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本 ✕ 目的

に関する学び

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分析の基本は比較にあり？ 「分析とは比較である」ということが、今まで感覚的に行っていた私にとって、必須であると改めて理解しました。また、多くの人の前でプレゼンテーションを行うため、データを分析する際には、まず「仮説」を構築した上でデータ加工に取り組んでいました。そのため、明確な目的や主張のない分析は行っていませんでしたが、一方で期待していた比較結果が得られなかった場合には、仮説を素直に見直すことの重要性を認識しました。 新しい業務への挑戦 普段の業務では、「分析とは比較である」という意識が習慣化しています。しかし、これから新しい業務に挑むにあたっても、この「比較」を意識し続けたいと考えています。特に、生存者バイアスのかかったデータに基づく業務になる可能性があるため、失われているデータとの比較を心がけたいと考えています。 成功と失敗事例の見極め あるプロジェクトでは協力業者の選定が多数必要となりますが、彼らが持参するのは成功事例が多いと予想されます。そのため、成功事例の裏に隠れている失敗事例を手に入れ、成功事例だけに基づいた「比較」に陥らないよう注意したいと思っています。直感的に考えたことを「仮説」とし、その後、生存者バイアスを避けた適切なデータを比較・分析し、プロジェクトの成功を目指したいと考えます。

予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

データ分析の目的を明確に データ分析を行う際には、以下の点を重視する必要があります。 まず、分析の目的を明確にすることが重要です。分析の本質は比較にあり、適切な比較対象を選ぶことが求められます。そのためには、どのような項目をどのように分析するかという仮説を立て、それに基づいてデータを集め、分析することが必要です。そして、目に見えないデータや事象も考慮しながら、見せ方（例えばグラフなど）にも注意を払います。 マーケティング成果発表の準備は？ 分析をする際の初めのステップは、「誰に」「何を」伝えるためにこの分析を行うのかを明確に意識することです。特に、次の期のマーケティング部門の成果発表で伝えるメッセージを考えるには、この意識が不可欠です。 来期施策に活かす分析のポイント 次に、来期の施策の布石となるメッセージを考えます。そのためには、まずどういうメッセージが良いかを考え、会社の方向性を確認します。その方向性とメッセージがつながっているかを検証した上で、どんな項目をどのように分析するのが適切かという仮説を立てます。実際にデータを集めて集計し、仮説の正しさを検証します。 このプロセスを通じて、有効と感じた施策や取り組みを数値的な裏付けをもとに発表し、来期の施策に活かしていくことが重要です。

方向性はどう決める？ 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める？ さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は？ また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

問題点の把握はどう進める？ まず、問題点をきちんと把握し、理想の姿と現在の状況との差を捉えることが重要です。そのためには、物事を様々な角度から分析し、分解する必要があります。平均的に一括りで捉えると、真の問題を見逃す恐れがあります。ここで、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の原則を意識すると、要素を漏れなく重複なく分けることができ、問題の明確化から課題設定がしやすくなります。 数字の状況をどう把握する？ 数字の状況や問題点を把握する際には、つい平均で語られることが多くなります。しかし、細部までしっかりと捉えた上でサマリーをすることが大切です。そして、いつでも元に戻れるように、プロセスを明確にしてツリー構造として残しておく必要があります。これを怠ると、感覚的な議論と空論の間を行き来することが多く、物事が進まない原因となります。 視点設定と情報分解の秘訣は？ 数字や定量的情報で状況を表し、要素分解を行うことが鍵です。この際、視点の設定が非常に大切ですが、解決したい問題、本来の目標、最終目的を意識し、人に聞きながら自分の考えを伝える形で整理していきます。立ち戻る目的を明確にすることで、偏見がかからないように注意することも重要です。

