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数字 ✕ 意識

に関する学び

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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。

仮説と枠組みはどうなる？ 仮説の立て方や具体的なフレームワークについての説明があり、現在取り組んでいる業務とも密接に関係していたため、大変参考になった週でした。 知識はどう耕す？ 備忘の意味も含め、仮説構築のためのメモとして、まずは「知識を耕す」ことの重要性が挙げられます。なぜを繰り返し問うこと、別の観点や視点で事象を捉えること、時系列や将来予測を意識すること、そして類似や反対の事象をセットで考えることが効果的だと感じました。 創造的な仮説は？ また、ラフな仮説を立てる段階では、常識にとらわれず新しい情報と組み合わせることで、発想を絶やさず創造的な仮説を生み出す姿勢が大切であると理解しました。 仮説の検証はどう？ さらに、仮説の検証については、必要な検証の程度を見極め、情報収集と分析を通して仮説に具体性を加え、再構築していくプロセスが重要であると認識しました。 今後の見直しは？ 現在、事業計画の策定や顧客に対するプラン作成に活かすため、仮説構築を意識して取り組んでいます。しかし、現状では仮説の立て方が自己流であり、検証も十分ではないと感じています。今後は、前述した「知識を耕す」という視点を基に、数字的根拠をうまく活用した報告や、仮説の肉付け・再構築にも注力していく必要があると実感しています。

データをどう視覚化する？ データを分析する際には、今ある数字に一手間かけることが重要です。ただ数字を並べるだけでなく、グラフや表に変換すると新しい発見が生まれます。また、比率に変換することで別の角度からデータを見ることができ、さらなる洞察が得られます。 分解の基準は何が有効？ データを分解する際には、人、時間、手段などの基準で区切ると分かりやすくなります。例えば、月次や年次の売上分析、SNSのインサイト分析など、数字が明確に示されるものだけでなく、業務の効率化や成果が出なかった場合の原因分析にも役立ちます。 問題の特定と解決策のステップ まず、起きた問題に対して「もれなくダブりなく」を意識し、全体を大きく分けて定義します。その際には、層別分解、因数分解、プロセス分解を用いることが有効です。次に、出てきた項目をさらに分解し、どこが問題点なのかを数字や表で明確にします。そうすることで、問題の箇所を特定しやすくなります。問題が特定できたら、なぜそうなっているのかを考えます。そして、どう解決すれば良いのかを分析から導き出し、仮説を立ててトライアンドエラーを繰り返し、最適な解決策を見つけます。 これらの手法を念頭に置くことで、データ分析がより効果的になり、業務の改善や効率化にもつながると感じました。

指標分析の重要性を理解する 売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった指標の順番で分析することの重要性を学びました。分析に際しては、比較や対比を用いて傾向の変化や大きな相違点を見出すことが必要です。 説明を丁寧にする意識を高める ケーススタディの設問に答える際に感じたこととして、コアな部分は捉えられているものの、顧客心理の説明においては、もう少し丁寧に説明する必要があると気づきました。これは、言葉足らずな部分を丁寧にカバーすることを軽視していた結果であり、もっと丁寧に説明する姿勢が重要だと実感しました。今後は、説明の出口部分から意識をより高めていこうと思います。 提供価値の分析と強化点は？ 自社の提供する価値と競合他社の価値をP/Lから分析し、それによって自社が強化したい点や改善すべき点を考えてみます。さらに、自分が関わる事業の商品やプロモーションで今後どのように注力していくかを検討したいと思っています。 数字の定着と今後の計画 自社のP/Lデータはすでに確認しましたが、数字を頭に定着させるために直近2年分と今期の予測を自分でまとめ、空で言えるようにしてみようと思います。競合他社のデータについては、今後数週間で確認する予定です。そして、推薦いただいた本もぜひ読みたいと思っています。

問題の明確化の重要性とは？ 問題解決の４ステップ（What→Where→Why→How）のうち、最初のWhat（問題の明確化）の重要性について学びました。問題の明確化には、ゴールと現状とのギャップを定量的に数字で示すことが大切です。これにより、現状維持でよい部分と強化すべき部分が明確になります。 未来を見据えた戦略とは？ さらに、問題がない場合でも、よりよい結果を目指してテコ入れをする際（例えば単価改定や機能追加など）には、現状の状況判断が重要です。また、「もれなくダブりなく」というMECEの洗い出しも欠かせません。 情報共有を促進する方法は？ 例えば、自社ECサイトの会員数を120％に伸ばしたい場合、ロジックツリーやMECEを使って会員登録のモチベーションとなる部分を洗い出したり、利用者に行うアンケートの項目を設定する際に役立つと感じました。ロジックツリーを使うことで情報を可視化し、他のメンバーとの情報共有にも役立てられそうです。 過去の例に頼らない新しいアプローチとは？ これまで、企画やプロモーションは過去の例を参考に進めることが多かったですが、今後は目的を明確化し、What（問題の明確化）を意識して進めることで、現状の把握に役立て、それを基にした立案に活かしていこうと思います。

