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意識 ✕ データ

に関する学び

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目的を明確にするには？ 自身が今までに上司より求められたことと照らし合わせ、以下が重要であると考えました。 まず、目的を明確にすることが大切です。何を伝えたいのか、相手にどう感じてもらいたいのかを最初に明確にすることで、文章の方向性がぶれにくくなります。 読者視点の重要性とは？ 次に、シンプルでわかりやすい表現を心がけるべきです。複雑な言い回しや専門用語は避け、シンプルな言葉で書くことで、相手がすぐに理解できるようになります。 また、常に相手の視点を意識することが重要です。読者が誰なのかを考え、その人がどのような情報を求めているか、どのような表現が理解しやすいかを意識して書くことが求められます。 具体例の効果的な使い方は？ さらに、具体例を用いることが効果的です。抽象的な表現よりも具体的な例やデータを用いることで、相手にイメージを持たせつつ説得力を高めることができます。 文章を整える方法とは？ 文章の構成は論理的に整えることが必要です。前後の文や段落がしっかりとつながるように、論理的な流れを意識することで、読みやすさが向上します。 推敲・修正の重要性は？ 最後に、推敲と修正を怠らないことが大切です。書いた後に何度も読み返し、不要な部分を削除したり、表現を改善することで、完成度の高い文章に仕上げることができます。 これまでは自分目線の文章を作って満足していましたが、相手目線を意識することで記入すべき内容が変わってくるのだと気付きました。また、その内容は人によっても変わります。そのため、いつ、誰に、どのような内容を伝えるのかということを繰り返し意識しながら文章を作っていく必要があります。 共感を得る文章の作り方は？ とにかく相手に食いついてもらえる文章であることが大事です。それに至っていないのに、自分の意見などを細かく盛り込んだ資料を見せても意味がありません。まずは伝えたい内容に絞った文章を作成します。細かい内容や根拠は、相手が興味を持ってくれてから必要になるので、共感を得られて相手が質問してきた時に回答できるように準備をしておくことが大切です。

なぜ仮説を複数持つ？ まず、常に複数の仮説を立て、一つに決め打ちせず、各仮説が原因を多角的に網羅できるように意識することが重要です。どこに原因があるのか、何が原因なのかという点について、切り口を変えて考える必要があります。 比較指標はどう決める？ 次に、仮説を検証する際は、何を比較の指標にするかを明確に決めた上で、どこに注目し、何と何を比較するのかという意図を持つことが大切です。 データ収集の方法は？ また、データ収集においては、対象者（誰に聞くか）と方法（どのように聞くか）をしっかり考え、たとえ反論になり得る情報も排除されずに集めるよう努める必要があります。これにより、比較のためのデータが十分に得られ、偏りのない分析が可能となります。 仮説の使い分けは？ さらに、結論を導くための仮説と問題解決を目指す仮説を明確に区別しながら取り扱うことが求められます。普段は特許情報やその他の情報を用いていますが、さまざまな立場（営業、技術、知財など）から情報を収集する際には、ネガティブなデータが除外されていないかを意識することが重要です。 議論で論点はずれる？ 実際に、立場の異なる関係者による議論の場では、「課題」の共通認識が不十分なために、結論の仮説と問題解決の仮説が混同され、論点がずれてしまい、適切な結論に至らないケースが見受けられました。特に、人からの情報は各立場の主観が影響して、情報の取捨選択が無意識に行われることが多いため注意が必要です。 課題はどう分析する？ このような背景から、「課題」が何で、どの仮説に基づいて何を分析するのか、また、仮説、比較の指標、意図がぶれないようにしっかりと管理する必要があります。仮説を早期に決め付けたり、先入観に頼ってとりあえずデータを分析したりする危険性があるので、まず観点を整理し、複数の仮説を立てた上で深堀し、必要なデータを洗い出して収集することが求められます。 決め付けはなぜ危険？ さらに、結論を導く仮説にするのか、問題解決の仮説にするのかを明確にした上で、上記のプロセスに従い取り組むことが大切です。

