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データ ✕ ワーク

に関する学び

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データ分析の基本概念とは？ 今回の講座を通じて、データ分析のアプローチ方法や考え方を学ぶことができました。特に以下の点について多くの学びがありました。 まず、「分析とは比較である」という基本的な概念を理解しました。また、データ分析においては仮説思考が重要で、最初に仮説を立ててからデータを使ってその確からしさを確認するプロセスが大切であることを学びました。特に印象的だったのは、スポーツチームの例を通じて、単に打率ではなく得点貢献度に注目することでチームが勝つための分析方法を実践している点でした。 問題解決の枠組みは？ さらに、問題解決のアプローチ方法として、「what、where、why、how」という枠組みを学びました。また、分析の視点としてインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの五つの視点を持つことの重要性を認識しました。それぞれの視点に合わせたグラフの見せ方も習得しました。 今後の実践計画は？ これらの学びを実務に反映させるべく、現在進めているマーケットプランの中で実践していきたいと思います。具体的には、仮説思考を取り入れてロジカルにフレームワークを組み立て、その仮説をデータで証明するために正しいグラフを選び、説得力のある資料を作成します。そのために、フレームワーク、ロジカルシンキング、グラフの見せ方を再度復習しました。 9月14日から9月16日にかけての期間に、これらの復習を行いました。そして、9月中には今回習ったことを営業組織にフィードバックし、アウトプットに向けての準備を進めます。これらの知識とスキルを、日常のマーケットプラン、アカウントプラン、計数管理、CS調査に役立てていきます。

グループで何を考える？ グループワークを通して、「イシューの共有」や「伝え続けること」の重要性を改めて感じました。業務に没頭して目の前の作業に追われると、本来の課題を見落としてしまうことがあるため、自分自身はもちろん、メンバーにとっても大切なポイントだと捉えています。 復習から学ぶことは？ ■ 復習 数週間前のことを思い出せず、自分の記憶力の弱さに直面した経験を反省しました。これは業務全体にもあてはまり、案件が増えるほど忘れることが多く、結局は思い出すところから始めなければならず効率が悪いと感じました。例えば、会議では時間の空白を極力避けるとともに、前回の内容を参加者がスムーズに思い出せるよう、事前に重要なポイントをピックアップしておくことで、良いスタートが切れるのではないかと思います。 イシューはどう伝える？ ■ イシューの共有 議論が分散しがちな際には、ホワイトボードなどを活用して、主要なイシューを皆が見える場所に書き出すとよいと感じました。こうすることで、常に意識が向けられ、議論の軸がぶれにくくなると考えます。 データ活用はどう？ ■ データ分析 数字に対する苦手意識は以前よりも軽減していますが、普段の業務で扱わなければ、再び苦手意識が強まる可能性があります。これからもデータに触れる機会を積極的に作り、スキルを維持・向上させたいと思います。 思考力を鍛えるには？ ■ コンセプチュアルスキルの向上 クリティカルシンキングだけではなく、ロジカルシンキングをはじめとする思考力全般の鍛錬が必要だと実感しました。今後は、本を読むなどして知識を増やし、それを実践で活かしていく所存です。

仮説はどう見える？ 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要？ 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は？ Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは？ 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く？ フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用？ これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。

なぜ複数の仮説が大切？ 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す？ データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる？ 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善？ 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。

思考の偏りはどう？ 考え始めると、つい考えやすいことから手をつけてしまいがちで、思考が偏ることがあります。そのため、まず「答えを出すべき問い」を明確に立て、その問いに対して適切な手法を選ぶことが大切であると学びました。特に私は以下の2点が苦手であるため、これからも意識して取り組みたいと思います。 問いはどう立てる？ 1つ目は「問いの立て方」です。解決したいことを具体的な問いの形にする必要があります。考えたり議論したりするときは、「今の考えが問いに沿っているか？」を確認し続けるのが重要です。 どう分解して見る？ 2つ目は「分解して考えること」です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、一つの切り口に満足せず、層別、変数、プロセスなどの様々な角度から分けて考えることが必要です。データを分析するときも、自分で手を動かすことを大切にしています。 どんな深堀りが有効？ また、商品コンセプトに対してポジティブに深堀りする力を、議論の場で活用したいと考えています。これまでは答えが出れば良しとしていましたが、自分の考え方が正しいのか逐一確認し、考え方や分析の手数を増やすことで、スムーズなコミュニケーションを図りたいと思います。そのためにも、フレームワークを活用していきたいです。 自分はどう考える？ 普段から自分がどう考えているかを意識し続け、自分の考えが正しいのかを常に確認する。また、考え方や分析の手数を増やしていくために、フレームワークを活用し、円滑なコミュニケーションを実現することを心がけていきます。

