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重要 ✕ データ

に関する学び

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数字を味方にするには？ 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは？ 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは？ 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす？ 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は？ 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。

思考の偏りはどう？ 考え始めると、つい考えやすいことから手をつけてしまいがちで、思考が偏ることがあります。そのため、まず「答えを出すべき問い」を明確に立て、その問いに対して適切な手法を選ぶことが大切であると学びました。特に私は以下の2点が苦手であるため、これからも意識して取り組みたいと思います。 問いはどう立てる？ 1つ目は「問いの立て方」です。解決したいことを具体的な問いの形にする必要があります。考えたり議論したりするときは、「今の考えが問いに沿っているか？」を確認し続けるのが重要です。 どう分解して見る？ 2つ目は「分解して考えること」です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、一つの切り口に満足せず、層別、変数、プロセスなどの様々な角度から分けて考えることが必要です。データを分析するときも、自分で手を動かすことを大切にしています。 どんな深堀りが有効？ また、商品コンセプトに対してポジティブに深堀りする力を、議論の場で活用したいと考えています。これまでは答えが出れば良しとしていましたが、自分の考え方が正しいのか逐一確認し、考え方や分析の手数を増やすことで、スムーズなコミュニケーションを図りたいと思います。そのためにも、フレームワークを活用していきたいです。 自分はどう考える？ 普段から自分がどう考えているかを意識し続け、自分の考えが正しいのかを常に確認する。また、考え方や分析の手数を増やしていくために、フレームワークを活用し、円滑なコミュニケーションを実現することを心がけていきます。

分かりやすさの秘訣は？ 説明やプレゼンテーションで最も大切な点は、相手がどれだけ理解しやすいか、そして心に残るかどうかだと改めて実感しました。まずは、目的と対象に合わせて伝えたいメッセージを明確にすることが基本であると感じます。 視覚工夫は効果的？ その上で、メッセージの理解を助けるために、言葉遣いやフォント、色、アイコン、図表、グラフ、配置といった視覚的要素に工夫を凝らすことの重要性も学びました。これらの工夫は、伝えたい内容をより効果的に伝えるための手段となります。 分かりやすい事例は？ 具体例として、上司への企画書では、従来口頭で伝えていたアイデアを文章と図表で分かりやすく表現することが求められます。また、学校説明会では、参加者に特に伝えたいポイントを際立たせるために、シンプルなスライド構成が効果的です。さらに、授業での説明スライドでは、生徒の印象に残りやすいよう視覚資料を活用し、内容の理解と定着を図っています。 事例分析はどうすべき？ また、街のポスターや動画のサムネイル、他の人のプレゼンスライドなど、良いと感じた事例を分析し、自分なりの改善策として取り入れていく姿勢も大変参考になりました。ナノ単科のデータアナリティクスの授業で学んだ内容を活かし、目的に応じた図表やグラフを作成する能力も向上させることができました。 効率的資料作成は？ 最後に、PowerPointのショートカットを積極的に利用することで、効率よく資料作成が進められる点も印象深かったです。このような取り組みを通じて、より効果的な資料作成とプレゼンテーション技法を身につけることができたと感じます。

