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データ

に関する学び

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なぜ分析が必要？ 今週の学習では、ケースを通じて課題を特定し、解決策を導くための分析の流れや、グラフによる可視化の方法について考えることができました。特に、「課題解決に向けて、どの分析対象を選び、どのように可視化するか」を具体的に把握し、言語化・整理する難しさを強く実感しました。一見シンプルに見える分析やグラフ作成にも、明確な目的と意図が求められるため、「なぜそのデータを選んだのか」「なぜその形式で示したのか」を一つひとつ理由づけることが、説得力のある資料作成や意思決定支援へ繋がると考えています。 実践はどのように？ これまで業務課題を解決する際に、「イシューの特定と分解」や「課題ごとの解決策の立案」、そして実現可能かつ効果的な施策の選定と実行というプロセスに十分に向き合えていなかったと感じています。現在、戦略立案の担当として自社の施策の検討・実行が求められる中、まずは適切なイシューを見極め、正確に分解した上で、実行可能性と効果を見据えた施策に落とし込む一連の流れを、今後より意識的に実践していきたいと思います。 思考力をどう鍛える？ 今回学んだクリティカルシンキングの基礎を業務の中で意識的に取り入れることが、学びを深めスキルの定着に不可欠であると実感しました。入門編として体系的に学ぶ機会を得たことで、今後は書籍なども活用しながら継続的な学習に取り組み、クリティカルシンキングの実践力をさらに高めていきたいと考えています。業務においてもこの思考法を取り入れ、より良い意思決定や戦略立案に貢献できるよう努めていきます。

データ分析で重要なのは何か？ データ分析を行う際には、事実（ファクト）に基づくことはもちろん重要ですが、比較の視点も非常に重要だと学びました。また、見えている事実から見えない事実を推測し考察することも大切です。 分析目的をどう設定する？ データ分析の目的を最初にじっくり考えることが重要だと感じました。目的が明確であるならば、そのための準備や材料となるデータも自ずと見えてきます。 上記の内容を自分でしっかり把握した上で、上司や部下に理解してもらうためにどのようにデータを見せるか、プレゼンの仕方も重要です。 大学データをどう活用する？ 私は大学に勤務しているため、大学内のさまざまなデータを分析に活用したいと考えています。具体的には、以下のテーマに取り組みたいです： - 入試成績と入学後の成績（GPA）の相関分析 - 入学後の学生生活と卒業時アンケート回答（大学に対する満足度）の相関 - 上記が国籍によってどのような差異があるか - これらのデータをもとに、大学全体として学生に提供する教育やサービスをどう向上させるか 学生の実態をどう把握する？ 一例として、学生生活と満足度の相関を探るために、現在の資料を見直し、学生生活の実態を把握するための質問や指標、卒業時のアンケート内容をより充実させたいと考えています。現在のデータをより細かく見ることで、職員である私たちにも見えていない学生の実態があるのではないかと考えています。 さらに、「比較が大事」という視点を持ち、他大学の情報も参考にしたいと考えています。

問題の絞り込み方法は？ 問題の箇所を明確にするためには、まず分析対象を絞り、原因を考えやすくします。また根本的な原因の仮説を立てる際には、3C（市場、競合、自社）や4P（製品、価格、場所、プロモーション）のフレームワークを活用します。そして、仮説に基づいてデータを集めます。この過程では、必要なデータが何かを見極めることが重要です。 仮説構築の多様性は重要？ 仮説は複数立てるべきで、決め打ちにしないよう注意します。また、異なる切り口で網羅的な仮説を立てることも大切です。データ収集は、自分で取りに行ったり、誰かに聞いたりして行います。また、比較のためのデータも集めます。さらに、反論を排除するためのデータを集めることも重要です。自分に都合の良い情報だけを集めるのではなく、説得力のある分析を目指します。 データ分析のポイントは？ データを見る際には、意図を持って分析します。例えば、問題箇所を絞り込み、フレームワークを活用して根本的な原因の仮説を立てます。その際、異なる切り口から多角的に仮説を立てるよう心がけます。そして、データを集めて比較し、反論を排除するための情報まで踏み込んで確認します。この一連のステップを可視化し、習慣化することが重要です。 どのフレームワークが適切？ 仮説を立てるためのフレームワークについては、自分の業務に適したものを探し、過去の事例から有効なフレームワークを検証します。反論を排除する情報を集めるためには、周りのメンバーの協力を得て壁打ちを行い、反論点を意識的に探るようにします。

