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表 ✕ データ

に関する学び

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目的を明確にする重要性は？ 目的を明確にすることと、正しい比較を行うことは非常に重要です。動画の例では、提示された数字をそのまま信じてしまう場面がありましたが、実際のビジネスシーンでも同様の例は多いと感じます。そもそも、その数字は何のために存在するのか？どのような基準で比較しているのか？比較の手法や数字の計算、抽出方法は正しいのか？データの精度や信頼性も重要です。AIの助言を受けて、身近な実例として新聞のチラシやテレビショッピングに出る数字を見て、何を示しているのか粘り強く理解していきたいと思います。例えば、「当社比」とは一体何を指しているのか？私の両親もそのまま鵜呑みにしているようなので、注意したいところです。 戦略経理とは何か？ 経理に関しては、記帳や財務諸表作成がAIや外注で可能になると考えています。ただ、仕訳を行い記帳している際に「不思議だ」と思う点があり、そこを深堀りすることで経費や売上を分析し、会社全体が利用できるデータにすることができるのではないかと考えています。「戦略総務」や「戦略人事」という言葉を聞いたことがありますが、「戦略経理」という考え方もあって良いのではないかと感じます。 データ・ドリブン経営をどう進める？ 意思決定にはデータの利用が不可欠です。データ・ドリブン経営という言葉が以前からありますが、そもそもデータに基づかない経営が存在するかという疑問が湧きました。実際の現場では感覚や感情に基づく経営が主流でしたが、私が関与する場面ではデータに基づいた意思決定を推進していきたいです。 仕事の目的を再確認する重要性 業務全般において、目的を明確にすることが重要です。これまでの仕事の中で、議事録作成などの業務において何のために行うのかという明確な目的がなかったため、非効率的となっていました。しかし、目的を明確にすることで効率的に正しい結果を得られるようになることを意識したいと思います。 転職活動で心掛けることは？ 現在、転職活動中で新しい職場を探している中、今後の行動指針として、意思決定に際しては必ず数字の裏付けを吟味すること、目的の明確化を徹底することを心掛けたいです。また、以前に読んだ本や少しかじった統計検定の内容と重なるところが多いことから、統計学を一度学び直したいと考えています。

原因分析のポイントは？ 「why：原因を分析」という問題解決のステップについて学び、実際の業務に活用するためのヒントを得ることができました。原因分析では、問題がなぜ発生したのかデータを基に追及し、原因が特定できた後に解決策を検討するという流れを確認しました。 プロセス分解の極意は？ この授業で得た学びは主に2点あります。まずは、データをプロセスに分けて考える方法です。課題では、ウェブサイトの広告表示から体験レッスンへの申込に至る一連のプロセス（広告表示→広告クリック→申込）の各段階のデータを比較し、同じ経路を辿った中でどこで数値が落ちているかを検証しました。比較する際は、各プロセスの分母が異なるため、率で示す点が重要です。率が低いプロセスに問題があると考え、具体的な原因を探る有効な手法だと実感しました。この方法により、どこから改善に取り組めばよいのかが明確になり、必要なデータの選定も容易になると感じました。 原因思考の広がりは？ 次に、原因を考える際は思考の幅を広げる必要があると学びました。フレームワークの一つとして、対概念という視点を活用する方法があります。たとえば、「自社の戦略に原因がある」と「自社の戦略以外の要素に問題がある」という二つの視点から原因を考えることで、一方向への固執を避けることができます。この手法は、原因の決め打ちを防止するのに非常に有効だと感じました。 遅延の要因は？ 実際の業務で、業務の遅れが他部署に影響を与えている場合、まずはその業務を複数のプロセスに分解し、どの段階でボトルネックが発生しているのか、数字を元に比較することが有効だと考えます。原因追求においては、MECEの考え方も必要不可欠です。さらに、原因に関わる要素が明らかになったら、それ以外の可能性も併せて検討することで、一面的な見方に陥らずに対策を練ることができると実感しました。 学びをどう今後活かす？ この学びからは、事象には必ずプロセスが存在し、分解して比較することで原因を特定できること、そしてよい事例についてもプロセスの整理が応用可能であることを改めて確認しました。今後は、問題だけでなく成功事例にもプロセスの視点からアプローチし、より幅広い視野で原因と対策を考えられるよう努めていきたいと思います。

