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分析 ✕ 視点

に関する学び

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新たに学んだ加重平均とは？ 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています（会社的に求められていない）。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

仮説思考はなぜ必要？ 仮説思考の大切さを改めて実感しました。日々得られるファクトに対して「なぜ？」や「どうすれば良いか？」と疑問を持つ中で、あらかじめ仮説を設定することで業務上の疑問点や関心事に対し、より具体的なアプローチが可能となり、結果として業務の精度が上がると感じました。 データの活かし方は？ また、データ収集においても、ただ数多くの情報を集めるのではなく、データの特性を十分に理解した上で、絞り込んだ活用を行う必要性を感じました。実績の分析に際しては、例えば「この時期だから売上が伸びないのか」や「この季節だから売り上げが良いのか」といった視点で、状況を整理することが有効でした。 記録の意義は？ さらに、手元にあるデータやメモを活用し、気になった点や疑問点を記録しておくことは、仮説の検証や業務改善に直結する重要なプロセスであると感じました。日々その記録を見返しながら自問自答を繰り返すことで、自分なりの解を持ち、分析を重ねる姿勢が身に付いたと思います。

問題解決のための分析方法は？ 状況を正しく把握して行動を判断するためには、問題をより細かく分解し、複数の視点からデータを収集し整理することが重要であると学びました。データをまとめ、仮説を立てた後は、さらに新しいデータを集めてその仮説の真偽を再検討します。このプロセスを通じて、状況を正確に捉えることができると理解しました。 自店舗の分析をどう深める？ 現在、各部門や各商品の販売数、実利益、前年対比、予算、目標設定を行っていますが、これを自店舗のみならず、エリア内の他店舗のトレンドや市場トレンドと照らし合わせています。これまでもこのような分析を無意識に行っていましたが、今回の学びを通じて、それが複数の視点による分解であったことに気付きました。 他店舗の成功事例をどう活用する？ エリア内の他店舗にも連絡を取り、自店舗の特徴を聞き出しています。特定の部門や商品の売上が高い店舗の特徴や取り組みをヒアリングし、それを自店舗にフィードバックすることで売上向上を図っています。

なぜ図やグラフを活用する？ 数値だけで判断するのではなく、図やグラフを用いて分析することで、全体を把握しやすくなることを再確認しました。個々の切り口で分析を行っても、複合的なアプローチをすることで新たな要因が見えてくる可能性があり、その難しさも実感しました。 仮説検証の重要性とは？ ITを利用・提供・提案する企業として、BIツールを使って定型的なグラフでドリルダウンし、詳細に分析することはよくあります。しかし、今回の学習を通じて、定型的な分析にとどまらず、様々な視点で仮説を立てて検証することで、表面には見えない部分を捉える重要性を考えるきっかけになりました。 本質を追求するためには？ 今後も、分析ツールを用いた提案は続くと思われますが、単に目に見える形にするだけでなく、本質的な原因を追求するために、自分自身や顧客が仮説を検証しやすい環境やツールの整備が求められると感じています。そのためには、MECEなどを意識してデータを整理整頓することが重要だと考えています。

計算方法はどう違う？ 他者による分析データでは幾何平均や標準偏差に触れる機会はありましたが、以前は計算式に苦手意識を感じていました。今回、単純平均や加重平均と併せて用いることで、データのばらつきや分布が視覚的に理解しやすいことを実感しました。また、分析結果同士の比較において要素が細分化され、読み解く幅が広がることも理解できました。普段目にするデータの背後には巧妙な仕組みが潜んでいることを再確認し、背景にある意図をより慎重に読み取ろうという意識が芽生えました。 部署ごとの傾向は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みでは、アンケート結果が全社的にポジティブな回答に偏る傾向が見受けられました。しかしながら、ネガティブな回答は特定の部署に偏っている可能性もあります。回答者の部署や性別などの属性に注目することで、異なる視点からの分析が可能になると感じました。こうした多角的な検証を通じ、部署ごとの業務特性やジェンダーバイアスなどの要因が明らかになることが期待されます。

全体像を捉える重要性は？ まずは全体像を捉えることが重要です。様々な視点から分解することで解像度が上がり、具体的な問題や、これまで気付かなかった問題にも気付けるようになります。このため、入ってくる情報に対して適切なフィルターを掛けて受信することが求められます。 問題解決のために何を心がける？ 直面する問題に対して、まず全体像を知ることを心掛けたいと思います。その後、どのプロセスに課題や問題があるのかを分析していきます。この手法は、業務フローで全体を見える化し、どの工程でエラーが起きているのかを確認するのに適しています。頭の中でも自然にそれを描き、実践していきたいと考えています。 効率化のためにはどんな工夫が必要？ 上記の通り、頭の中で全体像を想い描けるように、常に心がけることが重要です。その癖をつけるために、まずは紙などに書き出して頭の中を整理するように取り組んでみたいと思います。様々な業務の効率化を追求するために、MECEを活用していきたいと考えています。

