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分析 ✕ 観点

に関する学び

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--- 分析の重要性をどう捉える？ 分かるということは、分けることです。ひとつの観点だけでなく、全体をざっくり分けてから更に分解していくことの大切さを学びました。例えば、単に率や平均の傾向が見えたとしても、他の視点から考慮する必要があります。これまで、分析の必要性や意味に疑問を抱き、実行をためらうことがありましたが、たとえ数字が出なくても、失敗したとしても、それ自体に価値があるという考え方を知ることができました。 リソース配分の最適化は可能？ 営業所全体の新規顧客と既存顧客の比率と目標達成率を比較し、自身の数値と照らし合わせることで、異なる点を検討し、業績向上に繋げていきます。また、受注、失注、継続の際にどんな癖やパターンがあるかを分析し、既存と新規にどの程度リソースを割り当てる必要があるかを判断します。 振り返りを活かすには？ 毎週の振り返り時には、他者と自身の数値を比較し、次週の行動指針を設定します。定量的に分析する習慣を身につけることで、説得力のあるトークができるようになることを目指しています。さらに、自身の営業活動において、どの局面で受注できているか、失注しているかを再確認し、改善点を見つけていきます。 ---

数字加工のコツは？ データ分析のアプローチにおいて、「数字を加工するためのポイント」を学びました。これまで単純平均だけに頼っていた自分に対し、加重平均、幾何平均、中央値など、分析の目的に応じた代表値の捉え方があることを知り、大きな気づきとなりました。 散らばりの見方は？ また、標準偏差によりデータの散らばりを見る方法についても、漠然としたイメージから、基本的な考え方や２SDルールの説明を受けることで、より明確に理解できるようになりました。 顧客単価の確認は？ 現在、一定の条件下で顧客単価を分析しており、単純平均以外の視点やバラつきの観点からの分析に着目し、これまで手つかずだった部分の解明に取り組む予定です。その際、前回学んだ分析の目的を明確にし、仮説を立てながら検証する手法を実践したいと考えています。 実践方法はどう？ 具体的には、以下の点を意識して進めます。まず、初回の学びに沿った手順を振り返りながら、地道に分析に取り組むこと。次に、仮説を立てる際には、数字をざっくりとビジュアル化して全体像を把握すること。そして、代表値や散らばりに焦点を当てた分析を行い、見やすく伝わりやすいグラフなどのビジュアル化にも努めます。

資産と負債をどう分析する？ 資産と負債のそれぞれを、流動・固定という観点から見て、また純資産とのバランスが取れているかを確認したいと思います。経年でこのバランスに変化がないかを確認することで、全体の状況を把握し、その後に個々の数字を分析していきたいです。また、業界ごとのバランスの違いも確認し、それが提供価値と一致しているかを見極めることも重要です。 経年分析で何を見通せる？ 自社のバランスシートを経年で分析し、現在の状況をしっかりと把握したいと思います。特に、資金の使途を理解することで、自社の経営方針における課題を見つけ出したいです。たとえば、固定資産の比率を減らすには投資計画を見直すことなど、具体的な数字に基づいて考えたいです。また、競合他社との比較を通じて浮かび上がる課題も考慮し、分析の切り口を広げたいと思います。 競合比較で見える課題とは？ さらに、自社と競合他社のバランスシートを経年で比較し、傾向に違いがないかを確認したいです。我々の業界では、固定資産の割合が大きいことが特徴であるため、中期の投資計画の必要性やその経営方針との一致について論理的に説明できるよう、理解を深めたいと考えています。

MECEをどう意識する？ MECEを意識することの重要性を学びました。まず、全体の定義をしっかり決めることが前提です。そして、「モレなく、ダブリなく」を心掛け、仮説を基にさまざまな切り口で分析を進めることが大切です。 データ分析の本質とは？ 分析の有用性についても深く理解しました。ただ単に目の前のデータを眺めるのではなく、データを加工し、グラフなどで視覚化することで判断基準が明確になります。例えば、複数年度にわたる人員計画策定においては、現状の人員の将来的な年齢や職責の推移を様々な観点で視覚化し、どの世代の中途採用を強化するべきか分析していきたいと考えます。この分析を通じて、異なる雇用形態を持つ人員の流れを分かりやすく可視化できればと思っています。 効率的なデータ可視化のコツ さらに、実際に手を動かし、データを分解したり、グラフ化することで可視化する努力が重要です。そして、自分以外の視点や意見を取り入れて俯瞰的に見つめることも忘れずにいたいです。全体の定義を決め、モレをなくすため四角を埋めることを意識しながら、自問自答を繰り返し、誰が見ても分かりやすいデータを提供できる資料作りを心掛けたいと思います。

