(8ページ目)

数値 ✕ 例

に関する学び

---

3Cと4Pの学び方は？ 3C（市場・顧客・競合・自社）と自社を細かく検討するためのフレームワークである4P（製品・価格・場所・プロモーション）の関係について学びました。これにより、市場分析がより具体的かつ体系的に行えるようになります。 仮説を複数立てる意義とは？ また、仮説の立て方についても学びました。仮説は一つではなく、複数立てることでその有用性が証明されやすくなります。仮説には問題解決のための仮説と結論の仮説があり、それぞれの役割が明確です。 新卒市場での戦略は？ 例えば、新卒市場での人材獲得では、採用実績校と定着性を数値化し、学校訪問や求人活動を行うことで、技術系就職担当教授やキャリアセンターの職員に対する認知と共感を得る可能性が向上します。これにより、相関関係が期待できる重点対象校へのアプローチが効果的になります。 中国・四国エリアでの具体的な活動 具体的には、中国・四国エリアの国立高専（香川、阿南、新居浜、高知、呉、宇部、米子、松江、津山）を対象に、卒業生名簿と直近3～5年間の実績データをもとに学校訪問を行います。特に、内々定者がいる学校には個別情報を対面で提示し、認知と共感を高めるよう働きかけることが重要です。

--- 分析の重要性をどう捉える？ 分かるということは、分けることです。ひとつの観点だけでなく、全体をざっくり分けてから更に分解していくことの大切さを学びました。例えば、単に率や平均の傾向が見えたとしても、他の視点から考慮する必要があります。これまで、分析の必要性や意味に疑問を抱き、実行をためらうことがありましたが、たとえ数字が出なくても、失敗したとしても、それ自体に価値があるという考え方を知ることができました。 リソース配分の最適化は可能？ 営業所全体の新規顧客と既存顧客の比率と目標達成率を比較し、自身の数値と照らし合わせることで、異なる点を検討し、業績向上に繋げていきます。また、受注、失注、継続の際にどんな癖やパターンがあるかを分析し、既存と新規にどの程度リソースを割り当てる必要があるかを判断します。 振り返りを活かすには？ 毎週の振り返り時には、他者と自身の数値を比較し、次週の行動指針を設定します。定量的に分析する習慣を身につけることで、説得力のあるトークができるようになることを目指しています。さらに、自身の営業活動において、どの局面で受注できているか、失注しているかを再確認し、改善点を見つけていきます。 ---

会計の意味をどう理解？ アカウンティングという言葉が「account for」（～の説明をする）という意味を持つと聞いて、親近感を覚えました。会計は難しい数字情報という印象がありますが、一定の知識を習得すれば、誰にでも理解できる共通ルールに基づいた数値情報だと理解しました。この基本ルールに基づいて解釈を進めることで、応用力も身に付くと感じています。 予算策定は何が大切？ 例えば、月次締めが完了した後の予実分析や修正予算案の策定にアカウンティングの知識を活用したいと考えています。また、次年度の予算策定の際に、今年度の実績を読み解くためにも役立てたいです。会計を正確に読み解けるようになり、予算修正の必要がある場合には、経営者に効果的な提案ができるようになりたいと思っています。 復習と議論はどうする？ そのためには、毎週欠かさずグロービスの授業をしっかり受け、情報をしっかりインプットすることが大切です。その上で、インプットした情報を定着させるために復習を怠らないようにしています。また、自分一人で考えるだけでは視野が狭くなりがちなので、なるべくグループワークを通じて受講する日程を調整し、考えの幅を広げる努力を続けています。

解像度向上の手法とは？ データの解像度を上げる手法をいくつか学びました。「全体像をとらえる」ことで近視眼的な視点から脱却し、「分解」を積極的に取り入れることで、課題や問題をより具体的に抽出することが可能です。漏れや抜けをなくすことが、一見遠回りのように見えても、結果的には最も効率的な方法であると感じています。 異なる視点での分析の重要性 売上分析や時間帯分析などを行う際には、ただ数字を並べるのではなく、違う角度からの見え方を取り入れることで、見落としや抜けを防ぐことができると考えています。プレゼンの機会があった際も、通り一遍の見方ではない切り口を提案することで、新たな課題を抽出することができるのではないかと感じています。 数値報告での注意点は？ 月例のミーティング用に数値報告の素材を提供する際は、以下の点に注意しています： - 並べた数字を別の視点で並べ替える。 - 補完できる部分がないか同僚に相談し、思考や見方の偏りに気付く。 - すでにグラフ化されているものについては、異なる切り口で見せ方を検討し、恣意性がないか確認する。 これらの工夫により、より具体的で効果的なデータ分析が可能になると実感しています。

