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方法 ✕ 手法

に関する学び

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基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

共通課題は何だろう？ 店舗のオペレーション課題解決においては、単に会議での発言や市場視察の情報だけを頼りにするのではなく、どの店舗でも共通する課題なのかどうかを十分に確認して定義することの重要性を実感しました。 定量と定性はどうなる？ そのため、普段から実施しているアンケートなどによる定量分析と、ヒアリングや現場の観察を通じた定性分析を併用することを、これまで以上に意識していきたいと思います。特に、定性分析においてはコーディング手法の活用をすぐに実践する所存です。 ペルソナはどう捉える？ また、現状を把握するだけでなく、具体的なペルソナを特定し、ユーザーの感情にまで思いを巡らせることが大切だと感じました。ペルソナをいくつか明確に意識することで、本当に解決すべき課題が何か、その根本的な原因は他にもないかと前提を疑いながら多角的に考える習慣が身についてきました。 課題定義は進む？ 今後は自分一人にとどまらず、周囲のメンバーも巻き込みながら課題定義を進めていくつもりです。課題定義のフェーズでは、①問題の本質を捉える、②洞察の整理と可視化、③顧客課題仮説の作成、④ユーザー中心の視点の維持、⑤検証と改善という5つのポイントが重要だと感じました。 潜在課題に気づく？ 中でも、カスタマージャーニーマップを活用する点と、顧客課題仮説を作成する際にシンプルで明確な課題文を構築する方法に大きな気づきを得ました。カスタマージャーニーマップはユーザーの行動だけでなく感情の流れにも着目することで、潜在的な課題を浮き彫りにしますし、明快な課題文はまだ気づかれていなかった潜在的な問題に気づく手助けとなります。 アウトプットは十分か？ 最後に、ある講師の「学びの深さはアウトプットの量に比例する」という言葉が心に響きました。今後も実務を通じて、積極的にアウトプットを行いながら学びを深めていきたいと思います。

なぜアイデアを深掘り？ 差別化を図るためには、容易に思いつくアイデアに満足せず、しつこくアイデアを深掘りして考え続ける姿勢が大切です。また、自分たちの業界だけでなく他業種の成功例や差別化戦略から新たな視点を得ることも有効です。さらに、チーム全員で広くアイデアを出し合い、質の高いものへと昇華する、まさに「量が質に転じる」という方法を活用することが求められます。これにより、ライバルとの差別化を図り、独自性を確立することが可能となります。 最新技術で業務革新？ 私は、社内のバックオフィス業務全般を担当しており、競合するライバル会社に勝つための差別化戦略を考えることが難しいと感じています。そこで、バックオフィス業務として差別化施策といえるポイントを以下にまとめました。まず、他部門より進んだテクノロジーの導入と活用があります。バックオフィスがAIやRPA、BIツールなどの最新技術を活用することで、業務効率やデータ活用能力において他部門と差別化を図ることができます。これにより、組織内で先進的な位置づけを確立することが可能です。 何がイノベーションを動かす？ 次に、イノベーション推進の役割を担うことが考えられます。新しいテクノロジーや手法を導入し、その効果を実証することで、社内全体でのイノベーションをリードすることができます。このようにして、自部署は他部署に先駆けて「イノベーションの推進役」として組織内で差別化を図ることができます。AIツールやRPAツールの浸透度合いがまだ低い中で、これらを駆使して業務効率を飛躍的に向上させたいと考えています。 具体策は何だろう？ 具体的な行動としては、AIの活用実績を知見として蓄積し、そのナレッジを教育や研修で全社にフィードバックします。営業部門では旧来の手法から脱却できていないため、様々な階層の研修にあわせて効果的なAI活用による効率化を行っていく予定です。