解像度の高い情報化方法は？ 単なる数値データを解像度高く意味のある情報にするための方法について考えました。まず、データの加工では、比率を見たり加算したりとひと手間加えることで、情報を活用できる状態にします。また、グラフ化することで、数字では見えづらかった傾向を視覚化し、理解を深めることができます。 データ分解のポイントは？ データの分け方については、グラフ化した後にどの粒度で分けるかが重要です。機械的に分けるのではなく、仮説を持って複数のパターンを試行錯誤することで、有意義なデータを導き出すことができると考えています。分解のポイントとしては、事柄を「いつ、誰が、どのように」といった複数の視点から見ることが重要です。分解した結果、傾向が見えない場合でも、その視点では傾向が見られないという意義のある結果になります。さまざまな切り口で分解し、一度立ち止まって本当に正しいのかを考えることも大切です。 MECEに基づく問題解決とは？ 問題解決のステップを踏む上では、MECE（モレなく、ダブりなく）を意識します。MECEの切り口には、全体を定義して部分に分ける層別分解、事象を変数で分ける変数分解、ある事象に至るプロセスで分けるプロセス分解などがあります。これにより、モレなく網羅的な分析が可能になります。 フィードバックの重要性 最後に、物事をMECEを軸に分解して考える際、考え方の偏りによってモレなくという部分が満たせなくなることがあるため、自身の考えの癖を常に意識し、他者からのフィードバックを受けて手法の精度を高める必要があります。また、分析結果が仮定と近い場合でも、すぐに結論付けず、一歩踏み止まって再考する習慣を大切にしたいと考えます。 システム運用の問題予防はどうする？ システム運用における問題予防の観点では、膨大な数値データの中から意味を見つけ出し、データを扱う方法を変えていくことが重要です。H/W、M/W、NWの性能レポートや監視ツールのデータから、予防保守という視点で今後起こり得る問題の傾向を掴むようにデータを活用していきたいと思います。

比較の本質って何？ これまでのデータ分析において、私は「分析の本質は比較である」という点を十分に理解していなかったと感じています。適切なデータ選定ができず、チーム内で議論する際にも目的が曖昧であったため、集合データをそのまま使ってしまい、結果として具体的な結論に至らなかったケースが多くありました。 仮説は本当に必要？ また、分析はあくまで目的を達成するための手段であるにもかかわらず、そのプロセスにおいて「仮説を立てる」という基本的なステップを十分に意識せずに進めてしまっていたことも大きな問題でした。 分析準備は万全？ こうした経験から、まずデータ分析に入る前の準備段階を丁寧に実施することの重要性を痛感しました。具体的には、分析の目的を明確にし、仮説をしっかりと立てること。そして、分析の途中で常に最初の目的に沿って進んでいるかを確認する習慣が必要であると感じています。 依頼目的は明確？ 業務の現場では、依頼元が提示する抽象的な目的に基づいて競合や市場の動向、新たな開発分野の抽出などが求められる中、漠然とした依頼内容のままで分析を進めてしまうケースがあります。その結果、得られたデータが本当に必要な情報を反映しているのか疑問が残る場合があり、依頼元側も求める結果が得られていないと感じることが少なくありません。 質向上の秘訣は何？ 今回学んだ内容は、まさにこうした状況で活かすことができると考えています。相手が何を知りたいのか、抽象的な目的を具体的に落とし込み、既知の情報などを基に仮説を立てることにより、アウトプットの質を向上させられると実感しました。また、個人としてだけでなく、チーム全体で取り組む際には以下の点を共有し、実践していくことが重要です。 チーム内の確認はどう？ まず、分析の目的を明確にし、チーム全体で統一した見解を持つこと。次に、分析前に十分な仮説を立てること、現状を正確に把握すること、分析対象のデータが適正かどうかを確認すること。そして、分析の途中で常に最初の目的に沿っているかどうかをチーム内で確認し合うことが大切だと考えています。

分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは？ 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE（モレなく、ダブりなく）を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解（例：年代別）、変数分解（例：売上＝単価×個数、どこが増減したか）、プロセス分解（例：入店⇒退店のプロセスで分ける）などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

