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表 ✕ データ

に関する学び

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数字分析の本質は？ 数字を分析するとき、一つの要素だけでなく、複数の要素を組み合わせて分解することで、新たな視点が得られることがわかりました。分解することで初めて見えるものがあり、実際にデータを操作してみることの重要性を感じました。エクセルで表をダウンロードし、関数や条件付き書式を使って分析することで、数字に隠れた情報も明らかになりました。また、どの要素をどのように分解すればどんな結果が出るのかを予測しながら作業することが、分析の精度向上に繋がると実感しました。 工数分析の効果は？ 具体的には、コールセンターの効率化にこの分析手法を活用したいと思います。応答時間、後処理時間、入電内容、お客様の待ち時間などの観点から、それぞれの業務にかかる工数を数値化できます。これにより、どの業務に多くの工数を費やしているのかを可視化し、効率化の余地がある業務を特定することが可能です。 多角度分析のヒントは？ さらに、コールセンターでは顧客から情報を得るだけでなく、それを様々な角度で分析して新たな顧客獲得のヒントを見つけることができると感じました。こうした情報は営業やマーケティング部門でも必要とされるでしょう。どんな情報が役立つかを部署間で話し合い、共有することが重要です。 新たな要素を探す？ 今後、毎月集計しているお問い合わせ内容や顧客情報を新しい要素で分析してみたいと考えています。これまではカスタマーセンターの視点で集計を行っていましたが、マーケティング部門の視点でどのように数字を分解できるかを検討し、目的に応じた分析を進めていきたいと思います。

分析の基礎を見直すには？ 分析とは、データの要素を整理し、比較対象や基準を設けて比較することです。目的や比較対象が曖昧だと、分析とは言えません。データを漫然と分析し始める前に、その要素を整理し、明確な目的を持って比較することが重要です。 可視化手法の多様化を 分析の結果を効果的に見せるためには、定量データの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方を工夫する必要があります。これまで自己流でデータを可視化してきたこともありますが、さらに多様な手法を学び、見せ方を向上させていきたいと考えています。 採用分析をどう進める？ 採用に関わる分析とその対策については以下のように進めます。まず、分析の目的を明確にし、具体的な比較対象を設定することが重要です。例えば、「前週比での応募者数の変化」や「媒体別、フェーズ別の歩留まり」といった視点で分析を行います。これにより、漠然とした分析を避け、得られる洞察が増します。 データを効果的に可視化 また、データの可視化については、週次データの推移を折れ線グラフで表現したり、部署別の採用状況を棒グラフや円グラフで示すなど、データの特性に合った適切なグラフを使います。こうした方法で、データの傾向や課題がより明確になり、効果的な対策の立案に繋がります。 分析のブラッシュアップ方法 今後、目的を複数設定し、分析のための要素分解や比較対象の再設定（過去3年間や各媒体ごとなど）、統計データの整理、分析手法の見直し、結果の行動変容といった点についても改善を重ね、週次で行う分析をブラッシュアップしていきたいと思います。

なぜ深掘りが重要なのか？ 物事に対して「なぜ」と深く掘り下げる姿勢が大切だと気づきました。データや他人の意見を表面的に捉えることが多かったことに改めて気づかされました。クリティカル・シンキングがなぜ必要なのか。物事の意味を深く考えることが、その本質を捉えることに結び付くのだと実感しました。 ロジックツリーで得られる新しい発想とは？ また、ロジックツリーの考え方を学び、自分の思いつきに頼った方法から離れることができました。課題に対して原因をカテゴリーに分けて掘り下げることで、新しい発想を得られることがあります。今後もこの考え方を活用していきたいと思います。 なぜデータの深掘りが必要なのか？ 具体的には、新商品の企画立案や商品の売上分析の際に役立つと考えています。市場調査や顧客の声を参考にしている中で、データをそのまま受け取ってしまうことがあるため、なぜそのような意見やデータになるのか深掘りする思考を持ち、情報を整理することに努めたいです。また、売上分析では、顧客の感じ方をより深く理解するために「なぜ」を問い続けることで、具体的な施策提案につなげられると考えています。 思考整理の習慣化はどう進める？ 一度学んだからといってすぐに身につくわけではありませんが、まずは日々の考え方の習慣づけから始めて、自分の能力として高めていきたいです。例えば、上司に確認する予定の内容について「なぜそう思ったのか」を考え直し、思考整理を進めます。また、現在の課題や案件にロジックツリーを使い、漏れや重複がないかを確認しながら原因と考察をしていく予定です。