課題の出発点は？ 仕事で求められる課題に取り組むには、まず「問い」を明確にすることが大切です。問いがはっきりしていないと、自分だけでなく関係者全員の考えの方向性が揃わず、答えを見つけるのが難しくなります。また、問いが大きすぎると、思考が広がりすぎてしまうため、適切に絞り込む必要があります。 課題の見方は？ 問いを明確にするためには、まず課題そのものを正しく把握することが求められます。直感的なイメージだけでは、思い込みや偏った視点が働くことがあるため、利用者、経営者、担当者、競合者、上司、部下など、さまざまな具体的視点から課題を見ると、新たな糸口が見つかりやすくなります。さらに、関係するデータをもれなく、ダブりなく分析することも、新たな視点に繋がります。 答えは見えてる？ その結果、たとえ明確な像が浮かばなくても、問題に対して「解」がなかったという答えが得られる場合もあります。問いに取り組む際には、横道にそれず、関係者全体の時間を無駄にしないよう、最初に示した方向性に沿って答えを求めることが重要です。 事例から何学ぶ？ 具体的な事例として、郵送検診の受診者数改善の取り組みを考えます。これまでは、受診者が一般に理解しやすい案内文を作成するため、他の医療機関の文例を参考にするのみで、データ分析に基づいたアプローチは行われていませんでした。今後は、受診者の年齢層や性別、その他の属性をしっかりと分析し、アプローチすべき対象を明確にした案内文を作成することが求められます。案内の方向性が定まった段階で、同僚からの意見も取り入れながらプランを練っていきます。 伝える工夫は？ また、成果につながるアウトプットには、何を伝えたいのか目的を明確にし、主語や述語をはっきりさせることが重要です。説明の組み立ては、結論、目的、理由の順で整理し、状況分析には適切な表やグラフを利用するなど、情報の流れや優先順位にも配慮する必要があります。 今後の課題は？ 最後に、「問い」を明確にすることの重要性や、その際の制約について具体的に理解できる文章になっている点は評価できます。さらに、問いを絞り込む具体的な手法や、異なる視点を活用した経験に基づく考察を加えることで、理解が一層深まることを期待しています。

複数仮説をどう活用する？ 仮説を考える際には、「複数の仮説を立てること」や「仮説同士に網羅性を持たせること」が重要です。その上で、仮説を検証するために必然的にデータを収集することが求められます。ケースの解説では「3C」「4P」が挙げられており、私が考えたケースの回答も結果として「4P」の視点に近かったですが、意識的に「4P」から発想したわけではありませんでした。どの場面でどのフレームワークを使用するべきか、まだ身についていないと感じましたので、今後はフレームワークを有効に使えるようにしたいです。 データ収集のポイントは？ データ収集の際にも、仮説を持った上で臨むことが重要だと再認識しました。例えば、故障対応の増加で残業が増えているという問題に対して、「昨年と今年の故障件数」の比較ではなく、「1件あたりの対応時間」を比較する方が良いという解説を受けて、その認識が強まりました。 日常業務での仮説と分析 仮説を考え、必要なデータを収集し、分析することは日常業務のあらゆる場面で必要です。具体的には、「毎月の財務諸表の比較分析」、「毎月の営業活動の振り返り」、「毎週のユーザー数の動向分析（新規獲得率、解約率、更新率）」などが挙げられます。 中長期的視点での活用法 また、中長期的な視点を持つ業務では、年間の目標設定やその達成に向けての方法を考える際、中期的なビジョンを考える際に、フレームワークの活用が有効です。特に中長期的な視点では、その活用をより一層進めていきたいと思います。 データ自動化とフレームワーク整理 日常業務で必要なデータ収集は現時点では自動化されていますが、収集されたデータに漏れがないか、今一度チェックすることが大切です。また、仮説を立てる際にはフレームワークの活用が有効と感じていますが、どの場面でどのフレームワークが有効かを一度整理したいと思います。そのために、フレームワーク集の書籍を手元に置いておく、もしくはChatGPTにどのフレームワークを使うかを尋ねるという方法も考えています。 独自視点はどう持つ？ ただし、フレームワークに頼りきりになると内容が似たり寄ったりになりがちですので、常に独自の視点がないかを意識していきたいと思います。

