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データ ✕ 背景

に関する学び

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学びを再確認するには？ 今週は振り返りの時間でした。 ■講座を通して学んだこと 情報を疑問視し、分析し、論理的に評価することで、信頼性を見極め、正しい判断を行うことが可能になるということを改めて学びました。 考え方を研ぎ澄ますには？ ■常に頭においておき、反復練習すること 人は「自分が考えやすい方向に考えてしまう」傾向があります。そのため、思考が偏らないよう、本当にそれでいいのかを自問自答し続ける訓練が必要です。本質に迫るために「なぜ」を繰り返し、問題の根幹に到達することが重要です。 問題解決にはまず「イシューを特定する」ことが必要です。それから「問いを残し」意識し続け、「問いを共有する」ことで組織全体に浸透させます。また、信頼できるデータや根拠を用意し、論理に一貫性を持たせることが求められます。そして、異なる視点や意見を考慮してバランスを保ち、感情に流されず冷静に判断することが重要です。背景や文脈を理解し、公正で倫理的な判断を心がけることも必要です。 プロジェクトに活かすには？ ■実際のプロジェクトでの適用 システム導入プロジェクトでは、毎回のワークショップでベンダーの提案について議論します。この際、ベンダーの資料を読み解き、疑問点や言葉の定義の違い、目線が合っているかの確認を行います。前提条件の確認や、トリガーとなった事実の裏にある本質を見極めることは重要です。結論を出すに当たっては、軽率な判断を避けるべきです。 自身が運営するプロジェクトでも、本質的な目的を見据えた方向性を決定し、その目的に基づいた運営内容を構想します。対象となる役員や経営層、一般社員などに応じて適したスライドの作成や見せ方、言葉の選び方に工夫を凝らします。メッセージを明確にし、ピラミッドストラクチャーで根拠を整理することで、スライドの内容が大きく変わります。慣れるまでには時間がかかりますが、毎回対象ごとにピラミッドストラクチャーを作成することが重要です。

顧客中心の真意は？ デザイン思考の根本は「どこまでも顧客に関わろうとする人間中心」であることを理解しました。その特性から、仮説検証や分析に偏ったアプローチと比べると、ビジネスシーンでは特定の顧客に限定されたサービスや商品に偏りがちになるのではないかという懸念もあります。しかし、市場環境を考えると、初めから万人ウケするものを作るのはほぼ不可能であり、結果として「当たり障りのない、誰にもハマらないもの」に陥ってしまう恐れがあります。データや数値だけでは本当に解決すべき課題にたどり着くことはできず、市場拡大の基本としてアーリーアダプターを捉えることが重要だと考えています。 本質課題は何か？ このような背景から、ヒット商品やヒットサービスを生み出すためには、まず具体的なペルソナを設定し、相手を深く知り、共感することから顧客の本質課題を発掘する必要があると考えました。さらに、課題解決に向けた柔軟な発想へとつなげられるのではないかという見方を得ました。 どこで成長する？ この講座を通しては、①顧客の本質課題を引き出す手法、②相手への共感とその伝え方、③プロダクトの具体化に向けたビジュアル化の手法という3点を重点的に学んでいきたいと思っています。担当している商品の拡販戦略を検討する際には、顧客課題をより深く理解し、それをメッセージ作りに反映させること、そして顧客に寄り添い共感を伝えるコミュニケーションを心掛けたいと考えています。「当たり障りない」から脱却し、具体的なペルソナを通じて本質課題を引き出すことを目指します。 直近の実践は如何に？ また、学んだスキルやフレームワークは、現状担当している社内研修の企画にも積極的に取り入れ、実践していく予定です。直近では顧客ヒアリングの機会があるため、講座で学んだことをすぐに生かし、次年度の実行計画策定の際にもデザイン思考のアプローチを意識して活用していきたいと思います。