仮説検証の重要性とは？ 改めて仮説を立てること、そしてそれを検証することの重要性を学びました。ビジネスには正解がない場合が多いですが、その状況に応じた最適な答えを出す必要があります。そのためには、良い仮説を立て、データを収集し、それを素早く検証するサイクルを回すことが極めて重要です。このサイクルを通じて問題や施策を導き出すことを再認識しました。 フレームワークはどう活用すべき？ また、仮説を立てる際にはフレームワークを活用すること、その仮説を検証するためには適切な指標を選び、収集したデータが反論を排除するための情報にまで踏み込めているかどうかを確認することも新たな気づきでした。これまでの経験を振り返ってみると、「仮説～検証」については何となく同じようなことをしてきましたが、仮説が網羅的でなかったり、検証が不十分だったりしました。今後は意識してこれを実行していきたいと思います。 未然防止に役立つ学びとは？ 安全衛生活動（事故未然防止活動）にもこの学びを活用します。例えば、ヒヤリハットが年に１回発生している工場と全く発生していない工場では、現状は表面的な差異を見つけて、適当な仮説を立てて施策に結びつけようとしていました。しかし、これからはもっと網羅的に問題を分析し、適切な打ち手に繋げていきたいと思います。 ヒヤリハットの原因を追究するには？ まず、そのヒヤリハットが「不安全行動」や「不安全状態」のどちらから発生しているのか、「４Ｍ」のどれに起因しているのかなど、問題の発生要素を網羅的に仮説立てします。それが本当にそうであるのか、データやヒヤリングを通して検証していきます。

なぜ自己反省が大切？ クリティカルシンキングの本質は、他者や提案を否定することではなく、自分自身の思考プロセスを客観的に振り返ることにあります。たとえば、「なぜ私はこの選択肢を良いと判断したのか」「どのような経験や価値観がこの結論に影響しているのか」といった自問を通じて、自身の思考の偏りや前提に気づくことが重要です。また、「自分の考えが絶対に正しい」という固定観念を避け、他者の異なる視点や経験から謙虚に学ぶ姿勢も求められます。チームメンバーや関係者との対話を通じて、自分が気づかなかった新たな視点を積極的に取り入れることで、より深い理解と柔軟な思考を育むことが可能になります。 どうして質問が大事？ クライアントワークで先方とコミュニケーションを取る際にも、相手の言葉をそのまま受け入れるのではなく、「なぜ必要なのか？」といった疑問を深堀りすることを心がけています。実際の会話では、「その機能が必要な理由は何ですか？」「それによってどのような効果を期待されていますか？」といった質問を通じて、目的や背景を掘り下げ、より深い理解を得ることを意識しています。 なぜ市場を選ぶ？ 新規事業の戦略を練る際も同様に、市場調査とターゲット層の明確化を行い、「なぜこの市場なのか」「なぜこのタイミングなのか」という視点で検証を重ねます。分析業務のレポート作成においては、単なるデータの羅列ではなく、「なぜこの結果になったのか」「どのような施策が有効か」といった要素まで考慮し、具体的なアクションにつながる提案を含めます。これにより、情報がより具体的で理解しやすくなり、実用的な価値を提供することができます。

