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本 ✕ データ

に関する学び

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問題解決の基本ステップは？ 問題解決は段階的に考えることが重要です。まずは「What」として、何が問題なのかを明確にし、あるべき姿と現状を把握し、これについて周囲と合意を取ります。「Where」では問題がどこにあるのかを特定し、「Why」ではなぜその問題が起きているのかを分析します。そして「How」では、問題をどのように解決するかを考えます。 ロジックツリーで何が変わる？ ロジックツリー（MECE：もれなく・だぶりなく）は、問題を解決する際のWhere、Why、Howの各段階で有効に活用できることがわかりました。これを様々なシーンで使えるように、もっと積極的に取り入れていきたいと考えています。 問題をどう分解するか？ 問題を分解する方法には、層別分解と変数分解（掛け算）の2つがあります。これまで意識して使っていなかったので、状況に応じてこれらの方法をうまく引き出せるようにしたいです。 共通認識をどう持つ？ 計画やあるべき姿が明示されていないケースが多くあります。このため、まずロジックツリーを使って問題を以下のように切り分け、可視化し共通認識を持つことが大切です。解決策を提案する際にも、すぐに実現可能なことだけでなく、様々な解決案を考慮し、長期的に良い方向に進むための基礎となる資料を作成していきたいです。 MECEをどう活用する？ また、数値データでない分析においてはMECEを意識し、作業に取り掛かる前にWhatやWhereに時間をかけることが重要です。変数分解も選択肢として考慮し、「分析の本質は比較であり、意思決定のためのものである」という点を忘れずに実践していきます。今後は部下に教えることも視野に入れ、データを整理しながら作業するように心がけたいと思います。

スライドで伝わるのは？ 伝えたいメッセージをより明確かつ論理的に伝えるために、グラフなどを効果的に使ったスライド作成の重要性について学びました。円グラフ、棒グラフ、帯グラフ、折れ線グラフなど、各グラフにはさまざまな長所があるため、それぞれの特徴をよく理解したうえで活用し、受け手に伝えたいことが一目で理解できるような資料にする必要があります。 フォント選びはどう？ フォントについても、堅さや柔らかさ、標準的なものなどがあり、TPOに応じて使い分けることが大切です。職場では游ゴシックが基本書体となっており、フォントを変える機会は少ないですが、日常で目にするフォントを意識し、この広告がどういった効果を狙っているのか考えながら見ることで、新たな視点が得られそうです。 配置と視線はどう？ スライド作成では、読み手の視線を配慮しながらメッセージとデータがしっかりリンクする配置が求められます。これまではメッセージとの関係性にあまり注意を払っていなかったため、今後は注意して取り組みたいと思っています。 文章と会議資料は？ 文章作成に関しては、特にメールでは読み手に開封してもらえるような件名を意識し、最後まで読み通してもらえるような文章構成を心掛ける必要があると改めて認識しました。また、会議や業務用資料作成では、読み手のストレスを軽減し、理解しやすい内容にすることが求められています。特に重要なメッセージを明確にし、それを支える論拠を表やグラフで表現することが大切です。 資料の見直しは？ 今後の課題として、評価面談で使用する資料を丁寧に作成し、これまで作成した研修資料のメッセージと内容が合致しているか確認し、ずれている部分があれば修正していく必要があります。

アンケート変更の必要は？ 自社サービスのユーザー向けに定期的に開催しているイベントでのアンケートについては、これまで項目を変更せずに実施してきました。項目変更を行うと比較が難しくなると考えたためです。今後は、アンケート内容に本当に変更の必要があるのか、改めて問い直しながら検討していきたいと思います。 インタビュー内容は羅列になる？ ユーザーインタビューでは、インタビュー後の記事化において、質問内容と返答が単なる羅列になりがちな点を改善する必要を感じました。コーディングを実施することで、情報の分析がしやすくなるとともに、他者へ伝わりやすいアウトプットにつながると考えています。まだ試行段階ですが、各担当者と意見交換の場を設け、特にインタビューに関しては、こちらが意識してヒアリングしないと暗黙知を引き出せないため、事前に質問項目に組み込むか、必須項目としてルールを決めることにしています。 定性定量の違いは何？ また、今回の取り組みで、解決策を前提に課題を定義しないという考え方や、分析データの収集方法には定量分析と定性分析の2種類があることを認識しました。定性分析は、感情など数値化や可視化が難しい情報の解析に適しており、暗黙知と形式知の両面を理解することが大切です。暗黙知については、こちらから意識して引き出す必要があると感じています。 課題設定はどう見直す？ これまで、課題は解決策をあらかじめ想定したうえで捉えていたため、今回の「解決策ありきで課題を定義しない」という視点は大きな気づきとなりました。定性分析の難しさを実感しているため、まずは自分自身のナノ単科におけるカスタマージャーニーを作成し、感情の可視化の練習からアプローチのコツをつかめるよう挑戦していきたいと思います。

