(88ページ目)

分析 ✕ 業務

に関する学び

---

データ分析の目的は何か？ これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす？ 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は？ まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。

AI活用のスタートは？ グロスケとの学びを通して、やりたいことにどのようにAIを組み込むかが明確になり、具体的なアクションプランまで落とし込むことができたと感じています。この6週間はゴールではなく、新たなスタートラインだと実感しています。 実践で得る成長は？ まず、生成AIを日々の業務や生活の相棒として積極的に使いこなすため、とりあえず実践してみる姿勢が重要だと気づきました。また、事業部や経営層に対して数字に基づいた情報やアイデアを提供できる存在になるため、不足している知識やスキルを補うための学習時間を毎週確保し、生成AIを活用する習慣を身につける必要があると感じています。 業務改善はどう？ さらに、業務上の分析が必要になったときには、すぐに生成AIに相談する習慣を持つことや、学んだ手法や考え方を実際の業務で一つずつ試していくことが大切です。そして、テクノロジーの進化や最先端の情報を継続してキャッチし、業務や日常生活に取り入れていきたいと思います。

どんな仮説が有効？ これまで業務上、あまり意識せずに問題解決のための分析を行ってきましたが、今週の授業で、まず仮説を立てて問題箇所を特定し、その上でどのようなデータが必要かを見極めながら分析する流れを学びました。また、「問題解決の仮説」と「結論の仮説」という二種類の仮説があり、具体的な事例を交えた説明によって、どの場面でどちらの思考を用いるべきかが、より明確にイメージできるようになりました。 経験から何が学べる？ これまでの業務経験が、点から線へと繋がったと実感しており、今後の業務において自身の行動に自信と納得感が生まれると感じています。さらに、社内の他部署が作成した会議資料では、必要な原因分析がなされず、偏ったデータ収集や仮説が欠如しているため、結論に至るプロセスが不明瞭なものが多く見受けられました。今回の受講を通して、経営に必要な基本的な知識やフレームワークを社内全体で共有する重要性を強く感じたため、今後、適宜学びを共有していければと考えています。

なぜ比較が大切？ 今回の授業で改めて学んだのは、「分析は比較なり」という考え方と、目的や仮説を持って取り組む姿勢の重要性です。データ分析の根幹となるこの考え方は、今後の講義や業務の現場で常に意識して取り入れるべきだと感じました。 意見交換で何を得る？ また、授業中にパソコンを購入する際の調査項目や、自身が望む条件について話し合った際、他の受講生の様々なアイデアが非常に参考になりました。この経験から、自分の考えに固執せず、複数の視点から意見交換を行うことのメリットを実感しました。 業務で分析のコツは？ さらに、データ分析の考え方は業務においても広く応用できると考えています。例えば、ある業務プロセスにおいて不具合の解決を目的としてデータやプロセスを分析する際、目的や仮説を明確にすることが問題解決への近道になると感じています。 普段からデータ分析に携わっている方には、業務で分析を進める中で直面する課題や、その解決方法についてぜひお伺いしたいと思います。

戦略思考はどう整理する？ 戦略思考とは、明確なゴール設定と、その達成のための戦略を検討するプロセスを意味します。まずは現状を正しく把握し、目標までのギャップを理解することが重要です。さらに、フレームワークを活用して思考を体系的に整理し、実行すべき事項とそうでない事項を判断軸で区別することがポイントだと改めて整理できました。 学びはどう身につく？ また、Week1からの振り返りの中で、学んだ内容が既に忘れられている点に気付くとともに、忘れる＝身についていないという認識に至りました。そのため、意識的に実践を重ね、自分の武器として定着させたいと考えています。 業務実践はどう進める？ せっかく学んだフレームワークも、業務で実践しなければ忘れてしまう恐れがあるため、常に活用可能なフレームワークはないかを意識して実践していくつもりです。今後は、新規受注の成功事例や失注事例を、３C分析やSWOT分析を用いて検証し、次の打ち手の検討に結び付けたいと考えています。

平均の種類って？ これまで、平均値の代表指標として単純平均や加重平均のみを使用してきましたが、今回、幾何平均や中央値という視点を学んだことで、分析の幅が広がったと実感しています。特に幾何平均や標準偏差については再度復習し、理解を深めていきたいと考えています。 Excelで相関は？ また、実務で既に活用している散布図について、相関係数や決定係数をExcelで算出する方法を学びました。この手法によって、データに説得力が増し、意思決定を行う際のサポートになると感じています。 分析視点はどう？ さらに、比較対象に応じて適切なグラフの選択方法も学んだため、今後の業務においてスムーズに活用し、より多くの知識を吸収していきたいと思います。とくに、プロジェクトの効果分析やプレゼンテーションの際、これまで感覚的に行っていた分析を、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンという5つの視点から意識することで、より体系的なアプローチが可能になると感じています。