売上報告の数字は何を示す？ ミノルとアキコのカフェはそれぞれ異なるターゲット層を想定しており、その特性を活かした戦略が売上に影響しています。売上報告書（PL）に表れる数字は、ただの数字以上の意味を持ちます。分析する際には、数字からどのような現象が起きているかを読み解く力が必要です。 どこにリソースを注力する？ クライアントとのコンサルティング業務やデータ分析の提案では、ターゲット顧客のニーズを深く理解し、どこにリソースを集中させるべきかを考える力が重要になります。さらに、新しいサービスやプロジェクトを提案する際には、品質とコストのバランスを取ることの大切さを学びました。適切な投資を行うことで顧客満足度を高め、長期的な利益を追求する戦略を立てられるようになります。これらは、経営の意思決定やアドバイスを効果的に行う際にも役立ちます。 どこに価値を見出す？ プロジェクトを始める際には、ターゲット顧客のニーズや好みを詳しく調査し、どこに価値を置くのかを明確にします。プロジェクトの初期段階で効果的な投資先を決定し、価値を最大化する要素に注力する計画を立てます。コスト面では、期待するリターンが高ければ単なるコスト削減ではなく、質を維持する選択も検討します。さらに、コスト分析とROI評価の機会を増やします。チームメンバー間でプロジェクトのコンセプトや提供価値を共有し、プロジェクト目標を一貫して実行できるようにします。クライアントや関係者に提案する際には、顧客体験を軸にした説得力のあるプレゼンテーションを作成し、付加価値を明確に示すことを心掛けます。

データ分解の意味は？ データを多角的に捉えるための分解フレームワークを学びました。このフレームワークでは、①分け方を工夫する、②切り口を変えて考える、③複数の切り口を用いる、④導いた仮説が正しいか自問する、といった思考スキルを活用します。こうした手法により、データを正しく理解し、課題解決へとつなげることが可能になります。また、切り口を検討する際は、目的に沿ってMECEの原則を意識することが重要です。 顧客インサイトはどう？ 現在、タスクチームで顧客インサイトに基づくConfidence活動を担当しています。顧客インサイトは、顧客ニーズの特定や戦略策定において重要な情報資源ですが、膨大なデータと多岐にわたる内容により、情報の整理や可視化に課題を感じています。さらに、目の前の数字や表にとらわれがちで、「そのデータから何を導き出すか」という視点が薄れることで、本質的な課題に辿り着けない可能性もあります。 分解スキルの使い方は？ そこで、今回Week2で学んだ「分解」のスキルを活用し、データ分析に対する心理的ハードルを下げたいと考えています。まずは来月の顧客インサイト分析資料作成に向け、手を動かしてデータを分解することから始めます。その上で、目的に沿った複数の切り口を検討しながら、自分自身で問いを立て、データを深掘りしていきます。表やグラフなども試行し、情報をいかに伝えやすくするか工夫していきます。最終的には、使用した分析手法と見えてきた課題、そこから導かれる解決策を、チームメンバーに分かりやすく説明できるよう整理するつもりです。

