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業務 ✕ データ

に関する学び

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思考の偏りにどう向き合うか？ この講座を通じて、物事の分解方法や見せ方の基本を学ぶことができました。その中で、自分の考え方には思考の偏りがあることも改めて認識し、常にそれを前提として振り返ることが重要だと感じました。 データに基づく「イシュー」とは？ また、問題解決においては、本当に必要なデータとそれに基づく「イシュー」を抑え続けることが求められると実感しました。チームメンバーが同様に問題解決に取り組む際、その課題を特定し、解決策の立案までの流れを明確に説明できるようになることで、自分自身の理解も深まるように努めました。 業務要件定義の重要性 業務要件定義の際には、業務ユーザーが具体的にどのような問題に直面しているのかを分解し、それを言葉にする重要性を学びました。意識的に、このアプローチを用いることで、意思決定を行う際にどこまで網羅的に分解できているか、その対策が本当に有効であるかを十分に議論する必要性を感じました。 課題分解で認識の齟齬を防ぐ方法 特に、業務ユーザーの課題をシステムで解決する場合、課題の分解を丁寧に行い、認識の齟齬がないよう努めることが不可欠であると痛感しました。これらの学びを通じて、問題解決能力の向上に繋がることを期待しています。

非利用者の声は本当に大事？ 利用者のデータだけに頼らず、非利用者の声を拾い上げることの重要性を改めて実感しました。非利用者の意見はクレームのような強い反応がなければ表に出ないことが多いため、顧客インタビューや知人への聞き込み、掲示板、SNSでのエゴサーチなど、さまざまな方法を活用して本音を引き出す工夫が必要です。 KPIとKGIの違いは何？ また、KPIが達成されている状況でも、目標（KGI）に直結していない場合があると感じます。外部要因など読み切れない複雑な要素が絡むため、実績や自身の勘を基に、総合的な結果を見極める判断力が求められると感じました。 AI時代で自己価値はどう表す？ さらに、AIの脅威が広がる中で、自分自身の価値をどう伝えるかが課題です。「この人に任せたい」という信頼感を得るには、説得力と人間力を磨く必要があると実感し、そのためにも日々多くの業務をこなすことの重要性を再認識しています。 モチベ維持の秘訣は何だろう？ 加えて、モチベーションを維持するためには、SNSなどを活用して目標や実績をシェアし、周囲の反応から刺激を受ける環境が効果的だと感じました。各種の取り組みを通じて、自分自身の成長とチームの目標達成に繋げていきたいと思います。

講師の教えはどう響く？ 講師の先生がおっしゃった「問いを明確にする、残す、共有する」という三大原則が特に印象に残りました。Bリーグの分析は、私にとって苦手な分野で、最初はどうしたらよいか皆目見当がつかず、焦りと不安が募りました。しかし、講師の先生が数値の整理や分類、グループ化といった手法を丁寧に、わかりやすく説明してくださったおかげで、時間をかけてでも自ら手を動かし、頭だけでなく目や手で確認する習慣を身につければ、確実に改善できると感じました。手間を惜しまない姿勢が、すべてにつながると改めて実感しました。 目標と評価はどう整理？ 私のチームでは、今期の目標として、社員の業務目標の内容や難易度の見直しと評価の公平性の確保に取り組んでいます。約200人分の目標や評価の甘辛を分析し、見直しを行う必要があるものの、現状では何が問題でどの観点を是正すべきかが明確になっていません。そこで、今回学んだ手法を参考に、まずはチームで現状を把握するための問いを立て、評価項目や難易度設定の前提条件を整理しました。その上で、社員ごとの実績データを可視化し、評価のばらつきの要因を仮説として見出し、関係者との対話を通じて観点を精緻化することで、より納得感のある基準作りに取り組んでいます。

どの切り口で捉える？ ある事象のデータを分解する際、まずは仮説を立て、切り口を明確に設定して可視化することで、精緻な結果を導き出すことができると感じました。 本当の答えは？ また、目の前にある「いかにも」正しそうな答えに安易に飛びつくのではなく、一旦冷静になり、本当にその答えで問題ないのか疑問を投げかけ、深掘りする姿勢が大切だと実感しています。 どう分解すべき？ さらに、データを漏れなくダブりなく分解することが、本質にたどり着くために重要であり、この考え方は日常業務にも大いに活用できると考えます。 グラフは説得力？ 具体的には、新商品企画の提案などで顧客データを分析する際、この手法が大いに役立つと感じています。視覚化されたグラフは、商品提案の信頼性を伝える上でも非常に有効です。 数字で伝える？ また、数字を用いた説明を普段の業務に取り入れることで、他部門とのコミュニケーションがスムーズになり、その必要性をより明確に伝えることができると考えています。 発想はどう磨く？ 最後に、仮説の立て方や切り口の持ち方は状況に応じて変化する部分もあり、どのような発想が最も効果的なのか、その上手なやり方についてもぜひ意見を聞いてみたいと思いました。

