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数字 ✕ 意識

に関する学び

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イシュー特定はなぜ重要？ イシューの特定の重要性を改めて実感しました。それ以上に「問い」の方向性をブレないよう意識し続けることの重要性に気付かされました。課題を特定し、イシューを設定した後、実際に分析や議論に移る際、この「問い」がブレることが多々あります。気づけば最初に設定したイシューからずれた議論をしていることが何度もありましたので、改めて見直したいと思います。 データ分析で避けたいミスは？ データ分析においては、「問い」の方向性がブレてしまい後で気づき、やり直しが発生することがしばしばです。数字に触れ始めると、「分析」に夢中になり、本来の目的を見失ってしまうことがよくあります。特に注意すべきは「やった気になってしまうこと」であり、過去の経験を通じてこれを痛感しました。この講座を通して学んだフレームワークを意識し、同じ失敗を繰り返さないようにしたいと思います。 言語化の効果とは？ 「イシューを押さえ続けること」は「意識」するだけでは難しいため、言語化を必ず意識したいです。言語化することで、自分だけでなく、周りの方との認識統一にもつながります。これができると、自分が「問い」からずれていても、「誰かが気づき」修正してもらうことができます。自身の考えを客観的に見ることは重要ですが、完璧にはできません。常に第三者のヘルプも借りながら進めたいと思います。

データ比較の意義とは？ 「分析は比較なり」という考え方の重要性を再認識しました。ビジネスにおける意思決定の際には、データを用いた提言を行う中で"比較対象"や"基準"を明確にしておくことが上流段階で大切であると感じています。 データの見せ方をどう工夫する？ また、定量データの種類に応じて、適切な加工法やグラフの見せ方があることを学びました。普段から業務でプレゼンテーション資料を作成していますが、これまでは感覚的に数字を表示していました。今後は、実数で見せるべきものと割合で見せるべきものの区別を意識して、より効果的に可視化していきたいと思います。 分析の視点を資料にどう活かす？ 資料作成の際、分析結果や二次情報を取りまとめるにあたり、「比較」や「数字の見せ方」といった、わかりやすい表現方法を意識していこうと考えています。また、業務委託先を選定する際に、選定基準や評価基準を整理するためにも、分析の観点を活用することができると感じました。 新たな観点を業務にどう適用する？ これまで意識してこなかった新たな観点を業務に適用するために、まず業務の目的をしっかりと立ち止まって整理し、可視化することを習慣化したいと思います。これにより、意思決定を促進するためのデータ活用の余地があるかどうかを判断し、適切な判断ポイントを組み込むことができると考えています。

データ加工はどう整理する？ データ加工においては、数値に集約して捉える、目で見て把握する、そして数式に集約するという3つの方法を基本としています。 分析はどう進む？ 分析の際は、まず目的（問い）を設定し、仮説を立てたうえでデータ収集・検証を繰り返すプロセスが基本です。さらに、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの視点と、グラフ、数字、数式というアプローチを組み合わせることで、多角的に情報を捉えています。 数値管理はどう考える？ 具体的な数値の扱いとしては、代表値に単純平均、加重平均、幾何平均、中央値を用い、散らばりは標準偏差で表現します。ただし、平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要です。 セグメントはどう見る？ また、キャンペーンメールのデータと顧客データを用いた分析では、どのセグメントにどのような傾向があるかを明確にし、それをもとに有意差が見込める仮説を立てる際に、プロセス・視点・アプローチの組み合わせが効果的であると感じました。 検証の深め方は？ 以前は、キャンペーンメールと顧客データを分析する際、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点に十分意識を向けていなかったため、今後はこれらの視点をしっかりと取り入れながら仮説を立て、より精度の高い検証を行っていきたいと考えています。

データ分析の目的を明確に データ分析は、目的を持たずに取り扱うと、ただの意味のない数字でしかありません。そのことを今回の学習で目の当たりにすることができました。データ分析を行うにあたっても、なぜその分析をするのかという背景が見えなければ、同じ数字でも全く違った見え方をしてしまいます。そこで重要なのは、何を目的として分析を行うのかを明確にすることです。目的意識を持ち、定量的にデータを取り扱うことの重要性を学びました。 データで組織をどう活性化？ 施策推進について考えると、個々の受付完了指標から組織や部単位での比較まで、データの切り口は多岐にわたります。組織が正常に稼働しているか、個人については「自分は頑張れているか」を評価することができます。さらには、何をもっと伸ばし、何を改善すべきか、メンバーのモチベーションの維持・向上のためにデータを利用したいと考えています。 データの伝達手段は？ データを出すタイミングについては、デイリーにするか毎月末にするかなど様々な選択肢があります。組織やプロジェクトチームが活性化するための指標として、データを積極的に活用していきたいと考えています。データの伝達手段もまた多様で、メールや対面、ミーティングなどがあります。伝えたい内容、そのボリュームや重要度に応じて手段を使い分け、効果的に展開していきたいと思います。

