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分析 ✕ データ

に関する学び

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グラフを使う重要性とは？ 数字データを扱う際には、以下の点に着目すべきと感じました。 まず最初に、グラフを使う選択肢を常に考えることが重要です。さらに、見えている数字だけで判断してはならないという点も大切です。また、一般的なデータの切り方が必ずしも正しいとは限らないことにも注意が必要です。 データ分解で深掘りする方法 データの分解では、当初出た傾向とは異なる結果が見える場合があるので、さらに深く分解することが求められます。その際、MECEを意識し、特にモレがないようにすることが重要だと思います。また、層別、変数、プロセスを使い分けることも必要です。 運用設計で注意すべき点 運用設計を行う際には、利害関係者がMECEでモレがないかを確認することが必要です。新規事業のフロー構築において、全体をプロセスで分解し、必要なツールを作成していますが、再度プロセスを確認し、より正確なものに仕上げていくことも大事です。 サマリーデータはどう見せる？ クライアント提出用のサマリーデータに関しては、見せ方を工夫し、ニーズに応えた数字を提出することが求められます。そして、時間的なロスが生まれるかもしれませんが、一度作成したものを一日寝かせてから再度検証することを意図的に実施するべきです。 急ぎの案件での分析 急ぎの案件では、得たい数字が出た時点で分析を完結してしまうケースがあるため、これ以上分解できないかにこだわって現状把握を進めることが重要だと考えます。

マーケティングの本質は？ マーケティングには一つの決まった定義があるわけではなく、概念自体が多様です。しかし、存在するフレームワークを活用し、ターゲットにどのような価値を伝えるかを明確にすることが重要です。自社商品の魅力をしっかりと顧客に伝えることで、顧客がその魅力に引き込まれることが目指されています。 ターゲットは合っていますか？ また、ターゲットと商品展開（つまり提案する価値）が整合しているかを慎重に考える必要があります。例えば、20代や30代の女性をターゲットにしている場合、新商品や広告、プロモーションが本当にその層に響く内容となっているかを見直し、市場調査や暮らし方の分析を通して顧客目線に立った提案が求められます。 共有認識はありますか？ そのため、事業部のコンセプトを再確認し、①ターゲットと②提案する価値という軸を全社員で共有し、明確な方向性を言語化することが必要です。こうした共通認識をもとに、顧客に求められる商品や企業としてのプロモーション戦略をマーケティング理論に基づいて提案していくべきです。 データ活用はどうする？ さらに、ターゲット顧客に価値を伝える際には、どのようなデータを活用すれば効果的か、またどのフレームワークが有効かという判断に迷いが生じることも現状の課題です。そこで、良い経験や失敗経験を他のメンバーと共有し、議題として議論することで、より効果的なマーケティング戦略の構築を目指したいと考えています。

目標は見えてる？ 明確なゴール設定から始まり、現状とのギャップを分析し、そのギャップを埋めるための戦術―つまり、課題抽出とその解決策の策定―が重要であることを改めて認識しました。また、実行することとしないことをはっきりさせることも大切だと感じました。 戦略はどう進む？ さらに、自社のビジネス戦略をブラッシュアップするため、学んだフレームワークを活用して、ビジネスインパクトを強化するアイデアを生み出すとともに、これまであまり議論されてこなかった将来の機会やリスクについてのインプットを行いました。これにより、自身の担当領域における中長期戦略の立案が一層具体性を増すこととなりました。 手順は具体的？ 現在策定中の2025～2030年の人事戦略においては、以下の手順で戦略を完成させる予定です。まず、既に設定されたゴールをより明確に定義します。次に、そのゴールを達成するために必要な要素を具体的に列挙します。その中で、既に持っている強みと、今まだ不足している機会や弱みをファクトベースのデータ分析により整理します。そして、得られた情報からビジネスインパクトの大きい1～2の領域を選定し、それ以外のものは除外します。選んだ領域に関しては、その裏にある理由やギャップの本質的な課題を徹底的に分析し、解決策を策定します。 合意は取れてる？ 最終的には、上司や同僚に戦略ドラフトを提示して議論を重ね、合意形成を図ることで、実効性のある戦略の実現を目指します。

