(82ページ目)

分析 ✕ データ

に関する学び

---

切り口の偏りは？ せっかくデータを作成しても、切り口が偏ると適切な分析ができない場合があります。そのため、まずは多くの切り口で検証し、仮に失敗しても恐れずに試みることが重要です。 視覚資料の活用は？ また、グラフなどの視覚資料を効果的に活用するとともに、全体の区切りや範囲に注意を払い、ダブりや漏れがないように全体像を俯瞰しながら、目的に沿って細かく分解する工夫が求められます。 目的と創意工夫は？ 目的を見失わずに、データを創意工夫して見せる姿勢も大切です。MECE（漏れなく、ダブりなく）を意識し、複数の切り口から分析を行い、その結果を分かりやすく伝えることを心掛けましょう。職場の意見を反映する際も、偏った分析にならないよう真の原因を追求することが必要です。 アンケートの目的は？ 今後、職場環境の改善を進めるためにアンケートを実施する際は、まず目的を明確にし、事務局の方向性と従業員の意見のギャップを把握することが基本となります。さまざまな視点から課題を検証し、その分析結果を分かりやすく報告する工夫を重ねていきたいと考えています。

何故課題意識は必要？ 分析の目的や課題意識を明確にすることで、日常の業務だけでなく、普段目にする分析データについても「なぜ？」と考える習慣が身につきました。例えば、ニュース記事で医師不足が取り上げられる場合、その背後にある分析の意図や解決すべき課題を自分なりに考察するきっかけとなりました。 施策評価はどう？ また、業務で複数の施策を企画・実行する中で、効果を評価するための分析が重要だと感じています。中長期的な戦略の実行に際し、連続性のある施策を実施するためにも、小さな施策のブラッシュアップを繰り返す必要があると考えています。たとえば、アプリへのログインプロセスを細かく分解し、特に初回ログイン率の向上に向けた分析を進めています。 情報取得は万全？ さらに、戦略立案の段階から必要な情報やデータが適切に取得できているかを精査し、取得できていないデータにはタグ付けなどの対応を実施して、常に分析が可能な状態を作り上げています。同じ条件で定期的にログの確認やレポート作成を行う仕組みを整備することで、継続的な定点観測が可能になりました。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決のプロセス、What、Where、Why、Howについて学びました。私は前職でQC的な問題解決を学び、問題やボトルネックの特定、「なぜなぜ分析」、計画、アクションのような手法で考える癖があり、今回学んだ内容と似ている部分が多いと感じました。しかし、元の思考フレームワークに戻りがちな自分を再認識しました。 フラストレーションを解消するには？ データ分析や見える化は行っているものの、仮説の検証や具体的なアクションを自発的に行っていない部署の現状にフラストレーションを感じています。おそらく、具体的なアクション（How）を実行できないと諦めているために、根本原因（Why）の追求が疎かになっているのではないかと考えています。 新たなシナリオ作成と実践法 今回学んだことを基に、「How」を実行できると仮定してシナリオを作成し、実践してみたいと思います。また、一連のプロセスを効率的に進められるよう、自身をトレーニングし、さらにBIツールやPythonを活用して知見やスピードを向上させる手法を学びたいと考えています。

グラフ活用の秘訣は？ データを扱う際は、グラフなどの視覚的表現を用いることが重要です。単なる数字の羅列ではなく、各水準の合計や割合など、そこから導かれる派生数値を活用することで、新たな事象が見えてくる場合があります。また、グラフを作成する際の区切り幅は一律ではなく、その選び方によってデータの特性がより明確に表れる場合もあれば、逆に埋もれてしまうこともあるため、注意が必要です。 分解手法の魅力は？ データを分解する際は、できる限り多角的な切り口を設けることが効果的です。層別分解、変数分解、プロセス分解といった様々な手法を用いることで、データ全体の傾向を異なる角度から捉えることができます。たとえば、業務におけるエラー原因の究明では、各作業ごとにエラー内容を分解し、理解不足やヒューマンエラー、作業手順の不備など具体的な項目にまで落とし込むことが有効です。さらに、分解の結果、特定の傾向が見られなかった場合も、それ自体が重要な知見として活かすことが求められます。分析の際は、まず全体の定義を明確にした上で、各切り口からの視点を深めることが大切です。

