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数値 ✕ 結果

に関する学び

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問題解決の4ステップは？ この講義では、ビジネスにおける問題解決の基本となる4つのステップ―What（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）―を学びました。現状とあるべき姿とのギャップを意識することで、問題そのものを正しく捉え、解決に向けた具体的なアプローチが可能になるという点が印象的でした。 どうして進化を狙う？ また、単にマイナスの状態を回復させるだけではなく、既に正常な状態からさらに進化させ、より良い結果を生み出す方法にも目を向ける大切さを理解しました。この学びは、事業性評価や臨床試験の失敗理由の考察、交渉時に相手を説得する際の有効なツールとしても応用できると感じています。 数値情報はどう活用？ さらに、データ解析の手法―例えばピボットテーブルの活用―を通じて、日常の業務や意思決定に具体的な数値情報を取り入れる方法を学び、実践的なスキルの向上を目指していきたいと考えています。

各平均値はどう選ぶ？ 加重平均は以前から活用していましたが、その際は重み付けの解釈に重点を置いていました。改めて考えると、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった各種の平均値は目的に応じて使い分けるべきですが、実際の業務では加重平均に偏りがちです。また、見える化の手法としても円グラフやヒストグラムが多用され、ばらつきは主に標準偏差の数値で把握しています。 業務量の重みをどう見る？ 業務量の重み付けについては、データから抽出することで一層理解が深まり、数値化により説得力のある説明へとつながると感じています。今後も業務要件を数値から読み解く手法を積極的に採用していきたいです。 数値が語る本質は？ さらに、業務量のヒアリング調査結果やシステム利用率など、数値のインパクトは重要な判断材料となります。これらを自分の業務タスクに組み込み、インプットデータのマネジメントを計画の初期段階から取り入れていくことが今後の課題だと考えています。

なぜ日本語が伝わらない？ 日本語を正しく使う意識が不足している点に気づきました。文章を振り返り評価する習慣が十分でなく、結果的に相手に寄り添うというより、相手からの寄り添いを期待するコミュニケーションになりがちです。 論理構成はどうする？ また、アナリストとして読まれる文章は意思決定に直結するため、主なメッセージから論理的に構造化することが重要です。数値や事実を伝える際は、主語と述語を明確に記述し、相手が誤解なく理解できるよう努めるべきだと感じています。こうした構造化を活用し、しっかり評価したアウトプットをまとめる必要があります。 限られた時間で整理？ さらに、仕事で時間に制約がある中でも、自主的に週末などの時間を使ってアウトプットを整理・評価するトレーニングを継続していきたいと考えています。特に、主語と述語の関係を意識しながら、メインメッセージを決定したうえで論理的な構成を実践していくことを目標としています。

各種利益の意味は？ ＰＬ上の各種利益が何を意味するのか、理解が深まりました。製造業に従事している身として、「モノをつくり、モノを売る」という本業における営業利益の確保が、事業運営の基本であると改めて実感しました。 決算分析で分かるのは？ 決算数値を分析することで、来期の方針を検討する際に、本業自体の課題なのか、あるいはその他の要因によるものなのかを区分して把握できると理解しています。会社の決算発表を受け、本業に基づく営業利益の状況を確認するとともに、さらに経常利益の変動が示す本業以外の収入や、税金等調整前当期純利益の変化から特殊要因の発生を探る視点を持つように努めたいと感じています。 当期純利益は何を示す？ また、最終的な当期純利益の結果を通じて、会社全体のパフォーマンスを評価する観点から、自社の決算結果を細かく分析し、どこに課題が存在するのか、来期以降にどのような施策を打つべきかを、自分なりに考えていきたいと思います。

無意識の決めつけは？ 現在担当している業務では、欲しい回答を得るために無意識に決めつけをして分析や結果報告をしている可能性があると感じました。今後は、「モレなくダブリなく」の原則に基づいて、再度見直しを実施していきたいと考えています。また、問題解決は単にマイナス面を改善する対策だけでなく、あるべき姿とのギャップを明確にして、そのギャップを数値で示しながら埋めることが重要であると改めて実感しました。新サービスの社内展開においても、従来のアプローチでは行き詰まりを感じていたため、この考え方を取り入れて対応策を検討していこうと思います。 現状とのギャップは？ 今後は、社内で提供しているサービスや新たに展開を進めるサービスに対して、まずあるべき姿を明確に定め、現状とのギャップを具体的に示します。その上で、ロジックツリーなどを活用し、問題をモレなくダブリなく分解することで、あるべき姿に向かって着実に対応策を進めていく所存です。

