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ポイント ✕ データ

に関する学び

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データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

目的の設定はなぜ重要？ 分析を始める前に、目的の設定が非常に重要だと感じました。ビジネスにおいては、自分たちが他者のどんな課題を解決できるのか、そして自分たちの強み（競合優位性）は何なのかを明確にしてから、目標や目的を設定することが大切です。データ分析はクライアントの課題を解決するための手段の一つであり、データ分析の手法を学ぶこと自体を目的にしないように心がけたいと思います。 生存者バイアスにどう対抗する？ また、生存者バイアスに引っ張られないコンサルティング施策の立案も重要です。成功事例を基準に判断し、成功しなかった事象を軽視する傾向があります。そこで、解決策として生存者と非生存者の両方に目を向け、結果全体のデータ分布を分析することが必要です。 複数視点を持つ重要性 複数の視点を持つことも大切です。肯定的な結果だけでなく、否定的な結果も含めて複数の結果を検討します。そのためには、失敗に関するデータを収集し、様々な立場の人たちからフィードバックを幅広く集めることが求められます。 自分の仮説をどう疑う？ さらに、自分の考えを否定してみることも重要です。自分の仮説や結論に対して疑問を投げかけることで、新たな視点が生まれます。 プロセスに注目する理由は？ 最後に、データを定点観測する際は結果だけに目を向けないことです。最終的な結果だけでなく、その結果に至るプロセスにも注目します。複数のタイムポイントを設定し、結果に至るまでの変動やどの時点で問題が発生したのかをデータに加えるように心がけることが大切です。

仮説活用はどう感じる？ 自身の仕事において仮説を活用して、答えの決まっていない分析や問題箇所の特定を行うステップを有意義に利用しています。日々の業務が体系立てて整理できたことで大変役立ちましたが、フレームワークの活用についてはGail等を通じて不十分であると感じています。 仮説の役割は何？ 仮説について、まず仮説とはある論点に対する仮の答えを指します。問題解決の仮説と結論の仮説の二つがあります。問題解決の仮説は、問題解決のステップにおける「where」の深掘りと「why」の原因分析に関する仮説を立て、それに対する検証のためのデータを集める段階が該当します。 仮説はどう絞り込む？ 仮説を考える際のポイントとして、仮説を決め付けずに複数立てること、そしてそれらの仮説が互いに網羅性を持つようにすることが重要です。また、仮説を構築する際には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することが有用です。データの収集においては、誰にどのように聞くか（アンケートや口頭）が重要なポイントとなります。 業績管理の真因は？ 自分が担当している業績管理の業務では、計画と実績の差異を分析し、真因を把握し、改善策を立案することが求められます。このため、問題箇所の特定、原因の分析、仮説に対するデータ収集のプロセスは非常に役立ちます。 検証成功の理由は？ 今週において、仮説を活用したデータ検証が成功し、部門長の了解を得られた経験があります。今後も問題解決の手順と仮説、データ収集のプロセスを効率よく業務に適用していきたいと思います。

目的は何を求める？ データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ（縦横）の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める？ 現在、私はR＆D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認？ 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

明確なメッセージの設定 スライド作成において重要なポイントは、以下の通りです。 まず、伝えたいことを明確にすることが最も重要です。誰に何を伝えたいのかをしっかりと定め、それを基にスライドを構成します。また、フォントや色、アイコンは効果的に使用し、視覚的な印象を強化します。 誰にでも伝わる視覚表現 さらに、グラフはデータや表現内容に応じて適切なものを選び、一目でわかるように作成します。相手に考えさせるスライドではなく、誰もが読んですぐに理解できるものを目指します。 課題解決のためのステップ 営業で抱えている課題を解決するためのプレゼン資料を作成する場合、まず現状の課題を明確にし、将来的なゴールを設定します。その上で、ゴールを達成するための施策やツール導入を順序立ててスライドにまとめます。こうすることで、抽象的な内容を避け、具体的な数値を用いたグラフも織り交ぜることが求められます。 データ収集と構成の順序づけ 最初に現状把握を行い、課題認識をすることが必要です。これには、課題に関連するデータの収集が含まれます。スライドの組み立てにあたっては、まずこの提案で何を伝えたいのかを明確にし、それを基に順序立てて構成します。伝えたい内容が明瞭に伝わるよう、グラフやアイコンを適宜活用しながら作成を進めます。 フィードバックを活かすには？ 最後に、完成したスライドを評価してもらう機会を設けます。部内などのフィードバックを受けることで、より洗練された資料を完成させることができます。

