(9ページ目)

分析 ✕ 比較

に関する学び

---

Week6での気付きは？ Week1から学んでいたことが、ようやくWeek6で腑に落ちた感じがしました。 仮説思考の重要性とは？ ライブ事業では、ストーリーを立てて分析する方法を具体的に学びながら復習することができました。 よい分析のためには「仮説思考」が重要です。まず目的を明確にし、問いに対する仮説を立てます（例：打率ではなく失塁率が高い選手が原因ではないか）。次にデータを収集し、その仮説をデータで検証します。仮説がデータにより証明されなければ、新たな仮説を立て直します。 データ収集はどう進める？ データ収集の手段としては、検索エンジンや公開データ、アンケートやABテストなどがあります。 分析を進める際の5つの視点として、以下の点が重要です： - インパクト：影響度の大きさ - ギャップ：何がどのように違うのか - トレンド：時間的な変化の傾向 - ばらつき：分布に隔たりがあるか - パターン：法則性があるか WEBマーケティング分析のポイント グラフ化のステップとしては、まず仮説やメッセージを明確にし、比較対象を決めて、適切なグラフを選びます。 WEBマーケティングの売上に繋がりやすい顧客の分析には、以下の点を考慮していきます： - 企業規模や購入製品群（リピート購入か、多種製品群を購入しているかなど） - 地域による差異 - 製品の月別の差異 - 顧客情報の獲得経路の有効性 これらをMECEに分解し、先入観を避けつつ仮説検証を進めます。 来月以降、少し余裕ができるので、上記の分析を進め、WEBサイトの改善を図ります。ロジックツリーの活用で細かく分解しつつも、Week6の講義にあったとおり、目的に必要な分析範囲を見極めたいと思います。また、メンバーに説得力のあるプロセスを踏み、説明することも重視したいと思います。

分析の基本を理解するには？ 講座全体を通して学んだことのポイントは以下の通りです。 まず、分析についてです。分析とは、比較することと同義です。そして、問題解決のプロセスにおいては「What→Where→Why→How」の順序で進めることが重要です。平均値を見る際には、そのばらつきにも注意を払いましょう。対策を決定する際には固定的にせず、柔軟に対応することが求められます。また、生存者バイアスに影響されないように注意し、生存者と非生存者の両方に目を向け、データの分布全体を分析する必要があります。結果を他人にわかりやすく伝えるためには、データのビジュアル化が有効です。 戦略策定で役立つ方法は？ 次に、下半期の戦略策定です。クライアントの下半期戦略を作成する際に、講座で学んだ分析のフレームワークを活用することができます。 データをどう活かすか？ さらに、分析結果の資料への落とし込みについてです。クライアントの意思決定を支援することを目的として、データの見せ方に工夫を凝らします。 データ分析の効率化を目指すには？ データ分析のやり方の向上も重要です。AIなどのツールをうまく活用することで、精度の高い分析を短時間で実施します。必要最低限の情報をもとに素早く答えを出して実行する。このサイクルを多く回すことで、最短で最大の効果を生み出すことが可能です。 効果的なデータ伝達法は？ 最後に、データ分析結果の伝え方についてです。対峙する相手は数値分析を本職としていないことが多いので、単なる数値の伝達だけでは不十分です。データを可視化し、クライアントの課題を踏まえたフォーマットに変換します。クライアントが知りたいのはビジネス上のインパクトです。そのため、ビジュアルで見せたり、ビジネス言語で表現して、一目で理解できるようにすることが重要です。

