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数字 ✕ データ

に関する学び

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データ利用の意味は？ データを用いる際には、何を表しているのかが明確であり、求める情報を把握できることが重要であると再認識しました。データを全体的に理解し、必要な情報が簡単に見つけられるように工夫を凝らすことも大切です。 目的設定はどうする？ データを分析や検証に活用するには、明確な目的を持つことが欠かせません。また、データを分解する際にはMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、様々な観点から分解を試みることが重要であると学びました。 決算分析の秘訣は？ 私の会社での月次・年次決算や予実乖離分析にもこの手法を活用できると考えています。これまでの分析では、売上や利益などの主要な数字の推移に依存しており、MECEを用いた分解を行わなかったため、説明できない誤差が残ることがありました。しかし、このスキルを活用することで、予実乖離分析をより正確に行えると感じています。全体の財務諸表を、顧客別や顧客売上別、利益別、部品別といった様々な視点で分解し、正確な分析に結びつけたいと考えています。 コスト要求はどう対処？ また、不定期に発生する顧客からのコストダウン要求に対して、社内のコスト把握と顧客要望との比較分析を行うことも目指しています。そして、24年度の予実乖離分析を行ったうえで、25年度の予算作成に反映させ、より正確な計画を作成したいと考えています。

全体像はどう把握？ データを加工する際には、まずインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から全体像を把握することが重要です。その上で、数字で示すのか、ビジュアル化するのか、数式を用いるのかといった手法を選択します。予め何を知りたいのかという前提を忘れず、単に平均値を取るだけでなく、ばらつきに注目して外れ値に潜むチャンスを見出す視点が必要だと感じました。 競合比較はどう見る？ 自社品の売り上げや競合との比較についても、提示された数字をそのまま受け止めるだけではなく、どこにベンチマークを置くのかを意識することが求められます。売上が前年より伸びている場合でも、市場全体が拡大し、競合もその中で成長しているのであれば、そのギャップはどこにあるのかを考える癖を身に付けることが大切です。月ごとのシェアや日々の実績トレンドを、抽象的な視点と具体的なアプローチの両面から分析し、真相に迫ることが目標です。 トレンド集計の課題は？ また、毎日売上トレンドを集計し、メンバーと共有しているものの、単なるトレンド情報だけではベンチマークを示すことができません。さらに、競合品のデータもタイムリーに入手できていないため比較が難しい状況でした。ピボットテーブルで集計する前のデータ収集に手間を感じ、与えられたデータベースだけで処理しようとしていた自分の意識を改め、より柔軟な視点でデータ活用に取り組む必要性を強く実感しました。

代表値と平均値の意味は？ 「代表値」の取り方によって、仮説そのものが変わるため、スタート時点ではデータが正しく取得されているか確認が必要です。また、「平均値」は何を表すために使用するのかを確認する必要があり、すべての現象に平均値が適切であるわけではありません。代表値が正しく算出されているかどうかは、確認できれば行うべきです。例えば、前月や前年同月と比較して、結果が適正範囲であるかどうかを確認することが有効です。 標準偏差の目的は何？ 「標準偏差」については、業務で適用するケースがほとんどなく、代表値同士を比較して分析する機会が少なかったと感じています。しかし、標準偏差を確認することで、実際のばらつき具合を把握できる場合があります。 データ推移をどう捉える？ また、数字だけの表が緑・赤・黄に色分けされているなど、見た目でわかりやすくしていますが、これが単月でしか使用されていない現状があります。数ヶ月ごとのデータ推移を比較し、グラフ化することで、情報をより深く読み取ることが可能になります。 新たな可視化方法は？ 可視化においては、円グラフやヒストグラムを多用していますが、それ以外の手法を取り入れることが少ないと気付きました。他の表現方法を取り入れ、第三者に訴える視覚的なグラフを作ることを試みたいと思います。むしろ、意図的に不適切なグラフも作成してみて、それがどのように不適切に見えるかを学ぶことも重要です。

