データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く未来の発見

仮説の意義は何? ビジネスにおける仮説とは、ある論点に対する仮の答えを意味します。重要なのは、正しい答えに決め打ちせず、複数の仮説を挙げることで網羅性を確保することです。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、時間軸によって過去の検証と未来の予測で内容が変わります。 仮説をどう検証する? 問題解決の仮説は、問題解決のプロセスに沿って、WHATからWHERE、WHY、HOWへと各要素に仮説を立てるものです。このアプローチにより、検証マインドが向上し、問題意識や改善点への気づきが促進されるという利点があります。 仮説は広く捉える? ゲイルを通して学んだのは、正しい答えに近づけようと意識するあまり、仮説の範囲が狭くなってしまう可能性があるという点です。思いつくままに仮説を列挙してみることで、仮説の網羅性や全体像が明らかになることを実感しました。また、数値を用いた費用対効果の分析手法も学ぶことができ、有用な気づきとなりました。 売上の原因を探る? 具体的な例として、売上分析においては、単価が低いことやコストが上回っていること、あるいは季節性の変動によって患者数が左右されるなど、さまざまな仮説が考えられます。これらの仮説は、結論の仮説として売上未達の要因を示すものと、問題解決のプロセスとして原因究明のための仮説として整理することが求められます。 仮説報告はどう? 毎週の売上数値進捗報告では、複数の仮説を設定し、その検証結果と合わせて報告することで、仮説立案のプロセスに説得力を持たせることが大切だと感じました。月末には、立てた仮説を通して得た気づきを言語化し、次のステップに活かす姿勢が必要です。

クリティカルシンキング入門

視点を広げる学びの旅へ

偏りを克服するためには? 考えやすいことや自分が考えたいことに偏りがちな点は、多くの人が感じる悩みです。この偏りを克服するためには、意識して自分自身をクリティカルにチェックすることが求められます。また、他者とディスカッションを重ねることで、自分では気づけなかった視点に気づいたり、自分の考えを確認したりすることができます。これらは、成長するための重要な営みです。 多面的な視点を持つには? 偏りの排除には、以下のような方法があります。まず、誰の視点で見るか、さらに上位の立場から見る視座、横から見る視野の3つの視点を持つことが重要です。また、物事を部分集合としてとらえ、ロジックツリーを用いて分解し考えることも効果的です。具体的なものを抽象化し、共通する抽象概念から他の具体的な事例を検討することも有益です。 プロジェクト計画の改善策は? プロジェクト計画のレビューでは、抜け漏れや考慮漏れを確認し、直面している課題に対して、現在の解決策以外により良い方法がないかを考えることが大切です。さらに、上司や役員にプレゼンを行う際には、資料に説得力を持たせるためにストーリーを工夫することが求められます。また、新規事業の調査や事業計画の策定においても検討を重ねることが必要です。 視点を変えると成果が変わる? まず自分の視点で考えてみて、その後に他の視点、視座、視野で考え直すプロセスを組み合わせると、新たな洞察が得られることがあります。そして、ロジックツリーを用いて抜け漏れがないかを整理し、ストーリーを考えた後には、そのプレゼン資料が上司の視座からどのように見えるかを意識することが成果を高めるポイントとなります。

クリティカルシンキング入門

業務に役立つクリティカルシンキングの実践

目標に近づくには? 全体の振り返りを行ったことで、改めてWeek1の時点で描いていたゴールに近づくために、具体的にどう行動すればよいかを考えることができました。 悩みをどう解決する? 当初、私はお客様の行動分析をするうえで、課題に対する仮説の立て方や、正しい判断をするための具体的な方法が分からないという悩みがありました。しかし、クリティカルシンキングで学んだ自問自答や分解の手法を反復実践していくことで、今後はこの悩みを解決につなげられると思いました。 学びをどう活用する? 次のような業務に学びを活用したいと思います。 - 個人目標設定 - 企画や改善業務の推進(特にゴールを具体化する際) - お客様アンケートなどの行動分析 - 資料・コンテンツ作成 - 他部門や他社への協力要請(コミュニケーション面) 具体的な実行プランは? 自身の業務では、来期の個人の目標設定をする時期にあるため、以下の点を実践し、成果を上げられるように取り組みたいと思います。 - 課題解決の目的を自問自答しながら考える - 事実をもれなくダブりなく分解し、客観的に判断する - 抽象的な情報を具体化し、ポイントを絞って課題解決する - 相手の常識を覆すような情報の伝え方をする - 目的がぶれないように共有し、一貫して押さえ続ける 分析に効果的な方法とは? お客様アンケートなどの結果を分析する際には、イシューを考え、分解する手法を実践したいと思います。実際にやってみると、とても時間がかかることが分かりましたが、客観性を担保することで、効果的な課題解決につながることを知りましたので、今後も業務で継続していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

