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データ

に関する学び

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新プロジェクトに必要な分析手法は？ 新しいプロジェクトの構築段階において、既存事業の来期戦略策定のために3C分析とSWOT分析を実施しようと考えています。プロジェクト開始当初に会話はしましたが、現段階で再度分析を行うことで、本格的な稼働に向けた準備を行いたいと考えています。 活用すべき戦略策定のステップは？ また、既存事業の来期戦略については、SWOT分析を通じて外部環境の把握と自社サービスの内部環境の見直しを進めていきます。担当として、過去の定量データの調査が必要なため、分析のための情報収集を開始する予定です。 意思決定をどう高める？ 具体的な行動計画としては以下の2点を挙げます： 1. 現在私が直面しているような時期や、来期の事業戦略を考えたりプロジェクト方針立案の際に、これまで学んできた分析手法を活用し、関与するメンバーの方向性を統一する。 2. 単に分析手法を行うだけでなく、「経営者の視座で考える」「ジレンマを過度に恐れない」「他社の意見をしっかり聞く」といった意識すべき事項を忘れずに持ち続けることで、効果的な意思決定を行っていきたい。

データ分析の基本とは？ データ分析とは、単なる集計ではなく、比較を通じて意味を引き出すことです。具体的には、有意義なデータを比較し、仮説を立て、その仮説を検証するために、比較対象以外の条件を可能な限り一定に保ちながらABテストを実施することが求められます。 エンゲージメントを高めるためには？ データ分析においては、適切な情報を選別することが重要です。例えば、SNSコンテンツのオーガニックポストのエンゲージメントデータを見ることで、どの国でどのようなコンテンツが注目されているかを理解することができます。その上で、さらに具体的に、投稿の時間帯やフレーズ、サムネの違いに焦点を当てたテストを行うことで、より効果の高い手法を見つけることが可能となります。 データの傾向を見極めるには？ したがって、データの比較を深め、傾向を分析することに時間と労力を割く価値があります。決まった時間にインサイトをモニタリングし、データの傾向を知る時間を計画的に設けることが大切です。これにより、仮説を立て、有意義な投稿テストを実施することで、より深い知見を得られるでしょう。

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。

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。

数値データの限界は？ 日常業務では、健康診断データやストレスチェックデータなど、数値化された情報に注目して課題を抽出していました。数値データを用いて集団の絞り込みや全体像の把握を行っていますが、対象者の心の動きや考えといった質的な側面は数値化できないため、対話を通じて情報を得ることの重要性を実感しています。 現場の声はどう感じる？ 私の職場では、机に向かって企画を練るだけではなく、現場を訪問し、そこで感じる空気感や対象者の生の声を直接拾うよう努めています。現場訪問やインタビューを通じて得られる情報は、人との関係性を深める上でも大変有益で、量的データと質的データの双方をバランスよく活用することが、より良い分析につながると考えています。 体験で分析は変わる？ また、講座での体験を通じて、共感や感動から課題解決の糸口を掴むことができると実感しました。私たちは、陥りがちなデータだけに頼る思考から一歩踏み出し、現場での体験やインタビューを通じて得られる情報と数量データの両方を活用し、より具体的かつバランスのとれた分析を行うことが重要だと考えています。

どんな事例が印象的？ 具体的な事例をもとにした演習を通して、どのようにデータ分析を進めるかを学びました。ひとつの事例を取り上げ、「Where＝どこに問題があるか」を徹底的に考察する過程では、自分では思いつかない切り口でデータやグラフを眺め、問題箇所を明確にしていく流れが特に印象的でした。この経験を通じて、物事を多角的に捉える重要性に気付かされました。 問題解決はどう進む？ また、この講座では、問題解決のステップを活用して意味のあるデータ比較ができる方法を学びました。学んだ手法は、データ分析にとどまらず、日々の仕事で直面するさまざまな問題にも応用できると感じています。今後は、以下のステップを活用し、効果的な解決策を見出していきたいと考えています。 各ステップをどう確認？ ①【What】「何が問題か？」──直面している課題や状況を明確にする ②【Where】「どこに問題があるか？」──問題の箇所を絞り込む ③【Why】「なぜ、問題が起きているのか？」──その原因を分析する ④【How】「どうするか？」──原因に対する有効な解決策を検討する

問いの意義は何？ 「問い」とは何か？まず、分析を始める際にまず重要なのは、どの問いに答えるために作業を進めるのかを明確にすることです。データを目の前にすると、無意識に手を動かしてしまいがちですが、目的となる問いをはっきりさせることで、分析の方向性がぶれないようにします。 伝達工夫はどう？ 次に、情報を他者に伝えるための工夫が求められます。資料作成においては、キーメッセージが伝えたい順序に沿って配置されているか、また、強調したい部分が意図的に表現されているかを確認し、工夫することが大切です。 課題整理はどう？ また、現状の課題や問題点が不明瞭なために混乱してしまうこともあります。そのような場合には、改めて「問い」を明確に定め、状況にあるデータを正確に分解し、解決への糸口となるよう整理することが求められます。 意見共有は大事？ さらに、自分の考えに偏りが出ないよう、メンバーと共有して意見を取り入れる工夫が必要です。また、情報を他者に伝える際は、ピラミッドストラクチャーに沿って論理的に整理し、相手に分かりやすく伝えることを心がけたいものです。

