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データ

に関する学び

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比較で何が見える？ WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは？ 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し（what）、次にその箇所を特定します（where）。続いて、原因を分析し（why）、最後に解決策を立案する（how）という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう？ 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は？ 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は？ また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。

データ分析の目的と仮説設定 データ分析においては、「目的」や「仮説」の設定が極めて重要です。解決したい問題を明確にし、まず結論のイメージを持つことが大切です。問題解決のステップをたどる際には、何が問題で、どこで問題が発生しているのか、なぜ問題が発生しているのか、そしてどのように解決策を実行するのかを考えます。そのため、データ分析は比較対象を明確にし、もし検証データがなければ用意する必要があります。 データ収集と加工の要点は？ データを収集する際には、検証に不要な情報を極力除くことが重要です。集めたデータを元に、明らかにしたいことを基にデータを加工します。この際、実数と率の両方を確認することが必要です。また、やみくもに分析するのではなく、ストーリー性を持たせ、傾向を把握し、特に注目すべき箇所を明確にすることが求められます。 仮説検証で注意すべきポイント 仮説検証においては、可能性のある原因を網羅的に仮説として挙げ、そのうち原因である可能性が高い仮説を検証します。解決したい問題を明確にし、結論のイメージを持つことが再度重要になります。検証するためのデータがない場合は、担当部署に協力を求め、データを用意することが求められます。用意したデータは実数と率のグラフで表現し、新たな発見を見つけることを目指します。ただし、やみくもな分析は避けるようにしましょう。 視覚的表現の重要性とは 常に実数と率のグラフを頭の中で描くように心がけ、色々なグラフでデータを視覚的に表現することで、新たな気付きがあるかもしれません。このようにデータ分析においては、明確な目的と仮説、適切なデータの収集と加工、そしてストーリー性を重視することが重要です。

代表値の意味は何？ データを理解するためには、代表値と散らばりに注目することが大切だと学びました。代表値については、これまで単純平均や中央値が中心だと思っていましたが、加重平均（重みづけを行う）や幾何平均（売上成長率の計算などに用いる）もあることを知りました。 散らばりの特徴は？ また、データの散らばりを把握するためには標準偏差が有効です。標準偏差の値が大きいほどデータのばらつきが大きいことが示され、散らばりをグラフにすると中央が高い釣り鐘型になるのが一般的です。大部分の値は標準偏差の2倍以内に収まるとされ、これを2SDルールと呼びます。この考え方は、日本人男性の平均身長とそのばらつきを求める具体例で非常に分かりやすかったです。 業務で活かすポイントは？ 業務面では、意識調査で入社年次のデータが取得できた際に、標準偏差を使ってデータのばらつきを確認してみたいと考えています。社内教育の理解度確認にも、標準偏差が有用であると思いました。 他部署での応用は？ さらに、別部署で実施している顧客アンケートの分析においても、今回学んだ知識が応用できそうです。たとえば、寄せられた意見をカテゴライズして、売上に応じた加重平均を算出することで優先すべき意見を抽出できると感じました。また、幾何平均を用いることで、翌年度の予測も立てられるのではないかと考えています。 今後の展開はどう？ 今後、6月末に予定している社内教育のアンケート分析では、理解度の散らばりを明らかにするために標準偏差を調べるつもりです。そして、業務分担の変更が見込まれる中で、顧客アンケートの分析にも加重平均や幾何平均を活用し、前年度データとの比較検証を行う予定です。

図面と場はなぜ違う？ 自身の業務においてプロトタイプは、図面やCG、タイムライン、進行資料といったデータベースで存在しています。しかし、空間づくりや場づくりといった実際の形にする過程は容易ではありません。図面やCGは多くの人に見せ、説明し、フィードバックを得やすいのに対し、イベントや勉強会などの場づくりは、実際に進行を試みる必要があり、時間や場所、参加者の制約が大きなハードルとなります。 短縮実施はどう？ こうした中で、短時間の部分的な実施や動画、音声による確認といった方法を取り入れることで、柔軟に対応する必要があると感じました。多くのフィードバックをもらうことでプロトタイプをブラッシュアップできると同時に、その場で迅速に修正を加えるスピードも重要だと認識しています。 実働視点はどう捉える？ また、図面やCGによるプロトタイプはメタ認知的な視点に偏りがちで、実際に働く人々の目線や感じ方を捉えるのが難しいという課題があります。そこで、模型を作成し、カメラを使って目線を合わせる工夫が求められます。実際に進行を試みる方法は「アクティング」とも言え、図面やCGを元に働く人たちの視点を再現することで、より具体的な感覚や意見を引き出せるのではないかと考えました。 体験からは何得る？ 結局、アイデアだけではなく、実際に触れ、観察し、体験できるプロトタイプが不可欠です。そして、そのフィードバックをどのように共感、課題の抽出、発想、試作に結びつけるかが重要であり、かける時間や労力の配分も検討すべき点です。さらに、得たいフィードバックに合わせて、まだ詰め切れていない部分を強調したプロトタイプを作成する方法も効果的だと捉えています。

