データ・アナリティクス入門

比較の視点が開く学びの扉

データ比較の意味は? データ分析は本質的に比較であり、たとえばパソコン購入時に「購入目的」や「必要性」を問い直す姿勢には、根本から見直す意義を感じました。比較の材料が多岐にわたるため、広い視点で重要な要素を捉えることが、適切な比較―すなわち分析―につながると実感しています。 地域診断の見方は? また、今後「地域診断」を学生に教える際には、国、都道府県、市町村の各レベルでのデータ比較や近隣地域との比較が必要であることを強調したいと考えています。さらに、データの推移を見る際には、時代背景や社会情勢の変化、住民の価値観、教育水準、生活水準、文化、財政状況など多様な観点からの比較が不可欠です。 指導計画はどうなる? 来週から始まる学生の実習地での地域診断指導に向け、資料の見直し、指導スタッフとの方針の共有、記録用紙の修正を行う予定です。複数の実習施設に分かれて進められる実習では、各グループが進捗状況を発表することで、自分の実習地と他との比較が自然に行われ、異なる分析方法を学ぶ良い機会となると期待しています。

データ・アナリティクス入門

分かると変わる!シンプル分析のすすめ

何がわかったら購入? パソコンを購入する際に、何を調べ、どのような情報が得られたら購入に踏み切るかという問いかけから、データ分析における「分析」の意味が明確になったと感じました。「分析」というと堅苦しくなりがちですが、「何がわかったら購入するか」というシンプルな視点を常に意識したいと思います。 意思決定のヒントは? 現状、組織全体でデータを活用して意思決定を行う文化が十分に根付いていないため、「何がわかったら◯◯するか」という観点を直接業務に取り入れるのは難しい印象を受けました。しかし、この視点を意識しながら業務を進めると、必要なデータや情報に気づく機会が増えると考えています。 新規事業の目的は? また、現在企画中の新規事業においても、「何が分かったら◯◯するか」という目的設定を明確にすることが重要だと感じています。特に、地域におけるアンコンシャス・バイアスの解消を目指す事業においては、目的が不明瞭な部分があるため、その課題解決の有用性をデータに基づいて説明できるようにしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

分解力で新規事業がスムーズに進行!

データ分解から得られる洞察 課題やデータに対して、すぐに解決策を考えたり分析するのではなく、まずは分解することが重要です。分解の仕方一つで見えるものも変わるので、丁寧に考えていくべきです。講義の中の課題では、一つの切り口で出た結論に飛びついてしまうことがありました。様々な切り口を試すことを念頭に置いて分解していけば、盲目的に飛びつくことはないと思います。 新しい観点での事業設計 新規事業を企画・設計する際、関わる人という観点が必要だと今までの講義で考えていましたが、プロセスで分けるという観点は新鮮でした。例えば、事業が始まってからの営業活動~契約~納品までのプロセスを丁寧に分解し、一つ一つのプロセスを固めることで、スムーズに事業をスタートできると思います。 事業開発を進めるための流れ 事業開発においては、プロセス⇒人という流れで考えるとスムーズではないかと感じました。業務のプロセスを分解し、そのプロセスの担当者に課題や問題点を確認し、解決していくことで、必要なメンバーを巻き込むことも可能になります。

データ・アナリティクス入門

議論が生む新たな発見

多角的視点で何が見えた? 学んだ内容を振り返り、複数の視点から議論することで、これまで見落としていた点や新たな切り口、さまざまなアプローチ方法に多くの気づきを得ることができました。今後は、このような環境を社内にも広げ、各自が自走できる体制を整えていきたいと考えています。 上司の依頼はどう活かす? 日常業務では上司からデータ分析の依頼を受けることが多く、上司の興味関心と実際の事業課題を明確に切り分け、目的意識を持った意味ある分析が事業に貢献できるような環境作りが求められると実感しました。また、データ収集がそれ自体の目的にならないよう、適切なデータの収集と活用に努める必要があります。 実行策にどうつなげる? このため、まずはビジネスプロセスマップやビジネスモデルキャンパスを作成して全体像を把握します。次に、関係者間で課題の所在を共通認識として持ち、データ分析を通じて課題の発見や優先順位、重要度を明確にします。最後に、分析結果に基づき実行策を評価することで、より効果的な改善策を進められると考えています。

