(25ページ目)

目的 ✕ 方法

に関する学び

---

なぜ多角的に見る？ データ分析は、ただデータを見るだけでなく、さまざまな角度から比較し、分析することが重要だと感じました。数字にまとめたり、数式を用いて関係性を明らかにしたりすることで、隠れた事実に気付くことができます。また、代表値や分布、平均値と標準偏差など、基礎的な手法を通じてデータ全体の傾向を掴むことが効果的です。 どの代表値が適切？ 社内で扱うデータはボリュームが大きいことが多いため、比較の際には代表値に注目する場面が多かったです。これまでは直感的に平均値や中央値を代表値としていたものの、データ全体の特徴を踏まえてどの代表値を採用すべきか再検討する必要があると学びました。さらに、業務ではデータをマトリックスにまとめたり、グラフや分布図にして視覚的に把握できる形に変換することで、数字が伝える実態をより明確に捉えることができると実感しました。 何を比較検証すべき？ 大量のデータを取り扱う際は、さまざまな代表値の算出方法を試すこと、また平均値においても単純平均以外のパターンが存在することを忘れずに検証することが大切だと感じました。データを可視化する際には、「何を見たいのか」「どこを比較するのか」といった目的を明確にした上で、見たい事象が浮かび上がるよう工夫することが、今後の分析業務において重要なポイントだと再認識しました。

バイアスを克服するには？ 自分自身の経験や思考に基づいて偏った視点や考え方を持つことは自然なことです。しかし、それを認識し、偏った視点で物事を考えないようにするためには、特定の思考方法を学ぶことが重要です。ただ意識するだけでなく、3つの視座を持つことや自分を批判するもう一人の自分を作り、一定の方法や構造化されたスキルを用いて少しずつ学んでいく必要があると感じました。 ミーティングを効果的に活用するには？ 私は頻繁にプロジェクトベースで仕事をするため、部署やチームを横断するメンバーが参加する日々のミーティングでこれを活用したいと思います。自身の考え方だけでなく、ミーティングに参加するメンバー全員がそれぞれの経験や思考に基づいて発言しているはずです。そのため、一歩引いた立場で意見をまとめ、プロジェクトをしっかり前に進めるために論点の整理やネクストステップの設計に役立てたいです。 効果的な思考法を実践するには？ 頭の使い方を意識し、常に3つの視座を意識して自分を批判的に見るもう一人の自分を思い描くことが重要です。また、ミーティングの真の目的が何かをまず確認し、参加者全員の認識を統一させることも必要です。これらを常に意識し、繰り返し実践することで、できなかった時や他のメンバーからのフィードバックを受け入れることができるはずです。

情報伝達の大切さは？ 今回の学びを通して、情報が漏れなく重複なく伝わることの大切さを改めて認識しました。目的を見失わず、必要なポイントを抑えることの重要性が意識されました。 A/Bテストの効果は？ 特に、A/Bテストの活用は検証のしやすさや結果の共有において分かりやすい手法であると感じました。一定の制限をかけ、絞り込むことで方向性を見失わずに進める工夫にも気づきました。 広告運用のコツは？ 実務でgoogle広告を活用する中で、A/Bテストの形式で構成され、AIが複数のセンテンスを組み合わせることで広告の最適化を図る仕組みを再認識しました。小さな変更を繰り返すアプローチは、実際にすぐ活用できる効果的な方法だと実感しています。 プロモーションはどう？ また、運用しているプロモーションに関しては、早速実践に移し、チーム内で共有して理解を深めることが重要だと感じました。取得したデータをもとに分析し、意見を擦り合わせることで、より精度の高い施策へと進化させていく予定です。 チームでの改善は？ 今後は、A/Bテストの手法をさらに高度なものにグレードアップすることも視野に入れています。ただし、個々のスキルに偏ることなく、チーム全体でアウトプットの場を設け、ディスカッションを重ねるよう取り組んでいきたいと考えています。

分析開始の目的は？ 実際に分析を始める前に、その分析の目的を明確にすることが重要です。目的が曖昧では、分析自体の意味がなくなります。分析の本質は比較にあります。比較を行わなければ、物事の良否を判断することはできませんし、絶対的に良いものや悪いものというものも存在しません。意思決定が相対的な比較によって行われると考えると、分析（比較）の重要性が一層理解されます。 比較対象の選び方は？ そのためには、適切な比較対象を選ぶことが必要です。しかし、すべての情報を持っているわけではなく、自分の理解が正しいかもわからないため、この作業は現実としては難しいこともあります。 解決すべき課題は？ 分析を通じて解決したい課題は多岐にわたります。たとえば、効果的な授業や学習方法を知りたいとき、また生徒募集活動をどの地域で積極的に行うべきか、生徒や保護者の学校への満足度、勤務校の強みと弱みの分析などです。これらの目的を達成するために、適切な分析を行うことが望ましいです。 どんなデータ収集？ まずは、各目的に応じたデータ収集から始めたいと考えています。生徒の成績推移や大学合格実績といった定量分析に加え、アンケートやインタビュー（個人・集団）による定性分析も通じて、データを集め、その中から中核となる特質を抽出するようにしたいです。

