(27ページ目)

目的 ✕ 仮説

に関する学び

---

分析の目的はどう設定する？ 数字整理の段階で、分析の目的や仮説を設定して作業を進めることの重要性を学びました。この方法により、さまざまな観点から結果を導き出せることがわかりました。また、分析前にMECEやロジックツリーを活用して要素を整理することで、抜け漏れのない分析が可能であることも学習しました。 多様な切り口で何を掘り下げる？ この手法は、社内システムに対するユーザー満足度調査の分析に役立つと感じています。以前は、部署毎や勤続年数などの一般的な数値のみでの分析にとどまっていましたが、より多様な切り口で分析を進めることで、真のニーズを掘り下げることができるのではないかと考えています。 ロジックツリーの作成はどうする？ まず、ロジックツリーを手書きで作成し、可視化します。そして、それを基にしてExcelのピボットテーブルを活用し、他にどのような切り口があるかを常に自問しながら分析を進めます。あわせて、MECEによるモレやダブりがないかにも注意を払っています。

目的をどう明確化？ 分析の目的を明確にすることの重要性を実感しました。データを活用する相手がどのような目的で情報を求めているのか、コミュニケーションを通して具体的に確認する必要があります。しかし、実際に会話をすると、目的が漠然としていたり、具体的な内容が伝えられないケースが多く見受けられました。そのため、抽象的な要素を具体的な内容として引き出すヒアリング力が非常に重要だと感じています。この過程で、仮説設定や比較対象の選定がより明確になり、全体の分析基準がしっかりと定まると考えます。 営業データは何を示す？ また、営業活動においては、提供するデータがますます重要になっています。特に、自社製品の導入理由を明確に説明することが求められる中、競合他社との比較において自社製品を選ぶ根拠を明確なデータで示すことが必要です。営業と意見を共有しながら、データ活用の目的を具体的に明確化し、客観的な視点を保った説得力のあるデータ提供を行うことで、導入率の向上につなげたいと考えています。

代表値の使い方は？ 代表値の計算方法として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値のアプローチがあることを再確認しました。日常の業務では状況に応じて使い分けているものの、特に幾何平均は実際に計算する経験がなく、大変勉強になりました。また、データのばらつきを捉えるための標準偏差を使った比較も初めて試み、今後の分析に役立てたいと感じました。 分析結果はどう活かす？ 研修成績やサーベイ結果の推移やばらつきを把握し、傾向や特徴を見出すために、今回学んだ代表値の計算方法やビジュアライゼーションが非常に有効だと考えます。まずは、データを確認する前に、点数が上昇している場合と下降している場合の仮説を立て、その上で属性ごとに単純平均を用いて比較を行います。さらに、人事制度などとの関連付けを行う際には、特定の部署の比重を増やす加重平均や、前々回分のデータを反映した幾何平均を導入することで、目的に合った多角的なアプローチを実現し、仮説の検証や次の分析ステップへとつなげていきます。

手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

比較の意義は何？ 分析とは、比較を通じて物事を具体的にはっきりさせ、より良い意思決定のための手段です。適切な比較対象を選び、物事を細かく分けて整理することで、各要素の性質や構造を明確にし、具体的な比較対象や基準を設けることができます。 目的と進め方は？ 分析のプロセスは、まず①目的を明確にするところから始まります。その後、②必要な項目やデータ、仮説を設計し、③目的に応じた様々なデータを用いて分析を進め、最後に④結論をまとめていきます。 学びのコツとは？ また、学びのコツとしては、①言語化、②教訓化、③自分自身の理解に取り入れることが重要です。分析を行う際には、まず仮説を立て、比較すべき項目を決定します。そして、比較の際に決定因子となる基準をはっきりと設定することを意識することが、より正確な判断に繋がります。 依頼実施のポイントは？ このようなプロセスとコツを踏まえ、分析の依頼や実施の際には、目的や比較項目、基準をしっかりと押さえることが大切です。

仮説はどう整理する？ 仮説を立てる際は、まず複数の仮説を考え、その中から適切なものを絞り込むことが重要です。それぞれの仮説が互いに網羅性を持つように、さまざまな切り口で考えを広げる必要があります。 データは十分かな？ 次に、立てた仮説に基づいて分析に必要なデータを収集します。もし手元に十分なデータがない場合は、誰にどのように聞くかを決め、比較のためのデータも合わせて収集しておくことが求められます。 仮説の基本って何？ 仮説思考とは、目的（コミュニケーションや問題解決）と時制（過去・現在・未来）を整理しながら、結論を導く仮説や問題解決のための仮説を立てる考え方です。 ギャップをどう埋める？ 施策を検討する際は、現状（ASIS）と目標（TOBE）とのギャップ（GAP）に着目し、その差を埋めるために仮説を構築します。メンバーと意見を交わしながら、多くの仮説を出し合い、その中から絞り込みを行い、最終的に必要なデータを集めるプロセスが重要だと感じました。