目標設定の極意は？ まず、結論のイメージを明確に持ちながら取り組むことの大切さを実感しました。一度目標を定めることで、問題がどこにあるのかを細分化し、解決に向けた要素を順序立てて洗い出すことができると感じています。また、単に分析するだけでなく、考え得る原因を幅広く仮説として立て、実際に検証するプロセスが非常に有効だと考えています。 データ収集の工夫は？ 次に、データ収集の段階ではアウトプットとなる最終形を念頭に置き、必要なデータが不足している場合は柔軟に追加を行うことが重要だと思いました。集めたデータに対しては、有用な情報を引き出せるようどのように加工するかを常に考える姿勢が、最終的な成果に大きく寄与すると実感しています。 進捗管理の秘訣は？ また、プロジェクトの進捗管理においては、月次レポートの形式や要素を特定する際に、学んだ知識を活用しながら、問題点の洗い出しや原因分析を進めたいと考えています。プロジェクトごとに必要な情報を細分化し、検証することで、より的確な進捗管理が実現できると思います。さらに、可能性のある原因については一つに絞らず、複数の仮説を立てながら網羅的に検討することが効果的だと感じています。 加工方法はどう？ 最後に、データ加工に際しては、どのような方法が最適であるかを検討しながら進める必要があると学びました。これまでの学びを今後の実践に活かし、より実践的で効果的なプロジェクト管理に取り組んでいきたいと思います。

適切な比較対象とは？ 「分析の本質は比較」という言葉が最も印象的でした。「Apple to Apple」と「Apple to Orange」という表現が動画で紹介され、過去に何となく使っていたことを思い出しました。しかし、改めて説明を聞くと、適切な比較対象を示す意義があることに気付かされました。 分析のプロセスを見直す 分析を始める前にまず目的を確認し、仮説を立て、そのためにどのデータを比較すべきかを考えるプロセスが重要であることを感じました。今まではこのプロセスを特に意識していなかったことに反省しました。ライブ授業のグループワークでは、人それぞれの多様な見方を感じ取ることができましたが、積極的に発言するメンバーがいる中で、自分がなかなか発言できなかったことを振り返りました。動画やライブ授業のまとめにあった「言語化・教訓化・自分化」が自分にはまだ足りていないと実感し、これからの取り組みに生かしていこうと思いました。 業務へのデータ分析活用 現在の業務でデータ分析を主に行うことは少ないですが、普段接するデータについても何を比較すべきかを考え、その視点を持って関わっていこうと思います。データを見る際には、まず目的を明確にし、何をアウトプットしたいのか、何のための分析なのかをしっかり考えて業務に取り組むことが大切です。データ比較を通じて新たな気づきを得るために、データに向かう際の意識を高めていきます。日々の業務でこれを実践していこうと考えています。

グラフ選定はどう決める？ まず、グラフ選定の際の仮説の重要性を実感しました。これまで、複数のグラフを何となく並べ、どのグラフが伝えたい内容をより効果的に示すかという観点で選んでいました。しかし、自分が何を比較し何を見たいかを明確に設定した上でグラフを選ぶことの大切さに気付くことができました。 標準偏差、どう理解する？ 次に、標準偏差への理解が深まりました。過去に数値として用いた経験はあったものの、どのような場面でどのように解釈すべきか、また算出方法や示す内容について十分に言語化や深堀りができていなかったと感じています。これを機に、もう少し詳しく学びたいと思います。 加重平均、どう捉える？ また、ちょうどこの時期に話題となっている最低賃金改定を通して、「加重平均」という言葉の意味が理解できたのも印象的でした。普段から苦手な「割合」や「率」の変化については、今後データを取り扱う際により慎重に見極めていこうと思います。 平均と分散の見方は？ さらに、平均値はこれまでピックアップすることが多かったのですが、数字のばらつきについては、存在を漠然と理解していたものの、どのように処理すればよいのか、そこからどんな示唆が得られるのかを考えてこなかったと実感しました。今後は、各種スコアや遷移率を分析する際、平均値だけでなく分散から見える傾向も踏まえ、案件や地域ごとの特性をより多角的に捉えられるよう、データの切り口や分析方法の幅を広げていきたいと思います。

