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業務 ✕ データ

に関する学び

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数字をどう分解する？ 数字はグラフ化することで、視覚的かつ直感的に捉えやすくなり、説得力が増します。そのため、数字から情報を得る際は、ひと手間加えて分解することが重要です。ただし、単に区切るのではなく、仮定を立てた上でMICEを意識した切り口で分解する必要があります。分析を進めて結論にたどり着く過程では、短絡的な判断を避け、「本当にそうか？」と立ち止まって丁寧に確認する姿勢が求められます。 システムプロジェクトで何が大事？ システムの導入や改修、さらには現行システムの廃止などのプロジェクトを進める際には、現状の課題と期待される改善点を明確に提示するために、数字を用いたデータ分析が役立ちます。システム関連のプロジェクトは多額の費用が動くため、慎重な判断が必要です。そのため、さまざまな切り口からデータを分解し、要件と費用の比較検討に活かすことが大切です。また、社員向け研修の終了後には、受講者アンケートの結果を分析し、そのフィードバックを次の計画に反映させる方法も有効です。 苦手意識はどう克服？ 一方で、数字に対して苦手意識を持つ人もいます。私自身、業務で直接データを扱う機会はあまりありませんが、定期的に報告される各種レポートを基に、MICEを意識した分解の手法やデータの取り扱いに徐々に慣れていきたいと考えています。

仮説検証ってどう進める？ 仮説には、結論を導くための仮説と課題解決を目指すための仮説の２種類があります。これらの仮説を検証するためには、まず誰に、どのようにデータを収集するかを明確にし、収集作業に入ることが必要です。一方的な観点に偏らず、反論を排除できる十分な異なる視点からデータを集めることで、仮説の検証はより説得力を増します。日々の業務の中で仮説を持つことにより、課題意識が向上し、目的が明確になるため、進むべき道に迷いが生じにくくなります。 大企画はどう進める？ また、時間外労働の削減だけでなく、育児などで定時退勤が求められるメンバーもいるため、特に大きな企画や業務においては、仮説を立てた上でクリティカルに仕事を進める必要性を再認識しました。同時進行している別の案件の仮説に影響を受けることもありますが、データ収集と検証によってその関連性を明確にし、業務を円滑に進めていきたいと考えています。 調査票はどう作る？ 現在取り組んでいるアンケート調査では、調査票設計の際に各項目についての観点や視点を検討しました。時間が限られていたため、場合分けが十分でなかった可能性もありますが、調査票は既に完成しており、明日から調査を実施する予定です。今回のアンケート調査の関連証拠として、データの特定を進めていきます。

解決策をどう選ぶ？ 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは？ 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

A/Bテストは何が見える？ A/Bテストは、2つの施策を比較し、どちらがより適しているのかを実際のユーザー行動に基づいて判断する有効な手法です。アメリカ大統領選などの大規模な事例でも用いられている点が印象的で、仮説だけでなく実績に裏打ちされた評価がとても参考になりました。 演習で何を実感した？ また、演習を通じて、問題の各要素をステップごとに分解することで、どのデータを抽出すればよいかが具体的に見えてきます。こうしたプロセスは、原因の特定を容易にし、問題解決に向けた新たな視点を提供してくれました。 業務再構築はどう進める？ 社内業務の再構築にあたっては、まず課題を洗い出し分類した上で、それぞれの課題のどこに原因があるのかを要素ごとに分解して検証する方法が効果的だと感じました。Howに飛びつく前に、What、Where、Whyの各段階を踏むことで、より論理的に解決策を見いだすことができると思います。 原因探しで見つけたヒントは？ さらに、課題に対する取り組みでは、要素を段階ごとに書き出す過程が、問題自体の理解を深め、原因の特定に大いに役立ちました。その後、適切なフレームワークを用いて目的に沿った仮説を立て、多角的な視点から検討することで、より実践的な解析が可能になると実感しました。

