(17ページ目)

分析 ✕ データ

に関する学び

---

グラフ化はどう効果的？ 数字をグラフ化することによって、新たな発見が得られることがあります。また、比率の計算を通じて、全体に占める割合を分かりやすく理解できます。これまであまりグラフ化を行ってこなかったので、これからは積極的に取り組んでいきたいと思います。反対に、「データを加工しないままだと、重要な点を見落とす可能性がある」ということも意識して注意を払いたいと思っています。 分解方法をどう見直す？ データの分解の仕方についても、自分が考えていたもの以外にさまざまなアプローチがあることに気づかされました。「データの分け方を工夫する」という段では、二つの分け方から「大学生に集中している」という点を見落としていました。無意識のうちに「同じ年数の幅で比較する」という方法に固執していたようです。また、「分解をする際の留意点を知る」では、解釈の仕方の誤りに気がつきました。一度解釈をした後でも、もう一度立ち止まって「本当にそうか？」と再考する必要性を改めて認識しました。 分解の意義は何？ 講義を通じて、「分解してみても何も見えてこないことは失敗ではない」「迷ったときはまず分解を試みる」「分けていくことが理解を深めるための手段」であるという、データを分解して解釈する際のポイントを学ぶことができました。 POSデータの活用は？ 私が従事している小売業においては、業務で頻繁にPOSデータを扱います。顧客の動向を把握するために非常に有効なので、POSデータを分析するときにはこの学びを実践していきたいです。特に、グラフ化を意識して視覚的に理解することに重点を置いています。 グラフ化の効果は？ 具体的には、POSデータを週ごとにExcelで表にして、グラフ化を通じて視覚的に把握します。そこから見えてきた変化をもとに、今後の方向性を決定し、業務に生かしていきます。毎週さまざまな切り口を試し、効果的な加工の方法を探っていく予定です。

問題発見にどのフレームワークを適用すべき？ 問題発見のステップとして、まずWhereのフェーズでどこに問題があるかを考えます。この際、仮説を立て、その仮説が成り立つのかを検証するためにデータを集めます。仮説を立てるときには、フレームワークも有効です。代表的なフレームワークとして、3Cや4Pがあります。 3Cは「顧客」「競合」「自社」の三要素、4Pは「Product（製品）」「Price（価格）」「Place（流通）」「Promotion（広告・販売促進）」を指します。これらのフレームワークを使って仮説を立てると、どこに問題があるのかが明確に見えやすくなります。 4Pを用いた仮説とは？ 例えば、今回学んだ例では4Pを使いました。製品については「大学生にとって魅力的な講座ではないのでは？」、価格については「大学生にとって高すぎるのでは？」、流通については「立地が悪いのでは？」、広告については「大学生に認知されていないのでは？」と考えることができました。 仮説検証に必要なデータの収集方法 仮説には結論の仮説と問題解決の仮説があります。これらを過去、現在、将来の時間軸で考えることも重要です。仮説を検証するためのデータの集め方として、現存するデータでの検証方法や新しいデータを集める方法も考慮します。 見逃しやすい観点を見直すには？ 現在、分析を行いながら、起こっている現象に対して、いくつかの仮説を立てています。しかし、振り返ると今回学んだフレームワークに当てはめた場合、観点が漏れていることに気づきました。今回学んだことを活用して改めて考えてみたいと思います。 問題の仮説を具体的に書き出し、その際にはフレームワークを適用します。仮説には必要なデータもセットで書き出し、最低でも四つの仮説を立てます。そして、その仮説が正しいのかを来週までに仮の結論を出しておきます。この仮説と検証のプロセスを他人に説明し、共有していく予定です。