正しい問いは何？ 問いの立て方が変われば考える方向性も変わることを学びました。本質を捉えた問いを立てることが課題解決につながりますが、目先の課題に捉われてしまうと、その問題は解決されないまま繰り返される恐れがあります。正しい問いを立てるためには、データを活用して分解や加工を行い、イシューを特定することが重要です。私は日々、数字や情報を意識的に分解し、イシューを特定できるよう心がけていきたいと思います。 どう集客の課題？ 企画営業においてもこのアプローチは常に活用できると感じています。集客に関する企画を立てる際にも、根本的な課題が何かを意識することで、適切な打ち手がより明確になると思っています。たとえば、集客が難しい場合、年齢層や性別などの複数の切り口から情報を収集し、イシューを特定したうえで打ち手を考えることで、より的確な提案が可能になると感じました。 問はどう共有する？ イシューを特定するためには、どんな仕事においてもまず「問いは何か」を意識し、その問いを常に意識し続けること、そして組織内で共有することを徹底していきたいと思います。また、業務以外でも問いを立てる習慣を身につけ、イシュー特定に慣れていきたいです。イシューを特定できなければ効果的な打ち手にはつながらず、結果として課題解決にならず生産性も向上しないと感じています。ですから、イシューを特定することを第一の目標として、日々行動していきたいと思います。

比較の基本って何? 分析とは比較であるという基本原則を再確認しました。講座では、次の３つの軸に沿って考える重要性が強調されました。まず、プロセスとして仮説思考を実践し、次に５つの視点から多角的に状況を捉えること。そして、アプローチとしてグラフを活用する際には、「どの仮説を立てるか」「何と比較するか」「どのグラフが適切か」という点を検討する必要があると学びました。 立ち止まって考える? この学びを自分の業務に活かすため、まずはデータに飛びつく前に一度立ち止まり、ペン（あるいはキーボードに頼らない）を置いて、分析の目的と複数の仮説を明確にすることの大切さを実感しました。営業活動では、数字が絶えずやってきます。得意先や自社の各部門から提示される数値に対し、ただグラフを作成するのではなく、「データ分析を通じてどんな成果を得たいのか」しっかりとした作戦を練ることが、主導権を握るために必要だと感じました。 見える化の効果は? さらに、「顧客フォーキャスト」と「自社生産計画」を見える化し、グラフ化および定期的な更新を仕組み化する提案も印象的でした。この仕組みにより、営業部門と製造部門が共にデータを活用し、サプライチェーンマネジメントの強化が期待できると考えています。 今後の戦略はどう? 今回の講座で得た知識を、今後の業務に活かし、より効果的な分析と戦略立案に取り組んでいきたいと思います。

比較で何を探る？ 「分析とは比較なり」という言葉が示すように、分析を行う際には、条件を整えて比較し仮説を立てることが重要です。この手法は、日常的にデータを扱う作業の中で非常に役立っています。例えば、全国推奨品になった製品のシェアが推奨される前後でどの程度伸びているのか、値下げ要求に応じた場合に売上がコストダウンのインパクト以上に増加したかどうかなどの質問です。 目的と条件はどう？ 分析を始める前に、分析の目的とデータの条件がしっかりと整っているかを確認します。目的がはっきりしていなければ、分析結果は曖昧になり、有益ではなくなってしまいます。また、「生存者バイアス」という思考に陥らないように、成功体験だけでなく失敗からも学ぶ意識を持ち続けたいと思います。たとえば、競合との製品コンペに勝つためには過去の成功事例から学ぶだけでなく、敗北したケースの反省点を検討し、どこが競合よりも劣っていたのかを追求していくことが重要です。 データの見せ方は？ さらに、データの見せ方も大切です。数字やパーセンテージで示すべきか、どのようなグラフを使用するかを考え、視覚的に訴える効果的な方法を選択することが求められます。こうした分析の技法や思考法は、データを扱う日々の作業の中で重要な役割を果たします。ファクトに基づいた正確な分析結果を出し、それを適切に伝えられるように努めていきたいと思います。