効果的な分析手法を学ぶには？ 分析を行う際に、ただ漠然と進めるのではなく、ステップを考え、ロジックツリーを用いることやMECEを意識した切り分け方を学んだおかげで、より効果的な分析ができるようになった。これからは慣れに頼らず、きちんと目標を持って分析を行っていきたい。 売上向上への試行錯誤とは？ 売上が伸び悩む中で様々な試行錯誤を続けているが、前回学んだ「目的」「仮説」「数字の性質」に加えて、今回の「ステップ思考」「ロジックツリーでの展開」「MECEを意識した切り分け」を活用し、過去の数値分析を再度行いたいと思う。 新規施策提案のためには？ 新規施策を提案する際には、目標となる部分と仮説、そしてそれがステップ思考になっているか確認し、ロジックツリーを実際に作成して客観性があるかどうかを見極める。また、MECEを意識することで、意味のある分析・評価に繋がっているかどうかを自問自答していきたい。そして、その提案をメンバーや上層部に向けて発信していく予定だ。

課題の意識とは？ 課題を意識し、情報を捉えていくことで、問題点を素早く明確にとらえたことが印象に残っている。 今週までに学んだ内容を一つ一つ実行することで、何が問題かを具体的に把握し、その結果具体的な解決策に辿り着くことができた。 課題解決のステップ 現状を認識し、課題を設定して解決することができる。例えば、売上を増やすためや、業界の傾向を把握するために必要な情報を正確に把握し、不足している情報を見つけることができた。また、仮説を立てやすくなり、素早い調査や解決策に到達する助けとなった。 多面的に問題を捉える方法 課題に取り組む際には、関係する相手の捉え方を意識し、ズレが無いよう確認して進めていきたい。課題を達成するためには、多面的に問題を捉え、解決策を考えていくことが重要だと感じた。 また、情報を新たに調べる際には、目的を意識し、逸れないように気をつける必要がある。手段を考える時には、その手段が目的に適っているかを常に意識することが大切だ。

データ分析の目的は何か？ これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす？ 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は？ まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。

仮説思考の始まりは？ 常に目的意識を持ち、問いを立てることから仮説思考は始まります。まずは、何を知りたいのか、どんな結果を期待するのかを明確にしてから仮説を立て、必要なデータを集めて分析を行います。こうしたプロセスが、分析作業において無駄を省き、効率よく目的に近づくための鍵となります。 グラフ作成のポイントは？ また、グラフなどの可視化資料を作成する際も、まず仮説や伝えたいメッセージ、そして対象となる相手を意識することが大切です。誰に何を伝えたいのかを明確にして、伝わりやすい構成でグラフを作ることで、情報の意味が正しく伝わります。 新たな発見はどう？ さらに、問いを発見する一助として、最新の研究結果や知見に触れることが有効です。たとえば、研究論文を読む機会を増やしたり、仲間から新たな情報を得るなど、日常的に情報収集に努めることが求められます。説明資料を作成する際も、自分が何を伝えたいのかを整理し、論理的かつ簡潔な表現でまとめることが重要です。

なぜ比較が大切？ 今回の授業で改めて学んだのは、「分析は比較なり」という考え方と、目的や仮説を持って取り組む姿勢の重要性です。データ分析の根幹となるこの考え方は、今後の講義や業務の現場で常に意識して取り入れるべきだと感じました。 意見交換で何を得る？ また、授業中にパソコンを購入する際の調査項目や、自身が望む条件について話し合った際、他の受講生の様々なアイデアが非常に参考になりました。この経験から、自分の考えに固執せず、複数の視点から意見交換を行うことのメリットを実感しました。 業務で分析のコツは？ さらに、データ分析の考え方は業務においても広く応用できると考えています。例えば、ある業務プロセスにおいて不具合の解決を目的としてデータやプロセスを分析する際、目的や仮説を明確にすることが問題解決への近道になると感じています。 普段からデータ分析に携わっている方には、業務で分析を進める中で直面する課題や、その解決方法についてぜひお伺いしたいと思います。

最速到達の秘訣は？ 戦略的思考とは、適切なゴール（目的）を明確に定め、それに向かう現在地からの道のりを描き、可能な限り最速・最短距離で到達することを目指すプロセスです。この実現には、どのように進めるかを考え、決定し、実行していくことが求められます。 目標設定のコツは？ ゴールは抽象的なものではなく、具体的に設定しなければなりません。設定されたゴールは他者と共通の認識を持つことが大切で、これにより取り組むべき領域を明確にすることができます。そして同時に、必要でないことを選択し排除することも可能になります。こうした考え方を習慣化し、身につけることが重要です。 仮説思考はどう育む？ 創発的戦略においては、自分自身のゴールを常に考え続ける意識を持ち、必要に応じて方向を修正しながら明確なゴールイメージを創造していくことが大事です。この過程により仮説思考能力が向上し、根拠を持って物事を多角的に考えることができるようになると考えられます。