解決策を考える際の注意点は？ 課題を与えられた際には、まずどのように解決するかに意識が向きがちです。その結果、【what】や【where】の考察が後回しになってしまうことがあります。この講義を通じて、現状と理想の姿とのギャップを定量的に把握する重要性を学びました。具体的な数値が示されているにもかかわらず、それを使わずに仮説を立て、解決策を考えていた自分に気づくことができ、とても良かったです。 新たな思考法は役立つのか？ さらに、ロジックツリーの活用方法についても新たな知見を得ました。通常、条件を先に考え、その条件に合うアイデアを生み出そうとする方法を取ることが多いですが、具体的な打ち手を先に考え、その後条件に当てはまるものを選ぶアプローチが新鮮でした。このような思考法があると知り、非常に役立ちました。 理想と現状のギャップを埋めるには？ 顧客との対話においても、理想の姿やあるべき姿の合意を得て、現状とのギャップを埋めていくことが重要です。【what】や【where】を考える前に、まずあるべき姿や望む姿を明確にする必要があります。採用活動においては、人材とのマッチングを図るために具体的な数値に落とし込むことが少ないですが、目標を見失わないように定量データでコンセンサスを取ることを忘れないようにしたいです。また、大きな目標の上にKPIとしての数値目標を立てることも重要だと感じました。 どのようにアイデアを整理する？ さらに、用件定義を行った上で解決策を考える際に行き詰まった時には、先にロジックツリーを用いて要素を分解し、その後要件に当てはまるものを選ぶという方法も有効だと分かりました。 1. 顧客との会話の中で都度目標の確認を行う。 2. KPIを設定する。 3. 必ず現状とのギャップを考える。 4. ギャップの原因やボトルネックを調べるために定量データを活用する。 5. アイデア出しで行き詰まったら、ロジックツリーを使ってアイデアを並べ、要件に当てはまるものを選定する。 これらのポイントを念頭に置き、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

分解ってどう使う？ データ分析を行う際、「分解」の重要性とその手法について新たな知識を得ることができました。単に数字を切りの良いポイントで区切るのではなく、まず全体を適切に定義し、必要な情報を明確にした上で、どこで分解すれば全体像が把握できるのかを試行錯誤することが重要であると演習を通して理解しました。 数字の見える化ってどう？ さらに、数字をグラフ化して視覚的に表現したり、比率に変換して加工することで、数字だけでは発見しづらかった情報が明らかになることを学びました。分析の初めには、全体を定義して目的を設定し、MECEを意識しながら抜け漏れなく分析を進めることが、業務の効率的な進行に寄与することを認識しました。どのような結果になっても、価値や発見があり、それらはすべて自らの成長に繋がるものだと考え、ポイントを押さえて思考を続けていきたいです。 目的設定ってどうする？ 売上やWebページのアクセス数を分析する際に、今までは表面的な数字を追うだけで、原因や改善点が明確になりませんでした。しかし、まず全体を定義して目的の方向性を決めることから始め、MECEを活用しながら漏れや重複を避けつつ課題を分解して解決を図りたいと考えています。分解後には、グラフや比率といったさまざまな視覚化方法を用いて、最適な分析手法を見つけ出し、短期・中期・長期目標の達成に必要なアプローチを定期的に戦略的に見直していきたいと思います。 毎月どうチェックする？ 売上やWebページのアクセス数の分析を日々確認し、毎月、前月との比較を行いレポートを作成したいと考えています。基本的には、最初に決めたMECEを活用した分解で分析を進めていきますが、毎月自身の分析方法で問題が解決できているかを見直し、分類についても考え続けたいです。 PDCAをどう進める？ 単一の仮説ではなく、2～3つの仮説を立て、その中から最も信頼性があり改善しやすいものを選び、行動に移していきます。2週間から1ヶ月試行し、うまくいかない場合は次の仮説で改善するというPDCAサイクルを実行していきたいと思います。

目的とデザインはどう？ 資料作成においては、まず「何を伝えたいのか」という目的を明確に設定し、それに基づいて必要な情報を過不足なく準備することが大切です。グラフや文字のデザイン、アイコンの選定は、情報伝達を効果的に補助します。そのため、資料作成時にはメッセージとの整合性を意識しましょう。普段は感覚的に選んでいたフォントや色、グラフにもそれぞれ強みや特徴があります。特に、色が与える印象については、学んだ内容をしっかりとインプットしておくことが重要です。 ライティングのコツは？ ビジネスライティングの要点についても学びました。「アイキャッチ」の重要性や最後まで読んでもらうための段落構成など、ストーリーの流れを意識することが大切だと感じました。また、読者に「お得感」や「必要性」を伝えられるよう意識して文章を作成することも心掛けたいです。 例えば経営幹部への報告資料を作成する際は、まず手を動かすのではなく、報告する相手が知りたいことや伝えるべきことを明確にすることが重要です。資料の目的を常に意識し、情報を単に伝えるのではなく、そのデータから何が読み取れるのかを考え、一つ以上はそれを資料に盛り込むよう心掛けましょう。情報を全て網羅するのではなく、目的に合った情報の取捨選択も意識する必要があります。 伝える工夫は何？ 顧客向けの案内文書やプロモーション用資料、DMにおいては、対象者に「お得」や「価値」が伝わるように、一番に目に留まる場所には「アイキャッチ」を設けることを意識しましょう。また、次の段落を読み進めたくなるようなストーリー性を持たせることも重要です。 現在関わっているイベントの内容を伝える1枚レポートの作成においても、これらの観点を意識したいと思います。伝えたいメッセージが相手に届いているかの検証も同時に考えるつもりです。また、月初めの経営幹部向け報告資料作成では、作りながら考えるのではなく、まず「伝えたいメッセージ」や「相手が求める情報」「必要なデータ」「見やすいレイアウト」について最低限メモに取ってから作業に取り掛かるようにします。

