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データ

に関する学び

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本質的な課題を見極めるには？ 本質的な課題が何であるか、そしてその課題解決のために何をすべきかを理解することは重要です。しかし、それを見誤れば、当然対策も効果的ではありません。これまでできていなかった部分もあり、その認識を新たにしました。データを得る限り分析して本質的な課題を見極め、「イシュー（問題）」を具体的に特定することが重要です。そのイシューを議論・検討の過程でも意識し続けることで、効率的に進めることができると感じました。 戦略はどう練るべき？ 事業計画の策定においては、戦略立案から戦術・施策の決定までの過程で、今回の学びを生かせると感じています。見えている事象や問題をその場しのぎで解決するのではなく、データ分析が可能な分野では本質を見極めた上で、中長期的に最も効果的な戦略や戦術、施策を立案できるようになりたいと思います。 議論の焦点は何？ 物事を議論・検討する際には、まず「イシュー（問い）は何か」を話し合い、具体的に定義してから進めることが大切です。また、議論が停滞する際には、改めて「イシュー（問い）」を再確認し、議論のポイントや方向性を修正する時間を持つことを実践したいです。これに関連して、ファシリテーションのスキルも身に着けたいと思います。

仮説を深掘りするには？ 視野を広げて仮説を考えるために、3Cや4P、SWOT、5W1Hなどのフレームワークを活用するという視点は、自分にとって盲点でした。普段は頭の中で拡散的に物事を捉えがちですが、MECEに沿った論理的な整理ができるこれらの型を使うことで、抜け落としていた観点を補うことができると実感しました。 データの活用法は？ また、データの取得方法についても、新たにアンケートなどで新しいデータを取ることに注力しがちでしたが、既存のデータを活用する手段もすぐに実践可能であることに気づかされました。特に、パートナーが所持しているデータに着目するという考えは、近くにある資源を有効に利用する良いきっかけとなりました。私自身、所属するグループ全体でリソースを活用することの重要性を改めて認識しています。 問題解決の手順は？ さらに、問題解決のステップとして「原因の特定」を意識してきた中で、WHAT→WHERE→WHY→HOWという一連の流れは、非常にわかりやすく、汎用性が高いと感じました。これまで以上に構造的な思考を促すツールとして、エクセルにフォーマット化したフレームワークをデスクトップに置き、仮説を立てるたびに都度活用していきたいと思います。

数字分解の効果は？ 数字を分解することで、データの解像度が向上します。分解の方法によって、見やすくなる効果があります。また、分け方の工夫によって差が現れたり隠れたりするため、多様な分け方が必要です。より多くのデータと分け方が組み合わさることで、分析の精度と確度に信頼性が増します。仮に思ったような結果が得られなくても、その分析が不要だったと分かるだけでも価値があります。そして、新たな分析を試みる契機となります。 グラフ作成の落とし穴は？ データを分析する際、時には望む結果が出るようにグラフを作成してしまうことがあります。しかし、今回の学びから、精度と確度を上げるためにはデータのさらなる分解が必要であると感じました。今後は、MECE分解の3原則を意識してデータ分析を進めていきたいと思います。 再検証は必要？ まず、過去の不具合事例を再度分析し直してみようと思います。一度結論を出した事象を再検証することで、今回の学びがどれほど有効であったかを確かめ、同様の結論に至るかどうかを確認するのは興味深い取り組みです。データ分析は非常に重要で、誤った原因を見つけてしまうと、対策や改善がすべて無駄になる可能性があります。そのため、より多くの分解を心がけたいと思います。

