データ ✕ 残り

に関する学び

---

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

データ分析の目的は？ 「①データ分析の目的を意識すること」と「②正しく比較するために条件を揃えること」の2つが特に印象に残りました。これまでの仕事では、目の前にあるデータを漠然と加工し、何か分かることがないかと試行錯誤しているだけだったと改めて感じました。 明確な分析の必要性を感じる 今後は「何のためにデータ分析するのか」「何が分かると嬉しいのか」を明確にした上で分析に取り組むつもりです。また、自分の悪い癖として「結論ありき」のデータ収集や分析を行う傾向があると自覚しました。具体例では、「●●●という結論を導くために都合の良いデータを探してくる」という方法を取っていましたが、それだと誤った意思決定に繋がる可能性があります。常に正しい条件でデータを比較することの重要性を強く感じました。 賃金制度の課題とは？ ①新しい賃金制度の検討に活かしたい。自社の賃金制度に関する課題を明確にするためには、競合や労働市場との比較だけではなく、「現状の給与分布が自社の賃金制度の考え方に沿ったものか」、「自社の人事ポリシーに沿ったあるべき給与分布はどうあるべきかと現状との差異」を正確に比較したいです。 目的達成のためのツール選び ②新しいビジネスツールを導入する際の分析に活用したい。労働安全衛生関係の教育ツール導入を検討しているため、目的を明確にし、「目的を達成できるツール」を選定するための比較を実施していきます。 具体的に言うと、自社の賃金制度の課題を明確にするためには、競合他社や労働市場との年齢や等級ごとの給与比較は当然ですが、それ以外にも比較対象とする要素があるはずなので、漏れないように洗い出します。競合等と比較する際には条件をしっかり揃えることが大切です。また、ツール導入については「何のために導入するのか」「その目的を達成するために必要な要素は何か」「それぞれの要素の基準は何か」をしっかり考えて最適なツールを選びます。 継続的な評価が必要？ ツール導入後の経時変化も確認し、継続使用を検討します。いずれの取り組みも、目的や比較対象がズレていないか、要素に漏れがないかを上司やチームのメンバーとよく議論しながら進めていきたいと考えています。

解決のステップは？ 問題解決の4つのステップを意識することで、課題解決に向けた取り組みがより効率的になると感じました。今後は、最も重要なポイントである「Where」を意識して分析に着手していきたいと思います。業務においては、あるべき姿と現状とのギャップを、定量的な指標で示すことが大変有効だと印象に残りました。 総評はどう考える？ 総評として、問題解決のステップを意識し、効率的なアプローチを追求する姿勢は素晴らしいと感じます。また、定量的な分析の重要性を理解している点も非常に大切だと思います。今後は、具体例を交えた検証により、さらに深い理解が得られるでしょう。 手法とデータは？ さらに思考を深めるための問いとして、以下の点を考えてみてください。 ・問題の「Where」を意識する際、具体的にはどのような手法を用いる予定ですか？ ・業務での定量的分析を強化するために、どのようなデータが必要だと考えますか？ 今回学んだポイントを、実務に具体的にどのように応用するかもじっくり考えてみてほしいと思います。頑張ってください。 理想と現実は？ また、「あるべき姿」と「現状」のギャップについては、①正しい状態に戻すための問題解決と、②ありたい姿に到達するための問題解決があると認識しました。たとえば、以下のようなケースが想定されます. ・売上販売目標の場合 　→ 100％達成に届かない状況と、120％達成を目指す状況がある ・製品シェアの内訳の場合 　→ シェア80％を目指す場合と、シェア100％を目指す場合がある ・KPI Activityの場合 　→ 会社の指標を順守する場合と、それを大きく上回る目標を設定する場合がある 比較で見極める？ さらに、分析にあたっては「分析とは比較なり」という考え方も大切です。具体的には、社内の数字の良い組織や競合他社と比較することで、現状とあるべき姿を明確にすることが重要です. また、あるべき姿と現状は、定性的な情報だけでなく、定量的な情報としても示すことが重要です。定性情報を定量化するために、数値によるスコア化（たとえば0、1、3など）を統一した条件で設定する手法も有効だと感じました。