代表値で分かる？ データの状況を評価するためには、単純平均、加重平均、幾何平均といった代表値や中央値が用いられます。平均値は計算が簡単で直感的に理解しやすい一方、極端な値（外れ値）の影響を受けやすいという面があります。そのため、データのばらつきを示す標準偏差と併せて確認することが重要です。 小規模店舗見えてる？ 複数の店舗の売上やイベントの各店舗での来場者数などを平均値だけで評価すると、店舗ごとの規模や条件の違いから、小規模な店舗や一時的な変化を見落とす可能性があります。こうした場合、標準偏差や中央値などの指標を追加することで、より詳細な状況把握が可能となります。 分析体制整える？ レポート作成においては、平均に加え中央値、最頻値、標準偏差など複数の代表値やばらつきの指標を数値化することで、微細な変化に気づきやすい分析体制を整えることが求められます。さらに、ヒストグラムや折れ線グラフ、棒グラフなどを用いて直感的に理解できる分析を行い、Lookerstudioやスプレッドシートでテンプレートをあらかじめ用意しておくと、作業の効率化にも寄与します。

平均値の使い方は？ 単純平均だけで判断すると、外れ値の影響でデータの見誤りが発生する可能性があることに気づきました。これに対して、加重平均や幾何平均についてはこれまで自分自身で使った経験がなく、今後習得していきたいと考えています。これまで、適材適所の数値の出し方をあまり意識していなかったという反省もあります。 データ分析はどう？ セミナーの申込者数やWebからのコンバージョンの分析において、年商別や案件化金額などのデータを、散らばりや加重平均、幾何平均を取り入れて比較分析したいと考えています。具体的には、同じソリューションのセミナー同士や異なるソリューション間の比較、時期を分けた比較、Webとセミナーでのリードの比較など、さまざまな切り口で分析を行いたいと思います。 比較検討の進め方は？ まずは、参加者が多く、分析しやすい直近のセミナーを対象に、年商別の申込者数や過去のセミナー参加数を、前回同じテーマで実施したセミナーと比較してどのような変化があるかを検討する予定です。その結果を踏まえ、他のソリューションのセミナー分析にも展開していく狙いです。

データ取得の方法をどう改善する？ 複数の仮説を立て、それを検証するためのデータを取得することについて学びました。これまでは、既存のデータを用いて検証することが多く、完全な結果ではないと感じることがありました。今後は、仮説の精度を向上させるために、データの取得方法を工夫し、再構築していきたいと思います。 ニーズ調査で次に向かうべきは？ また、担当するマーケットのニーズ調査についても学びました。従来の一般的な仮説からもう一歩踏み込み、「なぜ、なり手不足になるのか」という問いに対する仮説を立てて検証し、その結果に基づいて課題を解消するようなサービス案を考えることが重要だと認識しました。 ワーキンググループの成功へは？ 現在、社内で行っているワーキンググループでこれを実践しています。ニーズの検証までは完了していますが、まだ具体的なビジネスには結びついていません。「Q2」を実践することで、早期に実際のビジネスへと発展させたいと考えています。 仮説とデータ活用の展望 今後も、仮説の立て方やデータの取り扱い方を工夫し、実務に活かしていきたいです。

ライブ授業と実践テーマは？ 今週はライブ授業で、バスケットチームのデータ分析と、大手ファストフードチェーンの経営改善を実践テーマとして取り上げました。これまで学んだイシューの特定、データの分析および見せ方のスキルを活用し、復習を行うことができました。最後には、クリティカルシンキングとは何か、今後どのように取り組んでいくかを皆で共有しました。 そもそもその考えは？ エビデンスを創出する業務において、クリティカルシンキングは基礎中の基礎であり非常に重要だと感じています。日々の文献の抄読や、顧客との面会、会議での活動の中で、「そもそもその考えは？」、「何か視点が漏れていないか？」、「このイシューは？」といった問いかけを通じ、常に俯瞰的で多角的な視点を持つよう努めています。 事前準備はどうすべき？ 顧客面会の前準備では、まず「イシュー」を明確に設定して取り組むことを心掛けています。仕事に没頭し始めた時こそ、もう一人の自分を呼び起こし、できたことは記録として残し共有する一方、できなかったことについては振り返りの時間を設けて見直しています。

目的と仮説はどう？ WEEK1で学んだ内容を振り返る中で、データ分析は「比較」を基本として行われると再認識しました。まず、目的を明確に定め、自分なりの仮説を立てた上で、必要なデータを収集し、分析を実施することで、目標達成のための示唆や考察が導き出されることが理解できました。 解決手順はどう？ 問題解決の過程では、「What, Where, Why, How」といった基本ステップを踏むことが大切ですが、これに加えてロジックツリーやMECE、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より効果的に仮説が立てられると感じました。 データから何得る？ また、数字や数式での集約やグラフによる可視化が分析をサポートし、実数と率の両面からのアプローチが有効であると学びました。同時に、既存のデータだけに頼るのではなく、必要なデータを自ら収集する努力と、都合の良いデータに偏らない分析の姿勢が重要だと痛感しました。実施前後の比較を通じて施策の効果検証を行う場面も多く、今期の採用活動の変革を始めとした各施策の評価に、この学びを活かしていきたいと考えています。