切り口を考える意義とは？ 分解する前に切り口を考えることの重要性を再認識しました。切り口を考える際には、仮説を持って臨むことが大切だということを学びました。 データ分析に仮説は必要？ 今回の講義の演習には、「切り口を考える」場面が多く含まれていました。これはデータ分析を行う際、多様な視点が必要であることを示しています。そして、「切り口を考える」ためには、現時点での仮説を持つことが重要だと感じました。過去にデータを分析しようとした経験があり、当初はデータの傾向を捉えようとしていましたが、進捗が思わしくありませんでした。しかし、過去の経験から推測を立て、それに基づいてデータを精査すると傾向が見えてきました。この経験は、今回学んだ内容そのものであると改めて感じました。 正誤判断で新たな発見を？ 仮説を持ち、切り口を考えてデータを見ることで、自分の仮説の正誤を判断するだけでなく、仮説が誤っていた場合でも、その仮説と実際の結果を比較検討できます。これにより、新たな解釈や仮説が生まれ、データに対する理解が深まるのです。 業務への具体的な応用は？ このアプローチは、ソフトウェアの期限切れ対応のコスト分析や障害発生時のデータ分析など、直接的な業務にも応用できます。また、プロジェクト立ち上げ時には、コスト評価や対応内容の妥当性を説明する資料の作成が必要ですが、その際には票だけでなくグラフも加えて分かりやすくしたいと考えています。 仮説を立てることの効果とは？ これまで、コスト分析というと、ただ数字をマトリックスやグラフにまとめるだけでしたが、それは単なる事実の整理に過ぎませんでした。今後はデータを整理・解析する前に目的を明確にし、その目的と過去の経験から仮説を立て、その仮説に応じた切り口でデータを整理していきたいと考えています。これにより、わかりやすい資料作成だけでなく、コストダウンの端緒を見つけることができるかもしれません。

データ分解で何が見える？ 与えられたデータをどのように分解するかによって、見えてくるものが大きく変わることを体感しました。また、グラフに可視化することで、数字だけでは見えない傾向が明確に浮き彫りになることも理解できました。 思考癖に気づく理由は？ データを要素別に分解した際、関連しそうなものを安易に結びつけて一つの傾向として捉えてしまう自分の思考の癖に気づきました。本当にその傾向が正しいのかを確認せず、安直に結論を出して解決策を立てるのではなく、その仮説をもとにさらに分解し、複数の切り口から丁寧に検討することが必要だと感じました。具体的には、「who」「when」「where」「how」といった視点から考えることを学びました。 ターゲット分析はどう進む？ また、あるホテルでの活動において、ゲストが楽しみながら地球環境や社会に貢献できるようなサービスを考案する際には、ターゲットを定めるだけでなく、既存の客を分析するために今回学んだ切り口が役立つと感じました。例えば、「who」年代別、属性、「where」出身国、「what」目的、「when」時間帯、「why」選択理由、「how」交通手段や情報源などです。 サービス評価のタイミングは？ さらに、カスタマーサービスを分析する際にはプロセスの分解を行い、滞在のどのタイミングで満足度が高いのか、また低いのかを理解し、サービス改善に努めたいと思いました。 根拠をもとに提案は？ このような視点から考慮することで、事象の解像度が上がり、思いつきでなく根拠をもとにアイディアを提案できると感じます。日々の業務でアイディアを提案する際には、データをどのように分解して仮説を立てたかを説明することが重要だと思いました。また、「事象分解」「変数分解」「プロセス分解」のいずれかの方法が適しているのか、また切り口を5W1Hから考慮するなど、丁寧に思考する癖をつけることが大切だと考えます。

