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結果 ✕ データ

に関する学び

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平均値と分布への疑問は？ 代表値を用いた分析手法が有効であると実感しました。たとえば、平均値（単純平均）を用いることで全体像を把握できる一方、データがどの程度集約されているのか、またはばらついているのかを判断することは難しいため、平均値とデータ分布の両面から検証する重要性を学びました。 データ分布の検証は？ データ分布を確認する手法としては、標準偏差が挙げられます。標準偏差の値と集計結果に大差がなければ、分析の正確性が高まると感じました。また、分析内容に応じて単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など様々な代表値を使い分けることで、異なる角度からの洞察が可能になることに気づきました。 仮説検証の進め方は？ さらに、データ分析は比較を前提としているため、問いやゴールを明確に定め、仮説の設定、データ収集、仮説検証というプロセスを徹底することが大切だと学びました。これを繰り返すことで、より精度の高い結論に到達できると実感しました。 実践例の応用は？ また、実践例として、交通系ICカードの決済実績を分析する際には、切り口別に代表値や分布の状況を組み合わせる手法に取り組みたいと感じました。ヒストグラムなどを用いてビジュアル化することで、報告相手にわかりやすく情報を伝える工夫が、今後の分析の質向上につながると考えています。

なぜ分析が必要？ 今日の業務中、メンバーが分析データを共有する時間がありましたが、問いを意識せずに漠然と考え始めたため、何のための分析なのか分からない時間を過ごしました。この中で、「問いからはじめ、問いを残し、問いを共有する」という重要さを実感しました。 どうして問いを考える？ 改めて、メンバーに「問いは何か」を考えてもらう予定です。今日のライブ授業で得たインプットを自分自身でも振り返り、メンバーに共有してフィードバックをもらいながら、思考の筋トレに取り組みたいと思います。 議論は何のため？ 業務の中で、問い（イシュー）が不明確なまま物事が進み、結果として参加者が何のために議論しているのか分からなくなる場面を多く見かけます。そういった時には、客観的な視点を持って考えるためのきっかけや声掛けを行い、３Cを意識して議論を促すことが必要だと考えています。 客観的な振り返りは？ そのためにも、自分自身が偏った見方をせず、常に客観的な視点を忘れずに振り返り続けることが大切だと思います。 どの思考法が効く？ クリティカルシンキングを活用するために、以下の３点を実践してみたいと思います。 ・問いからはじめ、問いを残し、問いを共有し、問い続ける ・視点、視座、視野を意識して考える ・思考の筋トレを継続する

問題解決の手順とは？ 問題解決の手順として、What→Where→Why→Howの流れに沿い、データを基に判断してステップを進めるフレームワークや分析手法を学びました。 特に、データを扱う際には、平均だけでなく、標準偏差や中央値など、適切な表現方法を用いることが重要であると理解しました。 ロジカルな判断を支える方法は？ 3Cや4Pなど、論理的に判断するためのフレームワークも学びました。これにより、何か判断基準や切り口を持って考えたり、仮説を立てることができるようになりました。 市場分析のアプローチをどう変えた？ 市場分析についても学びました。以前は既存のデータから何かを導き出そうとしましたが、今は自ら立てた仮説から始め、データを比較分析するという方法に切り替えました。 また、「豪州の顧客は〇〇を求めているため、このエリアにも需要があるだろう」という仮説を基に、市場の価格や利回りを分析したいと考えています。この仮説を例にして、Where〜Howまでの仮説検証を行い、加重平均やフレームワークの有効性を試したいです。 結果の共有と学びの深化を目指して 結果を部内に発表し、自らの考え方としてしっかりと習得することを目指しています。講座のワークや動画も見返しながら、さらに理解を深めていきたいと思っています。

対概念をどう理解する？ 「対概念」を活用し、仮説を検証する際は、まず「当社の戦略が原因である」と「戦略以外の要因が原因である」との両面から疑い、根拠を明らかにすることが求められます。 A/Bテストの注意点は？ A/Bテストを実施する場合、前提条件を統一することが不可欠です。施策の要素を増やしすぎると、原因と結果の関係が不明瞭になるため、各施策は1つずつ実行するのが適切です。 仮説の再検証は？ 現在は、大量のデータから分析し仮説を抽出、その結果を基に施策を検討するプロセスが行われています。しかし、原因に関する仮説設定とその再分析のフェーズが不足しているため、仮説と分析を繰り返すプロセスをより一層実施する必要があります。 比較検討の基本は？ また、ABテストの前提条件は「Apple To Apple」を基本とした比較が原則です。この考え方を意識して、施策間の比較検討を行い、効果の正確な判断を下すことが重要です。 今後の分析アプローチは？ 今後は、大量データからの分析と仮説抽出は現状通り行いながらも、フレームワークを活用して幅広い仮説を立案し、必要な分析を追加することで、各仮説の更なる深堀りを実施します。比較検討の際は、要素を正確に抜き出し、必ずApple To Appleの条件で検討することが大切です。

