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意識 ✕ データ

に関する学び

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グラフを選ぶ際のポイントは？ 今週の学習を通じて以下のことを学びました。 まず、グラフ作成においては「他人に伝えること」を念頭に置くことが重要であると学びました。何を伝えたいかによって適切なグラフの種類は変わります。読み手に負担をかけず、一目で理解してもらえるように、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択する必要があります。 文字情報以外での伝え方は？ また、情報を伝える際には文字だけでなく、フォント、色、アイコンなども意識的に使うことが大切です。これにより、より印象に残る分かりやすいスライドを作成することができます。ただし、アイコンを使用する場合は、それがノイズとならないようメッセージとの整合を確認することが必要です。 資料の冒頭部分はどう工夫する？ さらに、スライドに入れるメッセージについては、読んでもらえる工夫、例えば冒頭のアイキャッチやリード文の工夫が必要です。また、この場合にも図表との整合性を取り、協調したい箇所を意識することで、伝えたいメッセージをより明確に伝えることができます。 資料作成で大事なことは？ 次に、具体的な資料作成についてですが、以下の点を意識しています。 企画書や提案書の作成では、興味を持って最後まで読んでもらうことが大事です。読みにくい文章になっていないかを確認し、その先が読みたくなるような冒頭のリード文を意識した資料作成を行います。 グラフの使い分けはどうする？ 報告書や発表資料の作成では、データによって適切なグラフを使い分け、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択することが重要です。 印象に残るスライド作りの秘訣は？ 研修資料や業務マニュアルの作成では、伝えようとしているメッセージと書体が与える印象を揃えることが大切です。書体と共に、色についてもメッセージとの整合を意識し、アイコンを効果的に使ってより印象に残る分かりやすいスライド作成を目指します。アイコンを選択する際にも、伝えたいメッセージとの整合に注意します。 これらの点を踏まえ、資料作成を実践していきたいと思います。

どのプロセスが必要？ 分析とは、データ同士を比較する行為であると捉えられます。そして、分析は仮説を立てることから始まり、目的や問いを明確にした上で、仮説設定、データ収集、そしてその仮説を検証するプロセスを踏む、いわば「プロセス×視点×アプローチ」が重要となります. どの視点が有効？ 分析における視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、バラつき、パターンの5つが挙げられ、各々の観点からデータを多角的に検証することが求められます。一方、アプローチとしては、グラフ、数字、数式の3種類が存在し、状況に応じた手法の選択が大切です. どの代表値を使う？ 数字によるアプローチでは、まずデータの中心位置を示す代表値を注視します。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、また、データの散らばりを示す標準偏差などを用いて、他のデータの状態を把握することが重要です。代表値についても、観点により複数の値が存在するため、適切な選定が必要です. 相関はどう読む？ さらに、数式化の側面では、「欲しい結果に対して何か効いているか？」という視点で、相関関係を見いだすことができます。ただし、相関が必ずしも因果関係を示すわけではない点に留意しなければなりません. 今後はどう進む？ 通常、業務においては年度別の件数や特定分野の傾向を、主に単純平均から読み取っていましたし、どのグラフで可視化するかに対して意識が十分ではなかったと感じます。しかし、今回の学習を通じて、目的を明確にし、どの視点でデータを見るべきか、どのアプローチが最適かということを、１つ１つ丁寧なステップとして考える重要性を学びました。また、相手に説明する際には、ビジュアルを活用することで情報がより伝わりやすくなることも実感しました. 次に何を分析？ 今後は、何を分析したいのか、何を知りたいのかを明確にした上で、「代表値」「バラつき」「数式化」の各定義や使用すべき場面を理解し、目的に沿った手法を適切に選択しながら分析を進めていきたいと思います.