学びはどう活かす？ 実務において、学んだことが実際に活かせるかどうかの判断が難しいと感じました。振り返ると、無意識のうちに今回の学びを業務に取り入れていた事実に気づき、今後同様の状況ではあえて意識的に活用する方法を考えたいと思います。 データパターンは？ シミュレーションの提示業務では、どのデータパターンを示すべきか検討しました。複数パターンを提示する意義を考えた結果、最もネガティブなケースのみを示すことで目的が達成できると判断し、ロジックツリーを用いて場合分けを行いました。 商品属性の分析は？ また、実務では購入しているパネルデータを用いて、自社商品の属性（主原料やサイズなど）に基づく分析を実施しています。ある部署から、異なる軸を同列に分類して分析してほしいという要望があり、戸惑いを覚えたことがありました。しかし、互いの議論を重ね、重複する項目についてどちらに寄せるかの基準を設定した結果、目的にかなった提案へとつなげることができました。今後は、視覚的な説明を取り入れることで、より迅速に合意形成が図れるようにしたいと考えています。 MECEのポイントは？ 最後に、MECEを設定する際のポイントや具体的な事例についても、ぜひご教示いただきたいです。

データ分析の基礎を理解するには？ データ分析を始めるにあたり、まずはデータの形式を理解し、その違いを把握することが重要だと感じました。分析に必要なデータを集め、形式に合わせた加工を施し、さらに可視化することで示唆を得る流れを認識しました。特に、データの性質をしっかり理解しないままでは、可視化しても意味がないことを学びました。 どう業務課題を探索する？ 例えば、各店舗での様々な商品の契約状況から、それぞれの商品の契約者に共通する特徴を可視化したり、取引履歴と商品の契約状況の関連性を探るといった作業は、まずデータの性質を把握することから始まります。データを比較し、その特徴を掴むことで、業務課題に関連するデータが何であるかを見極めることができます。 他社事例をどう活かす？ また、他社のデータ活用事例を知ることで、自社の業務に置き換えて考え、業務上の課題を発見する手がかりとすることができました。社内においても、各種システムで収集・蓄積されているデータの内容を把握し、それを整理して業務課題を解決するための手法を模索することが大切です。こうしたプロセスを経て、データの性質を十分に理解し、適切に可視化し比較することで、より良い業務改善に繋げることができると感じました。

復習はどう進める？ これまでの学びを振り返り、今後のありたい姿と具体的な取り組みを体系的に整理できました。振り返りを進める中で、全ての内容を完全に洗い出せたわけではなく、すでに忘れてしまっている部分も多いことに気づきました。そのため、何度も繰り返し復習し、実践の中で活用することが大切だと感じています。 管理とサポートの課題は？ 私の業務は、製品の管理とサポートに関わるものです。サポート内容に対する不満と製品そのものへの不満があり、それぞれ解決すべき課題が異なります。また、即座に対処できるものと、投資や時間を要するものも混在しています。相関分析を活用して、不満の原因となる主要項目を特定し、優先順位をつけた上で対応していく意向です。 方向性のズレはなぜ？ これまでの学びの中で、方向性を見誤ったり着眼点がずれてしまうことがありました。そのズレが生じた原因を、経験や定性的なデータをもとに検証し確認する必要性を感じています。さまざまなフレームワークを活用し、仮説を立てたり目的を明確にすることが、今後の正確な分析に欠かせないと考えています。ただし、数値だけに頼ると誤った解釈につながる恐れがあるため、解説書や事例を通じて知識をさらに深めるよう努めたいと思います。

分解の意義は？ 物事を分解する重要性について学び、状況の解像度が上がり、どこに問題が潜んでいるかが見えやすくなることを実感しました。問題解決にあたり、全体をそのまま捉えるのではなく、各部分に分けて考えることで、より明確な対策が立てられると感じました。 データ分類は何で？ 特に、データを仮説をもって分類し、どの切り口で分ければ自分が知りたい情報が明確になるのかを考えるプロセスが印象的でした。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な手法を学ぶことで、実際の業務においても、売上やクライアント提案、SNSなどのデジタルメディア戦略に応用できると感じました。 どの対策が有効？ 実際の事例として、例えば自分や担当媒体の売上分析において、売上構成を細分化して傾向をつかむと、具体的な対策案をいくつも立てられることを学びました。また、クライアントへの提案では、ありたい姿を数字で設定し、その後、どの変数が大きな影響を及ぼしているかを分析することで、より説得力のあるプランが構築できると実感しました。 実践への自信は？ 今回の学びは、単なる理論にとどまらず、自社メディアの成長や日々の業務改善にも直結する方法論であり、今後の実践に向けた大きな自信につながりました。