仮説検討は効果的？ フレームワークを使って仮説を検討する重要性を改めて実感しました。自分の視点だけで考えると、異なる仮説が実は同じ意味を持っていたり、抜け漏れや重複が生じ、MECE（漏れなく、ダブりなく）にならないことがあると感じました。また、業務では自社の既存データを中心に扱っており、外部のデータと比較する機会が少ない点にも気づきました。一般的なデータにも注意が必要で、信頼性が低かったり数値が大げさに見せられるケースもあるかもしれません。こうした状況だからこそ、学んでいる知識を活かし、有効なデータと信頼できる情報源を見極める必要があると思いました。 動画から何を学ぶ？ 先週のグループワーク後に視聴した関連動画で紹介されたさまざまなグラフや分析手法も非常に参考になりました。自分がこれまでなんとなく実施していた方法が当てはまる部分もあれば、これまで注目していなかった視点に気付くこともあり、改めて復習する意欲が湧きました。 実務で新発見は？ 実務では、指示通りに同じグラフを作成することが多い中、自分自身でフレームワークを活用して仮説を立て調査することで、新たな発見につながる可能性を感じています。現在の職場では、これまでにない未来的な取り組みが多く、自社の過去のデータだけでは捉えきれない視点が必要だと再認識しました。大きな歴史的流れに沿った視点も、今後の改善に大いに役立つと考えています。 改善策の検証は？ まずは、フレームワークを用いて「どの部分が改善され、会社の売上に貢献できるか」という仮説を立て、データの収集と検証に取り組みたいと思います。また、データだけに頼らず、職場の改善点や取り組みについても多角的な視点を持って検証することで、会社全体の業績向上だけでなく、自分自身の成長につながる発見があると期待しています。

数字分析で見える傾向は？ 数字をいくつかのパターンでグラフ化し比較すると、傾向や特徴がつかめることがわかりました。知りたい情報に対して、意図的に複数の分析軸が必要であることも理解しました。特に一番の気づきは、一つの分析結果だけを見てすぐに結論を出すのは危険だということです。急ぐあまりに、ついやってしまいがちですので気を付けたいと思います。 分解時の注意ポイントは？ また、切り口を考える際のポイントとして、全体を定義したうえでモレなくダブりなく分解していくことが重要だと感じました。意識してチェックしていないと、歪みが出ることに気付けません。 課題の本質をどう見抜く？ 自分の業務では、お客様アンケートなどを整理する際の切り口を設定するときに使えると思いました。さらに、原因不明な状態で課題改善を依頼された際にも有効だと感じます。例えば、上司から「この課題はおそらくこの辺に原因があるからこの方向性で解決してほしい」と相談され、現場では「ほんとの原因はそこではないと思う」という意見の乖離があった際、どのように調整すればよいか悩むことがあります。そのようなときに、要素分解を用いて課題の本質を明らかにすることができると思いました。 精度の高い分析へ向けて 現在推進しているサイトのUI改善は、ヒアリングを中心に改善施策を検討していますが、今一度データの分析を掘り下げてみたいと思いました。その際に以下の点を実施しようと思います。 - 切り口を複数用意するために、分析に必要なデータを多く収集する - 手を動かして分解する - どんな切り口が分析に役立ちそうか関係者にもヒアリングしてみる - モレなく、ダブりなくの視点で問題ないか、分析の切り口を周囲の人と意見を聞き確認してみる 以上の点を意識して、より精度の高い分析を行いたいと思います。

比較の重要性とは？ データ分析において、比較は極めて重要な要素です。要素を整理し、性質や構造を明確にすることで、なぜ「良い」あるいは「悪い」と判断されるのかを理解することができます。判断するためには、特定の基準や他の対象との比較が必要であり、比較を通じて初めてデータに意味が生まれます。 目標設定の重要性 分析には目的や仮説の明確な設定が不可欠です。分析の目的が曖昧であったり、途中でぶれてしまうと、都合の良いデータばかりを使う危険性が生じます。また、不要な分析に時間をかけてしまうリスクもあります。したがって、「何を得たいのか」という分析の目的と、それに必要なデータの範囲をしっかりと見極めることが必要です。 データの特性と可視化 データは質的データと量的データに分類され、さらにそれぞれ名義尺度・順序尺度または比例尺度・間隔尺度に分解できます。それぞれのデータの特徴を理解し、注意しながら扱うことが重要です。異なるデータを組み合わせることで、ひとつのデータだけでは見えてこなかった新しい情報を得ることが可能です。これらを効果的に可視化するために、グラフを利用しますが、グラフには適した見せ方があります。例えば、割合を示すには円グラフが、絶対値の大小を比較するには棒グラフが適しています。 新プロダクトの市場分析 現在、私は新しいプロダクトのリリースによって市場規模がどれだけ拡大するかについての分析を進めています。分析結果を基にした組織全体でのコンセンサス形成が不可欠であり、そのためには分析結果をわかりやすく可視化することが重要です。講義で学んだ内容をもとに、収集したデータをEXCELで整理し、グラフで可視化する予定です。どのデータをどのグラフで可視化するかは、講義の知識を活用しつつ、基準の設定も意識しながら判断しています。