なぜ複数仮説を作る？ まず、目的を常に意識し、その目的に合わせた仮説を複数持つことが基本です。データは膨大な量があり、目的に沿った仮説がなければ、どのデータを選ぶべきかで躓く可能性があります。また、ひとつの事象にとらわれやすい傾向がある中で、複数の視点を持つことが他の可能性を閉ざさないためにも大切です。一つに決めつける心理を俯瞰して見直す努力が求められます。 どう仮説を具体化する？ 次に、仮説の立て方は目的に応じたアプローチを取ることが必要です。時間軸、内容、結果からの推論を重視する場合もあれば、問題点の洗い出しから解決策を探る場合もあるでしょう。ビジネスの現場では、結論から入ってしまうと失敗や時間のロスにつながることが多いため、常に仮説思考を持ち、問題意識を大切にしてスピード感を保つことが重要です。 なぜ原因を掘り下げる？ 過去の原因を十分に掘り下げ、問題解決につなげることで自社の行動を改善していくとともに、得意先と相互に利益が得られる関係、いわゆるWin-Win体制を作ることが肝要です。これらはすべて、ビジネスにおける成功へとつながる重要な視点です。 スペック提案の落とし穴は？ 特に、自社製品・サービスの販売においては、製品のスペック提案に陥りがちです。スペックはあくまで製品の中身に関する情報であり、それが直接ユーザーのベネフィットに結びついているとは限りません。どのような利点があるのか、どんな状態で使用されるのか、また利用する相手はどのような人物なのかを常に予測し、仮説を立てながら動くことが大きな変化を生むと実感しています。 顧客視点でどう判断？ まずは顧客起点で、自社製品がなぜ選ばれるのか、または選ばれないのか、その傾向を把握することから始めます。どこで、どのような時に製品が購入されるのかを理解した上で、より良い状況にするための複数の仮説を立てます。そして、その仮説に基づいて調査、分析、データ収集を行い、複数のプランを立案することで、会社としてどの方向に進むべきかの選択肢を明確にし、成功確率を高めることができると考えています。

業務に手法を活かすには？ これまでの学びを通じて、「これは使える」という手法を早速業務に活用してみました。しかし、総合演習では「どれを選択するのか」を考えたとき、これまでの学びがまだ身についていないことを実感しました。また、分析に際してクロス集計に依存している自分の癖にも気づきました。他の手法は示唆されれば思いつくものの、依然としてクロス集計に頼ってしまいます。せっかく学んだものを生かし切れていないと感じ、今後は意識していろいろな分析手法を活用する必要があると痛感しました。数をこなすことでしか選択肢の幅を広げることは難しいと学べたことも良かったと思います。 プロセス分解で何が変わる？ 問題の原因を明らかにする際にはプロセスに分解することが重要であると気づきました。当たり前のことですが、自分ではそれができていないという発見がありました。また、経験に基づいた仮説を決め打ちしてしまう癖があることにも気づかされました。プロセスに分解する利便性と、その方法が他者への説得力につながるメリットを業務における実績分析でも生かしていきたいと考えています。具体的な手法として紹介されたA/B分析は既に使用していたものの、それをA/B分析と認識していなかったため、目的や仮説設定、検証の項目が曖昧でせっかくの検証結果を生かし切れていなかったと思います。 需要縮小期にどう対応する？ 私の扱う製品は急激な需要縮小期を迎えています。そのため、よく「時代の流れ」として片づけられることが多く、そこで分析が止まってしまっていました。しかし、本当にそれだけが原因なのでしょうか。私は「なぜそうなったのか」をプロセスに分解し、正しく理解することが解決策を得るうえで重要な鍵であると考えるようになりました。幸い、過去の業界・当社の実績データはあるので、まずはそれを改めて分析しようと思います。「時代の流れ」以外の要因がないかを探し、その要因に対処することで売上に貢献できるのではないかと考えています。決め打ちせず、様々な選択肢を探ることで、今よりも良い施策を打てるかもしれないと希望を持っています。

