる工夫をしていきたいと考えています。 業務の課題を何で解消？ また、現在担当している人口減少対策の業務において、要因が複雑でどこから手を付けるべきか悩むことが多く、市町村担当者を巻き込んで一緒に課題を整理することの重要性を実感しました。 分析はどう進む？ 具体的には、まずはMECEの視点やクリティカルシンキングの手法を用い、何に取り組むべきかという問いの質を向上させるための課題洗い出しを進めます。さらに、学術研究論文などを参考にしながら、さまざまな仮説を立て、具体的な解決策を検討していく計画です。 計画の次の一歩は？ 今後は、６月下旬からの市町村訪問に向け、どの課題をテーマとして設定するかを明確にするとともに、必要なデータを集めていきます。管内市町村の総合計画や、人口減少対策の総合戦略を読み込み、どの課題が重要視され、どのような解決策を試みているのかを丁寧に把握し、U・Iターン者や若年層の視点も取り入れて足りない部分を洗い出し、施策の強化ポイントを明確にしていくつもりです。

プロセスの問題をどう特定する？ プロセスの問題を明確にするためには、各プロセスを分解してそれぞれの率などを分析し、どこに問題があるのかを確認することが有効です。また、仮説を考える際には内部要因と外部要因の両方を考慮することで、視野を広げることができます。 A/Bテストの成功法は？ A/Bテストを行う際は、一つずつ要素を変えて精査することが重要です。時期的な要因に左右されないためにも、同じ期間に同様のターゲットに対してランダムに行うのが良いでしょう。複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討する必要があります。 WEB広告でのA/Bテスト活用法 WEB広告においてもA/Bテストを活用し、広告の精度を高める努力を続けますが、時期や施策ごとに単に更新するだけではなく、施策展開から販売までのプロセスを分解し、どこに業務プロセスの問題があるかを分析することが重要です。 効果的な問題解決の取り組み方 解決策を決め打ちするのではなく、「What」「Where」「Why」「How」の各プロセスを意識的に取り組むことが求められます。問題解決のプロセスを意識的に取り組み、定着させることが必要です。 チームで知識を共有するには？ また、WEEK5の内容をチーム内に共有し、良い切り口を持てるように常にアンテナを張り、これと思ったことを書き留めることも大切です。年末に向けて打ち出す販促施策においても、A/Bテストを試みたいと思います。

強みの組み合わせで差別化を図るには？ 勘所を探す際のポイントとして、「強みを複数組み合わせて差別化できる領域を探す」「利用場面を具体的にイメージし、顧客にとっての価値を見つける」「ターゲットと提供価値がつながるプロモーション施策を打つ」という3つがあります。これらは、自社ビジネスだけでなく、自己ブランディングでも役立ちそうです。 セグメンテーションとターゲティングとは？ セグメンテーションやターゲティングを理解できたことは大きな進歩です。今までは漠然とした切り分けしかできませんでしたが、セグメンテーションの切り口やターゲティングの評価基準である6Rを活用していきたいです。ポジショニングを決める際には、2軸に絞って顧客目線や客観的な視点で判断することを心がけたいです。 どのように業務効率化を実現？ 私はバックオフィス業務に従事しているため、本部や営業店舗が顧客になります。そこで学んださまざまな変数を使い、効率的に切り分けて考えてみたいです。複雑な状況でも、「ないない思考」に陥らず、シンプルに分析できるよう、フレームワークを活用していきたいと思います。 STPをどのように活用する？ セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング（STP）を明確にする習慣を身につけたいです。普段目にする広告や商品を見て、それらのSTPを予想し、その考え方を身につけていきたいです。特に、訴求ポイントの2軸を感じ取れるように意識していきたいと思います。

フレームワークの活用法を学ぶ 3C分析とPEST分析は事業の成功を導くための有力なフレームワークです。3C分析では競合、市場、自社の顧客ニーズを整理し、自社の強みを明確にします。さらにSWOT分析を組み合わせることで、弱みや脅威を発見し、それを強みや機会に転換する方法を学びました。これにより、どの場面でどのフレームワークを活用するべきかを理解でき、特にビジネスの比較が具体的にイメージできるようになりました。特徴の理解は強みの発見につながります。 事例を通じた深い理解とは？ 特に、実際の事例を通じてフレームワークがどのように適用されるのかを考えることで、理解がより一層深まりました。具体的には、3C分析によって市場や顧客のニーズを把握し、自社の独自性を明確にした後、SWOT分析でその独自性が真の強みであるかを検証することができます。また、バリューチェーン分析を通じて店舗の業務フローを整理し、貢献度の高い部分を特定することの重要性を学びました。 効果的な人材教育を怎麼考える？ 業務の効率化に向けて、長期的には設備の導入といった機械化を検討し、短期的には貢献度が高い業務を担う人材の育成に注力します。これには、他部署との連携や市場調査による情報収集が不可欠です。また、人材教育では、資格や等級に応じた研修を実施し、効果的な教育スケジュールを組むことが求められます。こういった要素をフレームワークを駆使して分析し、具体的な戦略を立案することが肝要です。