グラフの読み方は？ ■グラフの解釈と仮説の立て方 グラフを用いる際は、まず読み取りたい内容に合わせて最適な形式を選びましょう。グラフを観察する前に予測を立てることで、分析の方向性を明確にします。分析方法には、特徴的な部分を注目したり、複数のデータを比較して差異を見つけるなどのアプローチがあります。この過程で、解釈と仮説を同時に立てると効果的です。 R&Dチームの成果をビジュアル化する際には、チーム別に成果物の数をヒストグラムにし、偏りや詰まりを確認しましょう。この情報を基に各チームへのフィードバックを行い、改善につなげます。 データ表現の工夫は？ ■ビジュアル化のヒント データビジュアル化では、代表値や散らばりに着目します。代表値の設定においては、データに応じて使い分けが重要です。 - 単純平均は、データ全体の総和をデータ数で割る方法で一般的に多く用いられます。 - 加重平均は、影響力の異なるデータに重み付けを行って平均を取る方法です。 - 幾何平均は、主に変化率や比率を扱う際に使用されます。 - 中央値は、外れ値に影響されにくいため、データの中心を把握する際に便利です。 さらに、散らばりを把握するためには標準偏差を用います。標準偏差はデータのばらつきを測る指標で、値が大きいほどばらつきも大きいことを示します。大きく逸脱したデータは重要なポイントかもしれないため、注意が必要です。 データが正規分布に近い場合、95%のデータが標準偏差の2倍以内に収まるとされています。この特性を活用して標準偏差を逆算する方法もあります。 最後に、プロジェクト参加者の満足度を測る際には、参加期間に応じた重みづけを行って加重平均を計算し、その結果を適切なグラフで示すことで満足度の傾向をわかりやすく伝えられます。 仮説検証の流れは？ ■解釈と仮説の流れ まず、チームごとに成果物を数え、それを表にして視覚化します。次に、そのデータから予測を立て、詳細な解釈を行った上で仮説を形成します。この仮説をチームにフィードバックし、インタビューなどを通じて実態と照らし合わせることで、仮説を検証します。これにより、チームやプロジェクトのさらなる改善へと導くことができます。

単純平均の落とし穴は？ 単純平均は、ばらつきを見えにくくし、また外れ値により大きく値がぶれる可能性があります。そのため、何が適切な代表値であるかを十分に考慮した上で、比較や分析に臨むことが大切です。 標準偏差で何が分かる？ 標準偏差に関しては、波の大小をイメージすることで、そこから導き出せる情報がわかりやすくなります。これにより、平均だけでは捉えきれないデータの分布の実態を理解しやすくなります。 年齢層の違いを把握するには？ 具体的なデータセットを例に挙げると、例えば、ある組織の従業員の平均年齢が38歳の場合、全体は大まかに新卒5年未満、30代後半～40代初頭、60歳前後という３グループに分けることができます。単純な平均値だけではこれらの年齢層のばらつきを正確に反映できませんが、標準偏差を合わせて求めることで、年齢層の多様性をより具体的に把握し、組織の魅力としてアピールする材料とすることが可能です。 外れ値の影響は？ また、外れ値がビジネス上の意思決定にどのように影響を与えるかという視点も重要です。たとえば、顧客ごとの売上金額を分析する際、1％程度の大口顧客の存在が全体の平均を引き上げてしまうと、実際の単価水準が正しく把握できなくなります。単純平均のみを頼りにすると、実態との差を見誤り、競合との比較でも課題が見えづらく、適切な方策に結び付けることが難しくなります。 多角的分析は有効？ このような背景から、単に平均を算出するだけでなく、加重平均や中央値、そして標準偏差を併用することで、データのばらつきを把握し、その意味するところを考察する姿勢が重要だと改めて感じました。年度末のまとめや次年度への申し送りの際にも、前年や前々年との比較を行い、伸び率や減少率を幾何平均で求めるなど、より多角的な視点でデータを分析することが求められます。 データの可視化は？ 計算式の意味を完全に理解していない部分もありますが、情報やデータが揃っているなら、まずは標準偏差を算出して、その意味合いを考えることから始めると良いでしょう。数字をただ並べた表だけでなく、ヒストグラムなどを用いてばらつきを可視化することが、まず第一歩だと感じています。

