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比較 ✕ 数値

に関する学び

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要素の重要性は何？ 分析に必要な要素としては、プロセス、視点、アプローチの3つがあると学びました。前回はプロセスについて掘り下げた講義でしたが、今回は視点とアプローチに重点を置いて進められ、その重要性を実感しました。 視点の捉え方はどう？ 講義では、まず視点としてデータを俯瞰的に捉えることの大切さが強調されました。一つのデータ情報に固執すると、全体のインパクトを見逃し、局部的な視点ではトレンドやパターンを捉え損ねる可能性があると感じました。そのため、まず広い視野で全体を把握し、どこを掘り下げるかを判断しながらスコープを徐々に絞っていくことが、目的達成のためには必須であると言えます。 視点の基本はどこ？ 視点に関して、講義では以下の観点が挙げられました： 　・インパクト 　・ギャップ 　・トレンド 　・ばらつき 　・パターン 数値と図で説得できる？ また、アプローチについてはグラフ、数字、数式を用いる方法が効果的であり、具体的な数値や図を使った分析が理解を深めるポイントとして紹介されました。 インパクトをどう捉える？ 顧客のサービス利用データを検証する際には、どのセグメントが最も大きなインパクトを持っているか、また長期的な視点での変化を確認することが重要だと再認識しました。こうした視点から、インパクトの大きいセグメントに対して営業リソースを集中させたり、コンテンツマーケティングを推進する戦略も考えられます。 セグメント分析は十分？ さらに、顧客セグメントの検証をより深堀りする必要性も感じました。導入ユーザーのセグメント検証においては、単に導入社数が多いセグメントだけでなく、導入社数は少ないもののインパクトが大きいセグメントが存在しないかを検討することが求められます。また、単なる属性データの比較に留まらず、実際の顧客行動をイメージしながらデータと照らし合わせて検証を進めることで、より実践的な洞察が得られると感じました。

数値分析の極意は？ 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何？ 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる？ プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

グラフ活用法ってどうする？ 今週は、グラフの活用方法について学びました。データのばらつきを視覚的に把握するために、ヒストグラムが有用であると理解しました。たとえば、生徒の年齢のばらつきを見る際には、割合ではなく実数の分布に注目すべきだという点が印象的でした。 どの数値がポイント？ また、分析でよく使われる代表的な数値についても復習しました。単純平均・加重平均・幾何平均・中央値など、それぞれの計算方法と用途を確認し、特に平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要だと実感しました。 現場の指摘はどう読む？ 現場でDX担当としてデータ分析に取り組む中、先日、部署ごとの退職率を比較して報告した際、経営層から数値の重み付けを考慮するよう指摘を受けました。当初はその意図が分からず戸惑いましたが、加重平均の考え方に近いのではないかと理解し始めています。ランキングだけで示すのではなく、ヒストグラムなどのグラフを用いて視覚的に説明できるよう工夫したいと思います。 数学の基礎は何が大切？ 一方で、数学の基礎の重要性を再認識しました。平方根や標準偏差、正規分布と2SDなどの数式が全く理解できず、焦りを感じています。まずは基本を押さえ、Excelの関数でどのように表現できるのか試してみるとともに、ピボットテーブルの復習にも取り組む予定です。 具体例の探し方は？ 今回の分析では、どの指標を使うべきか具体例がすぐに思い浮かばなかったため、今後はより多くの具体例を調べるとともに、実際に手を動かして理解を深めるつもりです。遠回りになるかもしれませんが、様々な切り口で数値を検討していきたいと思います。 専門用語、理解できる？ また、専門用語の理解もまだ十分ではないと感じており、関連するデータの傾向把握についても、ひとつひとつ学んでいく必要があると実感しました。これからも引き続き、知識を着実に身につけていきたいです。