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。

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。

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。

なぜばらつき重視？ データ全体を把握する中で、ばらつきに注目する重要性を再認識しました。要因分析を行う際、ばらつきを理解することで特定の傾向や変化の大まかな枠組みを捉えられる可能性があると感じます。普段は個別案件や特定のセグメントに意識が向きがちですが、基本的な統計の観点として必ず押さえておくべきだと思いました。また、ばらつきの程度を数値的にどの差や変化として捉えるのが有効かについても関心を持ちました。 営業データの本質は？ 例えば、自社の営業データでは、長期的なトレンドは大きく変わらないという認識があり、特定の年度に限った動きが見られなければ大幅な変化はないという思い込みがありました。基本統計としてのばらつきを正確に把握することとともに、数値の背後にある実務上の変化を探るため、定量データだけでなく定性情報にも着目しようと考えました。 分析軸は見直すべき？ さらに、データ分析の軸を改めて設定し、その意味を整理する必要性を改めて感じました。特に、データに見られるばらつきが、営業活動の現状を示す行動や外部要因の影響をどのように反映しているのかを把握することが大切だと実感しました。

数字加工はどう進む？ 3週目では、仮説を立てるために数字をどのように加工するかを学びました。数字から意味を見出すには、まずデータを加工し、次にグラフなどでビジュアル化するという手順が重要です。具体的には、データの代表値を用いた加工や、ばらつきを感じた際には標準偏差を活用するなど、データの特性に応じた方法を選択します。これにより、グラフ化された情報から傾向をより把握しやすくなります。 手法の応用は？ また、データ加工の手法が多様であることを理解した上で、毎月集計している売上や顧客層の分析にどの方法が適用できるのかを検討する意欲が湧きました。顧客層に特にばらつきが見られなくても、着目する観点によっては標準偏差を使った加工が有用である可能性があります。そのため、まずは代表値を用いてデータを整理し、グラフにしてみることが考えられます。 売上分析の疑問は？ さらに、毎週抽出している売上データに目を向け、加工を通じて仮説を立てる試みも進めたいと思います。売上が高い日と低い日があるという傾向に注目し、どの代表値を活用するのが最適かを検討しながら、より具体的な仮説を構築したいと考えています。

どうすれば問題を整理？ 問題解決においては、まず「What⇒Where⇒Why⇒How」の順で分析を進めることが重要だと実感しています。特に、何が問題なのかを正確に把握するためには、問題の要素を十分に分解することが必要です。これまでは、要素分解が不十分であったと感じたため、今後はロジックツリーを活用し、問題解決に必要なポイントを漏れなく洗い出していきたいです。また、図を用いてMECEの観点から整理することで、問題の俯瞰と検索がしやすくなると感じています。 運用方法は本当に適切？ 現在、チーム体制の転換期にある中で、従来の運用方法では今後問題が生じる可能性があると予想しています。実際に、これまでの運用を続ける場合にどのような問題が発生するか、その理由を今回のプロセスで分析できると確信しています。今後は、運用メニューや業務内容を特定の要素に分解し、MECEを意識しながら、問題の特定に取り組んでいきたいと考えています。 定性分析で何が見える？ さらに、仕事において定性的な問題を分析する際、定量的な視点や切り口を増やす方法を学び、より具体的な分析に結びつけていければと思います。

どうして可視化する？ グラフなどを用いた「可視化」を意識することで、一次データをより細かく分け、隠れた傾向を発見することが可能になります。数字を味方につけることが、データの真実を浮き彫りにする第一歩です。 データ切り口の意味は？ また、データを意味のある切り口で分けることの重要性も指摘されています。複数の視点からデータを検討し、活用することで、分け方一つで導かれる結論が変わる可能性を理解する必要があります。 見た目だけで判断？ さらに、データの分解に際しては、結論を急がず、ぱっと見の傾向が必ずしも全体を示しているわけではないということに注意が必要です。ロジカルシンキングの基本として、MECE（漏れなくダブりなく）を意識し、無駄のない切り口で丁寧に分析することが求められます。 分解のコツは何？ 具体例として、商品ごとの顧客層を分析する際には、年齢、性別、職業、購入時の時間帯や曜日など、さまざまな観点から分解を試みることが有効です。ただし、複数の切り口を用いる際も、ひと目での判断によって誤った解釈をしてしまわないよう、十分に検証する姿勢が大切です。

本質はどう見える？ 課題解決において、目の前の問題に直接取り組むのではなく、本質をとらえてイシューを明確にすることの重要性を感じました。これを実現するためには、物事を多角的に分析する必要があります。また、WEEK1からの学びをすべて振り返ることが今回の学びにつながると感じたため、再度復習をしようと考えました。 処方データの示唆？ 医師への処方拡大を検討する際には、処方データや医師の治療方針などから課題を特定します。薬剤の処方データを扱う際には、複数の観点からデータを分解し、適切なグラフで傾向を示します。その後、イシューを特定し、実施すべき施策を決定します。 対象エリアは？ 講演会を企画する場合には、対象エリアのデータを再確認して、取り組むべき内容について検討します。企画書を作成する際には、この情報をもとに具体的な内容を決定します。 計画の根拠は？ 上長への活動計画の報告においては、担当施設の現状をデータにより明確化し、ボトルネックを明らかにした上で、なぜその計画に至ったのかを説明します。こうしたアプローチを取ることで、本質的な課題解決を進めることができます。