ロジックで課題は見える？ ロジックツリーを用いることで、曖昧だった課題や問題が階層分解や変数の使用を通じて、より明確に整理できると実感しました。また、ZoomなどのWeb会議の場で、ロジックツリーを活用しながら板書を行うことで、参加者が意見を出しやすい環境を作り出せることに気づきました。 損切りはどうすべき？ サンクコストに関しては、新しい投資手段において、損失が出た場合の「損をしたくない」という心理的なバイアスが損切りを遅らせることがあると感じました。投資した株が収益性を見込めないのであれば、速やかに損切りを行い、収益性が期待できる他の株式に投資することの重要性を再認識しました。 データ選びの秘訣は？ 以前、あるAI専業企業の方とお話しした際に「AIに入力するデータが現場の課題に適していないと、どれほど優れたAIであっても成果は上がらない。データ選定には全体の7割ほどの時間が必要」との意見を伺いました。この時、授業で学んだMECEや定量分析、ロジックツリーの重要性を実感しました。今後、工場内での課題解決を目指すAIのデータ選定にも、この知識を活用したいと思います。また、工場での品質管理の発表においても、ロジックツリーやMECEの考え方を活用して資料を作成したいと考えています。 競馬・テニスはどう活かす？ また、競馬の予想にもロジックツリーや定量分析を活用したいと思っています。さらに、趣味の硬式テニスの大会後には、クラブの反省会でMECEなどの手法を取り入れられたら効果的だと感じています。

比較方法って何だろ？ 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か？ 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう？ 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える？ 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

目的は何でしょうか？ 今回の講義を通して、まず目的を明確にすることの大切さや、その目的に沿って適切な情報を集めること、そしてデータを加工し比較することで初めて分析が成立するという基本的な考え方を学びました。 難問の比較ってどう？ また、難しいテーマの比較においては、直接的な比較だけでなく間接的なアプローチも可能であり、柔軟な考え方が求められると実感しました。特に、愛の価値の算出方法に触れた際は、自分の考えの枠を超える新たな視点に出会い、非常に勉強になりました。そして、これまで耳にしていた「Apple to Apple」という言葉の意味を実体験に基づいて理解することができ、当時の意図にハッとする瞬間がありました。加えて、どのデータが適切かという判断には個人差があることを実感し、さらなる経験の積み重ねが重要だと感じました。 学びはどう活かす？ 今回の学びは、商品の販売企画やプロモーション活動にも役立つと考えています。実際、講義を受けた後からは、販売企画の場面で比較を意識するようになり、データ分析を通じて「新しいことがわかる楽しさ」を感じ始めています。 数字以外の視点は？ さらに、来週からは数字以外の情報を分析する予定であり、どのような視点で分析を進めるのかが楽しみです。また、得られた情報を効果的に伝える方法についても興味があります。グラフや表、あるいは絵など、さまざまな手法がどのように利用されているのか、また絵を用いる場合にはどのようなアイデアが生み出されるのか、実際に皆さんのお話を聞いてみたいと思います。

新たな発想は？ 視点、視座、視野というワークを通じて、アイデアを広げる具体的なステップを学びました。各ステップで軸をずらし、視点を変えることで異なる可能性を引き出すアプローチは、短い時間でも新たな発想の扉を開く手法だと感じました。 批判的思考はどう？ また、クリティカルシンキングという批判的思考法について学びました。一人でもテクニックを身につけることで、これまで経験してこなかった視点や発想に気づける点、そして周囲の意見を取り入れる大切さを再認識しました。この知見は、分析レポートの作成やデータの取り扱い、施策検討の場面で活かせると感じています。 レポートは分かる？ 特に、分析レポートにおいては、読み手がアナリストだけでなく、企画者や経営層といった幅広い層であることを意識する必要があります。事実だけでなく、結果指標や売上といった視点でまとめるプロセスが、より分かりやすいレポーティングにつながると実感しました。 顧客体験を考える？ また、企画者の意図や、提供するサービスがどのように顧客体験を改善するかを検討する際にも、今回学んだ視点の切り替えや多角的なアプローチは大いに役立つと考えています。 情報の真実は？ そして、日々新聞や書籍などから情報を得る際には、事実と意見を明確に区別しながら、批判的な視点で読み解くことが重要だと感じています。題材を自分ごとに捉え、ベースとなる軸や書き手の意図を考慮しながら、自分なりの表現にまとめることで、本当に伝えたいことは何かを見極めることができると考えています。