代表値は何を示す？ データ分析においては、代表値や標準偏差といった基本指標を正しく理解し活用することが大変重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に合わせた使い分けによって、より正確に傾向を読み取ることが可能となります。なお、実際の業務では最頻値を確認する場面もあるため、必要に応じて取り入れることが望ましいです。 集約手法の選び方は？ また、データの集約方法にはさまざまな手法が存在し、誤った方法を用いると解釈や意思決定にズレが生じる可能性があります。そのため、常に目的に合ったアプローチを意識し、適切な手法を選択することが重要です。さらに、データのビジュアル化では、表現方法を工夫することで数字だけでは気づきにくい傾向を視覚的に捉えることができるため、状況に応じた最適な手法の選択が求められます。 ダッシュボードはどう使う？ 施策の効果検証や日々の数値を確認するためのダッシュボードの作成・管理は、私の業務において大変重要な役割を担っています。これまでも代表値の使い分けやデータのビジュアル化について意識してきましたが、今回の学習を通じて基礎部分を再確認することができ、より適切な方法を用いる必要性を実感しました。特に、ダッシュボードは自分だけでなくチームのメンバーも活用するため、見せ方や解釈しやすさに細心の注意を払っています。 新たな平均法は？ これまであまり使用してこなかった加重平均や幾何平均についても、現在扱っているデータに適用できる場面を意識的に探していきたいと考えています。既存のデータを例に、新たな視点での分析に取り組むことで、今まで見逃していた傾向やパターンを見出せる可能性があるため、さまざまな集約方法を試し、状況に合わせた最適な手法を選択できるよう努力したいと思います。 グラフ表現の意味は？ ビジュアル化に関しては、単にグラフを選ぶのではなく、なぜその形式が適切なのかという明確な意図を持って活用することが大切です。さらに、同じ種類のグラフであっても、表示する項目数や内容によって可読性や伝達力が大きく変化するため、見せ方の工夫や調整にも十分な注意を払っています。

分析の目的は何？ 分析の本質は比較にあると実感しています。何のために分析を行うのか、もう一度立ち返り、プロセス、視点、アプローチを意識することが大切です。複数の仮説を立て、様々な切り口から問題にアプローチすることで、見落としがちな問題点も網羅することができると感じます。 データ分布はどうなって？ 全体像を把握するには代表値の比較が有効ですが、同時にデータの分布がどのようになっているかもしっかりと確認する必要があります。抜け漏れがないか、条件反射に頼らずに注意深くチェックすることが肝心です。また、標準偏差の変動は、株のボラリティに似た感覚で捉えています。 検証の手順は？ 仮説は何度も繰り返して検証すべきで、すぐに答えを出さず、切り口に抜け漏れがないかを再点検することが重要です。問題点を明確にするためにはデータを見える化することが効果的で、これによって次のアクションやステップを取りやすくなります。データの判断目的やその見せ方にも気を配る必要があると感じます。 打ち手の成果は？ 特に、ある動画で打ち手の費用対効果について触れられていたことが印象的でした。これまで「どの打ち手を優先するか」が重要だとは考えていましたが、実際にその打ち手を実施した際のリターンまで考えるという視点は、私自身の経験上、一度も考えたことがありませんでした。ファイナンスの考え方であり、その入り口ともなる新たな発見に、深く感謝しています。 時間の使い方は？ また、他の社員より明らかに時間を要している業務があると感じています。正直なところ、その業務が自分に向いていなかったり心理的に好ましくなかったために、時間がかかると言い訳をしていた自分がいました。しかし、他者との比較を通して、行動前の準備段階で何か問題があるのか、結論から逆算するなど、対策案の仮説やシミュレーションを実際に試している最中です。 改善策はどうする？ 現状をしっかりと把握し、問題点を見つけるとともに、どのような状態にすべきかを工程を逆算しながら検証しています。苦手な業務の改善につなげるため、うまくいかなかった場合はさらなる仮説を立て、柔軟に対応していくつもりです。

