データ・アナリティクス入門

仮説で読み解く成功のヒント

仮説の基本は何? 今回の学習で、仮説について深く学びました。仮説とは、ある論点に対して一時的に立てる答えのことで、例えば、ノンアルコール商品の販売増加を見る際、対象となる消費者をビールが好きな運転者や妊婦などに分けて分析する、といった考え方が応用できると感じました。 仮説の役割はどう? また、仮説には問題解決のための仮説と、結論を導くための仮説があることを理解しました。時間軸として、過去、現在、将来の視点で検討していくこともポイントでした。 売れる理由は何? 具体的な例として、①なぜある商品が売れるのか、または売れていないのかについての仮説では、若い世代に人気で刺激的ではない味が影響している可能性や、商品が不安定なために安定した需要を得られていないのではないかといった視点が挙げられました。②なぜある地域や取引先で売れるのか、あるいは売れていないのかを考える際には、その地域に若い人が多いのか、高齢者が多いのかという点が仮説の根拠になり得るという点が印象的でした。 検証データはどう活かす? さらに、仮説を検証するためには比較可能なデータ収集が不可欠であり、アンケートを実施する際の設問項目の考え方や、どのようなアンケート内容が仮説と結論を結びつけるのに適しているかという点にも関心を持ちました。

データ・アナリティクス入門

問題を見極める力が成長を促す

問題の本質は何か? 最初に重要なのは、「What(何が問題か)」をしっかりと見極めることです。具体的なデータを丁寧に集め、それを基に問題を特定することが肝心です。そして、問題を見つけた後は、その問題がなぜ起きているのか(Why)をよく考える必要があります。よくありがちなのは、「何が問題か(Where)」を見つけただけで、「どう解決するか(How)」に飛びついてしまい、WhatとWhyを飛ばしてしまうことです。これでは、解決策が不十分になることが多くなります。 直感に頼りすぎていない? このような経験から、私はしばしばWhatとWhyを深く考えず、直感に頼って行動しがちだと反省しています。たとえ直感的に問題や解決策が思い浮かぶとしても、しっかりと事実と原因を見極めた上で、効果的なHowを導き出すことを意識します。 データ収集と原因分析のステップ まずは、対象としている状況に関連するデータをしっかりと集め、実際にどこが理想的な姿と比べて差が大きいのかを検討します。次に、その問題の原因が何であるかや、その問題がどのような影響を及ぼすのかを考えます。原因を明確にし、その問題をどのように解決するかを考えることが重要です。このプロセスを日々の中で繰り返すことで、自分自身の考え方を確立していきます。

データ・アナリティクス入門

合宿で描く未来のマーケ戦略

方向性はどう決める? 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める? さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は? また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

クリティカルシンキング入門

仲間と発見!真のイシュー追求

本当に大切な課題は? 真の課題やイシューを見極め、明確にすることは非常に重要です。仲間と情報を共有することで、目指す解決策が正しいかどうかを共に認識し、より確かな道筋を描くことができます。また、「分けるとわかる」という考え方に基づき、どのような分析手法が解決策を導き出すのか、様々な角度から現状を整理する意識を持つことが求められます。 多角的視点は足りる? 業務を進める上では、営業成績や人事、商品開発など多岐にわたる課題が発生します。そのたびにイシューを設定し、複数の視点から分析を進めるとともに、対策を講じる必要があります。特に、情報が不足している場合には、十分な情報収集を行うことが不可欠です。 全体最適を考えてる? また、イシューを決定する際には、部分的な解決策に偏ることなく、全体最適の観点から何が真のイシューなのかを慎重に考えることが大切です。そのためには、複数(最低でも3つ以上)の仮説を立てた上で、最も本質的なイシューを見極めることが求められます。 代替案は整ってる? さらに、様々な角度から現状を分析し、対策案を検討する際には、必ず代替案も用意するようにしましょう。クリティカルシンキングの姿勢で、本当にその対策が妥当であるのか、常に問い続けることが成果に繋がります。

