(52ページ目)

重要 ✕ データ

に関する学び

---

目的の明確性は？ 分析を進める上で大切な点は、まず目的を明確にし、全体像を把握することです。その後、大項目から中項目、小項目へと細分化しながら、漏れや重複がないよう注意深く分解します。また、問題点を捉える際には、現状が正常な状態に達していない場合と、正常な状態であってもあるべき姿とのギャップが存在する場合という違いに着目することが重要だと学びました。 債権回収の現場は？ 債権回収の現場では、入金約束が取れたグループとそうでないグループに分け、ロジックツリーを用いて分類を実施しました。性別、年代、連絡先の有無などを集計し、各要素の違いを比較検証した結果、入金約束を取れたグループでは特定の時間帯、特に朝8時台に件数が多い傾向が見られました。この事実を踏まえ、これまで連絡が不足していた可能性について仮説を立て、今後のヒアリングで更に検証していく予定です。 データ分類の進め方は？ データ入手の段階では、まず全体像を把握し、その上で影響が大きい部分を特定するために丁寧に分類を進めました。さらに、複数の仮説を構築してから集計を細分化し、一つずつ検証するプロセスが重要であると感じました。昨年との比較を行うことで、変化や傾向を明確にしながら、次の対策に活かしていきます。

仮説設定の意義は？ 講座を受講して、データ分析のテクニックを学ぶことができました。しかし、分析そのものはAIに任せることが可能であり、本当に人間に必要とされるのは、データ分析の目的を明確にし、適切な仮説を設定する能力だと実感しました。正解に飛びついてしまいがちな思考停止の傾向を反省し、より良い仮説を見出すために、あきらめずトライ＆エラーを重ねていきたいと考えています。また、当たり前を疑う力や、本質的な課題を見極める力、さらには分類のスキルを養うことの重要性も感じました。これらは次週以降や実践の場で活用していきたいと思います。 内部監査の視点はどう？ 私は内部監査を担当しており、より鋭く価値ある提案ができるよう、今後はさらに良い仮説を立てる努力を重ねるつもりです。自分の考えや視点の狭さに日々反省しながら、「この事実から何が言えるのか」という問いに徹底して向き合っています。 現場改善はどうする？ また、狭い視点に陥らないために、マネジメント視点やクリティカルシンキングを意識するとともに、現場の状況を十分に踏まえた提案ができるよう努めています。具体的には、何が問題なのか、どうすれば現場が改善されるのかをデータを裏付けに、しっかりと整理して提案していきたいと考えています。

アイキャッチは有効？ 【目を引くキャッチフレーズで印象づける】 資料作成や情報伝達において、まずは冒頭に目を引くアイキャッチを配置することが重要です。これにより、読む人の興味を引き、伝えたいポイントが一目で理解できる構成になります。 視覚表現は伝わる？ グラフや図、文字の色、フォントといった視覚要素は、要点をパッと伝えるための有用なツールです。資料全体の構成や内容を整理し、何が一番伝えたいのかを明確に示すことで、相手に情報を探させない資料作成を実現できます。 グラフの使い方は？ アンケート収集や実績報告、データを基にした考察の場面では、グラフを用途に合った形で活用することが求められます。色使いは控えめにしつつ、強調すべきポイントが際立つように工夫することが大切です。 文章の見直しは？ また、資料や文章は提出前に客観的に見直し、伝えたい内容が確実に伝わるかどうかを確認することが必要です。読み手の視線がどの順序で情報を捉えるかを考慮し、論理的な構造と流れを意識した文章作成を心がけましょう。 強調方法は効果的？ このように、シンプルで分かりやすい表現と、効果的な視覚的強調を組み合わせることで、資料の要点がすぐに把握できるコミュニケーションが実現します。

分析の本質を学ぶ意義とは？ 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める？ 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは？ 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています： - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

