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仮説

に関する学び

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最初のLIVE講座の印象は？ クリティカルシンキングの総まとめの週では、最初のLIVE講座で「自分の思考の癖を知る」というテーマが特に印象に残りました。その後のLIVE講座では、week1～5で学んだ知識を活かしながら、２つの問題に取り組み、その中で数字の並びを見ると細部に過度に意識が向いてしまう自分の癖に気づかされました。そこで、まず問題全体を把握し、数値を見える化する、軸を変えて視点を変えるといった手法を段階的に取り入れることの大切さを実感させられました。 数字分析はどう進む？ さらに、数字の羅列や傾向を分析する際、現実の業務の中でも工数の見直しやシステムの性能分析などが必要になる状況を思い起こしました。今回学んだデータ分析のツールを活用すれば、初めに考えすぎず、さまざまな角度からデータの整理と視覚化を行い、その上で仮説を立て補足説明を探すという実践的なアプローチが可能だと感じました。 どのデータ視覚化？ 今後は、単に収集したデータに基づいて行動するのではなく、まずはデータを多角的に分類し、視覚化する作業を徹底して行います。そして、その中から得られる示唆をたくさん書き出し、グループ化や抽象化を通じて整理し、自分の視点をさらに深める検討を進めていきたいと思います。

偏った思考に気づく？ 私たちの思考は、ついつい偏りが生じがちであり、その偏りに気づかないままだと、新たな視点や他の考え方に気付くことが難しくなります。こうした偏りを解消するためには、問題を分解して考える方法が効果的です。しかし、単に分けるのではなく、MECE（漏れなくダブりなく）を意識することが大切です。また、具体的な視点と抽象的な視点を行き来することで、思考の幅が広がります。まずは自分自身の考えを客観的に捉える癖をつけることが重要だと感じています。 仮説はどう進む？ お客様への提案を準備する際には、自分なりの仮説を立てるプロセスが役立っています。その際、経営状況や外部環境について十分に把握・分析し、仮定した課題を基に提案内容を練り上げることが必要です。提案を行う相手は、お客様だけではなく、上司や審査部、経営層も含まれるため、説得力ある内容を伝えるにはクリティカル・シンキングが不可欠です。 自己分析は十分？ 改めて、自分の思考を客観的に見る習慣を持つことが大切です。自分自身の考えに疑問を投げかけ、より深く掘り下げる姿勢は、これまで「これ以上考えても意味がない」と判断していた事案に対しても、新たな切り口を見出し、柔軟にアプローチするための粘り強さを育む助けとなります。

目的の明確性は？ 分析を進める上で大切な点は、まず目的を明確にし、全体像を把握することです。その後、大項目から中項目、小項目へと細分化しながら、漏れや重複がないよう注意深く分解します。また、問題点を捉える際には、現状が正常な状態に達していない場合と、正常な状態であってもあるべき姿とのギャップが存在する場合という違いに着目することが重要だと学びました。 債権回収の現場は？ 債権回収の現場では、入金約束が取れたグループとそうでないグループに分け、ロジックツリーを用いて分類を実施しました。性別、年代、連絡先の有無などを集計し、各要素の違いを比較検証した結果、入金約束を取れたグループでは特定の時間帯、特に朝8時台に件数が多い傾向が見られました。この事実を踏まえ、これまで連絡が不足していた可能性について仮説を立て、今後のヒアリングで更に検証していく予定です。 データ分類の進め方は？ データ入手の段階では、まず全体像を把握し、その上で影響が大きい部分を特定するために丁寧に分類を進めました。さらに、複数の仮説を構築してから集計を細分化し、一つずつ検証するプロセスが重要であると感じました。昨年との比較を行うことで、変化や傾向を明確にしながら、次の対策に活かしていきます。