データをどう加工すべきか？ 与えられたデータをどのように加工すればよいか、その考え方を学ぶことができました。大切なポイントは以下の3つです： 1. 与えられた表をそのまま見るのではなく、まず加工を考える。 2. 絶対値ではなく相対値でもデータを見る。 3. 一手間加えてグラフ化し、視覚的にわかりやすくする。 データ分析の仮説立て方とは？ これらを実行する上で重要なのは、仮説を立ててデータを分解することです。特に、MECE（漏れなくダブりなく）な分解を習得することが求められます。 可視化で何を達成できる？ 私は、売上や営業スタッフ一人ひとりの実績やシェアを見ることが多く、その際にフィードバックを行う機会があります。ただ結果を振り返るだけでなく、もう一歩踏み込んだフィードバックができるように、データを可視化したいと考えています。可視化する際には、様々な切り口でデータを分解し、仮説を立てて分析します。もし仮説が結果に結びつかなくても、トライ&エラーを繰り返して原因を追求します。 今後の目標は？ 今後の目標は以下の通りです： - 毎月の数字の振り返りの際に、特定エリアの商圏分析と購買年齢層を比較し、問題の明確化と特定を行い、さらに原因追求のプロセスを明確化する習慣をつける。 - 営業スタッフへの数字振り返り資料を、次回の会議時にはグラフ等を用いて改訂してみる。 - 月間の実績確認において、各カテゴリーごとにチェックするだけでなく、その都度気になる切り口でMECE分解を行う。

情報で迷う理由は？ データ分析の際、目についた情報に振り回され、時間がかかってしまうことや、都合の良い情報ばかりに頼って決め打ちになってしまう問題を感じています。そこで、MECEの考え方を取り入れることにしました。 MECEの切り口は？ MECEには、全体を複数の部分に分ける層別分解と、全体を構成する変数に分ける変数分解という2つのアプローチがあります。たとえば、層別分解では年齢、季節、販売チャネルなどで分析し、変数分解では売上＝客単価×客数や売上＝商品単価×販売数のように捉えることができます。 分解できないのは？ また、MECEに分解できない例として、モレなしでダブリがある、モレありでダブリがない、モレありでダブリもある場合が挙げられます。今後は、売上分析や業界、顧客分析、さらには業務の課題解決にもこの考え方を積極的に活用していきたいと考えています。 データ加工のポイントは？ 現在、売上分析データを加工中であり、来週からはMECEの視点を取り入れたデータ加工を進める予定です。加えて、ロジックツリーを書き出すことで思考のスピードアップを図りながら、業務の課題解決に向けた取り組みも強化していきます。 情報取得の見直しは？ 以前、情報の取得に時間がかかることや、都合の良い情報だけを集めて決め打ちしてしまう点に気がつきました。そのため、現在作成中のデータをもう一度フラットに俯瞰し、MECEを意識したフレームワークを使って再検討に努めています。

情報の見せ方は？ 相手に分かりやすく情報を伝えるための視覚化ポイントとして、グラフの使い分けが重要であると学びました。時間軸での変化を示すには縦棒グラフや折れ線グラフを、要素の違いを際立たせるには横棒グラフを、また内訳を表す場合には帯グラフを用いるといった使い分けが有効です。さらに、フォントや色の選択が印象に大きく影響するため、デザイン面にも留意する必要があると感じました。 スライドのコツは？ また、スライド作りにおいては、メッセージとの整合性を意識し、相手に情報を探させることなく、流れに沿って丁寧に示す工夫が求められます。これにより、相手に直感的に内容が伝わる構成が実現できると実感しました。 良文の条件は？ 一方、ビジネスライティングでは、良い文章の条件として、目的を明確にし、読み手の立場に立った内容作りが大切です。現代は情報量が多いため、最後まで読んでもらえるようなアイキャッチや文章の硬軟の調整、読みやすい体裁に配慮することが求められます。メールや社内外の資料作りでも、これらの視点を意識して文章を作成していきたいと考えています。 計画の整理方法は？ さらに、年度末のレビューや来年度の行動計画の資料作成においては、今年度のデータを俯瞰し、問題の抽出時にはピラミッドストラクチャーで思考を整理する方法が有用でした。スライドでは、メッセージとの整合性に加え、相手が余計な情報を探さなくても理解できるように、情報を順序立てて示す点に特に注意して作成しています。

