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手法

に関する学び

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データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。

問いはどう整理する？ この事象を考える際、まず問いを明確にすることが重要です。その問いを常に意識し、流されずに立ち止まる姿勢が必要です。また、その問いについて組織全体で方向性を共有し、具体的な理由や方法を知りたいと思わせるような資料を作成することで、モチベーションの向上につなげていきましょう。 健診データはどう活用？ 健診結果や保健指導で得られたデータを活用し、健康意識の向上にどのように寄与できるかを考え、健康教育を企画することが求められます。このデータを駆使して特定保健指導対象者の減少を目指しましょう。さらに、健康意識を自立化させるための最初のステップを見極め、知識を提供することが重要です。 健康教育はどう進展？ 半年以内にデータをまとめて分析し、1年以内に健康教育を実現することを目指します。特定保健指導では、自社のデータや傾向を示すことで、メタボリックシンドロームの解消に貢献したいと考えています。健康意識の自立化にはさまざまな手法を用いた仕組みづくりが必要であり、そのためには業務分担を明確にし、中長期的な視点で実践していくことが求められます。

これまでの学びはどうだった？ 今週は、これまで学んだ内容を振り返る中で、自分自身の思考の偏りに気付かされる機会となりました。また、異なる業界で活躍されている受講生の方々と一緒に学習し、各自の発表を通じて全く異なる考え方に触れることができたのは、新鮮な驚きと学びにつながりました。 課題解決のアプローチは？ また、課題や問題の解決策を検討するプロセスにおいて、イシューに注目し物事を分解して考える手法が非常に効果的であると実感しました。一度立てた解決策に対しても、さらに詳細に分解して検討することで、より適切な解決策を導き出せる可能性を感じました。 現場での工夫は何？ 自身のシステム開発の現場においては、顧客の視点に立った使いやすいシステム設計につながると感じています。また、対顧客だけでなく、部下とのコミュニケーションにおいても、相手の立場を考慮することで、より効果的な指導や対応が可能になると確信しました。さらに、不具合が発生した際においても、イシューに基づいて冷静に問題を分解し検討することで、ぶれない視点で最適な解決策を提案していけると考えています。

情報をどう分解？ 数字の見方や分け方を工夫することで、異なる分析結果が導き出されたり、隠れていた情報が見えてくることがあります。情報を正確に分解するための手法として、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）という考え方があります。情報を層別、変数、プロセスなどの視点から漏れなくダブりなく分解することで、新たな洞察を得ることができます。 売上分析はどう？ この方法は販売関連の数値分析においても非常に有用です。例えば、製品の売上分析を行う際には、売上高を売上別、業種別、チャネル別、機能別といった多様な視点で分析することが可能です。これにより、情報の分解や視点の変化が分析に役立つと感じました。 原因分析はどう？ 今後、売上情報を分析する際には、MECEを常に意識し、情報の切り方によって得られる洞察の違いを意識しつつ業務を遂行していきます。特に、売上が下がっている場合、その原因を分析する際には、どのポイントに課題があるのかを細かく見つめ、解決策を模索する努力をしていきたいと思います。

実践的な学びは何？ 今週は、課題で提示された場所の解決策の回答までを一気通貫で学ぶことができ、非常に実践的な内容を体験しました。問題分析をプロセスに分解し、次の段階へ進む率を計算するマーケティング手法や、複数の選択肢を比較する検証方法について学べた点が印象的でした。 なぜ採用方法が変わる？ また、アンケートでは「不満が多く発生」という現象は見られなかったものの、最終的に採用のプロセスを変更するというデータに基づくアプローチは、非常にダイナミックで参考になりました。 社内連携の秘訣は？ 私たちのスクール事業においても、今回のような事態が十分に想定されます。会議でのマーケティング部の発表に加え、スクール運営部門が満足度アンケートの結果を踏まえて、カスタマージャーニーなどの視点から課題の本質を掘り下げることで、社内のシナジーが生まれると感じました。 顧客満足の裏側は？ 最後に、設問への回答についても共有し、詳しくお話をお伺いできればと思います。特に、顧客満足度調査を実施している場合は、どのような質問が行われているのかを知りたいです。