誰のために取り組む？ 社内でデータ活用推進を担当する中、どのような人に、どのような目的でコンテンツを活用してもらいたいかを考える必要性を改めて実感しました。今回、デザイン思考における課題定義を学ぶ中で、まず「誰のための取り組みか」を明確にする重要性を再認識しました。各部署で業務状況や意識が異なることを踏まえ、ヒアリング内容に加え、「もしこの人が○○だったら」という仮説的な視点を取り入れてペルソナを作成することで、対象者の背景や課題、感情に寄り添った検討が可能になりました。その結果、リアルな声だけに捉われず、幅広い視点から課題を捉える仕組みづくりの基盤ができたと感じています。 解決策に頼りすぎ？ 今回の振り返りを通じて、解決策ありきで考えないことの大切さを強く感じました。業務の中で、つい「このダッシュボードを作れば良い」「この機能を入れれば便利になる」といった解決策から考えがちですが、本当に解決すべき課題は、ユーザー自身も言語化できていない無意識の困りごとである可能性が高いと気づきました。そのため、なぜその現象が起きるのか、背景にはどんな要因があるのかと問い続ける姿勢が、持続的な価値提供につながると実感しています。 本質的な課題の見極め？ また、課題定義においては、共感フェーズで得た具体的なエピソードや感情を丁寧に読み解くことが非常に重要だと学びました。単に「この人はこう言っていた」という事実を受け止めるだけでなく、「なぜ自分がそこに共感したのか」「その言葉の裏にある背景や価値観は何か」と考えることで、深い理解につながります。さらに、課題を抽象化して定義する際には、まず具体的な現象を十分に観察・収集し、そこから意味を引き出すことが大切だと感じました。抽象化は便利な反面、現実との乖離に陥るリスクがあるため、具体から出発し共感を手がかりに本質的な課題を見極める力を今後も養っていきたいと思います。

データ分析はどう見る？ 今週はデータ分析の基本的なアプローチについて学びました。データを評価する際は、まず「データの中心がどこに位置しているか」を示す代表値と、「データがどのように散らばっているか」を示す散らばりの2つの視点が大切であることを実感しました。代表値としては、単純平均のほか、重みを考慮した加重平均、推移を捉えるための幾何平均、極端な値の影響を排除する中央値などがあると理解しました。また、散らばりの具体的な指標として標準偏差を学び、データが平均からどの程度離れて散らばっているかを数値で評価できることが分かりました。 現場での活用方法は？ これらの知識は、実際の現場での作業時間、コスト管理、安全管理などに役立つと感じました。例えば、複数の現場における作業時間の平均を求める際、単純平均だけでなく、現場ごとの規模に応じた重みをつけた加重平均を用いることで、より実態に即した傾向を把握できると考えます。また、標準偏差を利用することで、同じ作業工程でも現場ごとのバラつきを数値で示し、ばらつきが大きい工程には重点的な対策が必要であると判断しやすくなります。数字の羅列だけでなく、背景や偏りを理解しながらデータを多面的に捉える習慣の重要性を再認識しました。 次のステップは何？ 今後は、各現場における作業時間や工程進捗、コストなどのデータを収集し、単純平均だけでなく加重平均や標準偏差も併せて算出することから始めます。特に、同じ工程内で標準偏差が大きい場合は、どの現場で大きなばらつきが見られるのかを明らかにし、その現場の状況や原因を直接確認することで、関係者と改善策を議論します。また、社内報告でも単なる平均値だけでなく、ばらつきや偏りをグラフなどで視覚的に示すことで、現場間の違いや課題を分かりやすく伝える資料作りに努めていきたいと思います。

思考の前提は何？ 「自他の思考のクセがある」という前提で物事を考える大切さに気づかされました。誰が正しい、何が正しいという考え方ではなく、どの立場や背景、軸で考えたときにその結論が成り立つのかを整理するプロセスが重視されると理解しました。また、クリティカルシンキングは単なる批判的思考にとどまらず、他者への想像力や思いやりが含まれる点に、新たな視点を得た気がします。 忙しい中で可能？ 業務において講義で学んだ考え方を活用したいと考えていますが、実際には忙しさに追われ、新しい思考法を試す余裕がなかなか持てないという現実があります。しかし改めて考えると、問題は既存の考え方に固執することではなく、クリティカルシンキングを実践する環境が整っていない点にあるのではないかと感じました。そこで、前提を疑う視点を活かし業務プロセスを見直すことで、より良い思考法を実践するための時間と環境を確保していきたいと思います。 企画で前提を疑う？ 企画や新規プロジェクトの立案では、社内外の成功事例や市場のトレンドをそのまま受け入れると、本質を見誤るリスクがあります。単に表面的な成功パターンを模倣するのではなく、成功の背景や条件、つまりどのような前提からその結論が導かれたのかを批判的に検証することが重要だと感じました。 市場情報は何を見抜く？ また、市場調査や施策の検証においては、利用する既存データが調査者や分析者の意図を含んでいる場合があるため、情報の出典や意図、背景を確認し、客観的な評価を行う必要性を強く実感しました。さらに、新たなメンバーやチームとの連携シーンでは、互いに異なる前提や価値観を持つことを意識し、自己紹介の段階で譲れない価値観や得意な仕事の進め方などを共有することで、認識齟齬を防ぐ工夫が大事だと考えています。

