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データ ✕ 利用

に関する学び

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目的と比較の重要性を認識 実務では無意識で実践していましたが、分析においては目的と比較が重要であることを再認識しました。「何を伝えたいのか」によってグラフの作成方法を考える、という視点は今後意識していきたいです。また、分析において要素に分解することは大切ですが、目的が明確でないと細かく分解すること自体が目的化してしまう可能性があるため、注意したいところです。 分析結果を施策にどう活かす？ 弊社サービスの利用率や更新率を高める施策を考える上で、ユーザーデータの分析における学びを活用したいと思います。具体的には、「利用率を高める」ことと「更新率を高める」ことという目的に分けて、ユーザーの利用データや解約時アンケートなどの各種データから必要な項目を抽出し、分析します。 チームとの効果的な議論をどう行う？ 毎週のチームメンバーとのミーティングでは、学んだことをメンバーにアウトプットし、チーム全体の視座を揃えるように努めます。特に、「利用率を高める」「更新率を高める」ためのデータ分析をメンバーと協力して行い、効果的な施策を導き出せるよう、有意義なディスカッションを重ねていきたいです。

どうやって問いを共有？ 今取り組むべき課題に常に焦点を当て、その問いを周囲と共有し共通認識を持つことが重要です。このため、問いを可視化し、自分の思考に偏りがないかをメタ認知することが求められます。知識のインプット、アウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りを絶え間なく繰り返し、継続していくことが不可欠です。 どんな文章構成？ これらの考え方は、文章作成やチーム内での発表、プロジェクトの企画・提案などの場面で活用できます。具体的には、すぐに文章を書き始めるのではなく、まず文章構成を考え、ターゲットとなる読者像に応じた伝え方を工夫します。また、ロジックツリーを利用して思考を明確にし、チームで共有する際には具体的な言葉を使って誤解が生じないようにします。さらに、目的に沿ったデータを選び、その使用意図を常に考慮します。 思考はどう見極め？ 日常業務においてこれらのアプローチを心に留め、上質な情報のインプットとアウトプットを心がけ、周囲からのフィードバックを依頼します。思考が偏ることを防ぐため、仕事以外でも常に思考の過程を可視化し、メタ認知を実践することが大切です。

平均の意味は？ 複数の平均（単純、加重、幾何）をビジュアルで理解できたのは大変参考になりました。計算自体は表計算ソフトを使用すれば難しくないものの、イメージをしっかりと思い出し、目的に合わせて正しく使用することが大切だと感じます。また、今まで漠然としか捉えていなかった標準偏差も、今後、平均とデータのばらつき具合を説明する際に大いに活用できると考えています。 分析方法はどう？ 膨大な顧客情報や生産実績の分析においては、単純平均や幾何平均を用いた有用な分析方法があると実感しました。売れ行き製品の傾向をグラフで表現する際、散布図の利用も面白い発見です。これまで棒グラフによる比較が中心でしたが、何をアピールしたいのかを一歩深く考え、見せ方を工夫する必要性を感じさせられました。 データ活用はどう？ 所属する営業グループ内でも、データ集計方法や見せ方に関して工夫が求められています。これまで、従来のやり方を盲目的に踏襲するか、各自の感覚に頼る方法に偏っていたため、私がリーダーとして理論に基づいたデータ抽出とグラフ選択を整理し、より効果的な活用方法を提示していきたいと思います。

分析の苦手意識はどう変わった？ 分析は比較なり、という言葉をきっかけに、これまで抱いていた「分析」という言葉への苦手意識が和らぎました。分析を「要素に分解し、比較する」とシンプルに捉え直すことで、データ分析の目的や方法を改めて見直す機会となりました。また、比較する際には、常に同じ条件である「Apple to Apple」を心がけることが重要であると理解できました。 継続率向上の秘訣は？ 分析の目的を明確に定めた上でデータを取り扱い、最終的には意思決定に結びつけることが目標です。特に、サービスの継続率向上に向け、何があればサービスが続けやすいか、または辞めてしまうかという点から、顧客ニーズをより深く分析していきたいと考えています。 資料の真意は何？ これまで、分析担当者が作成した資料をそのまま受け取るだけでしたが、今後は「何の目的で、どの要素を比較しているのか」を意識して資料を読み解くよう努めます。さらに、顧客のサービス継続率や利用・活用率といった数値を日々確認し、昨年比の大まかな変動だけでなく、そこから導き出せる具体的な示唆についても考察を深めていくつもりです。

授業の成果はどう？ Live授業では、マクドナルドの課題に取り組んだことがとても印象に残りました。短いグループワークの時間の中で、メンバー同士が次々と仮説を立て、必要な課題を特定するプロセスに取り組めた点は、クリティカルシンキングが着実に身についていると実感できる貴重な経験でした。 分析のばらつきはどう？ 一方、興味が薄い題材では、分析の精度にばらつきが見られることも感じました。今後は幅広いデータパターンの知識を増やし、どんな題材でも予測が立てやすくなるよう、練習を重ねていきたいと思っています。 参考資料はどう利用？ また、自分の分析結果の検証のため、既に加工されたデータが公開されているウェブサイトを参考にすることができました。たまたま目にした統計資料は、とても扱いやすく、分析の答え合わせに役立ちました。 顧客事例から学ぶ？ さらに、業界別の顧客事例を読み込み、自分の言葉で要約することで、各顧客の根本的な課題やその解決策を十分に理解することができました。今後は、この姿勢を仕事にも活かし、何がイシューなのかを意識して考えていきたいと考えています。