何を学んだの？ 相手に伝わる文章を作成するために学んだこととして、印象に残った以下のポイントがあります。 理由は何かな？ まず、理由や根拠を明確にする必要があります。何かを伝えたいとき、理由や根拠は多岐にわたりますが、すべてを伝えるのではなく、相手に伝わりやすいものを選択することが重要です。相手との関係性や伝えたい理由をしっかりと考えることが大切だと思いました。 説明の順序は？ 次に、ピラミッドストラクチャーを意識して説明することが有用であると感じました。理由や根拠を選んだあとは、それをどのような順序で伝えるかが重要で、キーメッセージを最初に伝え、それを補足する内容を整理して提示することで、自分にも相手にも分かりやすい説明が可能になります。 伝え方、変えてる？ また、人材を伝える際には、その人材の業界や特徴に応じて伝え方を変えることが大切です。その理由を２つに絞って、ピラミッドストラクチャーを意識しながら説明することでより効果的に伝えることができると思いました。 会議はどう進む？ さらに、人材育成ミーティングでは、関係者それぞれの課題意識や会社のゴールを考慮し、目的を明確にして進めていくことが重要です。参加者全員の立場や役割が異なるため、互いを尊重したコミュニケーションが大切だと思います。 伝えすぎてる？ 私自身の伝え方や文章作成の特徴として、注意すべき点が２つあります。まず、理由や根拠を多く伝えすぎる傾向です。情報をたくさん伝えようとしすぎて、相手の理解が追いつかないことがあります。参加者ごとに必要な情報は異なるので、適切な情報を選んで伝えることを心がけたいです。 数値だけで十分？ そして、数値やデータを根拠にしがちな点です。クリティカルシンキングでは数値やデータの重要性が強調されていましたが、必ずしもそれが必要な情報でないこともあると気づきました。新規事業や戦略策定ではデータがない場合も多く、無理に関連の薄いデータを用いるのではなく、適切な理由や情報を選択する柔軟性が必要だと感じています。

分析とは何を指す？ 分析とは「比較」のことを指します。現状を詳細に比較したり、物事を比較することで、解像度の高い理解や把握が得られます。 グラフや数値の算出方法を理解 今回の学習を通じて、具体的な分析アプローチとしてグラフや数値の算出方法について理解しました。データを算出する際には、代表的な数値（代表値）とデータの散らばり（分布）に分け、それぞれに具体的な手法が用いられます。代表値の例としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値がありますが、特に幾何平均を用いた売り上げ予測の立て方が印象に残りました。また、分布の例としては2SDルールが紹介され、大枠の範囲を考慮した上で平均値を予想する方法が理解できました。 仕事における分析意識の向上をどう図る？ ①分析のアプローチに対する仕事の意識 「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」という基本的な考え方を念頭に置き、これらに漏れがないように資料を作成したり、発言するといった意識を持ち続けます。 ②分析のアプローチに対する業務の行動 現状では単純平均を用いて比較することが多いですが、今後は分布やグラフを用いることで新たな気づきを得られるように努めます。 アプローチ方法をどう定着させる？ ⓪分析全体の把握およびアプローチ方法の定着化 学習した「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」について、自分の言葉でまとめました。まずは用語や算出方法を含めて暗記し、アプローチ方法を定着させます。 SNS戦略での分析の改善策は？ ①SNS戦略での分析の実施 現状では数値を取って把握することが主体で、十分な分析ができていません。今後は、定義に基づいた分析を実施し、比較が必要な場合には代表値や分布を用いて進めます。 データ分析の評価をどう行う？ ②データ分析に関する評価 業務上、データから戦略や仮説を立てることが多いため、データに対して視点を持ったりアプローチを探したりすることで、新たな気づきを見つけ、それを共有します。

加工と分解はどう？ データ分析において、「加工」と「分解」を行うことで解像度が上がり、課題や原因究明につながることが分かりました。さらに、一つの加工や分解方法ではなく、複数の切り口を持つことで別の視点から見ることができ、新たな気づきを得られる点も印象に残りました。「迷ったときはまず分解してみる」ことで、前に進めることができるというのは非常に大きな発見です。ただ考えるだけでなく、加工や分解といった方法を用いて視覚でも考えることを進めていきたいと思います。MECEという概念は理解していたつもりでしたが、「全体を定義する」という視点が欠けていたことで、実際にはMECEになっていなかったと気づかされました。week1で学んだ内容を振り返りつつ、week2で得た気づきを定着させていきたいと感じています。 プロセスをどう見直す？ 企画営業の立場として、入口から出口までのプロセスのどこに課題があるのかを分析し、打ち手を考えることが求められます。しかし、これまで分解の切り口が不足していたため、改めて入口から出口までの流れを見直し、どの部分で数字の変化があるのか、またその数字をどう分解できるのかを考え直したいと思います。自分自身、目の前の数字や事象に飛びつく癖があり、思考が浅いと感じるので、データの加工・分解を活用して視覚的にも情報を整理し、思考を広げていくことを意識していきます。また、グラフや表を用いることは、数字以外の業務でもバリューチェーンを理解するなどの方法として活用できると感じましたので、データに限らず、他の業務にも応用できるかを考えていきたいと思いました。 会議資料はどう作る？ 直近の会議に向けて、最新の数字を用いた資料作成を行いたいと思います。入口から出口までで何が行われ、どこに課題があるのかを表やグラフで検証し、結果を反映させていきます。企画営業として、数字を日々扱い、その改善策やさらに数字を伸ばす施策の検討も業務の一部であるため、今回の学びを次回の会議から早速活かせるよう準備を進めていきたいと思います。