「分かる」とはどういうこと？ 「分かる」とは、分けていくことの手段だという言葉が印象的でした。傾向が見えないことは失敗ではなく、傾向が見えないことが分かるのです。分けることに迷うなら、まず分けてみるという考え方も心に響きました。 データ視覚化の重要性とは？ また、データに対してひと手間を加えることや視覚化の重要性についても学びました。以下のポイントが特に役立ちました。 1. 全体を定義する。 2. モレなく、ダブりなく切り分けるために、年齢や時間といった目的に合った切り口に分ける。 3. 分解する切り口には、層別分解、変数分解、プロセス分解の3つがある。 データ選定の再考は必要？ さらに、自社をPRする際のデータの選定について考える際、以下の点が参考になりました。例えば、現状のパンフレットには「メディアで取り上げられた回数」を掲載していますが、そのデータがステークホルダーが欲しているデータかどうか、他に適したデータがないかを再検討することも重要です。 パンフレット制作におけるデータ活用法は？ パンフレット制作業務においても、現状データの選定理由を整理し、ステークホルダーが関心を持つデータを選定したうえで、様々な切り口でデータを分解することが求められます。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

分析の基本を理解しよう 分析は比較であるという基本を理解することが重要です。目的や仮説をもとに分析に取りかかること、そして問題解決のステップ（What-Where-Why-How）を意識することが求められます。仮説を立てる段階から、何と比較するかを考えながらデータを集め、それを加工・集計し、ビジュアル化することで発見につなげるという手順が大切なのです。 仮説立案の重要性 現在の業務では、多種多様なデータが提示されることが多く、闇雲に分析してしまうことがあります。ここで重要なのは、仮説をしっかり立てて分析に取り組む姿勢を忘れないことです。 データ収集から始めよう 今後の業務では、どのデータを集めるかという段階からスタートします。その際に、学んだことを振り返りながら全体の設計に取り組みたいと考えています。 フレームワークの活用法 今回の講座は自分にとって納得感のあるものでしたが、人に説明や指導するにはまだ至っていません。復習しつつ、意識して普段の業務に当たることで、講座で学んだ内容を自分のものにしていきたいです。特に、フレームワークについては知識としては以前から持っていましたが、きちんと使用したことがなかったため、今後は積極的に活用していきたいと思います。

人間中心の考え方とは？ WEEK1のライブ授業で特に印象に残った点として、共感から始まる人間中心の考え方がありました。また、「万人受けするものは売れない」という教訓から、常に「誰のために作るのか」を念頭に置くことの重要さを学びました。さらに、相手の気持ちなど目に見えない部分まで含めて考える必要があることが強調されていました。そして、自分の感情を色で表現し、それを伝えることの難しさも実感しました。 デザイン思考に潜む魅力 デザイン思考において、優しさや愛情がその根底にあるのではないかと感じ、より興味が湧いてきました。普段、私はtoCの業務に携わっており、満足度や継続利用率の向上に向けたコミュニケーションを行っています。これまではなるべく全員が満足できるものを提供しようと考えていましたが、今後は誰に届けたいのかを意識していきたいと思います。 ３月のイベントに向けた準備 ３月のイベント開催に向けては、次のステップを考えています。前回の参加者データを確認し、目的に合ったターゲットの再設定を行います。また、データの整理やその理由付けを行い、社内で相談の上最終決定をします。そして、訴求内容を変更し（サムネイルや文言の調整）、開催後には前回との比較や効果検証を行う予定です。

問題はどこに？ 分析においては、比較の重要性を学びました。具体的には、問題箇所をプロセスごとに分解し、その中でどこが課題となっているのかを明確にする方法です。業務内容によっては、顧客数や単価、さらには年齢層や競合の視点なども考慮する必要があります。これまでは感覚的に分析していたため、今後はストーリー性を持たせた見通しの立て方が有効だと感じています。 利用動向はどう？ たとえば、コロナ前後でサービス利用が減少しているという現状について、一人当たりの利用量が下がっているだけでなく、利用者全体の数や競合の動向も踏まえて比較検討することで、新たな発見が得られる可能性があります。各要素を分解して分析することで、より明確な課題の特定が進むと考えています。 データはどう整理？ そのため、まずは現在あるデータをプロセスごとに整理し、「サービス料」と「サービス利用者数」の比較からアプローチを始めます。仮説としては、サービス料に何らかの課題が存在するはずなので、一人あたりのサービス料、最大値と最小値、中央値といった指標を調査し、問題がどこにあるのかを絞り込んでいきたいと思います。さらに、競合するサービスの状況も合わせて検証することで、より具体的な分析が可能になると考えています。

