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データ ✕ 利用

に関する学び

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数字の活用法は？ 数字を味方にするためには、分解して解像度を上げることが重要です。数字をうまく利用することで、問題箇所を特定しやすくなります。迷った時には、とにかく手を動かすことが肝心です。 データ加工の工夫は？ まず、数字の加工に関しては、与えられたデータをそのまま使用するのではなく、自分で追加の欄を設ける工夫が必要です。仮説を持ち、どの単位で分解すると有益かを考えることがポイントです。 切り口はどう考える？ 数字を分解する際の留意点としては、切り口をMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）で考えることが挙げられます。一つの傾向が見えても複数の切り口で他に傾向がないか探すことが重要です。傾向が見えなくても、それはそれで意味があります。 強みと弱みは？ 営業成績の振り返りにおいては、担当者の強みや弱みを把握すること、代理店内の強みや弱みも同様に把握することが肝要です。また、品質に関しても同様に、担当者や代理店の強みと弱みを理解することが求められます。 業務分担と数値は？ 業務適正化には、月間スケジュールと週間スケジュールの策定、および業務の分担が含まれます。さらに、営業成績の振り返りでは、まずは活用していた数字が正しかったかの確認から始め、決まった期間で得られる数値を把握し、分解する項目を決定。そして、その項目をルーティンで確認することが重要です。 品質分析はどう？ 品質の振り返りにおいては、定められた数値に対して新しい切り口を模索するために時間をかけることが求められます。業務適正化では、現状の分析と必要業務の確認が中心となります。

仮説はどう見える？ 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要？ 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は？ Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは？ 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く？ フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用？ これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。

分かりやすさの秘訣は？ 説明やプレゼンテーションで最も大切な点は、相手がどれだけ理解しやすいか、そして心に残るかどうかだと改めて実感しました。まずは、目的と対象に合わせて伝えたいメッセージを明確にすることが基本であると感じます。 視覚工夫は効果的？ その上で、メッセージの理解を助けるために、言葉遣いやフォント、色、アイコン、図表、グラフ、配置といった視覚的要素に工夫を凝らすことの重要性も学びました。これらの工夫は、伝えたい内容をより効果的に伝えるための手段となります。 分かりやすい事例は？ 具体例として、上司への企画書では、従来口頭で伝えていたアイデアを文章と図表で分かりやすく表現することが求められます。また、学校説明会では、参加者に特に伝えたいポイントを際立たせるために、シンプルなスライド構成が効果的です。さらに、授業での説明スライドでは、生徒の印象に残りやすいよう視覚資料を活用し、内容の理解と定着を図っています。 事例分析はどうすべき？ また、街のポスターや動画のサムネイル、他の人のプレゼンスライドなど、良いと感じた事例を分析し、自分なりの改善策として取り入れていく姿勢も大変参考になりました。ナノ単科のデータアナリティクスの授業で学んだ内容を活かし、目的に応じた図表やグラフを作成する能力も向上させることができました。 効率的資料作成は？ 最後に、PowerPointのショートカットを積極的に利用することで、効率よく資料作成が進められる点も印象深かったです。このような取り組みを通じて、より効果的な資料作成とプレゼンテーション技法を身につけることができたと感じます。

講義内容はどう感じた？ ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題？ 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要？ サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。

メッセージの伝え方で意識すべきことは？ スライドや文書を使ってメッセージを伝える上で、相手の立場に立ち、分かりやすく、読みやすく、読みたくなる工夫をすることが重要だと学びました。 どうやって理解を促進する？ データを図表やグラフで可視化することで、相手の理解を促進できます。その際、グラフの種類、タイトル、単位の記載に配慮し、伝えたいことが一目で分かるグラフ作りを心がけるべきです。フォント、色、アイコンを使うことで、相手に印象を与えることも可能です。言いたいことと整合させてこれらを使うことが大事です。 また、メッセージとグラフを組み合わせる場合には、順番を整える工夫が求められます。文書を読む意欲を高めるためにも、アイキャッチや文書の構成、読みやすい体裁に配慮する必要があります。 プレゼン資料に求められる工夫は？ 私の業務では、最終的にスライドを作成し説明する場面が多く、今回の学びを活かす機会が多いです。スライドはプレゼン用と資料用で作り方が異なると感じています。プレゼン用はその場で言いたいことがすぐに伝わることが重要で、資料用は必要な情報ができる限り含まれていることが大事です。 スライド作成で最も重要なことは？ プレゼン資料を作成するときには、相手の立場に立ち、わかりやすさを追求し、究極的には一目で分かることを目指したいです。具体的には、最も伝えたいことを明確にし、枝葉を切り落としてシンプルなスライドを作ります。また、フォント、色、アイコンを使う際には、相手に与えたい印象を明確にして効果的に利用し、一目で分かるスライドに近づけたいと考えています。

