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分析 ✕ 内容

に関する学び

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多角的視点で何が見えた？ 学んだ内容を振り返り、複数の視点から議論することで、これまで見落としていた点や新たな切り口、さまざまなアプローチ方法に多くの気づきを得ることができました。今後は、このような環境を社内にも広げ、各自が自走できる体制を整えていきたいと考えています。 上司の依頼はどう活かす？ 日常業務では上司からデータ分析の依頼を受けることが多く、上司の興味関心と実際の事業課題を明確に切り分け、目的意識を持った意味ある分析が事業に貢献できるような環境作りが求められると実感しました。また、データ収集がそれ自体の目的にならないよう、適切なデータの収集と活用に努める必要があります。 実行策にどうつなげる？ このため、まずはビジネスプロセスマップやビジネスモデルキャンパスを作成して全体像を把握します。次に、関係者間で課題の所在を共通認識として持ち、データ分析を通じて課題の発見や優先順位、重要度を明確にします。最後に、分析結果に基づき実行策を評価することで、より効果的な改善策を進められると考えています。

代表値選びはどうする？ 「数字に集約する」際の手法として、代表値とばらつきを用いてデータの特徴を把握する考え方を学びました。代表値の選択肢としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、扱うデータの内容や目的に応じて使い分ける必要があると理解しました。 ばらつきに何を捉える？ 代表値だけでは捉えきれない傾向や違いも存在するため、データのばらつきに注目することが重要だと感じました。何となく単純平均を採用してしまいがちですが、データの構成や掴みたい特徴を踏まえたうえで、適切な集約方法を選びたいと思います。 営業分析はどう評価する？ また、営業活動の可視化に関しては、全体の営業スタッフの活動数や平均受注額など、単純平均に頼る部分があるものの、受注額の分析においては加重平均を用いるなど、データの中身によって適した代表値を意識する必要があることを学びました。個人のパフォーマンスを評価する際にも、優れた営業の活動傾向を明確にするため、ばらつきに着目し、より具体的な分析を心がけたいと考えています。

知識と実践のギャップは？ グロービスの学習では、毎週のミニレポート作成を通して「知っている」と「使える」の違いを実感しました。ライブ授業の中で問われた際、インプットしたはずの内容がすぐには出てこなかったこともあり、知識を業務で実際に使うためには、継続的な反復練習や学んだことを意識的に活用する機会を作ることが重要だと感じています。 社内評価はどう変わる？ また、社内のモチベーションサーベイの分析業務についても、これまで数値の比較に終始していた自分のアプローチを見直す機会となりました。今回、ライブ授業で学んだ分析のステップを業務に取り入れることを決意しました。 分析の手順は何？ 具体的には、まず分析の目的を明確にするために問いを立て、その問いを共有することが大切であると認識しています。次に、情報を工夫し、必要に応じて新たな列を追加したり、割合を算出したり、データの並び替えを行います。最後に、グラフへと視覚化することで、数値だけでは見えにくかった情報を一目で把握できるようにする工夫を実践していきます。

問題解決のアプローチを学ぶ 問題解決には、「現状→あるべき姿」と「現状→ありたい姿」の二つのアプローチがあることを学びました。自分の業務に照らし合わせると、現状では大学の退学率が○○％であるのに対し、ありたい姿は退学率を0％にすることです。現状とありたい姿を明確に認識することで、分析時のブレを防ぐことができると思います。 イベントでロジックツリーをどう使う？ 大学でイベントを行う機会が多くありますが、その際にロジックツリーを使用し、来場者プレゼントやイベント内容を決定するのに活用できそうです。また、このプロセスをチーム内で共有することで、決定の場面で話がスムーズに進むと感じました。 分析の透明性をどう確保する？ 誰かに説明する際には、分析のフレームワークを共有し、「こういった分析を行い、こう決定した」という考えの過程を透明にすることが重要です。さらに、何か分析を行う際には、闇雲に考えずに、まず分析のフレームワーク（ロジックツリーやMECE）が活用できないかを検討することを心がけたいと思います。

