(61ページ目)

分析 ✕ データ

に関する学び

---

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。

分析の目的は何？ 分析とは、比較によって本質を浮き彫りにする作業であると再認識しました。分析の目的を明確にし、適切な比較対象を選ぶことが、納得感のある結果を導くための基本であると感じています。また、目的に応じた情報の見せ方が存在するという理解も深まりました。 情報整理の必要性は？ ダイバーシティ推進の担当として、社内の属性割合や勤務実態の定量データ、そしてアンケート結果といった定性データを扱う機会が多い中で、まずは情報の用途や目的を明確にすることの重要性を改めて認識しました。必要な情報をより深く掘り下げ、検討していくことが今後の課題です。 多角的視点はどう？ また、自分だけの視点に偏らず、他者の意見を取り入れることで、多角的な視点から情報を集約したいと考えています。こうすることで、より客観性の高い分析が可能になると実感しています。 透明な分析方法は？ 一方で、分析の目的に応じた仮説設定が、恣意的に都合の良い情報操作につながるのではないかという懸念も感じています。今後の学びを通じて、この疑問に対する気づきを得るとともに、より透明性のある分析手法の習得を目指していきたいと思います。

どう分析すれば良い？ 「やみくもに分析しない」という言葉を目にし、データ分析の奥深さを再認識しました。現在、チームで検討中の施策に対し、まずは営業担当へのインタビューを実施し、そこで多くの意見が寄せられた内容については、全体を対象にアンケートを行う計画です。 数字の根拠は何故？ 数字の根拠をもとにストーリーを作り上げる手法は、相手に響く説得力を持たせる上で非常に重要であると改めて感じました。この考えを念頭に置きながら、実務におけるデータ分析のアプローチをさらに熟考する機会となりました。Week6で総復習を予定していた中で、新たな気づきを得ることができたのは大きな収穫でした。 実務データの秘訣？ また、AIコーチングからは、実務における定性データ（インタビューやアンケート）と定量データとの整合性や、数字の根拠から効果的なストーリーを作るための仮説検証のプロセスについての問いをいただきました。まずは、アンケートを通じて定量データを効率よく収集できる仕組み作りに取り組むとともに、過去から蓄積している定量データの中から、今回の営業担当へのアンケートに活用できるものがないかを洗い出してみようと思います。

視野はなぜ狭く？ 全回のライブ授業を通じて、自分の傾向が明確になりました。経験則の範疇で物事を考えてしまうために、視野が狭くなっていることを実感するとともに、かつて学んだ内容も十分に活かしきれていないことが分かりました。 見える化に何を感じ？ 授業で取り入れられていたプロセスやビジュアル化の工夫は、自分の思考の幅を広げるヒントになりました。一旦自分の発想を見える化することで、整理もしやすくなると感じました。 戦略はどこへ向か？ 業務において、データ分析から戦略策定への取り組みは欠かせないため、今回の学びを活かしながら注意点を整理し、実際に見直していきたいと思います。実績データを時系列で比較するなど、どの視点に重点を置くべきか、どこまで深堀りすべきか、その必要性を常に問い直す姿勢で取り組むことが大切だと感じました。 図解は何の助け？ 今後は、初期段階からのビジュアル化を心がけ、振り返りながら適切な切り口や判断基準を繰り返し検討していきたいと思います。また、これまであまり活用してこなかったグラフ化にも意識的に取り組み、仮説も含めた考察を関係者と共有し、ディスカッションへと発展させていきたいです。

顧客の声をどう活かす？ 顧客とのコミュニケーションを活用する考え方は、営業提案の際に顧客からのフィードバックを積極的に求めることで、具体的な課題や求める解決策を明らかにできる点が魅力的だと感じました。顧客が直面する問題の背景を深堀りすることで、提案に反映させるアイデアが生まれる可能性を実感しています。また、社内でのブレインストーミングやアイデア出しのセッションでも、従業員の体験や市場トレンドに基づいた意見交換を行うことで、新たな視点が得られると考えています。 直接対話で何を学ぶ？ さらに、顧客と直接対話することで、従来のデータ分析だけでは捉えきれなかったニーズや感情を把握できることに気づきました。具体的な課題を共有するプロセスは、提案の精度向上や信頼関係の構築に大いに寄与することが分かりました。 発想の自由さは何故？ また、デザイン思考の「発想」プロセスでは、顧客のニーズや課題を十分に理解し、自由な発想を促すことの重要性を学びました。実際の顧客の声に基づいて多様な視点を取り入れることで、創造性が一層高まり、プロトタイピングを通じて迅速に形にすることが、実践的な解決策を生む鍵であると再認識しました。

問題をどう洗い出す？ 今回の学習では、まず何が問題であるかを洗い出し、その問題箇所を明確にすることの重要性を学びました。問題の原因を詳しく分析し、対策を検討・実行するプロセスや、結果から各要因を考察する点、さらに理想と現状のギャップを埋めるための工夫が大切であると実感しました。 分析手法は何か？ また、分析手法としてロジックツリーやMECE分析、さらに階層分析と変数分析の活用が有効であることを学びました。これらの手法を用いることで、データの整理がしやすくなり、効率的な分析が実現できると感じます。 実例で何を発見する？ 具体例として、交通系ICカードの決済データを利用し、加盟店やキャンペーンごとの売上分析に応用できる可能性があると考えました。売上分析においては、年代、性別、居住地、曜日などの視点で検証し、来店回数や決済金額の傾向も踏まえて全体的な分析に役立てたいと思います。 量と質のバランスは？ 最初の段階では、質よりも量を意識して経験値を積むことが重要と考えています。質も適度に保ちながら、実践を重ね、ロジックツリーやMECE分析を積極的に活用してデータ分析に取り組んでいきたいと思います。