既存商品の強みは？ 教材で紹介されたある企業の事例を通して、既存商品の強みを活かしながら新規顧客獲得を図る手法を学びました。具体的には、自社商品の特徴の中から2つの軸を設定し、その軸に基づいてポジショニングマップを作成することで、競合との差別化ポイントを明確にできる点が効果的であると感じました。また、「S（セグメンテーション）、T（ターゲティング）、P（ポジショニング）分析」のうち、SとTは受講前から理解しており、従来の業務でも活用してきたため、本講義でPの重要性を再認識できたことは大きな収穫です。 ペルソナの再評価は？ これまでは、狙いたい層から逆算してペルソナを構築し、市場のセグメンテーション、ターゲティング、さらに広報施策へと展開する流れで進めていました。しかし、定期的なポジショニング分析を取り入れることで、ペルソナを再評価し、複数のペルソナやポジショニングマップを保有できることが分かりました。それぞれのターゲットに応じた訴求ポイントを明確にすることで、同一商品から多様な顧客の獲得につながる可能性があると考えています。 学生募集の戦略は？ また、学生募集の広報活動における一例では、近年新設された学部を含む、さまざまな学部での募集戦略が検討されています。従来は、情報系志望者や理系学生をターゲットとし、WEB広告やDM施策を中心に実施していました。しかし、競合と比較した場合、自学における「少人数指導」や「統計学・経営系科目の充実」といった強みを活かすことで、理系や情報系に興味はあるものの理数科目に苦手意識を持つ文系学生にも響く広報が可能になると考えています。 競合校調査はどう？ まずは、ポジショニングマップを作成するために丁寧な競合校調査を行い、その仮定を裏付けるデータを確認することが重要です。これが実現すれば、ターゲット別の媒体制作の提案がよりスムーズに進むと考えます。また、情報学部だけでなく、経営、国際、看護など他の学部においても同様に競合校調査を実施することで、自学全体のターゲット層をより広げていくことができると期待しています。

なぜデータ分析の目的が重要？ 今回の講座を通して、データ分析の方法について新たな視点を得ることができました。これまでは、やみくもにデータ分析に取り掛かりがちで、HOWにばかり目を向けていましたが、まずは目的や問題点を特定し、そのうえで分析を進める重要性を認識しました。また、複数の仮説を持ち、それを検証するプロセスも新たな学びとなりました。この講座を通じて、アウトプットの重要性も改めて実感しました。インプットしたことはすぐに忘れてしまうため、学んだことを自分の言葉にする時間を確保し、習慣化することが大切だと感じました。 データ分析のステップとは？ 現業務においては、データ分析をプロセスに分けて取り組みたいと思います。具体的には、目的の設定、問題点の特定、原因の分析、解決策の検討というステップを踏むことで、自分の行うデータ分析の目的を明確にし、どのような視点で仮説を考えるべきかをシャープにしていきたいと考えています。 データ分析の型をどう身につける？ また、データ分析の型を身につけたいと思います。特定の分析を行う際の型が身についていれば、データ分析の実行が容易になると感じました。例えば、特定の状況で使う分析手法をあらかじめ知っておくことで、効率的に進められるでしょう。 学びを習慣化する方法は？ さらに、自身の成長のためにも学びやアウトプットを習慣化したいと考えています。講座を通じて行った振り返りやグループワークでの意見交換は、知識や思考を深める助けとなりました。これを続けて習慣にしたいと思います。 実践知識をどう高める？ データ分析の実践知識についてもさらに勉強を進めたいです。他社事例などを参考にしながら、より鋭い経営分析や戦略検討ができる基盤を築けるよう努力します。 BS項目の分析はどう進む？ 特に、まだ分析が進んでいないBS項目については、プロセスに則って分析し、課題解決に取り組む予定です。また、週に1度はアウトプットの日を意識的に作り、学んだことを整理し、反省点や来週の目標設定を行う時間を確保したいと思います。