見えるギャップは何？ データ分析では、目についた情報にとらわれやすく、都合の良い解釈に陥るリスクがあると感じました。しかし、What / Where / Why / Howの切り口で数値同士を比較し、実際の現場で何が起きているのか確認することで、あるべき姿と現状のギャップを明確にし、解決への道筋を意識することが大切だと学びました。 KPI設定の真意は？ また、サイト分析におけるKPI設定では、ロジックツリーの考え方を活用して全体を俯瞰し、各階層に分解するMECEを意識したアプローチに新たな気づきを得ました。こうした手法は、課題解決や売上、集客の分析においても非常に有用だと考えています。 具体分析の切り口は？ さらに、現在取り組んでいるECサイトのデータ分析では、感度の良い切り口を増やし、より具体的な分析を行いたいと思います。クライアントのサイト課題をあぶり出し、ロジックツリーに落とし込むことで、強化すべきポイントを整理する作業に役立てていくつもりです。 今後の施策は？ 引き続き、現場の状況確認を踏まえながら、What / Where / Why / Howの視点とMECEを意識して分析を進め、課題解決に向けた具体的な施策を模索していきます。

データ分析の意義は？ データ分析そのものが目的ではなく、What・Where・Why・Howの各ステップに沿って、イシューの設定、問題の特定、原因の分析、そして解決策の構築まで進めることの重要性を学びました。 課題解決の要点は？ また、課題解決とは現状のマイナス面を正常に近づけるだけでなく、将来のありたい姿に向けた戦略を立てることも含まれている点が新鮮な発見でした。 なぜ提案が浅く？ 内部監査の担当として実務を行う中で、課題の特定までは進むことができても、真の原因分析が困難で、改善提案が表面的になってしまうことが多いと感じています。今後は、原因をより深く掘り下げ、具体的な改善策を提案できるように努めたいと思います。また、提起する課題が現状の問題解消を目指すものなのか、将来のビジョンに向けたものなのかを明確に区別して提案できる力を養うことも目標にしています。 仮説検証のプロセスは？ What・Where・Why・Howの各場面で仮説を立て、その仮説をデータ分析により検証するプロセスを確実に実行したいと考えています。データ分析だけに留まらず、その他の情報も収集しながら、より深い原因分析と効果的な改善提案ができるよう、引き続き努めていきたいです。

データ分析の効果的な手法とは？ データ分析を効果的に行うには、仮説を持って実際にデータを操作し、その結果を視覚化することが重要です。分析の切り口を考える際には、概念（例えばWhen、Who、Howなど）を意識して、網羅的に考える必要があります。一見、経時変化がないように見える場合でも、その内訳を確認し、本当に変化がないのかを疑ってみるべきです。 業績分析と来年度対策に必要なことは？ 年度末に向けては、今年度の業績分析と来年度の計画策定が求められます。そのために、明確な切り口を持ち、業績に関する分析をさらに深化させることが大切です。これまでは一度分析を行うとそれに満足して終わってしまいがちでしたが、今後は他の視点や可能性を常に探求する姿勢を持とうと思います。 多角的視点で分析するには？ 業績に関連する分析には通常ストラック図を用いますが、組織全体で集約するだけでなく、四半期別、顧客別、担当者別、契約形態別など、様々な切り口から分析を試みると、従来見えなかった特徴や課題を明確にすることができるかもしれません。また、EXCELのPivotテーブルやPivotグラフを使いこなすことで、自分の意図するデータの可視化ができるよう、積極的に手を動かしていきます。

思考の癖はどうして？ 人には思考の癖があり、考えやすいことや考えたいことを自然と考えてしまいます。これらは無意識に行われ、自分自身で制約を設けていることに気付かないことが多いです。しかし、「視点、視座、視野」の3つの視を意識することで、より広い思考を得ることができます。また、思考の偏りを防ぐために、問題を分解して考えるという手法も効果的です。 学びの活かし方は？ この学びは、いくつかの場面で活用できると感じています。たとえば、進行中のプロジェクトでのアイデア出しや、会議用のプレゼン資料を作成する際に役立ちます。また、部下からの提案を一緒に確認したり、データ分析を行う際には、何を知るための分析なのかを意識することで、全てのデータを解析しようという不必要な負担を避けることができます。 会議の進め方は？ さらに、自分が開催する打合せでは、冒頭で会議の目的を明確に伝え、出席者の共通認識を一致させた上で会議を開始することが重要です。会議のプレゼン資料を作成する際には、その資料が目的に合致しているか、議論すべき点に見落としがないかを客観的に確認します。そして、議論の場では「本当に？」「なぜ？」という視点を持ち込むことで、議論が一段と深まるようにリードします。