事業経済性を深めるには？ 事業経済性について、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性それぞれの角度から理解を深めることができました。これまで学習してきた各種のフレームワークと同様、言葉だけが独り歩きしないよう、きちんと本質を捉え、事業分析に当てはめることが重要だと感じました。また、ケースに応じて意味のないことを見極め、捨てるという判断をすることで情報を整理していくことも大切です。 周囲の変化にどう対応する？ 以下に、動画内でのまとめが役立ちそうだったのでメモしておきます。 1. 実際に自分で手を動かして試してみる 2. 時代やビジネス環境変化の影響を考慮する 3. 指数関数的に急激な環境変化が起こる時代である 自動車に関連する複数の事業会社を管理する立場にあるため、規模の経済性やシナジー効果、範囲の経済性は非常に重要な視点です。 値決めにどう取り組むか？ サプリや化粧品は価格が高い方が逆に売れることがあるというのはとても納得がいきました。高級車を主に手掛ける洗車事業においても、値決めには苦労しています。創業当初は一般的な相場観でスタートしましたが、現在の物価やブランディング的にそぐわなくなってきており、事業経済性を考慮して値上げが必須となっています。しかし、長く務めるスタッフの値上げに対する理解が追い付かないため、小さな会社では現場スタッフの意見も無視するわけにはいかず、時間をかけて意見の擦り合わせを行っています。 客観的視点をどう維持する？ 総合演習でも取り上げられていましたが、定性的な判断や慣習・慣例、伝統などに固執するのは人としての常なのだと考えるようにしています。そのため、日常に埋もれてしまわないよう、客観的な事実と定量的な評価、データをもって自社の現在地や状況を定期的に把握する必要があります。全社の経営企画に携わる私は、すべてにおいてやや批判的・批評的な立ち位置でいることがちょうど良いと考えています。

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

顧客中心の真意は？ デザイン思考の根本は「どこまでも顧客に関わろうとする人間中心」であることを理解しました。その特性から、仮説検証や分析に偏ったアプローチと比べると、ビジネスシーンでは特定の顧客に限定されたサービスや商品に偏りがちになるのではないかという懸念もあります。しかし、市場環境を考えると、初めから万人ウケするものを作るのはほぼ不可能であり、結果として「当たり障りのない、誰にもハマらないもの」に陥ってしまう恐れがあります。データや数値だけでは本当に解決すべき課題にたどり着くことはできず、市場拡大の基本としてアーリーアダプターを捉えることが重要だと考えています。 本質課題は何か？ このような背景から、ヒット商品やヒットサービスを生み出すためには、まず具体的なペルソナを設定し、相手を深く知り、共感することから顧客の本質課題を発掘する必要があると考えました。さらに、課題解決に向けた柔軟な発想へとつなげられるのではないかという見方を得ました。 どこで成長する？ この講座を通しては、①顧客の本質課題を引き出す手法、②相手への共感とその伝え方、③プロダクトの具体化に向けたビジュアル化の手法という3点を重点的に学んでいきたいと思っています。担当している商品の拡販戦略を検討する際には、顧客課題をより深く理解し、それをメッセージ作りに反映させること、そして顧客に寄り添い共感を伝えるコミュニケーションを心掛けたいと考えています。「当たり障りない」から脱却し、具体的なペルソナを通じて本質課題を引き出すことを目指します。 直近の実践は如何に？ また、学んだスキルやフレームワークは、現状担当している社内研修の企画にも積極的に取り入れ、実践していく予定です。直近では顧客ヒアリングの機会があるため、講座で学んだことをすぐに生かし、次年度の実行計画策定の際にもデザイン思考のアプローチを意識して活用していきたいと思います。

分析の本質とは？ この学びを通じて、分析の本質を理解することができました。分析とは「比較」することが核心であり、特に条件を整えた「Apple to Apple」の比較が重要です。まずは「何を明らかにしたいのか？」を明確にし、そのために「何と何を比較すべきか？」を定めることが大切です。 棒グラフ作成の注意点は？ 印象に残った点として、棒グラフの縦軸と横軸など、細かな部分にまで注意を払ってより分かりやすく伝えることが求められるということです。例えば、縦軸は上がった・下がったを示し、横軸は要素間の比較を表現します。普段は手元のデータだけで判断してしまうことが多かったと気づかされました。この分析の本質は、課題解決のための分析決定だけでなく、解決策の実行後の効果検証にも活用できると感じました。 具体的な応用法は？ 具体的な応用として、解決策の効果を比較することが挙げられます。解決策を導入する場合としない場合での比較を行い、条件をできるだけフェアに揃えることが重要です。この考え方を業務に活かすことで、顧客の課題を定量的に解決する方法を確立し、納得できる成果を提示できるようになると期待しています。 より良い分析へのプロセス この知識はすぐに実務に活用できるもので、特に分析の本質を理解できたことは大きな収穫です。今後、以下の流れを意識して分析の質を向上させていきたいと思います。 まずは課題の明確化から始め、何が課題なのかを特定し、解決するためにどのような分析が必要かを考えます。次に仮説を設定し、それを検証するためのデータを収集します。重要なのはフェアな条件で比較できるようにデータを集め、分析結果を分かりやすく可視化することです。 最後に、結果を解釈し示唆を整理します。ただ結果を提示するだけではなく、その傾向や含意をまとめ、目的に沿った分析であるかを確認します。この一連のプロセスを通じて、より質の高い分析を目指していきます。

