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業務 ✕ データ

に関する学び

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任せ方の見直しは？ 自分の仕事の任せ方が、相手にとって過度な負荷になることがあると知りました。 選択にリスクは？ 演習では、データ入力の後にどんな仕事を任せるかというワークがありました。私は、いきなり経営陣にプレゼンする資料を作成させるという仕事を選びました。当時の私はこれが最適だと思って選択しましたが、その選択にはリスクがあることが示唆されました。 成長重視で良い？ 成長や経験に重点を置きすぎると、部下の能力や気持ちが追いつかないことがわかりました。個人的には追いつかなくても良い経験だと思っていましたが、仕事の成果に重点を置くとリスクがある選択であり、部下のモチベーションにもリスクとなることを学びました。 新人育成はどう？ これから新しく配属されるメンバーの育成を担当することになります。新人育成では、お客様との相談業務を行えるようにするのがゴールですが、すぐには難しいため、少しずつ任せることが必要です。今回の学びは、この育成業務に大いに活かせます。 既存メンバーの活用は？ もちろん、既存メンバーに対する仕事の任せ方としても活用できるスキルなので、意識して使っていきたいと思います。 ゾーンの境界は？ まずは新規メンバーの育成に活用します。相手の能力や気持ちを確認しながら、ストレッチゾーンになりうる仕事を任せていきたいと考えています。具体的には、ストレッチゾーンとコンフォートゾーン、パニックゾーンの境界線を探りながら進めていきます。 目標再設定は？ 次に、既存メンバーへの目標進捗ミーティングに活用します。今期は3ヶ月が過ぎ、状況も変化しているので、ミーティングを設定し、どんなことをどのくらい、どのように行ってほしいかを再設定したいと思います。部下が前向きに取り組める部分を確認し、再設定を行います。

仮説はどう活かす？ スピードや精度を向上させるためには、分析の初期段階で仮説を立てることが重要だと学びました。結論に向けた仮説と問題解決のための仮説という二種類の仮説があり、それぞれ目的や時間軸に合わせて使い分けることが求められます。 フレームワークってどう活かす？ また、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、思考が整理され、仮説形成が容易になると感じました。仮説に沿って必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得するプロセスは、効果的な分析の基本と言えます。数字で見えにくい効果も、可能な限り数値として示すことで説得力が増し、合理的な判断材料となります。 数字で信頼はどう？ 具体的には、コンバージョンレートなどの数値計算により、直感だけに頼らず理論的な判断が可能となります。フレームワークを用いることで、業務のスピード感と精度が向上した経験もあり、反対意見を含めた多面的な情報収集が仮説検証の信頼性を高めると実感しました。 新機能はどう検証する？ さらに、新機能をリリースする際には、3Cの観点から分析して優先度を明確化したり、施策ごとの「影響度×実行難易度」を評価することで、迅速な判断を下しています。ユーザーインタビューにおいては、どの層のユーザーがどのフェーズで不満を感じているかを仮説から検証し、具体的なデータに基づいて問題点を抽出する工夫も行っています。 仮説と判断はどう連携する？ 週に一度、仮説をもとに業務課題を整理し、必要なデータを洗い出すワークシートを作成するなど、日常的な業務の中でも「仮説→データ→判断」の流れを徹底しています。毎月、ユーザーアンケートやインタビュー結果の分析から改善案を提案し、社内でのレビューにてその流れを共有することで、施策の精度や実行力の向上に努めています。