情報の分解のポイントとは？ 今回の学習では、情報の分解の仕方を学びました。大きくポイントが4つありました。 1. 受け取った情報を加工し、知りたい情報が読み取れるように加工をする 2. 情報を分解するときに、機械的に加工するのではなく、知りたい情報が読み取れるように分解する 3. 分解の切り口を1つだけにするのではなく、複数の切り口で分解をする 4. 分割するときにMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解する 特に学びを得た切り口は？ 今回の学習では、特に3の項目が大きな学びになりました。情報の違いを探すときに、特定の切り口で分けて数値として違いが出ていても、もう一歩別の切り口で分解すると違う答えが見えることに気づきました。普段意識できていなかったこの点を「本当にそうか？」と疑うことは大事だと感じました。 また、「情報の全体を定義してから分割する」ということも、網羅的に情報を分割する上では重要だと思います。 具体的な活用シーンは？ 1. 受領したデータを加工し、社内の打ち合わせやお客様への発表などで視覚的にわかりやすい情報に整理して表示する場面 2. 展示会の来場者アンケートを作成する場面 3. 社内の作業や資料のレビューの際に、抜け漏れがないかを確認する場面 結論をどう検証する？ これらをいくつかの場面に適用してみようと思います。 1. グラフ化などをするときに、情報の分割前に切り口を考え、その後もう一度考えた切り口を振り返り、出した結論と比較したいと思います。 2. 昨年のアンケート作成時には、情報収集が難しく、網羅性のないアンケートになってしまっていました。今後はMECEを意識して項目を作成したいと思います。 3. レビューを頼まれた際、気になる部分しかコメントできていなかったので、情報の抜け漏れがないかを意識して確認していきたいです。

客観データで説得？ 今週の学習では、課題解決において感情論ではなく、客観的なデータに基づく論理的な分析と、それを「人に伝わるように」表現することの重要性を実感しました。タクシー業界のデータ分析を通じ、漠然とした問題を具体的な数値で把握し、多角的に解決策を検討するプロセスを学び、複雑な状況下でも本質を見抜き、説得力ある提案につなげる力が不可欠であると再認識しました。 外食業界で活かす？ さらに、今回の学びは外食業態での仕事に直結すると感じています。従来は感覚に頼っていた新メニュー開発や既存メニューの見直しを、POSデータや顧客アンケートを活用して売上低迷の原因と潜在ニーズを客観的に特定するアプローチに変えます。たとえば、特定の時間帯に売れ行きが低迷しているメニューがあれば、その原因を徹底的に追求し、価格や食材、提供方法の見直しなど、多角的な対策を講じることで収益性向上を目指します。 集客戦略はどう？ また、店舗の集客戦略にも学んだ手法を応用できます。近隣の人口構成や競合店の情報を分析することで、ターゲット顧客を明確にし、若年層にはSNSプロモーション、高齢者層にはデリバリーサービスといった、ニーズに即した戦略的な広告・宣伝活動を展開することが可能となります。 実践計画の工夫は？ これらの学びを実践するため、以下の具体的な行動を計画しています。まず、毎日終業後にPOSデータをメニュー別、時間帯別、客層別に分析し、特に大きな差異が見られる点についてその原因を徹底的に追究する習慣をつけます。次に、週に一度、近隣の競合店のメニュー構成や価格、プロモーション情報をオンライン等で確認して、自店との比較分析を行います。さらに、月に一度、主要メンバーと共に売上データや競合情報を共有し、論理的な意見交換を通じてデータに基づく課題解決策を議論する「課題解決ランチミーティング」を実施します。

