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重要 ✕ データ

に関する学び

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仮説思考で効率化を図るには？ 仮説思考の重要性について理解が深まりました。一定の仮説を持って思考を進めることで、効率的なアクションが取れる一方、データを疑う姿勢も忘れてはならないと感じます。GAiLのワークで出てきた「時間あたりの利益」は、自分なりの仮説を持つ良い例だと捉えました。 どうやって惰性を打破する？ 捨てる難所と克服のポイントについても学びました。 まず「捨てる方が顧客の利便性を増す」という発想が最も重要だと感じました。これはまだ自分には十分に考えられていない部分ですが、重要な視点であると思います。 次に「昔からの惰性をやめる」についてです。当初、中途入社の新参者であったころの視点を持つことができなくなりつつあります。自分には持てない視点を、新参者に話を聞くことで補完していきたいと考えています。 ビジョン設計で成果を出すには？ そして「餅は餅屋」に任せるためのビジョン設計やディレクションが前提になるという点です。経験が少ない状況において、どう具体的に実現するかをしっかりと考えていきたいと思います。 これらのポイントを踏まえ、日常の業務に生かしていきたいと思います。

プロセス分解が鍵となる？ 原因の探求について学びました。特に、問題の原因を探る方法としてプロセス分解が有効であることを知りました。問題の箇所を絞るためには、プロセスを詳しく分析し、仮説を立て、その仮説を検証することが重要です。このプロセスには、文データ分析や仮説の検証などのステップが含まれます。 広告の効果検証とは？ 広告業に携わる私にとって、こうした方法論は日常的に行っていることですが、改めて体系的に学ぶことの意義を感じました。特に、広告の効果検証においてはPDCAサイクルを用い、データ分析を通じて仮説を立て、その仮説を検証するプロセスが連続的に行われます。この週に学んだ内容は、日々の業務におけるステップのヌケモレの確認に活用していきたいと思います。 仮説の重要性を再確認？ データに触れることを日常的に行い、データを一度集めただけで満足せず、常に仮説をブラッシュアップし続けることが必要です。同時に、データを継続的に収集し、これらを繰り返し行うことで課題解決ソリューションに繋げることができます。また、A/Bテストも広告業務で実施しており、学んだ内容を実践に活かしていくつもりです。

平均と中央値はどう違う？ 平均は全体の傾向を示す便利な指標ですが、外れ値の影響を受けやすいため、必ずしもデータの中心を正確に表しているわけではないと再認識しました。一方、中央値はデータを並べたときの中央の値であり、外れ値の影響が少ないため、偏りのあるデータに対して有効だと感じています。また、標準偏差を活用することで、同じ平均値でもデータのばらつきに違いがあることを明確に把握できる点が印象に残りました。 営業改善、ポイントは？ 営業店の業務改善においても、代表値を活用する意義を学びました。具体的には、各店舗の業務処理時間を平均と中央値で比較し、処理時間が極端に長い業務がないかを確認することで、改善策の提案につなげる方法が効果的です。さらに、各営業店ごとの業務プロセスのばらつきを標準偏差で表現し、オペレーションの違いを把握する取り組みが有用であると考えています。 業務負荷の見極めは？ また、ヒストグラムなどを用いて業務負荷の高い部分を特定し、改善の優先順位を決める手法にも触れ、業務効率化の進捗をグラフでフィードバックすることで、改善効果を視覚的に伝える方法の重要性も実感しました。

目的と比較の重要性を認識 実務では無意識で実践していましたが、分析においては目的と比較が重要であることを再認識しました。「何を伝えたいのか」によってグラフの作成方法を考える、という視点は今後意識していきたいです。また、分析において要素に分解することは大切ですが、目的が明確でないと細かく分解すること自体が目的化してしまう可能性があるため、注意したいところです。 分析結果を施策にどう活かす？ 弊社サービスの利用率や更新率を高める施策を考える上で、ユーザーデータの分析における学びを活用したいと思います。具体的には、「利用率を高める」ことと「更新率を高める」ことという目的に分けて、ユーザーの利用データや解約時アンケートなどの各種データから必要な項目を抽出し、分析します。 チームとの効果的な議論をどう行う？ 毎週のチームメンバーとのミーティングでは、学んだことをメンバーにアウトプットし、チーム全体の視座を揃えるように努めます。特に、「利用率を高める」「更新率を高める」ためのデータ分析をメンバーと協力して行い、効果的な施策を導き出せるよう、有意義なディスカッションを重ねていきたいです。