データ加工で新たな発見をするには？ データを加工することで、その特徴を理解できるようになります。最初は特徴がないように見えるデータでも、分解して可視化することで新たな特徴を発見できます。分解する際には、MECEを意識して多くの観点からアプローチすることが重要です。これにより、データの特徴をより深く理解することが可能になります。 組織の稼働状況をどう可視化する？ 私は組織の稼働状況や勤怠状況を可視化する業務をよく行っています。しかし、データの切り口を考える際には、目の前の情報だけに頼ってしまうことが多いです。今回の学習を通じて、切り口を言語化し、応用するための新しい視点を得ることができました。 データ分析に重要な視点は何？ データを分解する際には、When、Who、Howを意識して、多くの切り口をまず検討することが重要だと感じました。組織メンバーの業務の偏りを分析する際、これまでは組織毎や案件毎といった切り口で見ることが多かったですが、今後は役割ごと、入社年次ごと、グレードごとなど様々な切り口も加えて分析を行ってみようと考えています。

本当の課題は何？ 顕在化している問題をそのままイシューとして設定するのではなく、なぜそれらが生じているのか、本当の問題は何かを分析することが重要だと感じました。なぜなら、顕在化した問題に対して対症療法的なアクションを取っても、根本的な解決にはならないことが多いからです。しかし、本質的な課題を見つけるのは今の私にとって非常に困難であるため、思考を鍛える練習が必要とも感じています。 仕事のバランスはどう？ デイリー業務と企画業務のバランスを考える際や、残業時間削減に向けた対策の検討など、さまざまな場面でこのアプローチは役に立つと思います。顕在化した問題に隠れている潜在的な問題を深く分析し、正しい対策を探っていきたいです。 事実の関連はどう見る？ 見えている情報だけでイシューを設定するのではなく、なぜその事象が発生しているのかを考えるようにします。また、1つの事実から安易に結論を出すのではなく、複数の事実を関連づけ、問題の本質を考える癖をつけたいと思っています。情報を分析する際は、データを加工し、複数の視点からの検討を行うことも重要です。

独自性はなぜ必要？ ゴールに向かって最短距離で到達するためには、何をやるか、何をやらないかを選択し、他の人が真似しにくい独自性を持つことが重要であると再認識しました。また、戦略には計画的戦略と創発的な戦略があるという新たな視点も得ることができました。今後は、これらの理解を自分の言葉で他者に伝えられるようになりたいです。 戦略策定の鍵は何？ 自部署の下期の戦略策定に関しては、まず上期の状況を分析し、継続することとやめることを選択することから始めたいと思います。各項目ごとにデータを比較し、どこに要因があるのか、なぜそうなったのかを考察します。その後、目的達成のための他の選択肢やルートも検討し、なぜそれを選んだのかをしっかりと説明できるようにしたいです。 本質はどう見極める？ また、思考を深めるためには、考えを言語化し、なぜそう思ったのか、それを思う根拠を明確にすることが大切だと考えています。その上で、本当にその選択肢が必要かどうかを再度検討していく習慣をつけたいです。施策から入ってしまう自分の癖を意識し、今後改善していきたいと思います。

データ分析の全体像を学ぶ WEEK6までは「what→where→why→how」のステップを各フェーズごとに学んできましたが、ライブ授業において総復習として、一連のデータ分析を行いました。各フェーズで重要な点を再確認することができ、また受講者の考えも伺うことができたため、非常に刺激を受けました。フレームワークの適用場所やグラフの選定についても分かりやすく解説いただき、実際の活用イメージがつかめました。 例題分析で新たな視点を得るには？ 今回のライブ授業では、例題のように属性ごとに分けて分析する場面もありました。「〇〇円以上買ったシニア」などといった二つの条件での比較は行っていませんでしたが、新たな切り口で分析できそうだと感じました。 経験を活かせる次のステップとは？ 今後は社内のデータアナリスト研修に参加し、アウトプットに注力していきたいと考えています。ただやみくもに分析するのではなく、ストーリーを立てて分析することを意識します。分析力を高め、数値やフレームワーク、表現するグラフを適切に選べるよう、自己啓発に努めていきたいです。