戦略を構造化する重要性とは？ 戦略と戦術を構造化して考えることが重要です。特に、長期的な視点を持ち、明確な目的を含めて戦略を立案することが求められます。その上で、社員とその戦略を共有し、全員が同じ方向に進むように巻き込み、モチベーションを高めることが必須です。戦略は単に立案するだけでなく、それを社員にどのように伝えるかが重要であり、一緒に進んでいける環境づくりが必要です。 経営戦略の実行に必要な要素は？ 今後、自分の業務において経営戦略を立案し、実行していく必要があります。戦略思考を身につけることで、現在のやり方の中で維持すべき部分と、変革すべき部分を見分け、2030年までの中長期ビジョンを立案・実行していきます。この際、戦略思考に基づいて決定を行うことで、周囲を巻き込み、一緒に目標を達成できるようにしたいと考えています。 論理的思考と俯瞰的視点をどう身につける？ 身につけるべき事項として、論理的思考、長期的および俯瞰的な視点が挙げられます。また、社員とのビジョンの共有やモチベーションの向上方法も重要です。経営層が社員に意識を持たせることは想像以上に難しく、経営層が伝えているつもりでも、実際には伝わっていないことが多いと感じています。このため、戦略を立案し、皆と共に進むことを考えなければなりません。

比較の重要性って何？ 分析の本質は比較にあり、効果を測定するためには、「Aがある場合」と「Aがない場合」を比較することが重要です。ただ「Aがある場合」だけを見ても、その効果を正確に測定することはできません。そのため、分析の目的に沿った適切な比較対象を選定し、分析したい要素以外の条件を整えることが必要です。この考え方を「Apple to Apple」と呼びます。 施策効果の見極め方は？ 販促施策の効果を分析する際には、イベントやDM、SNSなどさまざまな方法がありますが、以前はアクションがあった顧客の反響のみを分析していました。今後は施策を行っていない期間の販売実績とも比較し、何をもって目標達成とするかを明確にして企画を立案します。データ分析を行う際には、まず分析の目的やゴールを明らかにし、どの情報を比較すればよいかを検討してから分析を進めなければなりません。 条件整理のポイントは？ 「Apple to Apple」の原則に従い、分析対象以外の条件が揃っているかを確認することが重要です。施策を進める際には、データを蓄積するためにさまざまな条件を整えられるように企画します。また、エリア別の顧客属性分析を行う際に、どの比較対象が適切であるかについては、部署に持ち帰って相談し、より明確にすることが推奨されます。

思考の偏りをどう防ぐか？ 人は、自分が考えやすいことを無意識に考えてしまう生き物であることを、本講座を通じて再認識しました。ライブ授業でも、いかに自分の価値観や過去の経験に基づいて考えが偏りがちであるかを痛感しました。この講座を通じて、思考の偏りを避けるための頭の使い方をしっかりと学びたいと思います。また、「目的は何か、何のために考えるのか」をまず考え、その上で出た解答を深堀りすることも習慣づけていきたいです。 新しい働き方をどう模索する？ 最近、所属するグループの方針が大きく変わり、新しい働き方を考える必要が出てきました。そのためにも本講座で学んだことを活かしていきたいです。日々の会話やメールのやり取りでも、自分の価値観や過去の経験に影響されないように意識し、相手が納得するかどうかをしっかりと考えたいと思います。 批判的視点を持つには？ 何かを考える際には、まずその目的をしっかりと認識し、複数人で検討する場合は全員が共通の認識を持つことが重要です。また、自分が正しいと思わず、常に批判的な視点を持つもう一人の自分がいることで、客観的に物事を見つめられるようにします。そして、それで本当に良いのかどうかを深く掘り下げることも大切です。 日々の業務において、常にこれらの点を意識し、考え方を習慣づけていきたいと思います。