分析の切り口は？ データ分析において、「加工の仕方」「分け方の工夫」「複数の切り口で分ける」という3つのポイントが重要です。分析の結果として何も見えない場合でも、それは失敗ではなく、他の切り口に原因の手がかりがあることを示していると感じました。迷って時間を浪費するよりも、実際に手を動かすことで何かを見つけ出せることがある、という点も非常に心に残りました。また、「MECE」（漏れなくダブりなく）で物事を解析するときには、まず「全体を定義する」ことが重要です。この点についても大きな学びがありました。「漏れなく」という作業がとても大変だと思っていましたが、全体を定義することで範囲を限定できるという考え方に納得しました。 課題はどう解決？ 次期中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門の責任と役割を整理する際にこの考え方を活用したいと思っています。自部門の現状を分析し、その結果に基づいて短期的および中長期的な戦略や戦術を検討します。まず、雑多な業務を抱える自部門を大きく分類し、それぞれを1つの「全体」と捉えて、「MECE」により分析と戦略の検討をしてみたいと考えています。 実行への一歩は？ 今進めている、来期の事業計画策定に向けた自部門の現状分析や戦略立案においても、「MECE」を用いた「プロセス分解」を試してみようと思います。特にWEEK2で学んだ重要なポイントを整理して書き留め、繰り返し確認しながら実行に移そうと考えています。

従来計画は通用する？ これまで、ある程度未来が予測できる時代には、しっかりと分析を行った上で計画し、その後に実際の行動へと移る方法が通用していました。しかし、現在は不確実性が高く変化の激しい時代となったため、まず重要なポイントを押さえた上で仮説を立て、試行錯誤を重ねる姿勢が求められています。とはいえ、従来のやり方からの転換は個人だけでなく組織全体にとっても大きな意識改革となり、仮説の立て方や検証方法を身につけることの重要性を強く感じました。 成功のヒントは何？ また、今週読んだある新聞の記事では、ロケット開発において失敗の原因を徹底的に振り返ることで次の一歩に進むのが難しくなる事例と、反対にうまくいった点に力点を置いてすぐに次の挑戦に取り組む事例が紹介されていました。後者の考え方は、現代の状況に合ったアプローチであると感じる一方、国民性や教育の変革も合わせて進める必要があるかもしれません。 AIで変革は始まる？ これまで当社では、失敗を恐れて正解を求める姿勢が重視され、業務は慎重に進められてきました。しかし、こうした業務はAIの得意分野であり、今後はその置き換えが進む可能性が高いと感じています。そのため、まず共通の危機感を持ち、従来の緻密な計画主義に固執せず、仮説と検証を迅速に繰り返すトライ＆エラーの文化へと切り替えたいと思います。加えて、AIの積極的な活用や、それを支えるための考える力を養う研修などの実施も必要と感じています。

異なる視点でデータを分析するには？ データを分解して考える際、When, Who, Whatの切り口を意識し、複数の視点で分析することがデータ分析に繋がることを学びました。様々な切り口から傾向を掴み、本当にその見方で合っているかという疑問を持ちながら丁寧に読み解くことが大切です。今後は、業務でデータ分析を行う際に発見した1つの傾向に満足せず、疑問を持ち、様々な切り口を意識して業務を見直していきます。 効率的な分析手法をどう見つける？ また、データの切り口は最初から細かくせず、大→小の順で考えると分析しやすいことも分かりました。 どのように営業会議資料を改善する？ 最近の営業会議資料の作成業務では、ありきたりな角度でしか集計・分析できていなかったことに気づいたので、今後は様々な角度から分析を行い、グラフを作成するつもりです。SNSのフォロワー数分析でも、大きな範囲でしか数字を分けていなかったため、細かく区切って分析し直そうと思います。 効果的なグラフ作成のポイントは？ 会議資料の作成においては、データ抽出の対象範囲を見直し、どのような角度で分析が必要かを持論として上司に相談しながら進めます。グラフは見せたい内容によって変わるので、相手にとって分かりやすい分析の内容を心掛けます。 SNS分析を向上させる方法とは？ SNSの分析に関しても、1つの大きな傾向に縛られず、切り口を変えて再度分析し直すことを念頭に置いています。