仮説はどう作成？ データ分析において、まず仮説（問い）をどのように作成するかが重要であると再認識しました。解説で提示された「地元のネットワークを構築できなかったから」という視点は、私にとって新たな発見でした。また、仮説自体の数が少なかったことから、問いを思いつくためのトレーニングが必要だと感じました。 中央値の適用は？ 代表値、特に中央値の用い方についても多くを学びました。アンケート分析などにおいて、平均値が低いという理由だけで意図的に中央値を用いるのは適切ではないという指摘は、慎重な判断が求められると実感させられました。 平均値は信用できる？ 報道などで目にする数字の平均値だけに頼るのではなく、しっかりと問いを立て、調査することの大切さを改めて考えさせられました。 最適なグラフは？ また、伝えたい内容や主張に合わせて最適なグラフを選定する方法を検討し、Excelなどで実際に作成してみることが有効だと感じました。問いを立て、その根拠となるデータを調べ考察する訓練の重要性も実感しました。

理解の進みはどう？ これまで毎週の課題をこなす中で、内容の理解が進んでいると感じていました。しかし、最終講義の際に、一部消化しきれていない点や全体の流れの理解が十分でないことに気付きました。そのため、分析のテクニックに入る前に、基本的な考え方や全体の流れを再確認したいと考えています。 戦略と課題はどう？ また、新サービスの展開にあたっては、現状を踏まえた上で、今後の利用促進に向けた提案を実現するための分析が可能であると感じています。一方、社内の購買データの分析については、解決すべき課題が残っているとの相談も受けています。このため、購買データの分析に取り組む前に、目的を明確にし仮説を立て、具体的な取り組みを進めていく必要を認識しています。 具体策はどうする？ 具体的には、新サービスについては目的を再確認し、必要なデータの見直しを行います。また、購買データの分析に関しては、事前に解決しなければならない課題に対し、目的の明確化とそのための提案を進めることで、効果的な分析に結び付けたいと考えています。

どうして原因分析をする？ 問題解決のステップであるWhat、Where、Why、Howの流れが非常に印象に残りました。特に、どうしてもHowの部分に注目しがちですが、その前の段階で問題を明確にし、原因をしっかりと特定して分析する過程こそが、本質的な解決につながると感じました。 なぜ退会が増える？ また、コミュニティ運営において退会者の増加という現象を分析する際にも、このステップが有効であると考えました。「なぜ退会が起こるのか」という問いに対し、まずは原因の仮説を立て、問題を具体的に洗い出すことが大切だと思います。 なぜ数値化で解決？ そのため、現状、退会時に取得しているアンケート結果を活用することが有用だと感じます。アンケートの内容を分析し、所属期間中に行われたイベントなどの傾向と照らし合わせることで、理想的な状態とのギャップが明確になるのではないでしょうか。ギャップを数値として示すための具体的な指標についてはまだ模索中ですが、数値化が進めば対策の策定もより容易になると感じました。

なぜ顧客目線が大事？ 差別化を考える際には、まず顧客の視点が重要であることを学びました。簡単な施策では競合他社も同様のことを実行している可能性があるため、競合の動向をリサーチすることも必要です。差別化を実現するために、3C分析やVRIO分析などのフレームワークを活用し、実現可能かつ持続可能な方策を考えていきたいと思います。 ターゲットは誰？ まず、ターゲットを明確にすることが重要です。施策の対象となる顧客が誰なのかをはっきりとさせます。そして、競合他社のリサーチを行い、彼らの特色や優位性を理解することが必要です。 報告はどうまとめる？ これらの情報を基に、フレームワークを用いて実現可能な施策を考えていきたいと思います。まずは業界全体の特色を整理し、その中で自社の特色や優位性を理解し、まとめていきます。広い視野で業界を先読みし、市場分析を行うことで他社との差別化を図り、経営会議で報告できるようにしたいです。報告資料には十分なエビデンスを含め、経営層が納得できる内容にしたいと考えています。