仮説構築のポイントとは？ 仮説を立てる際のポイントとして、以下の二点が重要であると学びました。 まず、複数の仮説を立て、そこから絞り込むことが大切です。最初から決め打ちにせず、他の可能性を探ることで幅広い視点を持つことができます。また、仮説同士に網羅性を持たせ、異なる切り口で考えることも必要です。具体的には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、多様な視点から仮説を構築することができます。 データ評価の重要性を理解する 次に、仮説を検証する際のデータ評価についてです。単に目の前の数字を比べるのではなく、平均値や割合など、どの指標を比較するかを慎重に選ぶことが重要です。データの取り扱いについても、自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、必要なデータを自ら取りに行く姿勢を持つことが求められます。これにより、仮説はより説得力のあるものとなります。 実証実験の成功をどうつなげる？ 今週の学習では、「複数の仮説を立てる必要性」や「自分の都合の良いデータだけをとらない」といった点の重要性について改めて学ぶことができました。実証実験においては、これらのポイントが本来最も重要であるにもかかわらず、見落とされがちです。新規事業においては、実証実験の成功要因や失敗要因を特定し、次へと繋げるためにも、責任を持って仮説検証を行う必要があります。 目標達成のための仮説設定 私の担当フィールドでは、目標達成に向けたキーファクターを見定めるために、複数の仮説を自分なりに設定したいと考えています。具体的には、以下のステップを意識して進めていきたいと思います。 - 実証実験の検証目的を見直す（現地側と調整可能な範囲で行う） - 検証目的に沿って仮説を洗い出す（いくつかピックアップし、検証項目を絞る） - 実証実験の目標値を先方と合意する これらを進めるにあたり、今週の学習で特に印象に残った「複数の仮説を立てること」や「自分の都合の良いデータだけをとらない姿勢」を常に意識して実行していきたいと考えています。

数字分解はどう考える？ 数字を分解するという手法について学びました。まず、数値をWhen、Who、Howなどの要素に分ける際、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点に注意することが大切だという点を実感しました。たとえ分解した数値からすぐに有用な情報が得られなくても、それ自体が分け方に工夫が必要であるという気付きにつながります。 切り口は何が鍵？ また、複数の切り口を見出すためには、目的や立場を踏まえて仮説を立てたり、データを表やグラフで表現してみることが効果的であると感じました。たとえば、ある施設の入場者数の減少を分析する際、切り口を4段階に丁寧に分けることで、減少の実態をより正確に把握し、次のアクションにつなげる経験が非常に印象に残っています。 MECEをどう活かす？ MECEの考え方も学びました。全体を適切に捉えるためには、①全体集合体を部分に分ける（足し算）、②変数で分ける（掛け算・割り算）、③プロセスで分けるという三つの観点があること、そして問題解決のプロセスとしてWhat、Where、Why、Howの要素があることを再確認しました。重要なのは、まず全体を定義することだと感じました。 なぜなぜ分析は？ 業務上の問題や課題解決に取り組む際、これまで自分の経験に基づく思い込みが原因となってしまうことに気づかされました。従来使用していたなぜなぜ分析は主観的な原因追及に陥りがちでしたが、今回学んだプロセスに基づいた分解手法で、より客観的に問題箇所を特定できると実感しています。 業務改善はどうする？ 今後は業務において、GW明けから数字を分解する際に、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解の留意点を意識しながら進めていく予定です。実践を重ねる中で、常に複数の切り口で分析できるスキルの向上を目指し、既存の切り口が最適かどうかを検証しながら思考を鍛えていきます。また、MECEの考え方についても、モレがなくダブりがないかを確認しながら、業務に定着させられるよう努めていきたいと感じました。