week5の難しさは？ week4までは「自分の伝えたいことを考え抜く」ことの大切さを学びましたが、week5では大量のデータの中から本当に伝えるべき内容を見極める難しさを実感しました。 どう説得力を作る？ また、説得力を高めるためには、次の①～③のサイクルを回すことが重要だと感じました。まず①、伝えたい思いを表現する前に、その背景をさまざまに想像します。次に②、その思いがデータによって裏付けられているかを確認し、さらに③、根拠が不足している場合には追加のデータを集めます。こうした手法により、単に閃きに頼るのではなく、しっかりと時間をかけることで、より良い成果が得られると自信が持てました。 サイクルの意義は？ ①～③のサイクルをしっかりと回せば、客観的な調査結果や説得力のある行動が浮かび上がり、未知の領域にも効果的にアプローチできると感じています。 大テーマの捉え方は？ また、想像するのが難しい大きなテーマに対しても、この手法は効果を発揮します。たとえば、新たなビジネス展開において、どの分野や顧客をターゲットにするか、どのようなアプローチが有効かを見極める場合などです。 計画への活かし方は？ ただし、十分な時間をかける必要がある分、定常業務にそのまま適用するのは難しいと考えています。年度方針や中期計画など、じっくり取り組む必要がある場面で活用するのが最適だと思います。現在、今期の計画に取り組むタイミングであり、この学びをしっかりと活かしたいと感じています。

顧客視点が重要なのはなぜ？ 差別化戦略を考える際には、競合にばかり気を取られず、まず顧客の視点に立つことが重要だと感じます。差別化戦略において「選択と集中」は大切ですが、同時に複数の施策を実行できれば競争力はさらに高まります。環境は常に変化するため、自社の強みも定期的に見直すことが必要です。しかし、特定の強みで大規模な成功を収めた場合、方向転換は難しく、そうした課題に対応できていない企業も多いのではないでしょうか。 海外での専門性はどう活かす？ ITベンダーとして国内外で仕事をしていると、国内では顧客の要望に柔軟に対応しますが、海外では専門性がないと認められません。実際には、複数のIT技術を扱うといっても、全てを深く学ぶことは難しく、場合によっては表面的な対応に終わってしまうことがあります。また、若手社員が勉強しても、次の仕事では別のことを任されると思うと、学ぶ意欲を維持しにくく、成長を実感できないことがあるようです。企業も専門性を重視し、業務を外注することで、社内で一貫した比較や統合を行うように変わってほしいですね。私は、そのような姿勢を企業に対し提案していきたいと考えています。 自身の専門性をどう高める？ 幅広く知識を習得しつつ、自分が得意とするAIやデータ分析、ソフトウェア工学の分野では積極的に情報発信を行い、自身の専門性をアピールしています。例えば、2月9日にはAIエージェントについて、2月10日にはGraphRAGについての発表を予定しており、これを確実に実施したいと考えています。

明確なメッセージの設定 スライド作成において重要なポイントは、以下の通りです。 まず、伝えたいことを明確にすることが最も重要です。誰に何を伝えたいのかをしっかりと定め、それを基にスライドを構成します。また、フォントや色、アイコンは効果的に使用し、視覚的な印象を強化します。 誰にでも伝わる視覚表現 さらに、グラフはデータや表現内容に応じて適切なものを選び、一目でわかるように作成します。相手に考えさせるスライドではなく、誰もが読んですぐに理解できるものを目指します。 課題解決のためのステップ 営業で抱えている課題を解決するためのプレゼン資料を作成する場合、まず現状の課題を明確にし、将来的なゴールを設定します。その上で、ゴールを達成するための施策やツール導入を順序立ててスライドにまとめます。こうすることで、抽象的な内容を避け、具体的な数値を用いたグラフも織り交ぜることが求められます。 データ収集と構成の順序づけ 最初に現状把握を行い、課題認識をすることが必要です。これには、課題に関連するデータの収集が含まれます。スライドの組み立てにあたっては、まずこの提案で何を伝えたいのかを明確にし、それを基に順序立てて構成します。伝えたい内容が明瞭に伝わるよう、グラフやアイコンを適宜活用しながら作成を進めます。 フィードバックを活かすには？ 最後に、完成したスライドを評価してもらう機会を設けます。部内などのフィードバックを受けることで、より洗練された資料を完成させることができます。