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業務 ✕ データ

に関する学び

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予測の意義は何か？ グラフを見る前に予測を立てる大切さが非常に印象に残りました。自分の予測と実際のデータとの差異を意識すると、「なぜこんなギャップがあるのだろう」という疑問が自然に湧き、分析を深堀りするうえで効果的であると感じました。予測と実績を比較するアプローチは、次にどのデータを詳しく見るべきかという方向性を明確にする上でも有用です。 平均値の限界は？ 従来、総量を人数で割って1人あたりの平均値を算出し、能率を評価していましたが、詳細に見るとその平均値だけではばらつきを十分に捉えられないことが分かりました。実際に細部まで分析すると、能率には大きな差異が存在していたため、平均値だけに頼るのは疑問が残ります。そこで、中央値を算出することで、平均値では見逃しがちな偏りを補完する方法を試してみようと思います。 中央値の有効性は？ また、標準偏差を用いて平均値からのばらつきを把握する手法もありますが、場合によっては中央値と比較するだけで十分な情報が得られる可能性もあります。今後は、業務の能率評価において、平均値のみならず中央値の使用意義を周知し、従来の考え方から新たな視点に変えていくことが重要だと感じています。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決には明確なプロセスがあります。具体的には、What、Where、Why、Howの6つのステップがあり、この順番を守ることが重要です。まずは、なりたい姿と現状のギャップを把握することが分析の第一歩です。そして、解決方法を考える前に、現状で起きている問題の状況や原因を見つけることに時間をかける必要があります。 自分の思考の癖をどう活かす？ 私の場合、すぐに解決方法（How）に飛びがちです。しかし、自分の考え方の癖を知ることも問題解決において重要です。オープンデータから社会課題を洗い出すのが現在の業務ですが、仮説に対して問題を絞り込む際にロジックツリーが役立ちます。基本的にはチームで取り組むため、思考のプロセスを視覚化・言語化することで、情報共有を齟齬なく行えるようにしています。 データ分析で何を学びたい？ データ分析を体系的に学ぶことで、ロジカルに再現性のあるデータ分析に取り組みたいと思っています。特に、ロジックツリーを作る際には「手書き」を心がけたいと思います。紙に書くことで思考が整理され、重要事項には丸をつけたり矢印を使ったりすることで、優先順位を決めるのに役立ちます。

視覚化で伝わる？ 情報を視覚化する際は、単に事実を羅列するのではなく、まとめた者自身の理解や見解を反映させることが大切だと実感しました。グラフは説明の順序を意識して配置し、関連する情報はまとめることで、伝えたいポイントをより明確に強調できると感じています。 データ管理で工夫は？ 普段は情報をグラフ化する機会はあまりありませんが、個別商品の実績データをエクセルシートで管理する際には、この考え方が役立っています。そのため、従業員に自分の見解を伝えるツールとして非常に有効だと感じています。 販売強化で何だろう？ たとえば、季節品の販売強化の取り組みを共有する場合には、理由の説明と合わせてこの視覚化のアプローチを活用できます。また、商品販売の目標設定や進捗管理を効率化するために、PCワークの活用機会を増やしていくことも必要だと考えています。 効率的な働き方は？ 現状はプレイヤー側の業務が多くなっていますが、利益を生む行動に注力できるよう、効果的な情報の共有を心がけることが、グループ全体の利益向上につながると実感しています。無駄な作業の繰り返しを避け、効率的な働き方を目指していきたいです。

視野はなぜ狭く？ 全回のライブ授業を通じて、自分の傾向が明確になりました。経験則の範疇で物事を考えてしまうために、視野が狭くなっていることを実感するとともに、かつて学んだ内容も十分に活かしきれていないことが分かりました。 見える化に何を感じ？ 授業で取り入れられていたプロセスやビジュアル化の工夫は、自分の思考の幅を広げるヒントになりました。一旦自分の発想を見える化することで、整理もしやすくなると感じました。 戦略はどこへ向か？ 業務において、データ分析から戦略策定への取り組みは欠かせないため、今回の学びを活かしながら注意点を整理し、実際に見直していきたいと思います。実績データを時系列で比較するなど、どの視点に重点を置くべきか、どこまで深堀りすべきか、その必要性を常に問い直す姿勢で取り組むことが大切だと感じました。 図解は何の助け？ 今後は、初期段階からのビジュアル化を心がけ、振り返りながら適切な切り口や判断基準を繰り返し検討していきたいと思います。また、これまであまり活用してこなかったグラフ化にも意識的に取り組み、仮説も含めた考察を関係者と共有し、ディスカッションへと発展させていきたいです。