面談の目的は？ 面談などを行う際は、まず目的を明確にし、面談後に相手をどのような状態に導きたいかをしっかり設計してから進めることが大切です。 共感は伝わってる？ 具体的な事実を伝えることも重要ですが、まずは相手の苦労に共感し、寄り添う姿勢を示すことで、相手に良い印象を与えます。その上で、相手のやる気を引き出し成長を促すとともに、具体的な事実を納得感のある方法で伝え、振り返りを促す問いを投げかけながら、一緒に改善に取り組むアプローチが求められます。 1on1で成果感じる？ 例えば、定期的に行っている1on1ミーティングや達成度報告会での振り返りでは、まず指導しているメンバー全員の状況をしっかり把握し、各自が自分で考え行動できる自立性を促すとともに、共感を得られている安心感や事実に基づく納得感を作り上げることが効果的です。一方で、自分自身は傾聴力を向上させ、相手に心理的な安全性を感じてもらうことを意識します。 準備は万全ですか？ また、1on1や振り返りの前には、各メンバーごとに目的を再整理し、その時に相手をどの状態に導きたいかを具体的に書き出しておくことが大切です。前回よりも成長した状態を意識し、まだ十分に傾聴ができていないと感じられる場合は、自分からの発言を控え、相手に話す余裕を持たせるよう努めましょう。

講義の要点は見えてる？ 今回の講義を通じ、問題解決プロセスにおいて重要なポイントを再認識しました。特に、あるべき姿と現状の間にあるギャップを具体的な数字で示し、関係者全員で合意を取る必要性を強く感じました。定量的に現状とあるべき姿を比較することで、解決策の効果を明確に把握することができると実感しました。 MECEの意味って何？ また、MECEのとらえ方についても改めて考える機会となりました。意味のある分類方法を意識し、意図しない「その他」に頼らず、明確な目的意識を持って分類することの重要性を学びました。これにより、情報の整理がより具体的で理解しやすくなると感じています。 分類にはどんな工夫？ さらに、自社サービスのポジションや方針を決める際、特にB2B2Cの業務モデルにおいては、顧客自身とエンドユーザーの双方をMECEに基づいて分類する必要があると再認識しました。具体的には、顧客規模や産業、予算状況といった基準で顧客を分類し、エンドユーザーについては年齢、性別、アプリの利用状況などを考慮することが大切です。 投資の判断はどうする？ 以上の学びをもとに、現状とあるべき姿のギャップを明確にし、自社のリソースが十分に機能しているか、あるいはどの程度の投資が必要かを判断するための貴重な材料としたいと考えています。

平均値の理解とは何か？ データ分析において、平均値という言葉に惑わされ、その中身を詳しく見ることを怠りがちだったことに気づかされました。改めて、目的を無視した代表値の活用が良い分析結果につながらないと感じました。平均値にも加重平均や幾何平均など様々な種類があり、それらの算出方法を学べたのはとても良かったです。 代表値への新たな挑戦 現在、自分が理解したつもりでいる部分が多いと考えています。今後は、他の練習問題にも挑戦し、世の中に溢れている代表値がどのように算出されているのかを更に考えられるように努めたいです。 分析結果をどう伝えるか？ データを分析し加工することによって、相手に何を伝えたいのかを明確にし、グラフや代表値の算出を行いたいと思いました。また、公的データでも分かりやすい平均値だけを提示して受け取り手の印象に強く残す手法がありますが、代表値の裏側にあるデータの分布を調査した上で、そのデータから何が言えるのかをしっかり考えたいと思います。 データ加工で心掛けること 以下の点を心がけます： - 加工データの裏側を考える癖をつける - 自分でデータを加工し、伝えたいことが伝わるようにする - データ加工の前に必ず要件定義を行う - 様々な平均値の算出方法について、仕組みや成り立ちを理解する

解決策をどう選ぶ？ 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは？ 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

A/Bテストは何が見える？ A/Bテストは、2つの施策を比較し、どちらがより適しているのかを実際のユーザー行動に基づいて判断する有効な手法です。アメリカ大統領選などの大規模な事例でも用いられている点が印象的で、仮説だけでなく実績に裏打ちされた評価がとても参考になりました。 演習で何を実感した？ また、演習を通じて、問題の各要素をステップごとに分解することで、どのデータを抽出すればよいかが具体的に見えてきます。こうしたプロセスは、原因の特定を容易にし、問題解決に向けた新たな視点を提供してくれました。 業務再構築はどう進める？ 社内業務の再構築にあたっては、まず課題を洗い出し分類した上で、それぞれの課題のどこに原因があるのかを要素ごとに分解して検証する方法が効果的だと感じました。Howに飛びつく前に、What、Where、Whyの各段階を踏むことで、より論理的に解決策を見いだすことができると思います。 原因探しで見つけたヒントは？ さらに、課題に対する取り組みでは、要素を段階ごとに書き出す過程が、問題自体の理解を深め、原因の特定に大いに役立ちました。その後、適切なフレームワークを用いて目的に沿った仮説を立て、多角的な視点から検討することで、より実践的な解析が可能になると実感しました。