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分析 ✕ スキル

に関する学び

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予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

a/bテストはどう？ 複数の打ち手が存在する場合、どの選択肢が有効かを判断する上で、a/bテストを活用する方法が効果的です。現状、すぐに取り入れられる業務は思いつかないものの、WEBサイトを活用した効果測定が必要な際には、積極的にこの手法を取り入れていきたいと考えています。 自己訓練の意義は？ また、業務に限らず日常生活においても、what-where-why-howの視点を意識して自己訓練を重ねることで、分析能力の向上が期待できると感じています。 障害分析はどう？ さらに、このwhat-where-why-howの手法は、障害分析から品質向上のための打ち手を検討する業務において、非常に有用です。さまざまなデータを収集し、仮説を立てながら具体的な対策を検討し、実践していくというプロセスは、日常業務においても積極的に取り入れていく所存です。 対象選定の方法は？ まずは、打ち手が必要な対象の選定から始めたいと考えています。現状、日々さまざまな障害が発生しているため、効率よりもまずは障害が削減できる対象を明確にした上で、詳細な分析に取り組んでいくつもりです。そして、学んだ内容を個人のスキルに留めず、職場全体で共有することで、社内の共通ノウハウとして全体のレベルアップにつなげたいと思います。

なぜ各検証が必要？ 改めて、What、Where、Why、Howの各ステップとその検証内容を体系的に復習できたことに、大きな意義を感じています。どのステップも欠かすことなく実施し、各段階でしっかりと仮説検証や多角的な視点を持たないと、目的とする分析結果に至らないことを実感しました。 どうして理解が深まる？ この数週間の学びを通じて、社内で活躍する優秀な上司や同僚がどのような思考のもとで発言しているのか、またその経緯がどのようなものかを少しずつ理解できるようになりました。以前は難解で理解に苦しんだ会話も、どのステップでどのような仮説のもと話が進んでいるのかを想像することで、より明瞭に捉えられるようになりました。今後は、他者の考え方を客観的に理解するだけでなく、自分自身もその思考法を基に説得力ある会話が展開できるようになりたいと思います。 どう学びを実践する？ まずは講座内容の復習に取り組みたいと考えています。ライブ授業やグループワークを通してデータ分析の全体像を把握できたため、実際の利用シーンを思い描きながら再度学習することで、今後実践可能なスキルとして身につくと感じています。そして、日常生活や小さな出来事においても、仮説思考や問題解決思考を持って物事に取り組む習慣を定着させていきたいと思います。

効果検証はどうする？ 問題解決のフレームワーク（What, Where, Why, How）に沿って思考を進めることで、ただ思いつきで施策を導入するのではなく、実施した施策の効果をきちんと検証できます。また、このフレームワークを活用しA/Bテストを実施することで、もし施策がうまくいかなくても別のアプローチを試し、再度検証を重ねることが可能です。こうした手法により、より効果的な解決策を見出し、継続的な改善へとつなげることができます。 問題の原因は？ グループ店舗においては、業績の高い店舗と低い店舗との違いを明確にすることが重要です。たとえば、低実績の店舗では、顧客への働きかけが不足しているのか、またはスタッフのスキルに問題があるのかといった原因を順を追って分析することで、真の問題点を特定できます。このプロセスにより、場当たり的な対応に終始せず、効果的な解決策を集中的に立案・実行することが可能になります。 実務で活かす方法は？ 私は現在、グループ店舗の実績向上を目指し、これまで学んだ問題解決のフレームワークを実務で活用しています。そのため、今月上旬を目標に各店舗の問題点を分析し、仮説を立てた上で対応策を検討します。そして、来年度に向けた対策スケジュールの策定と実行に向けた準備を進めていく予定です。

デザインシンキングとは？ デザインシンキングについて詳しく知らないまま申し込んでしまいました。授業中に製品デザインの話が出た際、「もしかしてデザイナー向けのコースなのか？」と思いました。しかし、ユーザーニーズをビジネス価値に変換する方法であることがわかり、「まさに自組織のミッションと合致している」と感じ、改めて受講して良かったと思いました。 顧客価値を高めるには？ 転職支援の事業に従事しており、今後は中長期の継続利用や複数回利用が重要になってきます。その際、ユーザーの再利用意向やお勧め度といった顧客価値が重要です。しかし、短期業績や短期利益確保のプレッシャーがある中で、なぜ超短期の業績に結びつかないサービス変革にリソースやコストを投じるべきなのかをビジネス的視点で説得する必要があります。そこで、顧客価値とビジネスの接合点を強化し、このスキルを磨きたいと考えています。 再利用促進の具体策は？ さらに、再利用促進が事業にどう影響を与えるかを重視しています。再利用を促進するための具体策を選定する際、その根拠や効果を財務的に説明できるようにしたいと考えています。現在、中長期利用のための企画書を作成中であり、その中で財務根拠や顧客ニーズを含む定量・定性分析を取り入れ、説得力を高める予定です。

