(93ページ目)

データ

に関する学び

---

「分析は比較なり」とは？ 「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。これまで、分析を行う際にはひとつの情報やデータから何かを導き出そうとすることに注力しがちでした。しかし、適切な対象と比較を行うことが重要であることに改めて気づかされました。データ加工が目的化し、肝心な分析がおろそかにならないよう、「何のための分析なのか」を明確にすることが大切だと学びました。 採用戦略にデータ分析をどう活かす？ また、この知見は顧客企業の採用戦略を考える際にも活用できると感じました。顧客が抱える採用課題を解決するためには、現状データ（求職者の動向や志向性など）をもとにボトルネックを分析する必要があります。目標と現状の差を正確に把握するために、今回の学びを活かしてデータ分析を行いたいです。 自分なりの仮説が鍵？ さらに、顧客の課題に対して自分なりの仮説を立てること、分析の目的を明確にすることを意識していきたいです。採用市場は日々変化していますが、その変化を「仕方がないこと」と捉えるのではなく、変化の原因や市場の動きを常に考えていくことが重要です。

数字分解の大切さは？ 今回の講義では、数字を分解して考える方法や、さまざまな切り口を試し、定義を明確にしてMECEの考え方を適用する手法を学びました。普段あまり意識してこなかった視点から、改めてデータを多角的に検討することの大切さを実感し、新たな気づきを得ることができました。特に、数字に苦手意識があった私にとって、グラフに少し足して割合を示すなどの工夫が、問題点の発見を助けてくれると感じました。 採用データは何見る？ また、採用に関する応募者のデータを、自身で分解し、多角的に検討する重要性にも気づかされました。これまでは、採用媒体の営業担当からの数字の共有を受けるだけでしたが、自分でデータを操作し、さまざまな属性からボトルネックを見つけていく試みは非常に有意義でした。今後は、これまでの採用データを自分なりに細かく分解し、現状の強みや弱みを洗い出して、次の募集掲載の対策に生かしていきたいと考えています。 継続的な対策は？ 一度の検討に留まらず、継続的にデータを分解し、数字に基づいた対策を立案できるよう努めていきたいと思います。

多角的視点はどう？ データを見る際には、様々な切り口を持つことの重要性を改めて実感しました。切り口のレパートリーが少ないと、誤った解釈に導かれる恐れがあるため、一つのデータに対して複数の視点から分解することが、正確な解釈へとつながると感じています. 応募増加の理由は？ 具体的には、月間の採用進捗を確認する場面で、前月から応募が増加した場合、属性・性別・年齢などの観点でデータを分けて検証すれば、その増加の要因がより明確になると思います。こうした実践的なアプローチが、日常業務における分析力向上に役立つと考えています. 切り口は変える？ また、普段からデータを見る機会が多いこともあり、いつもより2パターンほど違った切り口で検討することを意識していきたいと思います。これにより、単に数字を見るだけでなく、背景にある要因や意味まで理解する助けとなり、分析の幅を広げることができると思います. 深い洞察は得られる？ このような進め方を継続することで、データの分解に対するレパートリーをさらに充実させ、より深い洞察を得られるよう努めていきたいです.

どんな切り口がある？ データの扱いや切り口を変えることで、見え方や結果が大きく異なることを学びました。「本当にこれだけなのか？」と問い続ける姿勢の大切さを痛感しています。また、思い込みや自身の仮説だけで分析しないよう、注意が必要だと感じました。特に、細かくデータを刻む手法は非常に印象深く、発見の連続でした。 定性と数字はどう違う？ 普段は定性的な業務が中心で、データを扱う機会が少なかったので、新しい視点を得られたことに新鮮さを感じました。その一方で、数字をもっと活用すれば、業務の見え方が変わる可能性を実感しました。これまで「この業界はこの数字」という固定概念にとらわれていた部分以外の新たな数字や切り口を探る必要があると考えさせられました。 どんな指標が必要？ この授業を通じて、定性的な課題をどのように数字に置き換えるか、またどんな指標を使えば良いのかを改めて考える機会となりました。定性的なものを数字化する際には、それに見合う指標や基準が不可欠であり、その処理方法についても他の受講生の意見や感想を参考にしながら模索していきたいと思います。

