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方法 ✕ 手法

に関する学び

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平均値の限界を知る データを分析する際、すぐに平均値を出してしまいがちですが、平均値には外れ値に弱いという特性があることを学びました。また、代表値には様々な種類があることも知り、今後データ分析を行う際には適切な手法を選ぶ必要があると感じました。 精緻な分析を行うには？ 収支分析では、単純平均を使用する場合と加重平均を使用する場合を考えることで、より精緻な分析が可能になります。こうした分析により、問題点の把握が促進され、より適切な打ち手を考えやすくなると思います。さらに、効果的なグラフを用いることで、分析結果を周囲に分かりやすく説明できるようになるでしょう。 グラフで何を伝える？ 分析を行う際には、常に顧客ごと、業種ごと、各部門や担当者ごとに適切な代表値を用いることを意識します。この結果、売上高や利益、経費、所属人数などが異なる場合でも、より合理的な比較が可能となります。また、分析結果を視覚的に分かりやすいグラフにすることで、事業部としての素早い意思決定にもつながると考えています。

思考の癖に気づく？ 人は、思考しやすい方向に引き込まれてしまう「思考の癖」に気づきました。特に、急いで結論を出そうとすると、考えが偏りやすくなるという実感を授業中に抱きました。そのため、具体と抽象を交互に繰り返す手法の重要性を学び、自分自身で十分に実践できていなかったことを反省しました。今後は、焦らずこの手法を意識的に取り入れていきたいと考えています。 講師の工夫は何？ また、講師の方々が自身の思考の癖を認識し、それを補うための独自の工夫をしている姿勢に強く感銘を受けました。私も自分に合った工夫を見つけ、実践することで、より効果的な思考法を身につけたいと思います。 具体抽象の整理法は？ さらに、これまで資料作成は同僚とのディスカッションを重ねながら行っていましたが、今後は「具体と抽象」を意識することで、情報の抜け漏れや重複を防ぎつつ、3つの視点から思考を広げる工夫をしていく予定です。頭の中だけで整理するのは難しいため、図表など自分に合った方法で整理を進めるつもりです。

計画の反省点は？ これまで計画的な勉強をせずに分析業務を進めてきましたが、これまでの経験を体系的に整理できたと感じています。 比較検討する意味は？ 特に印象に残ったのは、目的と比較対象を再確認することで、分析の内容がより鋭くなった点です。どの手法や見せ方を選ぶかは、結論を導き出しほかの人に共有する上で重要であり、データに応じた適切な手法の選択が求められます。 共有の大切さは？ 今後は、何を目指し何と比較するのかを具体的かつ明確にし、チーム内でしっかりと共有することを徹底していきたいと考えています。これにより、分析結果がより精度の高い仮説検証に繋がり、プロセス全体の質が向上すると思います。 挑戦の意義は？ 具体的には、フォローアップや分析の都度、目的を直接再確認すること、目指すべきものと比較対象をはっきりさせた上で最初にチームと確認し合うプロセスを重視しています。また、習得した分析手法を活かし、普段あまり使用しなかった方法にも意識的に挑戦するよう心掛けています。

分析の目的はどう設定する？ 数字整理の段階で、分析の目的や仮説を設定して作業を進めることの重要性を学びました。この方法により、さまざまな観点から結果を導き出せることがわかりました。また、分析前にMECEやロジックツリーを活用して要素を整理することで、抜け漏れのない分析が可能であることも学習しました。 多様な切り口で何を掘り下げる？ この手法は、社内システムに対するユーザー満足度調査の分析に役立つと感じています。以前は、部署毎や勤続年数などの一般的な数値のみでの分析にとどまっていましたが、より多様な切り口で分析を進めることで、真のニーズを掘り下げることができるのではないかと考えています。 ロジックツリーの作成はどうする？ まず、ロジックツリーを手書きで作成し、可視化します。そして、それを基にしてExcelのピボットテーブルを活用し、他にどのような切り口があるかを常に自問しながら分析を進めます。あわせて、MECEによるモレやダブりがないかにも注意を払っています。

新たに学んだ加重平均とは？ 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています（会社的に求められていない）。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

プロセスはどう進む？ 問題解決のプロセスでは、目の前の事象に飛びつかず、複数の選択肢を用意してテストを行いながら、仮説検証を繰り返すことが大切だと感じました。その過程で根拠を持って絞り込みを進めることが必要です。 分析は何を示す？ また、データを収集して分析するアプローチも重要です。仮説を試しながら同時にデータの収集を進め、より良い解決方法を探ることが求められます。今の時代は動きが早いため、あれこれ考えすぎるよりも、実際に動きながら考え、必要に応じて迅速に修正していく体制が不可欠と感じました。 運営支援はどう変わる？ さらに、コミュニティ運営サポートにおいては、データ分析の手法が多岐に渡ります。特に受講生の満足度についての調査を通して、彼らがどのような興味や関心を持っているのかを理解し、退会率を抑えるための施策を検討する必要があります。そのためには、ABテストなどを用いて実際の反応を確かめながら、求められているサービスを提供していくことが欠かせないと感じました。