感情とデータ、どちら？ ビジネスにおける意思決定では、「捨てる（選択する）」という判断が必要なことがあります。限られた時間や資源の中で業績に貢献するための選択を行う際、感情的な理由に基づく判断は避けるべきです。「創業時から続けてきたから」「やめると処理が面倒だから」などの感情論を優先すると、業務が増え続け、効率が低下します。捨てるという判断には、定量データを参考にして指標を設定することが重要です。 定量と定性、どう？ 中には「顧客とのつながり」や「担当者との関係性」などを指標にしている場面もあります。確かに、定量的なデータに基づく判断は重要です。しかし、何を具体的に取捨選択するかを決める際には、定性的な考え方も柔軟に取り入れることが有効だと感じました。すべてを定性的な考えだけで進めるのではなく、一定の根拠を持って選択肢を絞り込みつつ、関係者からの意見も取り入れながら精査することが大切だと思います。 施策の見直しは？ 私たちのチームで行っている施策には、利益に対する投資対効果が出ていないものも少なくありません。人員が減り、残った社員への負担が大きくなりつつあります。中長期的な効果を見据えて進めている施策もありますが、現状では工数が増え、残業の増加やクオリティの低下が問題となっています。今回学んだ「捨てる」という概念を活用し、進行中の施策を棚卸しし、本当に今行うべきかを整理し、優先順位を再考したいと思います。 効果の測定はどう？ まずは施策が生み出している利益や売上について数値的データを集めることから始めます。そして、実際にかかっている工数を把握し、投資対効果を測定します。短期的な成果を目的とする施策と中長期的な成果を目的とする施策にそれぞれ指標を設定し、優先順位を明確にし、自分のタスクに落とし込んでいくつもりです。

仮説実践の難しさは？ ライブ授業では、複数の仮説を立てるという基本的な部分が十分に実践できなかった点が痛恨でした。一つの仮説に固執せず、他の可能性も探る姿勢が足りなかったと感じています。また、MECEの視点で仮説を整理することも十分にできていなかったため、異なる切り口からの検証が不十分でした。 どう多角的に考えた？ 仮説を立てる際には、まず複数の仮説を提示し、その中から最適なものを選び抜くことが大切です。一つの見方に偏らず、様々な要因を網羅することで仮説同士の整合性と広がりを持たせることが求められます。例えば、仮説の検討時には「ヒト」「モノ」「カネ」などの多角的な視点を意識することで、より具体的かつ網羅的なアプローチが可能になると感じています。 整理と評価はどう？ 全体としては、仮説を立てるポイントが明確に整理されており、その点は非常に評価できると感じています。今後は、具体例を積極的に取り入れながら、仮説の網羅性や検証方法をさらに深めると、理解もより一層深まるでしょう。 検証法をどう考える？ また、仮説を立てた後にその妥当性をどのように検証するかも重要なテーマです。MECEを実践した具体例について自分の言葉で説明できるようになると、思考の質はさらに向上します。日常の小さな問題にも仮説を導入して検証することで、実務における分析力や判断力の強化に繋がります。 チーム成果はどう見る？ さらに、データ分析チームのマネージャーとして、自分自身で分析計画を立てるとともに、チームメンバーへの具体的なアドバイスや指摘ができる状態を目指すことが求められます。今回学んだ仮説思考を活用し、チーム成果を資料やグラフでわかりやすく可視化する取り組みは、今後のマネジメント業務においても大いに役立つと感じています。

本質をどう見極める？ データ分析では、思い込みや決めつけを排除し、常にMECEの視点で多角的に検討することが基本です。入場者数の分析を通して、一つの要因だけでなく、他にも潜む原因が存在することを実感しました。また、すべての切り口を機械的に網羅するのではなく、目的に沿った仮説を立てながら実際に手を動かし、トライ＆エラーを重ねるプロセスが非常に重要です。エラーは「失敗」と捉えるのではなく、「要因がなかった」と前向きに解釈することが大切です。 視点をどう広げる？ データをグラフ化する際には、分解のレンジを変えることで新たな視点が見えてくるため、施策検討の方向性が変わる可能性に注意が必要です。また、報告の際は相手に何を伝えたいかを明確にし、その目的に合わせた見せ方を工夫することが、効率的かつ効果的なコミュニケーションにつながると感じました。 分析の深掘りは？ 例年行っているプロジェクト業務の振り返りのためのアンケート分析においては、これまでの単なるデータ整理にとどまらず、本講座で習得したスキルを活用したいと考えています。過去の資料では、単なる数字の羅列に留まっていた部分が目立ちました。今回の学びをもとに、より深い考察と次回以降のプロジェクトに向けた提案や改善策の検討を進める予定です。 情報共有は進む？ また、まず全体像を把握することを意識しながら、初期の段階で上位者へ超速報としてインプットを行い、今後実施する分析の切り口や方向性を共有したいと考えています。これにより、最終的な分析結果に対する手戻りを防ぎ、効率的な業務遂行が可能になると期待しています。さらに、今後は自分自身だけでなく、チームメンバーへの分析依頼にも対応できるよう、本講座で学んだ内容を基盤として、サポート体制の強化にも取り組んでいきたいと思います。