正確なデータは？ 実務では、正しいデータに基づく比較ができていないため、意思決定で迷うことが多いと実感しています。経験や定性評価のみに頼ると限界があり、説得力にも欠けるため、定量的なデータを用いて自分自身も相手も納得できる意思決定を行いたいと考えています。 データの扱いは？ これからは、まだ扱ったことのないさまざまな種類のデータに触れる必要があると感じています。そのため、まずはデータに関する知見を深め、各データの特徴に合った加工方法やグラフの見せ方を学びたいと思います。 仮説の重要性は？ また、分析のプロセスでは、目的だけでなく必要な項目やデータに対する仮説の設定が重要だと感じています。仮説を立てる力を養うためにも、多くのデータに目を通し、さまざまな角度からの切り口を見出すためのフレームワークを習得したいです。現在担当している店舗オペレーション改善においては、トライアル検証やローンチ後の結果分析が課題となっており、通常の切り口に加えて新たな視点からの比較を行い、分析結果をプランニングやプレゼンテーションに活かしていきたいと考えています。

パターンはどう見る？ 観測された事象データの相関比較から、背後に潜むパターンや特徴を発見し、未知の事象に対しては予測や仮説を立て、具体的な施策を検討しています。各プロセスでは、項目と事象の関係をブレークダウンして文字化することが重要であると考えています。 施策の領域は？ また、ブレークダウンする際の項目数が多いほど、検討すべき施策の領域が広がるため、PDCAサイクルの回転回数を増やすことが可能となり、成功に近づけると感じています。 協業の効果は？ この手法は、協業候補先企業の事業分析や、外部要因・内部要因の分析、事業戦略、シナジー効果などのスライド資料作成時にも有効です。具体的には、データを分解して対象企業の各販売業界ごとの比率を明確にし、各業界の今後の市場成長率との相関を基にした売上推移シミュレーションのデータ化やグラフ化が求められます。 結論はどうする？ さらに、パワーポイント作成時は「結論－論拠×３」という構成を意識し、スライドメッセージと添付グラフの配置にも工夫を凝らすことで、論拠の濃度と伝わりやすさを向上させています。

正しい仮説はどう作る？ 仮説を正しく構築することで、検証マインドが高まり、ビジネスの精度向上につながります。そのため、適切な仮説を立てるスキルの習得が求められます。また、「what」「where」「why」「how」といった視点を意識することで、課題の把握や解決方法の糸口を見つけることが可能です。 販売分析の秘訣は？ 日々の販売分析においても、仮説思考を取り入れるよう努めています。現場担当者が実務の中で肌感覚で感じている課題について、定量的・定性的な両面から評価し、チームとして合意のもとで進めることが重要です。 仮説は独立すべきか？ また、仮説は一つに絞らず、対策や重要性、影響力を十分に考慮した上で、業務への反映が必要です。複数の可能性を見極めながら、最適な対策を検討していく姿勢が大切です。 改善プロセスは？ 具体的なプロセスとしては、まず現場担当者が感じている課題を確認し、併せて実績数値などのデータを基に問題点を洗い出します。その上で、いくつかの仮説を立て、裏付けとなるデータや対策案を検討しながらプロセスの改善を進めています。