クリティカルシンキング入門

知識から実践へ―反省が未来を創る

知識と実践のギャップは? グロービスの学習では、毎週のミニレポート作成を通して「知っている」と「使える」の違いを実感しました。ライブ授業の中で問われた際、インプットしたはずの内容がすぐには出てこなかったこともあり、知識を業務で実際に使うためには、継続的な反復練習や学んだことを意識的に活用する機会を作ることが重要だと感じています。 社内評価はどう変わる? また、社内のモチベーションサーベイの分析業務についても、これまで数値の比較に終始していた自分のアプローチを見直す機会となりました。今回、ライブ授業で学んだ分析のステップを業務に取り入れることを決意しました。 分析の手順は何? 具体的には、まず分析の目的を明確にするために問いを立て、その問いを共有することが大切であると認識しています。次に、情報を工夫し、必要に応じて新たな列を追加したり、割合を算出したり、データの並び替えを行います。最後に、グラフへと視覚化することで、数値だけでは見えにくかった情報を一目で把握できるようにする工夫を実践していきます。

データ・アナリティクス入門

振り返りが照らす学びの道

目的と手段の違いは? 分析に取り組む際、まず「要素の分類化」や「比較」という視点を確認しました。分析はあくまで手段であり、目的ではないという点が印象に残ります。これにより、仮説を元に進める中で、途中から「差分探し」が目的化してしまわないよう注意する必要性を感じました。 レポート設定の意義は? また、定期的な分析レポートを実施する際には、改めてその目的を明確に設定することが大切だと再認識しました。業務の中で、分析自体が目的とならず、真に必要な意味を見出すために、常に差分に敏感になり、その差分がどのような意味を持つのかを意識する習慣を身につけることが求められます。 PDCAはどう実践する? さらに、すべての分析には仮説を立て、得られた結果に基づいて施策のPDCAサイクルを実行することが基本です。報告時には、ただ結果を示すだけでなく、分析の目的や背景を相手に伝える工夫が必要です。分析を終えた後は、やりっぱなしにせず、必ず振り返りの時間を設け、次のアクションにつなげることが今後の改善に寄与するでしょう。

データ・アナリティクス入門

再発見!学びの原点と未来

理解の進みはどう? これまで毎週の課題をこなす中で、内容の理解が進んでいると感じていました。しかし、最終講義の際に、一部消化しきれていない点や全体の流れの理解が十分でないことに気付きました。そのため、分析のテクニックに入る前に、基本的な考え方や全体の流れを再確認したいと考えています。 戦略と課題はどう? また、新サービスの展開にあたっては、現状を踏まえた上で、今後の利用促進に向けた提案を実現するための分析が可能であると感じています。一方、社内の購買データの分析については、解決すべき課題が残っているとの相談も受けています。このため、購買データの分析に取り組む前に、目的を明確にし仮説を立て、具体的な取り組みを進めていく必要を認識しています。 具体策はどうする? 具体的には、新サービスについては目的を再確認し、必要なデータの見直しを行います。また、購買データの分析に関しては、事前に解決しなければならない課題に対し、目的の明確化とそのための提案を進めることで、効果的な分析に結び付けたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

平均に惑わされない分析術

平均値では捉えきれない? データ分析の学びを通じて、平均値だけでは捉えきれない情報があることや、平均値そのものにもさまざまな種類が存在するという新たな視点を得ました。また、データの散らばりを正しく理解する必要性や、単調な棒グラフや円グラフ以外のビジュアル化手法にもそれぞれのメリットがある点を、具体的に理解することができました。 どの指標を選ぶ? これまでの分析では平均値に頼りがちでしたが、目的に応じて加重平均や幾何平均、あるいは中央値といった他の指標も活用すべきだと強く感じました。今後は、分析の目的に沿って適切な手法を使い分け、より的確なデータ解析を目指していきたいと思います。 SNS分析で何が見える? さらに、SNS系のコンテンツについては、年齢層や性別ごとのリアクションの違い、これまでのフォロワー増加率から今後の成長をどのように予測できるのかといった点について、より詳細な分析が求められると実感しました。今後は、こうした視点も取り入れて、より充実したデータ分析に努めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで問題解決の新視点を発見