分析の基本は比較にあり？ 「分析とは比較である」ということが、今まで感覚的に行っていた私にとって、必須であると改めて理解しました。また、多くの人の前でプレゼンテーションを行うため、データを分析する際には、まず「仮説」を構築した上でデータ加工に取り組んでいました。そのため、明確な目的や主張のない分析は行っていませんでしたが、一方で期待していた比較結果が得られなかった場合には、仮説を素直に見直すことの重要性を認識しました。 新しい業務への挑戦 普段の業務では、「分析とは比較である」という意識が習慣化しています。しかし、これから新しい業務に挑むにあたっても、この「比較」を意識し続けたいと考えています。特に、生存者バイアスのかかったデータに基づく業務になる可能性があるため、失われているデータとの比較を心がけたいと考えています。 成功と失敗事例の見極め あるプロジェクトでは協力業者の選定が多数必要となりますが、彼らが持参するのは成功事例が多いと予想されます。そのため、成功事例の裏に隠れている失敗事例を手に入れ、成功事例だけに基づいた「比較」に陥らないよう注意したいと思っています。直感的に考えたことを「仮説」とし、その後、生存者バイアスを避けた適切なデータを比較・分析し、プロジェクトの成功を目指したいと考えます。

分析の基本を確認？ この講座では、分析とは単にデータをそのまま受け入れるのではなく、要素を分類し比較する作業であることを学びました。現状を鵜呑みにするのではなく、多角的に考え、目的や仮説を明確に持って取り組む重要性が印象に残りました。 分類と比較の仕方は？ 具体的には、まず分析の基本として、データを分類することが必要だと再認識しました。そして、その分類された情報を比較することで、より深い理解が得られると感じました。さらに、明確な目的や仮説を持つことで、分析の取り組み方が一層意識的になり、有益な示唆が得られる可能性が高まると実感しました。 実務での分析戦略は？ また、現職の業務においては、クライアント向けのマーケティング戦略を立案する際、膨大なデータの中から適切な視点を見出し、効果的な分析を行うことが求められます。目的や仮説を明確に持ちながら、意識的な比較検証を進めていくことで、売上に貢献できるような分析手法を確立していきたいと考えています。 着眼点を模索中？ さらに、与えられたデータのどの部分に着目すべきか、どの分析手法を適用すべきかについては、まだ模索している部分もあります。今後は、理論を学びながら実務に直結する知識やスキルを身につけ、より具体的な分析ができるよう努力していきたいと思います。

予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

データをどう視覚化する？ データを分析する際には、今ある数字に一手間かけることが重要です。ただ数字を並べるだけでなく、グラフや表に変換すると新しい発見が生まれます。また、比率に変換することで別の角度からデータを見ることができ、さらなる洞察が得られます。 分解の基準は何が有効？ データを分解する際には、人、時間、手段などの基準で区切ると分かりやすくなります。例えば、月次や年次の売上分析、SNSのインサイト分析など、数字が明確に示されるものだけでなく、業務の効率化や成果が出なかった場合の原因分析にも役立ちます。 問題の特定と解決策のステップ まず、起きた問題に対して「もれなくダブりなく」を意識し、全体を大きく分けて定義します。その際には、層別分解、因数分解、プロセス分解を用いることが有効です。次に、出てきた項目をさらに分解し、どこが問題点なのかを数字や表で明確にします。そうすることで、問題の箇所を特定しやすくなります。問題が特定できたら、なぜそうなっているのかを考えます。そして、どう解決すれば良いのかを分析から導き出し、仮説を立ててトライアンドエラーを繰り返し、最適な解決策を見つけます。 これらの手法を念頭に置くことで、データ分析がより効果的になり、業務の改善や効率化にもつながると感じました。

どの分析方法が有効？ 問題を特定する際のアプローチについて、分類や分解の手法、考え方の基本を身につけることで、さまざまな課題に対してゼロから悩むことなく、正しい分析を進められると実感しました。学習の中ではプロセスの分解に重点を置いていましたが、他の方法についても幅広く覚えておきたいと考えています。 提案の見直しは必要？ 実業務においては、顧客への提案で解決策ありきで進めてしまうケースがあり、都合の良い分析になってしまうことがあります。こうした提案は初めは良い印象を与えるかもしれませんが、本質的な課題解決にはつながらず、長期的には評価を下げるリスクがあるため、業務の進め方を見直す必要があると感じました。まずは、これまで学んだ分析のステップに基づき、客観的かつ正確な分析を実行した上で、最適な解決策を提案することが重要だと思います。 行動計画はどう決める？ 具体的な行動としては、実業務で特定のサービスに依存せず、客観的で正確なデータ分析を徹底し、複数の選択肢を比較検討することが求められます。そして、適切な判断基準を設定して最適な解決策を提案することを意識します。加えて、提案後の振り返りを行い、実施した解決策の効果をデータで検証する仕組みを整えることで、継続的に提案の機会を創出できると考えています。