仮説と検証の意義は？ 日々の実務経験を通して、仮説には大きく「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があること、また仮説と検証をセットで考える重要性を実感しました。正しい仮説を用いることで、各自の検証マインドが向上し、説得力が増すとともに、ビジネスのスピードや行動の精度が上がると感じています。 良い仮説の作り方は？ また、良い仮説を立てるためには、普段から知識の幅を広げ、ラフな仮説を積極的に作成する意識が必要だと納得しています。「創造的な仮説を考えるコツ」として、常識を疑うこと、新しい情報と組み合わせること、そして発想を止めないことが挙げられ、これらはデザイン思考とも通じる部分があり、組み合わせて実践するとより効果的だと感じました。 新たな分析手法は？ 普段から使うフレームワークだけでなく、あまり意識していなかった分析手法を取り入れることで、仮説をより広い視点から考えることができると実感しています。例えば、従来の分析手法に加え、最新の視点での分析である5Aカスタマージャーニーを通じた気づきを得るなど、知識の深化が仮説の幅を広げる一助となっています。 新規施策の仮説は？ 店舗オペレーションの改善や新規施策の導入時には、常に仮説と検証を繰り返しており、今後もあまり意識していなかった分析フレームワークを積極的に活用することで、より多様な仮説を立てる努力をしたいと考えています。また、セグメンテーションの切り口にも着目し、普段とは異なる視点からデータを考察する習慣を身につけることで、全体の分析力を向上させたいと思います。 マネージャーの挑戦は？ さらに、チームマネージャーとしての役割を果たす中で、自らが率先して行動すること、的確な質問によってメンバーの成長を促すこと、そしてチームメンバーと役割分担を行いながら仮説と検証を実践することを意識的に業務に取り入れ、チーム全体のスキル向上に努めたいと考えています。

仮説の意義は何？ 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えであり、これを正しく用いることで個々の仕事に対する検証マインドが向上し、説得力を高める効果が期待できます。また、ビジネスのスピードや行動の精度を向上させる点でも大きなメリットがあります。 多角的視点ってどう？ 仮説を立てる際は、1つの切り口に固執せず、複数の視点からアプローチすることが重要です。異なる視点を網羅することで、問題の原因や解決策を多角的に捉えることが可能になります。フレームワークを活用すれば、自分の思考の幅を広げながら、多様な仮説を漏れなく立てることができるでしょう。 仮説の種類は何？ また、仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類があり、時間軸に沿ってその内容が変化することも特徴です。仮説検証のプロセスでは、既存のデータ（売上数値やアンケート結果、市場調査レポートなど）を活用する方法と、必要に応じて新たにデータを収集する方法が考えられます。 反証データは必要？ 検証にあたっては、自分の仮説を支持するデータだけではなく、反証となるデータも積極的に集めることが不可欠です。都合の良いデータだけを選別すると、結論が誤るリスクが高まるため、幅広い視点から情報を収集する姿勢が求められます。 各視点はどう整理する？ 以上のように、仮説は「What」「Where」「Why」「How」といった4つの視点を意識して整理する必要があります。仮説の網羅性と多角的視点、そして反証データを意識することで、広告運用の分析の質や精度向上につながると感じました。たとえば、キャンペーンの予算配分の最適化やランディングページの改善、広告クリエイティブの効果向上、新たなターゲティングの発掘などに対して有効なアプローチだと思います。ただし、優先順位の付け方がまだ未熟な部分があるため、初めはさまざまな切り口での仮説検証に取り組んでいきたいと思います。