問いの本質をどう捉える？ 今週の学びは、常に「イシューはどこか」「何を問われているのか」を意識し、問いの本質を捉える姿勢の重要性を再認識するものでした。問いの核を見極めれば、判断軸がぶれず、不要な作業や迷走を避けることができ、相手の期待と成果とのズレもなくなります。短い時間でも、質の高い結論にたどり着けると実感しました。 実務にどう活かす？ この学びは、研修担当としての実務にも大いに活かされると感じています。研修設計や資料作成の際に「この研修で解くべきイシューは何か」「受講者や組織から何を問われているのか」を明確にすることが、内容の焦点がぶれず過不足のないプログラム作りにつながります。また、上司や関係部署からの依頼に対しても、本質を捉えたコミュニケーションを行うことで、無駄な作業や修正を減らし、効率的な対応が可能になると思います。 振り返りで何を掴む？ さらに、振り返りやレビューの際にも、問われる核心を正確に把握し分析することで、改善の質が向上し、研修全体の効果を一層高められると考えました。

数字の変化はなぜ？ 数字の変化の理解には、その構成要素をどのように分解するかによって、要因が見える場合と見えない場合があることを学びました。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を常に意識しつつ、事実に基づいた正確な分析を心がけ、訓練を進めたいと思います。 保留事項はどう考える？ 特定の層に対する保留の度合いを、新たな区分や詳細な粒度で分析し、要因や傾向を明確にすることを目指しています。これにより、内容によっては保留率を下げたり、不要な確認を省略でき、業務の効率化が図れると考えています。 データ分析はどう進める？ 具体的には、過去5年のデータを集計し、保留理由や契約者の年齢、営業担当者の経験やエリアなどによってグループ分けを行います。さらに、各層の傾向を棒グラフで示し、変化の推移を折れ線で追い、散布図を用いて他の傾向も探っていきます。発見した傾向については、さらに要素を分けたり、分析の範囲を絞るなどの詳細な分析を行う予定です。

グループワークで何が学べた？ グループワークを意識して課題に取り組む中で、学びの深さが増すことを実感しました。同じ問題に直面しても、それぞれ異なる思考プロセスが生まれる点に大変興味を抱きました。 ライブ講義で何が起きた？ 久しぶりに参加したライブ講義では、皆さんのチャットでの回答を楽しみながら、以前よりも積極的に意見を発信することができたように感じています。 考え方の違いはどう？ また、様々な考え方や感じ方が存在するため、分析の目的を明確にし、チーム内で思考プロセスを共有しながら進める重要性を再認識しました。直近の出来事をすぐに忘れてしまう傾向を考えると、記録をしっかりと残すことが大切だと感じました。 記録整理は本当に必要？ そのため、今後は毎回、分析の計画表を作成し記録することを意識します。Excelへのコメントだけでは後から内容が断片的に感じられることもあるため、チームメンバーと共に計画表のテンプレートを検討し、全員が情報を整理して共有できる仕組みを整えていきたいと思います。

学びの収穫とは？ ナノ単科の講義を受講して、非常に有益な学びを得ることができました。特に、経営戦略の立案方法についての具体的な事例や分析手法が理解しやすく、実務に役立つ内容でした。 講義構成はどうだった？ まず、講義の構成が非常に論理的であり、一つ一つのトピックが順序立てて説明されていたため、内容が頭に入りやすかったです。講義で使われる用語も適切で、専門的な内容でありながらもわかりやすく説明されていた点が良かったと感じます。 実践的手法の活用は？ また、経営戦略を立案する際に必要となる実践的な手法や、実際のケーススタディを通じて具体的な状況にどう対応すべきかが学べたことが大きな収穫でした。特に、自分の業務に直結する事例が多く取り上げられており、学んだ内容をすぐに応用できる点が魅力的でした。 知識が整理されるとは？ このナノ単科講座を通じて、これまで漠然としていた知識が整理され、実務に直結するスキルが身についたと感じています。今後もこのような形で学びを深めていきたいと思います。