なぜ偏った視点に気づく？ 物事を考える際、人間はつねに偏った見方をしてしまうという現実を意識しています。その偏りこそが「ほかには何があるのだろうか」と自分に問いかけるきっかけとなり、課題に取り組む前にまず問いを立て、その答えを導き出すプロセスが大切だと学びました。また、相手に伝えるときは正しい日本語を使い、伝える手順を踏んで具体的な理由を添えることが必要だということも理解しています。 どう伝えると分かりやすい？ 顧客との会議や提案の場面では、まず問いを明確にし、事前に参加者と共有することが重要と感じています。その結果、伝わりやすい資料作りや話し方を工夫することで、常に重要なポイントに焦点をあてたブレのない進め方が可能になると考えています。 何を合わせるべきか？ さらに、自分の常識は会議参加者の常識と必ずしも一致しないことを認識し、まずは前提条件を合わせる姿勢が求められます。その上で、議題となる問いを全員で共有し、話が脱線しそうな場合には常に問いに立ち返って軌道修正を図ります。そして、情報を収集しデータを分解することで、相手に伝わりやすい形の資料を作成する努力を続けています。

授業の何が良かった？ ライブ授業でこれまで学んだことのおさらいができた点は、とても良かったと感じています。講義の中で、データ分析は比較が基本であること、また分析の前には明確な目的と仮説が重要であると改めて認識しました。 問題解決の視点は？ さらに、問題解決には「what」「where」「why」「how」の視点が有効であると学び、特に「what」と「where」の感度を高めるために、分解の切り口を増やす活動に取り組む意欲が湧きました。 動画と集客はどう？ また、動画クリエイティブの課題については、演者、媒体、長さなどの各要素に分解して問題点を特定し、数値の改善を目指す方法論が印象に残りました。同様に、集客キャンペーンの改善に関しても、何が悪かったのかを明確にすることで、次回実施への具体的な提案に繋げることの重要性を感じました。 分解は何を示す？ とにかく、問題を分解して考える姿勢が大切だと実感しています。データを集めた後は、グラフなどを用いて視覚化することで理解を深め、施策実施後には常に仮説との比較を行って、正しかった点や改善すべき点を明確にしていきたいと思います。

データの深意を探るには？ 各データを深く掘り下げ、その背後に何が見えるかを考えることが重要だと感じました。数値からクリック率やコンバージョン率を計算することで、新たな視点から現状を考察できると思います。また、問題に関連する要素とそうでない要素を分けて考える対概念や、適切な判断基準を設けて各案を評価する過程の重要性を学びました。常に思考の幅を広げることを意識することが大切だと感じます。さらに、A/Bテストを行うことで結果を比較でき、適切に検討を進められることも分かりました。 学んだ知識はどう活かす？ 自分の業務にすぐに活用できるかはまだわかりませんが、今週学んだデータの応用や対概念の考え方は役立ちそうです。3W1Hのステップを繰り返しながら、丁寧に分析していくことが大切だと改めて感じました。 採用手法は最適か？ 実行可能な業務として、採用活動にもこの手法を取り入れられるのではないでしょうか。採用ページのクリック数と応募者数のデータを取得し、ファネル分析や離脱ポイントを特定した上で、A/Bテストを実施すれば、最適なコンテンツや応募フォームを判断できると思います。

原因を見極めるには？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定することはほぼ不可能と言えます。様々な要因が複雑に絡み合っているため、正解を見つけるのは難しいものの、「こんな方向性で問題に取り組めばよいかもしれない」という目途は立つこともあります。問題の原因を明らかにする方法としては、プロセスに分解するアプローチが有効です。 クリック率不足の理由は？ 特にWEB手続きを推進する業務では、プロセスで分けてクリック率やコンバージョン率を見ていく考え方がすぐに役立ちそうです。クリック率が低い箇所には、どのように誘導を行うかを検討する必要があります。また、手続き完了率が低い箇所については、説明の文言がわかりにくいのか、コールセンターに電話したいと思われる要因があるのかなど、問題の原因を深掘りする必要があります。 ABテストで改善は？ これらのプロセスで分解して得られた情報を基に、クリック率やコンバージョン率が低い部分にはABテストを行い、より良い施策を立てます。さらに、その結果を活用して、データに基づく意思決定を行ったり、他者を説得する材料とすることが重要です。