競合データをどう見る？ マーケティング部門との会議で競合分析のデータを基にした今後の戦略方針が示されることがありますが、彼らがどんなデータを元に議論しているのか、理解できました。今後はフレームワークを意識して使うことを心がけたいと思っています。そして、多くの人が一緒に考えることで生まれる「集合知」が非常に有効であることも学びました。 フレームの真実は？ これまで、フレームワークは営業部門専用のものとの先入観がありましたが、実際には面接の事例のように幅広く活用できることを知りました。新商品の投入には大きな時間と費用がかかる業界において、自社の強みを活かせる分野を強化し、他社がまだ参入していないニッチな分野にも積極的にチャレンジしていきたいと思います。 計画はどう伝わる？ また、プロジェクト計画を策定する際には、自分たちがやりたいことだけをリストアップするのではなく、経営者の視点から見た利益や強みを活かす方法、さらには将来的な変化による影響も考慮していきたいと考えています。チーム会議の頻度が高い中で、「集合知」の重要性をメンバーに共有し、より活発なブレーンストーミングを促進していきたいと思います。

「眼に仕事をさせる」とは？ 「眼に仕事をさせる」というキーワードが強く印象に残りました。データの素材を抽出した後、それをどのように分解して分析するか、「本当にそうなのか？」と丁寧に考えることの大切さを学びました。手を動かしてグラフに加工し、分解の方法を工夫し、分析結果を基にさらに複数の切り口で見直してみる。こうした広がりや深まりを追求することが、業務遂行上大切だと感じました。 顧客満足度を高める方法は？ この考え方は自身の業務に限らず、顧客満足度を高めるための分析をメンバー間で進める際にも重要です。多くの切り口から傾向を探ることで、データ上から納得できる顧客感情の変化を捉え、ニーズに応えるストーリーを共に描きたいと思います。 視覚化の重要性は？ グラフにして視覚化することで、数値の羅列では見えなかった傾向が見えてきます。しかし、多忙の中で実行できていない現状があるのも事実です。時間の制約がある中でも最適な分析を尽くすためには、「別の視点から見るとどうなのか？」と語り合える余裕を持つことが求められます。高い視座と粘り強さを有する強いチームづくりに向けて、今回の学びを生かしていきたいと感じました。

問題解決の第一歩は？ 問題解決のプロセスは、「問題の明確化、問題の特定、分析、立案」の４つのステップで進めることが基本です。まず、あるべき姿と現状とのギャップを整理し、定量的な指標で表現することで、問題の本質を明らかにします。 ロジックツリーの意味は？ 次に、ロジックツリーを用いて問題を層別分解と変数分解の視点から特定します。この手法は、抜け漏れなく全体を捉えるために有効であり、MECEの考え方を取り入れることで、効率的な分析が可能になります。 データ分析の見直しは？ 実際の業務では、ある営業活動の最適化に向けた分析で、手元のデータをもとに検証を試みたものの、結論に至る前に、まずロジックツリーによる要素の分解と、分析の切り口についての再検討が必要だと感じました。また、参加しているプロジェクト全体のパフォーマンス改善にも、この手法を活用できると考えております。 改善策の判断は？ ただし、分析においては良い切り口と悪い切り口の判断が難しいという現実も感じました。今後は、これらの手法を実践しながら、より効果的な分析の切り口を見極め、改善策を立案していくことが重要だと実感しています。

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。

数値に隠れた真実は？ 本単科で学んだ内容を振り返り、まず、データ分析は単なる数値の羅列ではなく、比較対象を明確にした上で、数値に裏付けられた論理的な問題解決の道筋を描くことが大切であると再認識しました。 問題解決の流れは？ また、問題解決にあたっては、思いつきの分析ではなく、問題解決の４ステップを明確にし、解決までのストーリーをしっかりと立てて実行する必要性を学びました。健康経営推進でのKGIやKPIの設定、戦略の見直し、効果的な施策の検討、さらには働きやすさや働きがいの醸成に向けた取り組みとして、男性の育休取得率と女性活躍の相関関係の検証、介護と仕事の両立支援に関する現状把握と課題の抽出、効果検証といった事例を通して、その具体的なアプローチ方法が示されました。 効果的なスキル向上は？ 加えて、Excelを用いた関数活用やグラフ作成のスキル向上、可視化資料を活かした説得力のあるプレゼンテーションの訓練が、実践的な分析や提案活動に直結する点も印象的でした。自分が出した解決案を俯瞰的に確認し、他者の意見を取り入れてブラッシュアップすることで、より実効性のある提案が実現できると感じました。

なぜ一案に固執しない？ まず、今回最も学んだのは、あらゆる可能性を考慮し、単一の仮説に固執しない分析の大切さです。たとえ一つの数字が上下したとしても、その変動の要因を丹念に探ることが、次の一手を効果的に打つためには必要不可欠であると感じました。 どうして検証が偏った？ 業務上、多くの数字を扱う中で、変化の原因を憶測だけで判断してしまっていたことに気づきました。実際、決め打ちした仮説に基づく検証に偏り、他の可能性を最初から除外していたため、十分な検証ができない場合がありました。今後は、ある要因が数字の変動に影響していると考えた際に、同じ要因が別の状況でも現れているかどうかを比較し、分析の基本である比較の原則に立ち返って検証していきたいと考えます。 なぜ多角的に議論する？ さらに、仮説を立てた後すぐにデータ分析に入るのではなく、他に考えられる仮説や視点がないかあらゆる角度から検討することが重要だと再認識しました。特に、一人では気づかない視点も存在するはずなので、複数人でデータを見比べる必要性を感じています。そのため、早速４月からは、より多角的に意見を交わせる組織体制に変更できるよう動いています。