代表値の意義は何？ 平均値や中央値は、データを簡潔に理解するための「代表値」として便利です。これらはデータ全体をおおまかに把握するために使用されます。しかし、平均値はデータのばらつきや偏りを考慮しないため、標準偏差などの指標を使ってそのデータの分散を理解することも重要です。ヒストグラムはデータのばらつきをしっかり理解するのに役立ちますし、円グラフは構成要素が占める割合を視覚的に捉えるのに有効です。特に、データに際立ったばらつきがある場合は、その点に焦点を当てて分析することで問題を深堀りしやすくなります。 計算方法の違いは？ 代表値の計算方法には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値など様々な種類があります。単純平均は全データの合計を個数で割ったもの、加重平均は各数値に重みを付けて算出するもの、幾何平均は冪根を使って計算します。特に平均値が極端な外れ値の影響を受けやすい場合には、中央値を使用するのが適しています。 標準偏差の役割は何？ また、データの散らばりを理解するために標準偏差も重要な指標です。標準偏差は、データの各値との差の二乗の平均として計算され、データのばらつきを数値で示します。さらに、標準偏差の68％ルールや95％ルールは、データの大部分がどの範囲に収まるかを示し、これも理解を助けます。 業務整理にどう活かす？ このような統計手法は、顧客の業務を整理する際に役立ちます。例えば、どの業務パターンを外れ値として除外すべきか、それがなぜ合理的なのかを論理的に説明できれば、業務要件をシンプルにするのに貢献します。加重平均を使用して、一部のケースでのみ発生する業務パターンを無視しても影響が小さいことを示したり、幾何平均で業務量の年次増加率を算出し、将来のシステム投資を提案することもできます。このようなシナリオが他にもないか、引き続き検討していきたいと思います。

売上判断で何を比較すべきか？ 売上の良し悪しを判断するとき、「大きい」「小さい」「高い」「低い」などの表現を用いる場合、必ず何と比較しているかを示すことが重要です。この比較によりデータの加工を行うと、さらに新たな視点が見えてきます。 代表値とデータ分布をどう見る？ まず、データの特徴を一つの数字に集約して捉えます。代表値や平均値を見るとき、その数字だけで判断せず、データの分布も合わせて考慮する必要があります。 データ視覚化の重要性は？ 次に、データを視覚的に捉えることが重要です。データをグラフ化、ビジュアル化することで、データ間の関係性を視覚的に捕えることができ、特徴の把握や解釈、仮説立案が容易になります。目的に応じて適切なグラフ（円グラフやヒストグラムなど）を選ぶことで、比較・分析がしやすくなります。 数式で関係性を捉える方法は？ さらに、数式を用いて関係性を捉える方法もあります。代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、そして散らばりを示す標準偏差を利用します。単純平均だけでなく、他の代表値もしっかりと使いこなすことが求められます。 仮説検討で何を探る？ これらの手法を用いて数字を算出し、比較することから仮説を立て、傾向や問題点を見つけるには、個人の経験や知識、世間の動向やトレンドを把握することが重要です。月次報告書にこれらの比較方法を取り入れ、仮説の立案までをセットにし、分析報告をまとめることが目標です。 来週火曜日の報告までにすべきことは？ 来週火曜日に役員へ報告する資料が必要です。この資料は、単に実績を表としてまとめるだけでなく、そこから読み取れる傾向も分析し、上司に報告する内容にしたいと考えています。仮説については、実際の現場の責任者とも会話し、その仮説にどれほどの差異があるかを検証し、次回以降の仮説検討の際に参考にしていきます。

メンバーのやる気はどう生まれる？ メンバーのモチベーションは仕事の質に大きく影響します。D.マグレガーのX理論・Y理論によれば、現代社会ではマズローの欲求五段階説の低次の欲求は比較的満たされています。そのため、人を動かす際には目標や責任を与え、目標達成時には報酬や賞賛を付与することが効果的です。すぐに実践できるモチベーションの向上方法として、「尊重する」「目標設定をする」「フィードバックを行う」「信頼性を高める」といった手法があります。 振り返りの本質は何と見る？ 仕事を振り返る際には、「出来なかったこと」ではなく「出来たこと」や「出来た理由」に注目したいと考えます。また、自分は振り返りの際にただ「思い出す」だけになることが多いため、コルブの経験学習モデルを意識し、特に「具体的経験」と「抽象的概念化」の部分に重点を置いてしっかりと振り返りを行いたいと思っています。日常業務に追われて振り返りをしなくなってしまうため、意識的に振り返りの時間を設けることを大切にします。 コミュニケーションはどう深める？ チームのメンバーとのコミュニケーションでは、相手を尊重することを心がけたいです。また、明確な目標設定や適切なフィードバックを通して、メンバーのモチベーションを高めることを目指します。日常的に信頼される行動を心がけることで、メンバーからの信頼を築いていきたいと考えています。 面談から何を学ぶ？ 業務中にメンバーと面談する時間を確保し、彼らのモチベーションの状態を把握するよう努めます。その上で、目標設定やフィードバックを行い、モチベーションの向上に努めます。毎日一人ずつ面談を行い、メンバーの状況に応じて「業務で起こったこと」についての振り返りを行ったり、「上手く行った理由」「上手く行かなかった理由」を考え、それをもとに今後の仕事にどう活かすかについて話し合いたいと思います。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

