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数字

に関する学び

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どうして視覚化すべき？ 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える？ また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う？ 代表値の使い分けと散らばり（標準偏差）を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は？ さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は？ 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。

数字をどのように活用するか？ 数字をただ並べるだけでなく、合計や並べ替え、比率などの作業を行うことで、数字の持つ意味をより深く捉えられるようになります。また、グラフ化することで視覚的に数字を捉えやすくなり、その意味を浮き彫りにすることができます。特に「目に仕事をさせる」という表現は、非常に印象的でした。 グラフ化の新たな視点とは？ グラフ化する際には、10代や20代といった規則性ある分け方だけでなく、数字の意味を強調するために規則性がなくても範囲を設定することが有効であると理解できました。さらに、分類分けを細かく行うことも重要です。複数の分類に分けることで、見えなかったものが見えるようになり、誤った解釈を避けることができます。そのためには、自身が行った分け方が正しいのか、他に適切な方法がないのかを常に問い続けることが必要です。 業務に役立つMECEとは？ また、MECE（漏れなくダブりなく）の手法について、具体的な分け方やプロセスの切り分けを改めて学ぶことができました。この手法はバックオフィスの業務において、本部集約化に向けた検討時に非常に役立ちます。各業務のプロセスを順を追って確認することで、どの工程をどの部門や担当者が担うべきかを明確にし、適切な本部移管を進められます。 日常業務での学びの生かし方 自分の業務においても、数字の合計や比率を出すだけで終わっている作業が多いことに気づかされました。これからは、「目に仕事をさせる」グラフ化というステップを取り入れ、その重要性を再確認しました。今後の業務において、この学びを生かしていきたいと思います。

数字分析の本質は？ 数字を分析するとき、一つの要素だけでなく、複数の要素を組み合わせて分解することで、新たな視点が得られることがわかりました。分解することで初めて見えるものがあり、実際にデータを操作してみることの重要性を感じました。エクセルで表をダウンロードし、関数や条件付き書式を使って分析することで、数字に隠れた情報も明らかになりました。また、どの要素をどのように分解すればどんな結果が出るのかを予測しながら作業することが、分析の精度向上に繋がると実感しました。 工数分析の効果は？ 具体的には、コールセンターの効率化にこの分析手法を活用したいと思います。応答時間、後処理時間、入電内容、お客様の待ち時間などの観点から、それぞれの業務にかかる工数を数値化できます。これにより、どの業務に多くの工数を費やしているのかを可視化し、効率化の余地がある業務を特定することが可能です。 多角度分析のヒントは？ さらに、コールセンターでは顧客から情報を得るだけでなく、それを様々な角度で分析して新たな顧客獲得のヒントを見つけることができると感じました。こうした情報は営業やマーケティング部門でも必要とされるでしょう。どんな情報が役立つかを部署間で話し合い、共有することが重要です。 新たな要素を探す？ 今後、毎月集計しているお問い合わせ内容や顧客情報を新しい要素で分析してみたいと考えています。これまではカスタマーセンターの視点で集計を行っていましたが、マーケティング部門の視点でどのように数字を分解できるかを検討し、目的に応じた分析を進めていきたいと思います。

P/Lの基本を理解するには？ 損益計算書（P/L）の見方や5つの利益の関係について、講義を通して自社のP/Lを確認することで、大まかな理解が進み、頭の整理ができました。特に、大まかに要点を捉える方法が大変参考になりました。また、実践演習を通じて、5つの利益に繋がる具体的な構成要素についての理解を深めることができました。 営業利益を上げる方法とは？ 特に、営業利益の数字を上げるために、安易にスタッフの削減などで販管費を下げるのではなく、week1で学んだ「顧客と提供価値」のコンセプトを意識し、顧客への提供価値の質を維持しつつ、全体を俯瞰しながら販管費を下げる方法を考えることが重要だと理解しました。 営業利益と当期純利益の要素は？ 自社の損益計算書を確認し、営業利益や当期純利益に影響を与えている要素が何かを把握することが必要です。販管費や特別損失などの内容を財務諸表作成部署へ問い合わせ、その内容の妥当性を短期間で判断できるようになりたいと思います。 決算結果の推移をどう見る？ また、半期決算の財務諸表を見ながら、5つの利益の対前期、対前年の結果がどう推移しているのか、その要因を具体的に特定し、即座に議論と改善策の検討ができるようにすることを目指しています。 財務諸表をどう活用する？ 今後、他社の財務諸表を参照しつつ、5つの利益と各項目の意味を具体的にイメージしながら取り組んでいきたいです。「決算書「分析」超入門2024 100分でわかる！」を活用して、より実践的に理解し、活用できるように努力します。