問いの大切さは？ 「問いから始める」という考え方が非常に印象に残りました。問いが何なのかを常に意識し、具体的な問いにまで落とし込むことが重要だと感じました。また、「問いを残す」ということは、問いを持ち続けることや自分が何を考えているのかを絶えず問いかけることであり、それにより、立てた問いが正しいのか、その問いに答えることで目標が達成できるのかを確認し続けたいと思います。さらに、問いを立てた後は「問いを共有する」ことが不可欠です。組織全体で方向性を共有しなければ、自分が解決しようとしている問題に取り組むことは困難になるため、問いの共有を常に心がけたいです。 工場問題の原因は？ 現在、私たちの会社は世界各国に5つの工場を持っており、お客様が希望するタイミングでの供給が困難になるケースが頻繁に発生しています。この問題の原因を詳しく分析する必要があります。考えられる切り口としては、工場のオペレーションに課題があるのか、あるいはシステムの受発注の仕組みに問題があるのかなどが考えられます。この分析を通じて、現状の問題点を明確にし、対策を検討していきたいと思います。 目標達成の方法は？ そのために目指すべきゴールと具体的方法、そしてその手段を実行することによって得られる価値についてしっかりと考えたいと考えています。検討した結果に基づいて資料を作成し、仮説を証明するための理由については、視覚的に分かりやすく示すように工夫したいです。この目的を達成するために必要なデータは何か、どのように分析すべきかを考慮しながら、自分の考えや実施したい施策について毎週の部内会議でチームメンバーと共有していきます。

理解を深めるための分解とは？ 物事を理解する際には、それを分解することが重要です。分解することで新たな視点が得られることがありますし、わからないことは必ずしも失敗を意味するわけではありません。むしろ、わからないことが明確になること自体が大きな成果です。また、物事をどのように分けるかによって、異なる理解が生まれることもあります。 MECEを使った効果的な分解方法 分解する際には、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが求められます。まずは全体を定義し、その上で足し算型、掛け算型、割り算型、またはプロセス型のどれに当てはまるのかを考えつつ分解していきます。 顧客データの多角的な分析 さらに、具体的なシーンにおいては、顧客の問い合わせやクレームの分析、データエラーの分析、顧客属性の分析、商品ごとのニーズ分析などが挙げられます。メンバーへのフィードバックや面接での思考プロセスのチェックもこれに含まれます。これらの情報はモニタリングダッシュボードの作成やrawデータの取得の切り口定義にも役立ちます。 フロー分割で問い合わせを深く分析 特に顧客の問い合わせの段階から注文に至るまでのプロセスは、フローを分けて考えると理解が深まります。このフローの中で、問い合わせのカテゴリーごとにさらに細かく分解することができます。例えば、問い合わせツールや新規顧客と既存顧客の違い、購入回数、法人と個人の区分、エラー項目、エラー後のコミュニケーション回数など、具体的に分けてみることで、多角的に分析することが可能になります。

仮説検証の重要性とは？ 改めて仮説を立てること、そしてそれを検証することの重要性を学びました。ビジネスには正解がない場合が多いですが、その状況に応じた最適な答えを出す必要があります。そのためには、良い仮説を立て、データを収集し、それを素早く検証するサイクルを回すことが極めて重要です。このサイクルを通じて問題や施策を導き出すことを再認識しました。 フレームワークはどう活用すべき？ また、仮説を立てる際にはフレームワークを活用すること、その仮説を検証するためには適切な指標を選び、収集したデータが反論を排除するための情報にまで踏み込めているかどうかを確認することも新たな気づきでした。これまでの経験を振り返ってみると、「仮説～検証」については何となく同じようなことをしてきましたが、仮説が網羅的でなかったり、検証が不十分だったりしました。今後は意識してこれを実行していきたいと思います。 未然防止に役立つ学びとは？ 安全衛生活動（事故未然防止活動）にもこの学びを活用します。例えば、ヒヤリハットが年に１回発生している工場と全く発生していない工場では、現状は表面的な差異を見つけて、適当な仮説を立てて施策に結びつけようとしていました。しかし、これからはもっと網羅的に問題を分析し、適切な打ち手に繋げていきたいと思います。 ヒヤリハットの原因を追究するには？ まず、そのヒヤリハットが「不安全行動」や「不安全状態」のどちらから発生しているのか、「４Ｍ」のどれに起因しているのかなど、問題の発生要素を網羅的に仮説立てします。それが本当にそうであるのか、データやヒヤリングを通して検証していきます。

