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データ ✕ 仕組み

に関する学び

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思考力はどう育む？ 知識のインプット、アウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りというサイクルが、成果に繋がる思考力を育む重要なプロセスであると改めて実感しました。普段の生活では意識的にクリティカルシンキングに取り組む動機付けが難しいですが、このトレーニングの繰り返しにより、当たり前のように思考結果をアウトプットできるようになりたいと思います。 修了は新たな出発？ 本講座の修了はゴールではなく、むしろ新しいスタートラインに立ったと感じています。年間評価面談では、目標達成に至らなかったメンバーとも「イシューは何か」という視点で一緒に考え、今後の改善につなげたいと考えています。 問いはどう捉える？ また、来期に向けては「問いを残す」ことと「問いの共有」を重視する予定です。組織として共通の「問い」を定めた後、課会で使用する資料の冒頭にテンプレートとして掲示し、毎回全員が確認できる仕組みづくりに取り組みます。 評価をどう見直す？ まずは、自分自身の年間評価に対するイシューを検討します。強引に仮説を立て、必要なデータを集め、複数の切り口から結果を分析することで、来期には目標達成へ向けたしっかりとした下準備を整えていきます。

どう分析すれば良い？ 「やみくもに分析しない」という言葉を目にし、データ分析の奥深さを再認識しました。現在、チームで検討中の施策に対し、まずは営業担当へのインタビューを実施し、そこで多くの意見が寄せられた内容については、全体を対象にアンケートを行う計画です。 数字の根拠は何故？ 数字の根拠をもとにストーリーを作り上げる手法は、相手に響く説得力を持たせる上で非常に重要であると改めて感じました。この考えを念頭に置きながら、実務におけるデータ分析のアプローチをさらに熟考する機会となりました。Week6で総復習を予定していた中で、新たな気づきを得ることができたのは大きな収穫でした。 実務データの秘訣？ また、AIコーチングからは、実務における定性データ（インタビューやアンケート）と定量データとの整合性や、数字の根拠から効果的なストーリーを作るための仮説検証のプロセスについての問いをいただきました。まずは、アンケートを通じて定量データを効率よく収集できる仕組み作りに取り組むとともに、過去から蓄積している定量データの中から、今回の営業担当へのアンケートに活用できるものがないかを洗い出してみようと思います。

どこにボトルネック？ 問題の原因を明らかにするには、業務プロセスを分解して、どの段階にボトルネックがあるかを特定することが重要だと学びました。実務ではインターネットを活用した営業を行っていないため、A/Bテストは実施しませんが、同一期間・同一条件下で検証項目を比較するという手法は、他の場面でも十分に応用できると感じました。 セグメントはどう見る？ 自部門で伸び悩んでいる事業についても、まずは問題の原因究明に取り組み、適切な対応策を検討する必要があると考えています。そのため、部門内で営業セグメントごとに実績を分析し、各セグメントの問題点を洗い出した上で、具体的な対策を立案・実施し、再度分析するというサイクルを構築したいと思います。 対策はどう実施？ 具体的には、３月末時点でのセグメント別業績データをもとに、前年度と当年度の成長率を比較します。低迷しているセグメントについては、問題の原因を徹底的に分析し、翌年度に向けた対策をまとめ実行します。その後は、各四半期ごとに進捗を検証し、現状を把握するとともに、必要に応じて追加の対策を講じるという業務改善の仕組みを根付かせることが目標です。

問いはどう整理する？ この事象を考える際、まず問いを明確にすることが重要です。その問いを常に意識し、流されずに立ち止まる姿勢が必要です。また、その問いについて組織全体で方向性を共有し、具体的な理由や方法を知りたいと思わせるような資料を作成することで、モチベーションの向上につなげていきましょう。 健診データはどう活用？ 健診結果や保健指導で得られたデータを活用し、健康意識の向上にどのように寄与できるかを考え、健康教育を企画することが求められます。このデータを駆使して特定保健指導対象者の減少を目指しましょう。さらに、健康意識を自立化させるための最初のステップを見極め、知識を提供することが重要です。 健康教育はどう進展？ 半年以内にデータをまとめて分析し、1年以内に健康教育を実現することを目指します。特定保健指導では、自社のデータや傾向を示すことで、メタボリックシンドロームの解消に貢献したいと考えています。健康意識の自立化にはさまざまな手法を用いた仕組みづくりが必要であり、そのためには業務分担を明確にし、中長期的な視点で実践していくことが求められます。

何故課題意識は必要？ 分析の目的や課題意識を明確にすることで、日常の業務だけでなく、普段目にする分析データについても「なぜ？」と考える習慣が身につきました。例えば、ニュース記事で医師不足が取り上げられる場合、その背後にある分析の意図や解決すべき課題を自分なりに考察するきっかけとなりました。 施策評価はどう？ また、業務で複数の施策を企画・実行する中で、効果を評価するための分析が重要だと感じています。中長期的な戦略の実行に際し、連続性のある施策を実施するためにも、小さな施策のブラッシュアップを繰り返す必要があると考えています。たとえば、アプリへのログインプロセスを細かく分解し、特に初回ログイン率の向上に向けた分析を進めています。 情報取得は万全？ さらに、戦略立案の段階から必要な情報やデータが適切に取得できているかを精査し、取得できていないデータにはタグ付けなどの対応を実施して、常に分析が可能な状態を作り上げています。同じ条件で定期的にログの確認やレポート作成を行う仕組みを整備することで、継続的な定点観測が可能になりました。

