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定量

に関する学び

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問題解決の第一歩はどこ？ 問題解決の4つのプロセスを学びました。起きたことをwhat・where・why・howに分けて考えると、普段ではwhereやwhyについては何となく意識しているものの、その「何となく」から思いつきでhowに至ってしまうことが多いと感じました。whatについてはほとんど考えられていないように思います。また、現状とあるべき姿のギャップを言葉にしようとしても、うまく出てこないことに気づかされました。これは自分がいかに漠然とした考えで問題に向き合っていたかの証拠だと感じました。 定量的分析を習慣化すべき？ 目の前のことに一喜一憂せず、日々の問題には定量的な分析を行うことを習慣づけたいと思います。たとえば、キャンペーンの商品分析やチームメンバーの業務量の適正化なども、定量的に分解して考えると有効です。私たちの基本業務である当事者トラブルの解決にも、この方法が応用できるかもしれません。 ギャップをどう埋める？ 最初に取り組むべきは、現状とあるべき姿、またはありたい姿が個々人で漠然としてまとまっていない点の改善です。そのギャップを埋めることが大切です。問題解決の話し合いの場ではまずwhatを意識し、周囲との合意を図ることが重要です。ここを丁寧に行った後に、物事の分解・整理を学んだ通りに進めていきたいと思います。

目的設定は正しい？ データ分析は、単に比較するだけではなく、まず目的を明確にし、自分なりに仮説を立てるところから始まります。仮説に基づいて分析作業を進め、その結果から具体的な示唆を得る一連の流れを意識することが重要です。 比較条件は合ってる？ また、比較対象とする対象の条件を揃えることが不可欠です。この前提が誤っていると、適切な分析が行えなくなるため、比較対象に問題がないかどうかも注意深く判断する必要があります。 採用現場でどう役立つ？ 採用活動の現場では、以下のような場面でデータ分析が役立つと考えています。まず、エージェントや媒体の成果を基にした母集団の形成。次に、面接の実施率や内定承諾率など、候補者起因の歩留まり改善。そして自社の採用活動全体のパフォーマンス管理や改善点の発見、さらには新たなサービス導入の検討時にも活用できるでしょう。 集計方法に再考は？ 現状、応募数や内定数など各選考フェーズでの実数や展開率の集計は行っていますが、そのデータの取り方が最適かどうか、また他により良い集計方法がないか再検討する余地があると感じています。さらに、定量的な成果を示すことで、他部門への説得材料とする狙いもあり、現状の課題、例えば選考のリードタイムの短縮などについて具体的に提示し、改善に向けた会議を進めていきたいと考えています。

どの方法で解決？ 問題解決には大きく2つのアプローチがあると感じています。1つは、あるべき姿と現状のギャップを埋め、正しい状況に戻すための方法です。もう1つは、未来に向けたありたい姿と現状のギャップを解消し、望む状態に到達するための方法です。どちらの場合も、目指す状態と現状を定量的に示すことが非常に重要です。 分析手法は何？ そのため、ロジックツリーやMECEといった分析手法が有効だと考えています。これらのツールを使うことで、問題やデータを細かく分解し、整理された形で把握することが可能になります。 顧客データ整理はどう進む？ 具体的には、現在保有している顧客データに含まれる情報を、国や契約の条件などの観点から整理する必要があります。これまで「顧客データ」とひとまとめにされていた部分を、ロジックツリーを用いて項目ごとに分解し、各顧客についてどのような情報が含まれているのかを明確にすることが求められます。また、業務における理想の状態と現状のギャップについても、数値などの定量的な指標を用いて示すことが大切だと感じました。 手法活用の可能性は？ このように、定量的な情報の整理と、体系的な分析手法の活用が、問題解決を実現する上で不可欠であると再認識しました。今後も、これらの手法を業務の改善に積極的に取り入れていきたいと思います。