ファネル分析はどう？ 問題の原因を明確にするためには、取り組みを各プロセスに分解し、それぞれのプロセスを確認することが有効です。特にファネル分析は、ユーザーの利用段階を「注目」「興味」「欲求」「行動」などのプロセスに分け、どの段階でユーザーが離脱しているかを可視化する手法です。ファネル分析には、ファネルそのもの、横棒グラフ、プロセス×ウォーターフォールなどのチャートがあります。この分析を行う際のコツとしては、顧客の行動プロセスを適切に設定し、「実数」と「比率」のバランスを重視することが挙げられます。原因を一つに特定しすぎず、ある程度方向性が決まれば仮説に基づいてABテストなどで検証し、必要があれば仮説を修正していくことも重要です。 募集プロセスはどう？ 生徒募集活動においては、「学校の存在を知る」「学校に興味を持つ」「学校説明会・個別相談会を申し込む」「実際に参加する」「出願する」「入学する」というプロセスを通じてファネル分析を行います。それぞれのプロセスでの人数の実数と比率をチャートとしてまとめ、問題があり優先して取り組むべきプロセスを特定します。 事例調査はどう？ 具体的な取り組みとしては、まずファネル分析事例を検索して、できるだけ多くの事例、特に学校法人の事例を調査します。そして、入試広報部から昨年度の生徒募集活動の各プロセスのデータを入手し、ファネル分析を行います。その際は、実数と比率の両方でチャートを作成します。最終的に、分析結果を入試広報部と共有し、問題のあるプロセスについて共通認識を持ち、改善策の検討を進めます。

フレームワーク何故有効？ 課題に取り組む中で、仮説作成のためのフレームワークが非常に有用だと実感しました。普段は、「〜なんじゃないかな」「このデータだとこんな感じかな？」と何気なく仮説を立てることもありますが、フレームワークを用いることで、考えるべき側面を網羅的に整理でき、より多くの仮説を効率よく導き出せると感じました。もちろん、一般的な枠組み（例：3Cや4P）以外の見方が必要な場合もあり、その都度、自分で検討することが大切だと再認識しました。 過去の仮説はどうだった？ 過去の業務では、なんとなく仮説を立てたり、仮説を持たずに作業を進めたりすることがあったと感じています。そのため、今後は以下の点を意識して取り組んでいきたいと思います。 ・常にフレームワークを利用して仮説を作り出すように心がける。 ・過去に読んだマーケティングの書籍などを再読し、その知見を実際に活用する。 ・仕事だけでなく、日常生活においても仮説を立て、検証するプロセスを積極的に取り入れる。 検証プロセスは有効？ また、データを単に集めたりビジュアル化するだけでなく、意図的に仮説を立て検証するプロセスを業務に取り入れることで、より論理的なアプローチができると考えています。今後、講義で学んだ具体的な方法をもとに、自主学習を進めながら、疑問点や気になる点を解消していきたいと思います。 新生活どう迎える？ なお、来週は新しい仕事に就くための引っ越し作業が重なり、少し慌ただしくなりそうですが、引き続き学習に力を入れていく所存です。

仮説活用はどう感じる？ 自身の仕事において仮説を活用して、答えの決まっていない分析や問題箇所の特定を行うステップを有意義に利用しています。日々の業務が体系立てて整理できたことで大変役立ちましたが、フレームワークの活用についてはGail等を通じて不十分であると感じています。 仮説の役割は何？ 仮説について、まず仮説とはある論点に対する仮の答えを指します。問題解決の仮説と結論の仮説の二つがあります。問題解決の仮説は、問題解決のステップにおける「where」の深掘りと「why」の原因分析に関する仮説を立て、それに対する検証のためのデータを集める段階が該当します。 仮説はどう絞り込む？ 仮説を考える際のポイントとして、仮説を決め付けずに複数立てること、そしてそれらの仮説が互いに網羅性を持つようにすることが重要です。また、仮説を構築する際には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することが有用です。データの収集においては、誰にどのように聞くか（アンケートや口頭）が重要なポイントとなります。 業績管理の真因は？ 自分が担当している業績管理の業務では、計画と実績の差異を分析し、真因を把握し、改善策を立案することが求められます。このため、問題箇所の特定、原因の分析、仮説に対するデータ収集のプロセスは非常に役立ちます。 検証成功の理由は？ 今週において、仮説を活用したデータ検証が成功し、部門長の了解を得られた経験があります。今後も問題解決の手順と仮説、データ収集のプロセスを効率よく業務に適用していきたいと思います。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