新たな発想は？ 視点、視座、視野というワークを通じて、アイデアを広げる具体的なステップを学びました。各ステップで軸をずらし、視点を変えることで異なる可能性を引き出すアプローチは、短い時間でも新たな発想の扉を開く手法だと感じました。 批判的思考はどう？ また、クリティカルシンキングという批判的思考法について学びました。一人でもテクニックを身につけることで、これまで経験してこなかった視点や発想に気づける点、そして周囲の意見を取り入れる大切さを再認識しました。この知見は、分析レポートの作成やデータの取り扱い、施策検討の場面で活かせると感じています。 レポートは分かる？ 特に、分析レポートにおいては、読み手がアナリストだけでなく、企画者や経営層といった幅広い層であることを意識する必要があります。事実だけでなく、結果指標や売上といった視点でまとめるプロセスが、より分かりやすいレポーティングにつながると実感しました。 顧客体験を考える？ また、企画者の意図や、提供するサービスがどのように顧客体験を改善するかを検討する際にも、今回学んだ視点の切り替えや多角的なアプローチは大いに役立つと考えています。 情報の真実は？ そして、日々新聞や書籍などから情報を得る際には、事実と意見を明確に区別しながら、批判的な視点で読み解くことが重要だと感じています。題材を自分ごとに捉え、ベースとなる軸や書き手の意図を考慮しながら、自分なりの表現にまとめることで、本当に伝えたいことは何かを見極めることができると考えています。

データ分解の意味は？ データを分解して読み取ることは、大きな発見がなくても重要な学びにつながります。分解の結果として見逃すことがあっても、それを失敗と捉えず、なぜその部分が発見できなかったのかを学ぶことが大切です。分解が不十分な場合、結果の解釈に誤りが生じ、誤った打ち手につながる恐れがあるため、着実に進めることが求められます。 分析の発見は何故？ アナリストとしてデータ分析に取り組む際は、打ち手につなげることに重点を置いていましたが、ステップごとに学びをレポートする意義にも気づきました。たとえ施策効果や次のアクションへの直接的なインパクトが短時間で得られなくても、論理的なレポートが関係者との議論につながるのは大きなメリットです。常に様々な角度からデータを見るクリティカルシンキングを実践しつつも、周囲との協調を大切にし、堅実な報告を続ける姿勢が重要だと考えます。 手を動かす理由は？ まずは、実際に手を動かし、各ステップでの学びをアウトプットすることが第一です。作業を進める中で、なぜその分解から始めたのかをしっかりと伝え、周囲から意見をもらえる環境づくりが必要です。小さな発見であっても、粘り強く取り組むことで、確かな結果へとつながります。 変化の見極めは何処で？ 日常においては、単にパーセンテージの上昇だけで全体の動きを判断するのではなく、全体がどのように推移しているのか、その変化のインパクトを冷静に見極めることが求められます。こうした視点が、より正確な判断と次のステップにつながるでしょう。

メッセージをどう活かす？ 作成者のメッセージを深く理解し、グラフを作成して資料化するスキルを学ぶことが重要であると感じました。単に型にはめたグラフを選ぶのではなく、メッセージとの整合性を意識して見直すことが大切です。これまでの自分を振り返ると、資料とは作成者が伝えたいことを載せるだけではなく、伝える相手を理解し、相手が知りたい情報をわかりやすく伝える視点が重要だと気付きました。 相手に合わせる方法は？ 報告や共有資料として、上司のプレゼン資料、部署内の担当報告資料、他部署への実施報告資料、案内資料など、日々の資料作成に活用しています。相手の役職、部署、経験値が異なるため、フォントや装飾、グラフの選択、デザインなどを相手に合わせて考えたいと思います。業務効率の観点でも、見た目がきれいな資料ではなく、目的が達成できる資料を作る意識が大切です。 グラフの選定で迷う？ グラフに関しては、業務でグラフを使用する機会が少ないため、グラフの種類やそれぞれの得意とするメッセージについて理解を深める必要があります。調べて学ぶことや、過去の会社の資料などを振り返って読むことが学びにつながります。 資料の目的は何？ 資料作成においては、次の手順を考えています。まず、過去の資料作成の手順を振り返り、自分の傾向を見直します。そして、次回作成時には資料で誰に何を伝えるのか、伝えるメッセージは何かを明確にし、それを常に見返せる状態を作ります。最後に、必要なデータを事前に調べ、グラフを作成するなどの準備をして進めます。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

実践による学びの深まり Week1から継続して学び続けた内容を、ライブ授業の演習を通じて「一気通貫」で実施することができ、実践に活用するイメージが具体化しました。特に、仮説は一度立てたら終わりではなく、段階ごとに検証を通じてブラッシュアップしていくこと、また分析は比較であることを強く感じました。さらに、課題解決のプロセスは「What→Where→Why→How」という順序で考えることが重要であると学びました。このプロセスを進める中で、「データのビジュアル化」や「多様な切り口を考えること」の大切さも再認識しました。 課題解決の新たな視点とは？ 自分の仕事は基本的に社内の「課題」を解決することが主な業務であり、この講座で学んだ内容はあらゆる場面で活用できると確信しました。これからは、課題解決のプロセス「What→Where→Why→How」を常に意識したいと思います。問題を解決する際には、直ちにデータ分析に取り掛かるのではなく、まず問題の定義から始め、問題点を特定して原因を分析するというプロセスを「事前」に頭の中で描くことが重要です。それにより、無駄な作業やヌケモレを防ぎ、「How」を忘れずに取り組むことが可能です。 事前準備の重要性について 具体的には、すぐに「データ分析」に取り掛からないことを意識的に行い、事前にそれぞれの課題解決プロセスで必要な「タスク」をイメージし、タイムラインを引いて計画を立てることが大切です。最初はしっかりと言語化し、プランをドキュメントに起こしておくことを心がけます。

