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意識 ✕ データ

に関する学び

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刻み幅の切り方はどう？ データの傾向を把握するためには、「刻み幅の調整」が重要です。刻み幅によって、データの分布がどのように見えるかが変わるため、機械的な方法ではなく、どのように切ることで特徴が見えやすくなるかを仮説を立てて試みることが大切です。また、手元にある情報だけで判断すると視点が偏りがちなので、目的意識を持つデータ取得も必要です。 アンケート設計はどう進める？ 今後、アンケート調査などを設計する際には、データの切り分け方を検討する際に役立てたいと思います。課題や事象の分析では、解釈の羅列ではなく、観点となる切り口を意識して情報を分解し構造化することが有効です。A for not Aの発想も活用できます。 定性情報はどう扱う？ 業務においては、定性情報の示唆を分析する局面が多くあります。具体的には、プロジェクトのボトルネックの特定や、意思決定に影響を及ぼす要素の分析において役立てたいと考えています。ただし、定性情報を分解する際には、MECE的発想が必要かどうかを見極めたうえで活用することが重要となります。

総復習で得た新たな視点とは？ 今までの講義の総復習だったので、各パーツで学んだ内容を一連の流れとして把握できました。仮説、網羅的思考、目的の設定、見せ方、分解など、分析の知識と新たな思考法を学ぶことができました。また、結果をイメージした分析の重要性も体感することができました。 なぜ売上が思わしくないのか？ 現在、売上が思わしくないため、きちんと目的を持った分析、原因の追究、仮説・検証の繰り返し、そして網羅的な思考を意識して業務に取り組みたいと考えています。さらに、定性的な言葉と定量的なデータを組み合わせることで、説得力のある提案ができるようにしたいです。 今後の施策にどう活かす？ 売上が上がらなかった理由については、いくつかの仮説があります。まずはこれを基準に分析を行い、それに加えて網羅的な仮説も追加して多角的な分析と提案を実施していきます。原因の追究を行い、今後の施策に活かすことが重要です。また、数値がなくても、今回学んだ思考は応用可能な部分があると思うので、売上の改善に役立てていきたいと考えています。

感覚から論理へと転換 分析に関連する数字やデータの意味付けについては、これまで感覚的に対応していました。しかし、今回の講義を通じて、論理的に整理する方法を学び、新鮮な驚きを感じました。また、過去にもウェブセミナーに参加したことはありますが、今回の講師の作る良好な雰囲気により、グループ内でも発言しやすく、今後のグループワークにも積極的に参加できそうでありがたかったです。 分析の目的を意識する 普段から財務データを扱い、日々分析に取り組んでいますが、「この分析の趣旨や目的は何か」という視点を常に意識しながら業務を遂行しようと考え直しました。また、分析に時間をかけすぎないよう心掛け、分析を基に仮説を立て、次の行動へと移行し、新しいデータの取得を目指したいと思います。 学びをどう業務に活かす？ これらの学びや気づきを、私自身の業務に留めず、部下や後輩の指導にも活かしていきたいと考えています。分析に限らず、業務を指示する際には、その業務の趣旨や目的、共に目指すゴールを確認することで、業務の質とスピードを向上させたいです。

今週の経験に学ぶ？ 私は人事部でDXに取り組み、最近はデータ分析を担当しています。今週も経営層からのご指摘があり、改めて反省する機会となりました。レポートの流れに特殊な点がある中で、社会人としての危機感を常に感じながら業務に取り組んでいます。 仮説の意義を考える？ 指示内容は、様々な切り口で他社の人事データと比較することと、仮説を複数立てることでした。当初はどちらかに偏り、特に仮説に引っ張られすぎて決め打ちしてしまったため、網羅性が欠けた点がありました。しかし、教材のWEEK04を学ぶ中で、両方の重要性に気づくことができました。 具体策は何だろう？ 具体的には、次の３点を意識することにしました。まず、決め打ちによる思考の狭まりを防ぐために、自分自身で反論や反証を考える習慣をつけます。次に、同じプロジェクトのメンバーにも仮説を立てる意義や、仮説作成のポイントを共有し、ディスカッションの時間を確保するようにします。そして、日常生活の中でもフレームワーク（３Cや４P）を意識して活用し、視野が広がるよう努めます。

思考を広げるために必要な視点は？ 適切な方法で適切なレベルまで考えること。考えには偏りが生じること。これら3つの「視」を意識して物事を考えること。この3点を取り入れることで、普段の思考が広がり、より深い探究に繋がると感じました。 提案時に大切な3つの「視」とは？ 新しいことの企画や提案をする際、特に3つの「視」を意識し、広く深く考えることが重要です。そうすることで、より具体的で多くの可能性を見つけることができます。また、判断を求められる時に、あらゆることを想定して未来を見据えた舵取りができるようになるでしょう。 新しいアイデアを活かすためにどうする？ 新しいアイデアが浮かんだときには、3つの「視」を意識して思考を巡らせ、それに伴うデータなども適切に肉付けします。この際、自分の都合に偏らず、客観的に事実と結びつけることを心がけます。 客観的な判断のためにはどう分析する？ 判断を求められた時も同様に、自分や自部署の都合にとらわれず、客観的に物事を分析し、未来を見据えた判断を下せるよう努めます。