仮説はなぜ重要？ データ分析は、ただ数字を羅列するだけではなく、自分なりの仮説を立て、その仮説を検証するための手段であると再認識しました。数字を見てもただの数字遊びになってしまうため、最初に明確な仮説を設定し、その仮説に基づいて分析を進めることが大切だと感じています。 過去比較はどう読み解く？ また、分析においては過去のデータとの比較が非常に重要です。たとえば、あるプロダクトの売れ行きが明確な季節変動を示している場合、過去の同時期や前年のデータと比較することで、その背景にある傾向に気づくことが可能になります。このような比較を通じて、何が影響しているのかを客観的に把握する意義を実感しました。 利用状況はどう見極め？ 自社プロダクトの販売実績や機能の利用状況の可視化にも、こうしたデータ分析の手法を取り入れています。毎月、売れ行きや利用状況を分析し自分なりの考察をまとめていますが、最近は単調になりがちで、より深い洞察が求められていると感じています。たとえば、「なぜ売れているのか、なぜ売れていないのか」、「なぜ機能が使われているのか、使われていないのか」といった真因を把握するために、属性や業界別の利用状況・売上トレンドを過去データと比較して分析できるスキルを身に着けていきたいと思います。 仮説検証で何が変わる？ さらに、データ分析を行う際は、まず自分なりの仮説を必ず設定することが基本です。たとえば、ある規模以上のお客様では機能利用率が高いが、規模が小さいお客様では逆の傾向があるといった仮説を最初に立てることで、その後の検証や分析がスムーズに進み、より多くの気づきを得ることができると考えています。これまで学んだ分析スキルを活用し、今後も実践的に取り組んでいきたいと思います。

どう問題解決する？ 問題解決の基本プロセスとして、「What → Where → Why → How」の4つのSTEPを学びました。プロセスを細かく分解し、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性を強く感じました。日常の業務において、これらのステップをいくつも行き来しながら問題の原因を探る手法は、非常に実践的だと実感しました。 視点を変える意義は？ また、仮説を立てる際には、問題に関わりがありそうな要素だけでなく、それ以外の視点にも目を向ける考え方が有益だと学びました。対概念で物事を考えるアプローチは、固定概念に囚われず幅広い視野で問題解決に取り組む姿勢を養うための大切なポイントです。 ABテストの真意は？ さらに、ABテストを活用して施策の効果を比較し、条件を揃えた上でデータを分析するプロセスは、仮説検証の精度を高める上で非常に有効だと感じました。仮説を実践しながら効果を測定し、次のアクションにつなげる一連の流れは、今後の分析業務にも大いに役立つと思います。 離脱理由は何か？ 加えて、ファネル分析によってユーザーの利用段階を明確に分解し、どのプロセスで離脱が生じているかを把握する手法も印象的でした。漏斗のように段階ごとに数値を追うことで、課題がどこにあるのかを具体的に把握できる点は、現場での運用改善に直結する大切な視点です。 実践で成長する？ 全体として、これらのアプローチを繰り返し実践することで、柔軟かつ論理的な問題解決能力を養えると感じました。定量分析やアンケートを活用し、他者の視点も取り入れた説得力のある提案や、チーム目標の設定など、今後の実務や運用計画にも直結する内容で、非常に有意義な学びとなりました。