売上報告の数字は何を示す？ ミノルとアキコのカフェはそれぞれ異なるターゲット層を想定しており、その特性を活かした戦略が売上に影響しています。売上報告書（PL）に表れる数字は、ただの数字以上の意味を持ちます。分析する際には、数字からどのような現象が起きているかを読み解く力が必要です。 どこにリソースを注力する？ クライアントとのコンサルティング業務やデータ分析の提案では、ターゲット顧客のニーズを深く理解し、どこにリソースを集中させるべきかを考える力が重要になります。さらに、新しいサービスやプロジェクトを提案する際には、品質とコストのバランスを取ることの大切さを学びました。適切な投資を行うことで顧客満足度を高め、長期的な利益を追求する戦略を立てられるようになります。これらは、経営の意思決定やアドバイスを効果的に行う際にも役立ちます。 どこに価値を見出す？ プロジェクトを始める際には、ターゲット顧客のニーズや好みを詳しく調査し、どこに価値を置くのかを明確にします。プロジェクトの初期段階で効果的な投資先を決定し、価値を最大化する要素に注力する計画を立てます。コスト面では、期待するリターンが高ければ単なるコスト削減ではなく、質を維持する選択も検討します。さらに、コスト分析とROI評価の機会を増やします。チームメンバー間でプロジェクトのコンセプトや提供価値を共有し、プロジェクト目標を一貫して実行できるようにします。クライアントや関係者に提案する際には、顧客体験を軸にした説得力のあるプレゼンテーションを作成し、付加価値を明確に示すことを心掛けます。

原因はどこにある？ データ分析の各ステップを学んでいく中で、問題の原因を具体的に特定する段階に達しました。その過程では、確かに難しさも感じました。普段、何気なく行っている問題の究明はあいまいな部分があり、必ずしも分析に基づいて進められているわけではありません。たとえば、ある文書に対する口コミに関心を持っても、その口コミの年代や時期、男女比、キャンペーン実施の有無など、詳細な点には踏み込まない場合が多いと感じます。 どう試せばいい？ また、動画でも示されていたように、このステップや手法に慣れるためには、身近な事例で実際に試してみることが不可欠です。うまくいかないときには、どの点をどのように改善すればよいかを考え、再度取り組むというプロセスを繰り返す必要があると実感しました。 適用例はどう考える？ この手法は幅広い場面で活用できると思いますが、具体的な適用例をすぐにイメージするのは難しい面もあります。日常的には数字を扱っていますが、それらの数字から直接施策や解決策を導き出す機会が少ないため、意識があまり向かないのかもしれません。また、非常に困難な状況や緊急性の高い場面が少ないことも影響していると考えます。 改善の実現方法は？ 現職は大きな問題がないため安定しているものの、逆に「こうなればもっと良くなるかもしれない」という改善点に積極的に取り組めていない部分も多くあります。問題と捉えるというよりは、今後の課題として「どのようにすればさらに良い状態になるか」を洗い出し、身近に改善すべき対象を見つけていきたいと考えています。

売上と営業利益はどう？ 売上高は企業の事業規模を示す指標であり、数字が大きいほど事業の規模が広いと理解できます。また、営業利益までの項目は本業における収益と費用を反映しており、本業でどれだけの利益を上げているかを把握できることがわかります。 経常利益はどう捉える？ 経常利益は、主に財務活動に起因する本業外の収益や費用を含み、継続的な利益獲得の見込みを判断するための重要な指標となります。それ以降の項目では、税金等調整前当期純利益、当期純利益、親会社株主に帰属する当期純利益といった形で、最終的な利益状況が表現されています。 P/Lの見方は？ P/Lを読み解く際には、まず売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字に注目し、事業全体の概況を把握することが基本です。さらに、各項目の推移や数値の比較・対比を行うことで、傾向の変化や大きな相違点を見出すことが重要です。 競合との違いは？ 現在のプロジェクトでは、競合他社と自社との比較・対比分析にP/Lを活用したいと考えています。特に、競合の過去数年にわたるPLの傾向を分析し、どの項目に費用をかけて利益を生み出しているかを抽出することで、自社との違いを明確にしたいと考えています。 効率はどう高める？ また、5月末に予定している社内プロジェクトの中間報告会に向け、Q2の情報を盛り込んだ報告内容を準備中です。このため、分析は自分一人で進めるのではなく、ChatGPTやCopilotといったツールを活用し、業務効率を高めながら取り組む方法を模索しています。

比較方法って何だろ？ 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か？ 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう？ 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える？ 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

抽象と具体はどう？ 定量・定性分析に加え、コーディング分析で述べられた「抽象度と具体化」の相互プロセスが非常に重要だと実感しました。私が実践した活動は、一般募集で参加者を募り「未来デザイン教室」を開催することから始まりました。その後、複数人を対象にマンツーマン・コーチングを実施し、事前のヒアリングシート（属性情報）、ワークシート（ありたい理想図）、オンライン対話の三種類の情報を活用して潜在的な問題点を明らかにし、今後の課題についてアドバイスを行いました。 問題の要点は何？ これらの活動では、対話の中で抽象的な表現と具体的な表現を行き来させ、参加者が抱える問題や課題の全体像を共有するよう努めました。具体的な事象や数字に踏み込んで話す人、抽象的にしか表現できない人、あるいは言葉が体言止めに終始して動きのない人など、参加者それぞれの癖が見えてきました。そのため、具体的な発言が多い方には「つまり、要点は？」と問いかけ、抽象的な方には「結局、どんな意味になるの？」と解像度を上げるよう心がけました。この対話の往復により、全体像を俯瞰する視点が得られることが大きな気づきとなりました。 構図をどう捉える？ また、定量・定性分析、コーディング、そしてフレームワークやプロセスを通じて「仮説の構図」を把握することができれば、隠れた領域や既存概念の硬直した部分を明確に特定しやすくなると感じました。アイデアが行き詰まった場面でも、課題の構図が見えることで、その構図自体を再構築でき、結果として新たな方向性が見えてくると考えています。