どうやって潜在需要を掴む？ 顧客には、既に意識されているウォンツと、まだ気づかれていない潜在的なニーズが存在することを学びました。ウォンツは具体的なモノやサービスとして現れるため、競合もすぐに気付きやすい反面、ニーズは相手の心理や本音を丁寧に引き出さなければ把握できません。デプスインタビューや行動観察などの手法を通じて、相手の内面にある潜在需要を掴むことが重要です。 ニーズ把握後はどうする？ ニーズを把握した後のステップは、その欲求に応える具体的な方法を考えることです。自社の強みや、顧客が魅力を感じるポイントを丁寧に分析することで、ブランドイメージを保ちつつ新たな市場に参入することが可能になります。後発企業であっても、顧客のペインポイントをしっかりと理解し、その問題を解決するアイディアを生み出すことで、新たなビジネスチャンスを見出せると感じました。 高校生は何を求める？ また、広報業務としては、顧客である高校生のニーズを正確に把握し、それに応えるコンテンツを提供することに注力しています。HPやSNS、広告などを通じて、顧客が求める情報を届けるため、常にニーズやウォンツを深堀りした上で制作物を作成しています。広報部門は、入試対応も行うことで高校生との接点が多い部署となっており、彼らの大学生活に対する期待や希望を経営層に伝える役割も担っています。 どうやって顧客本音を集める？ 具体的には、オープンキャンパスなどのイベントで多数の高校生や保護者が参加する際、満足度アンケートの設計と分析を通じて顧客の声を集め、より顧客目線に立った設問に改善していく計画です。また、新入生を対象としたデプスインタビューを実施し、大学選択の基準や求める大学生活、情報の入手方法など、直接大学に近い立場から本音を引き出し、今後の大学運営や学部設計に活かしていこうと考えています。

データ分析の工夫は？ 今週の講義では、多くの気づきがありました。まず、データ分析においては、単にデータを眺めるだけでなく、少し手を加えることが重要だということです。具体的には、販売戸数と単価の組み合わせで売上を構成する新しい項目を作成したり、数字を視覚化するためにグラフを使ったりすることです。これまでの自分には、そうした手間をかける習慣がなかったことに気づかされました。 分割方法はどうかな？ データの分割方法についても新たな視点を得ました。従来は年齢別に10歳ごとで分けていましたが、大学生に焦点を当てた18歳～22歳の分割や、4歳ごとの分割法を知り、新鮮な驚きがありました。こうした視点の転換は、日常業務にも活かせると感じました。 分解の効果は？ 博物館での演習を通じて、分解を重ねることで新たな洞察が得られることがわかりました。ただ満足するだけでなく、さらなる分解が重要だと認識しました。講師からも、迷ったらとにかく分けてみること、特徴的な結果が出なければそれは次のステップだという考え方を学び、大変共感しました。 MECEは本当に有効？ 最後に、MECE（漏れなくダブりなく）の考え方について学びました。今後、業務で悩んだ際には、この考え方を基に問題を整理していきたいです。 来店客の傾向は？ 店舗に来店するお客様を分析することで、今後の店舗運営に役立つアイデアが出てきそうです。現在、来客数が減少している問題があり、分析を通じてその原因を探ることが必要です。スタッフの協力を得ながら、効果的な施策を考えていこうと思います。 学びの実践方法は？ 今回学んだ手法は、①手を動かす、②機械的に分けない、③複数の切り口を試す、④悩むくらいなら分ける、⑤失敗は次のステップ、⑥分けることで分かる、というステップで進めていくことが重要だと実感しました。

