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構造 ✕ データ

に関する学び

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比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

データはどう見切る？ データの切り方によって、同じ数字でも見える課題や傾向が大きく変わることを実感しました。目的を明確にして「何を見たいのか」を意識した切り分けを行うことで、漠然と眺めるだけでは気づけなかった本質が浮かび上がり、無駄を省いた的確な分析が可能になると感じています。 MECE活用は有効？ また、MECEの考え方を取り入れて整理することで、重複や見落としを防ぎ、全体像を正確に把握できるようになりました。その結果、何が起こっているのか、どこに手を打つべきかを論理的に説明でき、相手にも納得してもらいやすくなると学びました。 支援でどう効果発現？ たとえば、新規事業の構想支援では、顧客層、提供価値、チャネル、収益構造などの視点で情報を整理することで、情報の抜けや重複を防ぎ、相手の納得感を得て意思決定をスムーズにする効果を実感しました。 組織開発の整理法は？ また、組織開発の現場では、ヒアリングした内容を「構造」「風土」「スキル」「制度」といった切り口で整理することにより、課題の全体像や優先順位が明確になり、具体的な施策立案につながっています。 研修・講演はどう整理？ さらに、研修や講演の場面でも、参加者にとって複雑なテーマを目的に沿って段階的に分解して提示することで、理解と納得を引き出す効果がありました。オンラインでのクライアントとの対話やレビューの際にも、現在の視点や抜け漏れ、そして本質を可視化することで、共通理解と納得感のある議論が進められると感じています。 学びを今後どう活かす？ 今回学んだ「切り口の工夫」や「MECEの視点」は、事業開発や組織開発の現場で、初期の仮説立てからヒアリング結果の整理まで非常に役立つと実感しています。今後はこれらの手法を意識的に活用し、ツールを組み合わせながら日常業務に継続的に取り入れていきたいと思います。

比較の重要性とは？ データ分析において、比較は極めて重要な要素です。要素を整理し、性質や構造を明確にすることで、なぜ「良い」あるいは「悪い」と判断されるのかを理解することができます。判断するためには、特定の基準や他の対象との比較が必要であり、比較を通じて初めてデータに意味が生まれます。 目標設定の重要性 分析には目的や仮説の明確な設定が不可欠です。分析の目的が曖昧であったり、途中でぶれてしまうと、都合の良いデータばかりを使う危険性が生じます。また、不要な分析に時間をかけてしまうリスクもあります。したがって、「何を得たいのか」という分析の目的と、それに必要なデータの範囲をしっかりと見極めることが必要です。 データの特性と可視化 データは質的データと量的データに分類され、さらにそれぞれ名義尺度・順序尺度または比例尺度・間隔尺度に分解できます。それぞれのデータの特徴を理解し、注意しながら扱うことが重要です。異なるデータを組み合わせることで、ひとつのデータだけでは見えてこなかった新しい情報を得ることが可能です。これらを効果的に可視化するために、グラフを利用しますが、グラフには適した見せ方があります。例えば、割合を示すには円グラフが、絶対値の大小を比較するには棒グラフが適しています。 新プロダクトの市場分析 現在、私は新しいプロダクトのリリースによって市場規模がどれだけ拡大するかについての分析を進めています。分析結果を基にした組織全体でのコンセンサス形成が不可欠であり、そのためには分析結果をわかりやすく可視化することが重要です。講義で学んだ内容をもとに、収集したデータをEXCELで整理し、グラフで可視化する予定です。どのデータをどのグラフで可視化するかは、講義の知識を活用しつつ、基準の設定も意識しながら判断しています。