あるべき姿って何？ 今までは「あるべき姿」を、漠然と「ありたい姿」と「正しい状態」の二つの意味で使い分けずに運用していたことに気づきました。しかし、その区別を認識したことが今後の分析にどのような影響を与えるのか、正直なところ分かりません。今後その機会が訪れるのか疑問に感じています。 また、あるべき姿として何を設定するかを考えた時、以前はただ漠然と「こうなればいいな」と思う程度で、例えば急降下するグラフの曲線が鈍化すればよいという認識に留まっていました。今後は、より定量的に表現できる方法を検討していきたいと考えています。 早帰りは何故？ 人の管理において、業務終了時間が18時であるところ、早帰りが認められている場合、退社が17時になると、早帰りする人は17時前に業務終了の準備に取り掛かり、17時ちょうどに退出するケースも出てきます。そのため、17時前のお客様からの問い合わせに十分に対応できず、お待たせしてしまう場面があるのです。 解決へ向かう道は？ この課題を関係者間で合意のもと解決するためには、現状として17時前に何人が業務を離れているのか、またその時間帯にどの程度の問い合わせが発生しているのか、そしてその問い合わせにどの程度対応できれば問題ないのかといった、正しい状態を定量的に示す必要があります。これを踏まえ、現状を関係者間で共有し、合意形成を行った上で、解決手段を検討していきたいと思います。 まずは現状分析として、以下の点を把握する必要があります。 ① 17時前の人数 ② 17時後の人数 ③ ①と②の差から算出される早帰り人数（すなわち、17時前における作業可能人数の減少） これらのデータや、該当する時間帯の問い合わせ件数を数週間にわたり収集し、現状を明確にします。その上で、現状と理想の正しい状態が何かを議論し、あるべき姿を決定します。そして初めて、どのように問題を解決するか（how）の議論に入ることができると考えています。 これまでは、関係者間で現状のすり合わせを十分に行わずに解決策（how）のみを議論していた点を反省し、今後は一歩ずつ着実にステップを踏んで進めていきたいと思います。

情報を分解する重要性は？ 情報を分解することによって、情報の解像度が向上します。データを加工するときには、以下の点に注意すると良いです。 まず、与えられた表をそのまま見るのではなく、全体を把握するために自分で欄を増やす工夫をしましょう。さらに、絶対値だけでなく相対値も見ることが重要です（比率に注目する）。数字はグラフにできると、その情報の威力が増します。「眼に仕事をさせる」ことがポイントです。 データの区切り方で何が変わる？ データをどのように区切るかによって、解釈が変わってきます。刻み幅によって、分布の見え方が変わるため、どのような分け方が良いかをいくつか試行錯誤する習慣を身につけることが大切です。どのくらいの刻み幅にすれば良いかだけでなく、どのように区切ると意味を持つかを仮説として考えることが重要です。また、分解の際には多様な切り口を考えてみることが必要です。ある切り口では特徴的な傾向が見えなくても、別の切り口では見えることがあるため、複数の切り口で分解してみることが有益です。 まずは「全体」を定義することが重要です。 セミナー結果の詳細分析法は？ セミナーや研修の参加者アンケートの結果を分析する際には、表面的な結果だけではなく、"when"、"who"、"how"など、多くの切り口から分解して内訳をしっかり確認します。2つ目、3つ目の傾向がないか意識しながらデータ分析を行うことが求められます。 業務報告はどう改善すべき？ 月次の業務報告作成の際には、集計したデータをグラフ化し、表の状態では見えなかった傾向がないかを確認するようにします。データをどこで区切るか、どのように切ると意味を持つ切り方になるかを仮説立てて試してみることが大切です。 今年度のセミナー内容を企画・提案する際には、過去数年分のテーマと参加者アンケート結果を比較して、どのようなテーマがどの属性の参加者に反応が良いのかを分析します。その結果をもとに、今年度の企画案を作成します。また、業務報告を作成する際には、これまで毎月固定の項目の傾向分析・報告だけを行っていましたが、次月以降は新たな切り口での分析を1つ以上追加して報告する予定です。