データ・アナリティクス入門

直感だけじゃ辿り着けない未来

直感は信頼できる? 普段の仕事やデータを扱う際、経験や直感に頼った仮説が基本であったことを改めて実感しました。データ分析そのものではなく、むしろデータ収集の段階で不足している点が原因だったと考えています。この経験が、部門費などの予算策定時における変化の捉え方を再見直すきっかけとなりました。 予算根拠は正確か? 部門費の策定根拠や、今後の設備投資に関する理由付けについては、未来を見据えた考察が十分でなかったと感じています。何か異変があった場合の修理費用が予算に計上されず、過去の事例や頻度を確認することで、適正な管理につながる一手段としたいと思います。 委託実態はどうだ? 請負会社に業務を委託している現状では、作業の安定性はもちろん、雇用期間が短期に終わる点にも課題を感じています。労働内容に加え、職場環境も影響していると考え、既に委託から10年が経過している案件も多いことから、改めて状況把握から始めたいと思います。 記録整備は必要? 具体的には、請負会社で働く方々の実務経験年数や年齢層などの基本情報の収集を行い、当社を離れる理由なども可能な限り情報として集める予定です。また、設備投資に関しては、過去の作業記録のデータベース化が未実施であるため、そこから着手する方針です。

データ・アナリティクス入門

プロセス分解で見つけたヒント

なぜ分解して考える? プロセスを分解して問題の本質に迫る手法について、非常に分かりやすい事例から学ぶことができました。特に、採用プロセスの一部である中途採用面談や、顧客への提案における在庫差異の問題解決に、このアプローチを活用できると感じています。また、ABテストにおいては、条件をできる限り同一とし、検証範囲を絞るための仮説設定が重要である点も再認識しました。 採用面談、何が問題? まず、中途採用面談に関しては、自身が関与する採用活動において、プロセスのどの部分で問題が発生しているのかを明確にするため、面談調整に要する日数と採用結果の情報を人事部から収集することを検討しています。この情報をもとに、面談調整に時間がかかる原因を特定し、改善策を提言することで、採用率の向上を図ることができると考えています。 在庫の差異、どう解決? 次に、顧客への提案、特にシステム間の在庫差異に関する課題解決では、既に現状の業務プロセス分析は実施していますが、課題が発生しているプロセスの粒度が細かすぎるため、より単純化した形で説明する必要性を感じました。問題となりうる箇所を明示した上で、システム改善または運用プロセスの変更のいずれかを提案し、顧客にとって最適な解決策を提示していく考えです。

データ・アナリティクス入門

データ分析で社会課題を解決する心得を学ぶ旅

分析の本質を学ぶ意義とは? 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める? 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは? 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています: - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

数字の背後に輝く発見

統計でどう比較する? 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる? 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える? また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

戦略思考入門

フレームワークで見つける新たな視点

フレーム活用の効果は? フレームワークを活用することで、漏れなく効率的に検討を進められることを再認識しました。特に、フレームワークを皆で習得することで、メンバー間で共通の言語を使って会話ができる点が大きな利点だと思います。以前は3CやSWOT分析、バリューチェーン分析などの基本的な分析をしないままに戦略を立てようとしていました。しかし、まずは自分自身で実践し、手を動かして考えることが必要だと感じました。 情報不足の理由は? 3CやSWOT分析を行うためには、業界や他社の情報がまだ不足していると感じているため、これから地道に情報を収集していきます。一方、バリューチェーン分析に関しては、自分の所属する部署に限定して分析するのも良いかもしれないと考えました。このフレームワークは、どこに人材と資金を投入すべきか判断し、経営陣からの合意を得る際に非常に有効だと実感しました。 実践から何学ぶ? 具体的なアクションとしては、まず3CとSWOT分析を試してみて、空白部分を明らかにし、見えていない点や情報不足の箇所を洗い出します。また、自チームのバリューチェーンを描いて、同僚や上司と共有し、フィードバックをもらいながらブラッシュアップしていきたいと考えています。