分析の目的は？ データ分析の基本は、正確な手法の選択とアウトプットの工夫にあります。まずは分析の目的をはっきりさせ、整理すべき具体的な要素をまとめることで、比較対象や評価基準を設定することが重要です。また、グラフの種類やデータの加工など、第三者が見ても客観的な判断ができるような見せ方を工夫する点にも留意しました。 マネージャーとの調整は？ ヘルスケア領域のコンサルティング業務においては、実際に分析に取り掛かる前に、マネージャーとの認識統一が欠かせません。分析する項目の選定や、加工の必要性、さらには比較対象や基準、定義の設定について事前の調整を行うことで、適切な手法を選択できると実感しました。 数字の示唆は？ また、定量的なデータ分析は単に数値を示すだけでなく、その数値からどのような示唆を得るかが大切です。データ分析の結果をマネージャーに提出する前に、伝えたいメッセージを明確にすることの重要性を理解し、背景や目的の整理、現状分析、課題抽出、解決策という業務プロセス全体の中で、正しいデータ分析方法とそのアウトプットが不可欠であると再認識しました。

フレームワークで何を学んだ? 3C分析や4P分析といったフレームワークを活用しながら、視点を切り替えて仮説を立てる手法を学びました。これにより、論理的に整理された思考の進め方が身につき、より多角的な分析が可能になると感じました。 複数仮説はどう考える? また、仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に考えることや、網羅性を持たせることの重要性を再認識しました。一つの仮説に固執せず、様々な可能性を検討することで、より精度の高い分析が行えると実感しました。 データ収集はどう進める? さらに、データ収集に関しては、既存のデータを活用するパターンと新たにデータを取得するパターンがあることを学びました。新しい情報を得るために必ずしも新たなデータの取得が必要なわけではなく、まずは既存のデータを精査し、そこから仮説を考えることも十分に有効であると理解できました。 次はどう活かす? 以上の学びを踏まえ、フレームワークの理解をさらに深め、網羅性をもって複数の仮説を立てられるように努めるとともに、まずは既存データの見直しから取り組んでいきたいと考えています。

どうして企業は違う？ 業種や企業の考え方によって、適切な範囲内で変化するという点が一番の学びでした。特にオリエンタルランドでは、価値創出のために人件費が売上原価と位置付けられている点が非常に新鮮に感じられました。また、すぐに財務諸表を見るのではなく、まずその企業の特性を思い浮かべた上で財務諸表をイメージし、実際の数字と照らし合わせることで、自分なりの仮説が見えてくる点に学びの深さを感じました。 業務で何を実践？ 今後は、①自分の担当業務においてこの手法を活用したり、日経新聞などで気になる企業について詳細に調査する際に役立てたいと考えています。②また、自社業務で様々な企業の財務諸表を分析する機会に備え、その知識をしっかりと身につけたいと思います。 試行はどう進める？ 具体的には、まずある企業を選び、その企業の財務諸表を自分なりに予想します。その上で実際の数値を確認し、仮説の検証を行うというサイクルを繰り返していく予定です。その結果を単に自分の中に留めるのではなく、何かしらの形でアウトプットすることでより実践的な学びに結び付けたいと考えています。