思考の偏りにどう向き合うか？ この講座を通じて、物事の分解方法や見せ方の基本を学ぶことができました。その中で、自分の考え方には思考の偏りがあることも改めて認識し、常にそれを前提として振り返ることが重要だと感じました。 データに基づく「イシュー」とは？ また、問題解決においては、本当に必要なデータとそれに基づく「イシュー」を抑え続けることが求められると実感しました。チームメンバーが同様に問題解決に取り組む際、その課題を特定し、解決策の立案までの流れを明確に説明できるようになることで、自分自身の理解も深まるように努めました。 業務要件定義の重要性 業務要件定義の際には、業務ユーザーが具体的にどのような問題に直面しているのかを分解し、それを言葉にする重要性を学びました。意識的に、このアプローチを用いることで、意思決定を行う際にどこまで網羅的に分解できているか、その対策が本当に有効であるかを十分に議論する必要性を感じました。 課題分解で認識の齟齬を防ぐ方法 特に、業務ユーザーの課題をシステムで解決する場合、課題の分解を丁寧に行い、認識の齟齬がないよう努めることが不可欠であると痛感しました。これらの学びを通じて、問題解決能力の向上に繋がることを期待しています。

面談の目的は？ 今回の講義では、面談の目的を相手の動機づけと成長を促すことに置くことが重要であると学びました。これを念頭に置くことで、より効果的な面談を実施できると感じました。 評価準備は万全？ 準備段階では、評価の根拠を明確にし、効果的なフィードバックを用意することが肝心です。さらに、期首の期待を確認することで、現状とのギャップを明確化し、具体的な改善点を見つけていくことができると再認識しました。 面談の進行は？ 面談の進行では、まず挨拶と感謝の言葉を述べることから始め、面談の目的をしっかりと説明することが重要です。続いて、ポジティブなフィードバックを行い、評価の説明や期待と改善点の提示、サポートの提供を経て、本人からのフィードバックの受け入れと今後の目標設定を進める具体的なステップが大変参考になりました。 学びをどう実践？ 今回の学びを活かし、今後はメンバーの動機づけと成長を促す面談を実施していきたいと思います。特に、具体的なデータや事例を用いた評価の説明や、エンパワメントや動機づけ要因を考慮したサポートの提供は、メンバーのモチベーション向上に不可欠であると実感しました。このアプローチを実践し、チーム全体のパフォーマンス向上を目指します。

仮説整理で何が見える？ フレームワークを用いて仮説を整理することで、話がよりクリアになると再認識しました。3Cや4Pの視点から現状を見渡すと、どこに弱みがあるか、そしてどこをさらに掘り下げる必要があるかが明確になります。また、既に立てた仮説を裏付けるためだけでなく、客観的なデータの捉え方によって新たな仮説を構築する余裕も必要だという点が大変勉強になりました。 PDCA運用で何が変わる？ 自社を取り巻く環境や4Pの側面から弱点を探し、仮説を立てた上で行動すること、そしてその行動にスピードを求めるという考えを再確認しました。PDCAサイクルを高速で回すためには、自分なりのロジックを持ち、行動の根拠をはっきりさせることが重要です。失敗した際には、何が原因であったのかを4Pや3Cの視点で分解し、再度計画を練り直すことが求められると感じました。 次の一手はどう考える？ 今後は、週単位で顧客に対する活動内容を整理し、成功例と失敗例を振り返りながら、3Cや4Pの観点で要因を箇条書きにして分析していく予定です。そして、次に取るべき具体的なアクション、理想とするマーケットの姿、そして足りない部分を定量データと実行動作、競合の動向を意識しながら活動を続けていきたいと思います。