「眼に仕事をさせる」とは？ 「眼に仕事をさせる」というキーワードが強く印象に残りました。データの素材を抽出した後、それをどのように分解して分析するか、「本当にそうなのか？」と丁寧に考えることの大切さを学びました。手を動かしてグラフに加工し、分解の方法を工夫し、分析結果を基にさらに複数の切り口で見直してみる。こうした広がりや深まりを追求することが、業務遂行上大切だと感じました。 顧客満足度を高める方法は？ この考え方は自身の業務に限らず、顧客満足度を高めるための分析をメンバー間で進める際にも重要です。多くの切り口から傾向を探ることで、データ上から納得できる顧客感情の変化を捉え、ニーズに応えるストーリーを共に描きたいと思います。 視覚化の重要性は？ グラフにして視覚化することで、数値の羅列では見えなかった傾向が見えてきます。しかし、多忙の中で実行できていない現状があるのも事実です。時間の制約がある中でも最適な分析を尽くすためには、「別の視点から見るとどうなのか？」と語り合える余裕を持つことが求められます。高い視座と粘り強さを有する強いチームづくりに向けて、今回の学びを生かしていきたいと感じました。

本当に原因を掴めた？ クリティカルシンキングの動画を通して、問題が起こった際に分析せず「なんとなく」原因を特定し、「とりあえず」の解決策に飛びつくことが非効率であり生産性を下げるという点を再確認しました。 思考の見直しは？ 自分の思考偏りや思い込みに気付くとともに、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった観点から要素を分解し、数値などの客観的データに基づいて対応策を検討する必要があると実感しています。 前例に縛られている？ また、学校内のさまざまな業務では「前例踏襲」や「経験則」に頼る場面が多いと感じています。そこで、問題解決のためには客観的データに基づき、論理的かつクリティカルに考える文化を醸成することが、今の時代にふさわしく、生徒も教員も共に多く学べる環境作りにつながると考えています。 実践はどう進める？ 学んだ知識を実践に移すことが重要です。特に、これまであまり取り組んできなかったデータをグラフで示す方法にも積極的にチャレンジしていきたいと思います。 ツールの使い方は？ さらに、ロジックツリーを日常の思考訓練のツールとして活用していくつもりです。

なぜ一案に固執しない？ まず、今回最も学んだのは、あらゆる可能性を考慮し、単一の仮説に固執しない分析の大切さです。たとえ一つの数字が上下したとしても、その変動の要因を丹念に探ることが、次の一手を効果的に打つためには必要不可欠であると感じました。 どうして検証が偏った？ 業務上、多くの数字を扱う中で、変化の原因を憶測だけで判断してしまっていたことに気づきました。実際、決め打ちした仮説に基づく検証に偏り、他の可能性を最初から除外していたため、十分な検証ができない場合がありました。今後は、ある要因が数字の変動に影響していると考えた際に、同じ要因が別の状況でも現れているかどうかを比較し、分析の基本である比較の原則に立ち返って検証していきたいと考えます。 なぜ多角的に議論する？ さらに、仮説を立てた後すぐにデータ分析に入るのではなく、他に考えられる仮説や視点がないかあらゆる角度から検討することが重要だと再認識しました。特に、一人では気づかない視点も存在するはずなので、複数人でデータを見比べる必要性を感じています。そのため、早速４月からは、より多角的に意見を交わせる組織体制に変更できるよう動いています。

定量と定性はどう違う？ 曖昧な依頼は何が問題？ 定量データと定性データは、普段何気なく扱うものですが、実際には全く異なる情報だと実感しました。データ分析を進める際、曖昧な依頼で「とりあえずざっくりで」と指示してしまうことがよくあります。しかし、授業を通じて、何を知りたいのか、何を明確にする必要があるのかをあらかじめ仮説として立て、分析を進める重要性を再認識しました。 顧客情報はどう読む？ 市場の声を捉えている？ また、日常的に目にする商品開発や研究での顧客情報、市場ニーズといったデータも、単に眺めるだけでは業務に活かしきれていません。これからは、得られた情報から今後の方針を明確にし、必要な開発や提案に結びつける取り組みを進めていきたいと考えています。 グラフ化は何を示す？ 話し合いはどんな効果？ 普段の情報をただ見るのではなく、グラフ化するなどして多角的にデータを俯瞰し、チームメンバーとのディスカッションの機会を設けることが必要だと感じました。データ分析の楽しさや、他者へ説明し理解してもらえることで生まれる信頼関係も、業務を円滑に進めるための大切な要素だと実感しています。