比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

4視点の意義は？ 問題解決のステップとして、「What」「Where」「Why」「How」という４つの視点があることを学びました。関係者間で「あるべき姿」や「ギャップ」の認識を共有する重要性にも触れ、特に問題を特定する際には、単なるアイディアに頼らず、定量的な数値を比較することで、より客観的に捉えられる点が印象的でした。 原因はどう見る？ また、原因分析においてはロジックツリーを用いることで、漏れなく重複なく問題を分解できることを実感しました。全体を複数の部分に分ける「層別分解」や、詳細に細分化して検討する「変数分解」といった手法も、新たな気づきとなりました。 合意形成は可能？ チームプロジェクトでは多くの関係者が参加するため、事前に「あるべき姿」や「ギャップ」を共有し、チーム内で合意形成をとることが必要だと感じました。特に、最初の「What」が明確でないと、後のステップで方向性がぶれてしまうため、優先的に確認しながら進めることが重要です。 ロジックの活用は？ MECEの考えを意識していましたが、実際にロジックツリーを書き起こして検討する機会が少なかったことは反省点でした。今後は、層別分解と変数分解をそれぞれ活用し、チーム内の合意形成に役立てていきたいと考えています。 手順の意図は？ また、クリエイティブな業務では、Howのアイディアから発想してしまいがちです。そのため、４つのステップの順序に沿って思考する癖をつけることが必要だと感じました。日常生活では、電車内の広告などを見ながら、「何を狙っているのか」「どのような問題が起こり得るのか」「その原因は何か」「どうすれば解決できるか」といったプロセスを意識してみるとよいでしょう。さらに、業務中にも毎日5～10分間、ロジックツリーを用いてざっと洗い出す習慣を取り入れていきたいと思います。

分析の基本を理解するには？ 講座全体を通して学んだことのポイントは以下の通りです。 まず、分析についてです。分析とは、比較することと同義です。そして、問題解決のプロセスにおいては「What→Where→Why→How」の順序で進めることが重要です。平均値を見る際には、そのばらつきにも注意を払いましょう。対策を決定する際には固定的にせず、柔軟に対応することが求められます。また、生存者バイアスに影響されないように注意し、生存者と非生存者の両方に目を向け、データの分布全体を分析する必要があります。結果を他人にわかりやすく伝えるためには、データのビジュアル化が有効です。 戦略策定で役立つ方法は？ 次に、下半期の戦略策定です。クライアントの下半期戦略を作成する際に、講座で学んだ分析のフレームワークを活用することができます。 データをどう活かすか？ さらに、分析結果の資料への落とし込みについてです。クライアントの意思決定を支援することを目的として、データの見せ方に工夫を凝らします。 データ分析の効率化を目指すには？ データ分析のやり方の向上も重要です。AIなどのツールをうまく活用することで、精度の高い分析を短時間で実施します。必要最低限の情報をもとに素早く答えを出して実行する。このサイクルを多く回すことで、最短で最大の効果を生み出すことが可能です。 効果的なデータ伝達法は？ 最後に、データ分析結果の伝え方についてです。対峙する相手は数値分析を本職としていないことが多いので、単なる数値の伝達だけでは不十分です。データを可視化し、クライアントの課題を踏まえたフォーマットに変換します。クライアントが知りたいのはビジネス上のインパクトです。そのため、ビジュアルで見せたり、ビジネス言語で表現して、一目で理解できるようにすることが重要です。

仮説検討は効果的？ フレームワークを使って仮説を検討する重要性を改めて実感しました。自分の視点だけで考えると、異なる仮説が実は同じ意味を持っていたり、抜け漏れや重複が生じ、MECE（漏れなく、ダブりなく）にならないことがあると感じました。また、業務では自社の既存データを中心に扱っており、外部のデータと比較する機会が少ない点にも気づきました。一般的なデータにも注意が必要で、信頼性が低かったり数値が大げさに見せられるケースもあるかもしれません。こうした状況だからこそ、学んでいる知識を活かし、有効なデータと信頼できる情報源を見極める必要があると思いました。 動画から何を学ぶ？ 先週のグループワーク後に視聴した関連動画で紹介されたさまざまなグラフや分析手法も非常に参考になりました。自分がこれまでなんとなく実施していた方法が当てはまる部分もあれば、これまで注目していなかった視点に気付くこともあり、改めて復習する意欲が湧きました。 実務で新発見は？ 実務では、指示通りに同じグラフを作成することが多い中、自分自身でフレームワークを活用して仮説を立て調査することで、新たな発見につながる可能性を感じています。現在の職場では、これまでにない未来的な取り組みが多く、自社の過去のデータだけでは捉えきれない視点が必要だと再認識しました。大きな歴史的流れに沿った視点も、今後の改善に大いに役立つと考えています。 改善策の検証は？ まずは、フレームワークを用いて「どの部分が改善され、会社の売上に貢献できるか」という仮説を立て、データの収集と検証に取り組みたいと思います。また、データだけに頼らず、職場の改善点や取り組みについても多角的な視点を持って検証することで、会社全体の業績向上だけでなく、自分自身の成長につながる発見があると期待しています。