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。

問題解決の狙いは？ 問題の所在を明らかにするためには、セグメンテーションや条件分けが重要です。まずは層別分解に取り組み、プロセスのどこに弱点があるかを見極めることが求められます。こうすることで、解決策が散漫にならず、問題の本質にフォーカスできます。 仮説はどう洗い出す？ 仮説の洗い出しは容易ではなく、思いついたことをそのまま書き連ねても網羅性が得られにくいという課題があります。そこで、まずは核となるアイデアを抽出し、それを一般化したうえで再び具体的な形に落とし込む方法が有効です。さらに、対となるカテゴリも設定することで、フレームワークを活用した仮説の構築が可能になります。 データ活用はどう進む？ また、「データドリブン経営」の推進に向けては、必要な検討やデータ収集、分析、結果の共有が事業改善の鍵となります。基礎的な経営結果データを効率的に可視化し、顧客タッチ数などの経営結果を動かすドライバデータを補足することが大切です。これにより、どのような意思決定を行うか、またそれに必要なデータが何かを明確にすることが可能になります。 売上分析のポイントは？ さらに、売上分析環境の構築にも注力する必要があります。たとえば、PowerBIを活用すれば、各メンバーが見たい切り口でデータを分析できる環境を整備できます。具体的には、商談数、顧客タッチ数、提案数、商談期間などのデータを取得し、可視化することで、より精度の高い意思決定を支える基盤が構築されます。

データの意外な発見は？ 数字を分析する際、単に数値を眺めるだけでなく、以下のような手法を用いることで新しい発見があることを理解しました。まず、グラフ化したりパーセントに変換することが有効です。また、データのグルーピングも年齢帯を変えるなどの工夫が必要です。さらに、複数の切り口から分析し、結果を疑いながら挑み続けることが重要です。 新たな視点は現実？ このようなマインドを持つことで、特徴が見えなかったということ自体が「新しい発見」であると理解することができます。そして、新たな切り口が必要だと気づくこともできます。したがって、様々な方法でデータを分解し、分析していくことが脳の考え方をポジティブに変える重要なポイントだと学びました。 数の理由は何だ？ 具体的には、「数」を扱う場面が多いため、データを様々な方法で分解し、それぞれの要因を特定していきたいと考えています。例えば、来場者が増えた原因や、顧客が不満を持つプロセス、売上向上の要因を詳細に分析したいと思っています。 多角的視点は十分？ 今週中に、現在行っている来場者数の分析を一度見直し、見えているものだけで十分なのか、または他に見えてくるものがあるのかを検討したいと考えています。現時点では、業種や職種、来場日時といった切り口で分析していますが、事前登録の時期やセミナーの申し込み状況、WEBアクセスの頻度など、他にも試すべき切り口が思い浮かぶので、それらを用いて分析を試みる予定です。

分析の切り口は？ データ分析において、「加工の仕方」「分け方の工夫」「複数の切り口で分ける」という3つのポイントが重要です。分析の結果として何も見えない場合でも、それは失敗ではなく、他の切り口に原因の手がかりがあることを示していると感じました。迷って時間を浪費するよりも、実際に手を動かすことで何かを見つけ出せることがある、という点も非常に心に残りました。また、「MECE」（漏れなくダブりなく）で物事を解析するときには、まず「全体を定義する」ことが重要です。この点についても大きな学びがありました。「漏れなく」という作業がとても大変だと思っていましたが、全体を定義することで範囲を限定できるという考え方に納得しました。 課題はどう解決？ 次期中期経営計画で示された経営課題を解決するために、自部門の責任と役割を整理する際にこの考え方を活用したいと思っています。自部門の現状を分析し、その結果に基づいて短期的および中長期的な戦略や戦術を検討します。まず、雑多な業務を抱える自部門を大きく分類し、それぞれを1つの「全体」と捉えて、「MECE」により分析と戦略の検討をしてみたいと考えています。 実行への一歩は？ 今進めている、来期の事業計画策定に向けた自部門の現状分析や戦略立案においても、「MECE」を用いた「プロセス分解」を試してみようと思います。特にWEEK2で学んだ重要なポイントを整理して書き留め、繰り返し確認しながら実行に移そうと考えています。