グラフ作成で気をつけることとは？ 相手の立場に立ってグラフやスライドを作成することが重要です。以下が学んだポイントのまとめです。 まず、グラフに関して以下の点を注意しました。 1. グラフには慣例があるため、基本的なルールに従うことが重要です。突飛な見せ方よりも、一般的な方法をベースにすることが大切です。 2. 相手が見たときに、「違い」や「強調したい部分」が直感的に理解できるかどうかを確認することが必要です。 スライド作成の効果的な方法は？ 次に、スライドについては以下の点に注意しました。 1. 端的に伝えたいことが伝わるかどうかを重視しました。文字の大きさや色の使い方も重要です。 2. 文字の色には連想される色があるため、意図がしっかり伝わる色を選ぶことが大切です。 文章力向上のための工夫は？ さらに、文章力に関しては以下を学びました。 1. 文章には目的があり、その目的を明確にすることが重要です。 2. 読み手を意識して、誰に対して書いているのかを考える必要があります。 3. 内容自体も重要で、読んでもらえるかどうかを常に意識することが大切です。 特に、読んでもらうための工夫として以下の点に注意しました。 1. タイトルのアイキャッチは非常に大切です。 2. 読み手がイメージしやすい構成や言葉遣いを工夫することが重要です。 成果をどのように活かすか？ また、学びを活かして社内報告用のプレゼン資料や、新幹部向けの研修プログラム作成に取り組みました。報告資料は多数の人が見るものですので、フィードバックを元に改良を繰り返していきます。 軸は「読み手が面白く、学びを行動に移したいと思える」ことを目指して、以下のことを行いました。 1. 実際に研修を実施して、5段階アンケートをMicrosoftフォームスで実施する。 2. その結果を定量的にデータ化し、フィードバックとして活用する。 以上のポイントを踏まえて、自分の仕事に役立つスライドや文章構成を意識して取り組んでいきます。

学習を通じて得た新たな知識とは？ 今回の学習を通じて、適切なグラフの選び方やスライドの作成方法、ビジネス文書がどのように読まれるかについて多くの学びがありました。以下に、それぞれのポイントについて述べます。 グラフ選びでデータをより見やすく まず、グラフの見せ方についてですが、データの種類に応じた適切なグラフ形式を選ぶ重要性を感じました。例えば、時系列データには縦の棒グラフ、変化や経緯を表現したい場合は折れ線グラフが有効です。また、要素を表現する際は横の棒グラフ、要素間の比較には帯グラフが適しています。これにより、データが持つ意味を視覚的に明確に表現することができ、プレゼンの受け手にも理解しやすい情報を提供できます。 見る側に立ったスライドデザインは？ 次に、スライド作成のポイントについて学びました。特に印象深かったのは、「見る側の視点に立って主題がわかりやすいように」作成することの重要性です。具体的には、グラフなどで見てほしい部分を強調するために矢印を使用することなどです。これにより、視覚的なガイドラインが提供され、見ている人がパッと理解できるスライドを作ることができます。 関心を引くビジネス文書の工夫 ビジネス文書に関しては、冒頭にアイキャッチを置く工夫が特に有用だと感じました。イメージが湧きやすい、意外性がある、具体的な理由や方法を知りたいと思わせるような要素を盛り込むことで、読む人の関心を引き付けることができます。これにより、実際のメールや案内文の返信率向上に繋がることを期待しています。 具体的な実践計画としては、リード向けメール作成の際には1日最低5件はアイキャッチを配置し、試行錯誤を重ねて改善を図るつもりです。また、フォロー結果を分析する際には1か月に1回以上、プレゼン資料の質とグラフの活用を意識して作成します。四半期ごとの報告プレゼン資料にもこれらの学びを反映し、より質の高い資料を提供することを目指します。 以上の点を踏まえ、今後の業務に活かしていきたいと思います。

学んだことは何？ 「仮説の立て方」「データ収集の注意点」「仮説の種類の違い」を学びました。これまで、集計したデータから都合のよい部分だけを抜き出して仮説を組み立てる、という我流のやり方に限界を感じていました。 仮説立案のコツは？ ＜仮説の立て方のポイント＞ ・複数の仮説を用意し、最初から一つに絞らない ・仮説同士に網羅性を持たせる データ収集の秘訣は？ ＜データ収集の注意点＞ ・自らデータを取りに行き、仮説の立証に努める ・仮説に対する反論も排除できる情報の入手を心がける 仮説の違いはどう？ ＜仮説の種類の違い＞ ・結論の仮説：ある論点に対する仮の答えを示す ・具体的な問題解決を目的とした仮説：分からない点に対する仮の答えを提供する 検証と説得はどう？ これらを通じ、検証マインドや説得力、問題意識の向上、迅速な対応、そして行動の精度向上が期待できると実感しました。 海外動向は読める？ また、海外顧客の所要動向を分析する際に今回の学びが大いに役立つと感じています。特定の顧客向けであれば、分析対象を絞って時系列で変化を追えばよいのですが、一般向けの製品の場合、市場全体の動向や地域性も踏まえつつ、複数の仮説を立て多くのデータを基に分析する必要があります。そのため、仮説のパターンを複数用意し、ノウハウとして蓄積していくことが非常に重要だと思います。 分析進捗は順調？ 現在、顧客所要動向分析効率化のプロジェクトに参画しており、具体的なアクションとして以下の点を実施しようとしています。まず、カスタム品と汎用品それぞれに適した分析指標を設定します。次に、どの指標の変化が顧客所要に大きな影響を与えるのか、複数の仮説を立てながらデータを検証します。そして、仮説と異なる動きが見られた場合、もしくはどの仮説とも一致しない場合には、分析指標自体の見直しを行います。これらのアクションを月次で繰り返すことで、仮説のパターンを着実に蓄積し、分析の精度を高めていきたいと考えています。