事実と推計の評価は？ 取捨選択を考える際は、多角的に評価することが重要であり、それに対する重みづけも大切です。評価を行う際には、実際の事実を集めることが最も効果的ですが、信頼できる推計を利用することも有効な手段です。経験を積むことで、適切な生産性の判断ができるようになりたいと考えています。また、定量的な視点に限定されず、経緯など定性的な視点からの補足も有効です。捨てるためには、事前の準備が重要であると感じました。最終的には「判断」であり、学びをいかに使いこなすかは自分次第です。 不要業務の見極めは？ 我々の組織においては、「やらなくていいこと」はあまり多くないと気付かされました。つまり、IT部門が行わず他部署や社外に引き渡すことが「やらなくていいこと」に該当すると考えられます。突発案件も含め、必要に応じて業務を放棄するという選択肢を用いて、現場の負荷を一定範囲内でコントロールしたいと思います。 優先順位はどう決める？ 業務の優先順位を評価するために、いくつかの基準を定めることが必要です。まず、現状の業務を重要性、領域、役割などで大まかに層別します。そして、層別したグループごとに評価し、優先順位をつけます。この際、優先度の低いグループについては、廃止やアウトソース、他部署への引き渡しといった方針を立てておくことも考えに入れます。

どう優先順位を決める？ 優先順位の付け方について、日頃から意識はしているものの、実行には至っていないと実感しました。その原因は、感覚的な対応に頼っていたことだと思います。具体的な数値を用いて、定量的に判断できる場合には数値で明確化し、そうでない場合でも様々な観点からどこに注力すべきかを書き出して判断しようと考えました。 社内広報の効果は？ 特に社内広報の実施において、この考え方が役立つと感じています。全ての要望を受け入れるのではなく、自部門の目標に沿っているかを大前提として考え、その情報を求める社員がどのくらいいるのか、公開することでどのような価値が生まれるのかを明確にしながら実施を検討したいと思っています。一方で、メンバーに自発的に取り組ませる仕事を提供することも重要です。受け取る社員の価値と自部門のメンバーの成長を考慮して、実施の判断を行いたいと考えています。 実施基準はどう決める？ 社外だけではなく社内広報に関しても、実施判断のための基準を設けたいと思っています。現在は実施を前提とした記事テンプレートを用意していますが、実際に実施するかどうかの判断は明確にされておらず、都度非論理的に判断してしまっています。実施基準を明確にすることで、メンバーも「なぜこの仕事を捨てるのか」を感情論ではなく理解できるようになると思います。

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。

捨てる選択の価値は？ 捨てる選択が顧客の利便性を向上させる点や、惰性で物事を進めないこと、さらには専門家に任せる判断も時には必要だという視点は、とても印象深かったです。また、定量的な指標だけでなく、数字では表しきれない顧客との関係性などの判断基準も併せ持つことで、より良い「捨てる」選択ができると感じました。さらに、トレードオフが発生する要因として、資源の制約（人・もの・お金）と、相反する性質を持つ要素（例：筋力とスピード）の両面が影響していることに新たな学びを得ました。 数字だけで判断できる？ 一方で、定量的な指標だけで判断が難しい業務においては、組織に与えるインパクトを示す基準（影響を受ける人数、エンゲージメント、理解度など）を設け、時間の制約がある中で優先順位を決める際に活用することが重要だと感じました。たとえば、営業活動では顧客にとっての売上や利益、自社商品のパフォーマンス、そして時間あたりの生産性などを考慮し、何を実施し、何を見送るべきかを判断する手助けとなるでしょう。今年度の業務においても、組織に与える影響度（影響を受ける人数や影響の持続性など）の観点から整理し、雑務的な作業が惰性によるものになっていないか、また新たな取り組みを始める際には既存の何かを削減するという視点も持って活動していきたいと考えています。

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。

お金の視点、どう捉える？ 改めて会社内のさまざまな活動を、お金の動きという視点で捉えるという考え方が新鮮で、とても興味深く感じました。社内のデータやその基になる活動を詳しく調べる中で、実は自分たちの会社についてあまり知られていない部分が多いことに気付かされました。今後は、何事においてもお金の流れという側面を意識して理解を深める習慣をつけたいと思います。 事業部比較はなぜ？ 現在、複数の事業を展開する自社において、事業部別の事業構造や実態を比較把握するプロジェクトに取り組んでいます。このプロジェクトの内容は、改めて自社の活動をお金の動きの観点から理解するという視点と直結していると感じました。特に、私たちの企業は設備投資をあまり必要としない労働集約型であり、人材が最も重要な資産であることから、その活動を金銭面でも検証してみたいと考えています。 活動はどう検証する？ まずは、どのような活動が行われているのかを明確に列挙する必要があります。続いて、それらを体系的に整理し、活動の目的や実態、課題などを明らかにした上で、金銭的な要素も加えていくつもりです。人的資本経営という視点では、誰が誰に対してどのような目的でどんな活動をしているのかをすべて定量化するのは難しいものの、可能な限り数値で表せるよう努めていきたいと思います。