比較対象を誤解することの影響は？ 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士（Apple to Apple）」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士（Apple to Orange）」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには？ また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは？ データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。

問題解決の新しいアプローチとは？ 「What」「Where」「Why」「How」のステップについて、私はこれまで問題解決を漠然とした情報から考えていました。しかし、本講座でこの方法を学んだことで、漏れなく深く考えることができると感じ、印象に残りました。 問題解決には「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチが効果的です。私にはこの考え方があまり馴染みがなかったのですが、このように捉えると急に思考がスッと整理され、考えやすくなりました。これは非常に印象的でした。 新たに学んだ「MECE」の重要性 今週の学習では、新しいことが多く、一つとして「MECE」という言葉を初めて知りました。データの切り分け方の基本として非常に重要であり、生きたデータを整備する上で欠かせないと理解しました。実務での適用はまだこれからですが、曖昧さを排除するために「その他」を効果的に使うコツを学び、使える時が来たら活用していきたいと思います。 ギャップ分析をM&Aにどう活かす？ 「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチを、私の仕事である事業承継型M&Aコンサルティングにどう生かせるか検討しています。例えば、買い手候補の選定においてシナジー効果を考慮しながら、売り手会社が目指す「ありたい姿」とのギャップを埋めるような選定を進めることが可能だと感じています。 データ分析での工夫はある？ ロジックツリーやMECEについては、私の現職ではデータ分析で具体的に使用する場面が少ないと感じました。ただし、M&A後の支援においては、各事業ごとのデータを分析する際、上司から指示を受けてロジックツリーを活用した経験があります。今後も内部プロジェクトや会議で役立てたいと考えています。

なぜ分解して把握する？ 物事を分解して状況の解像度を上げることの重要性を学びました。特にデータ分析の視点から、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解時の留意点という３つのポイントに着目して学習を進めました。 加工手法ってどう？ まず、データ加工については、意味合いを分かりやすくするために基準を設け、グラフ化する手法に注目しました。与えられた票をそのまま見るのではなく、自ら欄を追加して全体を俯瞰することで、絶対値や比率などの数値から隠れた傾向を明確にする―いわゆる「可視化」が鍵となります。 どう分けると良い？ 次に、データの分け方の工夫では、手元のデータをもとに状況を捉えるため、単に機械的な10刻みで区切るのではなく、試行錯誤を繰り返しながら意味のある切り口を見つけ出すことの大切さを実感しました。場合によっては、元のデータに立ち返って再検証する方法も有効です。 分解の注意点は？ また、実際に分解する際は、When（いつ）、Who（誰が）、How（どのように）の観点を持って整理し、自分自身に本当にそうかと問いながら、複数の切り口から検証していく姿勢が求められると理解しました。こうした実践を通じ、たとえ一度で完璧な結果が得られなくとも、傾向が見えてくること自体に大きな価値があると感じます。 分析結果をどう活かす？ これらを踏まえ、まずは自分の部門での最近の取り組みを題材に、発生件数や予測される件数、台数などを定量的に観測し、事象の強弱からリスクの高低を分類する（いわばクラスタリングする）というアイデアが浮かびました。加工方法や分類の工夫は、実践経験を重ねる中で深まるものだと考えていますし、他にも有効なアプローチがあれば議論を通じて共有できればと思います.

イシューはどう見極める？ まず、イシューを特定するためには、必要なデータを揃え、各データの特徴が明確になる切り口から捉えることが大切だと感じました。その上で、結論を導くためにはMECE（漏れなくダブりなく）の視点で情報を分解し、ロジックツリーを活用して全体の構造を整理していくアプローチが有効だと思います。 本質はどう捉える？ また、イシュー自体は疑問形で問いかけを続けることで、その本質や輪郭が浮かび上がってくると実感しました。今、自分たちが本当に考えるべきことは何か、解決策を急ぎすぎずにじっくりと検討する姿勢が重要であると感じています。どの問題を課題として捉えるべきかを問い続けることが、正しいアプローチへとつながるのだと実感しました。 論点はどこにある？ さらに、プロジェクトやチーム内の課題、タスクの対応において、この手法は非常に有用だと感じました。担当している作業の中でどこに問題があり、何が論点なのか、またいつまでにどのような解決を図るべきかといった点を明確に把握するためのツールとして活用できると考えています。これにより、チームや上司、クライアントとの認識共有がスムーズになり、問題解決への具体的なステップが見えやすくなるでしょう。 説得力はどう伝える？ また、社内研修や新技術の勉強会など、さまざまな場面においても、同じ手法で問題点や論点を整理することができる点に大いに役立つと感じました。考えた道筋を正確に日本語の文章に落とし込み、しっかりとした説明ができるようにすることは、説得力を高める上でも非常に重要です。問題点を混ぜ合わせず、具体的にどこにどのような課題があるのかを順序立てて整理していくことが、確かな解決策を見出すための鍵になると考えています。