学びの振り返りをどう活かす？ これまで学んだ内容を振り返ってみると、まだまだ身についていないことが多いと感じました。また、ライブ授業で他の受講者たちが積極的に発言している姿を見て、自分も講座修了後に学んだことを振り返って、しっかりと実践していこうという意識が強まりました。 問いを意識する重要性とは？ 人間は考えやすいことや考えたいことを考えてしまう癖があります。自分の考えをチェックするもう一人の自分を育てることが大切だと、Week1の講義で強く印象に残りました。しかし、まだ経験や思いつきで考えてしまうことが多いと感じています。また最近、部内でのある問題に対する認識がずれていることに気づきました。この経験から、問いの形で問題を特定し、問いを意識し続けること、そして問いを共有することの重要性を改めて感じました。 コミュニケーションをどう改善するか？ 長い間同じ会社や部署にいるため、相手も自分と同じ認識を持っているだろうと決めつけて話してしまうことが多いです。これからは省略せず、相手の立場に立って話すよう心掛けたいと思います。また、思いつきや自分の経験から判断してしまうことが多いため、結論を出す前に本当にその結論で良いのかを深堀りすることも意識していきます。 プロセス共有の大切さとは？ 部内で検討の機会が多いため、「イシューを問いの形で特定する」、「意識し続ける（途中でずれていないか確認する）」、「検討メンバーで共有する」というプロセスを実施したいです。業務分析をする際には、データをただの数字として見るのではなく、細かく分解して検討するように心掛けます。また、日々のメールやプレゼンはなんとなくで作らず、相手に読んでもらえるように、情報を探させない、明確に意図が伝わるよう意識して作成します。 継続的な学びの習慣をどう築く？ まずは、本講座で学んだことを自分の言葉でまとめ、定期的に確認する習慣をつけることから始めたいと思います。学びを自分のものにするためには反復トレーニングが必要で、一時的に業務スピードが落ちるかもしれませんが、あきらめずに実践していきたいと思います。

分析とは何を指す？ 分析とは「比較」のことを指します。現状を詳細に比較したり、物事を比較することで、解像度の高い理解や把握が得られます。 グラフや数値の算出方法を理解 今回の学習を通じて、具体的な分析アプローチとしてグラフや数値の算出方法について理解しました。データを算出する際には、代表的な数値（代表値）とデータの散らばり（分布）に分け、それぞれに具体的な手法が用いられます。代表値の例としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値がありますが、特に幾何平均を用いた売り上げ予測の立て方が印象に残りました。また、分布の例としては2SDルールが紹介され、大枠の範囲を考慮した上で平均値を予想する方法が理解できました。 仕事における分析意識の向上をどう図る？ ①分析のアプローチに対する仕事の意識 「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」という基本的な考え方を念頭に置き、これらに漏れがないように資料を作成したり、発言するといった意識を持ち続けます。 ②分析のアプローチに対する業務の行動 現状では単純平均を用いて比較することが多いですが、今後は分布やグラフを用いることで新たな気づきを得られるように努めます。 アプローチ方法をどう定着させる？ ⓪分析全体の把握およびアプローチ方法の定着化 学習した「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」について、自分の言葉でまとめました。まずは用語や算出方法を含めて暗記し、アプローチ方法を定着させます。 SNS戦略での分析の改善策は？ ①SNS戦略での分析の実施 現状では数値を取って把握することが主体で、十分な分析ができていません。今後は、定義に基づいた分析を実施し、比較が必要な場合には代表値や分布を用いて進めます。 データ分析の評価をどう行う？ ②データ分析に関する評価 業務上、データから戦略や仮説を立てることが多いため、データに対して視点を持ったりアプローチを探したりすることで、新たな気づきを見つけ、それを共有します。

加工と分解はどう？ データ分析において、「加工」と「分解」を行うことで解像度が上がり、課題や原因究明につながることが分かりました。さらに、一つの加工や分解方法ではなく、複数の切り口を持つことで別の視点から見ることができ、新たな気づきを得られる点も印象に残りました。「迷ったときはまず分解してみる」ことで、前に進めることができるというのは非常に大きな発見です。ただ考えるだけでなく、加工や分解といった方法を用いて視覚でも考えることを進めていきたいと思います。MECEという概念は理解していたつもりでしたが、「全体を定義する」という視点が欠けていたことで、実際にはMECEになっていなかったと気づかされました。week1で学んだ内容を振り返りつつ、week2で得た気づきを定着させていきたいと感じています。 プロセスをどう見直す？ 企画営業の立場として、入口から出口までのプロセスのどこに課題があるのかを分析し、打ち手を考えることが求められます。しかし、これまで分解の切り口が不足していたため、改めて入口から出口までの流れを見直し、どの部分で数字の変化があるのか、またその数字をどう分解できるのかを考え直したいと思います。自分自身、目の前の数字や事象に飛びつく癖があり、思考が浅いと感じるので、データの加工・分解を活用して視覚的にも情報を整理し、思考を広げていくことを意識していきます。また、グラフや表を用いることは、数字以外の業務でもバリューチェーンを理解するなどの方法として活用できると感じましたので、データに限らず、他の業務にも応用できるかを考えていきたいと思いました。 会議資料はどう作る？ 直近の会議に向けて、最新の数字を用いた資料作成を行いたいと思います。入口から出口までで何が行われ、どこに課題があるのかを表やグラフで検証し、結果を反映させていきます。企画営業として、数字を日々扱い、その改善策やさらに数字を伸ばす施策の検討も業務の一部であるため、今回の学びを次回の会議から早速活かせるよう準備を進めていきたいと思います。