データ分析はどう見直す？ 得られたデータをそのまま解釈するのではなく、解析の手間を加えることで新たな理解を得ることが可能です。具体的には、割合や相対値を使ってデータを加工したり、数値をグラフや図に変えて視覚的に理解する方法が有効です。また、多くの視点や切り口でデータを分け、特徴的な傾向を探ることが重要です。この際、単に機械的に等間隔で分けるのではなく、その方法が本当に適切かどうかを常に疑う姿勢が求められます。いくつかの切り口で得られた結果を総合的に考慮する際は、誤った結論に至らないよう注意が必要です。 新規事業の見極め方は？ 新規事業テーマを探索する過程では、どのテーマを選定すべきか全体像を把握するために、異なる切り口を試してみると良いでしょう。市場規模、成長率、顧客数、深刻度、性別、年齢、居住地などでデータを分けると、それぞれ異なる見方ができるかもしれません。そして、特徴的な傾向に対しては鵜呑みにせず、一度その信ぴょう性を確認する習慣を持つことが大切です。 情報収集は何を重視？ 現在は情報収集やヒアリングの段階ですが、まずは分析に必要な情報をしっかり集めることが重要です。その後、複数の切り口でデータを分け、特徴的な傾向が浮かび上がるかを確認します。ヒアリングを行う時も、聞いた内容をそのまま受け取るのではなく、別の視点や視座で見た場合どうなるかを意識して理解を深めたいと考えています。また、課題がどのように存在しているのかを探る際、ヒアリングした内容を整理することで思考を整えたいと思っています。

week5の難しさは？ week4までは「自分の伝えたいことを考え抜く」ことの大切さを学びましたが、week5では大量のデータの中から本当に伝えるべき内容を見極める難しさを実感しました。 どう説得力を作る？ また、説得力を高めるためには、次の①～③のサイクルを回すことが重要だと感じました。まず①、伝えたい思いを表現する前に、その背景をさまざまに想像します。次に②、その思いがデータによって裏付けられているかを確認し、さらに③、根拠が不足している場合には追加のデータを集めます。こうした手法により、単に閃きに頼るのではなく、しっかりと時間をかけることで、より良い成果が得られると自信が持てました。 サイクルの意義は？ ①～③のサイクルをしっかりと回せば、客観的な調査結果や説得力のある行動が浮かび上がり、未知の領域にも効果的にアプローチできると感じています。 大テーマの捉え方は？ また、想像するのが難しい大きなテーマに対しても、この手法は効果を発揮します。たとえば、新たなビジネス展開において、どの分野や顧客をターゲットにするか、どのようなアプローチが有効かを見極める場合などです。 計画への活かし方は？ ただし、十分な時間をかける必要がある分、定常業務にそのまま適用するのは難しいと考えています。年度方針や中期計画など、じっくり取り組む必要がある場面で活用するのが最適だと思います。現在、今期の計画に取り組むタイミングであり、この学びをしっかりと活かしたいと感じています。

顧客視点が重要なのはなぜ？ 差別化戦略を考える際には、競合にばかり気を取られず、まず顧客の視点に立つことが重要だと感じます。差別化戦略において「選択と集中」は大切ですが、同時に複数の施策を実行できれば競争力はさらに高まります。環境は常に変化するため、自社の強みも定期的に見直すことが必要です。しかし、特定の強みで大規模な成功を収めた場合、方向転換は難しく、そうした課題に対応できていない企業も多いのではないでしょうか。 海外での専門性はどう活かす？ ITベンダーとして国内外で仕事をしていると、国内では顧客の要望に柔軟に対応しますが、海外では専門性がないと認められません。実際には、複数のIT技術を扱うといっても、全てを深く学ぶことは難しく、場合によっては表面的な対応に終わってしまうことがあります。また、若手社員が勉強しても、次の仕事では別のことを任されると思うと、学ぶ意欲を維持しにくく、成長を実感できないことがあるようです。企業も専門性を重視し、業務を外注することで、社内で一貫した比較や統合を行うように変わってほしいですね。私は、そのような姿勢を企業に対し提案していきたいと考えています。 自身の専門性をどう高める？ 幅広く知識を習得しつつ、自分が得意とするAIやデータ分析、ソフトウェア工学の分野では積極的に情報発信を行い、自身の専門性をアピールしています。例えば、2月9日にはAIエージェントについて、2月10日にはGraphRAGについての発表を予定しており、これを確実に実施したいと考えています。