仮説の役割って何？ 「仮説」を立てる重要性を再認識しました。特に、3C（顧客・競合・自社）や4P（製品・価格・場所・プロモーション）といったフレームワークは、網羅的な仮説形成に有効であると実感しています。これまではあまり意識せずに活用してこなかったため、今後は欠かさず取り入れていこうと考えています。 従来方法の問題点はどう？ 従来は、実績ベースで特徴や傾向を把握し、その後に仮説を立てる方法で業務を進めていました。しかし、その方法だと仮説が固定的になり、複数のパターンを検討できなかったり、現状にないデータへの仮説が立てられなかったりするというデメリットを改めて感じました。 新たな仮説の進め方は？ そこで、今後はデータを見る前に課題に対して仮説を書き出すことから始めます。その際、3Pや4Cといったフレームワークを利用し、生成AIなども活用して個人のバイアスを抑えるよう努めます。検証段階では「WHERE」「WHY」「HOW」といった観点から複数パターンの仮説を立て、それらをデータとして記録し、「仮説→検証→結果」というプロセスを確実に回していきたいと思います。

フレームワークの効果的な活用法とは？ 今回の学びの中で、フレームワークのツールとしてロジックツリーとMECEが紹介されました。ロジックツリーは課題を細分化し、発見しやすくするための手法であり、MECEは問題をもれなく、ダブりなく整理するために必要な概念です。それぞれは様々な場面での分析に利用されますが、今回の復習を通じて今後の活用に向けた理解を深める機会となりました。 営業予測の新アプローチを試すには？ 営業予測を行う際には、これまで直感に頼った予測を立ててしまいがちでしたが、今後は課題を分類し、分析した上で予測を立てることを心掛けたいと考えています。この新しいアプローチにより、異なる視点での分析が可能となり、より精度の高い営業予測が期待されます。 MECEを使った分析で得られるものは？ これまでは同じ視点でデータを取り出して分析を行っていましたが、今後は課題を洗い直し、顧客の職種や規模、場所など、さまざまな角度からMECEを意識した分析を進めていきます。これにより、売り上げを伸ばすための施策のヒントを得られ、より具体的な情報収集と活用が期待されます。

データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。

正しい手順はどう？ 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は？ 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく？ データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

データ加工は何を示す？ データの加工を通して、同じ情報源からでも新たな視点や気付きが得られることを学びました。数値を表からグラフに変換すると視覚的に変化が読み取れるほか、割合を算出することで傾向がより明確になると感じました。このような切り口の変化が、データ分析において非常に重要だと実感しています。 利用者傾向はどう把握？ また、自社での活用例として、利用者の操作状況や休暇の傾向を表形式で把握し、グラフや割合に変換することで新たな洞察が得られると考えています。特に、曜日や週単位での分析を通して、月間で休暇が多くなる時期を見極め、それに対応する戦略を策定することが可能になると思いました。実際に、現在は休暇の傾向をカウントしているため、今後、グラフや割合を活用し、傾向と対策の検討を進める予定です。 分解切り口は有効？ さらに、データを分解する切り口については、データの種類によっては既定のフレームワークのようなものがあるのかについても興味があります。どのような切り口が適用できるのかを知ることは、より効果的な分析を行うためのヒントになると感じています。

なぜ定量化と視覚化が重要なのか？ 定量化して物事を考えることの大切さと必要性、またグラフを作成して視覚化することの重要性を学びました。これに加えて、抜け漏れなく課題を考えるためにロジックツリーを利用し、様々な視点から解決策を導き出す方法が有効であることも理解しました。そして、最も大切なのは、解決すべきイシューを見極めることです。注力すべき課題や目的を明確にし、その役割を踏まえて解決すべき仮説を設定し、問題解決に取り組むことが重要です。 解決策の提示には何が必要か？ 解決策を提示する際には、事実や定量データに基づいて解釈を加えることが必要です。また、要素を抜け漏れなく考えるために、様々な仮説を検討し、最終的な目的からずれないように注意することが求められます。 提案とコミュニケーションの手法をどう活用する？ 仕事で提案内容や課題の特定、仮説を考える際には、ロジックツリーやグラフの作成などの手法を使って考えるとよいでしょう。また、コミュニケーションを取る際に、立場によって社内外の人がどんなことを考えているのかを言語化することも効果的です。

分析の目的設定はなぜ重要？ 「分析とは比較なり」が今回の講義の究極のゴールであるが、それだけでは不十分である。分析の目的をしっかり設定し、自分なりに仮説を立て、それに必要なデータを用意することが重要だ。また、適したグラフを選ぶことも必要である。 結果を伝えるための見せ方とは？ 分析の目的を念頭に置きつつ、最終的にはデータ分析を基に説明や説得を行うため、見せ方にも気を配る必要があると感じた。 データ分析の活用方法は？ 現在、保証契約のデータを分析している。目的は、経営陣に過去の実績を報告することと、顧客に実績を示すパンフレットを作成することである。それぞれの目的を追求すると、保証契約制度を推進する施策の検討や実績アピールによる利用促進が考えられる。これらの目的を念頭に、どのデータを分析すべきか、どう表現すべきかを考えることが大切だ。 記憶に残る工夫はどうする？ 目的に立ち返ることを忘れないようにしたい。具体的には、PCの壁紙や手帳など、日常的に目にするものに「分析とは比較なり」と記入しておき、記憶のフックを作りたいと思う。