ステップを踏む重要性は？ ステップを踏むことと全体像を把握することは大切です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の視点で全体を捉え、すぐに行動するのではなく、熟慮することが重要です。現状把握、原因分析、目標設定、そして打ち手の流れを理解する中で、特に現状把握が最も重要となります。多様な切り口から複数の要因を見つけ出し、そこから原因を確定することが求められます。例えば、QCサークルのような取り組みが有効です。そして、問題解決の目的が達成されたかどうかを検証することも忘れてはいけません。 問題解決のパターンとは？ 問題解決には二つのパターンが存在します。一つはあるべき姿と現状のギャップを埋めるもので、もう一つは将来的な目標を現状と比較し、その余白を埋めるものです。後者は単に正常に戻すだけではないという点がポイントです。 原因分析の力量が成功を決める？ 私自身、仕事の中で問題を解決する手法を使用していますが、事故対応策の相談や質問を受ける際、絡まり合った要因を考慮しながら原因を探り、対策を講じています。問題が単純に解決できる場合もありますが、連鎖的に解決される場合もあり、対応策が多岐にわたることがあります。原因分析の力量が重要であり、そのためには切り口の選び方が解決の度合いを大きく左右すると思います。 検証不足は問題を招く？ 気になる点としては、要因分析から原因把握を行う際に、十分な検証を行わずにすぐに解決策に飛びついてしまうことが多く見られます。複数の解決策を列挙し、その中から重要度が高く、効果があるものを優先して対応することが肝心です。それでも上手くいかない場合には、PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを再検討することが必要です。

誰に向けた差別化を図るべきか？ 差別化を検討する際、まずターゲットとすべき顧客層を明確にすることが重要です。その顧客層にとって魅力的な価値を提供する施策でなければなりません。背景として、競合分析をしっかり行い、既に競合が取り組んでいることやすぐに模倣される可能性のある施策は良い打ち手とは言えません。また、実現可能な手段であり、持続的に収益を生み出すことが見込めることも大切です。 先行する競合に打ち勝つには？ 差別化とは、自社の強みを十分に活かした施策であることが重要です。そのために強みの分析が必要です。フレームワークとしてVRIOが活用できますが、その中でも模倣困難性と組織としての取り組みが重要なカギとなります。模倣困難性の作り込みは、企業の歴史や文化、風土などが相まって作られる独自性であり、簡単に模倣されることはありません。また、その企業だからこそ実行できる施策であれば、強みを活かせていると言えます。 新規事業創出のカギとは？ 新規事業を創出するにあたっては、自社ならではの優位性を分析し、差別化戦略を図ることができます。VRIOフレームワークを活用し、自らも気付いていなかった模倣困難性や組織の特徴を認識するまでには時間がかかりますが、その認識があれば、持続可能な事業の検討につなげることができるでしょう。 VRIOと3C分析の連携法は？ 事業検討のタスクフォースを立ち上げ、その中でVRIO分析を行います。VRIOを実施した後に、3CやPEST分析、SWOTを活用することで、強みや独自性を明確に意識した分析を実施します。持続性のある施策であるかは、コスト、差別化、集中戦略のいずれかに当てはめてみることで、他社の戦略との比較や施策そのものの実行可能性と合わせて、戦略として成立しているかを十分に分析・検討します。