小さな問いから始まる大発見

分析の仮説はどう? 今後は、自社Webサイトのデータ分析において、依頼を受ける側から自ら積極的にABテストやファネル分析の目的、仮説、プロセスを策定し、実施に移す考えです。各プロセスを詳細に分解することで、どのページやどの段階でボトルネックが生じているのかを明らかにし、原因を追及するとともに、具体的な改善提案ができる分析へと進化させたいと考えています。また、日常生活に存在するささいなデータにも目を向け、シミュレーションを繰り返し行うことで、より一層の分析力向上を目指します。 問題をどう特定? 業務の効率向上や問題解決のためには、まず問題を明確にし、その問題がどの段階で発生しているのかを特定することが重要です。具体的には、以下の点を実践していきます。まず、Webサイトだけでなく、日常生活の中で得られるデータも積極的に収集し、「なぜ」を5回繰り返すことで原因に迫る姿勢を持ちます。次に、あらゆる分野の情報収集を行い、同僚とのコミュニケーションを通じてマーケティングの知識も深めます。加えて、依頼された作業にとどまらず、自主的に分析に取り組むことを意識し、課題に対しては目的や仮説を明確に設定し、複数の仮説を立てながら、ファネル分析やABテストの計画を練ります。 改善策の道筋は? さらに、プロセスをより詳細に分解し、各ステップでのユーザー行動(CS行動)を可視化することで、ボトルネックの特定と原因の解明を進めます。分析結果については、同僚と共有し、議論を重ねながら改善策を提案していく予定です。この一連のプロセスを繰り返し実践することで、より実践的な分析力を身につけ、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

イシュー明確化で見えた改善への道

イシューの本質は? イシューを明確にすることの重要性について学びました。まず、思いついた解決策を実行する前に、課題の核心を押さえるイシューを明確にすることが必要です。誤ったイシューの捉え方は、課題解決の方向性を大きく逸脱させる可能性があります。適切なイシューの見つけ方として、次のプロセスを実行することが推奨されます。 目的と現状は? まずは、何を達成したいのかという目的をはっきりさせることです。また、関連するデータや情報を集めて現状を把握し、関与する人のニーズや期待を理解することが重要です。さらに、現状を多角的に分析し、具体的な問題を明らかにすることが求められます。 戦略のギャップは? 次年度の戦略立案や施策検討では、目標と現状のギャップを認識し、その原因を探るために十分な情報収集を行います。これまでの施策を見直し、改善点を見極め、メンバーと共通のイシューを持ちながら検討を進めることが重要です。 セミナー効果は? また、プロモーションを目的としたWEBセミナーを開催し、その効果を検証します。具体的には、申込人数や参加動機、顧客属性の分析を通じて、セミナーの目的と結果が一致しているかを確認します。さらに、事後営業の戦略を考え、効果を数値で評価します。 問いの共有は? 業務においては、問いから始め、問いを残し、問を共有するというアプローチも重要です。特にプロジェクト進行中においては、最初に設定した問いから外れることを防ぎ、メンバーと目線を合わせる工夫が求められます。そのために、年度初めに評価指標を設定し、過程を記録して振り返り可能な状態を構築することを考えています。

クリティカルシンキング入門

進むべき道を明確にする思考法

問いを立てる重要性とは? 問題解決においては、まず問いを立てることが大切です。なぜなら、問いを立てることで答えやゴールが明確になり、進むべき方向性が定まるからです。たとえ問いが間違っていたとしても、見直しをして再度問いを立てれば解決できます。 客観性をどう確認する? 物事を進めるには、自分の意見や考えが客観的であるかを問い直すことが必要です。人間は主観的な考えに流れがちなので、自分自身で客観性を確認する意識を持つことが重要です。これは日々の反復トレーニングが不可欠です。 視覚化はなぜ効果的? 視覚化の力は非常に有用です。伝えたい内容を適切なグラフにすると、相手に伝わりやすくなります。ポイントは、内容を選び、それに合ったグラフを選択することです。 クリティカルシンキングをどう活かす? コンサルタントという職業柄、クリティカルシンキングの思考やフレームワークを駆使する場面が多くあります。特に以下の四つを意識して実践しています。 まず一つ目は、日々の定型作業の改善意識です。なぜ必要か、もっと良い方法はないかを自問し、考えを周囲に話すことで賛同者を集め、改善案をまとめます。 二つ目は、資料作成力の向上です。問いを設定し、背景・課題・目的・対応策をグラフやエビデンスを用いてまとめます。 三つ目は、会議開始時の方向性合わせです。問いや目的、その日のゴールを全員で共有してから会議を始めます。 最後に四つ目は、会話を対話にする意識です。自己中心的にならず、相手の考えを汲み取りながらキャッチボールをするよう心がけます。 これらの意識を持ち続けることで、自分自身の成長と業務の効率化を図っています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で広がる学びの可能性