比較基準はなぜ？ 率の比較を行うことで、比較の基準を統一できることが分かりました。実践におけるクリック率やコンバージョン率の違いを、単に数値だけで良し悪しを判断するのではなく、プロセスを分解して問題点を洗い出す視点が重要だと感じました。その結果、新たな気づきや解釈が生まれる可能性があることも実感しました。 幅広い思考はどう？ また、原因を探る際には「思考の幅を広げる」ことが大切であると分かりました。抽象的な要素を積極的に取り入れ、そこから掘り下げる手法が効果的であるという点も大きな収穫です。 集計活用はどうする？ 実際の業務でどこまで活かせるかは未知数ですが、今回の経験を基に、依頼されたデータの集計を活用して分析に取り組んでみようと考えています。職場の方からもアドバイスをいただき、お支払いされた方の年代や件数などから比率を算出し、それらを抽象的な観点で分析することで、販売活動に活用できるデータへと繋げられないか検討していきたいと思います。 分布の謎は何？ まずは抽出したデータから比率を計算し、年齢などの属性が支払いにどのように影響しているのか、その際の母数の設定についても検討していきます。その後、なぜこのような分布になるのか、概念的な原因を考え、さらに深く掘り下げてみたいと考えています。

なぜ目的は大切？ 分析とは、比較を通して物事を評価するプロセスです。まず、データ収集や具体的な分析を始める前に、はっきりとした目的を設定することが不可欠です。目的が定まらない分析は、結果として次の行動に結びつかず、単なる数字遊びになってしまうリスクがあります。 どのように対象を選ぶ？ そのため、目的を明確にし、適切な対象を選ぶとともに、多角的な観点から正しく比較することが大切だと考えます。データ分析に入る前に一度立ち止まり、目的に立ち返る余裕を持つことが、成功への第一歩となります。 どのように傾向を見る？ 具体的には、顧客の属性データやアンケート結果から傾向を読み取り、次月以降の施策に役立てています。また、自身の働き方に関しても、どの業務にどれほどの時間を費やしているかを他者と比較し、業務効率の向上を図っています。 どうやって振り返る？ このため、毎週金曜日に10～15分間の業務棚卸しの時間を設け、週次および月次での振り返りを実施しています。さらに、1on1などの機会を通じて、業務時間の使い方について他者から意見を聴取し、比較することで、より実践的な改善策を模索しています。一方で、対顧客の分析に関しては、常に目的を再確認し、施策ありきの分析にならないよう注意を払っています。

どうやって本質を見抜く？ 業務でデータ活用を推進する中、ユーザーの困りごとをヒアリングする機会がありました。慣れ親しんだ業務に没頭していると、ユーザー自身が困りごとに気づいていない場合があるため、共感をもって話を聞くことで本質的な課題を浮き彫りにすることができました。 なぜ議論は広がる？ 共感を通じて相手が話しやすくなると、本来の課題を見出すことができる一方で、深く話を聞けば聞くほどさまざまな課題が表面化し、議論が広がりすぎることもありました。この経験から、目的を常に明確にしながら、ユーザーの「困りごと」を丁寧に整理していくことの重要性を痛感しました。単に話を聞くだけでなく、どこに本当に困っているのかを正しく理解し、課題を構造的にまとめるスキルが求められると感じています。 今後の対策は何？ 今後は、共感と整理の両輪を意識し、言葉を丁寧に整えることで、相手の気づきを引き出し、より良い解決につなげたいと思います。 何を学び実践？ 今日の学びは、「共感」と「整理」のバランスが重要であるということです。相手の話に耳を傾け信頼関係を築くと同時に、目的を見失わずに情報を整理する視点を持つことで、ユーザーの困りごとを深く理解し、言語化および構造化する力をさらに磨いていきたいと考えています。