数字の切り口をどう捉える？ 数字の切り口には複数のパターンがあり、その見え方は切り方次第で変わるということがよく理解できました。しかし、切り口によっては解釈を誤る可能性もあるため、それをどのように防ぐかが重要なポイントだと感じました。 フレームワーク活用のヒントは？ 分解の方法として3つのフレームワークが存在し、特にプロセスで切り分ける方法は今後意識して取り入れたいと思います。これらが効果を発揮するためには、ある程度の基礎知識やMECEといった考え方が必要であり、体系的に知識やスキルを習得する必要性を感じました。 管理会計で何を見極める？ 現在の職務において、既存事業の理解には、売上構成などを管理会計的に分析することが重要だと考えています。ここでGailという手法が活用できると思いました。最初に事業を分解して特性を理解し、その特性から課題を洗い出していきたいと考えています。そして、今後の社会情勢と照らし合わせて事業の方向性を整理したいです。 整理と議論はどう進める？ まずは既存事業部の情報収集を始め、その一方で管理会計の知識を身につけ、管理会計としてのプロセスを整理し、フォーマットを作成してみたいと思います。これにより自身の事業理解を深め、経験者とディスカッションを行い、現状の事業課題や今後の事業戦略に反映したいと考えています。

グラフで特徴は見える？ 数字データの特徴を把握するためには、グラフ化して可視化することが効果的です。グラフにする際は、さまざまな切り口や区間を工夫し、どのような特徴に注目すべきかを見極める方法を検討します。時間がある場合は、手を動かして実際にいろいろ試してみることが大切です。 MECEの活用法は？ また、データを漏れなく重複なく層別するためには、MECEの考え方が必要不可欠です。層別の方法としては、大きく分けて三種類の考え方があります。ひとつは総数を単に足し算で分割する方法、ひとつは単価と人数などを掛け合わせる方法、そしてひとつはプロセスに基づいて分割する方法です。 リスク特定はどうする？ たとえば、熱中症を減らすための社内教育に取り組む場合、年齢、性別、部署などで層別を行い、熱中症のリスクが高いグループを特定することができます。また、熱中症がどのようなタイミングや場所、状況で発生しているかを分析することで、どのような対応策が必要かが明確になります。 対策整理は進んでる？ このような考え方をもとに、5月中に昨年のデータを活用して分析を進め、夏に向けた対策の重点箇所や具体的な内容を整理していきたいと考えています。悩む時間をなるべく減らし、MECEを意識しながらさまざまな角度から分解し、新たな傾向を見出す手法を実践していきます。

数値をどう分解する？ 数値を分解することの楽しさが増し、明確に理解できるようになりました。また、分解したデータを表にしてわかりやすく伝える重要性も実感しました。分解する際には、MECE（モレなく・ダブりなく）や層別、変数別、プロセス別などのフレームを意識することが大切です。 新たな知識をどう活用する？ この知識は、来期のプラン作成や今年の成果分析、自店舗の顧客傾向を把握する際に役立ちます。例えば、店舗のPLを分析する際や、与えられた時間内に業務が終わらない時にプロセスを分解することで、問題点を特定することができます。また、チームメンバーに特定のカテゴリーで売上を伸ばすことをコミットする際も、各店舗の傾向を商品で分解して機会点を見える化することで、目標設定やプランニングがスムーズに行えます。 苦手意識をどう克服する？ これまで数字の分解に対して苦手意識があり、必要最低限にとどめていた部分もありましたが、今回の学びを通じて積極的に数値を分解する経験を積みたいと思います。直近では来期のチームプランを作成するため、今期の成果を分解して強みや機会点を明確にし、チームメンバーが視覚的にわかりやすい資料を作成する予定です。また、顧客調査の結果をMECEを意識して分解することで、各店の機会点を把握し、チームメンバーに共有することも計画しています。

どんな人物を目指す？ まず、自分が何を学ぶかという内容よりも、どのような人物になりたいか、その「ありたい姿」を明確に描くことの大切さを改めて実感しました。講座を進める中で、演習に没頭していた自分がいましたが、その過程で「ありたい姿」に向けては、学習習慣を確立しながら、同時にコンセプチュアル・スキルを身につける必要性を感じるようになりました。 どんな体験を届ける？ また、ただ単に数値を改善するのではなく、ユーザーにどのような体験を届けたいのかという「ありたい姿」から物事をスタートすることで、ぶれのない方向性が保てると感じました。具体的には、何をいつまでに行うかという計画だけでなく、チーム全体で「私たちはどのような存在になりたいか」を共有し、そのビジョンに基づいて戦略を立てることで、メンバーの主体性が高まり、プロジェクトがスムーズに進行することを学びました。 なぜ数字が気になる？ さらに、データに注目する際は「なぜこの数字になったのか」という仮説を立て、チーム内で共有することの重要性を知りました。月初には、プロジェクトを通じた「ありたい姿」を簡潔に1～2行でまとめ、企画立案や施策レビューの際には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用して情報を構造化することで、現状のチェックと翌月に意識すべきスキルの選定が可能になると感じています.