情報収集の重要性とは？ 講義の設問では、自社と他社の強み・弱みを理解することを前提に、差別化要素を検討していました。この点に関しては、設問中で簡潔に述べるに留まりましたが、日常的に情報を取得し続ける習慣がなければ、差別化の検討に必要な情報の蓄積が難しいと感じます。差別化を検討するにはかなりの事前準備が求められることを痛感しました。 業界を俯瞰する力をどう養う？ 加えて、設問のアドバイスを通じて、顧客として食事をする場所の選択肢を考慮する際、焼肉業界だけでなく他の業界にも目を向けることの重要性に気付かされました。自分の回答中、業界内の情報ばかり考えていた反省があり、もっと俯瞰して見る力を養う必要があると感じました。 戦略選択の理由をどう説明する？ ポーターの3つの基本戦略は理解しやすく、自社の既存事業が「コストリーダーシップ戦略」と「集中戦略」に位置付けられていると捉えています。現在関わっている新プロジェクトでは「集中戦略」を最優先し、次いで「差別化戦略」を考慮しています。しかし、なぜその戦略を採用しているのか、またその戦略のリスクは何なのかを体系的に説明する準備がまだ不足していると感じました。今後は、これまで採用してきた戦略のリスクにも目を向け、計画を修正していく必要があります。 具体的な差別化の手順は？ すぐに取り組むべきこととして、3つの基本戦略に基づいて既存の情報を整理し、戦略のデメリットに対する他社の動向を把握することがあります。また、技術チームとは技術要素における現状の差別化要素の整理を行い、ビジネスチームとはSWOT分析やVRIO分析を実施し、ターゲット顧客から見た現状の差別化要素を整理して、他の代替サービスと比較して優位性を検討することにより、差別化をより具体化していきたいと思っています。

本質をどう捉える？ 本質的な課題を捉えるためには、まず目的を明確にすることが大切だと感じました。何のために、何を問うのか、その根底にある本質に迫ろうとする中で、当たり前と思い込んでいる事柄に疑いの視線を向けると、より本質に近づけるのではないかと思います。また、その問い方は単純な二者択一に終始せず、柔軟な姿勢を保つことが重要です。問いは一度限りではなく、何度も継続して行うべきで、その際、視点が偏らないよう多角的に分析し、具体的な実践を心がける必要があります。統計的なデータやその分析手法も、このプロセスにおいて有効なツールとなるでしょう。 本当の課題は何？ 私はIT業界で働いており、この考え方は特に要件定義工程で役立つと感じています。本当にその機能が必要なのか、ユーザの真の課題は何か、また解決策がユーザ側の視点から見て適切かどうか、といった検証が必要な場面です。さらに、バグや障害対応においても、なぜ問題が発生したのか、どのタイミングで混入したのか、過去の事例と比較することで原因を追求する際に、このアプローチは有用です。開発プロセスの改善やリスク管理の分野でも、「今までのやり方が正しいのか」という疑念を持ち続け、常に振り返りながら改善を図る上で効果的だと考えます。 問いの立て方は？ 「本質的な課題を捉える問いの立て方を身につける」ための行動計画としては、まずは疑いながら考える習慣をつけることから始めます。仮説を立て疑うことを日常に取り入れ、必要な理論や手法を書籍や研修を通して体系的に学びます。その後、実際の会議や小さなチームミーティングで本質的な問いを繰り返し投げかけ、意識を高めることを目指します。実践後は振り返りを行い、その結果を次回に活かすというサイクルを繰り返すことで、確実に身につけていけると考えています。

どこに問題潜む？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを段階ごとに分解するアプローチが有効です。これにより、どの段階に問題が潜んでいるのかを明確にできます。同時に、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが重要です。決め打ちせず、判断基準の重要度に基づく重み付けを行いながら評価する方法がおすすめです。 条件は整ってる？ A/Bテストにおいては、それぞれの施策を比較・評価する際、できる限り条件を揃えることが求められます。 どうやって精度向上？ また、ステップを踏んでデータ分析を行うことで、問題解決の精度を高めることができます。ある程度有望な仮説が立てられたら、まずは実行し、実際の市場や顧客の反応をもとにデータを収集して検証を重ねる方法が効果的です。 どこで・なぜ・どうやる？ 自分の身の周りでデータ分析のトレーニングをする際は、まず「どこで（Where）」問題が発生しているのか把握し、次に「なぜ（Why）」その仮説が成り立つのかを立て、最後に「どのように（How）」打ち手の有効性を検証するプロセスが役立ちます。 どちらが響く？ プロモーション活動のマネジメント業務において、インターネットを介した施策が難しい場合でも、どのパッケージが顧客に響くのかを検証する観点で実施することが可能です。例えば、協調すべき訴求ポイントをAパターンとBパターンで打ち出し、どちらがより顧客の反応を捉えられるかを分析・検証します。まずは、AパターンとBパターンそれぞれのアクションプランを策定しチームで共有し、条件をできる限り揃えられるよう協議します。その上で、予測されるボトルネックを洗い出し検証を進め、アクションが決まれば早速実行し、仮説検証を繰り返すことで問題解決へと結び付けていきます。