自社の強みはどう活かす？ ある企業の事例と富士フィルムの事例から、自社の既存の強みをいかにターゲットに届けるかというマーケティング手法の有効性を学びました。他社のサービスをどの程度意識し、意思決定に反映するかも重要なポイントです。機能比較のためにまるばつ表を作成し、改善点を洗い出す手法には一定の効果があると感じる一方、プロダクトの機能が他社と類似し、手数料による差別化が進むケースもあるため、実行のスピード感も求められていると実感しました。 どの軸で攻める？ 経営層の直感的な意思決定によって各種プロダクトが立ち上がり、顧客層が中小企業向けから大企業向けに拡大する中で、今後どの軸で攻めるかを議論する段階にあると感じています。プロモーション手法に先立ち、まずは各プロダクトがどの伸び代に位置しているかを明確にし、戦略を立案することが最優先事項だと思います。経営陣へのインプットも含め、各種マーケティングフレームワークを用いて、伸び代の定義やデータ分析の結果を踏まえた戦略作りを進める必要があります。 戦略検証はどう進む？ また、既存顧客の属性をデータで分析し、ユーザーインタビューなどを通じた現プロダクトの価値検証によるメンタルモデルの分析が欠かせません。海外サービスを視野に入れた競合分析やポジションマップの作成、事業戦略とのストーリーラインの接続、さらに市場規模（TAM、SAM、SOM）の試算など、各種分析を通して具体的な全体戦略を描くべきだと考えています。加えて、既知の要望の深掘りをプロダクトロードマップに反映するとともに、エンジニアとの密なコミュニケーションや開発リソース確保のための内部稟議も重要な要素となると感じました。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

データ分析の必要性を再認識 データの工夫や分析の大切さを改めて実感しました。バスケットボールの統計表が特に印象的で、私には馴染みのない分野でしたが、その表をどのように分解し、求める分析結果を導き出すかが想像できませんでした。しかし、講師の資料で〇と●に書き換えられた際、印象が全く異なり、勝敗バランスがはっきりと見えるようになりました。まさに「こういうことなんだ」と感じる瞬間でした。 多角的なデータ再検討の意義 これまで蓄積してきたデータを、曜日別・フロア別・月別・四半期別など様々な視点で再検討しました。また、資料の受け手や質問内容に応じて、それに適した成果物を作成していくことが重要だと思いました。 具体的なデータ分析の取り組み 具体的には、以下のデータを分析し、それぞれの利用率や売り上げ、クレーム、排出量、計画、比較、問い合わせ件数などについて報告します。 - オフィス全体利用率 - フロア内利用率 - カフェテリアのメニュー売り上げ - 空調クレーム - ゴミ排出量 - 社内アナウンスコンテンツ計画 - 全国各拠点比較 - メールセンターの搬出入 - 社内問い合わせ窓口件数 イシューを意識したアクション これらのレポートは各担当者から毎月提示されます。また、問題点があれば相談に来てもらうこともあります。その際には、「イシュー」を忘れずに次のアクションに進むよう、頭の体操を常にしておきたいと思います。 経営層との対話をどう深める？ 今まで経営層と話す際、緊張が先立って「うなづいて終わる」ことが多かったのですが、今後は緊張しつつも「彼らの視座から何を見ているのか」を理解し、アクションにつなげていきたいと思います。

財務三表の意味は？ アカウンティングについての学びでは、財務三表は単なるデータの集合ではなく、それを用いて企業の業績を説明するためのツールであることを理解しました。これにより、以前は苦手と感じていた財務面について、シンプルに捉えられるようになりました。私の中には、財務三表を完璧に理解しなければならないという先入観がありましたが、実際にはその構造を理解することで、未解決の問題は調べて対応できるという考えに変わりました。また、アカウンティングは専門家だけが扱うものだと思っていましたが、さまざまな立場の人が財務状況を説明し、理解できるための汎用性のあるものという印象に変わりました。 月次報告の意義は？ 月次報告については、報告者の視点や議論の適正さを考慮し、違和感があれば具体的な確認を心がけています。月次報告と年間目標の関連性を意識しつつ、現状をアカウンティングの言葉で説明できるように努めています。また、自社の財務三表の特徴を把握することで、企業体質の理解にも役立てています。１年単位に留まらず、さらに３年、５年単位で会社業績を追いかけられるようになりたいと思っています。 分析の視点は？ さらに、月次報告に対しては、事業における価値提供の方法や資産活用結果という観点から、財務として意義のある分析や説明がなされているのかを常に疑問として持つ視点も大切です。財務三表やその元になるデータへの見方や解釈は、立場によって変わることを理解し、他者の意見や背景を積極的に探るよう心がけています。中長期的な財務目標に到達するための準備や課題についても、アカウンティングの視点で検討し、自社及び他社の決算報告書を読み、自分なりの解釈を築いていきたいです。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