3W1Hってどんな効果？ 問題解決のフレームワークとして3W1Hを活用する意義を改めて実感しました。現状を俯瞰的かつ体系的に把握し、目指す姿とのギャップを明確にするため、データ分析が効果的であることを再認識しました。また、ケースによってはwhenやwhoの視点で整理することも有効であり、状況に応じた思考のヒントとして柔軟に活用していきたいと思います。 採用数の壁は何？ 中途採用業務においては、毎年計画値を下回る採用数が課題となっています。ターゲット像の整理、委託先への伝達、募集要項の調整や条件の見直しなど、さまざまな対策を講じてきましたが、いずれもスポット的な打ち手に留まっていました。そこで、なぜ計画値に達していないのか、3W1Hの観点に加え、採用数をロジックツリーで分解し、各要素ごとに対策を考えるアプローチが必要だと感じました。 課題解決の手順は？ この喫緊の課題に対して、まずは自身のポジションから現状を3W1Hで整理し、採用プロセスおよび構成要素をもれなくダブりなく書き起こす作業に着手しています。その上で、社内の会議にて問題提起を行い、具体的な打ち手をチーム全体で検討していく予定です。

どこにボトルネック？ 問題の原因を明らかにするには、業務プロセスを分解して、どの段階にボトルネックがあるかを特定することが重要だと学びました。実務ではインターネットを活用した営業を行っていないため、A/Bテストは実施しませんが、同一期間・同一条件下で検証項目を比較するという手法は、他の場面でも十分に応用できると感じました。 セグメントはどう見る？ 自部門で伸び悩んでいる事業についても、まずは問題の原因究明に取り組み、適切な対応策を検討する必要があると考えています。そのため、部門内で営業セグメントごとに実績を分析し、各セグメントの問題点を洗い出した上で、具体的な対策を立案・実施し、再度分析するというサイクルを構築したいと思います。 対策はどう実施？ 具体的には、３月末時点でのセグメント別業績データをもとに、前年度と当年度の成長率を比較します。低迷しているセグメントについては、問題の原因を徹底的に分析し、翌年度に向けた対策をまとめ実行します。その後は、各四半期ごとに進捗を検証し、現状を把握するとともに、必要に応じて追加の対策を講じるという業務改善の仕組みを根付かせることが目標です。

データの見方はどうなる？ データの視点やグラフの表示形式が異なるだけで、見方が大きく変わることを実感しました。データ分析を行う際、まず仮説を立て、その仮説に基づいて情報を得るための切り口を考えたいと思います。逆に、他者が行ったデータ分析の結果を見るときは、その結果やグラフをそのまま信じるのではなく、見落としていることがないかを注意深く確認することを心掛けたいです。 顧客アンケートはどう見る？ 業務で顧客アンケートを分析する機会が多いため、分析時に複数の観点から試してみたいです。また、サービス改善を設計するときにも、データを根拠にした設計ができるように役立てたいです。特に定性的データ、つまり自由記述のデータをどのように分析していけばよいのか、これからさらに学んでいこうと思います。 定性と定量の使い分けは？ アンケート分析に関しては、事業部での週次ミーティングで報告することが多いため、その際には複数の観点からの分析結果を提示できるようにしたいです。また、定性的データの解釈に関しては、単独で分析するのではなく、定量的データと組み合わせて客観的に分析できるように努めたいと考えています。

イシューの意義は？ クリティカルシンキングを通じて最も得られた学びは、「イシューを明確にすることの重要性」です。解決策を決定する際にイシューが不明確なままだと、結果的に意味のある成果が得られない可能性が高いと感じました。答えにたどり着くためには、ピラミッドストラクチャーやデータ分析といったスキルを駆使することが効果的であることを学びました。 スキルはどう活かす？ これらのスキルは、例えば講演会の企画や医師に対するプロモーション活動計画の作成、チームでの会議、社内メールの作成、上司への活動報告など、さまざまな場面で活用できます。重要なのは、まずイシューを特定してから活動内容を決定することであり、この点を自分自身だけでなく周囲にも意識させていきたいと思っています。 データの切り口は？ 業務において、まずは関連データの分析に取り組むことが必要です。データをただ見るのではなく、異なる切り口で分解し、数字から見える問題を明確にします。その上でイシューを特定し、活動内容を決めることが肝心です。さらに、なぜそのような内容になったのか、その背景についても説明を欠かさないように心がけたいと思います。