目的は明確ですか？ 分析を始めるにあたって、まず目的と最終ゴールを明確に設定することが重要です。これにより、次に行う比較対象の設定や分析手法の習得がスムーズに進み、上席が判断しやすい情報を提供できるようになります。 比較で何が分かる？ 分析の本質は比較にあり、対象を明確にすることが成功の鍵となります。現状では、課題に対する意識はあるものの、十分な分析ができていなかったり、仮説はあるものの分析に着手する時間が取れないという状況が見受けられます。しかし、単に課題を解決するのではなく、事業全体の改善を目指し、情報公開や信頼獲得、認知拡大、ブランディングへとつながる流れを作ることが求められています。 分析の仕組みは？ そのため、まずは言語化や情報整理、データ収集と集約を丁寧に行い、その上で効果的な分析を実施する仕組みを確立する必要があります。私のミッションは、組織内の情報を安全に集約・整理し、課題や仮説を明確にした上で、比較対象となる市場の情報と合わせた総合的な分析を行い、意思決定のために適切な報告体制を整えることです。

提案はどう説得する？ マーケティングプランを加えた提案は、納得感を高めると実感しています。さらに、ファイナンスやアカウンティングなどで全体の状況を網羅することで、意思決定者の立場からの提案が可能になると感じました。 データは十分かな？ マーケティングは顧客重視のため、定量化が難しい面があります。そのため、データの収集と分析力を向上させる経験を積む機会を大切にしていきたいと思います。 業務提案はどう見る？ 新規業務提案にもこの考えを活かし、将来的な起業も視野に入れた上で、短期と長期の仕組み作りを重視します。大手の事例だけでなく、中小企業の成功例や失敗例にも学ぶために、書籍や動画サービスを通じて継続的に情報を取り入れる習慣を続けていきます。 書籍の読み方は？ また、購入した書籍は全て読むのではなく、目次やダイジェストを参考にして本質を見極め、必要な部分を深く読み込むように工夫します。グロービス終了後も、時間を有効に活用して学習を継続し、部署内でのアウトプットの機会を通じて知識の定着を目指します。

結果の背景は何？ PDCAサイクルにおける「C（Check）」の重要性を改めて実感しました。業務では、A/Bテストの結果が出るとすぐに「採用」と「不採用」の判断に偏りがちですが、なぜその結果になったのかという背景や要因の検証が不足していると、本質的な成果や再現性のある改善につながりません。 結果だけで大丈夫？ 自身の業務においても、施策実施後に結果だけを見て結論を出す傾向がありました。しかし、今後は仮説とのずれや背景要因を丁寧に分析し、再現性のある改善策を立てる必要性を感じています。 検証で進化できる？ そこで、施策の実施後は必ず検証の時間を確保し、PDCAサイクルの「C（チェック）」を強化することを行動計画に盛り込みます。具体的には、仮説と結果の差異を可視化し、原因分析のためのデータを事前に収集・整理する仕組みを整え、定期的な振り返りの場で結果の背景を多角的に検証します。これにより、直感や思いつきに頼らず、根拠ある意思決定を進めていきたいと考えています。

計算方法はどう違う？ 他者による分析データでは幾何平均や標準偏差に触れる機会はありましたが、以前は計算式に苦手意識を感じていました。今回、単純平均や加重平均と併せて用いることで、データのばらつきや分布が視覚的に理解しやすいことを実感しました。また、分析結果同士の比較において要素が細分化され、読み解く幅が広がることも理解できました。普段目にするデータの背後には巧妙な仕組みが潜んでいることを再確認し、背景にある意図をより慎重に読み取ろうという意識が芽生えました。 部署ごとの傾向は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みでは、アンケート結果が全社的にポジティブな回答に偏る傾向が見受けられました。しかしながら、ネガティブな回答は特定の部署に偏っている可能性もあります。回答者の部署や性別などの属性に注目することで、異なる視点からの分析が可能になると感じました。こうした多角的な検証を通じ、部署ごとの業務特性やジェンダーバイアスなどの要因が明らかになることが期待されます。

ボトルネック、どう見抜く？ 採用プロセスをステップごとに区切り、どこにボトルネックがあるのかを特定していく手法が印象的でした。要素を細かく分解し、整理・比較することで、問題の把握と理解が非常にしやすくなった点が魅力的です。 販促効果はどう検証？ 自分の勤務先でも、売上に至るまでのプロセスが「申込件数」「審査承認」「成約」などに大別できるため、より細かく検証したいと考えています。さらに、担当する各販売店ごとに分け、各特徴ごとにグループ分けを行って共通点を洗い出すことで、具体的な対策に結びつける取り組みを行いたいと思います。まずは、特定の支店に焦点を当て、その販売店データを集め比較・検討します。その結果、もし明確な特徴が見えてグルーピングが可能となれば、詳細な報告書を作成し、リベートやアローワンスなどの販促策に活かす予定です。また、A/Bテストが可能な場合は、さらなる効果検証にも挑戦したいと考えています。

講義の反省点は？ 講義全体を振り返る中で、自己の意識に偏りがあったことを改めて実感しました。今後は、常に論点（イシュー）を意識し問い続けるとともに、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを活用し、MECEの原則に基づいて課題や問題を漏れなく、かつ重複せず整理しながら論理的に解決することを心がけたいと思います。 日常業務の課題は？ また、日常業務で直面する問題や課題については、経験や勘に頼るのではなく、データと事実に基づいた論理的な思考を徹底する必要があると感じました。そのため、常に論点を念頭に置き、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを用いて体系的に整理し、根本原因や真因にまでたどり着けたかを振り返りつつ、再発防止の仕組みを確実に運用していきたいと考えています。