どうして論理で考える？ 問題解決にあたっては、「what」「where」「why」「how」という順序に沿い、論理的な流れを重視することが大切です。各段階で仮説を立て、安易な原因の特定や根拠のない解決策にならないよう意識しています。 仮説の深掘り大事？ また、仮説設定や要素の分解の際は、必要に応じて3C（Customer／Competitor／Company）や4P（Product／Price／Place／Promotion）といった手法を用い、偏らない分析・比較を心がけています。これにより、より具体的で納得できる解決策を導き出すことが可能になります。 どうやって迅速判断？ 日々の業務では、あらゆる意思決定が求められる中、根拠と基準を明確にし、迅速に判断するスキルが不可欠です。社内外で目にする数字やデータに違和感や異常を感じた際は、すぐに原因分析を行い、問題解決に向けた対策に着手することが求められています。特に、決算報告や業績予想の資料作成、報告時には、正確な原因把握と的確な対策が必要となります。 資格取得どう進む？ そのため、改めて決算書の読み方や作成方法を学ぶ必要性を感じています。既に購入している教科書や問題集に着手し、日商簿記の資格取得を目標に、継続的に学習を進めています。帰任後すぐに資格を取得するという目標を掲げ、計画的に勉強を進めていく予定です。

本質的な問いは？ 「イシューの特定」、すなわち「今、何を考えるべきか？」を問うことが、クリティカルシンキングにおいて最も重要であると学びました。問いの立て方が誤っていれば、これまで習得してきたデータの分解や視覚化などの手法も効果を発揮しません。そのため、常に正確な問いを立て、本質的な課題を見失わないよう意識することが大切だと感じています。 背景をどう見る？ 管理職として日々様々な課題に直面する中で、表面的な事象だけを捉えて短絡的な対策を講じるのではなく、その背景や状況をしっかりと把握し、正しい問いを立てることを心掛けています。また、メンバーからの質問や相談に対して、イシューが正しく特定されていないと感じた場合は、しっかりと話を聞きながら、彼ら自身が本質的な問いを見出せるようサポートすることを意識しています。 計画に必要なものは？ 来年度の事業計画作成にあたっては、まず今年度の振り返りで、良かった点と改善が必要な点を背景やデータの視点から深く掘り下げること、その上で「数値目標（売上や利益）を達成するために何が必要か？」という問いを軸に、今年度の学びを活かしながら来年度の取り組みを策定していきたいと考えています。また、事業計画をメンバーに共有する際には、表面的な数字だけでなく、計画の背景にある課題やそれに基づく理由を十分に伝わるよう工夫して説明していくつもりです。

データ加工の真実は？ データの加工によって、見えてくる事実や印象は大きく変わるものです。「数字は嘘をつかないが、詐欺師は数字を使う」との言葉がありますが、まさにその意味を実感しました。情報は、どのように分解するかによって、判明する内容に差が出ます。ただし、最初から適切な区分けを定義することは難しく、仮説に基づいた検討になりがちです。そのため、区分けをできるだけ小さな単位で行い、グラフ化や計算によって傾向を見出すという方法が現実的です。 異軸の関係は？ 一つの軸で明らかになった事実を他の軸と結びつける際には、それらの軸がどのような関係にあるのかを考慮する必要があります。全く異なる軸同士の場合、それらを組み合わせて四象限にするなどの工夫が求められます。 ログ分析で何が？ 私は現在、自社サービスの顧客の利用状況をログで分析し、利用状況に問題がないか確認する工程に取り組んでいます。その結果に基づき、さらにARPU向上を提案しています。このデータ分析には、今回学んだ分解する観点を活用したいと考えています。 新データの可能性は？ 先週、新しい利用状況データを取得できたため、来週にその分析を実施する予定です。この新しいデータは、これまでのものよりも詳細で、分析する軸が多岐にわたります。今回学んだ、複数の軸の関連性を考慮した事実抽出の手法が、大いに参考になりそうです。