仮説立案の重要性とステップ 仮説を考える際のポイントとして、まずは複数の仮説を立てることが重要です。一つに決め打ちせず、複数案を考え、その中から絞り込むプロセスを取るべきです。また、仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で仮説を立てることが求められます。この際、３Cや４Pといったフレームを使うことで、切り口を広げることができます。これらのフレームを定着できるように、繰り返し意識して使用することが重要です。 問題解決と結論の仮説分類 仮説はその目的に応じて、「問題解決の仮説」と「結論の仮説」に大きく分類されます。それぞれ、過去・現在・将来といった時間軸に応じて仮説の中身が変わります。仮説と検証はセットで行うことで、より説得力を持たせることができます。 効果的な施策展開への道 現在、施策展開が乱立している状況を整理し、ハンドリングできるようにしたいと考えています。より効果的かつ効率的な施策展開のためには、仮説を常に意識して立てることが必要です。現状では議論の中である程度のところで決め打ちになってしまっているように思います。より効果的かつ効率的な運営を行うために、問題解決のプロセスに沿った仮説立証を定着させ、日々の業務に意識的に取り入れることが重要です。 フレームワーク活用と効果検証 また、仮説を立てるためのフレームワークについても学び、問題や課題の提起を具体的な施策に関して行います。その際、都合の良い情報になっていないかに留意しながら、データを集めて施策の効果検証を行うことが求められます。効果検証の整理をするためにも、適切な仮説立てとその検証を通じて、施策展開をより効果的かつ効率的に進めていきたいと考えています。

データ分析で比較はなぜ重要？ データ分析の基本は「比較」であることを学びました。しかし、ただ単に比較すれば良いというわけではありません。分析の目的に応じて比較の軸が異なるため、その目的を明確にすることが重要です。さらに、データ分析の結果を報告する際には、見せ方を工夫することも大切です。比率を見たいのか、推移を見たいのかなど、定量データに応じた適切な見せ方を検討する必要があります。 飛行機の生存能力をどう改善？ 動画の中で、飛行機の生存能力を上げるための改善点を考えるという課題がありました。初めは「欠損している部分」を改善するべきだと思いましたが、分析の目的を考えると、「欠損していない部分」を補強する方が生存能力が上がるという解説を見て納得しました。 業務でのデータ分析の課題とは？ 日々の業務でも、お客様がデータ分析をしたいと言いつつ、現状の把握だけで終わってしまうケースが多々あります。そこで、データ分析の基本として、目的の明確化と比較の重要性を伝えていきたいと思います。たとえば、実績だけの数値を並べているケースでは、その数値が良いのか悪いのか判断できず、その後のアクションが不明瞭になっているお客様が多くいます。このような場合には、具体的な提案を行いたいです。 学びを実践するプロセスが大事？ 学んだことを実践し、アウトプットすることで、その結果が良かったのか、改善の余地があるのかを言語化することも大切です。振り返りを必ず行い、学んだことを整理し自分の中に落とし込むプロセスを欠かさないようにします。グループワークや講義の中では、自分ごととして捉えることを意識し、積極的に考え、発言するように心がけています。

リーダー姿勢はどう？ リーダーの本質は、つき従う者が存在することであり、信頼がなければ従う者はいないという点にあります。したがって、リーダーは自ら行動を起こし、組織のあるべき姿勢をメンバーに示すことが重要です。また、目標の重要性をメンバーにしっかりと理解させる必要があります。 困難にどう向き合う？ 目標達成の過程では、必ず困難や課題に直面します。その際に、リーダーが逃げたり、メンバーに責任を押し付けたりすると、信頼は得られません。メンバーは、実務能力だけでなく、困難や課題にしっかりと向き合う意識を持つことをリーダーの行動を通じて見ています。 CRMで何が変わる？ 現在、マーケティング、戦略、商品企画業務に従事していますが、職場でのCRMデータ活用はまだ十分に浸透していません。そこで、CRMデータを活用したマーケティング戦略と商品企画を目標に掲げています。具体的な分析結果をもとに啓蒙活動を始め、メンバーにこの意義を共感してもらうことが重要です。自らの事例を分かち合い、部会などを通じて分析目的やデータの切り口を発表させることで、職場でのCRMデータ活用を普及させています。 以下のステップで活動を進めています： 1. 目標設定と部内での課題提起（実施済） 2. 自身の分析事例の明確化（実施済） 3. 他メンバーへの目標と取り組みたい内容の明確化（12月） 4. 他メンバーが実施した分析手法とその目的の明確化（12月から2月） 5. メンバーからの事例を集め、集合知として事例集を完成させる（3月） このプロセスを通じて、組織全体でCRMデータの活用を深め、効果的なマーケティング戦略を構築することを目指しています。