数字をどう分解する？ 数字はグラフ化することで、視覚的かつ直感的に捉えやすくなり、説得力が増します。そのため、数字から情報を得る際は、ひと手間加えて分解することが重要です。ただし、単に区切るのではなく、仮定を立てた上でMICEを意識した切り口で分解する必要があります。分析を進めて結論にたどり着く過程では、短絡的な判断を避け、「本当にそうか？」と立ち止まって丁寧に確認する姿勢が求められます。 システムプロジェクトで何が大事？ システムの導入や改修、さらには現行システムの廃止などのプロジェクトを進める際には、現状の課題と期待される改善点を明確に提示するために、数字を用いたデータ分析が役立ちます。システム関連のプロジェクトは多額の費用が動くため、慎重な判断が必要です。そのため、さまざまな切り口からデータを分解し、要件と費用の比較検討に活かすことが大切です。また、社員向け研修の終了後には、受講者アンケートの結果を分析し、そのフィードバックを次の計画に反映させる方法も有効です。 苦手意識はどう克服？ 一方で、数字に対して苦手意識を持つ人もいます。私自身、業務で直接データを扱う機会はあまりありませんが、定期的に報告される各種レポートを基に、MICEを意識した分解の手法やデータの取り扱いに徐々に慣れていきたいと考えています。

思考の基盤はどうなる？ クリティカルシンキングは、ビジネスの基盤となる思考法であり、知識を実務に活かすための重要なスキルです。自分自身の思考を客観的に問い直す「もう一人の自分」として、この手法は、自らの制約や偏りに気づき、改善するための「頭の使い方」を定着させることを目指します。そのため、「3つの視」や「具体と抽象」といったフレームワークを活用し、思考の幅を広げることが求められます。 面会で何を確認する？ 顧客との面会においては、現状の治療状況や関係するデータから得られる洞察を基に、未充足のニーズの把握やエビデンスの創出に努めています。こうした過程で、顧客との信頼関係が深まれば、真のニーズを的確に把握でき、結果としてチーム全体の活動にも良い影響を与えると考えています。信頼関係を築くためには、円滑なコミュニケーションに加え、顧客に新たな気づきを提供するスキルが不可欠です。そのため、面会に際しては「頭の使い方」を正しく理解し、より効果的な対話を目指しています。 議論でどの視点を問う？ ディスカッションの場では、考えに偏りがないか常に意識することが重要です。視点、視座、視野といった多角的な観点から課題にアプローチし、自分自身を問いながら積極的に質問や発言を行うことで、問題点の正しい理解と方向性の明確化を図ります。

平均値の理解とは何か？ データ分析において、平均値という言葉に惑わされ、その中身を詳しく見ることを怠りがちだったことに気づかされました。改めて、目的を無視した代表値の活用が良い分析結果につながらないと感じました。平均値にも加重平均や幾何平均など様々な種類があり、それらの算出方法を学べたのはとても良かったです。 代表値への新たな挑戦 現在、自分が理解したつもりでいる部分が多いと考えています。今後は、他の練習問題にも挑戦し、世の中に溢れている代表値がどのように算出されているのかを更に考えられるように努めたいです。 分析結果をどう伝えるか？ データを分析し加工することによって、相手に何を伝えたいのかを明確にし、グラフや代表値の算出を行いたいと思いました。また、公的データでも分かりやすい平均値だけを提示して受け取り手の印象に強く残す手法がありますが、代表値の裏側にあるデータの分布を調査した上で、そのデータから何が言えるのかをしっかり考えたいと思います。 データ加工で心掛けること 以下の点を心がけます： - 加工データの裏側を考える癖をつける - 自分でデータを加工し、伝えたいことが伝わるようにする - データ加工の前に必ず要件定義を行う - 様々な平均値の算出方法について、仕組みや成り立ちを理解する

解決策をどう選ぶ？ 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは？ 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