数字だけで判断してる？ 数字をそのまま見ると、判断を誤る危うさや怖さがあります。実態を正確に把握するためには、数字の中身に潜む意味を紐解き、大枠と詳細を行き来しながら分析する必要があります。 集約方法は適切？ そのためには、数値を適切に集約して可視化することが求められます。ただし、集約の方法自体も状況に応じた判断が必要です。数字の意味を正しく読み取り、どの手法で集約すべきかを判断しなければ、誤った方向へ導いてしまうリスクがあります。 どの手法が最適？ 何度も試行錯誤を重ね、どの手法が実態を正しく反映しているかを見極めることが重要です。自分が行った集約内容を比較することで、分析の精度を高めることができます。 数字の羅列で判断？ 数字が羅列されるだけでは、実績、利益、投資経費といった各状態がどのようなリターンに結びつくのかが明確に見えにくくなります。これらの判断材料を集約し、分散して検討することで、より妥当な判断が可能になります。 見るべきはどこ？ また、見るべきポイントを示すことは分析を行う上での基本的なマナーであり、迅速な判断を下す要因にもなります。難しい計算式に頼るのではなく、基本的にはツールやExcel、BI、AIなどを活用して分析を進める場面も多いですが、これらの使い方を根本から学び、センスを磨くことも重要です。 視覚化の工夫は？ 単に数字をグラフにするのではなく、伝えたいポイントがしっかりと相手に伝わるビジュアルを作成するために、思考と工夫を重ねる必要があります。

どの要素に焦点を当てるべきか？ 問題解決のためには、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めるアプローチが重要だと学びました。単に数字を眺めるだけでは見えにくい情報も、プロセスごとに分けて考え、それを定量化 (例えば、ファネル分析やコンバージョン率) することで新たな課題が明らかになります。 仮説立案のコツとは？ また、問題の原因を探る際には仮説を立てることが鍵です。その際の思考範囲を広げるために、対となる概念である「対概念」が有効であることも学びました。分析を進める上では、条件を揃えることが重要で、いわゆるApple to AppleとするためにA/Bテストを行い、比較対象の違いを絞り込むことが必要です。原因を探る際には、多くの項目に手を広げず、仮説を絞り込んで十分に研ぎ澄ますことが求められます。 システム導入の目的をどう明確にする？ これからシステムを導入するにあたり、まずシステムが何のために必要かを明確にし、その問いを検討段階から関係各所と共有しながら進めることが大切です。そして、現状における問題の特定を行い、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めていきます。 比較分析のためには？ システムの導入においては、何を比較するのかを明確にし、例えば導入した場合と導入しなかった場合の比較や、複数社での比較を行います。また、現状とあるべき姿のギャップを定量的・定性的に描き出し、比較することが重要です。場合によっては仮説を立てて進めることも効果的です。

どうして説明責任を重視？ これまで直感や経験に頼って仕事を進めてきたことを改めて実感しました。しかし、どんな状況でも客観的に課題を見つけ出し、自分の言葉で相手に伝える―つまり説明責任を果たす―状態になりたいと強く感じています。そのためには「問いは何か」を意識し、適切な問いを自ら立てられるようになることが重要です。 顧客視点は伝わってる？ 顧客に対する提案では、顧客が本当に得たいものや解決したい問題を明確にし、その立場に立った問いから物事を組み立てる必要があります。また、社内では上司や他部門と協力しながら、目標作成や調整を行い、自組織に有利な環境を整えることが求められます。さらに、組織内のメンバーとの関係を大切にし、共に課題を共有しながら進めることで、納得感のある目標や施策を実現することを目指します。 なぜ問いを立て直すの？ 仕事に取り組む際は、まず自分の主観や直感に頼る前に「問いは何か？」と一度立ち止まり、状況を冷静に見つめる時間を持つことが大切です。そして、顧客の現状や向かっている方向性、顧客視点の問いを理解するため、情報収集、可視化、仮説の立案を行いながら、売り込みではなく対話を通じて議論していきます。加えて、数字に基づく分析を丁寧に行い、図表などを用いて分かりやすく説明することや、問いを共有する時間を意識的に取ることも重要です。 どうやって信頼を深める？ 最後に、メンバーとのコミュニケーションの時間を積極的に確保し、組織全体で前向きに進むことを心がけたいと思います。