会議で何が決まる？ 多くの企業では、期初会議などの場で新しい施策や目標が掲げられることが多いですが、捨てる方針や優先順位を明確にする発表は稀です。この結果、部下が優先順位を把握できずに困惑することがあります。上司は客観的な視点やデータをもとに、明確な指示と評価基準を設定し、追跡評価を行う必要があります。 視点の根拠は？ 客観的視点を提示すると以下のようになります： 数字の背景は？ 1. **単位時間あたりの利益率** 販売活動に関する業務では分かりやすいですが、カスタマーサービス（CS）向上や開発業務では試算方法を考慮する必要があります。 2. **顧客（企業）の成長、将来性** 利益だけでなく、その業界や取り扱い製品の伸び率を判断材料にします。 3. **企業文化やキャラクター** 良好な企業文化を持つ顧客とは関係を継続しますが、そうでない場合は時間や精神的負担を考慮し、関係を見直す必要があります。 業務選定の理由は？ 医療機器の取り扱い業務においても優先順位の検討が重要です。具体的には以下の場面で検討が求められます： 販売支援の必要は？ 1. **販売支援** 臨床的なサポートが期待される装置プレゼンテーションやデモンストレーションは、営業推進部で完結できるような仕組みや教育を整備します。 学会支援の意義は？ 2. **学術活動** 学会発表支援や実験サポートにおいては、顧客のキャラクターや将来性、そして企業としてのメリットを考慮し、優先順位を付けます。さらに、有償化を検討します。 説明方法はどうする？ 3. **取扱説明** 製品装置が多様であるため、無差別曲線を利用してサービスとアプリケーションでバランスを取り、組織や役割を明確にします。これにより、社員の理解を得るとともに、顧客にも説明し納得してもらうことを目指します。例えば、取扱説明の影響が少ない装置には教育を行い、合格者にはバッチを提供するなどの工夫をしています。 効果はどのくらい？ これらのプロセスを通じて、業務の効率化と顧客満足度の向上を図ります。

なぜプロセスを分解する？ WEEK05「原因を探索する」では、まず一連のプロセスを分解して、各段階の転換（例：表示からクリック、クリックから体験レッスンへの導線）について整理する手法が紹介されていました。次に、問題の原因を探るために、企業戦略だけでなくそれ以外の要因も視野に入れる「対概念」の考え方が示され、幅広い視点での分析が求められていることが分かりました。 どうして要因に注目する？ また、原因探索の際には、コストやスピード、意思疎通といった項目を重要度に基づいて重み付けし、最もインパクトのある要因に注力することが提案されています。さらに、少ない工数でかつリスクを抑えて改善を実施できるA/Bテストによるランダム化比較実験の実施方法も取り上げられ、実践的なアプローチとして評価されていました。加えて、ファネル分析により、ユーザーの行動プロセスを段階ごとに可視化し、どこでユーザーが離脱しているのかを実数と比率の両面から明らかにする手法も理解できました。 この事例はどう見る？ 一方で、筆者自身が携わる自動車部品メーカーの事例では、採用ファネル管理表の作成が依頼されながらも、実際の元データが分散・乱雑な状態にある現状が語られていました。採用プロセスの各段階（応募者数、書類選考、面接、内定）の実数と割合を把握し、Excelやグラフ化ツールを使って直感的に状況を捉え、進捗管理やボトルネックの特定、採用プロセス全体の効率化と品質向上を目指すという目的が明確にされています。 なぜデータ整備が必要？ そのため、まずは不要なデータの削除、重複データの統合、欠損データの処理、書式や値の統一など、元データの整備に着手する必要があります。加えて、着手前には「なぜ採用ファネル管理表が必要か」を改めて検討し、採用業務全体に問題がないか、他の角度から問題が発生していないかを確認する重要性が強調されていました。 分析の重要性は何？ 今回の学びを通して、分析の基本プロセスである「what, where, why, how」を行き来しながら、各ステップにしっかり向き合うことの重要性を改めて認識することができました。