どうやって問いを共有？ 今取り組むべき課題に常に焦点を当て、その問いを周囲と共有し共通認識を持つことが重要です。このため、問いを可視化し、自分の思考に偏りがないかをメタ認知することが求められます。知識のインプット、アウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りを絶え間なく繰り返し、継続していくことが不可欠です。 どんな文章構成？ これらの考え方は、文章作成やチーム内での発表、プロジェクトの企画・提案などの場面で活用できます。具体的には、すぐに文章を書き始めるのではなく、まず文章構成を考え、ターゲットとなる読者像に応じた伝え方を工夫します。また、ロジックツリーを利用して思考を明確にし、チームで共有する際には具体的な言葉を使って誤解が生じないようにします。さらに、目的に沿ったデータを選び、その使用意図を常に考慮します。 思考はどう見極め？ 日常業務においてこれらのアプローチを心に留め、上質な情報のインプットとアウトプットを心がけ、周囲からのフィードバックを依頼します。思考が偏ることを防ぐため、仕事以外でも常に思考の過程を可視化し、メタ認知を実践することが大切です。

本質はどう見える？ 課題解決において、目の前の問題に直接取り組むのではなく、本質をとらえてイシューを明確にすることの重要性を感じました。これを実現するためには、物事を多角的に分析する必要があります。また、WEEK1からの学びをすべて振り返ることが今回の学びにつながると感じたため、再度復習をしようと考えました。 処方データの示唆？ 医師への処方拡大を検討する際には、処方データや医師の治療方針などから課題を特定します。薬剤の処方データを扱う際には、複数の観点からデータを分解し、適切なグラフで傾向を示します。その後、イシューを特定し、実施すべき施策を決定します。 対象エリアは？ 講演会を企画する場合には、対象エリアのデータを再確認して、取り組むべき内容について検討します。企画書を作成する際には、この情報をもとに具体的な内容を決定します。 計画の根拠は？ 上長への活動計画の報告においては、担当施設の現状をデータにより明確化し、ボトルネックを明らかにした上で、なぜその計画に至ったのかを説明します。こうしたアプローチを取ることで、本質的な課題解決を進めることができます。

数字分解で何が見える？ 数字を分解することで、今まで見えなかったものが見えてくることに改めて感動しました。しかし、正しくデータを分析するためには、多くの項目を分解することが重要です。たとえ何も見えなかったとしても、それ自体が「見えなかった」という情報を得られる点が印象に残りました。 グラフで何が見える？ また、数字をグラフなどで可視化することで、視覚的に理解できることの重要性を再認識しました。 業務分析の深さは？ 私は現在、業務の取り組み状況を分析し、弱点を教育する部門に所属しています。分解できる数字は限られていますが、その中で複合的に分解を繰り返し、表面的な分析にとどまらないよう心掛けています。これにより、真の課題を明らかにし、教育の内容や方針を考察できます。 教育方針の決め方は？ 2025年度の教育方針を考えるにあたって、まずは12月までに大枠を検討します。さらに、詳細な教育方針や内容については、対象層に分けてチーム内でよく検討し、1月中旬までに考えます。その後、上司の意見を取り入れてブラッシュアップし、最終的には3月初めに発信できるよう進めていきます。

平均値の使い方は？ 普段は代表値や単純平均を活用して概ねの状況把握に努めています。加重平均や中央値も業務の中で用いられている印象ですが、幾何平均や標準偏差に関しては、知識としてはあるものの実践する場面が少なく、具体的な事例を通じて使いこなす機会が今後の課題だと感じています。 ばらつきの見える化は？ 特にばらつきに関しては、標準偏差の数値だけでは理解しにくいため、ビジュアル化して整理することが重要だと思います。ビジュアルで示すことで、各切り口からトレンドを読み取りやすくなり、自身だけでなく他者にも理解してもらいやすくなると感じます。 幾何平均はどう活かす？ また、幾何平均については、実践での理解を深める努力が必要だと感じます。理解が進めば、標準偏差と組み合わせて顧客分析などの業務において有効な手段になると考えています。 分析に挑戦するには？ まずは、苦手意識のある分析手法や未経験の手法に挑戦し、自分自身で試してみることが理解への早道だと思います。職業柄、大規模なデータに触れることもあるため、今回学んだ知識を実務にうまく活かしていきたいと考えています。