重要な三つのポイントとは？ 私が特に重要と感じた点について整理すると、次の三つが挙げられます。 まず、「分析は比較なり」という点です。物事を細分化して整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが求められます。また、具体的な比較対象や基準を設けることで、状態を把握しやすくなり、意思決定もしやすくなります。 データ分析の目的確認はなぜ大事？ 次に、「データ分析を始める前に目的の確認をすること」の重要性です。仮説を立てて取り組むことが強調され、目的と照らし合わせながら比較することで、目に見えない情報を想像しながらの分析が可能になります。 最後に、「Apple to Appleになっているか」の確認が重要です。不適切な比較対象を避け、意思決定に役立つ分析を行うよう心がけなければなりません。 グラフの可視化はどう変わる？ また、グラフの可視化においても学びがありました。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方を学び、「どんなデータを」「どう加工するとわかりやすいか」をより意識する必要があります。これを企画ごとのデータ分析に役立て、反響率や成約率、属性やエリアなど、比較すべき視点が今まで以上にあることに気づかされました。 実践にどう活かすか？ さらに、作成するグラフの可視化方法についても実践していきたいと感じました。分析の本質をチーム内で共有し、分析に取り組む前の目的の明確化を意識することが必要です。そのうえで、これまで出してきた分析指標が正しい比較だったのか、新しい視点はないかを見直し、より良い意思決定に役立つものにしていきたいと思います。 企画運営の課題を定量分析によって発見し、根拠のある提案ができるようにするために、まずは学びを実践していくことが大切だと感じました。

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。

PL読み方で経営判断に役立てるには？ PL（損益計算書）の読み方が変わることで、どの項目が利益を生み出しているのかを正確に把握し、経営判断に役立てられると考えました。例えば、低価格戦略を採用する場合、売上総利益率の管理が重要であり、原価や人件費の削減が利益確保の鍵となります。また、商品の回転率向上や付加価値の高い商品の販売比率を分析して、売上を最大化する施策を考えることができます。PLを利益構造の視点で分析することで、経営戦略の精度を上げ、持続的な成長に結びつけることを学びました。 病院経営で利益を上げるには？ 病院経営においても、診療報酬や自費診療の構成を分析し、どの診療科やサービスが利益を生んでいるのかを明確にすることが重要です。例えば、外来、入院、手術、検査の各部門の収益性を分析し、利益率の高い診療を強化する戦略が考えられます。さらに、物品の共同購入、在庫管理の最適化、ICT活用による業務効率化、スタッフの業務フロー改善による労働生産性向上にも役立てたいと思います。 患者の回転率向上に向けた施策は？ 病院では「患者の回転率」という視点が特に重要です。例えば、病床回転率を高めるために、退院支援の強化や在宅医療との連携を強めることで入院日数を適正化し、より多くの患者を受け入れることができます。また、外来診療や手術件数を増やすためのスケジューリング最適化も重要です。診療報酬データや患者満足度調査の結果を活用し、どのサービスに改善の余地があるのかを分析することで、経営戦略の精度を高めることが可能です。例えば、患者満足度が低い診療科で業務フローを見直し、患者リピート率を向上させる施策を立てることもできます。このような視点で取り組みたいと考えています。

財務三表の意味は？ アカウンティングについての学びでは、財務三表は単なるデータの集合ではなく、それを用いて企業の業績を説明するためのツールであることを理解しました。これにより、以前は苦手と感じていた財務面について、シンプルに捉えられるようになりました。私の中には、財務三表を完璧に理解しなければならないという先入観がありましたが、実際にはその構造を理解することで、未解決の問題は調べて対応できるという考えに変わりました。また、アカウンティングは専門家だけが扱うものだと思っていましたが、さまざまな立場の人が財務状況を説明し、理解できるための汎用性のあるものという印象に変わりました。 月次報告の意義は？ 月次報告については、報告者の視点や議論の適正さを考慮し、違和感があれば具体的な確認を心がけています。月次報告と年間目標の関連性を意識しつつ、現状をアカウンティングの言葉で説明できるように努めています。また、自社の財務三表の特徴を把握することで、企業体質の理解にも役立てています。１年単位に留まらず、さらに３年、５年単位で会社業績を追いかけられるようになりたいと思っています。 分析の視点は？ さらに、月次報告に対しては、事業における価値提供の方法や資産活用結果という観点から、財務として意義のある分析や説明がなされているのかを常に疑問として持つ視点も大切です。財務三表やその元になるデータへの見方や解釈は、立場によって変わることを理解し、他者の意見や背景を積極的に探るよう心がけています。中長期的な財務目標に到達するための準備や課題についても、アカウンティングの視点で検討し、自社及び他社の決算報告書を読み、自分なりの解釈を築いていきたいです。