仮説はなぜ重要？ データ分析は、ただ数字を羅列するだけではなく、自分なりの仮説を立て、その仮説を検証するための手段であると再認識しました。数字を見てもただの数字遊びになってしまうため、最初に明確な仮説を設定し、その仮説に基づいて分析を進めることが大切だと感じています。 過去比較はどう読み解く？ また、分析においては過去のデータとの比較が非常に重要です。たとえば、あるプロダクトの売れ行きが明確な季節変動を示している場合、過去の同時期や前年のデータと比較することで、その背景にある傾向に気づくことが可能になります。このような比較を通じて、何が影響しているのかを客観的に把握する意義を実感しました。 利用状況はどう見極め？ 自社プロダクトの販売実績や機能の利用状況の可視化にも、こうしたデータ分析の手法を取り入れています。毎月、売れ行きや利用状況を分析し自分なりの考察をまとめていますが、最近は単調になりがちで、より深い洞察が求められていると感じています。たとえば、「なぜ売れているのか、なぜ売れていないのか」、「なぜ機能が使われているのか、使われていないのか」といった真因を把握するために、属性や業界別の利用状況・売上トレンドを過去データと比較して分析できるスキルを身に着けていきたいと思います。 仮説検証で何が変わる？ さらに、データ分析を行う際は、まず自分なりの仮説を必ず設定することが基本です。たとえば、ある規模以上のお客様では機能利用率が高いが、規模が小さいお客様では逆の傾向があるといった仮説を最初に立てることで、その後の検証や分析がスムーズに進み、より多くの気づきを得ることができると考えています。これまで学んだ分析スキルを活用し、今後も実践的に取り組んでいきたいと思います。

データ分析の意味は？ データ分析とは、目の前にある数値だけを見るのではなく、比較を通して全体像を把握する作業です。見えていない情報にも仮説を立て、その仮説を検証していくことが重要だと感じました。また、分析対象の情報が本当に分析に適しているか、すなわち同じ条件で比較ができるかどうかを考える必要があると再認識しました。 従業員調査の見方は？ 従業員サーベイの結果を集計・分析する際には、勤続年数や部署ごとの違いなど、比較するための項目を設定し、その項目ごとの数値の違いを検証する手法が有効だと思いました。過去と現在のデータをグラフで比較すると、経営陣にも伝わりやすい形で分析結果を示すことができると確信しています。今後の学びを通じ、より良い分析手法を身につけたいと考えています。 評価の背景を読む？ また、評価の集計においても、単に数値を合算するだけでなく、個々の数値を詳細に分析することで、評価の変動に対する背景（仕事の内容や健康状態など）を把握し、人事としての原因究明に役立てられると思いました。 導入検討時の比較は？ さらに、物品やシステムの導入検討時も、購入したい対象の販売元のデータだけに依存せず、導入の目的や他の製品との比較を行うことが重要だと感じました。例えば、現状のシステムから変更する際、どの点で改善が期待できるのかを明確にすることが求められます。 条件判断の極意は？ 最後に、同じ条件での比較という考え方についてはなんとなく理解できましたが、本当に同じ条件なのかをどう判断するかという具体的なコツについては、まだ疑問が残ります。データ分析初心者として、わからない点が多い中で、皆さんと一緒に学びながらより深い気づきを得られればと思っています。

何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

分析手法とは何か？ 分析とは比較を通じて行われ、仮説を立てた後にデータを収集・加工することで得られる気付きが重要なプロセスです。定量分析の視点としては、インパクトの大きさ、ギャップ（差異）、トレンド（変化）やばらつき（分布）、パターン（法則）を考えることが重要です。データの代表値として単純平均、加重平均、幾何平均などを使い、ばらつきを見るためには標準偏差をとらえる方法が有効であることが分かりました。また、データを扱う際には、加工してビジュアル化することで一目で理解できるグラフを作成することも重要なプロセスです。 データの特異点をどう見つける？ データ分析ではまず平均値を考えがちですが、データの散らばりから特異点を見つけることも重要だと分かりました。そのため、業務（調査系）で平均値のデータを参照する際は、背景に注意し、表面上の見栄えに騙されないよう気を付けたいと思います。また、実証実験で扱うデータについても、属性ごとのデータを無作為に取って平均値を出すのではなく、何と比較するのかを念頭に置き、そのデータで何を伝えたいのかを考慮してデータ分析の設計を進めたいです。今週のGailで学んだように、グラフには特性があり、自分の伝えたいデータをどのようなグラフを使って表現するかを慎重に検討することが重要です。 幾何平均やグラフをどう活用する？ 今回学んだ幾何平均は耳慣れない単語だったので、自分でもう少し調べてみたいと思います。また、エクセルなどでよく使うグラフごとの特性について詳しく調べ、どんな場面でそのグラフを使用すべきかを理解できるようにしたいです。今回の学びを定着させるために、実証実験でデータ取得を検討しているメンバーに共有する予定です。

