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業務 ✕ データ

に関する学び

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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。

データ分解の視点とは？ 事象をより深く理解するためには、分解が重要です。分解の際は、Who、When、Howなどの視点から試行錯誤が必要です。一つの切り口に固執せず、様々な切り口から数字を確認することが求められます。このとき、切り口は「もれなくダブりなく」を意識しながら進めましょう。 直感に頼らずデータ確認 切り口が見つかったら、それに基づいてデータを直感的に分析します。しかし、直感的な推測は一度疑い、データで確認することが大切です。結果が期待外れであっても、それは失敗ではなく、次のステップへの前進です。 新しい視点で見る方法は？ ウェブデータの分析でも、新しい切り口での分析が効果的です。切り口は自動的に決めるのではなく、MECEを意識して分解していきます。ある切り口が有効であっても、他にないかを考え、複数の切り口でデータを分析します。 チームで進める業務の確認 業務においても同様に、チーム全体での作業がもれなくダブりなく行われているか確認します。また、責任範囲を異なる切り口で考えてみると良いです。 マンスリーレポートにどう反映？ ウェブデータの分析に関しては、全体を定義した上で新しい切り口をMECEを意識して今週から来週の間に実施し、その結果をマンスリーレポートに反映します。この過程では、全体を把握した上でチームメンバーと議論し、より良い切り口を探してみましょう。 なお、チームの業務に関しては、まずは思考実験を行うことから始めてみてください。

グラフ作成の基本は？ グラフ作成時には、まずタイトル、単位、軸の原点を0から始めるといった基本事項を意識する必要があります。時間軸のデータは慣例通り縦のグラフを用い、X軸を基準とした折れ線グラフで傾向や変化、連続性が見えてくるように設定します。また、「何を伝えたいか」という目的に応じてグラフの形式を選ぶことが求められます。普段の業務でグラフを作る機会は少ないかもしれませんが、数字だけでなくTIPを意識して正しい表現方法を取り入れることが大切です。 フォント選びのポイントは？ 文字表現については、注目してもらいたい点を過度に強調しすぎず、フォントや色の選択により印象を工夫することがポイントです。さらに、アイコンを補助的に用いることで理解が促進される効果もあります。特にパワーポイントのスライドを作成する際には、フォントの種類や色、アイコンの使い方に細部までこだわると良い印象を与えられるでしょう。 スライド作成の秘訣は？ スライド作成時は、情報が出てくる順番に合わせて図表を配置し、事実とともにプレゼンのターゲットに合わせた「何を伝えたいか」を明確にする表現が重要です。帯グラフの幅から比較しやすい特徴を活かしたり、折れ線グラフと棒グラフを一つにまとめる工夫、または矢印などで強調する方法も効果的です。TIPを意識して丁寧に作成することで、見栄えの良いスライドが完成します。 これらのポイントを踏まえ、日々の業務やプレゼンテーションで説得力のある資料作りに役立てたいと思います。

長期視点って大事？ 戦略思考は短期的な成果だけでなく、長期的な視点に立って計画や行動を進めることで、持続可能なビジネス成長を実現するための重要な要素であると学びました。限られたリソースである時間や人材を最もインパクトの高い活動に集中させるために、フレームワークを活用して幅広い視野を持つことの大切さも実感しています。今後は、内部の戦略だけにとどまらず、外部の市場や競争環境の変化をいち早く察知し、柔軟に対応できる力を身につけたいと考えています。 どう戦略を磨く？ 現在、営業企画として業務に従事しており、ターゲットの洗い出し、データ分析、プロジェクト計画の策定といったさまざまな場面で戦略思考の必要性を感じています。今後は、アウトプット作成に際して常に戦略的な視点が反映されているかを確認する習慣を確立し、より質の高い企画立案に努めたいと思います。 未来をどう描く？ まずは、本講座の復習や読書を通して知識をさらに深めることを第一歩とし、次のステップとして自社業務におけるシナリオプランニングに取り組みたいと考えています。複数の異なる市場シナリオを設定し、それぞれに対する営業戦略を検討するとともに、データ分析ツールを活用して顧客データや販売データから有用なインサイトを抽出し、戦略の根拠をしっかりと定めたいです。また、メンターや同僚とのディスカッションを通じたフィードバックを取り入れ、PDCAサイクルをしっかり回していくことで、より実践的な戦略思考を養っていく所存です。