学びの方向性は？ 学んだことを振り返る中で、今後の方向性を整理できたことが大きな学びとなりました。データ分析に留まらず、組織の問題解決に向けた示唆を提供し、行動結果をデータで検証するPDCAサイクルの推進に貢献する狙いがあります。 分析スキル向上は？ そのため、まずはデータ分析スキルを実用レベルに引き上げ、第三者から分析を依頼される水準を目指します。これが、データ収集や提案のための足掛かりとなります。 予測と検証は？ さらに、現在仕掛り中のデータ予測の考え方を完成させ、組織内で実践して効果検証を行う予定です。問題解決のステップを実践することで、理解をさらに深める狙いもあります。 プロセス整理は？ また、現状の取り組みを踏まえて、問題解決のプロセスを説明資料に落とし込み、ステップごとの流れを整理することが計画されています。これにより、理論と実践の両面での理解が進むと考えています。 実施計画はどう？ 具体的なスケジュールとしては、まず9月頃までに過去データを用いた効果検証を行い、データ予測の手法を固めます。その後、検証結果をもとに承認を得た上で、10月以降に実施に移ります。実施前には、どのように効果検証を行い、どの基準で判断するかの基準を明確にしておく予定です。

なぜ仮説が必要なの？ 分析においては、単にデータを整理して新しい気づきを提供するだけではなく、自分自身で仮説を立て、その仮説に基づいてどのような分析を行いたいか、また必要なデータは何かを考えることが重要だと学びました。以前は無意識に必要なデータを集めていたこともありましたが、目的を明確にすると分析のアプローチが大きく変わると感じます。同時に、立てた仮説に囚われることなく、他の可能性も公平に検討するスキルを身に付ける必要があると認識しました。 市場と売上の本質は？ また、毎日の売上実績の確認は、単純に前年との比較やKPIの向上を狙うだけでなく、競合他社のマーケット動向や顧客へのアプローチについても視野を広げることが求められます。一社だけではなく、３Cの観点から広く分析することで、データが十分でなくても次の一手を打つための新たな視点が得られると考えています。 データ活用の秘訣は？ 日々の実績やKPIのチェックに加えて、整理したデータをどう活用するか、チャレンジ精神を促す分析やその見せ方を意識することが必要です。競合の市場シェアデータなどを随時入手し、自分の活動が先月や過去と比べてどのように変化しているのかを具体的に確認できると、より実践的な行動変化にもつながると期待しています。

フレームワークの重要性を実感 前期の戦略入門でも感じたことだが、まずはフレームワークや型にはめて物事を考えることの重要性を改めて実感した。分析においてはWhat, Where, Why, Howのステップが基本であり、日々の業務においてもこの点を意識して進める必要があると強く感じた。今週の演習を通じて、これまでの経験や感覚に頼っていたことを再認識したので、今後の学習期間中はこの点を意識して取り組んでいきたい。 大幅に下回る結果を改善するには？ 現在の業務において、前年以上の売り上げを上げている施設や地域がある一方、前年を大幅に下回る施設や地域も存在する。このような場合において、問題や原因を特定し、その要因を探り、どのように改善に繋げていけるかを追求するために、今週の学びを早速活かしていきたいと考えている。 MECEを使った分析の取り組み 今週の学びの一つであるフレームワークを自分のものにするために、現状の業務に適用してみることにした。週次で分析を進めている特定の地域がなぜ前年を下回る結果となっているのかを題材に、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識しながらロジックツリーを活用して分析していきたい。