財務三表の意味は？ アカウンティングについての学びでは、財務三表は単なるデータの集合ではなく、それを用いて企業の業績を説明するためのツールであることを理解しました。これにより、以前は苦手と感じていた財務面について、シンプルに捉えられるようになりました。私の中には、財務三表を完璧に理解しなければならないという先入観がありましたが、実際にはその構造を理解することで、未解決の問題は調べて対応できるという考えに変わりました。また、アカウンティングは専門家だけが扱うものだと思っていましたが、さまざまな立場の人が財務状況を説明し、理解できるための汎用性のあるものという印象に変わりました。 月次報告の意義は？ 月次報告については、報告者の視点や議論の適正さを考慮し、違和感があれば具体的な確認を心がけています。月次報告と年間目標の関連性を意識しつつ、現状をアカウンティングの言葉で説明できるように努めています。また、自社の財務三表の特徴を把握することで、企業体質の理解にも役立てています。１年単位に留まらず、さらに３年、５年単位で会社業績を追いかけられるようになりたいと思っています。 分析の視点は？ さらに、月次報告に対しては、事業における価値提供の方法や資産活用結果という観点から、財務として意義のある分析や説明がなされているのかを常に疑問として持つ視点も大切です。財務三表やその元になるデータへの見方や解釈は、立場によって変わることを理解し、他者の意見や背景を積極的に探るよう心がけています。中長期的な財務目標に到達するための準備や課題についても、アカウンティングの視点で検討し、自社及び他社の決算報告書を読み、自分なりの解釈を築いていきたいです。

データは何を伝える？ 表やグラフを用いてデータを可視化すると、数字そのものだけでは見えなかった切り口が浮かび上がり、新たな示唆を得ることができると感じました。単なる数値比較だけでなく、比率の違いを明確に示すことで、より深い理解につながります。 年齢の背景はどう？ また、年齢などの属性を分解する際は、機械的な年代区分に頼らず、その背景や特性を考慮することが重要だと改めて実感しました。単一の切り口に固執せず、同じ年齢層内でも別の観点から分析する工夫が求められると感じます。 切り口の秘訣は？ 切り口を設定する際は、When/Where/Howといった観点を取り入れることで、網羅的かつ多角的な分析が可能になります。たとえ一つの切り口で顕著な特徴が見えたとしても、それだけに満足せず、さらなる検証を重ねることが大切です。 提供方法は適切？ 実際に、生命保険のある支払事由発生状況の数値データを、年代別や発生時期といった切り口で分解し、営業現場に提示した経験があります。しかし、この講義を聞いて、その提供方法が目的に十分沿っていたのか、またはもっと細かく分解する余地があったのかと自問する機会となりました。今後は、まず自分なりに目的を明確にした上で、When/Where/Howの観点から再度切り口を検討したいと考えています。 新たな切り口は？ せっかく取得したQ2のデータを活用し、まずはどのような切り口が設定できるのか、単純な年代別ではなく異なる観点からの分解が可能かどうかを試してみようと思います。そして、ある程度データを分解した後は、とにかく可視化に努め、動きながら検証を進めることの重要性を再認識しました。

共感はどう活かす？ デザイン思考の5ステップを学ぶことで、全体の流れが体系的に理解できました。特に「共感」と「問題定義」の重要性が印象に残り、表面的な言葉だけでなく相手の背景や感情をくみ取って本質的な課題に迫るアプローチを再認識することができました。日々の業務において、現場の方の話を丁寧に聞く大切さを改めて実感する良い機会となりました。また、プロトタイプやテストを通じて改善を図る考え方も、提案活動に活かせると感じています。 現場の実感は何？ 私の業務では、社内の各部門で発生する業務課題や非効率な業務フローのヒアリングを行い、データやデジタルの力を活用して改善提案をしています。今回の学びで得た「共感」「問題定義」「発想」「試作」「検証」の流れは、実際の現場支援プロセスに即していると感じました。特に、現場の方が本当に困っている点を深掘りする「共感」と、課題を的確に把握し整理する「問題定義」のステップは、今後のヒアリングや提案活動において意識していきたいポイントです。自分の仕事をより意味のあるものへと昇華させるヒントを得ることができました。 未来の改善はどう？ 今後のヒアリング業務では、相手の状況や感情に寄り添い「共感」をしっかりと行い、話の中に潜むニーズや課題の背景を深く理解することを意識します。そして、「問題定義」の段階で課題を整理し、関係者と共通認識を持つことに注力します。必要に応じて、可視化やプロトタイプのアイディア出しも行い、改善の方向性を早期に示す工夫を取り入れます。小さな実践でも「試してみる」「やってみる」姿勢を大切にし、相手と共に課題を乗り越えていくパートナーとして活動していくことが今後の目標です。