オンライン学習の気づきは？ ナノ単科のオンライン学習を通じて、文章や資料作成における基本的なポイントを改めて学びました。文章は、目的と読み手を意識した構成で、情報が論理的かつ理解しやすい順序で提示され、内容が伴うかたちで伝えられていました。 伝わる文章作成の工夫は？ 文章を書く際には、定型文に陥ることなく、自分が実際に受け取る側の視点で工夫が凝らされており、無駄な表現を省くことでシンプルかつ具体的な内容にまとめられていました。アイキャッチの効果やフォント、色の使い方にも配慮が感じられ、読む人にとって分かりやすい工夫が随所に散りばめられていました。 資料作成の見せ方は？ 一方、資料作成においては、情報がてんこ盛りになりがちな内容の中から、本当に伝えたいポイントを明確にし、必要な内容を効果的なグラフとともに提示することで、視覚的にも理解しやすい資料へと仕上がっていました。グラフの種類やタイトルの付け方、文字の使い方など、細かな点まで気を配られている点が印象的でした。 経験から何を得た？ 全体として、今回の学びは、より伝わりやすい文章と資料作成のための貴重な経験となりました。今後もこの経験を踏まえ、受け取り手にとって理解しやすい情報発信を心がけていきたいと感じています。

現場で何が起きる？ 平均値などの代表値を把握するだけではなく、現場で実際に何が起きているかを想像しながらデータに向き合うことが大切です。そのため、自分自身で仮説を立て、仮説検証型で分析を進めることが求められます。分析の目的に応じて比較する対象も変わるため、たとえば「夏の気温は本当に上昇しているのか」という問いに対して、単純に1年前のデータや他の地点のデータと比較するだけでは、十分な答えは得られにくいでしょう。 ビジュアルで何が分かる？ また、代表値の理解をより精緻なものにするために、データのビジュアル化を試みることが重要です。第三者に伝えるときだけでなく、自分自身で数値を分析する際にも、数字だけでは見逃しがちな現場の情報に焦点を当てるため、ビジュアル化の活用を心がけましょう。 AI活用はどう役立つ？ さらに、医療施設ごとの売上や従業員ごとの活動履歴など、大量かつ複雑なデータに関しては、定型的な加工に陥りやすい傾向があります。まずはデータの分布を把握するためのビジュアル化を行い、分析の目的に合ったデータの特徴を考察する時間を確保することが推奨されます。このプロセスにはAIの活用が有効であるため、迅速に作業に取り掛かれるよう、使用するプロンプトをあらかじめ保存しておくと便利です。

どこで価値再確認？ クライアントの事業整理に取り組む中で、本来の価値観を再確認するため、広げるフェーズにフレームワークを活用しました。自分自身の新規事業のためにも、アイデア出しやブレインストーミングの流れを一人でも試してみようと考えています。 どう考えが進む？ 実際にフレームワークを用い、クライアントと二人でブレインストーミングやKJ法に取り組んだところ、普段よりも自由度の高い雰囲気が感じられました。特にKJ法では、単に分類して当てはめるだけではなく、共通点や違いを探りながら「もう一歩先」を考えることが重要だと実感しました。枠にとらわれずに言語化していくプロセスが、理解を深める鍵になりました。 なぜ戸惑うの？ 一方、SCAMPER法に関しては、各要素をどのように位置づけるか戸惑いがあったため、一定の慣れが必要と感じました。視点を切り替えることで新たな発見があるものの、最初から完璧な表現を目指す必要はなく、自然な流れで考えを展開することができると感じました。 どう時間管理する？ さらに、議論を進める際には目的と時間を明確に定めることが大変重要です。発散的なアイデア出しは終わりが見えないため、一定の枠組みや時間設定があることで、より実りあるプロセスになると感じました。

プロトタイピングって何？ プロトタイピングでは、①目的を明確にする、②適切な要求を抽出する、③適切な時間を投入するという点を学びました。大学の授業は１科目が15回で構成されているため、毎回がプロトタイピングの検証の繰り返しといえます。大幅な修正を毎回行うと、逆に学生の混乱を招く恐れがありますが、これまで以上に学生の反応に敏感になり、改善を重ねられると感じました。 なぜ凝りすぎる？ プロトタイプの作成過程では、どうしても機能を増やしたり、完成品に近づけたいという衝動に駆られます。しかし、ユーザーからフィードバックを得るという本来の目的を考えると、あまり凝りすぎないことが大切だと思いました。実際、下手な漫画を用いたところ、その下手さが逆に興味を引き、フィードバックを得る結果となった経験があります。講座で紹介されていたように、本質的な機能に絞り、“Simple is best”の姿勢で臨むことが重要だと感じます。 本音を出す環境は？ また、プロトタイプによる検証は、自分のアイデアが外部の批判にさらされるという意味でも、デザイン思考の醍醐味を味わえるプロセスだと思います。ただし、場合によっては意見を控えるユーザーも存在するため、誰もが本音で意見を言える環境作りが必要だと強く感じました。