戦略で捨てるのは？ 戦略において、捨てることが重要な場合があります。そのポイントは以下の3つです。 利便性の真意は？ 1つ目は、捨てることが顧客の利便性を向上させる場合があるということです。これは、自社のコア事業に全力を注ぎ、高い品質を追求することで実現します。頭では理解できても、実行するには勇気が必要な戦略とも言えます。 営業投資はどう見る？ 営業に関しては、投資対効果が高いものから始めることが重要です。評価基準を数値化することで、判断がより明確になると感じました。 今の業務はどう？ 現在の業務において、これらのポイントを振り返ってみました。 問い合わせ対応は？ 1. 顧客の利便性を増すために捨てることについては、問い合わせ対応に多くの時間が割かれているため、これを既存の問い合わせ窓口に集約できないか検討しています。 委託業務は見直す？ 2. 惰性に流されないためには、委託している業務の見直しが必要です。より専門性の高い業者に業務を任せるか、専門性が求められる部分を切り出して他の業者を検討することを考えます。 専門分野は任せる？ 3. 専門的なことは専門家に任せるという考え方ですが、私はこの考えをかなり実践できていると思います。会社内でもこの考え方が浸透しており、自社内だけで問題を解決しようとしない姿勢が取られています。 改善策は何かな？ 問い合わせ内容の分類を行い、既存窓口で対応可能なものについては問い合わせ先を変更することを考えています。また、業務委託内容を詳細に見直し、専門性が必要なものと一般的に行える作業を分類します。複数の派遣会社に求められるサービスの構築を相談し、見積を取得して現行の業務委託費用と比較可能な資料を作成します。

問題解決の基本ステップは？ 問題解決は段階的に考えることが重要です。まずは「What」として、何が問題なのかを明確にし、あるべき姿と現状を把握し、これについて周囲と合意を取ります。「Where」では問題がどこにあるのかを特定し、「Why」ではなぜその問題が起きているのかを分析します。そして「How」では、問題をどのように解決するかを考えます。 ロジックツリーで何が変わる？ ロジックツリー（MECE：もれなく・だぶりなく）は、問題を解決する際のWhere、Why、Howの各段階で有効に活用できることがわかりました。これを様々なシーンで使えるように、もっと積極的に取り入れていきたいと考えています。 問題をどう分解するか？ 問題を分解する方法には、層別分解と変数分解（掛け算）の2つがあります。これまで意識して使っていなかったので、状況に応じてこれらの方法をうまく引き出せるようにしたいです。 共通認識をどう持つ？ 計画やあるべき姿が明示されていないケースが多くあります。このため、まずロジックツリーを使って問題を以下のように切り分け、可視化し共通認識を持つことが大切です。解決策を提案する際にも、すぐに実現可能なことだけでなく、様々な解決案を考慮し、長期的に良い方向に進むための基礎となる資料を作成していきたいです。 MECEをどう活用する？ また、数値データでない分析においてはMECEを意識し、作業に取り掛かる前にWhatやWhereに時間をかけることが重要です。変数分解も選択肢として考慮し、「分析の本質は比較であり、意思決定のためのものである」という点を忘れずに実践していきます。今後は部下に教えることも視野に入れ、データを整理しながら作業するように心がけたいと思います。