集客前提を疑ってみる？ スクールの課題に対する対応優先順位を誤ってしまいましたが、そこには「また間違った集客を繰り返しそう」という隠れた前提がありました。まずは、この前提を改めることが必要であり、その上で真に解決すべき課題を特定する必要性を感じました。また、生徒データの切り口に関するブレストの中で、「ああそうだ、その観点も必要だ！」との意見があったことから、広い視野を持って落ち着いて検討する重要性を再認識しました。 数字の分析意図は？ 分析したい項目がそもそも十分に取得できていない場合もあるため、あらかじめあきらめる部分もある一方で、見るべき数字の優先順位はしっかり決めて取り組む意向です。具体的には、イベントアンケート結果や申込者のデータについて、単に分析するのではなく「何が知りたいのか？その目的は何か？」と自分に問いながら進めるようにしています。 アンケート分析の意義は？ 各イベント終了後には、アンケート結果と申込者属性の分析を行い、その内容を報告する必要があります。その際、以下の点を意識して業務にあたっています。まず①どの数値項目を優先的に見るのか、次に②その数値が他のイベントと比較して問題ないか、さらに③比較する際には条件を揃えているか、そして④関係者に報告する際には自分の仮説をセットで伝え、議論を促すかという点です。 特に②以降の実施が十分ではないと感じているため、限られた時間の中で箇条書きなどで条件を明確にし、意識しながら取り組むことを心がけています。

戦略の真意は何？ 戦略とは、効率よく目的を達成するために何を行い、何を控えるかを選択することですが、現状では日々の業務をただ繰り返すだけになっており、広い視野で全体を見据えた判断や、長期的な視点に基づいた判断ができていないと感じています。 講座のポイントは？ 今回の戦略思考入門の講座では、ビジネスフレームワーク、基本戦略、事業経済性などについて学びました。単に各理論を知っているだけでは十分な戦略には結びつかないため、自分の業務に具体的な状況として適用できるよう、理論の考え方を深化させたいと思います。 売場戦略はどう？ また、売場作りにおいては、POSデータに現れる数字だけでなく、その背景にある顧客の状況や自社の状態も重視し、自店舗の戦略に生かしていきたいと考えています。従来は、売れている商品＝お客様に支持される商品という結論に至っていましたが、この方法では現状のニーズは把握できるものの、長期的には同じ手法に固執して停滞する恐れがあると同時に、会社全体の経済性も十分に考慮されていませんでした。 地域経営の今後は？ 今後は、より広い視野で地域社会にとって必要とされる店舗運営や、会社全体の利益向上に寄与する戦略を構築していくことが重要だと認識しています。自店舗や地域の状況をフレームワークを用いて分析し、その結果を基に各行動に反映させることで、POSデータの数値も長期的な視点や地域のお客様、会社全体の利益につながるかという観点で再評価して取り組んでいきたいです。