検証方法の違いは？ 過去の学習では、「データをつくって検証するアプローチ」（実験科学的）と「データを取得して検証するアプローチ」（社会科学的）の二種類に整理していました。しかし、デジタル領域の発展により、社会科学的なアプローチにも実験科学的手法が導入可能となり、ABテストが実施できるようになりました。いずれの方法も最終的な目的は「最善の行動をとること」であり、状況に応じて観測による検証と実験による検証の有効なステージを意識することが重要です。 現場での検証は？ 現状の業務では、実験による仮説検証が難しいケースが多いですが、人事分野ではトライアルとして人事制度の導入が行われることがあります。また、業務改善ツールの試験導入時に導入群と非導入群に分けることで、ABテストのような検証手法が活用される可能性もあります。一方、ある情報発信においては、2通りの作成が現実的な工数を超えることから、デジタル技術を活用する方法が望ましいと考えられます。 原因検証はどう？ 原因探索において重要なのは、単にABテストを行うことではなく、原因仮説を体系的に（MECE）導出し、それぞれを迅速に検証するプロセスです。たとえば、特性要因図や5 Why分析を用いて複数の原因仮説を立て、適切な方法でスピーディーに検証していくことが求められます。特に人事分野では、複数の要因が絡むため、一つの真因に固執せず、各要因の寄与を考慮しながら柔軟に仮説検証を進めることが大切です。

少ないデータを分解する方法は？ 少ないデータを最初に見たとき、「わかることが少ない」という印象を持ちました。しかし、データを分解して考えることで、新たに見えてくる情報があることを実感しました。求める情報に対して、適切な分解方法を考えることができるようになったと感じています。 新しい気付きが得られない時の対処法は？ また、分解しても新しい気付きが得られない場合でも、それは失敗ではなく、新たな学びであるという考え方に勇気をもらいました。この経験を経て、MECEを意識してデータ全体をさまざまな視点から分析し、手を動かして新しい情報を得ることを心掛けています。 具体的には、顧客データを分析し、仮定していたペルソナとのギャップを発見したり、イベントの参加アンケート結果を基に告知と実際の内容の違いを分析したりしています。また、施策の結果を数字だけでなく、さらに深く分解し新たな情報を提示しつつ判断しています。データを他のチームに依頼する際には、目的や期間を明確に伝え、無駄なデータのやり取りを減らすことを意識しています。 どんなデータが必要か整理するには？ 「どんなデータがあれば知りたい情報が得られるのか？」をまず整理し、実際に手を動かしてデータを分解しグラフ化することで、多くの新たな発見が得られます。アンケートを行う際には、逆算して負担を軽減する項目や回答方法を検討し、Excelなどの利便性の高いツールを活用して効率的にデータを見られる環境を整えています。

授業で何を学んだ？ ライブ授業では、「What（何が問題か）」「Where（どこが悪いか）」「Why（どうして悪いか）」「How（どのように解決するか）」という４つのプロセスを学びました。これらのステップは非常に腹落ちし、納得のいく内容でした。 自身の弱点は何？ 私自身、最初のアウトプットができないという弱点があるため、このプロセスを活用し、解像度を上げる工夫をしていきたいと考えています。 業務の課題を何で解消？ また、現在担当している人口減少対策の業務において、要因が複雑でどこから手を付けるべきか悩むことが多く、市町村担当者を巻き込んで一緒に課題を整理することの重要性を実感しました。 分析はどう進む？ 具体的には、まずはMECEの視点やクリティカルシンキングの手法を用い、何に取り組むべきかという問いの質を向上させるための課題洗い出しを進めます。さらに、学術研究論文などを参考にしながら、さまざまな仮説を立て、具体的な解決策を検討していく計画です。 計画の次の一歩は？ 今後は、６月下旬からの市町村訪問に向け、どの課題をテーマとして設定するかを明確にするとともに、必要なデータを集めていきます。管内市町村の総合計画や、人口減少対策の総合戦略を読み込み、どの課題が重要視され、どのような解決策を試みているのかを丁寧に把握し、U・Iターン者や若年層の視点も取り入れて足りない部分を洗い出し、施策の強化ポイントを明確にしていくつもりです。