なぜフレームワークなの？ フレームワークを活用して状況を整理することの重要性を学びました。これまで、3CやSWOT分析についてはある程度理解していましたが、クロスSWOTを実施し、その上で有益な戦略を考えることが、私にとって非常に重要であると気づきました。私はこれまで、戦略を立案する際に具体的な打ち手から考えてしまう傾向がありましたが、その方法を改めるきっかけとなりました。 視座をどう高める？ 今後は、視座を高めて考えることを意識的に行っていきたいと思います。特に、上期の戦略を振り返り、下期の戦略とプランを策定するときには、3CやSWOTとともにクロスSWOT分析を取り入れ、感覚頼りではない基準を持つよう心掛けたいと思います。そして、その理由を明確にし、それを伝えるスキルも磨いていきたいと考えています。 組織でどう活かす？ 学んだフレームワークを自分の組織で活用し、PEST分析や3C、SWOT、クロスSWOTを実施することを計画しています。これがスムーズにできた場合、事業部全体としても考えてみるのも良いかもしれません。また、バリューチェーンについても考慮し、そこから導き出される戦略を上司に伝える機会が次月の初めにありそうです。それに向けて準備を進めていきたいと思います。

思考はどう深まる？ 毎回、自分の思考が浅く、もっと広い視野を持つ必要性を痛感しています。かつて学んだ３Cや４Pのフレームワークは、今回は思うように活用できませんでしたが、仮説思考はデータ分析に限らず、経営戦略やマーケティングなど、様々な分野で常に求められる大切なスキルだと感じています。 偏りをどう避ける？ また、データ分析において外部データを活用する際は、あらかじめ結論を決めて自分に都合の良いデータだけに偏らないよう、常に注意する必要があります。複数の仮説を立て、網羅的な視点を持つことが求められる一方で、これまでの自分の取り組みには網羅性が不足していたのではないかと感じています。今後、販売戦略や方針策定の際には、網羅性やデータの客観性・妥当性、すなわち根拠の質を向上させることで、提案の説得力を高めていきたいと思います。 結果の根拠は？ データ分析にあたっては、まず仮説の網羅性を重視し、文字や図表などを用いて過不足を冷静に判断できるよう努めます。こうした仮説思考は問題解決の場面で非常に有用であり、社内でのディスカッションにも積極的に活かしていきたいと考えています。また、データ分析結果をアウトプットする際は、その目的や使用したデータの根拠を明確に示すことを心がけます。

仮説設定の意義は？ 講座を受講して、データ分析のテクニックを学ぶことができました。しかし、分析そのものはAIに任せることが可能であり、本当に人間に必要とされるのは、データ分析の目的を明確にし、適切な仮説を設定する能力だと実感しました。正解に飛びついてしまいがちな思考停止の傾向を反省し、より良い仮説を見出すために、あきらめずトライ＆エラーを重ねていきたいと考えています。また、当たり前を疑う力や、本質的な課題を見極める力、さらには分類のスキルを養うことの重要性も感じました。これらは次週以降や実践の場で活用していきたいと思います。 内部監査の視点はどう？ 私は内部監査を担当しており、より鋭く価値ある提案ができるよう、今後はさらに良い仮説を立てる努力を重ねるつもりです。自分の考えや視点の狭さに日々反省しながら、「この事実から何が言えるのか」という問いに徹底して向き合っています。 現場改善はどうする？ また、狭い視点に陥らないために、マネジメント視点やクリティカルシンキングを意識するとともに、現場の状況を十分に踏まえた提案ができるよう努めています。具体的には、何が問題なのか、どうすれば現場が改善されるのかをデータを裏付けに、しっかりと整理して提案していきたいと考えています。

分析の本質とは？ 分析とは、物事を分け整理することと、比較対象や基準を設けて比較することの両面が本質だと感じました。また、データ分析の目的や、どの項目をどのような形であたりをつけるのかという入り口の考え方も学べ、基本的な考え方がしっかりと理解できたと実感しています. 将来の分析戦略は？ 今後は、顧客IDを活用して、CRM、Web行動、イベント、購買実績の時系列統合基盤を構築する力を高めるとともに、ビジネスゴールを離脱点や購買シグナルなどの具体的な分析課題に落とし込むスキルを向上させたいです。また、転換率やLTVなどのKPIを定義し、ダッシュボード上でリアルタイムに可視化しながら、閾値やアラートを設計する能力も伸ばしていく必要性を感じました. 実行計画はどう？ 具体的な行動計画としては、まずCRM／MAの構造とAPIについて学び、ダッシュボードの運用や自動連携が自在に行えるレベルまで習熟することを目指します。次に、顧客ID基盤を活用してデータの抽出と整形を行い、分析用CSVを定期的に生成できる仕組みを構築します。さらに、RやPythonを用いた回帰分析やクラスタリングなどの手法を実施し、得られた示唆を速やかに施策へと反映できるサイクルを確立する方針です.