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重要 ✕ データ

に関する学び

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データ加工で新たな発見をするには？ データを加工することで、その特徴を理解できるようになります。最初は特徴がないように見えるデータでも、分解して可視化することで新たな特徴を発見できます。分解する際には、MECEを意識して多くの観点からアプローチすることが重要です。これにより、データの特徴をより深く理解することが可能になります。 組織の稼働状況をどう可視化する？ 私は組織の稼働状況や勤怠状況を可視化する業務をよく行っています。しかし、データの切り口を考える際には、目の前の情報だけに頼ってしまうことが多いです。今回の学習を通じて、切り口を言語化し、応用するための新しい視点を得ることができました。 データ分析に重要な視点は何？ データを分解する際には、When、Who、Howを意識して、多くの切り口をまず検討することが重要だと感じました。組織メンバーの業務の偏りを分析する際、これまでは組織毎や案件毎といった切り口で見ることが多かったですが、今後は役割ごと、入社年次ごと、グレードごとなど様々な切り口も加えて分析を行ってみようと考えています。

問題点は何でしょう？ 何が問題かを明確にし、結論のイメージを持ちながら取り組むことが大切だと感じました。何を解決したいのかを考えることで、目的に立ち返ることができるため、数字をどのようなグラフで表現するか悩む場面でも、考え方の整理が進みました。データ分析においては、仮説思考が基本であるとも実感しています。 プロジェクトの目的は？ 業務改善プロジェクトに取り組む際には、まず目的の設定が不可欠です。進める中で何を解決したいのか、そして最終的な結論のイメージを持ちながら作業を進めたいと考えています。現状では、システムや運用の活用率といったデータが中心ですが、活用と非活用という単純な区分のみで目的に沿った分析が可能かどうか、再度検討する必要があるように思います。 誰にでも分かる目的は？ 目的設定については、誰にでもすぐにイメージできるような分かりやすいものにすることが重要です。現在取り扱っているデータから新たな気づきが得られないか、また、ほかのデータを追加することで見えてくる可能性があるかどうかにも注目していきたいと思います。

分析の目的設定はなぜ重要？ 「分析とは比較なり」が今回の講義の究極のゴールであるが、それだけでは不十分である。分析の目的をしっかり設定し、自分なりに仮説を立て、それに必要なデータを用意することが重要だ。また、適したグラフを選ぶことも必要である。 結果を伝えるための見せ方とは？ 分析の目的を念頭に置きつつ、最終的にはデータ分析を基に説明や説得を行うため、見せ方にも気を配る必要があると感じた。 データ分析の活用方法は？ 現在、保証契約のデータを分析している。目的は、経営陣に過去の実績を報告することと、顧客に実績を示すパンフレットを作成することである。それぞれの目的を追求すると、保証契約制度を推進する施策の検討や実績アピールによる利用促進が考えられる。これらの目的を念頭に、どのデータを分析すべきか、どう表現すべきかを考えることが大切だ。 記憶に残る工夫はどうする？ 目的に立ち返ることを忘れないようにしたい。具体的には、PCの壁紙や手帳など、日常的に目にするものに「分析とは比較なり」と記入しておき、記憶のフックを作りたいと思う。

定量分析で何が重要？ 定量分析の重要性と、分析では比較や仮説、目的が重要であることを学びました。実務においては仮説を立てる能力や、分析において適切な切り口を見つけることが求められます。このためには、分析対象に対して強い興味を持つことが大切だと感じました。 問合せ増加の施策検討 現在、私は担当しているWEBサイトからの問い合わせ数を増やすための施策検討を行っています。問合せの生データやサイトのアクセスログなど、使用可能なデータは整っています。また、SFAデータを分析し、2025年度の営業施策を検討中です。こちらについてもSFAデータにアクセスできる状況にあり、今後加工は必要ですが、元データは揃っています。 SFAデータ分析の進め方 まずは、SFAデータの分析から着手する予定です。SFAデータには多くの分析切り口が存在しますので、目的や仮説を明確にするために、いきなり手を動かすのではなく、営業部門の担当者を巻き込むことにします。具体的にはどういった分析が求められるのか、現場で役立つかどうかを相談することが大切だと考えています。