問題原因の探求方法は？ 問題の原因を探るためのポイントには、プロセスに分解するアプローチがあります。また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込むことが重要です。例えば、クリック率やコンバージョン率の数値の原因を会社の戦略とそれ以外の要因（プラットフォームに起因するものなど）に分けて考えることが参考になります。 A/Bテストの効果は？ A/Bテストについては、1要素ずつ比較し、なるべく同じ期間でテストを行うことが推奨されます。同じ期間で行わなければ、季節や曜日、時間といった細かい違いによって比較が難しくなります。A/Bテストは広告キャンペーンでの活用が考えられ、広告のビジュアルを変えて検証することや、掲載場所を変えてコンバージョン率を比較することで、不要な場所への広告掲示を避け、コストカットにつなげることができます。 A/Bテストを今後活用するには？ 現在のところ、実際の仕事でA/Bテストを活用できる機会はありませんが、問題解決の方法として非常に効果的な検証方法であると感じています。今後、適用できる場面を見つけ出しながら、他の検証フレームワークも学んでいきたいと考えています。

本当に原因を掴めた？ クリティカルシンキングの動画を通して、問題が起こった際に分析せず「なんとなく」原因を特定し、「とりあえず」の解決策に飛びつくことが非効率であり生産性を下げるという点を再確認しました。 思考の見直しは？ 自分の思考偏りや思い込みに気付くとともに、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった観点から要素を分解し、数値などの客観的データに基づいて対応策を検討する必要があると実感しています。 前例に縛られている？ また、学校内のさまざまな業務では「前例踏襲」や「経験則」に頼る場面が多いと感じています。そこで、問題解決のためには客観的データに基づき、論理的かつクリティカルに考える文化を醸成することが、今の時代にふさわしく、生徒も教員も共に多く学べる環境作りにつながると考えています。 実践はどう進める？ 学んだ知識を実践に移すことが重要です。特に、これまであまり取り組んできなかったデータをグラフで示す方法にも積極的にチャレンジしていきたいと思います。 ツールの使い方は？ さらに、ロジックツリーを日常の思考訓練のツールとして活用していくつもりです。

数値に隠れた真実は？ 本単科で学んだ内容を振り返り、まず、データ分析は単なる数値の羅列ではなく、比較対象を明確にした上で、数値に裏付けられた論理的な問題解決の道筋を描くことが大切であると再認識しました。 問題解決の流れは？ また、問題解決にあたっては、思いつきの分析ではなく、問題解決の４ステップを明確にし、解決までのストーリーをしっかりと立てて実行する必要性を学びました。健康経営推進でのKGIやKPIの設定、戦略の見直し、効果的な施策の検討、さらには働きやすさや働きがいの醸成に向けた取り組みとして、男性の育休取得率と女性活躍の相関関係の検証、介護と仕事の両立支援に関する現状把握と課題の抽出、効果検証といった事例を通して、その具体的なアプローチ方法が示されました。 効果的なスキル向上は？ 加えて、Excelを用いた関数活用やグラフ作成のスキル向上、可視化資料を活かした説得力のあるプレゼンテーションの訓練が、実践的な分析や提案活動に直結する点も印象的でした。自分が出した解決案を俯瞰的に確認し、他者の意見を取り入れてブラッシュアップすることで、より実効性のある提案が実現できると感じました。

項目分けの意味は？ 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること（例えば「子供」とは何を指すのか）が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは？ これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか？」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は？ PL（損益計算書）やBS（貸借対照表）を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。