グラフは何が魅力？ データを単に羅列するだけでは、その特徴を十分に捉えにくいと感じます。グラフや数字を積極的に利用することで、情報がより具体的に伝わります。グラフは目的に合わせた種類を選択することが重要です。 代表値とばらつきは？ 数字を扱う際は、代表値とばらつきの両面でデータを確認する必要があります。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきは標準偏差によって把握できます。 平均値だけで良い？ 業務においては、これまで平均値のみで物事を理解したつもりになってしまうことがありました。今後は、ばらつきも合わせて確認することで、データの持つ本質をより正確に捉えるよう意識したいと思います。 NPSは評価できる？ また、各ブランドごとに算出したNPSについても、単に数値のみを評価するのではなく、回答の分布にも目を向けることが大切です。 グラフで見える？ ユーザー調査では、各回答を平均値で報告するケースが多いですが、ばらつきに着目することで、各データの特徴がより明確になります。一方で、標準偏差を数字だけで示すと直感的に理解しにくい部分があるため、グラフを効果的に活用することで改善できると感じます。

内省はどう進める？ 内省的観察については、仮説検証型、行為一体型、外部フィードバック型の3つのアプローチがあることを学びました。実務では仮説検証型に偏りがちですが、変化の激しい現代においては、状況の変化をとらえながら行動と連動して内省を進める行為一体型が重要だと感じました。 学習動機をどう捉える？ また、学習動機に関しては、ある理論モデルに沿って内発的な動機と外発的な動機を考えることの意義を学びました。具体的には、内側に起因する充実思考、訓練思考、実用思考と、外側に起因する関係思考、自尊思考、報酬思考という区分に基づいており、チームメンバーそれぞれの内発的動機づけをより一層支援する必要性を感じました。特に、評価目標に含まれていない業務に対しても、その必要性を相手の立場に立って理解してもらえるよう説明することが大切だと思います。 外発動機の見える化は？ さらに、外発的動機については、データ分析の結果などを可視化した資料をより多く共有することで、目的に即した行動や目標の具体的なブレイクダウンを個々にサポートする重要性を実感しました。新しい指標を取り入れるなど、自身の行動変容やマインドセットの転換にも積極的に取り組んでいく必要があると感じました。

問題の本質は何ですか？ 問題解決の基本ステップとして「What」「Where」「Why」「How」を意識することが大切だと実感しています。どうしても解決策に飛びがちですが、まずは真の問題が何であるか、どこで発生しているのか、その原因は何かを正確に把握することに努めたいと思います。 2つの解決策は？ また、問題解決には「正しい状態に戻す」方法と「ありたい姿に到達する」方法という2つのアプローチがあることを学びました。従来は不足部分を補うこと、つまり現状を正しい状態に戻すことだけが問題解決だと考えていましたが、目指すべき理想の姿にどう近づくかという視点も重要であることに気づきました。 どう対処しますか？ 業務上で問題が発生したり上司からの指示があった際、つい解決策を提示してしまいがちですが、今後はこの問題解決のステップに沿って、論理的に対処するよう心がけたいと思います。 改善の進め方は？ さらに、社内でデータ活用やBIツールの推進を進める際、ありたい姿とのギャップを埋めることで現状を正しい状態に戻すことだけを考えていました。しかし、すでにできている部分をさらに良い状態に改善していくことも同時に考える必要があると感じています。

ポジショニングの重要性を再確認 ポジショニングとターゲティングによって、自社製品の訴求先を明確にすることの重要性を感じました。もし訴求先が曖昧であれば、自社サービスのセールスポイントも不明確になってしまうことを論理的に学びました。 ただし、実際の業務に当てはめる際には、訴求先を絞ることで顧客の絶対数が減少するため、結果が出せるか不安になることもあります。この不安を払拭するためには、市場規模の予測をメインにしながら、会社が期待するマーケットサイズにアプローチできるかを同時に調査することが重要だと感じました。 ターゲティングで営業を強化できるか？ 自社はインドネシア国内の日系企業向けのSIサービスというニッチな分野を手掛けていますが、市場規模は1,000社あります。新しいサービスを展開する際には、しっかりとターゲティングを行うことで効率的な営業活動が可能になると感じました。 さらに、自社の顧客を分類し、いくつかのセグメンテーションに分けてデータベース化しておくことで、新しいサービス企画時に速やかにマーケティングが行えると実感しました。現行の営業活動においても、アプローチすべきセグメントに効果的にアプローチできるかを振り返る際に役立つとも感じました。