仮説設定の意義は？ 講座を受講して、データ分析のテクニックを学ぶことができました。しかし、分析そのものはAIに任せることが可能であり、本当に人間に必要とされるのは、データ分析の目的を明確にし、適切な仮説を設定する能力だと実感しました。正解に飛びついてしまいがちな思考停止の傾向を反省し、より良い仮説を見出すために、あきらめずトライ＆エラーを重ねていきたいと考えています。また、当たり前を疑う力や、本質的な課題を見極める力、さらには分類のスキルを養うことの重要性も感じました。これらは次週以降や実践の場で活用していきたいと思います。 内部監査の視点はどう？ 私は内部監査を担当しており、より鋭く価値ある提案ができるよう、今後はさらに良い仮説を立てる努力を重ねるつもりです。自分の考えや視点の狭さに日々反省しながら、「この事実から何が言えるのか」という問いに徹底して向き合っています。 現場改善はどうする？ また、狭い視点に陥らないために、マネジメント視点やクリティカルシンキングを意識するとともに、現場の状況を十分に踏まえた提案ができるよう努めています。具体的には、何が問題なのか、どうすれば現場が改善されるのかをデータを裏付けに、しっかりと整理して提案していきたいと考えています。

思考はどう深まる？ 毎回、自分の思考が浅く、もっと広い視野を持つ必要性を痛感しています。かつて学んだ３Cや４Pのフレームワークは、今回は思うように活用できませんでしたが、仮説思考はデータ分析に限らず、経営戦略やマーケティングなど、様々な分野で常に求められる大切なスキルだと感じています。 偏りをどう避ける？ また、データ分析において外部データを活用する際は、あらかじめ結論を決めて自分に都合の良いデータだけに偏らないよう、常に注意する必要があります。複数の仮説を立て、網羅的な視点を持つことが求められる一方で、これまでの自分の取り組みには網羅性が不足していたのではないかと感じています。今後、販売戦略や方針策定の際には、網羅性やデータの客観性・妥当性、すなわち根拠の質を向上させることで、提案の説得力を高めていきたいと思います。 結果の根拠は？ データ分析にあたっては、まず仮説の網羅性を重視し、文字や図表などを用いて過不足を冷静に判断できるよう努めます。こうした仮説思考は問題解決の場面で非常に有用であり、社内でのディスカッションにも積極的に活かしていきたいと考えています。また、データ分析結果をアウトプットする際は、その目的や使用したデータの根拠を明確に示すことを心がけます。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

問題解決のステップを学ぶ 問題解決には4つのステップがあることを学びました。これらのステップは以下の通りです。 1. What：問題の明確化 2. Where：問題箇所の特定 3. Why：原因の分析 4. How：解決策の立案 このステップで仮説を立てて思考することで、以下の効果が期待できます。 1. 検証マインドの向上と、高まる説得力 2. 関心、問題意識の向上 3. 判断や行動のスピードアップ 4. 行動の精度向上 計算ミスをどう防ぐ？ 例えば、給与や退職金の計算業務では、計算ミスが発生することがあります。その際にはまず、正しく再計算することが最優先されますが、今後同様のミスを防ぐためには原因を特定し、再発防止策を考え実施する必要があります。これを行うためには、問題解決の4つのステップが必須となります。 チームへの意識定着を図るには？ 自分自身だけでなく、他のメンバーも問題解決の4つのステップを意識して思考できるように指導することが必要です。そのために、今回学んだ内容を毎週開催するチームミーティングで共有し、日々の業務の中でもメンバー一人ひとりがしっかり意識し自分のものにできているかを質問を投げかけることで確認し、チーム全体に定着させていくつもりです。

判断基準をどう考える？ 戦略的な選択を行うためには、優先順位づけをする際の判断基準を明確にすることが重要です。情報が不足している場合は、仮説思考を活用し、複数の仮定を設定して検討することが求められます。判断基準を考える際は、複数の視点から多角的に検討することが効果的です。優先順位をつけるということは、優先対象を決めるだけでなく、優先しないものを切り捨てる選択も含まれます。 国際事業の戦略は？ 現在、私は4カ国で事業開発に携わっていますが、すべての国においてコミットしており、その結果、市場での優位性や取り組みの実現可能性が低い国にも一定のリソースを割いてしまっていることが課題となっています。このような状況では、捨てる選択をすることが必要とされています。 合理的選択の基準は？ 選択を合理的に行うために、以下の判断基準を設け、客観的に事業開発に取り組む考えです。それは、（1）市場において当社の優位性があるか、（2）短期間で成果達成が可能か、（3）取り組みに十分なリソースを割けるか、（4）本社の戦略に合致しているか、という基準です。12月までにこれらの基準に基づき、取り組む事業を絞り込み、各事業のタイムラインやチーム体制を明確にして関係者からの合意を得ることを目指します。

