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分析 ✕ 要素

に関する学び

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MECEとは何か？ MECEというロジカルシンキングの基本を学びました。この方法は、必要な要素を網羅しつつ重複しないようにする考え方です。そのために、層別分解、変数分解、プロセス分解という3つのパターンがあることを理解しました。 なぜMECEが重要？ 営業面で提案資料を作成する際に、MECEを意識することで考慮漏れの無い提案ができ、出直しや再考を防ぎ、より効果的な資料作成に役立てられると考えています。また、トラブル発生時の対策報告でも、この考え方は活かせると思います。 結論にどう導く？ これまでは結論ありきで、その根拠のために分析を行っていました。しかし、このプロセスを逆転させて考える必要があると感じています。同じ数字でも視点を変えて分解すれば、見え方が変わるということを意識し、分析結果を複数に増やしていくことで、より説得力のある結論に繋げていきたいと思います。

データ分析に何を学んだのか？ データ分析とは、比較することが重要であると学びました。特に、異なる要素を比較する際には、同じ条件下で行うことが大切です。また、周囲に結果を共有する際には、グラフを活用して直感的に理解できるアウトプットを作成する工夫も必要です。 クライアントのフィードバックはどう活かす？ 私はサポート業務を担当しており、クライアントからのフィードバックをアンケート形式で収集しています。昨年との比較や、NPSとドライバー項目の相関を分析することで、組織の強みや弱みを明確に把握し、課題を抽出して解決に向けたアクションを実施していきたいと考えています。 定性的なデータの課題は？ これまで、フィードバックから得られるのは定性的なデータのみで、昨年との比較やスコアが低下した理由の分析が不足していました。今後は、これらの点を深掘りできる力を身に付けたいと思います。

ライブ授業をどう捉える？ ライブ授業を通して、分析においては「比較」が非常に重要であると改めて実感しました。限られた情報の中で考察を進めると、様々な視点が生まれる一方で、正確な回答を導き出せない場合もあることが認識できました。 データ準備の確認は？ データ分析を実施する際には、まず必要なデータをしっかりと揃えることが不可欠だと学びました。新しいシステムの導入を検討する場合、価格、使用頻度、使用者の経歴、最も利用される時間帯など、複数のデータを準備し、事前に確認すべきポイントを絞り込む必要があります。 集計と比較はどうする？ その上で、まずは確実にデータを集め、その後に集めたデータを比較しながら、必要な情報や懸念点を検討していくことが大切です。さらに、足りない情報がないかを意識しながら、新しいシステムに求められる要素を見極めるプロセスの重要性を再認識しました。

分析の始まりは何？ データ分析は、基本的に各要素の比較から始まります。分析を行う前に目的をはっきりさせ、まず仮説を立てた上で必要なデータを収集することが重要です。一つの考えに固執するのではなく、複数の視点から検証し、さまざまな可能性を考慮することが求められます。 フレームワークは役立つ？ これまで学んだフレームワークを実務に応用し、再度データ分析に取り組むことで、現状の問題点や改善策が明確になります。たとえば、株式データや取引先データを活用し、視覚化することで、より説得力のある分析と問題解決が可能となります。 必要なデータは何？ また、何が問題であり何を解決すべきかという目的を常に見失わないようにすることが大切です。さらに、どのような意思決定を行うために、どんなデータが必要かを明確に考え、取得できるデータをなるべく多く把握する姿勢が求められます。

比較って何が重要？ 分析というと、難しい数字を使った調査と思われがちですが、本質は「比較」であると学びました。比較は、目の前にあるもの同士だけでなく、目的に応じて見えていない要素も想像して行う場合があります。 活用状況はどうする？ プロダクトにおける顧客の活用状況では、十分に使いこなせていないケースの課題を抽出し、もししっかり活用できた場合のシミュレーションを定量的な数値で示すことが重要です。こうして、利用促進のきっかけを提供すると同時に、プロダクト自体の改善点にも繋げられると実感しました。 目的はどう定める？ また、比較対象を決める際には、分析の目的と照らし合わせながら選定することの大切さを学びました。私自身、問題が発生した時に手段に頼りがちな傾向がありますが、今後は目的を明確に定義し、しっかりと把握する意識を一層高めていきたいと思います。

比較の重要性を再考する 分析の本質は比較であることを学びました。これまで、比較対象の選定や要素の統一が不十分だったため、正確な分析ができていなかったと感じます。特に、生存者バイアスがかかってしまうことが多かったことを反省しています。 実証実験で得る結果は？ 新規事業を創出する部門に所属しているため、秋から行う実証実験ではデータの適切な分析と比較対象の正確な選定を心掛け、意味のある結果を得たいと考えています。また、取得したいデータの設計も行い、目的に合った実証実験を行いたいと思います。 適切なデータ設計とは？ 実証実験の目的を再確認し、成功と見なされるために必要な情報を考えます。どのようなデータを取得すればよいかを設計し、それを企画に反映させます。分析の本質は比較にあることを常に念頭に置き、適切な比較対象を設定することを意識して進めていきたいです。