なぜ自己反省が大切？ クリティカルシンキングの本質は、他者や提案を否定することではなく、自分自身の思考プロセスを客観的に振り返ることにあります。たとえば、「なぜ私はこの選択肢を良いと判断したのか」「どのような経験や価値観がこの結論に影響しているのか」といった自問を通じて、自身の思考の偏りや前提に気づくことが重要です。また、「自分の考えが絶対に正しい」という固定観念を避け、他者の異なる視点や経験から謙虚に学ぶ姿勢も求められます。チームメンバーや関係者との対話を通じて、自分が気づかなかった新たな視点を積極的に取り入れることで、より深い理解と柔軟な思考を育むことが可能になります。 どうして質問が大事？ クライアントワークで先方とコミュニケーションを取る際にも、相手の言葉をそのまま受け入れるのではなく、「なぜ必要なのか？」といった疑問を深堀りすることを心がけています。実際の会話では、「その機能が必要な理由は何ですか？」「それによってどのような効果を期待されていますか？」といった質問を通じて、目的や背景を掘り下げ、より深い理解を得ることを意識しています。 なぜ市場を選ぶ？ 新規事業の戦略を練る際も同様に、市場調査とターゲット層の明確化を行い、「なぜこの市場なのか」「なぜこのタイミングなのか」という視点で検証を重ねます。分析業務のレポート作成においては、単なるデータの羅列ではなく、「なぜこの結果になったのか」「どのような施策が有効か」といった要素まで考慮し、具体的なアクションにつながる提案を含めます。これにより、情報がより具体的で理解しやすくなり、実用的な価値を提供することができます。

なぜ切り口が大事？ 今週の学習で最も印象に残ったのは、データを分解する際に「切り口を増やす」ことの重要性です。最初は単純に「個人客が減った」「大人客が減った」といった表面的な数字にとどまっていましたが、切り口を組み合わせて分析することで、異なる特徴や原因が浮かび上がるのを実感しました。例えば、博物館の入場者減少をテーマとした演習では、一見分からなかった団体の内訳や大人と子どもそれぞれの動向が、交差する視点を取り入れることで明らかになりました。数字だけを見るのではなく、「本当にそうか？」と問い直しながら多角的な視点で分解する姿勢が、より正確な理解へとつながると感じました。 どう実務に活かせる？ また、今回学んだ「切り口を増やして分解する」という方法は、私の業務においても大いに役立つと感じています。資源価格の変動を分析する際にも、単に価格の変動を確認するだけでなく、マーケット全体の動向や地政学的リスク、関連資源の影響など、複数の視点から背景を探る必要があると気づきました。今回の演習を通じて「本当にそうか？」と疑問を持ち続ける姿勢の大切さを学び、今後は一つの要因だけで判断せず、複数の切り口から分析する習慣をつけていきたいと考えています。 どこまで分解すべき？ 一方で、物事を分解する際に「どこまで分解すべきか」「ここまでで十分だという感覚はどう育てるのか」という疑問も生じました。分解を極めすぎると、説明する内容が増えすぎて逆に過剰な分析になってしまう懸念もあります。どこが引き際か、判断するための具体的な基準や考え方について、今後さらに学んでいきたいと感じています。

仮説の意義はどう捉える？ 仮説の意義と４P・３Cのフレームワークの活用について考察しました。現状や現象を整理し、そこから課題を明示する方法としてフレームワークは有効な手段だと認識しています。しかし、設問では仮説の立て方が問われ、その内容が単に問題点や疑問点の抽出に留まっている点に疑問を感じました。仮説を「ある論点に対する仮の答え」もしくは「分からない事柄に対する仮の答え」と定義するならば、現状の把握とその先の打ち手を考察する過程で生じるのではないかと思います。このため、ビジネス上の意味合いに限定して用いるほうが適切であり、安易に「検証」という言葉を使わないほうが良いと考えました。こうした疑問を通じて、仮説とフレームワークの使い分けが整理できたと感じます。 ４P・３Cの整理法はどうなる？ また、事業計画や事業分析において、４Pや３Cというフレームワークで物事を整理する手法は非常に重要です。思いつきで捉えるのではなく、フレームワークに沿って取りこぼしのない視点で分析することで、発見された課題や問題点が具体的になり、改善策を立案するための基盤となります。さらに、第三者に内容を伝える際にも、論理的に整理された情報は理解しやすく伝わります。 正しい検証はどう進む？ 実際の取り組みでは、４Pや３Cのフレームワークを活用した上で、問題点に対して「〇〇ならば▼▼である」という形式で仮説を立て、その上でデータ分析により課題の抽出ができるかを検討しています。これは、問題を具体的なエビデンスをもって示すためのプロセスであり、その後の打ち手の考察へと順序立てて進めることが重要だと感じました。