問題解決のプロセスは? 解決策を導くためには、まず原因を洗い出し、プロセスに分解して問題に至るまでの過程を確認することが重要です。その過程で、どの部分で問題が発生しているのかを把握します。また、複数の選択肢を設け、その選択肢を根拠を持って絞り込むことが求められます。この際、決め打ちしないように心がけます。 判断基準とデータ収集のポイントは? 次に、判断基準を設け、重要度に基づいて順位づけを行います。分析と合わせ、仮説を立てながらデータを収集し、ABテストなどで仮説検証を並行して実施します。使われなければ知識は忘れてしまいますので、日常的に課題を捉え、原因を探索し、仮説を立てて解決策を考えることを意識することが大切です。 また、日々シミュレーションを意識的に行い、データをどうやって収集するかを考える癖をつけることも重要です。複雑なステップが関係する業務の改善策立案においては、プロセスを分解し、問題に至るまでの過程を丁寧に見直すことから始めるべきです。 複数解決策の評価方法は? 私自身、答えが一つに絞りがちな癖がありますが、複数の解決策を立て、それを判断基準に基づいて評価するステップを実行しようと思います。実行を急ぐあまり、ベターな一つの解決策で進めがちですが、その癖を直すことを目標に業務に当たります。 日常のシミュレーションをどう工夫する? 日々意識的に課題を発見し、シミュレーションを行うことを心がけ、有効なデータとデータ収集方法を考える癖をつけていきます。課題をプロセスに分解することで、本質的な課題へのアプローチに努め、仮説を実際にABテストなどで試すことを実施していきます。

クリティカルシンキング入門

客観性と論理を磨く6週間の挑戦

講座に申し込んだ理由は? 客観的で論理的な考え方や伝え方を身に付けたいと思い、講座に申し込みました。しかし、そもそも「客観的」や「論理的」とは具体的に何を指すのか、自分で説明できないことに驚きました。それまで、どれだけ無意識のうちに曖昧に考えていたかを実感しました。言葉にすることが自分にとって大変難しく、不安に感じる部分もありますが、これまでの知識と経験をさらに活用するため、そして相手にわかりやすく伝えるスキルを身に付けるためにも、この6週間は意識して考えていこうと思いました。 クリティカルシンキングの重要性 また、自分自身の考え方に偏りがあることも実感しました。無意識のうちに、誰かの言葉によって自分の考えが制約されてしまうことに気付きました。クリティカルシンキングはどの業界でも役立つと思います。私の属する部署でも、チーム内での業務改善や課題の洗い出し、体制強化を進めていきたいです。また、委託業務としての取引先との交渉や新規開拓においても活用していきたいと考えています。 問題解決には何が大切か? まず、答えを急がないことが重要です。スピードも大切ですが、少なくともトレーニング中は、得られた答えに再度問いかける姿勢を持ち続けることが必要です。次に、本当の課題を見つけるためには、繰り返し考え続け、問題(WHAT)の違いを認識し、行動(DO)から正しい結果を導く努力を行います。そして、自分の考えに偏りがあることを忘れないことが大切です。1回目の講座でわかったつもりになっていましたが、答えを聞いて、自分の考えの偏りに気付かされました。全体像を把握できるように、繰り返し練習を行っていきます。