なぜ仮説が必要なの？ 分析においては、単にデータを整理して新しい気づきを提供するだけではなく、自分自身で仮説を立て、その仮説に基づいてどのような分析を行いたいか、また必要なデータは何かを考えることが重要だと学びました。以前は無意識に必要なデータを集めていたこともありましたが、目的を明確にすると分析のアプローチが大きく変わると感じます。同時に、立てた仮説に囚われることなく、他の可能性も公平に検討するスキルを身に付ける必要があると認識しました。 市場と売上の本質は？ また、毎日の売上実績の確認は、単純に前年との比較やKPIの向上を狙うだけでなく、競合他社のマーケット動向や顧客へのアプローチについても視野を広げることが求められます。一社だけではなく、３Cの観点から広く分析することで、データが十分でなくても次の一手を打つための新たな視点が得られると考えています。 データ活用の秘訣は？ 日々の実績やKPIのチェックに加えて、整理したデータをどう活用するか、チャレンジ精神を促す分析やその見せ方を意識することが必要です。競合の市場シェアデータなどを随時入手し、自分の活動が先月や過去と比べてどのように変化しているのかを具体的に確認できると、より実践的な行動変化にもつながると期待しています。

問いの重要性は？ どのような問いを立てるかが非常に重要です。まず、問いから始め、何が問われているのかを意識することが必要です。そして、その問いを持ち続け、組織全体で共有することで、方向性を一致させることができます。 イシューはどう考える？ また、イシューに関しては、問いの形にすること、具体的に考えること、一貫してその問いを押さえ続けることが留意点となります。 課題にどう向き合う？ 顧客との打合せや要件定義の中では、議論が発散することも少なくありません。しかし、今回の課題で本質をずらすことなく、今答えを出すべき問いに意識を集中させ、一貫してその問いを押さえ続けることが大切だと感じています。さらに、課題対応においても、具体的な問題点を明確にしながら、問いは何かを常に意識していきたいと思います。 会議の目的は何？ 会議の冒頭では、参加者全体で問いを共有するために、会議の目的を最初にしっかりと話すことが重要です。たとえ議論が脱線することがあったとしても、この会議で何を話し、何を決めるべきかを明確に意識するよう努めたいと考えています。個々の作業においても、目先の問題だけに留まらず、その問題の本質や根本原因を探るために、常に自分自身に問い続けることが求められると感じました。

なぜ問いを意識する？ 日常的に、現在の自身の目的や問いを意識しているつもりですが、十分ではないと感じています。特に意識したいのは以下の2点です。まず、本当にその問いが正しいのかを検証すること。そして、その考え方や作業が問いに沿っているのかを確認することです。 議論はどう整理すべき？ この問いの重要性については、あらゆる業務（資料作成、メール、周囲とのディスカッション）に活用できると考えています。特にディスカッションでは、議論が発散することがよくあります（それが目的の場合もありますが）。これは、そもそもの問いが不明確であったり、各人が立てている問いにばらつきがあることが原因と考えられます。そのため、議論をより円滑で意味のあるものにするために、「我々が目指すべきゴールは何か」という問いを、自分や周囲に問いかけるようにしたいと思います。 どう問いを明確にする？ 最初に行うべきは、自分の問いを可視化し、明文化することです。そして、その問いが適切かどうか内省し、必要であれば同僚と確認し合うことにしたいと考えています。問いを明確にするためには構造化が重要だと考えており、現時点ではその力が十分でないため、構造化の学習（書籍を読む、試してみること）も並行して行っていきたいと思います。