A/B分析はどう見る？ A/B分析の手法について理解が深まりました。分析時の基本として、環境要素を一致させることや、複数パターンの場合には確認したい要素を絞り込むなど、判定材料の吟味が重要であると感じました。ただし、効果や判定は比較的しやすい印象を受けています。 UI選択はどうする？ 現在、課内の業務案内掲示板の改修を進めており、どちらのUIが確認しやすいか、また問い合わせ件数が減少するかを試す計画です。ただし、使用するツールが決まっているため、パターンが限定される点と、同時に開示できないジレンマを感じています。 引継ぎはどう進める？ 明日から業務引き継ぎ用のマニュアル作成が始まるため、まずは小規模かつ迷惑のかからないメンバーでトライアルを実施します。迅速に変更できる体制を整えることで、双方の良い点と不得意な点の判定を容易にすることが狙いです。

伝え方はどう？ 私は、主語と述語を正しく使えず、自分の考えを十分に相手に伝えられていないことに気づきました。説明の際には、思いついたことを整理せずに話していたため、相手には何を言っているのかわからない状態が多かったのだと思います。 誤解はなぜ起こる？ 業務では、分析した内容や考えたことを相手に伝える役割を担ってきましたが、整理されていないまま情報を伝えていたため、「それはどういう意味？」と聞き返されることがしばしばありました。したがって、これからは伝えたい内容を整理し、順序立てて伝えることを意識していきます。 報告の極意は？ 報告や伝達を行う際には、まず伝える内容を書き出し、整理することが重要です。伝えたい内容のゴールが何か、そのゴールにどのような要素が必要かをきちんと整理し、相手にとってわかりやすく伝える方法を心掛けていきます。

目に見えぬリスクを感じる？ 既に目に見える情報だけでなく、目に見えない要素にも着目する大切さを学びました。たとえば、帰還していない飛行機の状況を考えることで、現状からだけではなく、潜在的なリスクや可能性についても想像する力が養われると感じました。また、出版される経営に関する本は、その裏付けとして成功しているという実績があることに共感を覚えました。 数字に秘めた戦略は？ 一方、私の業務は既存のデータをまとめ、数字や報告資料に反映させるという作業が中心です。そのため、現時点ではこの学びが直接的に業務に活かせるとは感じられていません。しかし、今後、毎月提出する経営会議用の資料に予測や分析を加えることで、より深い洞察が業務の判断材料になり得ると考えています。特に、条件を比較しながら推測を行うことで、より実践的な分析が可能になると期待しています。

目標が見えるのはどう？ 現在の立ち位置を見直す中で、目指す方向に不足しているものや課題が明確になりました。今後のステップもある程度見えてきた一方で、時間が有限であるため、時間軸を意識しながら必要な要素を取捨選択することが求められます。 リソース活用はどうするの？ 自社のリソースが限られる中、全方位的な営業には限界がある現状を再認識しました。どのお客さまにどのような価値を届けるかを見つめ直し、まずは自社のリソース分析（強みや課題の把握）から取り組むべきだと感じています。 俯瞰視点は何を示す？ また、業務を俯瞰する際には、フォアキャスティングだけでなくバックキャスティングの考え方も取り入れ、学んだ内容を活かしたいと考えています。常に広い視野と俯瞰的な視点を保つことで、新しい業態のヒントを見出し、業務に取り組んでいきたいと思います。

業界動向、どう分析できる? 業界動向をフレームワークに当てはめて考察することで、内容の理解が容易になります。例えば、人口減少という外部環境の変化を背景に、水道業界では事業体の広域化や統合化が進んでいます。これは、水道施設の料金徴収などにかかる固定費用を広域化により分散し、コスト削減を狙う規模の経済性の一例として捉えられます。このように、フレームワークを活用することで、業界のメリットや改善点が具体的に把握できるのです。 ニュースはどう捉える? また、ニュースなどの動向を注視する際には、それぞれの現象がどのフレームワークに該当するかを意識すると効果的です。外部環境の変化ではPEST分析のどの要素に属するのか、また事業再編の場合はどのフレームワークに基づいているのかを考慮することで、より論理的かつ具体的に状況を理解できるようになります。

データ分析ってどう？ 平均だけでなく、分散や標準偏差も組み合わせることで、分析対象を正確に把握し、誤った結論に至らないように努める必要があると感じました。加重平均を適切に利用するほか、ビジュアル化によってデータの様子を把握しやすくすることが、説得力のある分析には重要です。 人事評価はどうなる？ また、人事領域では、様々な属性を持つ対象を扱い、各属性の人数が限られている場合もあるため、信頼性のある数値を導き出すには、加重平均や標準偏差の手法が必要不可欠だと考えました。 数値整理のコツは？ これまでの講義で学んだ分析対象を要素に分解し整理する手法を活かし、分析したい要素に応じて正しく数値化できる状態を目指します。そのためには、これまで集計した数値に標準偏差を導き出し、改めて整理することが重要だと実感しています。