仮説の重要性は？ 学習前は、仮説を立てることに対して、恣意的または無意識に寄せたデータを収集してしまうのではないかという懸念がありました。しかし、今週の学習で、複数の仮説を立てることの重要性を理解できました。仮説はある程度の網羅性を持つべきであり、３Cや４Pといったフレームワークがその考え方を支えていることに納得しました。 仮説と行動の速さは？ また、仮説を立てることが物事のスピードに直結するという新たな視点も得られました。これまで、仮説が誤っていた場合はすべてをやり直すゼロスタートになると思い込んでいたのは、仮説を決め打ちにして一つだけ持っていたからだと、自分の在り方から理解しました。 多様性と仮説の関係は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みにおいて、複数の仮説を活用することは、多様な在り方に対する効果的な施策の切り口が一つではないことと合致すると感じます。一方で、大きな方向性や目的の核がなければ、アイディアが散らばってしまうため、その点は常に意識しておきたいと思います。 検証の進め方はどう？ 仮説の検証過程では、恣意的な判断を防ぐためにフレームワークに立ち返り、複数の仮説について必ず他者と対話し第三者の視点も取り入れるよう努めています。

A/Bテストの魅力は？ A/Bテストについて初めて知り、その有用性を実感しました。特にキャンペーンやPR施策の効果検証において、どの広告媒体が最も有効か、施策の目的を達成できるかを検証するのに非常に役立つと感じました。目的と仮説を明確にすることが重要であると同時に、関係者間で共通認識を持つ機会にもなると学びました。また、季節や傾向の変動を避けるため、同時期に実施することや、1要素ずつテストすることが必須であると理解しました。 広告パターンの効果は？ シンプルで運用しやすく、低コストでリスクも少ないA/Bテストは、現在実施中の交通系ICカードを活用した各種キャンペーンのPR施策に早速活用したいと考えています。具体的には、広告内容を3パターン程度用意し、どのパターンが利用者に最も訴求するのか、現状とテスト後のクリック数を確認して効果を見極めたいと思います。 投稿時間はどう検証？ また、広告を投稿する時間帯についても現状はほぼ午前に固定しているため、午後に投稿した場合のクリック数や、電子マネー決済金額の変化などを検証したいと考えています。さらに、ターゲットを絞り、例えば会社帰りの会社員を意識して午後（夕方）の投稿に変更するなど、仮説を立てた上で効果検証を進める予定です。

人は本当に理解できる？ 「結局のところ、人のことはわからない」という言葉を胸に、各々のモチベーションの違いに寄り添う必要性を実感しています。動機付けの要因とそれに伴う衛星的な要因を整理し、マズローの5段階欲求を意識することで、相手の主観に合ったアプローチを図っています。 本音を引き出せる？ フィードバックについては、相手から得られる本音を引き出すことに重きを置き、こちらが過剰に話さない姿勢が大切であると再認識しました。相手の意見を尊重し、自然な流れで対話を進めることを心がけています。 アンケート結果はどう？ また、フレームワークをサポートするツールとして、過去のアンケート結果を活用しています。具体的には、定性面や定量面の結果を参考にしながら、マズローの欲求段階と照らし合わせた仮説を立て、訂正面と定評面の両面からスタッフへのアプローチを試みています。 面談で何を確認する？ 普段は各拠点で異なるワークスタイルで業務を進めているため、次回招集日（2月25日）に面談を設定し、現状の個々の業務状況や目標達成度、さらには来期に向けた期待と不安について意見交換する予定です。事前に各スタッフごとに仮説を立て、それを基に対話から必要な情報を引き出す取り組みを進めています。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。