仮説検証の視覚化は？ ライブ授業では、これまで学んできた課題の特定方法や仮説の設定、結果の検証といったプロセスを再確認することができました。特に、仮説検証の成果をどのように可視化するかについては、参加者の意見を聞く中で、棒グラフや円グラフ以外にも表現方法が存在することを知り、新たな視点を得ることができました。また、限られた分析時間の中で、本当に必要な分析を見極めることの重要性を改めて実感しました。データが手元にあると分析したくなりますが、何のために分析するのか、得られた結果をどう活用するのかを常に念頭に置いて進めるべきだと感じました。 分析目的と改善は？ 講座を受講する前にデータ分析を学ぶ目的は「意思決定に活用するため」であり、その目的は６週間の学びを経ても変わっていません。授業内ではマーケティングに関する事例も取り上げられましたが、現業務において活かす機会は少ないと感じます。一方で、A/Bテストや４P分析は業務改善のための改善案策定に、また相関分析は将来の経費推計に役立つと考えています。 何かを決定する際は、まずデータ分析で解決可能かどうかを検討しています。その際、何のために分析を行うのか、何を明確にするのかを設定し、ただ単にエクセルでグラフを作成するのではなく、その手法が最適かどうかを熟慮することを習慣にしています。また、年１回の定例報告の場合、長年変わっていない報告形式も多いですが、可能な範囲でより伝わりやすい形式に改善していくことが重要だと感じています。

学びの目的は何？ ライブ授業を受けて、これまでの学びを振り返ることができましたが、なお十分に理解しきれていない部分もあり、実際に活用するイメージがまだ明確ではないと感じました。特に、データ分析に着手する前に「目的」や「仮説」が重要であるという基本原則をしっかりと自分の中に落とし込み、何のために分析を行うのかを意識する必要があると思っています。 仮説検証の流れは？ 分析のプロセスは、まず仮説を立て、それを検証するためにデータの収集や加工を行い、そこから新たな発見へと結びつける流れであることを再確認しました。データそのものが分析の起点になるのではなく、あくまで仮説を検証・裏付けるためのツールとして位置づけ、目的と手段が逆転しないように意識することが大切です。 仮説思考で解決？ また、業務上で大量のデータ分析に直接接する機会がなくても、さまざまな場面で問題解決が求められることは事実です。こうした状況においては、仮説思考に基づいたアプローチで検証を進めることで、課題解決に向かう思考プロセスを常に意識する必要があると感じました。 思考プロセスを活かす？ さらに、データアナリティクスの思考プロセスを基本に据え、テクニカルな側面に偏ることなく、仕事や日常の課題に取り組む際にもこのプロセスを意識することが重要だと思います。直接的な事例に触れる機会が少なくても、まずは解決すべき課題に向き合う際に、今回学んだ思考のプロセスを活かして取り組む姿勢が大切だと感じています。

課題発見のための具体的手法は？ 本質的な課題を発見するためには、対象を分解し問題点を明らかにし、その対策を検討することが重要です。その際、グラフなどを使用して問題点を的確にあぶり出すことが効果的です。手当たり次第に検討するのではなく、焦点を絞ることが求められます。 イシューの重要性を理解 イシューを明らかにし、常に意識することも重要です。打合せなどでは、まずイシューの共通認識を持つことが必要です。これは基本的なことですが、実践するのは難しいです。打合せの目的（イシュー）を共通認識として持つことが不可欠です。 業務を進める上でも、まず自分の中でイシューを明確にし、それを持ち続けることが大切です。必要に応じてイシューを修正する際も、その目的を明確に意識し続けます。 他社データの活用法とは？ また、同業他社や好きな会社のデータを見て分析し、自分の仕事に活用することができます。考えるための題材は自分の仕事以外にもたくさんあり、例えば同業他社の有価証券報告書などからも情報を得ることができます。 打合せでは、その目的（イシュー）を最初にアジェンダに記載し、全員が共通の認識を持てるよう確認することが重要です。また、新聞や書籍などのグラフに注目し、その場合に適したグラフを選ぶ視点を持つことも有益です。 さらに、新聞記事や自分の業務を進める上で、常に目的やイシューを意識しながらメモを取ることが有効です。これにより、意識的に課題や解決策に集中することができます。