何故課題意識は必要？ 分析の目的や課題意識を明確にすることで、日常の業務だけでなく、普段目にする分析データについても「なぜ？」と考える習慣が身につきました。例えば、ニュース記事で医師不足が取り上げられる場合、その背後にある分析の意図や解決すべき課題を自分なりに考察するきっかけとなりました。 施策評価はどう？ また、業務で複数の施策を企画・実行する中で、効果を評価するための分析が重要だと感じています。中長期的な戦略の実行に際し、連続性のある施策を実施するためにも、小さな施策のブラッシュアップを繰り返す必要があると考えています。たとえば、アプリへのログインプロセスを細かく分解し、特に初回ログイン率の向上に向けた分析を進めています。 情報取得は万全？ さらに、戦略立案の段階から必要な情報やデータが適切に取得できているかを精査し、取得できていないデータにはタグ付けなどの対応を実施して、常に分析が可能な状態を作り上げています。同じ条件で定期的にログの確認やレポート作成を行う仕組みを整備することで、継続的な定点観測が可能になりました。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決のプロセス、What、Where、Why、Howについて学びました。私は前職でQC的な問題解決を学び、問題やボトルネックの特定、「なぜなぜ分析」、計画、アクションのような手法で考える癖があり、今回学んだ内容と似ている部分が多いと感じました。しかし、元の思考フレームワークに戻りがちな自分を再認識しました。 フラストレーションを解消するには？ データ分析や見える化は行っているものの、仮説の検証や具体的なアクションを自発的に行っていない部署の現状にフラストレーションを感じています。おそらく、具体的なアクション（How）を実行できないと諦めているために、根本原因（Why）の追求が疎かになっているのではないかと考えています。 新たなシナリオ作成と実践法 今回学んだことを基に、「How」を実行できると仮定してシナリオを作成し、実践してみたいと思います。また、一連のプロセスを効率的に進められるよう、自身をトレーニングし、さらにBIツールやPythonを活用して知見やスピードを向上させる手法を学びたいと考えています。

切り口の偏りは？ せっかくデータを作成しても、切り口が偏ると適切な分析ができない場合があります。そのため、まずは多くの切り口で検証し、仮に失敗しても恐れずに試みることが重要です。 視覚資料の活用は？ また、グラフなどの視覚資料を効果的に活用するとともに、全体の区切りや範囲に注意を払い、ダブりや漏れがないように全体像を俯瞰しながら、目的に沿って細かく分解する工夫が求められます。 目的と創意工夫は？ 目的を見失わずに、データを創意工夫して見せる姿勢も大切です。MECE（漏れなく、ダブりなく）を意識し、複数の切り口から分析を行い、その結果を分かりやすく伝えることを心掛けましょう。職場の意見を反映する際も、偏った分析にならないよう真の原因を追求することが必要です。 アンケートの目的は？ 今後、職場環境の改善を進めるためにアンケートを実施する際は、まず目的を明確にし、事務局の方向性と従業員の意見のギャップを把握することが基本となります。さまざまな視点から課題を検証し、その分析結果を分かりやすく報告する工夫を重ねていきたいと考えています。

原因はどこにある？ 問題解決にあたっては、まず問題がなぜ発生したのか、その原因を明らかにすることが非常に重要です。原因究明のためには、問題が発生するまでのプロセスを分解して分析するアプローチが有効です。各プロセスごとにどこに問題があったのかを洗い出し、整理することで、問題の根本原因に迫ることができます。 改善策は効果的？ このプロセス分析に基づいた仮説を複数立てたうえで、実際に改善策を試してみることも重要です。たとえば、A/Bテストを活用して実施した改善策の効果を検証し、より良い解決策に結びつけることが考えられます。こうしたステップにより、単なる経験や直感に頼った対応ではなく、実際のデータに基づく精度の高い問題解決が可能となります。 今後はどうする？ 今後、課題への対応としては、まず問題が発生した経緯と各プロセスで何が問題だったのかを、具体的なデータ分析の結果から明確にすることを心がけたいと思います。そして、複数の仮説を立てた上で、改善策を実施し、その結果を詳細に分析することで、プロセス全体の質の向上につなげていければと考えています。

フレームワークの効果は？ ゼロベースで仮説を立てるより、フレームワークを用いることで視点が広がり、仮説の網羅性が向上すると感じました。これまでは感覚に頼ってひとつの答えに固執することが多く、思考が止まる場面もありました。しかし、実践演習では３C４Pを活用することで、問題に対して一歩踏み込んだ考察ができるようになりました。 データ収集の意義は？ また、仮説検証においては、自分に都合の良いデータだけでなく、比較のための情報を収集する重要性を学びました。反対意見を含む情報をも集めることで、仮説の説得性が高まりました。提案する側とされる側では視点や優先順位が異なるため、複数の仮説を持つことが必要だという考えにも納得できました。 目的と結論の整理は？ さらに、仮説には問題解決だけでなく、目的や時制で整理される結論の仮説があることを知りました。問題解決のプロセスであるWhat、Where、Why、Howという問いは、日々の目標設定において部下との面談で活かされ、お互いに何が問題で何に取り組むかを具体的にすり合わせることができたと実感しています。