分析の基本とは？ 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準（目的）を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は？ 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素（要因）に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる？ 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は？ 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

内省はどう進める？ 内省的観察については、仮説検証型、行為一体型、外部フィードバック型の3つのアプローチがあることを学びました。実務では仮説検証型に偏りがちですが、変化の激しい現代においては、状況の変化をとらえながら行動と連動して内省を進める行為一体型が重要だと感じました。 学習動機をどう捉える？ また、学習動機に関しては、ある理論モデルに沿って内発的な動機と外発的な動機を考えることの意義を学びました。具体的には、内側に起因する充実思考、訓練思考、実用思考と、外側に起因する関係思考、自尊思考、報酬思考という区分に基づいており、チームメンバーそれぞれの内発的動機づけをより一層支援する必要性を感じました。特に、評価目標に含まれていない業務に対しても、その必要性を相手の立場に立って理解してもらえるよう説明することが大切だと思います。 外発動機の見える化は？ さらに、外発的動機については、データ分析の結果などを可視化した資料をより多く共有することで、目的に即した行動や目標の具体的なブレイクダウンを個々にサポートする重要性を実感しました。新しい指標を取り入れるなど、自身の行動変容やマインドセットの転換にも積極的に取り組んでいく必要があると感じました。

平均値を使う意味は？ 平均値を中心に使っていたものの、実はその名称や意味を十分に理解できていなかったことに気付きました。加重平均や幾何平均も実は使ってはいたのですが、今回の学びで、自分の仕事の中で具体的にどう応用できるかをイメージすることができました。 散らばりはどう捉える？ また、散らばりや標準偏差といった指標を通じて、データ比較のためにさまざまな基準があることが理解でき、非常に興味深かったです。普段はあまり使っていなかったヒストグラムも、実際に活用することで、案件のサイズがどこに集中しているかが一目で分かり、次の一手を考えるためのヒントになりそうです。 どの平均を選ぶ？ さらに、加重平均は現状のデータ分析に役立ち、幾何平均は来年度の数字を検討する際に採用できそうだと感じています。標準偏差の活用法については、これから意識しながら幅広い視点で考えていく予定です。 実践で数字はどう変わる？ 明日には、過去のデータをもとに加重平均、ヒストグラム、幾何平均の活用を実践し、特に幾何平均については過去数年分のデータを基に来年度の数字の妥当性を検証してみたいと思います。これまで漠然と感覚で判断していた数字が、しっかりとした目安となると確信しています。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

ポジショニングの重要性を再確認 ポジショニングとターゲティングによって、自社製品の訴求先を明確にすることの重要性を感じました。もし訴求先が曖昧であれば、自社サービスのセールスポイントも不明確になってしまうことを論理的に学びました。 ただし、実際の業務に当てはめる際には、訴求先を絞ることで顧客の絶対数が減少するため、結果が出せるか不安になることもあります。この不安を払拭するためには、市場規模の予測をメインにしながら、会社が期待するマーケットサイズにアプローチできるかを同時に調査することが重要だと感じました。 ターゲティングで営業を強化できるか？ 自社はインドネシア国内の日系企業向けのSIサービスというニッチな分野を手掛けていますが、市場規模は1,000社あります。新しいサービスを展開する際には、しっかりとターゲティングを行うことで効率的な営業活動が可能になると感じました。 さらに、自社の顧客を分類し、いくつかのセグメンテーションに分けてデータベース化しておくことで、新しいサービス企画時に速やかにマーケティングが行えると実感しました。現行の営業活動においても、アプローチすべきセグメントに効果的にアプローチできるかを振り返る際に役立つとも感じました。