4ステップを理解？ 今週は、問題解決の4ステップ「What（何が問題か？）」「Where（どこに問題があるか？）」「Why（なぜ問題が起きているのか？）」「How（どうするか？）」を学びました。これにより、問題を定量化し、範囲を絞り、原因を分析して具体的な解決策を導くという、論理的な課題整理の手法が実践的に理解できました。 ロジックツリーの効果？ また、ロジックツリーの活用法も学び、問題を「モレなく・ダブリなく（MECE）」分解する方法が、構造的な分類や深掘りにとても役立つと感じました。現場での意思決定や具体的な課題整理に、この手法を応用できる点が印象的でした。 企画立案のコツは？ 企画の立案時には、問題解決の4ステップを活用し、過去と未来の問題に分けて検討することで、理想の状態を明確にし、提案が本質から外れないよう注意することができると実感しました。加えて、アイデア出しの際にロジックツリーを用いることで、問題を細かく整理し、深い考察が可能になる点も大きな学びでした。 実行前に再確認？ 思いついた企画をすぐに実行に移すのではなく、一度立ち止まって問題解決のステップを確認すること、そして企画が進行している段階でも都度、本来あるべき状態と現状のギャップを再確認することの重要性を感じました。

データ整理は安心？ データの切り出し方について、以前は数字が欲しいならこれといった感覚で扱っていたため、具体的に整理する作業が非常に有意義でした。成長率の求め方についても久しぶりに見直し、これまで間違った計算方法を用いていたことに気づけたのは大きな収穫です。 分布分析の効果は？ 定量分析の手法として、代表値と分布に注目し、データをビジュアル化してより理解しやすくする方法を学びました。平均値が外れ値の影響を受けやすいという点に加え、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値や、標準偏差を用いた散らばりの把握、さらにはヒストグラムでばらつきを表現するテクニックが印象に残りました。 データ活用の秘訣は？ また、ECにおける購入者分析や売上、アクセス解析にこの知識を活かせると感じました。特に、複数の商材を取り扱う場合のデータ集計処理について、最終的に求める数値や、それをどのようにビジュアル化すれば良いのかを意識したデータ分析ができるようになりました。 感覚から論拠に？ これまで感覚的に行っていたデータ処理について、なぜその手法を用いるのかを説明できるようになり、自信がつきました。今後は月次のアクセス状況の説明にも、より論拠をもって提案し、販売方針や経営判断に結びつけていければと考えています。

問題の明確化の重要性とは？ 問題解決の４ステップ（What→Where→Why→How）のうち、最初のWhat（問題の明確化）の重要性について学びました。問題の明確化には、ゴールと現状とのギャップを定量的に数字で示すことが大切です。これにより、現状維持でよい部分と強化すべき部分が明確になります。 未来を見据えた戦略とは？ さらに、問題がない場合でも、よりよい結果を目指してテコ入れをする際（例えば単価改定や機能追加など）には、現状の状況判断が重要です。また、「もれなくダブりなく」というMECEの洗い出しも欠かせません。 情報共有を促進する方法は？ 例えば、自社ECサイトの会員数を120％に伸ばしたい場合、ロジックツリーやMECEを使って会員登録のモチベーションとなる部分を洗い出したり、利用者に行うアンケートの項目を設定する際に役立つと感じました。ロジックツリーを使うことで情報を可視化し、他のメンバーとの情報共有にも役立てられそうです。 過去の例に頼らない新しいアプローチとは？ これまで、企画やプロモーションは過去の例を参考に進めることが多かったですが、今後は目的を明確化し、What（問題の明確化）を意識して進めることで、現状の把握に役立て、それを基にした立案に活かしていこうと思います。