A/Bテスト観察ってどう？ A/Bテストは、サンプル同士の差分を測ることで有効なデータを得る手法です。したがって、条件をできるだけ揃えることが求められます。 検証の準備はどう？ テストを実施する際は、目的や仮説、検証項目を明確に設定することが重要です。また、１要素に絞って検証を行い、複数の要素を同時にテストしたい場合は別の手法を検討するべきです。同時に同じ期間でテストを行うことで、環境要因の影響を排除できます。 広告戦略はどう？ マーケティング、特に広告宣伝の分野とA/Bテストは相性が良いといえますが、実務での実施は難易度が高いと感じることがあります。例えば、教育系のBtoBサービスにおいて広告にA/Bテストを取り入れる場合、内容は統一しつつもデザインや訴求ポイントを変えた複数のサンプルを用意する必要があります。また、テスト対象となるグループも条件を十分に揃えて作成する必要があります。 目的明確って何？ そのため、まずはテストの目的を明確に設定し、迷いが生じないように仮説を立て、予測可能な結果もあらかじめ用意しておくことが大切です。

なぜ視点を4つに？ 問題解決のアプローチとして、これまで「why」だけで問題に向き合っていた自分に気づきました。新たに「what」「where」「why」「how」の４つの視点で問題を整理し、現状とあるべき姿の差を明確にすること、そしてそのギャップを数値として把握する方法に取り組むことの大切さを実感しました。 どう情報を整理する？ また、データ収集の切り口が思い浮かばなかった際に、MECEの手法が有用であると学びました。この手法を活用することで、情報を漏れなく整理し、問題の全体像を捉える力が養われると感じています。 顧客状況を見直す？ 顧客数が減少している一方で、顧客単価が上がっているため売上は増加している現状があります。しかし、目指す売上は昨年以上の顧客数を前提としているため、安直に「価格の上昇が原因で顧客数が減った」と考えがちでした。顧客単価の上昇は一部の要因に過ぎず、今後下がる見通しもないことから、どの部分に現状と理想のギャップがあるのか、そしてその課題をどのように解決できるのかをデータ分析を通じて探っていく必要があると考えています。

なぜ仮説検証が必要？ 今回の振り返りを通じ、まず仮説検証の重要性を再認識しました。数字を単に眺めるだけではなく、要素ごとに分解し、さまざまな仮説を立てながらデータを検証のツールとして活用する方法が有効だと感じました。また、比較を意識した分析を行うために、率や代表値を用いる手法が非常に効果的であるという考えにも改めて気づかされました。 実績把握で何が変わる？ これらの学びは、月次実績の把握や事業計画の検討にも応用できます。過去の実績に基づいて仮説を立て、検証を重ねることで、次年度への具体的な打ち手が明確になっていくと実感しました。前年同月比や前年同期比を活用する手法も、現業務において引き続き継続し、より深い分析に結びつけたいと考えています。 復習と共有で成長は？ また、ナノ単科の画面が見られなくなる前に、回帰分析や代表値の部分をしっかり復習し、自分の知識として定着させることが必要だと感じました。さらに、アウトプットの重要性を痛感したため、自ら立てた仮説や検証結果を周囲と共有し、意見を取り入れることで自身の成長を一層促進していきたいと思います。

どうやって最速解決する？ 課題解決においては、最短かつ最適なルートでゴールに到達することが他者に対する優位性につながると考えます。そのため、場当たり的な対応や、全体をむやみに検証して無駄にコストや時間を費やすことを避けるためにも、まずは仮説を設定することが必要です。いかに精度の高い仮説を立てるかが重要であり、そのためには適切な知識、経験、そして考え方が求められます。 課題の本質は何？ また、課題に取り組む際は、まず何が課題であるのかを適切に理解し、把握することが不可欠です。課題が不明確であれば、得られる答えも曖昧になってしまうからです。その上、対象となるビジネスなどのドメイン知識や過去の経験に基づき、適切な仮説設定に注力していきたいと考えています。 経験は十分伝わる？ すでに実践している部分もありますが、さらなる精度向上とスキルアップを図るために、フレームワークと呼ばれる考え方のツールを導入して、より高い精度を目指していく所存です。今回学んだ3Cや4Pを基本とし、今後さらに他の手法も取り入れながら、知識と経験を積み重ねていきたいと思います。