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分析 ✕ 検討

に関する学び

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初動で何を押さえる？ 取り組むべき問いについて、最初の一歩からずれてしまうと、異なる論点へ進んでしまう可能性があります。したがって、組織やチーム全体で方向性を共有することが非常に重要だと感じました。イシューを特定するためには、問いを明確にし、具体的に考え、一貫して押さえ続けることが大切です。 採用手法の見直しは？ 実務においては、新卒採用や中途採用の手法について検討する際、キャリアフェアの動員数を増やすことだけに固執せず、イシューがどこにあるのか、そして他に利用できるチャネルを探求していく視点が重要だと学びました。 採用効率向上の方法は？ はじめに、どのような手法が考えられるのかリサーチし、それを書き出してみます。そして、ターゲット層を分析し、具体的にどのような行動が採用効率を向上させるのかを検討していきたいと思います。

分析の目的を再確認するには？ 分析は、目的があって初めて意味を持つことを再認識しました。ビジネスパーソンの価値は、会社の目的や日々の業務の課題を、いかに効率的かつ低コストで解決できるかにかかっていると考えます。 課題共有の方法は？ まだ具体的な業務への分析の活用イメージはありませんが、まずは目的や課題をしっかりと定めることが重要です。特に、その課題が他者からの依頼である場合、最終的に得たいゴールを詳細に明確にし、目的や課題を共有するために議論を重ねることが必要です。 新規ビジネスの土台を整えるには？ 新規ビジネスを検討する際には、まず会社や部署の目的やゴール、現時点での課題を正確に把握することを重視したいです。その土台が整った上で、各種フレームワークやツールを活用した分析に進むことができると考えています。

切り口の多様性は必要？ 切り口が一つだけだと、偏った答えになる可能性があることがわかりました。しかし、複数の切り口を見つけるのは難しいとも感じました。自分が導きたい答えを得るために切り口を模索するという方法もあるのでは、と考えました。 実務での発見と応用 実務では、複数の業務を同時に行っているため、チームの弱点や強みを発見することに役立つと思います。今年の自分の目標の達成にも、多角的な視点での分析が重要だと考えています。 マインドの数値化は可能か？ 昨年一年をかけて取り組んだプロジェクトでは、マインドを数値化するのは難しいと感じていました。しかし、異なる切り口を探して、数値化が可能でないか再考したいと思います。現在数値化されている部分についても、他の切り口がないか再検討し続けたいと考えています。

仮説とフレームワークは？ 本講座では、問題解決のプロセスにおいて、スピードと精度を向上させるために、仮説を立てながら分析を試みる重要性を学びました。また、3Cや4Pといったフレームワークを効果的に活用する方法も理解できました。 必要データはどうする？ 仮説に基づいて必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得する必要があることも実感しました。既存のデータ分析にとどまらず、サーベイの実施などによって分析に不可欠な情報収集にも役立てることができると感じました。 多角的観点は何故？ さらに、分析の視点は単に数値やデータを検討するだけでなく、データ整備や企画立案の段階でも重要であるという気づきを得ました。今後、業務のあらゆる場面でこれらの視点を取り入れながら取り組んでいきたいと思います。

仮説の立て方を見直すには？ 今まで、データ分析において仮説から検証のプロセスをなんとなくで行っていたが、複数の仮説を立てることや、網羅性を持たせることはあまり意識していなかった。また、立てた仮説の検証だけでなく、反対の事象を裏付けるデータも収集することで、より説得力のある仮説検証ができる点も意識すべきだと感じた。 データ分析を業務にどう活かす？ 今後、業務でデータ分析を行う際には、仮説立てから検証までのプロセスを意識的に組み込むようにしたい。現在取り組んでいる運転資本の改善についても、問題がどこにあるのか（Where）を仮説立てし、既存のデータから分析を行うようにする。そして、Whereが特定できた後には、なぜその問題が生じたのか（Why）の仮説を立て、その仮説を立証するための分析方法を検討するつもりだ。

分析の目的は何？ 分析の目的や検証したい仮説を明確にすることで、アウトプットの内容が大きく変わると感じました。いきなり分析に着手するのではなく、どの切り口を採用するかを検討することで、分析の精度が向上すると実感しています。 新たな視点はどう捉える？ これまで、売上データの分析など同じ流れで進めてきた結果、似たようなアウトプットになっているという課題がありました。そのため、今後は新たな視点を導入し、自分自身やチームのメンバーが新しい気づきを得られるよう意識していきます。 バイアスをどう排除する？ また、従来のバイアスをできる限り排除する分析手法と、その結果をチーム全体で共有する取り組みを進め、具体的な施策につなげられるよう努めていきたいと考えています。

多角的に見る大切さは？ 物事は一方向からだけではなく、さまざまな角度から捉えることで本質に迫ることができます。一つのデータだけでなく、多くの情報を比較検討しながら分析を進める必要があり、見極める力を養うことが大切です。 データ活用のポイントは？ 定量データを扱うことが多い中で、そのデータをどう活かすかを常に検討することが求められます。正確なデータの取り扱いをはじめ、集めた情報を蓄積し、前後の変化を比較することが、分析力向上の基礎となります。 数字のパワーを知る？ また、分析により提案が有力な判断材料となるよう、数字の扱い方や活用方法にも工夫が必要です。数字が持つパワーは、その扱い方次第で大きく変わるため、具体的な活用策を考えることが重要です。

仮説設定はなぜ必要？ データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。 分析視点はどう選ぶ？ 月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。