なぜ視点がずれる？ イシューを特定する重要性と、それがずれるケースが非常に学びになりました。チームで議論をするとき、メンバーとの視点がずれていると感じることがあります。その原因として、イシューをしっかり特定せず進めるケースや、イシューが問いの形になっていないケースがあることを学びました。また、特定はできていても、思考の力や意識によって途中でずれてしまう場合も多いため、立ち返ることができる進め方が必要だと考えています。 本質の判断は？ イシュー特定の際には、多くの分解ができたとしても、現状を踏まえ何をイシューとすべきかを特定する必要があります。今回の演習は、これまでの学びを繋げて実践的に学習できる機会となりました。 どう提案する？ 解決策の検討や提案については、他部署から提示された課題に対して、人事領域でできる解決策を提案・実行することが求められます。日々のイシュー特定では、受け取った問題をそのまま進めずに、自分でさらに問いを立て、イシューがきちんと特定できているか確認したいと考えています。 採用の疑問は？ 採用業務については、現状の問題を踏まえ来期の運用を考えている最中で、複数人で取り組んでいるものの、イシューの特定が正確かどうか疑問が残ります。そのため、データを分解し構造化して考えていきたいと思います。 具体策はどう考える？ 具体的な取り組みとしては、MTGの際に議事録の頭や自分のメモに、特定したイシューを記載して常に押さえ続けるようにすること。また、課題を考える際には必ず構造化して書き出し、具体的に考える力を強化するために、具体と抽象を行き来するトレーニングを進めたいと思います。

規模の経済ってどう考える？ 「規模の経済性」という言葉は知っているものの、自社の状況に合わせて具体的に説明するのは難しく、正しい理解が必要だと感じました。生産量を増やすことで必ずしもコストが下がるわけではなく、需要、設備能力、在庫管理、資金繰りなど、さまざまな制約条件を考慮しなければならないと分かりました。また、原材料を大量に発注してコスト削減を狙っても、市場環境や仕入先の状況によっては効果が限定される場合があり、単に数量を増やすだけでは交渉力に繋がらないことも理解しました。 戦略原理は実践できてる？ さらに、戦略の原理やフレームワークは知識として持つだけでは不十分で、数字やデータ、自社の実情に照らして活用することが重要だと感じました。自社の商品やサービスの理解を深め、業務フローや収益構造を把握することで、提案や意思決定の説得力が向上することにも気付かされました。 生成AIの変化はどう捉える？ また、生成AIの登場により、従来の開発者が習熟していく過程が変わりつつある現状もあり、この変化は「習熟効果」が技術革新によって無効化される例ともいえ、イノベーションが既存の競争原理を覆す瞬間だと感じました。 多領域スキルはどう磨く？ このような状況に対する打開策として、単一の専門スキルに依存するのではなく、複数の領域にまたがる知識や経験を横断的に活用できる体制を築くことが有効だと考えます。具体的には、開発者としてのコーディング能力だけでなく、要件定義、UX設計、ビジネスモデルの構築、データ分析など、隣接する領域のスキルを組み合わせることで、AIツールを前提にした新たな付加価値の創出が期待できると感じました。