分析より仮説に注目する理由は？ 「分析からではなく、仮説を立て、そこから細かく回転を回すという考え方」が心に残りました。普段は、まず分析から始めることが多かったのですが、振り返ってみると、もしかすると仮説を立て、それを検証するためにデータを収集し、分析を実施していたのではないかと思います。サービス業の計画担当として、どのようにこの考え方を業務に生かすか、改めて考えさせられました。 仮説習慣の意味は何だろう？ また、今後は仮説を立てる習慣を意識し、結論に関する仮説と問題解決のための仮説を明確に区別したいと感じています。これまで十分に整理せずに利用していた面があったと反省するとともに、計画に携わる者として「計画」そのものについても考察する必要性を感じています。 サイクルの活用法は？ 特に、仮説、分析、計画、実行というサイクルに強い印象を受けました。今後は、どの段階で具体的な行動に移すか、そのプロセスの見極め方についても学んでいきたいと考えています。

ターゲットと競合の意義は？ 差別化戦略を考える上で、改めて「ターゲット顧客」と「顧客視点の競合」の重要性を認識しました。競合にばかり目を向けると、自社の本質を見失うことがあります。そこで、VRIO分析などのフレームワークを活用し、戦略立案や競合の把握に役立てることが重要です。 戦略実行の鍵は何？ 経営層が策定した戦略を実行する場面が多くありますが、今学んだフレームワークを活用することで、戦略への理解を深めることができます。また、自分が収集したデータを効果的に活用し、それを他のメンバーに共有することで、組織全体を正しい方向に導く努力をしています。 業務で差をつける方法は？ 具体的には、自分が担当する業務内で顧客と競合を見直し、現在の設定と比較して違いを見つけ出します。市場の変化を感じるだけでなく、フレームワークを用いて言語化し、その分析結果を組織へフィードバックしていきます。この考え方や動きを他のメンバーにも広げていくことを心掛けています。

フレームワークの活用に自信が持てるようになった理由は？ これまでも戦略について検討した経験はありましたが、微妙にずれている話をまとめるのが得意ではありませんでした。また、フレームワークについても知識としては持っていましたが、実際に使いこなすことには自信がありませんでした。この講座を通じて、フレームワークを実例として使うイメージがわき、今後の業務に活用できると考えています。 中期計画で考慮すべきポイントは？ これから中期計画を立てるにあたり、考慮すべきポイントをフレームワークに沿って検討し、各項目ごとに抜け漏れがないかをチェックしながら、整合性の取れた計画づくりに取り組んでいきたいと思います。 サプライチェーンの視点をどう活かす？ 地域に関連する方針を固める際には、サプライチェーンの観点も今回初めて加えてみたいと思いました。また、SWOT分析を基に改めて会社の強みを検討し、どの分野で競争優位が得られるかを論理的に検証していきたいと考えています。

ロジックツリーは何故？ ロジックツリーは、問題の本質を的確に把握するための有力な手法であると実感しています。事前にロジックツリーを用いて課題の所在を整理することで、複数ある課題のうち、どの部分に対して施策を講じるべきかが明確になり、もし施策に効果が見られなかった場合でも、別の課題に切り替えて対応できると感じています。 地域課題対策のカギは？ 私の業務には地域課題へのコンサルティングも含まれるため、今後もこの手法を積極的に活用していきたいと考えています。現在、多くの地域が人口減少に悩まされており、その背景には出生率の低下や若者の流出など、複数の要因が複雑に絡み合っている状況です。 根本原因は何処？ さらに、根本的な原因として、働く場所や遊ぶ場所が十分に確保されていない点、子育て支援の不十分さや若者の収入状況の厳しさも挙げられます。このような各要因をロジックツリーで分析し、具体的な施策を立案することが、効果的な対策の実施につながると感じています。

現状と理想はどう違う？ ありたい姿と現状との差が課題となる場合、まずはそのありたい姿やギャップの定義について関係者間で共通の認識を持つことが必要です。急いで解決策を提示するのではなく、まずは現状を多角的な視点で十分に分析することが求められます。分析のプロセスでは、「What」「Where」「Why」「How」といったステップを体系的に踏むことが重要です。 手法の整理で何が見える？ また、MECEやロジックツリーといった手法を活用することで、情報を体系的に整理し、抜け漏れなく現状を把握できるようになります。具体的な数値データだけでなく、内容面からの分析もしっかり行い、全体像を捉えることが効果的です。 サポート対策はどう役立つ？ 例えば、サポート業務チームの逼迫といった課題に直面した際には、まずはどのようなデータや情報が必要かを洗い出す前段階から、段階を追った分析を実施することが求められます。これにより、適切な対策を検討するための土台が整います。

目的を明確にする重要性 目的を明確にすることは、分析作業の基本です。これまで私は、過去の経験に基づいたバイアスを持ちながら、取り組みやすい課題解決策から進める方法を取ってきました。しかし、バイアスを取り除き、基本に立ち返ることが重要だと感じます。分析では、比較や言語化が鍵となります。 数値化で課題を明確化 現状とあるべき姿とのギャップを分析し、比較することで、課題のレベルを数値化したいと考えています。業務レベルの改善や変革を推進するにあたっては、数値による判断材料の精度を高め、プロジェクト内での共通理解を促進し、推進の結果を最大限引き出したいです。 合意形成と重点課題の抽出 まずは、プロジェクトメンバーの間で目的を明確にし、合意形成を図ります。そのうえで、データの収集と加工を行い、比較分析により重点課題を抽出します。最後に、その分析結果を基にアクションプランを言語化し、業務レベルでアセスメントを実施して、体制、スケジュール、予算を計画します。