数式への意識はどう？ やっと、数式や数字の取り扱いが登場して安心しました。データ加工は、数字、図、数式を扱うものであり、普段はなんとなく利用していたものの、特に数式については意識して使っていなかったので、この機会にしっかりと意識できるようになりました。 代表値の使い分けは？ 代表値については、平均値、中央値、そして最頻値の３種類があり、高校で学んだ記憶があります。状況や特徴に合わせて適切に使い分けることが必要だと感じました。 散らばりをどう捉える？ また、散らばりに関しては、分散、偏差、標準偏差という概念があります。これらのイメージがつかめると、グラフ作成時の種類の選択や切り口の検討に役立つと考えています。正規分布や、偏差を標準偏差に変換する方法を理解できれば、さらに活用の幅が広がると感じました。 応用範囲はどう広がる？ これらの手法やツールは、あらゆる業務や自分自身の行動パターンにも応用できると考えています。新しい仕事で具体的に何をどこまで行うかはまだ決まっていませんが、逆にどのような状況にも対応できるはずです。以前の仕事では、過去のデータや何かとの比較で数%の違いを強調していたことがありましたが、散らばりが大きい場合、その違いが意味を成さないこともあるため、今後は数字を見る際にその点を意識していきたいと思います。 習熟のための練習は？ まずは練習として、代表値をいろいろと算出しながら使い方に習熟していきたいです。数式は単に暗記するのではなく、意味や算出方法を理解し、それを活かすことで活用の幅を広げることを目標としています。以前、統計学の教科書を購入して半分ほど学び直した経験があるため、改めて復習しながら残りの部分も学習していきたいです。 散らばりから何を探る？ また、散らばりの大小からどのような検証ができるのか、またどんな示唆が得られるのかをさらに深めたいと思います。最後に、統計検定にも挑戦する予定です。

適切なグラフの選び方とは？ 相手に伝えたいことをスライドで表現する際に重要な点は以下の通りです。 まず、グラフの種類を理解し、伝えたい内容に応じて適切なグラフを選ぶことが大切です。スライドは極力シンプルにし、必要な部分にのみ装飾や色を付け加えるよう心掛けましょう。また、伝えたいメッセージの順番に合わせて図表を配置し、読み手の視線が自然に左から右、そして上から下に動くように工夫します。さらに、読みたくなる文章になるよう、アイキャッチを加えたり体裁を整えたりして、視覚的に引き込みやすくすることも重要です。 準備段階で意識すべきことは？ 「スライドを作る前段の労力」という言葉が特に印象に残りました。相手に伝えるためには、データの収集から見せ方、文章の工夫まで多くの努力が必要ということを改めて理解しました。これまで学んできたデータの分解や文章作成の注意点を見直し、実践に活かしていきたいと考えます。 例えば、オリエンテーションのスライドでは、読み手の視線の動きを意識し、文章の硬軟に気をつけて作成することが求められます。メール作成においても、どうすれば学生がすぐに読んでくれるかを考え、アイキャッチを置くことや体裁を整えることが重要です。これによりパッと目に入ってきやすいメールが作成できます。 見直しの重要性をどう考える？ スライドを作成する前には、まずそのスライドで何を伝えたいのか、その目的を明確にすることが不可欠です。その目的に沿って、必要な情報を考え、収集します。スライドを完成させた後、装飾が過剰ではないか、重要なポイントが一目で分かるか自分で見直すことが必要です。また、メールなどの文章を作成した後には、自分でも新鮮な目で見直し、伝えたい情報がスムーズに入ってくるか確認するよう心掛けます。 このように、伝え方を工夫することで、相手に確実にメッセージを伝えられるよう努めたいと思います。