数字の見せ方はどう？ グラフや比率などの数字の表示方法を変えることで、印象が異なり、最初の情報だけでは気づかない傾向や特徴を発見できることを学びました。グラフ化する際も、分類の仕方によって見えてくるものが変わります。まずはRaw Dataを確認して全体を把握し、その上で何を伝えたいのか整理して数字を整理する必要があると実感しました。 切り口は何で違う？ また、数字の切り口によっては本質を見誤ることがあります。そのため、常に複数の切り口を持ち、一つの見方だけではなく、様々な切り口で数字を分析することが重要です。これまで経験に頼っていた切り口も、When、Who、Howを意識することで幅広く持てるようになると気づきました。 データの視点はどう？ 私の仕事では日常的にデータに触れ、それを解釈しています。同じ現象の分析にも異なる視点を持つことを心がけています。具体的には、宿泊予約数の動向をデイリーのデータで見ていましたが、週次や月次で見るとどのような違いがあるのかを早速試してみたいと思います。また、他の切り口での分析も手間はかかりますが、視野を広げるために取り組んでいきたいです。 行動する意義は？ 自分の思考の癖から抜け出すには、まず行動することが大切です。ひと手間、ふた手間加えて、複数の視点で分析することを心がけます。その際、これまでの分析結果や結論を再評価し、本当に正しいのか疑う姿勢を持ち続けたいです。また、MECE（漏れがなく、ダブリがない）の意識を持ち、ロジックツリーを活用していくことで、このフレームワークに対する苦手意識を克服していきたいと思います。

客観的視点は重要？ 自分で作成したデータでは、どうしても見落としてしまう視点がありますが、他者が作ったデータを参照することで、欠落している点に気づきやすいと実感しました。これは、自分自身の思考枠に囚われがちであるためと感じ、課題設定の段階から客観的な視点を持つことの重要性を学びました。 本質を問いかける理由は？ 具体的には、MECE（漏れなく・ダブりなく）を意識して要素を分解し、書き出して可視化する作業を通じて、思考の抜けや偏りを減らすことが有効であると理解しました。今後は「なぜその分析を行うのか」「何を明らかにしたいのか」という問いを繰り返し立てることで、本質的な課題に近づけるように意識していきたいと考えています。 実務でどう活かす？ また、今週学んだ「本質的な課題を捉える問いの立て方」は、日常業務、特にデータ分析や支援活動の現場で活かせると感じました。例えば、売上や廃棄データの分析において、単に「なぜ数字が下がったのか」という疑問に留まらず、「本当に解決すべき課題は何か」「改善に直結する要因はどこか」といった問いを立てることで、より効果的な対策を導くことが可能となると考えています。 提案に説得力はある？ 具体的な行動としては、データ分析業務でMECEを活用して要因を分解し、課題を構造的に捉えること、そして提案活動では、相手の立場に立って本質的な課題を整理し、想定される反論や疑問を洗い出してから議論に臨む姿勢を大切にしていきます。問いの立て方をしっかり意識することで、思考の抜けや思い込みを減らし、説得力のある分析と提案につなげていきたいと思います。