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データ ✕ 言語

に関する学び

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課題を明確にできた？ IRコンサルティング業務では、これまでお客様の課題を明確な言葉で定義していなかったため、今回学んだ手法を通じて、お客様の状況や課題を整理できたと感じています。また、カスタマージャーニーはBtoB事業においても十分に活用できると実感しており、早速試してみたいと思います。 実践はどう進む？ 実践については、４週目以降に取り組む予定です。お客様の課題を言語化することで、認識のずれが減少し、提案の精度が向上すると考えています。同時に、BtoBにカスタマージャーニーを適用することで、意思決定プロセスが可視化され、より効果的なコンサルティングが期待できると感じました。 分析法は何が鍵？ また、以下の点にも留意しながら進めます。まず、定性分析は仮説の立案を目的とし、定量分析はその仮説の検証を目的とします。定性分析では、コーディングによってデータを1次コードから3次コードへと分類し、体系的に整理します。さらに、ユーザーの暗黙知を把握するためには観察を、形式知を引き出すためにはインタビューを実施し、それぞれを適切に使い分けることが重要です。最後に、ペルソナを具体的に設定し、カスタマージャーニーを描くことで、実践的な分析を目指していきます。

なぜ目的を決めるのか？ 「分析とは比較なり」という言葉が分析の基本を表しています。まず、比較を行うための目的をしっかりと決定し、その目的に合った適切な比較対象を選ぶことが重要です。そして、得られた比較結果をどのように視覚化・言語化して伝えるかも、分析の重要な要素です。これらが全体的に連携し、一つの体系としてまとまっていることで、分析は効果的に行われます。各ステップで適切な判断を行うことにより、データ分析は精度を上げることができます。 有効なデータの活用法とは？ プロジェクトの進捗状況の把握や遅れの可視化と原因分析、製品の製造データの分析、それを基にした工程改善案の提案、さらに最終製品の性能・品質データの分析とそのトレンドの原因の把握など、それぞれの場面で明確な目的と最終的な活用イメージを持って分析を行うことが重要です。これによって、効果的なデータ分析の結果を示すことができるでしょう。 データ収集から始めるには？ 特に最終製品の性能・品質データの分析には豊富なデータがあり、因子もある程度特定されています。自らがデータを入手しやすい立場にあるため、早速データを集めて分析を進めていこうと思います。まずはデータの収集から始めてみます。

日本語の難しさは？ 日本語は、意識すると難しさを感じる言語です。主語や述語が曖昧になることで、伝えたいことが十分に伝わらなくなることがあります。ただ結論を述べるのではなく、理由を明確に説明することで、説得力が増すと感じました。例えば、「こちらの方が良いです。なぜならば～であるから」と具体的な理由付けをすることで、意見の説得力が一層強まります。 会議中の工夫は？ また、会議中において、瞬時に考えながら意見を述べる方々の姿勢にも印象を受けました。事前の準備や、常に論理的な思考をしていることが、スムーズな意見交換に繋がっているのだと考えさせられます。 学びをどう現場に反映？ さらに、今回学んだ内容は、実際の業務にも活かせると実感しました。たとえば、得意先から送られたデータをチェックし、不備を発見した場合、その場にいればすぐに具体的な指摘が可能です。しかし、在宅勤務などでメールを通じて伝える際には、情報を整理し、理路整然とした文章で簡潔に伝えるスキルがより重要になります。 伝え方の工夫は？ このように、言葉の使い方や伝え方を工夫することで、コミュニケーションの質が高まることを学び、非常に有意義な経験となりました。

アカウンティングの理解を深めるには？ アカウンティングの重要性や、事業活動の意味、事業活動を定量化する指標について、今まで漠然と理解していたことがしっかりと言語化され、体系的に整理されました。これにより、頭の中にフレームが形成され、とてもすっきりとした気持ちです。このフレームに情報や知識を加え、自分の中で考えを整理していくのが非常に楽しみです。 自社のP/LとB/Sをどう活用する？ まず、自社のP/LとB/Sを読み解けるようになり、俯瞰的な視点で自部署や他部署の事業活動を再考したいと考えています。その後、競合他社のP/LやB/Sを分析し、自社と比較することで、改善や成長のポイントを見つけたいです。 理解を深めるためのアプローチは？ 本講座を通じて、すべての内容をしっかりと理解し、疑問点がない状態で修了したいと考えています。その上で、自社のデータを読み解く際に生じる不明点については、上司に相談したり、質問の機会を作りつつ理解を深めたいと思います。競合他社の分析に関しては、特定の企業をピックアップし、理解を深めたいです。また、アカウンティングに詳しい周りの方々に声をかけ、比較検討会の実施を提案したいと考えています。