仮説はどこから来る？ 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 ３つの軸は何が違う？ ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる？ 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る？ また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。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、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある？ クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる？ 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

なぜ納得できない？ これまでのGAiLでは、解説を読むたびに納得感を得られる部分が多かったのですが、今週はどうしても納得できない点がありました。設問3のデザイン変更の方法案について、解説では「コスト」「スピード」「意思疎通」に点数を付け、その結果として最適なものは「案3」とされていました。しかし、私が認識していた各指標の点数が異なっていたため、別の案を回答してしまいました。 共通認識は必要？ この経験から、意思決定支援を行う際には、分析結果に基づいて「How」を考える前提として、共通認識（認知の歪みがない状態）を持つことが非常に重要だと感じました。たとえ分析結果から具体的な手法が導かれたとしても、共通認識が欠けていれば相手に納得感を与えるのは難しく、実際の実行段階で問題が生じる可能性があります。そうした意味で、仮説をしっかりと研ぎ澄ますことが大切だと理解しました。 A/Bテストはどう見る？ A/Bテストについては、ダイレクトリクルーティングにおけるスカウト送付の場面で有用と考えています。たとえば、①スカウトメールの件名、②本文、③添付の求人票といった要素で比較検証を行う方法が挙げられます。一方で、各グループ間の介入の違いはできるだけ絞る必要があるため、比較対象が不必要に増えないよう、明確な仮説に基づいて取り組むことが求められます。 どう候補者を絞る？ また、ほとんどの場合、データサイエンティストという職種名で求人票が作成され、スカウトメールが送付されているため、まずは候補者を①データサイエンティストとしての経験の有無と、②データサイエンティストを希望しているかどうかの2点で分類し、返信率への影響を検証していきたいと考えています。

今週は何を学んだ？ 今週の学びについて、以下のように感じました。 ビジネスはゲームか？ まず、資本主義社会におけるビジネスは一種の「ゲーム」であり、そこで戦うためには「ルール」である「メカニズム」を学ぶことが重要です。どんな戦略も基本的な原理原則から外れていては意味がないため、このメカニズムを理解することが大切です。例えば、星野リゾートの星野社長が教科書通りの経営を重視されていることにその点が表れています。 変化に対応するには？ 次に、時代やビジネス環境の変化によりメカニズムも変わるため、これに対応できる姿勢が求められます。「守」「破」「離」という取り組み姿勢やマインドセットが重要であり、自分で手を動かして試すこと、自ら調べ分析することも必要です。データや街を歩いて集めた情報を把握し、時代や環境変化を考慮し、指数関数的な急激な変化に対応することが競争の基盤となります。 基本をどう生かす？ また、過去の知識を有効に活用することが重要です。業務に取り組む際、小難しい手法に飛びつくのではなく、まずは基本を大切にし、先人の知恵に基づいて基本を理解してから行動すべきです。 スピード重視の理由は？ スピードを意識することも大切です。「スピードこそが競争のベースになる」と学びました。「スピード感」を持つことが業務改善に役立ちますが、その速度が何のために必要なのかという本質を見失わず、変化に対応しPDCAを回すために用いるべきです。 実践で何を得る？ 最後に、自分で手を動かし経験を積むこと、規模の経済性と習熟効果の観点で業務を分析することが今回学んだ重要なポイントです。これらのメカニズムをしっかり理解し、戦略を立てることが求められると思います。