仮説はどのように考える？ 仮説を考える際には、複数の仮説を立てることと、それぞれの仮説に網羅性を持たせることが重要です。また、反論を排除するためにも必要なデータを集め、仮説同士を比較検証できるようにすることを忘れてはいけません。 仮説定義はどうなってる？ ビジネスの現場における仮説とは、ある論点に対する仮の答えを示すものです。仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大別され、時間軸によって仮説の内容が変化します。 戦略はどう変化してる？ マーケティングにおいては、プロモーションの戦略がIT関連の技術発展によって大きく変動する現状を踏まえ、トレンドを正確に抑えることが重要です。同時に、顧客満足度を非常に高いレベルに引き上げることでブランド価値を高めることが求められます。 実施前に何を検証すべき？ 実際、分析の段階で仮説を立てずに作業してしまうことが多いと感じました。そのため、より網羅的に情報を確認するためにも、クリティカルシンキングを意識することが有効だと実感しています。これまでフレームワークの活用に対して懐疑的な面もありましたが、まずは基本に立ち返ることが大切だと感じました。 新施策の仮説検証は？ 新しい施策を進める際には、4Cの視点を取り入れて仮説を立て、その仮説に基づいて必要なデータを収集することが有効です。データ収集の際は、自己のバイアスに捉われることなく、網羅的な情報収集を心がけるよう努めています。

数字の意味は何だろう？ 分析のアプローチについては、ただ単に分析を進めるのではなく、数字に基づくストーリーを意識することの重要性を実感しました。統計データを見る際にも、平均値だけでなくばらつきを把握することで、より正確な判断ができると感じています。データ全体の傾向を理解した上で、平均、中央値、最頻値といった代表値から最も適切なものを選ぶことが大切です。 課題解決の鍵は？ また、顧客の課題に対して解決策を提案する場合、やみくもな分析ではなく、具体的な数字に裏打ちされたストーリーによって、提案の確度を高め、顧客の納得感につなげることが求められると考えています。顧客自身が「これなら解決できる」と信じ、実行に移していただくためには、具体的で説得力のある根拠が不可欠です。 戦略の軸は何か？ さらに、これからある不動産ブランドの戦略を分析する際には、まず「何を知りたいのか」という問題意識をはっきりさせ、最終的にどのような結論に導きたいのかを明確にすることから始めます。その上で、価格帯やエリア、スペックなど細かい情報に分解し、必要なデータが取得可能かどうか確認することが大切です。 仮説はどう練られる？ 次に、取得したデータをもとに、なぜその戦略が採用されているのかという仮説を立て、検証の優先順位をつけながら実態を深く理解していく流れが有効だと感じました。こうした手法を通して、現実に即した分析が行え、説得力のある結論に結びつくと確信しています。

講義はどう実感？ これまでの講義やワークを振り返る中で、思考が体系化され、頭の中がすっきりと整理された印象を受けました。いくつかのフレームワークについては既に知識がありましたが、実際の事例に当てはめて考えることで、ただ「知っている」段階から実際に使えるかどうかが別問題であることを実感しました。何度もアウトプットすることの大切さを改めて感じました。 契約データの見方は？ また、各種施策を検討する際には、過去の契約データを分析する場面が多くあります。その際、ロジックツリーを用いて漏れなくダブりなく問題を整理し、複数の仮説を立てることの重要性を再認識しました。特に、契約データの項目選定や社外データの活用といった、目的達成に必要な分析手法を実践する意義を感じています。 SQL学習の計画は？ 今後は、社内データを正確に取得するためにSQLの習得にも力を入れます。具体的には、オンライン講座を活用して4月から6月頃までに学習を完了させる予定です。 手書きの効果は？ さらに、ロジックツリーやその他のビジネスフレームワークについては、パソコン上で作業するのではなく、あえて手書きで取り組み、自分の中に定着しているかどうかを確認しながら実践していきたいと考えています。 アウトプットをどう伸ばす？ 実践的なデータ分析のアウトプット力を強化するため、関連する書籍や講座を活用し、9月までに数多くのアウトプットを経験して実力アップを目指していきます。