クリティカルな思考を鍛えるには？ クリティカルな思考の出発点は「問い～issue～」です。頭の使い方を鍛えるためには、考えやすいことや考えたいことに偏らず、自己満足で終わらないようにすることが重要です。そのためには、考えが主観的か客観的かを見分ける余裕を持つことが大切です。 データ解析で変化を起こすには？ 考えていることを周囲に「見える化」するためには、定量データを精選し適切に分解して解像度を上げることが求められます。グラフの作成においては、種類、着色、表示方法に工夫を凝らし、手間を惜しまないことが必要です。これにより、周囲の共感やポジティブな変化が期待できます。 営業ライン業務での挑戦は？ 長年勤めた教材制作・講師を中心とした業務から、2か月前に地域を管轄する営業ライン業務に異動しました。定性面に加えて定量面でもしっかり語れる力を鍛えたいと思っています。1on1や毎月・毎週の定例ミーティングから次年度計画策定に至るまで、数的状況を分解し、それを根拠に共感度の高いコミュニケーションを実現したいと考えています。 データで訴求力を高める方法は？ 根拠や主張を明確に伝えるためのデータの見せ方を、経験と研鑽を重ねながら精度を上げていくことを目指しています。その際には、堅苦しい主観的な記載ではなく、見てわかりやすい客観的な記載を心掛けてプレゼンテーション資料を作成します。これにより、自身の訴求力を高め、周囲の同意を得られるよう努めていきたいと思っています。

講座学びはどう活かす？ 今までの講座で学んできたことが、今回の講座の軸になると感じました。他の講座では、切り口の考え方、データの読み解き方、そして言葉や資料での伝え方を学んできました。しかし、これらを組み合わせるだけでは、でき上がった答えが素晴らしいものであっても、間違いになりかねないと思いました。重要なのは、現在の状況を踏まえたうえで、どのような答えを出したいかを「具体的な問い」の形で先に設定することです。これにより、無関係な議論を避け、方向性の合った議論や分析を行うことができます。 問いの質を高めるには？ この考え方は、新商品やリニューアルの方向性について議論する際に非常に役立ちます。以前は「●●はどうか」という程度の問いしか出せませんでしたが、今後はより本質的で具体的な問いに落とし込めるようにしたいと考えています。「この状況において考えるべきこと」を常に意識し、それを自分で考え、周りにも示していけるようになりたいです。 実践ステップはどうする？ 業務に対しては、次の順序で実施していきます。まず、議論を始める前に「問い」を考えます。次に、皆で「問い」を出し合い、どこに狙いを定めて議論をするかを決めます。そして、解決したいこと、現在の状況、「問い」が繋がっているか、ズレていないかを確認します。「問い」に合った議論を行い、答えを導き出します。その後、「問いに合っているか」「解決策になっているか」を確認してから実行に移す、という流れを意識していきたいです。

数字分析で見落としはないか？ 数字の分析を行う際には、単なる表面的な数字だけでなく、グラフ化することで視覚的に見やすくし、相手にも理解しやすくすることが重要です。さらに、グラフに1列追加することによって異なる結論を導き出すことができ、元のデータを再度検討することで、最初には見えなかった答えを見つけることも可能です。 事業計画に欠かせない視点とは？ 分析においては、一つの傾向だけに満足せず、「本当にそうか」と自分に問いかける姿勢が大切です。特に事業計画を作成する際や収支計算、次年度予算に関しては、与えられた数字のみではなく、その背景をしっかりと分析して考えるように心がけたいと思います。また、プログラムに関連する学生や教員からのアンケートやフィードバックを受け取ったときも、それらをグラフ化して数値として表すだけでは不十分で、分類方法の再検討が必要です。 MECEをどう活用する？ MECE（漏れなくダブりなく）を活用して、物事の意思決定において多角的に物事を分析することを心がけています。特に、MECEのプロセス分解を活用し、現在直面している意思決定を論理的に説明し、相手に納得してもらえるように取り組む予定です。 多様な視点で思考を深めるには？ 自分の思考の傾向を理解し、常に多様な視点を意識した上で、一つの答えに満足しないように努めていきます。業務の中で特に事業計画の作成や収支計算の際には、これらの分析手法を積極的に活用していきたいと思います。