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比較 ✕ 可能

に関する学び

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A/Bテストの見直しは？ 業務において、あまり考えずにA/Bテストを実施していたことに気づきました。今後は、企画段階からバイアスを取り除く方法を模索し、比較のためのベースラインを整えることに留意したいと考えています。仮説に基づいてどのように探索を進めるかが鍵となり、改めて分析は「比較」が非常に重要であると実感しました。 フレームワーク活用法は？ また、これまで学んだフレームワークや考え方（３C、４Pなど）を積極的に取り入れていきたいと思います。習得がすぐにはいかなくても、慣れるまで継続して実践し、しっかりと身に着けていく所存です。 データ分析はどう行う？ さらに、A/Bテストを実施する際には、可能な限りランダマイズすることや、比較に必要なサンプル数や実施期間を十分に検討することが重要だと感じました。分析時にも、どのような背景や手法でデータが収集されたのかを意識しながら、より正確な評価を行えるよう努めていきます。

データ分析の本質とは？ Week 1の講義・学習で新たに学んだ点は以下の3点です。①データ分析の本質は「比較」、②データ分析は必ずしも「定量的である」必要はない、③データ分析の前の条件設定が重要。前提条件が揃っていないと正しい分析はできません。 分析結果をどう共有する？ 社内データの活用時に、前提条件・分析目的・分析結果から行うアクションを利害関係者に共有することで、共通の目的達成のために議論ができると感じました。データ分析は一方的に行い、結果を発信するものではないということを広く共有し、浸透させたいと考えています。 データ活用を身近にするには？ データに関する業務が属人化しており、”データ活用＝特定の人の特別な仕事”になっている部分があります。現在扱っているデータは広く社内で活用可能な内容も含むため、よりデータ活用を身近に感じてもらえるような機会（社内セミナー、報告会）を増やす必要があると思います。

顧客目線を忘れないためには？ 顧客目線であることは、企業活動として当然のことであると思えますが、競合を意識するあまり、顧客ニーズを無視してしまうことがしばしばあります。そのため、適正なフレームワークの使い方を学び、常に高い視点で物事を捉える術を養いたいと考えています。 顧客との対話が生む成果とは？ 自身の取り扱う製品が顧客にとってどのようなベネフィットがあるのか、競合品との差別化が顧客ニーズを満たしているのかを検証するために、実際に顧客と対話を重ねます。また、メッセージが顧客にどれだけ響いているのかも再確認します。 イノベーション課題を解決するには？ イノベーションの普及要件として比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性の観点で自社の製品を考えてみると、比較優位と試用可能性、可視性はあるが、わかりやすさと適合性が課題であると認識しました。これらの課題をどう解決するかを検討する必要があります。

どこに課題が潜む？ 今回の講義を通して、課題の把握と改善のプロセスを具体的に理解することができました。どの段階に課題が潜んでいるのかを明確にし、改善策を講じる際には、単に取り組むのではなく、状況を比較しながら検証することが重要だと実感しました。 どのプロセスが効果的？ また、最終ゴールに向かう各プロセスを数値や成果で把握し、どこに最も効果が得られるのかを検討する必要があると感じました。A/Bテストのような手法を用いて、具体的な改善状況をモニタリングしながら継続的な改善を進める体制の構築が求められると捉えています。 どうチームで共有？ まずは、自身の業務における最終ゴールに向け、対象者のプロセスを整理して見える化し、改善すべきポイントを洗い出すことが大切です。その上で、実施可能な箇所でテストを行い、プロセス全体と改善の手法についてチーム全体で共有し、全員が理解できるようにすることが必要だと考えています。

仮説は何のために？ 仮説を立てることで、問題意識が芽生え、物事に対する検証マインドが育まれます。時間軸によって仮説の内容は変化しますが、頻繁に検討することで説得力が増し、スピードや行動の精度が向上します。そのため、仮説を立てた上で実際に行動していくことが重要です。 なぜ結果に違いが？ 経理業務は過去のデータを整理する作業ですが、整理後の結果を見て、なぜこのような結果になったのかを考える際に仮説を活用できます。仮説を立てることで、結果が正しい理由があるのか、それとも処理に誤りがあったのかを、まずは検証することが可能です。 何が原因と判断？ 具体的には、予算との比較や前年度との比較を行うことで、突出した変化を確認します。もし大きな変化が見られない場合は問題がなかったと判断できますが、何かしらの極端な変動があった場合には、その原因を仮説に基づいて検証することで、より正確な分析が行えるようになります。

手法活用はどうする？ 5W1Hや層別分解の手法は知識として持っていましたが、実際の業務では目の前の課題にとらわれやすいと感じています。今後は、これらの手法を意識的に取り入れ、より体系的な分析を実施したいと思います。 理想との違いは何？ また、分析を行う際には現状とあるべき姿とのマイナス差に注目することが多かったことから、目指す姿とのギャップに関する分析が不足していると感じました。今後は、理想との比較も含め、より実践的な分析に活かしていきたいと考えています。 計測軸は見直すべき？ 各部門の工数実績を分析する中で、計測軸をMECEの観点から整備するためにその他の軸も設けています。しかし、全体の一定割合が「その他」に分類されていることから、課題の見落としが発生する可能性があります。このため、計測軸の見直しを行うとともに、現状のあるべき姿との比較だけでなく、目指す姿に対する分析も加えて実施していく所存です。