比較と目的はどう考える？ 分析において、「比較」と「目的への立ち返り」の大切さを改めて感じました。何かしらの数値をグラフ化して報告するだけでは、かえって分析した気分になってしまい、実際は単なる数字の結果報告に過ぎなかったと認識しています。今後は、目の前の数字だけではなく、適切な比較対象を設定し、分析結果としてしっかり報告できるよう努めたいと考えています。 上司の反応はなぜ？ 直近の業務では、状況報告を上司に行った際、好意的な反応を得られず、簡単に取得できる情報だけに依存し、見栄えの良いグラフや表を作成するだけの報告になっていたことを痛感しました。単に数値を並べるだけでなく、それぞれの情報をきちんと比較し、その内容から次の対応や施策を検討できるような報告に改善する必要性を感じています。 次の一手はどうする？ そのため、今後の取り組みとして以下の点を意識していきます。 まず、分析の目的を再度明確にすること。 次に、比較する項目や内容について、上司の意見や生成AIのサポートを活用しながら見直しを行うこと。 さらに、定量的な分析だけでなく、定性的な分析も取り入れられるよう検討を進めること。 そして、最終的には目的に沿った次の対応策が検討できるような報告をまとめることを目標とします。

問題点の把握はどう進める？ まず、問題点をきちんと把握し、理想の姿と現在の状況との差を捉えることが重要です。そのためには、物事を様々な角度から分析し、分解する必要があります。平均的に一括りで捉えると、真の問題を見逃す恐れがあります。ここで、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の原則を意識すると、要素を漏れなく重複なく分けることができ、問題の明確化から課題設定がしやすくなります。 数字の状況をどう把握する？ 数字の状況や問題点を把握する際には、つい平均で語られることが多くなります。しかし、細部までしっかりと捉えた上でサマリーをすることが大切です。そして、いつでも元に戻れるように、プロセスを明確にしてツリー構造として残しておく必要があります。これを怠ると、感覚的な議論と空論の間を行き来することが多く、物事が進まない原因となります。 視点設定と情報分解の秘訣は？ 数字や定量的情報で状況を表し、要素分解を行うことが鍵です。この際、視点の設定が非常に大切ですが、解決したい問題、本来の目標、最終目的を意識し、人に聞きながら自分の考えを伝える形で整理していきます。立ち戻る目的を明確にすることで、偏見がかからないように注意することも重要です。

情報をどう加工する？ 情報を分解して考える際のポイントについて学びました。まず、情報を加工して新たなデータが得られないかを検討します。そして、情報の分解には複数の仮説を立て、一度分けた情報だけで判断せず、別の視点から再度分析を試みます。数字を見るだけではなく、グラフ化することで認識しづらかった数字の特徴が浮き彫りになることがあります。 分析時のMECEの重要性とは？ 情報を分解するときには、まず全体を定義づけし、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識した切り口を見つけます。これにより、重複や漏れがない分析が可能になります。アナリティクス分析時にも、見たままのデータに頼らず、別の視点を意識して分析することが重要です。 過去データの活用法を知ろう コンテンツ制作の企画段階では、MECEを意識し、どの顧客に対してアプローチすべきかを判断します。次の施策を始める前には過去のデータを集計し、数値をさまざまな方向から分解して、過去の傾向を徹底分析します。チームに情報を共有する際には、グラフを用いて視覚的に分かりやすく説明する工夫が求められます。このように、決めつけを避け、別の分解方法が無いかを考えながら分析を進めることが肝要です。

データ分析の基本を押さえるには？ データを分析する際には、全体を定義し、MECE（漏れなく、重複のない）を意識した仮説を立てることが重要です。これにより、さまざまな切り口でデータを見ることができ、効果的な分析が可能となります。 また、データをグラフ化することで、視覚的に分かりやすくなり、判断基準を明確にすることができます。ただし、与えられたデータだけで結論を出すのではなく、自分自身で手を動かして深く分析し、異なるデータから他の現象が存在しないか確認することも重要です。 新たな分析法をどう模索するか？ 販売データの分析においては、毎月同じ切り口でデータを出している現状があるため、新たな切り口を検討し、どのようにMECEで考えていくべきかを模索したいです。提供された資料の確認の際にも、仮説を持ち、さらに分析を深めることで、他にない切り口を模索していきたいと考えています。 データに接するたびに、MECEが適切にできているか、他にどのような分析の切り口が考えられるのかをしっかり考えたいと思います。また、数字をグラフ化することで、よりわかりやすく情報を整理することの重要性を学びました。これにより、固定概念に囚われず、批判的な視点を持ちつつ柔軟なアプローチでデータに向き合っていきたいと感じています。

問題解決の新しい視点を学ぶ 問題解決において、原因や解決すべき課題を特定する際には、現状と理想の姿との差だけを見るのではなく、その差の割合などの影響も考慮することが重要であると学びました。 思考プロセスの再確認は効果的か？ また、思考する際にはWhat、Where、Why、Howといったステップで考えることや、MECE（モレなくダブりなく）で考える重要性を再認識しました。 数字の乖離をどう対処する？ 収支分析を行う際、複数の資料から数字を作成していくプロセスで、資料間の数字の乖離が大きくなることがあります。このような場合、原因を特定して修正する必要がありますが、Week2で学んだ問題解決のプロセスを意識することで、原因特定の時間を短縮し、より精緻な資料を作成できると感じています。 資料作成時に気をつけるべきことは？ 資料作成時に数字の乖離が発生した際には、やみくもに資料を見返すのではなく、乖離の大きい箇所や影響度を考慮しながら、順番に細かく確認することで、より早く原因を特定することが可能です。 チームでの確認プロセスは有効か？ さらに、この考え方をチームメンバーにも共有し、異なる視点から同様の確認を行うことで、資料の精度をさらに高めることができます。

視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。