数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

仮説の意義はどう捉える？ 仮説の意義と４P・３Cのフレームワークの活用について考察しました。現状や現象を整理し、そこから課題を明示する方法としてフレームワークは有効な手段だと認識しています。しかし、設問では仮説の立て方が問われ、その内容が単に問題点や疑問点の抽出に留まっている点に疑問を感じました。仮説を「ある論点に対する仮の答え」もしくは「分からない事柄に対する仮の答え」と定義するならば、現状の把握とその先の打ち手を考察する過程で生じるのではないかと思います。このため、ビジネス上の意味合いに限定して用いるほうが適切であり、安易に「検証」という言葉を使わないほうが良いと考えました。こうした疑問を通じて、仮説とフレームワークの使い分けが整理できたと感じます。 ４P・３Cの整理法はどうなる？ また、事業計画や事業分析において、４Pや３Cというフレームワークで物事を整理する手法は非常に重要です。思いつきで捉えるのではなく、フレームワークに沿って取りこぼしのない視点で分析することで、発見された課題や問題点が具体的になり、改善策を立案するための基盤となります。さらに、第三者に内容を伝える際にも、論理的に整理された情報は理解しやすく伝わります。 正しい検証はどう進む？ 実際の取り組みでは、４Pや３Cのフレームワークを活用した上で、問題点に対して「〇〇ならば▼▼である」という形式で仮説を立て、その上でデータ分析により課題の抽出ができるかを検討しています。これは、問題を具体的なエビデンスをもって示すためのプロセスであり、その後の打ち手の考察へと順序立てて進めることが重要だと感じました。

仮説とは何か？ 仮説とは、論点に対する一時的な答えを意味します。仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の可能性を検討することが重要です。フレームワークを活用して、どの指標を基準に、何と比較するか、またそのためにどのようなデータを集計し、どのように見せるかを考える必要があります。 データはどう取る？ また、着目する指標や比較対象のデータを収集する際には、「誰に、どのように聴くのか」という点が大切です。都合の良いデータだけに頼ると、誤った仮説を前提にしてしまうリスクがあります。他の可能性を十分に考慮することで、不要な仮説を排除し、より正確な情報に基づいた議論につなげることができます。 議論はどう進む？ 日常の業務においても、仮説をもとに論点を提示し、議論を重ねる場面が多いです。これまで経験や肌感覚から決め打ちしていた仮説も、複数の視点で検討することで、より網羅的かつ具体的な検証が可能になります。仮説を裏付けるデータの示し方や、どのように比較し、提示するかという方法も試行錯誤の対象です。 人事事例はどう見る？ 人事領域の取り組みとしては、スタッフが出会い採用内定、入社からその後の活躍、さらには休職や退職に至るまでのジャーニーマップを構築した事例が挙げられます。まずこれまでの経験や収集できるデータをもとにストーリーとしてのジャーニーを描き出し、その後、ヒアリングや不足しているデータの補完によって仮説を検証・肉付けしていくという方法です。このとき、現状の仮説が網羅的かどうか、また他の切り口がないかを再確認し、データの取り方や示し方を見直すことが大切です。

データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

伝えたい内容は？ メッセージを意識したグラフ選びの重要性を強く感じています。グラフ作成が目的ではなく、伝えたいメッセージを正確に届けることが本質です。誤ったグラフ選びは、情報の読み取りを難しくし、本来伝えたい内容が伝わらなくなる恐れがあります。また、メッセージは色使いやアイコン、文字フォントなどの要素によって受け手に与える印象が変わるため、これらの工夫も大切です。 データの本質は？ データを扱う業務においては、示唆や事実の取り扱いが鍵となりますが、何よりも大切なのは、適切なメッセージを抽出することです。事業で本当に伝えるべき内容をデータから見出し、わかりやすいグラフや表現で正確に伝えることを心がけています。データはあくまでメッセージ伝達のための手段であるため、無理に装飾したり加工したりするのではなく、本質となるメッセージをしっかり押さえることが必要です。 受け手は誰？ また、伝えたいメッセージは、受け取り手ごとに考えるべきです。事業や状況を踏まえ、緊急度や重要度を加味して絞り込むことで、ビジネスに必要な情報が確実に伝わるようにすることが求められます。何が言いたいのかわからないという状況を避けるため、伝えたいメッセージとの整合性を意識した表現力を磨いていきたいと考えています。 構造化で進化？ さらに、現在のChatGPTは文章の構造化や整理に大いに役立っています。ワークのプロセスを通してPDCAサイクルを回す中で活用し、その結果を同僚とのディスカッションを通じてさらに改善し、アウトプットの精度を高めていきたいと思います。