課題の本質を探る？ 問題解決には明確な手順が必要です。まず、直面した課題を正確に言語化し、現状とのギャップを明らかにすることが求められます。そのため、分析を始める前に、課題とギャップの埋め方についてしっかりとすり合わせ、合意を得ることが重要となります。 合意のポイントは？ 合意を形成するためには、問題を漏れなくダブりなく分解し、論理的かつ視覚的に納得感が得られる形で提示する必要があります。たとえば、「劇場の売上の減少」という課題認識のもと、大枠では単価と客数に分解できますが、そこからさらにMECEな形で掘り下げ、時系列比較の中で最も影響が大きい部分を特定することが効果的です。 収束はどう図る？ また、予実比較の検証のように議論が発散しやすい場合でも、一定の手順に従えば納得感のあるロジックで改善箇所に合意が得やすくなります。具体的には、直近1年分の売上データを活用し、MECEな形で分解作業を行うことで、現状の売上改善余地がある領域を根拠をもって説明できるようになります。 改善策はどう決定？ 最終的に、関係者の合意を得た上で、特定した改善領域に対するアクションプランを立案し、提案することが求められます。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決には明確なプロセスがあります。具体的には、What、Where、Why、Howの6つのステップがあり、この順番を守ることが重要です。まずは、なりたい姿と現状のギャップを把握することが分析の第一歩です。そして、解決方法を考える前に、現状で起きている問題の状況や原因を見つけることに時間をかける必要があります。 自分の思考の癖をどう活かす？ 私の場合、すぐに解決方法（How）に飛びがちです。しかし、自分の考え方の癖を知ることも問題解決において重要です。オープンデータから社会課題を洗い出すのが現在の業務ですが、仮説に対して問題を絞り込む際にロジックツリーが役立ちます。基本的にはチームで取り組むため、思考のプロセスを視覚化・言語化することで、情報共有を齟齬なく行えるようにしています。 データ分析で何を学びたい？ データ分析を体系的に学ぶことで、ロジカルに再現性のあるデータ分析に取り組みたいと思っています。特に、ロジックツリーを作る際には「手書き」を心がけたいと思います。紙に書くことで思考が整理され、重要事項には丸をつけたり矢印を使ったりすることで、優先順位を決めるのに役立ちます。

具体例が必要な場合は？ 普段分析している視点が言語化されているため、他者にアウトプットする際に考え方を体系的に伝えることができました。しかし、数字に集約するだけでは伝わりづらいと感じ、数学的な話をする際には具体的な事例を出して伝える必要があると気付きました。 データの見せ方を工夫する また、社内で分析したデータの見せ方に関しても工夫が必要だと感じました。ただデータを見せるだけではなく、データから読み取ってほしいことや感じ取ってほしいことを意識して、最も伝わりやすい見せ方を検討する必要性を感じました。 レポート改善の重要性 さらに、社内で発行しているすべてのレポートについて、その目的や従業員に何を伝えたいかを再度見つめ直して言語化することが重要です。この作業を8月末までに行い、言語化した内容に基づいて、より伝わりやすい表現方法や見せ方の改善策を9月末までに検討し、試験的にレポートを作成して従業員からのフィードバックを得る予定です。 フィードバックを活用するには？ 最後に、そのフィードバックに基づいてレポートの改善策をまとめ、内容に従って改善を行うことを10月末までに進める計画です。

潜在ニーズを発見できる？ 成功するマーケティングにおいて、顧客が抱える潜在的な困りごと―すなわちペインポイントを見出すことは非常に重要です。顧客自身が気付いていない欲求を言語化するためには、購買履歴やサイトの回遊履歴などの定量的な指標と、アンケートやグループインタビューなどによる定性的な指標の両面から分析する必要があります。 自社強みはどこ？ ペインポイントが明確になった後は、他社に先んじて自社の強みを活かし、その解消策を講じることが求められます。このため、競合他社と比較して自社の優位性や強みが何であるかを客観的に整理し、その認識をチーム全体で共有することが不可欠です。 定性評価はどうなる？ また、自社の顧客についてペインポイントを検討する際には、購買履歴やサイトの回遊データといった数値分析に加えて、顧客アンケートなどを通じた定性的な評価も取り入れる必要があると感じます。 チーム共有は確実？ さらに、競合他社に対して自社の強みや優位性を明確にし、客観的な視点で整理した内容をチーム内で共通認識として持つことが、今後の施策を円滑に進める上で重要となると考えます。