仮説の意義は何？ 普段は無意識に仮説を活用していましたが、今回改めて仮説について深く考える機会となりました。問題点に対してフレームワークを用いて仮説を立てることで、対応が迅速になるという認識はこれまであまり持っていなかったため、今後はより丁寧に仮説を構築し、その正しさを確認しながら業務に取り組んでいきたいと考えています。 仮説の落とし穴は？ 実際に仮説を立てる際、つい思い込みに基づいた仮説になってしまうことが印象に残りました。そのため、クリティカルシンキングを意識し、より網羅的に状況を確認するよう努めます。また、困りごとが発生した場合、ユーザーが直面している問題をフレームワークを活用して洗い出すことも重要だと感じています。特に4Cの視点はこれからも大切にしていきたいです。 施策はどう進める？ 新しい施策を検討する際には、4Cを活用して仮説を構築し、その仮説に基づいて必要なデータを収集し、提案へと繋げていくつもりです。データを集める際は、自分のバイアスに左右されず、幅広い視点で情報を整理するよう心がけたいと思います。

四つのキーワードは？ 今回、クリシン強化のための考え方やスキルを振り返る機会を得ました。私自身、「もれなくダブりなく」、「問いを立てる」、「主張を根拠で支える」、「目に仕事をさせる」という四つのキーワードを通して、重要な点を理解することができました。 フレームワークの使い方は？ また、人それぞれに思考の癖がある中で、MECEやピラミッドストラクチャーといったフレームワークを活用することが、思考の癖を補正する有効な手段であると学びました。 グラフ作成の工夫は？ さらに、グラフの見せ方や作成方針についても普段あまり意識していなかったため、考えの幅が広がったと実感しました。 説得力の磨き方は？ これからは、自分の主張で周囲を動かすため、相手に納得感を与えられる説明を心がけます。具体的には、課題解決の際に他部署との連携が必要な場面で、事象を細かく分解して理解し、適切な問いを立てることで説得力を高める努力をします。また、資料作成時にはメインメッセージとその内容や順序が整合するようにデータを掲載して、説得力のある説明を目指します。

どうして比較が鍵？ 分析は比較です。判断基準には、Aがある場合と無い場合を比較することが重要です。適切な比較対象を選ぶことが鍵であり、特に分析する要素以外の条件を揃えること（Apple to Apple）が必要です。分析の目的に応じて比較対象を選定します。 実務でどう活かす？ 実務では、委託業者の選定などにおいて、この知識が非常に役立つことがわかりました。データ分析は比較が基本ですので、何のためにどのようなデータが必要なのかを明確にし、仮説を立てることが重要です。これにより、データ分析の目的をはっきりさせ、早速実践に移したいと思います。 コンテンツをどう提案？ ラーニングイベントのサーベイ結果をもとに、今後提供可能なコンテンツをいくつか提案する予定です。実践プロセスとして、まずはデータ分析の目的を仮説に基づいて明確化し、次に判断基準を具体化します。具体化のステップとしては、Aがある場合と無い場合を比較し、適切な比較対象を選ぶこと、また分析したい要素以外の条件を揃えて（Apple to Apple）、目的に沿った比較を行います。

何を明らかに？ まずは、最初のステップとして「何を明らかにしたいか」を再認識しました。what‐where‐why‐howの視点で、どの問題にどう向き合うかを意識する必要があると感じました。 ロジックの使い方は？ また、whereを検討する際、単に箇条書きで列挙するのではなく、ロジックツリーなどを活用することで、漏れなく観点を広げられることが重要だと認識しました。 実践はどう進める？ すぐに実践できるイメージはまだ固まっていませんが、まずは身近な問題を洗い出し、関連するデータを収集しながら、常に何を知りたいのかを考えていこうと思います。実務への落とし込みはまだ模索段階ですが、具体的な数字を使いながら学んだ内容を繰り返し適用することで、定着を図りたいと考えています。 業務整理はどうする？ 改めて、自身の業務における問題点や知りたい情報を明確にするため、業務内容の整理が必要だと感じました。また、仮説を設定する際には、フレームワークだけでなく思考プロセスも磨く必要があると実感し、積極的にスキルを向上させていこうと思います。