「Why」と「How」の探求は？ 問題解決の4つのプロセスのうち、最後の2つである「Why（なぜ）」と「How（どのように）」について考えました。問題の原因を明らかにするために、プロセスを分解し、どの段階に問題があるのかを特定します。そして、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を持って選定します。 学びをどう生かすか？ これまでの学習でも、都合の良いデータばかりを集めないことや、仮説思考で柔軟に考えることの重要性を学んできました。同様に、「How」についても決め打ちせず、複数の選択肢を洗い出し、判断基準を設け、重要度で比較して解決策を選ぶようにします。 A/Bテストの手法とは？ また、A/Bテストについても学びました。複数の案を条件を揃えて比較し、評価する手法です。複数の案を実際に試し、反応を確認しながら仮説検証を繰り返して評価します。ある事例では、スピードが重要で3ヶ月も待てないため、同時にランダム表示を選択しましたが、条件を揃える理由に納得しました。 黒字化への挑戦は成功？ ちょうど今週、この学びを生かす機会がありました。自部門の数字が黒字にならない原因を考える場面があったのです。これは長年の問題で、まだ解決に至っていません。今週の学びを基に、原因や解決案を決め打ちせず、プロセスに分解し、複数の仮説を立て、根拠となるデータを示しながら解決策に向けた対策を考えていきたいと思います。 残業時間の原因は何か？ 最後に、自身の月々の残業がなぜ80時間に達してしまうのかについても、4つのプロセスを用いて考えてみることにします。さらに、Q2で記載した問題の原因について、ある程度仮説を立てています。それらの仮説が正しいかどうか、データを用いて分析することを早速始めてみます。

定量分析の視点をどう活用する？ 定量分析の5つの視点（1. インパクト、2. ギャップ、3. トレンド、4. ばらつき、5. パターン）を学びました。データを漫然と眺めるのではなく、これらの視点で見ることで効率的に示唆を得られると感じました。特に、平均値を取る際に「標準偏差（データのばらつき度合）」という視点をこれまで考えたことがありませんでした。同じ平均値でも「ばらつきがある」か「ばらつきがない」かでデータの意味合いが変わります。今後は標準偏差も併せてチェックしていきたいと思います。 データ比較時のポイントは？ 売上やサービス利用者数などのデータを前年度と比較する際には、定量分析の5つの視点を意識して数字を見るように心がけます。また、特定月における新規受講者や解約者を年代別に分析する際、これまで表に落とし込むことは行っていたものの、グラフ作成は少なかったです。今後はヒストグラムなどのグラフを活用し、ビジュアルで傾向を把握できるようにしたいと思います。これはチームメンバーにも促していきたいです。 チームでの視点共有は？ まずは、学んだことを言語化し、チームメンバーと共有することが重要です。データの分析もチームメンバーと一緒に行う際、「Aさんはトレンドがないか」「Bさんはばらつきがないか」といった具合に、各メンバーに特定の視点で見る役割を依頼するのも良い考えだと思います。これにより、チーム全体として5つの視点を網羅することができます。 グラフ化で何を検証する？ 最後に、各月のサービス利用者の新規受講率や解約率のデータが表として存在していますが、まずは先月のものを目的に応じてグラフ化し、理解の速度や深度にどのような違いがあるのか、グラフから意味ある示唆を導き出しやすくなるのかを検証したいと思います。