平均値の危うさを再認識 今回の学習で、平均値の危うさを改めて知りました。例題を通じて、グラフにすると簡単に理解できる数値もあれば、解釈が難しい数値もあると感じました。代表値と散らばりをうまく活用して、仕事に活かしたいと思います。 正規分布と2SDルールに興味 これまでも様々なグラフを見たことはありましたが、平均値の名称と内容について初めて深く理解できました。特に、正規分布と2SDルールはとても興味深かったです。 標準偏差の応用は可能？ 標準偏差の数値でデータの散らばりを明確にすることも応用できそうです。弊社オウンドメディアにおけるコラムのオーガニック流入の記事ごとの順位を、分布グラフを用いて検証してみたいと思いました。それにより、カテゴリーを大分類し、リライトの優先順位を決めるなどの応用が期待できます。 新たな発見を期待して まずは、今回学んだ内容をしっかり復習し、これまで手をつけていなかった集計にも活用してみます。そうすることで、新たな発見や課題が生まれることを期待しています。さらに、TOP10の記事のキーワードリサーチにも、この解析手法を試してみたいと思います。

なぜばらつき重視？ データ全体を把握する中で、ばらつきに注目する重要性を再認識しました。要因分析を行う際、ばらつきを理解することで特定の傾向や変化の大まかな枠組みを捉えられる可能性があると感じます。普段は個別案件や特定のセグメントに意識が向きがちですが、基本的な統計の観点として必ず押さえておくべきだと思いました。また、ばらつきの程度を数値的にどの差や変化として捉えるのが有効かについても関心を持ちました。 営業データの本質は？ 例えば、自社の営業データでは、長期的なトレンドは大きく変わらないという認識があり、特定の年度に限った動きが見られなければ大幅な変化はないという思い込みがありました。基本統計としてのばらつきを正確に把握することとともに、数値の背後にある実務上の変化を探るため、定量データだけでなく定性情報にも着目しようと考えました。 分析軸は見直すべき？ さらに、データ分析の軸を改めて設定し、その意味を整理する必要性を改めて感じました。特に、データに見られるばらつきが、営業活動の現状を示す行動や外部要因の影響をどのように反映しているのかを把握することが大切だと実感しました。

平均値の使い方は？ 普段は代表値や単純平均を活用して概ねの状況把握に努めています。加重平均や中央値も業務の中で用いられている印象ですが、幾何平均や標準偏差に関しては、知識としてはあるものの実践する場面が少なく、具体的な事例を通じて使いこなす機会が今後の課題だと感じています。 ばらつきの見える化は？ 特にばらつきに関しては、標準偏差の数値だけでは理解しにくいため、ビジュアル化して整理することが重要だと思います。ビジュアルで示すことで、各切り口からトレンドを読み取りやすくなり、自身だけでなく他者にも理解してもらいやすくなると感じます。 幾何平均はどう活かす？ また、幾何平均については、実践での理解を深める努力が必要だと感じます。理解が進めば、標準偏差と組み合わせて顧客分析などの業務において有効な手段になると考えています。 分析に挑戦するには？ まずは、苦手意識のある分析手法や未経験の手法に挑戦し、自分自身で試してみることが理解への早道だと思います。職業柄、大規模なデータに触れることもあるため、今回学んだ知識を実務にうまく活かしていきたいと考えています。

数字の裏に隠れた答えは？ 数字の羅列にしか見えないデータでも、多角的に分解し整理することで新たな情報が得られることに気づきました。具体的には、WhenやWho、Howといったカテゴリごとにデータを洗い出し、グラフを用いて数字の変動を追ったり、最大・最小の数値や割合を比較することで、多くの学びがありました。私は特にグラフ化や関数に対して苦手意識を持っていたため、これらを克服してデータ分析の手法を身につけたいと強く感じました。 具体例で何が見える？ これらの手法は、主に以下のような場面で役立つと考えています。例えば、産休・育休のデータでは、自部署だけでなく全社や日本社会全体の傾向も分析でき、マネージャー育成では、試験結果を単なる合格・不合格の線引きではなく、点数ごとの分布に注目して分析が可能です。 どう伝えれば安心する？ また、上司に資料を提出する際には、以下の行動を心がけていきたいと思います。まずアウトプットのイメージを具体化し、それに必要な情報を集めます。そして、仮説を立ててそれを検証できる視点で分析し、提案先の社員目線にあったアウトプットを整えます。