ビジネスで何が伝わる？ あらゆるビジネスシーンで、相手に情報を伝え、行動を促すためのノウハウを学びました。図による伝達と、文章での表現それぞれのポイントを体系的に理解できたことが大きな収穫です。 どう伝えれば効果的？ 図を用いて情報を伝える際は、以前学んだ「数字に意味を持たせる」という考え方を意識します。図や表を作成する際には、何を目的に、どの情報を伝えたいのか、そしてその結果として相手にどう変化してほしいのかを想像することが重要だと感じました。また、スライド作成時には、体裁を丁寧に整える基本的なことの重要性を改めて確認しました。 職場で活かせる？ 現職では、営業やマーケティングの数字を分析し報告する機会が多いため、今回学んだノウハウはあらゆるプレゼンテーションで活かせると確信しています。さらに、ビジネスライティングは、たとえ職を離れても生涯にわたって必要な能力であるため、日々実践を重ねていきたいと思います。 コミュニケーションの工夫は？ 毎週の経営報告においては、作成したスライドで何を伝えたいのか、相手がどのような状態になってほしいのか、そして何を求めているのかを常に意識するように努めます。部下とのコミュニケーションにおいても、目的や手法、丁寧さを重視し、より伝わるコミュニケーションを実現していきたいと考えています。

問題の原因をどう理解する？ 問題の原因を探る際には、単純に数字に飛びつくのではなく、割合などを他の数字と条件を合わせ、その数字の本質を理解し、原因を考える必要があると学びました。 仮説の選択基準は何？ また、複数の仮説のうちどれを選択すべきか簡単に判断できない場合には、判断基準を設定し、仮説ごとに評価し点数を付ける手法を学びました。その際、判断基準項目の影響度に応じて重み付けを行う必要もあることを理解しました。 新システムの導入検討はどう行う？ 新しいシステムや運用の導入検討を行う際には、メリット・デメリットごとに判断基準を設け、現行と比較することで、周囲に納得感を持ってもらえる説明ができると思います。また、収支検証では、単純に数字に飛びついて結論を出すのではなく、委託されている人数や内容、イレギュラー案件の有無など、できる限り事情を細かく理解し、条件を揃えた上で検証を進めるよう意識します。 日常的な思考の癖付けの重要性 日常的に「この物事の切り口は何だろう？」と意識することで、必要なときに的確な判断基準をすぐに想定できるようになりたいと思います。そのため、日頃から思考の癖付けを行うことが重要です。また、数字を扱う際には、数字同士の条件が合っているかどうかや、数字ごとの持つ重みを意識するようにします。

講義の要点は見えてる？ 今回の講義を通じ、問題解決プロセスにおいて重要なポイントを再認識しました。特に、あるべき姿と現状の間にあるギャップを具体的な数字で示し、関係者全員で合意を取る必要性を強く感じました。定量的に現状とあるべき姿を比較することで、解決策の効果を明確に把握することができると実感しました。 MECEの意味って何？ また、MECEのとらえ方についても改めて考える機会となりました。意味のある分類方法を意識し、意図しない「その他」に頼らず、明確な目的意識を持って分類することの重要性を学びました。これにより、情報の整理がより具体的で理解しやすくなると感じています。 分類にはどんな工夫？ さらに、自社サービスのポジションや方針を決める際、特にB2B2Cの業務モデルにおいては、顧客自身とエンドユーザーの双方をMECEに基づいて分類する必要があると再認識しました。具体的には、顧客規模や産業、予算状況といった基準で顧客を分類し、エンドユーザーについては年齢、性別、アプリの利用状況などを考慮することが大切です。 投資の判断はどうする？ 以上の学びをもとに、現状とあるべき姿のギャップを明確にし、自社のリソースが十分に機能しているか、あるいはどの程度の投資が必要かを判断するための貴重な材料としたいと考えています。

数字をどう分解する？ 数字はグラフ化することで、視覚的かつ直感的に捉えやすくなり、説得力が増します。そのため、数字から情報を得る際は、ひと手間加えて分解することが重要です。ただし、単に区切るのではなく、仮定を立てた上でMICEを意識した切り口で分解する必要があります。分析を進めて結論にたどり着く過程では、短絡的な判断を避け、「本当にそうか？」と立ち止まって丁寧に確認する姿勢が求められます。 システムプロジェクトで何が大事？ システムの導入や改修、さらには現行システムの廃止などのプロジェクトを進める際には、現状の課題と期待される改善点を明確に提示するために、数字を用いたデータ分析が役立ちます。システム関連のプロジェクトは多額の費用が動くため、慎重な判断が必要です。そのため、さまざまな切り口からデータを分解し、要件と費用の比較検討に活かすことが大切です。また、社員向け研修の終了後には、受講者アンケートの結果を分析し、そのフィードバックを次の計画に反映させる方法も有効です。 苦手意識はどう克服？ 一方で、数字に対して苦手意識を持つ人もいます。私自身、業務で直接データを扱う機会はあまりありませんが、定期的に報告される各種レポートを基に、MICEを意識した分解の手法やデータの取り扱いに徐々に慣れていきたいと考えています。