文章はどう伝える？ 相手に伝わる文章や資料作成においては、ただ情報を羅列するのではなく、読み手がすぐに理解できるよう、整理された構造と流れを意識することが大切だと学びました。単なる数字や文字の羅列ではなく、必要な情報が一目でわかるように、無駄な言葉を省きつつ具体的な内容を盛り込むことが求められます。 図表はどう活かす？ 資料作成では、グラフや図表を効果的に用いるため、まずは単体の数値やデータに適切な単位の記載を行い、その後、データの性質に応じたグラフ（時系列データならば棒グラフ、変化を示す場合は折れ線グラフ、要素ごとのデータなら横グラフ）を利用して全体を俯瞰できるように工夫します。また、フォントや色、アイコン、強調表現の使い分けにより、伝えたいポイントと図表の整合性を持たせることも重要です。 メールはどう構成？ メール文章については、結論を最初に示すとともに、題名や書き出しに相手の興味を引く工夫を施し、リード文から注意を引く構成にすることが大切です。文章全体も項目分けや箇条書きを取り入れ、情報を整理して分かりやすく伝えるよう努めています。 学びをどう確認？ これまで学んだ数字の分析や日本語表現の技法、資料作成のポイントを振り返り、デスクトップにまとめた内容を常に確認しながら業務に取り組むことが、効果的な資料作成への近道であると感じています。完成した資料は、まるで「もう1人の自分」がチェックしているかのように、全体の整合性や論理性を見渡して仕上げることを心掛けています。

仮説をどう言語化する？ データを見る前に「こうなりそう」と感じるのは、すでに仮説を持っている証拠だと感じます。経験や直感から「この傾向があるかも」と思うことが、後に重要な指標を絞り込むための手がかりとなります。そのため、仮説をしっかりと言語化し明示することはとても大切です。 仮説検証の効果は？ 仮説が明確であれば、どの指標に重点的に注目すべきかが分かり、仮説が外れた場合でも「なぜ違ったのか？」という質問が自然に浮かび、スムーズに分析の焦点を絞ることができます。こうした仮説検証のサイクルを回すことこそが、データ分析の醍醐味であり、成果につながると考えています。 設備トラブルの影響は？ 実際、稼働分析を日常的に行う中で、「おそらく設備トラブルの影響で停止が増えたのではないか」という仮説を立て、その検証に利用するデータを慎重に選定しながら、表面的な課題ではなく本質的な改善ポイントにたどり着こうとしています。 なぜをどう掘り下げる？ また、分析業務において「なぜ？」と問いを繰り返すことを意識しているものの、これまで1～2回の掘り下げで思考を止め、表面的な原因に留まってしまうことが多かったと自覚しています。しかし、データ分析は正解のない問いに対して行うものであり、仮説や着眼点の精度が成果を大きく左右します。そのため、日常業務や分析の過程で「なぜを5回」繰り返すことを意識し、仮説が外れたときもすぐに切り替えず、なぜ違ったのかを徹底的に深掘りすることが重要だと感じています。

ロジックツリーとMECEの限界は？ ロジックツリーやMECEを使って考えると、一人での作業では思考に癖が出て、洗い出しが不十分だったり、偏った視点になりがちです。しかし、CHATGPTを活用することで、自分とは異なる視点から「漏れなく」洗い出せる可能性が高まることを実感しました。実際、学習の際にCHATGPTを利用した結果、より早く自分なりの答えに近づくことができました。 定量分析の視点の活用法は？ 定量分析の５つの視点については、普段何気なく行っていたことが体系化されていることに気づきました。データ分析を行う際には、どの視点が最適か常に立ち止まって考えるようにしたいと思います。 CHATGPTの効率的な利用方法は？ また、問題を洗い出す際にCHATGPTを活用することで、様々な視点から効率的に問題点をリストアップできるようになりました。以前はこの作業に多くの時間を費やしていましたが、CHATGPTの登場により時間的コストが大幅に削減されました。学習ではコストと見合った洗い出しが重要だと教えられましたが、短時間で漏れなく洗い出すことを優先すべきだと感じています。 独自プロンプトの効果は？ さらに、問題の洗い出しをスムーズに行うために、自分独自のプロンプトを考案しました。問題洗い出しの場面では、そのプロンプトを使って多様な視点から問題をリストアップすることを徹底しています。また、このプロンプトは従業員にも共有し、同じような場面で活用してもらうようにしています。