グラフとメッセージは合致？ グラフと見せ方の工夫として、メッセージとの整合性が重要であることが印象に残りました。これまで、既に作成されたグラフをそのまま資料に使用していましたが、本当にメッセージと一致していたかはあまり考えたことがありませんでした。今後は、メッセージと図、グラフの相関性を考慮し、適切なものを選択していきたいと思っています。 フォントの印象はどう？ 見せ方の工夫では、フォントや色によって与える印象という点も考えさせられました。これまでは、多くの装飾や色を使っていたため、読み手を意識しつつ、最小限でわかりやすく示すことを心がけたいです。 アイキャッチは効果的？ また、読んでもらうための工夫として、アイキャッチや文章の硬軟、体裁が挙げられていました。その中でも、アイキャッチに関しては、人によって受け取られ方が異なるため、一般的にどんな内容ならイメージしやすいかに悩みました。 学んだ知識を活かす？ 今回学んだ内容は、以下の自分の業務に活かせると考えました。物性比較やネガティブキャンペーンなどの比較データには、最適なグラフや表を適用し、分かりやすくまとめる方法が使えると思いました。また、社内外の報告用資料やメール、議事録においては、読んでもらう工夫としてアイキャッチを置くことや、体裁を整えて読みやすくすることに役立てたいです。読み手を意識し、内容作成を心がけていきます。 報告書の工夫は？ メールや報告書を書く際は、単に文章を書くのではなく、タイトルの工夫や体裁を整えることで、読み手が理解しやすくなるように構成します。パワーポイント資料作成においては、キーメッセージと内容が一致しているか、第三者に確認してもらいます。過剰な強調を避けるためにも、資料作成後に内容を見直します。グラフ作成においても、示したいメッセージとグラフが一致しているかを意識したいと思います。

データで信頼築ける？ データが少ない状況では、医者の診断も検討はずれになりがちです。そのため、血液検査や各種データの収集、統計や原則に基づいた仮説の設定、そして一定期間の経過観察と検証を重ねることが求められます。こうした一連のプロセスは、日常生活の延長線上にある行為とも言え、直感に頼るのではなく、データを根拠とした理論的な意思決定に楽しさとやりがいを感じています。 どう伝えるのが良い？ 日本の人口のごく一部がクリスチャンであり、その中でも特定の宗教団体に所属する会員はさらに限られています。残りの多くの人々に対して、回復された福音をどのように伝えるかという大きな課題に取り組んでいます。SNSやインターネット、テレビ、新聞、雑誌、口コミ、広告トラック、アドバルーンなど、さまざまなメディアを駆使し、目標達成の手法を模索中です。 伝わりにくいのは？ もし、ひとりの会員が教会のことを知らない多数の人々に対して、漏れなく情報を伝えられたなら、その印象は全体に広がるでしょう。しかし、伝達だけではなく、クリック率やコンバージョン率といった指標を通じて、実際に人々の生活に喜びをもたらす変化を実現するまでには、段階的にその数が絞られていくのも事実です。それでも、たとえひとりのためであっても、自分のデータ分析が役に立つのなら、人生を賭ける覚悟で取り組むべきだと感じています。この講座と出会い、周囲から良い影響を受けられていることに感謝しています。 成果の極意は何？ 毎週、成果を最大化するためのアイデアを考える時間を意識的に持ちたいと思います。インスピレーションが降りることを期待しながら、今週はABテストを実施してみようと考えています。データと真摯に向き合いながら、突破口を見つけ、進むべき道を探し続けたいです。

問題解決の新しいアプローチとは？ 「What」「Where」「Why」「How」のステップについて、私はこれまで問題解決を漠然とした情報から考えていました。しかし、本講座でこの方法を学んだことで、漏れなく深く考えることができると感じ、印象に残りました。 問題解決には「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチが効果的です。私にはこの考え方があまり馴染みがなかったのですが、このように捉えると急に思考がスッと整理され、考えやすくなりました。これは非常に印象的でした。 新たに学んだ「MECE」の重要性 今週の学習では、新しいことが多く、一つとして「MECE」という言葉を初めて知りました。データの切り分け方の基本として非常に重要であり、生きたデータを整備する上で欠かせないと理解しました。実務での適用はまだこれからですが、曖昧さを排除するために「その他」を効果的に使うコツを学び、使える時が来たら活用していきたいと思います。 ギャップ分析をM&Aにどう活かす？ 「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチを、私の仕事である事業承継型M&Aコンサルティングにどう生かせるか検討しています。例えば、買い手候補の選定においてシナジー効果を考慮しながら、売り手会社が目指す「ありたい姿」とのギャップを埋めるような選定を進めることが可能だと感じています。 データ分析での工夫はある？ ロジックツリーやMECEについては、私の現職ではデータ分析で具体的に使用する場面が少ないと感じました。ただし、M&A後の支援においては、各事業ごとのデータを分析する際、上司から指示を受けてロジックツリーを活用した経験があります。今後も内部プロジェクトや会議で役立てたいと考えています。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。