データの見せ方は？ 分析の基本は比較であり、どのデータをどのように加工するとわかりやすいかを考えながら進めることが重要です。データにはさまざまな種類があり、それぞれに応じた加工やグラフの見せ方があります。データ分析を始めるにあたっては、「目的」の確認や「仮説」の設定とその検証が欠かせません。 オンライン離脱はなぜ？ 私たちのチームでは、お客様に対して紙の手続きではなく、ウェブサイトでのオンライン手続きを推奨しています。しかし、オンライン手続きを行っているお客様がどの段階で離脱しているのか、また、紙を取り寄せるお客様の属性や動機がどのようなものかを理解し、分析する必要があります。 改善点の見極めは？ 具体的には、オンラインで離脱しているページやそのユーザーの属性、さらに紙手続きを行っている方々の属性や動機に関するデータを収集し、オンライン手続き率を向上させるためのボトルネックを特定することが目指すべきゴールです。仮説を立てながら慎重にデータを分析し、検証するプロセスを通じて、この課題に取り組んでいきたいと思っています。

データ分析への新たな視点は？ 私は日々の業務でデータを分析する機会がありますが、今まで同じ手法で行ってきたことに気づかされ、反省しました。データ分析においては多様な視点で考えることが重要であり、仮説を立てつつデータを加工・分解し、結果が異なる場合には新たな仮説を構築して異なる視点から再チャレンジする。そうしたトライアンドエラーを繰り返し、データ分析のスキルを磨きたいと思います。 データ理解を深める挑戦 普段の業務で目にするデータも、ただ眺めて終わりにせず、自分で加工して理解や洞察を深めることに挑戦したいです。また、具体的なデータ分析業務に携わる機会を活かし、仮説立てとデータ加工のサイクルを繰り返し、分析スキルや仮説構築の感度を高めたいと考えています。 ニュースデータでのスキル向上 仕事だけでなく、ニュースや新聞で出会うデータにも自分なりに加工する挑戦をしてみたいと思います。ニュースに掲載されるデータの前提や、割合を示している場合の分母と分子の関係についても、MECEの視点で注意深く検討する癖をつけていきたいと考えています。

グラフ選びの意義は？ データの基本的な加工方法について学び、どの場面でどのグラフを用いるべきかを考える大切さを実感しました。グラフの選択を誤ると、重要なポイントに気づけなくなる可能性があるため、今後はグラフ選びのセンスをより一層磨いていきたいと思います。また、X軸やY軸の設定がグラフの印象に大きく影響することも学び、客観的な視点でデータを分析する必要性を痛感しました。 分析視点の拡大は？ さらに、販売実績の分析においては、年齢、性別、購入時期などの切り口でデータを細分化し、多角的に見ることでより深い洞察が得られると感じました。データを見やすく加工することで、迅速な意思決定に繋がる効果や、説得力ある資料作成に役立つ点も納得できました。 仮説検証の基本は？ 一方で、仮説を立て検証するという基本ステップが省略されがちであると感じました。手元のデータのみで課題の発見から解決策の選定まで進める傾向が見受けられるため、仮説設定と検証のプロセスにもっと注力し、多角的な分析を可能にする適切なデータ加工の重要性を再認識しました。

データ分析の目的すり合わせとは？ 講義内のグループワークでは、上司と部下の間でデータ分析の目的をしっかりとすり合わせる重要性についての議論が特に印象的でした。コミュニケーションが一方通行になっていないか、それぞれの思い込みをそのままにしていないか、データ分析に入る前に行うべきことがあると再認識しました。 目的の共有で生まれた変化は？ そこで、「データ分析前の目的のすり合わせ」を意識し、今週の業務に取り入れてみました。業務内容としてはデータの取り扱いが簡単なものであっても、その目的を明確に部下に説明すると、彼らの表情が明るくなり、納得感が増したように思います。 データの共有は次にどう活かす？ 日々の業務は多種多様なデータの取り扱いの連続です。目的やデータの見方について、社内で共通の認識が確立している場合もあれば、単にデータをまとめて共有するだけで次のアクションにつながらない場合もあることに気づきました。今後は社内でグラウンドデザインの共有を進め、各種データの目的やKPIとしての活用方法について議論を深めていきたいと思います。