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。

仮説の再考は？ 仮説の分類について考える際、私は従来「問題解決を過去から見る」観点に主眼を置いていました。しかし、仮説全体を見直すうちに、「結論や未来を予測し、仮定の上、検証する」点には十分踏み込んでいなかったことに気づきました。 視野を広げるとどうなる？ そこで、仮説全体を見る際には、結論や未来の予測を含む多角的な視点を持ち、バイアスにならないよう視野を広げて考えることが重要だと感じました。結論、つまりゴールから出発しデータを集めて検証していくものの、その過程で手戻りが発生し、結果として何度もデータを再確認することがあります。こうした経験から「方向性を見いだせて初めて動き出せる」という体験を増やしてみたいと思いました。時間効率を意識することで、普段の行動に留まりがちになりますが、時にはうまくいかないことを試みる勇気も大切だと考えています。うまくいかないことから得られる手戻りや試行錯誤の過程は、生産効率を低下させる一方で、自己を納得させるための貴重な材料にもなります。 根拠に基づく行動は？ 行動計画としては、「仮説を立てる」にあたって、数字に基づく根拠やフェルミ推定を活用し、意思決定において経験則に頼らず新しい立ち位置を見つけることを目指します。また、これまで行ってきたお客様の離脱予測を、仮説をもとに見直し、データ収集を通じて有効な改善策を模索していきたいと考えています。 データの真実は何か？ さらに、KPI関連指標については、チーム単体での目標達成がデータ分析を経ないままであったことを反省し、達成の要因を深掘りすることで、本当に正しい事業活動を行えているかを検証します。他チームや類似業務との比較を通じて、データ取得し仮説を立て分析を行うことで、一層の改善を図っていくことを目指しています。

テクニックって何？ 最初に、テクニック面で以下の点を再確認しました。まず、「何となく考え始める」のではなく、「イシューは何か？」を明確にすることからスタートします。そして、そのイシューが正しいかを客観的に考え、特定したイシューを分析する際には「ひと手間かけて」データを加工することが大切です。さらに、データの分解が正しいかどうか、一度立ち止まって考える姿勢を持ち、相手に伝わるように丁寧にスライドを作成することが重要です。 心はどう向き合う？ 次に、気持ちの面でも以下のことが身に染みました。人や書籍から知識を得るだけではなく、自分の頭で考えることをしなければ、自分の力にはなりません。しかし、自分勝手に考えるだけで人や書籍から学ばなければ、独断に陥ってしまいます。これからも「自分自身で考える」ことを止めてはいけないと強く感じています。 タスクの理由は？ ルーチンのタスクにおいても、なぜそれを実施しているのか、実施の必要があるのかを改めて考え直しながら業務に取り組むべきだと感じました。そのため、早速月曜日から思考を止めることなく行動していきたいです。また、企画を立案する際には、イシューの特定から相手に伝わる資料の作成・提案までのすべてのフローで今回学んだことが実施できているかを確認しつつ進めていきたいと考えています。 具体的には、ミーティング参加時にはイシューがぶれていないかを常に確認します。そして、思考を整理する際にはMECEやピラミッドストラクチャーなどのフレームワークを活用し、思いつきで行動するのではなく、一度立ち止まる癖をつけるようにしたいです。また、資料作成時には論理的思考をベースに下準備を行い、データを分析し、相手に伝わるかという視点に重きを置く習慣をつけることが必要だと考えています。