アカウンティング入門

数字が描く事業価値の物語

事業価値はどう感じた? ライブ授業では、事業価値をまず自分で考え、その後にP/LやB/Sの数字や構成の仮説を立てるというアプローチを実践しました。数字を見る前に事業の本質を理解しようとすることで、数字に対する驚きが生まれ、理解が深まったと感じています。今後も、まず自分なりに事業価値や仮説を考える姿勢を大切にしていきたいと思います。 原価計算って理解できた? また、売上原価においては、販売に直接関係する支出には人件費も含まれるという考え方が印象的でした。これまで十分に理解していなかったため、今回の講座で新たな視点が得られたと実感しています。さらに、減価償却費が大きな割合を占める点についても、普段は忘れがちな部分ですが、その影響の大きさを改めて認識する機会となりました。 決算理解は深まった? 日々の業務や会議でP/LやB/Sに関連する用語が出る中、今回学んだことを踏まえて自分なりの意見を述べるよう努めています。自社の決算に関しても、単に数字を覚えるのではなく、重要なポイントをストーリーとして理解し、他者に説明できることを目指しています。決算時期には新聞記事を通して同業他社の業績についても理解を深めるよう、今回の知識を活かして情報収集に取り組んでいます。

データ・アナリティクス入門

ここにあった!生存者バイアスの真実

弾痕が少ない理由は? 今回の研修で最も印象に残ったのは、戦闘機の補強に関する話でした。弾痕が多く残っている部分ではなく、むしろ弾痕が少ない部分を補強すべきという考え方に驚かされました。この事例は「生存者バイアス」と呼ばれ、帰還できなかった機体の状況を無視すると正しい判断ができないという重要な教訓を示していました。 比較対象の選び方は? また、分析の基本は「比較」というシンプルな考え方に基づいているものの、適切な比較対象を選ぶことや、見えにくいデータに注目することの難しさと大切さを改めて実感しました。 データ比較で改善策は? 私が担当しているシステム開発プロジェクトにおいては、テスト工程でのバグ検出率向上が課題です。そこで、研修で学んだ比較の考え方を活用し、成功事例と失敗事例のデータ、たとえばテスト時間やレビュー時間を比較することで、より効果的な改善策を見出していきたいと考えています。 比較難点をどう乗り越える? ただし、比較対象の条件が必ずしも揃っていないケースや、対照となる対象そのものが存在しない場合など、現実のデータ分析では困難な点もあります。こうした状況では、新しいデータの収集や、比較方法の検討をさらに深掘りしていく必要があると感じました。

戦略思考入門

学んだフレームワークで未来を切り拓く

範囲の経済性を理解するには? 今週は、規模の経済、習熟効果、範囲の経済性、ネットワークの経済性について学びました。特に範囲の経済性は、その適用範囲が非常に広いことに驚かされました。このようなフレームワークを利用することで、問題の本質を見極め、どう解決に導くかを常に考えることが重要だと感じました。一般的に「これは当然だ」と思われていることも、「本当にそうなのか?」と疑問を持つ姿勢が大切だと理解しました。 習熟効果と組織の連携 私たちの会社は基本的に販売を行っているため、実務においては習熟効果と範囲の経済性を組織として活用していきたいと考えています。特に範囲の経済性は人事異動や社員評価の場面でも役立つと期待できます。また、市場の声を本社に伝達し商品開発に生かすため、顧客ニーズの本質を見極め、それに基づいて規模の経済性が発揮できる分野や商品についての提案をしていく必要があります。 情報収集と考察力を鍛えるには? さらに、「本当にそうなのか?」と問い続けながら、本質を見極める習慣を付けていきます。そして、情報収集にあたっては、一つの情報源に頼らず、なるべく一次情報に触れ、何が正しいのか、また世の中がどの方向に進んでいるのかを考えていく考察力を養っていきます。

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