代表値や散らばりは？ 今回の学びでは、データ分析における重要なポイントを整理しました。まず、定量分析を行う際には、「代表値」と「ちらばり」の両方を把握することが重要です。代表値には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特徴を理解することでデータの中心を捉える手助けになります。また、平均値を算出する際には、外れ値の確認が不可欠です。ちらばりには、標準偏差や正規分布があり、それらを活用してデータの散らばり具合を把握します。さらに、データをビジュアル化することで、特徴的な傾向が捉えやすくなりますが、その際には正しいグラフを選択することが求められます。 相関か因果か？ 次に、相関関係と因果関係の分析についてです。相関とは二つの要素がどのように関連しているかを示すものであり、因果関係とは原因と結果の関係です。これらをセットで分析し、次の打ち手を考察することが重要です。しかし、因果関係は誤認しがちであるため、自分の都合の良い分析結果に偏らないよう、常に意識して考えることが必要です。 分析は比較ですか？ 今回の復習では、分析とは比較であることを再確認しました。問から仮説を立て、データ収集を経て、それを検証するというプロセスを繰り返すことが基本です。インパクトやギャップ、トレンドなど様々な視点からデータを分析し、グラフや数値、数式を使うことが有効です。 ツール選択はどう？ 現状では、時系列分析を多用しており、分析ツールとしてTableauやSPSSを利用しています。これにより、顧客データや売上データ、プロモーション費用などを扱っています。具体的な分析例として、まず相関関係の分析においては、売上とプロモーション費用との関連を見て、どのプロモーションが効果的であるかを判断することを目的としています。また、パレート分析では、顧客をグルーピングし、どの顧客が優良であるかを可視化しています。これにより、優良顧客の特徴を把握し、効果的な販促やプロモーション計画の立案に活かしていきます。

仮説構築の秘訣は？ 仮説を構築し、データを活用して問題解決を進めるためには、いくつかのステップが重要です。まず、問題の発生箇所を明確にすることが必要です。具体的には、問題の所在を深掘りするために、原因仮説を立て、検証のためのデータを集めます。仮説を効果的に立てるためには、フレームワークの活用が有用です。 4Pのポイントは？ マーケティングの視点では、4Pフレームワークを使って事業展開を整理することができます。製品、価格、場所、プロモーションの各要素が顧客のニーズや適正かどうかを評価します。適切なデータを集める方法としては、既存データの活用やアンケート、インタビューが挙げられます。各手法の長所と短所を理解して、目的に応じた選択が求められます。 多角的検証は？ 仮説を立てる際には複数の仮説を用意し、異なる視点から網羅的に検討することが大切です。仮説の検証に際しては、比較の指標を意識的に選択することが必要です。具体的には、データを収集・分析し、仮説に説得力を持たせるためには、反論を排除する情報まで検討することが重要です。 意義はどこに？ 仮説設定の意義としては、検証マインドや問題意識の向上、迅速な対応が可能となる点が挙げられます。こうしたプロセスを経ることで、自分の業務に対する関心を高めることにつながります。 販促の効果は？ 販促企画の効果検証や販売目標達成の実績を見る際には、売り上げが伸び悩んでいる商材を特定し、どの要素に問題があったのかを4Pを用いて検証することが求められます。これを元に具体的な施策の効果を評価し、次の糧とすることが重要です。 実績比較はどう？ 販売実績を基に、商品ごとの実績を昨年と比較し、価格変動の影響や来客数の動向、プロモーションの効果を定量的に評価すべきです。それにより、次年度の方針を検討することが可能となります。このように、精緻な分析を通じて課題を明確にし、解決策を打ち立てるための指針とすることが重要です。