ロジックツリーはなぜ必要? ロジックツリーの作り方について、層別分解と変数分解の二つの手法があることを学びました。それぞれの方法は、分析したいデータに応じて使い分けることが重要だと考えます。一般的には、MECEの概念に基づいて、漏れなく重複なくと考えがちですが、実際には問題特定や新たな発見を目的として、意味のある分類ができるように、様々な視点を持つことが重要だと感じました。 層別分解の効果は? あるプロジェクトでは、問題を特定する必要があるため、ロジックツリーを用いた層別分解によって、MECEを念頭に置きながら、どのような層別にするかを考え、問題特定や意味ある分類を目指したいと思います。 ギャップ埋めはどうする? まず、理想的な状態と現状の間にあるギャップを洗い出し、ロジックツリーの層別分解に当てはめることで、多角的な視点から分析を行いたいと考えています。そして、さまざまな層別で詳細に分解し、問題箇所を特定し、そのギャップをどのように埋めていくかについての提案を資料としてまとめたいと思います。

クリティカルシンキング入門

振り返りから学ぶ成功の秘訣

依頼の狙いは何? イシューや問いを考える際には、例えば上司から何か依頼を受けた場合、その目的やゴールを意識しながら調査やアウトプットを進めていくことが重要です。具体的な課題に落とし込んで考えることを心がけましょう。抽象度が高すぎると取り組みにくい問題が出てくるため、注意が必要です。 市場調査の本質は? 新規事業の市場調査においても、このアプローチは有効です。例えば、ある特定のニーズが見えたときに、その根拠やチャンスの所在、競合の存在、自社の強みなど、多角的な視点で考えることが求められます。これらの要素を一つずつクリアしながら、どういった形で問題を分解できるのかを考えて要因分析を行いたいと思います。 タスクの目的は? また、現在取り組んでいるタスクを洗い出し、それぞれのタスクが何のために行われているのか、目的や課題は何かを明確にすることも必要です。優先順位が低かったり、目的が不明瞭なまま進められているタスクがある場合は、改めて関係者と目的をすり合わせし、明確化する努力を行うことが重要です。

データ・アナリティクス入門

効率的な資料作成で業務改善!

分析を効果的にする方法は? 分析の本質は比較にあります。具体的な要素を整理し、比較対象や基準を設けて、きちんと比較することが重要です。また、条件がそろっていない場合には想像力を働かせて補完することも必要です。 資料作成の時間短縮には? 目的を理解して分析を行うことが大切です。販売計画の部署にいる後輩たちに対して、分析の基本を踏まえたアドバイスをします。例えば、資料にグラフをたくさん載せて資料作成に時間がかかると嘆いている後輩の資料をチェックし、本来の目的は何か、仮説は何かを一つ一つ確認していくことです。 カイゼンプロジェクトの課題解決策 現在進行中のカイゼンプロジェクトでは、「資料作成に時間がかかりすぎている」「この資料作成は本当に必要か」といった課題があります。これらの問題を解決する方法の一つとして、目的をしっかり確認し、仮説を明確にしてから資料を作成するというアプローチを取り入れることが有効です。目的を明確にした上で、仮説を立て、必要な資料を作成する重要性を後輩たちに伝えることが必要です。

データ・アナリティクス入門

目的を見据える分析の一歩

どんな学び方がある? 今週は、正直何をすればよいのか、どう学び、どのようにグループワークを進めればよいのかが分からず、新しいインプットがほとんど得られなかったため、少し物足りなさを感じました。もっと手を動かして分析に挑戦してみたかったという思いがあります。 目的を見いだすコツは? 目的を明確にして分析を始めることが大切です。一つのデータや事象に固執せず、視点を変えて全体を俯瞰しながら取り組む姿勢が求められます。常に目的を意識し、仮説検証が難しいときは生成AIの力も上手に活用していくことが重要だと感じました。 目的をどう守る? また、仮説思考でクリティカルに考える習慣を身につけるため、業務に取り組む際には常に目的を意識する必要があります。部下が目的を見失わないよう、状況確認を行うことも意識して取り組んでいかなければなりません。 広報の立ち位置は? 現在の広報業務においては、この仕事がマーケティングファネルのどの位置にあたるかを常に考えながら進めていくことが求められると強く感じています。

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