データ・アナリティクス入門

論理を楽しむ!ロジックツリー活用術

WhatとWhereを問いかけると何が見える? What、Where、Why、Howのステップを通じて全体像を分析することの重要性を学びました。これまでは問題解決方法(How)だけに焦点を当てていましたが、WhatやWhere、Whyを問いかけることで、これまで気付かなかった不明確な点が見えてくる過程がとても楽しいと感じています。 ロジックツリーで視点をどう拡げる? また、ロジックツリー(MECE)を活用することで、「もれなく、だぶりなく」分類整理や、層別分解、変数分解が可能になり、とても興味深く学びになりました。物事を分解し、細分化することで新しい視点が得られ、それが意思決定や問題解決に役立つと感じています。 日々の業務にロジックツリーを応用するには? 日々の業務を管理する際に、上記のロジックを応用していきたいと思います。まだ具体的にどのキャリアに進むかわからないものの、ロジックツリーを活用することで、課題を整理し、聞き手にとってわかりやすい説明ができるだけでなく、周囲の同意や協力を得やすくなります。プロジェクトマネージメントの仕事では、know-howやプロセスの整理ができていたものの、周囲の理解を求める際の論理的な説明スキルには不足を感じていたため、これを改善していきたいと考えています。 ロジックツリーを習得する方法は? ロジックツリーを日常的に活用し、自分のものとして習得したいです。具体的には、MECEを用いてAIに壁打ちし、アイデアの整理を行います。さらに、メモに書き出し、図にすることで頭の中を整理し、スキルアップのHowツリーを更新していこうと考えています。

戦略思考入門

規模と範囲の経済性、効果的活用法を探る旅

経済性理論の適用に注意 規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性について学び、それぞれの理論を理解しました。しかし、自組織にこれらを取り入れる際に、適切で効果的かを判断するのは難しいと感じています。今週の学習で強調されたように、安易な理論の適用は逆効果を招くかもしれないことを念頭に置きたいと思います。私自身、感覚に頼って意思決定をしてしまうことが多いので、費用対効果を定量的に説明できるかどうか、しっかりと根拠を持つことを考える習慣を身につけたいです。 部署統合によるスケールメリット 今年度は、複数の部署を機能的に統合し、スケールメリットを最大限に活用することを目指しています。繁閑対策や管理の一本化で規模の経済性を活かせているかもしれませんが、更なる効果がないかと考えました。また、新たに増えた要員を活用し、研修体制を見直すことで習熟効果を引き出せないかと模索しています。社員が定期的に異動する中で、範囲の経済性を活用するためには、どのような役割付与や育成支援が必要かについても考えました。また、範囲の経済性については、自社だけでなく、グループ会社を持つ場合には、グループ会社間での資源活用の可能性もあると気付きました。 次年度方針と経済性活用の検証 自組織が規模の経済性を最大限に活用できるように進めているため、実行が正しい方向へ向かっているかどうかを検証し、更に効果を引き出すための方法を次年度の方針と合わせて確認したいと考えています。範囲の経済性については、異なる部門やグループ会社間で同じ課題を抱えているケースが多いため、相互に資源を活用しながら改善や課題解決を図る具体策を考えます。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスで人事制度の見直しを劇的に改善した話

問題解決プロセスの課題とは? 問題解決のプロセスについては以前から学習していましたが、日々の仕事で振り返ってみると、実際には使いこなせていないことに気づきました。多くの場合、What(何をすべきか)からHow(どうやるか)に直接飛んでしまったり、Where(どこで)やWhy(なぜ)を考えながらも、しっかりと分解できずに決め打ちに走ってしまうことが多かったです。現在、私の担当業務は「問題発見・提示➡施策提案・実行」の繰り返しであるため、今後は問題解決プロセスを意識して取り組んでいこうと思います。また、層別分解と変数分解という具体的な分解方法についても、新たな気づきを得ることができました。 人事制度見直しのステップは? 現在、社内では人事制度全体の見直しを進めようとしています。その際、今回学んだ問題解決プロセスを適用することで、どこから取り組むべきかを体系的に整理できると感じました。これにより、問題の特定や施策の検討が決め打ちにならず、幅広く論理的に進められるようになります。また、全体のどの部分を考えているのかが見える化されるので、チームでの議論や社内での説明(上司への説明)もしやすくなると感じました。 具体的には、人事制度をどのように分解し、それぞれの要素ごとに現状とあるべき姿のギャップを把握します。どこに問題があり、なぜそうなっているのかの要因を特定し、その結果として施策の検討(人事制度の見直し)も決め打ちにならず、優先順位もつけやすくなります。現状では人事制度が体系的に整理されていないため、まずはこれを機に人事制度のつながりを見える化してから、見直しに着手していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データの先にある学びの秘密

講義内容はどう感じた? ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題? 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要? サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。

「改善 × 解決」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right