分析の心得から具体例へ これまでは主に分析の心得に関するマインドセットを学んできましたが、今週からは具体的な分析手法についての講義が始まりました。平均値が極端な数字（はずれ値）によって大きくぶれる可能性を知っていたものの、中央値を具体的に説明できる計算式が非常に参考になりました。 データビジュアライゼーションの活用法 現在、データビジュアライゼーションに取り組んでいるため、代表値と分布をうまく使って視覚的に「伝わる」図を作りたいと思っています。そのため、標準偏差と分布の使い分けも重要です。どの要素の数値を組み合わせるかという「切り口」が非常に重要だと感じています。 定性的と定量的の融合をどう図る？ さらに、アウトプットの質と量が重要であるため、あらゆるデータに対して「分析できないか」という視点を常に意識しています。仕事上、定性的な感覚を重視していますが、そこにデータなどの定量的な裏付けを加えることが大切だと感じています。数値情報の取得が可能かどうかがネックになることが多いというのが、私の経験上の課題です。

どうやって目的を決める？ 目的や目標を明確に定めた上で、必要な判断を下すための着眼点を学ぶことができました。事象におけるステップや因果関係を意識し、まずは分析の仮説を立て、その後実際のデータ解析を通じて検証しながら、問題を絞り込む手法が有効であると理解しました。 どう検証すれば確実？ 問題解決型の業務においては、事前に予想される因果関係を各種ツールを用いて整理し、データで検証することで、より正確な判断を短時間で行うことが可能だと感じています。一方、課題創造型の業務では、目的と背景を基にツールなどを活用して仮説を組み立て、実践と検証を繰り返すことで、より良い業務実施につなげる方法があると考えます。 どう計画を固める？ 改めて、まずはしっかりと目的と目標を決めることが重要だと感じました。関係者を巻き込み、十分な時間をかけて納得のいくプランを作り上げ、その上で複数の仮説を立てる必要があります。また、各種分析手法を実践する中で自分のスキルと経験を徐々に深め、より多角的な判断ができるようになりたいと考えています。

数値の見直しは？ 昔から用いられている数字の指標は、単一の平均値で表現されることが多いため、別の数値の捉え方をすると、販売手法を変更した際に新たな発見や結論が導かれると感じました。 可視化の意義は？ 最近はデータ量が増えたことで、可視化にあまり重点を置かなくなっていましたが、見えるものから得られる情報も、適宜プロセスに組み入れると有用だと思います。 評価視点を変える？ 自分が現在行っているパフォーマンス指標についても、どの視点で実績を評価しているのかを意識し、他の数値の読み解き方が可能かどうか確認し、日々の業務に役立てたいと考えています。特に、これまで使用してこなかった幾何平均や中央値については、意識して活用するようにしたいです。 データ活用方法は？ また、商品実績の追跡は頻繁に行っていますが、カスタマーデータの分析は十分ではなかったため、カスタマーデータを改めて商品実績の分析に生かすことで、より多くの情報が得られるのではないかと考え、本日学んだ内容を業務に活かしていく所存です。

どうして問いに変える？ イシューは問いの形にするのが有効だと学びました。問いの形にすると、脳が本能的に答えを探し始めるからです。また、同じデータを見ても、立場が異なれば立てるイシューも変化することがあります。そのため、イシューを立てること、そしてそれを抑え続け共有することが重要です。 業務で活用している？ 普段の業務においては、経営層向けの資料や社内外の教育資料、会議資料の作成時にこの学びを活用しています。特にデータ解析時には、データを丁寧に分解して分析し、視覚的にも見やすくグラフ化することを心掛けています。文章作成やチェック時、そして会議のファシリテーションにおいても、イシューを立て、抑え続け、イシューに沿った答えになっているかを常に確認しています。 誰の視点で考える？ さらに、自分自身に対して批判的な視点だけでなく、場合に応じて経営層の目線で考えてみることも意識しています。チームで仕事を行う際や会議のファシリテーションの場面では、イシューの共有を必ず行い、全員で目線を合わせることを心掛けています。

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。

どんな学び方がある？ 今週は、正直何をすればよいのか、どう学び、どのようにグループワークを進めればよいのかが分からず、新しいインプットがほとんど得られなかったため、少し物足りなさを感じました。もっと手を動かして分析に挑戦してみたかったという思いがあります。 目的を見いだすコツは？ 目的を明確にして分析を始めることが大切です。一つのデータや事象に固執せず、視点を変えて全体を俯瞰しながら取り組む姿勢が求められます。常に目的を意識し、仮説検証が難しいときは生成AIの力も上手に活用していくことが重要だと感じました。 目的をどう守る？ また、仮説思考でクリティカルに考える習慣を身につけるため、業務に取り組む際には常に目的を意識する必要があります。部下が目的を見失わないよう、状況確認を行うことも意識して取り組んでいかなければなりません。 広報の立ち位置は？ 現在の広報業務においては、この仕事がマーケティングファネルのどの位置にあたるかを常に考えながら進めていくことが求められると強く感じています。

数字選びはどうすべき？ 代表値やばらつきを考慮し、適切な数字を選ぶ重要性について学びました。データには多様な側面があり、集計して表にまとめる際には、その背景となる意味を正しく理解する必要があります。 データの組み合わせは？ また、他者のデータを確認する際も、各数字がどのような要素で構成されているかを意識することが大切だと感じました。たとえば、会議室の使用率や社員の出社率といった具体的な数値をデータベースでチェックし、分布図を用いて関連性を見出そうと試みた経験があります。こうすることで、新たな視点から情報を捉えることができました。 情報整理のコツは？ さらに、過去の購買履歴をグラフ化するなど、複数のアプローチでデータに向き合うことで、細かい点まで確認し、本当に必要な情報を抽出するプロセスが重要だと再認識しました。まずは細かいデータを収集し、グラフ化やピボットテーブルを活用して全体像を把握し、さらにまとめられるデータは一つの図に統合することで、情報を整理しやすくすることが効果的だと感じています。