数字をどう分解する？ 数字を分解することで、新たに見えてくるものがある。しかし、どのようにその数字を分解するかによって、見える内容が大きく変わるため、その切り口が重要である。分解のパターンはすぐに思い浮かぶものではないので、日々数字に慣れ親しむことが必要だと感じた。さらに、加工や分け方を考える際には、ある結果が出るだろうといったバイアスを自覚し、数字を見る姿勢を持つことが大切だと考える。また、数値やグラフの見せ方に注意を払い、一旦落ち着いて数字を疑う必要がある。一方で、受け取る側はそのままを信じてしまいがちである。 データはどう精査する？ プロジェクトの進捗や品質を分析する際には、単に多い・少ないだけでなく、時間経過での変化といったデータを見る観点も必要であり、これにより状況を正確に把握できるようになる。収集するデータは多いに越したことはないが、多すぎると、メンバーへの負荷やコストが増加するため、取得するデータは十分に精査されるべきである。 問題をどう整理する？ プロジェクトにおける問題や課題を整理し、定量的に測れるものをデータ収集の対象とすることが求められる。そして、上司などに説明して自分以外の視点からの意見を取り入れ、多角的に物事を捉えてブラッシュアップしていくことが重要だ。日常生活でもニュースなどの数字に興味を持つ習慣をつけることが大切である。

分析フレームはどう使う？ 分析の実施に際して、講義ではプロセス、視点、アプローチという3つのカテゴリに分けたフレームワークが紹介され、シンプルなモデル化が印象的でした。仮説思考のプロセスは「目的の把握」「仮説の立案」「データ収集」「検証」の4段階に分かれており、分析に必要な視点として、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの5つが挙げられました。また、具体的なアプローチとしてグラフ、数字、数式の3つが提示された点も理解の助けになりました。 クライアント事例を深掘り？ 現在、あるクライアントから依頼をいただいている基幹システムと倉庫管理システム間の在庫差異に関する分析支援に、本講座で学んだ内容が活かせると考えています。ロケーション、保管場所、品目、品目タイプ、システム、オペレーションなど、複数の要因が複雑に絡み合いながら在庫状況に時間的なずれを生じさせているため、講義の知識が問題解決の一助になるのではないかと思います。 差異分析の視点は？ また、Q2で実施している活動において、差異分析のプロセスの意識づけに講義内容を活用できると感じました。オペレーション履歴の抽出や、過去3カ月分のデータを用いた分析の中で、ばらつきやパターンという視点が特に重要であると実感しています。そのため、今回学んだ相関関係を意識した分析手法が有効に働くと考えています。

イシュー特定はなぜ重要？ イシューの特定の重要性を改めて実感しました。それ以上に「問い」の方向性をブレないよう意識し続けることの重要性に気付かされました。課題を特定し、イシューを設定した後、実際に分析や議論に移る際、この「問い」がブレることが多々あります。気づけば最初に設定したイシューからずれた議論をしていることが何度もありましたので、改めて見直したいと思います。 データ分析で避けたいミスは？ データ分析においては、「問い」の方向性がブレてしまい後で気づき、やり直しが発生することがしばしばです。数字に触れ始めると、「分析」に夢中になり、本来の目的を見失ってしまうことがよくあります。特に注意すべきは「やった気になってしまうこと」であり、過去の経験を通じてこれを痛感しました。この講座を通して学んだフレームワークを意識し、同じ失敗を繰り返さないようにしたいと思います。 言語化の効果とは？ 「イシューを押さえ続けること」は「意識」するだけでは難しいため、言語化を必ず意識したいです。言語化することで、自分だけでなく、周りの方との認識統一にもつながります。これができると、自分が「問い」からずれていても、「誰かが気づき」修正してもらうことができます。自身の考えを客観的に見ることは重要ですが、完璧にはできません。常に第三者のヘルプも借りながら進めたいと思います。