魅力を伝える方法とは？ 顧客に情報を伝えることは意識していたものの、相手が魅力を感じる伝え方については深く考えられていなかったと感じます。他社との差別化を図るために設けた言葉が、結局顧客の魅力につながらなければ意味がありません。目的を見失わずに仕事をしたいと気付きました。 重要な学びの三つのポイントとは？ この講座を受けるにあたり重要だと感じた点としては、以下の3つがあります。まず、素直に取り組むこと。今までの経験から生じるバイアスを持たず、講義や動画、他の参加者の意見を真摯に受け止める。そして、積極性を持つこと。さらに、目標や目的を具体的にイメージして取り組むことが重要です。プログラムが終了する頃にはマーケティングへの興味が増し、仕事に活用したい、他の人にも伝えたいという熱意を持って集中して取り組みたいと思います。 プロモーションでの新しい挑戦は？ 仕事においては、新たに認知施策やプロモーションの手段を見直している時期ですので、データから独自のアイディアを出せる状態になりたいと思います。また、マネジメント向けのプレゼンやプロモーションのチャネル選択、方法の検討にもこの知識が活かせると感じています。魅力的に情報を伝えるために、他社や前例にとらわれずに考えることの大切さを再認識しました。さらに、顧客向けのアンケートを通じて、どこまで何が伝わり、魅力を感じてもらえたのかをヒアリングすることも心掛けたいです。 自信を持つためのステップは？ まだ具体的なイメージは持てませんが、自信を持って業務に取り組めるようになりたいと思っています。同僚や上司にも納得感があり、有益だと感じてもらえる分析や新施策を展開できるように、マーケティングの考え方に基づいてシンプルに話ができるようになりたいです。

基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。

本当に合っているか？ 大前提として、「その答えは本当に正しいのか？」と自分自身に問いかけ、批判的に考えることが重要です。以下の手法を活用していきたいと思います。 整理のポイントは？ まず、データを視覚的に整理し、合計や割合、昇順下降順で加工することで視覚的に情報を得られるようにします。全体を定義したうえで、漏れがなく重複しないように（MECEの原則に基づいて）分解を行います。この際、「いつ」「誰が」「どのように」という切り口から考えることがポイントです。 どの角度で考える？ さらに、分析を効率的に進めるために型やフレームを身につけることが大切ですが、まずは手を動かし、そこから見えてくるものに対し「この角度はどうだろう？」や「この視点に漏れはないだろうか？」と批判的に思考を繋げていきたいと思います。 分析の仮説は？ 営業戦略やプロジェクトの方針を検討する際には、営業データを多角的に収集することを心がけます。しかし、現状の分析が広がりすぎてしまう傾向があるため、大まかな見立てを立て、仮説を持って分析を行えるようにしていきたいです。 伝え方の工夫は？ また、分析結果や方針を伝える際には、データを視覚的に整え、受け手の理解を深める努力をしたいと思います。具体的には、次のことを心がけます。まず、業務が「誰にとっての」「何のための」「どこまでをゴールにした」ものなのかを明確にします。そして、事象を分析する際には、必要なデータが十分に揃っているか確認します。作業を進める中で、分析に漏れがないか、異なる角度から検討が可能かを一度立ち止まって考察します。最後に、データを視覚的にわかりやすく作成することで、自身の分析にも役立ち、他者への説明の際にも理解しやすくなるよう努力します。

スライドで伝わるのは？ 伝えたいメッセージをより明確かつ論理的に伝えるために、グラフなどを効果的に使ったスライド作成の重要性について学びました。円グラフ、棒グラフ、帯グラフ、折れ線グラフなど、各グラフにはさまざまな長所があるため、それぞれの特徴をよく理解したうえで活用し、受け手に伝えたいことが一目で理解できるような資料にする必要があります。 フォント選びはどう？ フォントについても、堅さや柔らかさ、標準的なものなどがあり、TPOに応じて使い分けることが大切です。職場では游ゴシックが基本書体となっており、フォントを変える機会は少ないですが、日常で目にするフォントを意識し、この広告がどういった効果を狙っているのか考えながら見ることで、新たな視点が得られそうです。 配置と視線はどう？ スライド作成では、読み手の視線を配慮しながらメッセージとデータがしっかりリンクする配置が求められます。これまではメッセージとの関係性にあまり注意を払っていなかったため、今後は注意して取り組みたいと思っています。 文章と会議資料は？ 文章作成に関しては、特にメールでは読み手に開封してもらえるような件名を意識し、最後まで読み通してもらえるような文章構成を心掛ける必要があると改めて認識しました。また、会議や業務用資料作成では、読み手のストレスを軽減し、理解しやすい内容にすることが求められています。特に重要なメッセージを明確にし、それを支える論拠を表やグラフで表現することが大切です。 資料の見直しは？ 今後の課題として、評価面談で使用する資料を丁寧に作成し、これまで作成した研修資料のメッセージと内容が合致しているか確認し、ずれている部分があれば修正していく必要があります。