課題はなぜ難しかった？ 前週に比べ、今回の課題は難易度が上がっており、理解するまでにやや時間がかかりました。これまでは平均値を中心に分析していましたが、今回は単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった各指標を活用することで、より正確な分析に結びつけることができると感じました。 営業データの見直しはどうする？ 業務では営業関連の数字を扱う機会が多いため、従来は一律の平均値を用いて前年度との比較を行っていました。しかし、さまざまな方法を試すことで、異なる角度からデータを分析できるのではないかという可能性を感じています。 新手法の試行錯誤は必要？ これからは、どのデータにどの指標を適用するかを十分に検討した上で、目的に合わせたデータの取得と分析に取り組んでいきたいと思います。新しい手法に慣れるまで試行錯誤はあるかもしれませんが、自分にとっての最適な分析方法を見つけ出すことを目指します。

分析と仮説のバランスは？ データ分析の軸として「分析は比較である」だけでなく、仮説思考についても学びました。仮説を立てる際、バイアスによる思考の偏りが影響する可能性があるため、一度他者の意見を聴くなど、客観的な視点を取り入れてバイアスを抑える工夫が重要だと感じました。 データ収集はどうする？ データ収集については、オープンデータの活用も有用ですが、世の中に存在しないデータは自分で集めることが大切だと学びました。確かにこの作業は大変ですが、地道な取り組みが結果として大きな意味を持つと実感しました。 報告資料の工夫は？ また、月次報告の資料作成に関しては、現在提示している数値とグラフの表現方法を見直す必要性を感じました。具体的には、数値に関しては棒グラフ、比率については円グラフを使用するなど、視覚的な情報の伝え方を多様化し、リソースの過不足など新たな課題が明らかになるかどうかを検討したいと思います。

ボトルネック、どう見抜く？ 採用プロセスをステップごとに区切り、どこにボトルネックがあるのかを特定していく手法が印象的でした。要素を細かく分解し、整理・比較することで、問題の把握と理解が非常にしやすくなった点が魅力的です。 販促効果はどう検証？ 自分の勤務先でも、売上に至るまでのプロセスが「申込件数」「審査承認」「成約」などに大別できるため、より細かく検証したいと考えています。さらに、担当する各販売店ごとに分け、各特徴ごとにグループ分けを行って共通点を洗い出すことで、具体的な対策に結びつける取り組みを行いたいと思います。まずは、特定の支店に焦点を当て、その販売店データを集め比較・検討します。その結果、もし明確な特徴が見えてグルーピングが可能となれば、詳細な報告書を作成し、リベートやアローワンスなどの販促策に活かす予定です。また、A/Bテストが可能な場合は、さらなる効果検証にも挑戦したいと考えています。

データ比較の留意点は？ データの比較アプローチには、大きく分けて2つの方法がある。1つは、1つの数字に集約して評価する方法、もう1つはデータをグラフ化して視覚的に捉える方法である。 数字集約の意義は？ 数字に集約する方法に関しては、加重平均、幾何平均、標準偏差といった手法があり、今回初めて耳にしたため、新たな数値の捉え方を学べたのが印象的だった。 採用分布は何が見える？ また、採用が決定した方と不採用となった方の現年収およびオファー年収の分布を可視化することで、採用決定や辞退に関する傾向が明確になる可能性を感じた。 今後のヒアリングはどう？ 今後の選考では、現年収、希望年収、最低希望年収についてヒアリングを実施し、データを着実に蓄積していく。また、他社で採用が決定しながら辞退に至った方からも決定年収についてヒアリングを行い、自社のオファー年収との比較ができるように進めていきたい。

作成と読む違いは？ 財務諸表において、作成する側と読む側では立場が異なることが実感できました。私は会計データを活用して、事業上の課題を把握し、経営判断ができるようになることを目標としています。 財務三表の謎は？ また、これまで何となく理解していた財務三表について、なぜアカウンティングが行われるのかを考えた上で見ることで、各項目のつながりや重要なポイントがより明確になりました。 競合比較はどう？ さらに、自社だけでなく競合他社の財務状況と比較することにより、それぞれの特徴を事業活動の違いと合わせて理解し、どこに注目すべきかを学んでいきたいと考えています。例えば、６月の実績や四半期の経営データを通して経営状況を把握し、これまで気づかなかった課題を再認識すること、また、検討中の戦略がどのような影響をもたらす可能性があるかを考察することは、ビジネスリーダーとしての視点を養う上で非常に有意義です。

分析における比較の重要性を学ぶ 分析とは比較であることを学びました。データを扱う際にはサンプリングバイアスに注意し、何と何を比較するか、そして目的に沿った分析を行うための問いが重要であると理解しました。すぐに飛びつかず、まず一呼吸おいてからデータを取り扱うことが大切です。 土地選定にはどんなデータが必要？ 土地の選定に際しては、エリアや距離といった比較可能なデータを蓄積し、入居率や地代との関係を探ることが必要だと感じました。また、社内説明資料を作成する際には、データの表現方法としてグラフや図をどう表現するかを学んでいきたいです。 事業組成には説得力向上が必須 事業組成の中では、なぜその事業を行うべきか、比較軸を立てた上で理解しやすいデータやグラフを使用し、プレゼン資料の説明力を高めることが必要です。これにより、事業化の打率を向上させることで部署や関係各所に貢献できるでしょう。