数字はどう見える？ 数字の分析では、単に数値をそのまま解釈するのではなく、多角的に検証することの重要性を実感しました。MECEの観点から数字を整理・分析することで、現状を正確に把握できるだけでなく、結論に至った理由や背景も明確になると学んだからです。 意見共有はどうする？ また、さまざまな立場の人と意見交換する際、分析した数字を根拠として現状を共有することは、認識の齟齬を防ぐうえで大切だと感じました。たとえば、次の企画を提案する際、「なぜこの企画を行うべきなのか」を過去の実績や傾向を基に説明すれば、相手に納得感を持ってもらいやすく、スムーズにアクションへとつなげることができると思います。 議論の進め方は？ そのため、事前準備として過去の実績数値をMECEの視点で整理し、どのポジションや役割のメンバーであっても理解できるよう、複数の角度からの分析結果を基に議論を進める姿勢を大切にしたいと感じました。

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。

学びの意義は？ 私の学びについてお伝えします。 数値の発見は何故？ 数値データの詳細な分析は重要だと感じました。データの分類手法により異なる結果が得られることを理解しました。また、全体を定義し、仮説を立てることの必要性も痛感しました。具体的には、フレームワークとしてMECEを利用することです。 医療解析の視点は？ 医療技術関連に関しては、まず数値化可能なデータを取得し、求めたい結果を明確にしてデータ全体を定義しました。その後、仮説を立て、MECEを活用して分析を進めました。関連性がありそうな分野として、曜日別の忙しさや業務分析にこの手法が使えそうなので試す予定です。 未来の計画はどう？ 来週には、自分に関連する業務について計画を立て、その後、今回学んだ手法を活用して曜日別・年齢別の業務分析を行います。その分析結果を振り返り、上司や他の受講生とも共有したいと思っています。

単純平均で十分？ まず、単純な平均値の算出だけでは誤解を招く結果になる可能性があると感じました。標準偏差を用いた分析、加重平均の導入、さらには外れ値を除外して計算するなど、数値として意味のある手法を用いる必要があるという考えに至りました。 NPS集計はどう変わる？ また、問い合わせ対応後に実施しているNPSの集計についても、状況に応じた評価が重要だと考えます。障害発生時のNPSスコアと、通常の問い合わせ時のスコアが大きく異なるため、障害などの背景情報を考慮に入れて集計した方が適切であると思いました。 状況別スコアの信頼性？ さらに、NPSの回答スコアは状況によって変動するため、その状況に関する詳細な情報を併せて提示し、分析の軸として活用することが望ましいと感じています。どのような状況でどの集計方法が最適かを試行錯誤しながら、知識とスキルを磨いていきたいという思いが伝わりました。

なぜ４Pで仮説を立てるの？ ４Pの視点から仮説を立てる方法について、これまで十分に実践できていなかったため、改めて基本に立ち返り内容を確認しながら取り組みました。その結果、４Pの視点が非常にやりやすいことを実感し、今後は意識的に活用していきたいと感じました。 なぜ多角的に見るの？ また、コンサルティングの現場では、契約状況の因果関係を把握する際に４Pの視点で多角的に分析する必要性を改めて認識しました。リサーチャー時代から苦手としていたこの分野ですが、今後は意識して幅広い視野を持ちながら仮説を構築していきたいと思います。 どうして数値を読むの？ さらに、数値データを分析する際は、単に事実を確認するだけでなく、背後にある事象を踏まえて仮説を立て、物事の判断につなげることが重要だと実感しました。３Cや４Pの視点を常に意識し、分析を通じた課題解決の思考力を養っていきたいです。

業務活用はどう進む？ 生成AIを業務に活用する動きが進む中、まずは自分の業務で試してみることが大切だと感じています。たとえば、直近ではOpenAIの新しいモデルに関して、ハルシネーション率が高いとされるため、o4-miniを使ってその数値を表にまとめる取り組みを行いました。 混在は何故起こる？ しかし、OpenAIのモデルであるにもかかわらず、GPT-4o-miniとo4-miniが混在した表が作成され、そのままでは利用できない結果となりました。ベンチマークでは高いスコアが出ているものの、正確性の面では改善の余地があると実感しました。 試行の価値は？ また、生成AIは手軽に試すことができるため、積極的に利用する価値があると感じています。さらに、AIエージェントやGraph RAGといった技術も提案されており、これらを自分自身で実践することが重要だと改めて認識しました。

比較で何が見える？ 「分析の基本は比較」に始まり、「分析の目的を明確にし」「適切な比較対象を選ぶ」ことの重要性が強調されています。数字だけを見ると本来の意味を見落としがちですが、比較によって初めて本質が見えてくるのだと実感しました。分析方法や比較対象は、目的や結果の活用方法によって変わるため、状況に応じた工夫が求められます。 リサーチで何を学ぶ？ リサーチ設計においては、マーケティング課題、調査課題、調査目的を明確に設定した上で進めることが多く、今回の講座を通じてその必要性を再認識しました。従来、数値や結果の解釈を感覚に頼ってしまう傾向があり、分析に苦手意識を持っていましたが、今回の学びはその感覚だけに頼らない視点を提供してくれました。特に、売上管理で昨対比を重視する際も、比較することで全体像が見えてくるという考え方は、納得感をもたらす貴重なヒントとなりました。