要因分析を効果的に進めるには？ 要因分析の際には、プロセスを細かく分解して考えることが重要です。解決策を選ぶ際には、判断基準を設けることが必要で、例えばコストやスピードを基準に評価を行うと良いでしょう。 A/Bテストの活用法とは？ 方法の効果を確かめる際には、A/Bテストという手法が有用です。A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えて比較実験を行うことが大切です。要因分析時には、できるだけ細分化を行うことが求められます。すべての状況がわからない中でも、仮説を立てて細分化を試みると良いでしょう。 解決策選びの優先順位はどう決める？ 解決策の選択においては、判断基準や優先順位を整理することが重要です。効率が良い方法やスピードを基準として評価することが望ましいです。報告資料を作成する際は、自分の中でステップを細分化して理解し、その上で優先順位を付けて表現することが大切です。 条件を揃えるポイントは？ 判断基準は常に上司と擦り合わせながら進めるべきです。また、比較を行う際は、可能な限り条件を揃えることを意識すると良い結果が得られます。

問題点は何でしょう？ 何が問題かを明確にし、結論のイメージを持ちながら取り組むことが大切だと感じました。何を解決したいのかを考えることで、目的に立ち返ることができるため、数字をどのようなグラフで表現するか悩む場面でも、考え方の整理が進みました。データ分析においては、仮説思考が基本であるとも実感しています。 プロジェクトの目的は？ 業務改善プロジェクトに取り組む際には、まず目的の設定が不可欠です。進める中で何を解決したいのか、そして最終的な結論のイメージを持ちながら作業を進めたいと考えています。現状では、システムや運用の活用率といったデータが中心ですが、活用と非活用という単純な区分のみで目的に沿った分析が可能かどうか、再度検討する必要があるように思います。 誰にでも分かる目的は？ 目的設定については、誰にでもすぐにイメージできるような分かりやすいものにすることが重要です。現在取り扱っているデータから新たな気づきが得られないか、また、ほかのデータを追加することで見えてくる可能性があるかどうかにも注目していきたいと思います。

データの分解にどう立ち向かう？ 今回、数値データを扱う際には、データを正確に整理し、重複や漏れがないように分解することを心がけました。例えば、年齢別のカテゴリ分けや売上を単価と数量に分解すること、あるいは工程を細分化することなど、多角的な視点で情報を分類することを意識しました。 顧客分析で重点をどこに置く？ このようなデータの分解方法は、ソリューション販売の戦略を構築する際に非常に有用だと思います。特に、顧客層を地域別や人口密度に基づいて分析することで、どこに重点を置くべきかが明確になります。当社製品をどの地域や規模の顧客に訴求するのかを見極めることが、営業エリアやターゲットの設定に役立つと感じました。 営業活動の現状をどう見直す？ 現状の営業活動についても、業界全体の数値データをいろんな視点で分解して分析しようと考えています。この分析結果をもとに、現在の営業状況とどのように一致しているか、またはどこでズレが生じているかを見極めたいと思っています。これにより、正しかった施策と改善が必要な点がより具体的に把握できると考えています。

基本分析って何？ データ分析において、何度も耳にする基本的な内容は非常に重要だと実感しました。分析の流れとしては、まずWhat、Where、Why、Howといった順序で進めること、そして比較を重視することがポイントです。また、分析の視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度からデータを見ることが求められています。 データの活用はどうする？ さらに、データをただ眺めるのではなく、明確な課題を設定し、仮説を立て、その検証にデータを活用するプロセスの大切さを再認識しました。これにより、単なる数字の羅列ではなく、実際の施策に結びつく分析が可能になると感じました。 手法見直しの理由は？ また、直近の自身のデータ分析の手法についても見直しが必要だと思いました。従来、アンケート分析では統計学的に有意な差に着目し報告書にまとめる方法を取っていましたが、その方法では実際の打ち手に結びつきにくい部分があったと気づいたため、今後は仮説とその打ち手を明確に設定した上で、設計や分析を進めていきたいと考えています。