売上不振、原因は？ 売上が伸び悩むという大きな課題に直面した際、まずは状況を分解して解像度を上げ、どこにアプローチすべきかを見極めることが重要です。こうした問いかけを通じ、イシューを明確にしていきます。 切り口はどう選ぶ？ 状況の分解にはMECEの手法を採用しています。どの切り口で分解するかによって状況の捉え方は大きく変わるため、切り口は非常に重要です。現状では、層別分解、変数分解、プロセス分解、さらにはwhen・who・howといった複数の視点からアプローチし、最適な切り口を探るよう努めています。 数字管理はどう？ また、業績目標として売上などの数字が設定され、その結果で評価される一方で、これまで十分に数字の分析が行われていなかった点に気付きました。分析を試みると、必要な基礎データが十分に蓄積されていないことも明らかになりました。今後は、今年度の結果を詳細に分析し、管理や収集が不十分な数字については、確実に取得できる施策を検討していきたいと考えています。

仮説はどう広げる？ 何も無いところから仮説を立てるのは難しいため、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、仮説の幅を広げることができます。例えば、3Cでは市場分析、競合分析、自社分析の視点から検討し、4Pでは製品、価格、流通、プロモーションの各要素に注目します。 提案はどう整理する？ 得意先へのマーケティング施策の提案においては、これらのフレームワークに沿って仮説を整理することが重要です。得意先からのヒアリング内容も3Cや4Pの枠組みに落とし込みながら分析することで、より論理的かつ具体的な提案が可能となります。また、机上の空論にならないよう、仮説の根拠を明確にし、確実な情報に基づいて絞り込んでいくプロセスが求められます。 客観性はどう測る？ 一方で、どうしても仮説が自分の思い込みに左右される場合は、客観的なデータに基づいて検証することが効果的です。信頼性のある資料や第三者の意見を取り入れながら、自己の偏りを減らし、仮説の精度を高める努力が必要です。

数字の裏を見る？ 数字をただ眺めるだけでなく、何を調べたいのか、どの点が重要かを事前に考える習慣が身についたと感じています。事前にどのようなデータが必要か、どんな情報がありそうかを予測し、仮説を立てることの大切さを、実際の分析を通じて実感できました。 売上の謎は？ また、売上の上昇や下降といった大枠だけを把握した後、次のステップとして自ら仮説を立て、複数のデータを組み合わせて検証する練習にも取り組んでいます。データ分析専門のチームが示す資料をそのまま受け入れるのではなく、自己の視点でデータを比較検討することに注力しています。 実践の手順は？ 具体的には、以下の手順で実践しています： ①　週明けに発表される週次予約情報や売上実績を前週と比較し、自分なりの考察を深める。 ②　得たデータを企画書に盛り込み、提出する。 ③　これらの実践にあたり、必要なデータの提供をデータ分析チームに依頼してみる。 これらの取り組みを通じ、分析力の向上を実感できています。

分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

外部環境への気づきは？ 6週間の講座を通じて、これまで自分が所属していた業界のみに注目していたことに気づき、外部環境にも目を向ける重要性を学びました。マンネリ化した視点から脱却し、広い視野で世の中を俯瞰することで、変化の激しい時代に柔軟に対応する必要性を実感しました。 未来をどう描く？ 特に、VUCA時代においては常に変化に敏感であるべきであり、不確実性が高い環境下では、複数の未来を見据えたシナリオプランニングが有用であると感じました。また、マクロ環境の変化を整理するためのPEST分析の活用も、事業環境の理解に大いに役立つと考えています。 実践で何を活かす？ 今後は、マーケティングをはじめとする業務において、従来の業界知識に加えて新たな環境への情報整理に、これらのフレームワークを積極的に活用していこうと思います。また、表面的な対応にとどまらず、状況を中長期的な視点で分析し、根拠に基づいた判断を行いながら、チームマネジメントにも活かしていく所存です。

価値の本質を問う？ 企業にとっての「提供価値」を理解するためには、まず数値に頼る前にその本質を深く掘り下げる必要があると学びました。企業が提供したい価値を正確に把握し、それと見出した数値との間に乖離がないかを意識することが、戦略の策定や企業分析において極めて重要だと感じています。 原点を再確認？ 特に自社の場合、日常の業務に追われるあまり、近視眼的な視点に陥りがちで、本来の提供価値や強みを十分に考察できていなかったと痛感しました。この気づきは、現在の業務に直結するものであり、原点に立ち返って見直しを進める良い機会となると捉えています。 未来戦略はどう？ 今後は、自社の提供価値を改めて捉え直すとともに、複数の事業がそれぞれ持つ特徴を正確に把握しつつ、全体としての強みを明確にしていくつもりです。さらに、財務や営業、人事などの定量情報に加え、パーパスやESG経営といった定性情報も踏まえ、より包括的な視点で企業の価値を見極めていきたいと考えています。