理解を深めるためには？ 自分が「なんとなく分かっていた」と思っていたことも、改めて問われると言葉に詰まってしまうことがあります。それは実際には十分に理解できていなかったからかもしれません。分析を行う際には、各要素を比較し、言語化することを意識する必要があります。普段の研修では聞き手に回ることが多かったため、アウトプットするのは不得手でしたが、この学習を通じてしっかりと身につけたいと思います。 データ活用の戦略は？ 業務実績データから得られる課題抽出や傾向の把握、戦略立案などに活用したいと考えています。特に、各支社・拠点におけるデータを活用し、問題解決に結びつけていきたいです。また、意思決定の過程では、常に数字に基づいて話すことを徹底し、業務で成果を上げていくことを目指します。 効果的な比較分析法は？ データ分析においては、比較分析を徹底する必要があります。それに伴い、できる限り多くのデータを集めることが理想ですが、労力も相当なものになるでしょう。無駄な作業にならないよう、目的やアウトプットイメージ、期限、制約をしっかりと言語化し、伝えることが重要です。

データ加工で新たな発見をするには？ データを加工することで、その特徴を理解できるようになります。最初は特徴がないように見えるデータでも、分解して可視化することで新たな特徴を発見できます。分解する際には、MECEを意識して多くの観点からアプローチすることが重要です。これにより、データの特徴をより深く理解することが可能になります。 組織の稼働状況をどう可視化する？ 私は組織の稼働状況や勤怠状況を可視化する業務をよく行っています。しかし、データの切り口を考える際には、目の前の情報だけに頼ってしまうことが多いです。今回の学習を通じて、切り口を言語化し、応用するための新しい視点を得ることができました。 データ分析に重要な視点は何？ データを分解する際には、When、Who、Howを意識して、多くの切り口をまず検討することが重要だと感じました。組織メンバーの業務の偏りを分析する際、これまでは組織毎や案件毎といった切り口で見ることが多かったですが、今後は役割ごと、入社年次ごと、グレードごとなど様々な切り口も加えて分析を行ってみようと考えています。

独自性はなぜ必要？ ゴールに向かって最短距離で到達するためには、何をやるか、何をやらないかを選択し、他の人が真似しにくい独自性を持つことが重要であると再認識しました。また、戦略には計画的戦略と創発的な戦略があるという新たな視点も得ることができました。今後は、これらの理解を自分の言葉で他者に伝えられるようになりたいです。 戦略策定の鍵は何？ 自部署の下期の戦略策定に関しては、まず上期の状況を分析し、継続することとやめることを選択することから始めたいと思います。各項目ごとにデータを比較し、どこに要因があるのか、なぜそうなったのかを考察します。その後、目的達成のための他の選択肢やルートも検討し、なぜそれを選んだのかをしっかりと説明できるようにしたいです。 本質はどう見極める？ また、思考を深めるためには、考えを言語化し、なぜそう思ったのか、それを思う根拠を明確にすることが大切だと考えています。その上で、本当にその選択肢が必要かどうかを再度検討していく習慣をつけたいです。施策から入ってしまう自分の癖を意識し、今後改善していきたいと思います。

なぜ定量化と視覚化が重要なのか？ 定量化して物事を考えることの大切さと必要性、またグラフを作成して視覚化することの重要性を学びました。これに加えて、抜け漏れなく課題を考えるためにロジックツリーを利用し、様々な視点から解決策を導き出す方法が有効であることも理解しました。そして、最も大切なのは、解決すべきイシューを見極めることです。注力すべき課題や目的を明確にし、その役割を踏まえて解決すべき仮説を設定し、問題解決に取り組むことが重要です。 解決策の提示には何が必要か？ 解決策を提示する際には、事実や定量データに基づいて解釈を加えることが必要です。また、要素を抜け漏れなく考えるために、様々な仮説を検討し、最終的な目的からずれないように注意することが求められます。 提案とコミュニケーションの手法をどう活用する？ 仕事で提案内容や課題の特定、仮説を考える際には、ロジックツリーやグラフの作成などの手法を使って考えるとよいでしょう。また、コミュニケーションを取る際に、立場によって社内外の人がどんなことを考えているのかを言語化することも効果的です。