客観的視点は重要？ 自分で作成したデータでは、どうしても見落としてしまう視点がありますが、他者が作ったデータを参照することで、欠落している点に気づきやすいと実感しました。これは、自分自身の思考枠に囚われがちであるためと感じ、課題設定の段階から客観的な視点を持つことの重要性を学びました。 本質を問いかける理由は？ 具体的には、MECE（漏れなく・ダブりなく）を意識して要素を分解し、書き出して可視化する作業を通じて、思考の抜けや偏りを減らすことが有効であると理解しました。今後は「なぜその分析を行うのか」「何を明らかにしたいのか」という問いを繰り返し立てることで、本質的な課題に近づけるように意識していきたいと考えています。 実務でどう活かす？ また、今週学んだ「本質的な課題を捉える問いの立て方」は、日常業務、特にデータ分析や支援活動の現場で活かせると感じました。例えば、売上や廃棄データの分析において、単に「なぜ数字が下がったのか」という疑問に留まらず、「本当に解決すべき課題は何か」「改善に直結する要因はどこか」といった問いを立てることで、より効果的な対策を導くことが可能となると考えています。 提案に説得力はある？ 具体的な行動としては、データ分析業務でMECEを活用して要因を分解し、課題を構造的に捉えること、そして提案活動では、相手の立場に立って本質的な課題を整理し、想定される反論や疑問を洗い出してから議論に臨む姿勢を大切にしていきます。問いの立て方をしっかり意識することで、思考の抜けや思い込みを減らし、説得力のある分析と提案につなげていきたいと思います。

どんな問いで課題に迫る？ 適切な問いを立て、課題を捉えることの大切さを改めて学びました。ファストフード店のワークでは、要素を分解し、特定した課題に対して打ち手を考えるプロセスを体験できたことで、理論と実践のつながりを実感しました。 振り返りのポイントは？ また、観光課の課題に取り組む中で、スライドの作り方の振り返りを通じて、実際に打ち手を導き出すプロセスをたどる経験ができたことも大きな収穫でした。 データで本質を探る？ マッチングアプリの企画を検討する際には、定量データからイシューを見出す必要性を強く感じました。業務を進める上で課題となっていた部分が、一連のプロセスを体験することで明確になり、今後は学んだ一つ一つのステップを実務で活かしていきたいと考えています。特に、データを見るとメッセージや問いの本質が薄れ、グラフ作りに偏る傾向があるため、何を伝えたいのかが十分に伝わらなくなることを痛感しました。そこで、学びの各ステップを意識しながら行動する必要性を改めて認識しています。 目的と課題の整理は？ 目的を明確にした上で前提を整理し、その前提に立って課題を整理することが、事実を数値から捉え直し、関係者全体の意識を合わせる準備になると感じました。伝えたいメッセージは、事実をしっかりと伝えることから始まるため、単にグラフを作成するのではなく、構造分解して課題を定量的に評価するプロセスを重視したいと思います。KPIツリーの活用により、数値をもとに比率や増加率を取り入れながら、課題の発見につなげる手法の大切さを実感しています。

伝えたい内容は？ メッセージを意識したグラフ選びの重要性を強く感じています。グラフ作成が目的ではなく、伝えたいメッセージを正確に届けることが本質です。誤ったグラフ選びは、情報の読み取りを難しくし、本来伝えたい内容が伝わらなくなる恐れがあります。また、メッセージは色使いやアイコン、文字フォントなどの要素によって受け手に与える印象が変わるため、これらの工夫も大切です。 データの本質は？ データを扱う業務においては、示唆や事実の取り扱いが鍵となりますが、何よりも大切なのは、適切なメッセージを抽出することです。事業で本当に伝えるべき内容をデータから見出し、わかりやすいグラフや表現で正確に伝えることを心がけています。データはあくまでメッセージ伝達のための手段であるため、無理に装飾したり加工したりするのではなく、本質となるメッセージをしっかり押さえることが必要です。 受け手は誰？ また、伝えたいメッセージは、受け取り手ごとに考えるべきです。事業や状況を踏まえ、緊急度や重要度を加味して絞り込むことで、ビジネスに必要な情報が確実に伝わるようにすることが求められます。何が言いたいのかわからないという状況を避けるため、伝えたいメッセージとの整合性を意識した表現力を磨いていきたいと考えています。 構造化で進化？ さらに、現在のChatGPTは文章の構造化や整理に大いに役立っています。ワークのプロセスを通してPDCAサイクルを回す中で活用し、その結果を同僚とのディスカッションを通じてさらに改善し、アウトプットの精度を高めていきたいと思います。