平均値だけで大丈夫？ 今週の学習を通して、データを扱う際に平均値だけを確認するのは不十分であると改めて実感しました。平均値はデータの中心傾向を示すものの、ばらつき（分散や標準偏差）を反映していないため、データの特性を正しく理解するには中央値や最頻値など他の代表値も併せて確認する必要があると感じました。 グラフの選び方は？ また、データを直感的に把握するためには、単なる数値の羅列ではなく可視化が重要です。グラフの種類を適切に選ぶことで、データの傾向やパターンがより分かりやすくなります。時系列データには折れ線グラフ、カテゴリごとの比較には棒グラフ、割合を示す場合には円グラフなど、目的に応じた使い分けが求められると再認識しました。 代表値はどう使う？ 普段、さまざまな部署とデータ分析を行っている中で、平均値だけではなく他の代表値を用いることや、適切なグラフを選択することが業務に直結する重要な要素となっています。これまで平均値のみで示していたデータに対して、中央値や最頻値を加えることで、より正確な解釈につながると感じています。 今後どう進める？ 今後は、データを扱う際に平均値に偏らず、中央値や最頻値、分散などの情報も徹底的に確認します。また、他者が作成したデータや可視化についても、目的に適しているかどうかをチェックし、必要であれば適切な改善点を提案することで、誤った解釈を未然に防ぎ、正確な意思決定につなげていきたいと考えています。

どう分解すると効果的？ 実際に起こっている事柄を把握するには、複数の切り口で分解する手法が非常に有効です。全体をまず決め、その上で漏れなく、ダブりなく分解することの重要性を改めて感じました。また、数字は説得力がある反面、見せ方によっては誤解を招く危険性があることも実感しました。たとえ分析の結果「傾向なし」と判断された場合でも、それを失敗と捉えるのではなく、「なし」という結論に至ったとすることに大きな意義があると考えさせられました。 本当に経験が頼り？ 現在の接客業では、社歴の長いメンバーの経験に基づいた運営が目立ちます。例えば、「団体客が多い日は特定の場所に人を配置するとスムーズに対応できる」や「週末は特定の商品を多めに準備しておく」などの意見が挙がります。確かに、経験に基づいた予測が当たることもありますが、必ずしも毎回正確に機能するとは限りません。また、予測が外れた際にその原因を十分に分析する手順が欠けている点も課題です。さらに、後輩のメンバーが自ら分析を行わず、先輩の直感に頼る傾向が、なれ合いによる安心感を生み、結果としてチーム力や顧客満足度の低下につながっているように感じます。 どの手法を取り入れる？ そこで、当日の客層を数字で分解し、MECEの手法を用いて分析結果を共有する取り組みが有効だと考えます。先輩の感覚だけに頼るのではなく、自分たちでも分解し傾向を把握することで、現場の業務改善につなげていきたいと思います。

実務講義はどう感じる？ 今週までの講義やグループワークを終え、本格的なデータ加工、代表値とビジュアル化、データ傾向の把握といった実務に直結する講義が始まりました。私自身、エクセルの基本理解が十分でなかったため、代表値や散らばりを用いてデータ傾向を確認する方法や、グループワークで触れたピボットテーブルやクエリを活用した作業効率化に関する気づきは、今後につながる貴重な学びとなりました。これまでの業務の進め方を見直す上でも、大変有意義な受講でした。 業務効率向上の秘訣は？ 所属企業ではグループ店舗のデータ集計・分析や戦略提案を担当していますが、基本知識の不足から作業効率が悪く、長時間を要することが多く苦労していました。しかし、今回の学びを通じて、データの意味を正しくとらえる方法や、効率的な集計作業の進め方が理解できたため、すぐに実務に活かしながら、少しずつスキルを向上させていこうと考えています。 基本技術はどう磨く？ さらに、グループワークを経て代表値や散らばりの重要性に加え、エクセルのピボットテーブル操作など、データ集計の基本技術の習得が急務であると実感しました。そのため、早速オンライン動画でエクセル操作（ピボットテーブル活用）のレクチャーを受け、本日以降はこれまで触れていなかった基本知識をさらに深めるとともに、データの傾向把握のために代表値や散らばりに注目した確認を行い、誤ったデータ解釈につながらないよう注意していこうと思います。