実践的な手法は？ フレームワークを活用して問題解決に取り組む重要性を再認識しました。かねてから仮説を立てる意識はありましたが、3Cや4Pといったツールを具体的に活用する方法を学んだことで、より実践的なアプローチが可能になったと感じています。 仮説の違いは？ また、問題解決の仮説と結論の仮説の違いや、過去・現在・未来といった時間軸での仮説の切り口についても学びました。これらの考え方を今後のフレームワーク活用に組み合わせることで、より柔軟かつ具体的に問題に対応できると期待しています。 地域課題の対策は？ 日常業務においては、無意識のうちに問題解決の仮説と結論の仮説を使い分けながら、地域ごとの課題や効果的な解決策を検討してきました。特に、地域が抱える課題に対して多角的な打ち手を検討する際には、課題解決の基本となる仮説思考が大いに役立っています。一方、他地域の成功事例を取り入れる場合などにおいては、結論の仮説を意識することで、より具体的な方向性が見えやすくなりました。

体験価値の必要性は？ ある事例を通して、体験価値の向上がいかに重要かを実感しました。直近では商品の値上げが避けられない状況もありますが、値上げ後も購入してもらうためには体験価値の向上が不可欠です。これにより、他の商品との差別化が図られるとともに、環境配慮などの取り組みも情緒的な価値として受け入れられる可能性があると理解しました。 効率的アプローチ法は？ 体験価値を高める方法について考える中で、顧客と直接会えるイベントは工数がかかる割にアプローチできる人数が限られていることに課題を感じています。しかし、今回の学習でその重要性を再認識し、より多くの人に効率的にアプローチする手法を模索する必要があると考えています。 企画立案の参考点は？ また、自分の企画を立案する参考として、さまざまな企業が実施しているイベントやサブスクリプションサービスを実際に体験し、消費者視点からその魅力や改善点を考察することで、体験価値をどのように高められるかを探求していきたいと思いました。

なぜ系統分解する？ 問題解決にあたっては、主観的な判断を極力排除し、各要素を系統的に分解する手法が重要であると学びました。MECEの考え方を参考に、まずはトレーニングを重ねながら、必要な要素を網羅的に整理する力を身につけたいと考えています。 どの角度で検証する？ また、IT分野でのシステム設計や事後分析においては、目的や問題点を明確にし、多角的に分析する姿勢が求められると感じました。どの角度から、どのレベルまで検討するかを意識することで、より高い品質のアウトプットを実現できると実感しています。さらに、クリティカルシンキングの向上には継続的なトレーニングが不可欠であり、ビジネスシーンにおいても振り返りの時間を大切にすべきだと思いました。 自己評価はどう？ 今後は、本コースで学んだ思考方法を活かし、過去の問題分析を振り返る中で、自分のアプローチが主観的になっていないか、また適切なレベルまで検証できたかを再評価し、次回以降のタスクに役立てていきたいと考えています。

定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。

正常と理想は何が違う？ 正常なあるべき姿とのギャップを解消するだけでなく、現在の正常な状態からありたい姿へのギャップを埋めること自体もひとつの問題解決だという考え方は非常に印象に残りました。 ロジックツリーはどう使う？ また、ロジックツリーという手法について学び、その分解方法に層別分解と変数分解があることを理解できた点も大きな収穫でした。MECEの原則を意識することで、分析において情報の漏れや重複を防ぎ、ビジネスチャンスを逃さないための重要性を再認識しました。 受け手は誰に焦点か？ さらに、臨床検査サービスの受け手は患者だけでなく、医師やその他の医療スタッフなど多岐にわたるため、どの受け手に焦点を当てるかを考慮する際にロジックツリーが有効に活用できると感じました。実際、臨床検査のプロセス改善においては、層別分解を用いて「人」に関する問題と「設備」に関する問題に分けて検討するという具体的なアプローチが示唆されており、実務の現場でも役立つと実感しました。

真因はどこにある？ プロセスを分解し、問題がどこにあるのか、さらにその真因を掘り下げるアプローチは非常に重要です。このような手法により、具体的な対策が見えてきます。特に、A/Bテストを用いた評価方法は、複数の施策を公平に比較するために有効です。ランダム性を持たせつつ、できるだけ条件を同じにして施策をリリースし、実際の結果を基に評価することが求められます。 課題はどう捉える？ 実際の業務では、A/Bテストを行う機会は少ないかもしれませんが、顧客の課題をプロセスに分解し、その真因を探りながら仮説を立てることは、多くの場面で有効です。このような手法で、顧客の表層的な課題だけでなく、プロセスの詳細まで深く掘り下げることが大切です。 データは信頼できる？ そのためのヒアリングやディスカバーを繰り返すことで、有意義なデータを収集し、場合によっては実地での業務サーベイを行うことも検討します。これにより、定量的なメリットの根拠を構築することが可能になります。