グラフ化の重要性とは？ 分解を行うことで、解像度が向上することを痛感しました。特に、グラフ化の重要性を理解し、視覚的に情報を把握するのは新鮮で面白い体験でした。切り口が見つかると、その観点に注力しやすくなるものの、さらに多様な切り口を考えることも重要です。新たな発見を確定的な答えと見なしすぎず、分解を進めることで結果の変化が生じる可能性も意識するべきだと感じました。手を動かすことで初めて見えないものも浮かび上がり、「見つからなかった」ということ自体も価値のある結果と捉えられる点に気づき、はっとさせられました。 MECEをどう意識する？ 分解を行う上で重要なのは、常にMECE（漏れなくダブりなく）を意識することです。これにより、目的に沿った分解を進められます。日常の業務において、分解を実施する際は次のポイントを意識しています。①全体を正しく定義しているか、②分解が目的に沿っているか、③他者からフィードバックを得て、自身の思考の癖を補正することです。 分解の応用例は何か？ 具体的には、データが扱われるさまざまな業務に応用が可能です。例えば、備品の在庫管理や発注予測、さらに社内コミュニケーションを活性化するイベントでも有効です。特にアンケート形式でデータを収集する際には、設問設計が非常に重要であり、目的に応じた分析の切り口を試行錯誤しながら模索したいと思っています。 どのように課題を洗い出す？ 現状の業務運用における課題を洗い出すためには、データを多様な切り口で分解し、仮説を立てることが欠かせません。特に、MECEを意識し、分析の目的を見失わないようにすることが大切です。備品の在庫管理では、現状データを分解し、傾向を見出すことで在庫の無駄を排除し、適正な発注を図ります。また、社内のコミュニケーションイベントでは、プロセスごとに課題を明確化し、分解した結果に基づいて翌年のアンケート設問設計を見直していく予定です。

本質をどう捉える？ 今回の学びを通じて、データ分析の本質は「適切な比較」にあると再認識しました。これまでは無意識に比較を行っていましたが、今後は目的意識をより明確に持ち、比較対象や条件の設定に一層注力する必要があると感じています. 比較対象は何のため？ まず、比較対象の選定についてです。これまでは目的が単純なため、対象の選定に深い検討を加えることが少なかったですが、今後は「何を知るために、何を基準にするのか」という明確な目的を持って、比較対象を吟味していきたいと考えています. 条件統一の意味は？ 次に、分析の条件を統一することの重要性を学びました。分析したい要素以外の条件を揃えることで、因果関係にある要素を正確に特定できるようになり、精度の高い結論に導くことが可能となります. 施策例から何を学ぶ？ 例えば、自部門の利益率向上を目指す施策立案の場面では、現状の課題を明確にし、改善策を具体的な数値に基づいて提案することが求められます。そのためにも、前年同期や目標値といった明確な基準を設定し、条件をしっかりと統一した上で、定量データを活用することが重要です. 実務での実践法は？ 実務に活かすための具体的な行動としては、まず「基準」を明らかにした比較対象の選定があります。単に数値が低いと結論づけるのではなく、何と比較するかを明確にし、改善のポイントを浮き彫りにします。また、条件を整えた上で要因分析を実施し、真の要因を特定して精度の高い対策を講じることが求められます. 変化にどう向き合う？ なお、実際の業務では状況の変化やさまざまな要因により、分析の目的や前提条件が途中で変化することもあると感じています。そのような状況下で、皆さんはどのように方向性を定め、納得感のある結論を導いているのか、また前提条件が揺らいだ場合の軌道修正のコツなどについて、意見交換ができればと思います.