フレームワークは有効？ 5W1Hといったフレームワークを活用することで、モレやダブりを防ぎながら、迅速に考えをまとめることができると感じています。また、物事を複数の切り口から分解してみると、表面的には見えなかった本質が見えてくることがあります。一度や二度の分解で結論を出すのではなく、「本当にそうか？」と批判的思考を持ちつつ、別の視点を探ることを心がけたいと思います。 具体例はどう分析？ 具体的な活用例としては、アンケート集計結果の分析があります。例えば、性別や年代別、地域別に分解し、さらにクロス集計することで、表面上では分からなかったデータの特徴を発見する可能性があります。また、企業審査における決算書分析でも有用です。売上の増減要因を確認する際に変数分解を行い、事業者の申出内容との整合性を判断することができます。もし整合性がない場合は、事業者が気づいていない点を指摘し、経営アドバイスを行うことができるでしょう。 どう切り口を見出す？ 私の役割として、部下が行うアンケート集計の分析結果をレビューする立場にあるため、「別の切り口はないか」という視点を大切にしています。また、別の切り口を見つけた場合、そのことを指摘するだけでなく、分解の必要性やその切り口を採用した理由もきちんと伝えるように心がけています。

分析の方針をどう決める？ 分析は比較によって意味を持つため、何と比較するのかを明確に決めることが大切です。そのためには、分析の依頼を受けた際に徹底したヒアリングを行い、分析前に方針を確認することが重要です。 データ収集のポイントは？ データを収集する段階では、業種ごとの製品購入傾向に関する仮説を立て、どのような可能性があるかを考慮しながら分析を進める必要があります。データの結果をわかりやすく伝えるために、グラフを効果的に活用することも心掛けています。具体的には、比較をする際には棒グラフ、割合を示すには円グラフを選び、明示的な説明ができるように努めます。 過去の売り上げ分析は？ これまでの売り上げ実績を分析する際は、業種ごとの売り上げ傾向を細かく見ていきたいと考えています。これまでは月ごとの売り上げ傾向のみを漠然と見ていましたが、さらに業種ごとの人気機種の傾向も分析することで、今後の営業アプローチのヒントを得たいと思います。 必要なデータは何か？ まず、何を分析したいのかを洗い出し、そのために必要なデータを考えます。データを抽出した後、月ごとの製品売り上げ傾向や業種ごとの売り上げ傾向をグラフ化し、傾向分析を行います。わかりやすいアウトプットを心掛け、今後の営業活動に活かしていくことを目指しています。

分析の基本は比較にあり？ 「分析とは比較である」ということが、今まで感覚的に行っていた私にとって、必須であると改めて理解しました。また、多くの人の前でプレゼンテーションを行うため、データを分析する際には、まず「仮説」を構築した上でデータ加工に取り組んでいました。そのため、明確な目的や主張のない分析は行っていませんでしたが、一方で期待していた比較結果が得られなかった場合には、仮説を素直に見直すことの重要性を認識しました。 新しい業務への挑戦 普段の業務では、「分析とは比較である」という意識が習慣化しています。しかし、これから新しい業務に挑むにあたっても、この「比較」を意識し続けたいと考えています。特に、生存者バイアスのかかったデータに基づく業務になる可能性があるため、失われているデータとの比較を心がけたいと考えています。 成功と失敗事例の見極め あるプロジェクトでは協力業者の選定が多数必要となりますが、彼らが持参するのは成功事例が多いと予想されます。そのため、成功事例の裏に隠れている失敗事例を手に入れ、成功事例だけに基づいた「比較」に陥らないよう注意したいと思っています。直感的に考えたことを「仮説」とし、その後、生存者バイアスを避けた適切なデータを比較・分析し、プロジェクトの成功を目指したいと考えます。

効果検証を改善するには？ 今週の講義内容は、すでに実践していることをさらにブラッシュアップして継続する必要があると感じました。特に効果検証については、ノイズを排除しきれずにABテスト自体が難しい場合や、施策の実施数が多く、全ての分析を物理的に行うことが困難な場合があります。 デジタル時代のデータ分析とは？ デジタル領域では、質よりもスピードが重要な場面が多くありますので、完璧なデータ分析に固執しすぎないことも心掛けたいです。データ分析はあくまで結果を出すための一つの手段に過ぎず、それ自体を目的としないことが大切だと再認識しました。 仮説思考を磨くために何が必要か？ また、仮説思考を鍛えるためには、思考力を磨くことが最も重要だと感じました。情報を集めたり事象を分析しているだけでは、思考の精度は上がりません。本当に必要な情報を見極めるために、何のために情報を集めるのかを自分の頭で考えるトレーニングが必要です。 行動で成果を生み出す方法は？ さらに、答えを持っている人に対して自分の仮説を試してみることも大事です。不正解でも良いので、アウトプットする機会を増やし、トライアンドエラーを繰り返すことが重要です。成果は行動することでしか生み出せないため、とにかく積極的にアクションを起こすことが求められます。