本講義では、相手に「読んでもらえる」文章やスライドの作成に特に注意を払うことが大切だと再認識しました。以下に具体的なポイントをまとめます。 まず、スライドの作成において重要なのは、関連する情報をただ単に盛り込むのではなく、伝えたいメッセージを明確にすることです。相手にとって読みやすい資料を作成するためには、以下の点に注意します。 # グラフの見せ方 - 自分が伝えたいことを基準に、適切な視覚化手法を選びます。 - グラフにする際は、形式や縦軸/横軸、目盛り、単位などの細部に気を配ります。 - 視覚化（グラフ）には、できるだけ慣例に則った方法を用います。 # 文字の表現 - 伝えたいメッセージに合わせた書体や色を使います。 - 文字情報だけでなく、アイコンなどを補助的に用いて視覚的理解を促すことも有効ですが、過度に利用しないよう注意します。 # スライドの構成 - 情報の順番に注意し、図表を情報が出てくる順序で配置します。 - スライドの意図や伝えたいことが分かるように、言葉を添えて補足します。 - メッセージと図表の整合性を保ち、強調したい箇所を意識します。 また、作成した報告資料や管理シート、会議でのプレゼンテーション、メールやチャットでのテキストコミュニケーションなど、様々な業務の場面でこれらのポイントを活用できると考えます。 特に今後意識したいのは、相手に「読んでもらえる」文章やスライドを作成することです。業務に取り組む際には、次の点を念頭に置くよう努めます。 - 自分が伝えたいことを相手に理解してもらうため、伝えたい内容を基準に適切な見せ方（視覚化）を選択する。 - 相手のリテラシーに合わせた言葉を選ぶ。 - 情報を探させない構成にする。 これらのポイントに注意することで、より効果的なコミュニケーションが可能になると確信しています。

すべての学びは繋がる？ 6週間の講義を振り返り、最も印象的だった学びは「すべての学びは結び付いている」ということでした。もともと興味を持っていた分析手法やその評価方法には多くの新しい発見があり、非常に刺激的でした。しかし、分析に基づいて仮説を立て、それを生かすためにはマーケティングの知識が必要だということに気付きました。過去に学んだことと今学んでいることがつながり、新しい視点が得られたこの体験は非常に刺激的でした。 マーケティングとデータ分析の相乗効果 知ったつもりでいたマーケティングに関するフレームワークをデータ分析で活用することにより、学びが独立したものではなく、結び付けることで価値が生まれるのだということを実感しました。この経験が一番の収穫だったと思います。 異動後の目標と実践 講座の受講期間中に営業部門から希望する企画部門への異動が実現しました。異動までにデータ分析やマーケティングに関する学び直しを行いたいと思っています。講座で学んだデータ分析の基礎的な手法は、現在の部署でも十分活用できます。まずは今の部署で可能な分析を行い、学びを実践に移したいと考えています。まずは営業部門の販売実績から現状を把握し、マーケティングのフレームワークを活用して今後取るべき打ち手について考え、同僚と意見を共有したいと思います。 新しい提案とその影響 異動するまでに今回学んだデータ分析手法を用いて、営業部門の現状分析やそれに基づいた仮説の立案を実施したいと考えています。現部署では経験や勘を重視する風潮があり、それ以外の判断基準がない状況です。たとえ私の提案が採用されなくても、新しい考え方の実例を示すことで変化のきっかけとなれば良いと思っています。そしてこの経験、特に反省点を次の部署で生かし、新しい環境でも様々なことに挑戦してみたいと思います。

仮説検討は効果的？ フレームワークを使って仮説を検討する重要性を改めて実感しました。自分の視点だけで考えると、異なる仮説が実は同じ意味を持っていたり、抜け漏れや重複が生じ、MECE（漏れなく、ダブりなく）にならないことがあると感じました。また、業務では自社の既存データを中心に扱っており、外部のデータと比較する機会が少ない点にも気づきました。一般的なデータにも注意が必要で、信頼性が低かったり数値が大げさに見せられるケースもあるかもしれません。こうした状況だからこそ、学んでいる知識を活かし、有効なデータと信頼できる情報源を見極める必要があると思いました。 動画から何を学ぶ？ 先週のグループワーク後に視聴した関連動画で紹介されたさまざまなグラフや分析手法も非常に参考になりました。自分がこれまでなんとなく実施していた方法が当てはまる部分もあれば、これまで注目していなかった視点に気付くこともあり、改めて復習する意欲が湧きました。 実務で新発見は？ 実務では、指示通りに同じグラフを作成することが多い中、自分自身でフレームワークを活用して仮説を立て調査することで、新たな発見につながる可能性を感じています。現在の職場では、これまでにない未来的な取り組みが多く、自社の過去のデータだけでは捉えきれない視点が必要だと再認識しました。大きな歴史的流れに沿った視点も、今後の改善に大いに役立つと考えています。 改善策の検証は？ まずは、フレームワークを用いて「どの部分が改善され、会社の売上に貢献できるか」という仮説を立て、データの収集と検証に取り組みたいと思います。また、データだけに頼らず、職場の改善点や取り組みについても多角的な視点を持って検証することで、会社全体の業績向上だけでなく、自分自身の成長につながる発見があると期待しています。