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データ ✕ 残り

に関する学び

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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。

データ分析の意味は？ データ分析とは、目の前にある数値だけを見るのではなく、比較を通して全体像を把握する作業です。見えていない情報にも仮説を立て、その仮説を検証していくことが重要だと感じました。また、分析対象の情報が本当に分析に適しているか、すなわち同じ条件で比較ができるかどうかを考える必要があると再認識しました。 従業員調査の見方は？ 従業員サーベイの結果を集計・分析する際には、勤続年数や部署ごとの違いなど、比較するための項目を設定し、その項目ごとの数値の違いを検証する手法が有効だと思いました。過去と現在のデータをグラフで比較すると、経営陣にも伝わりやすい形で分析結果を示すことができると確信しています。今後の学びを通じ、より良い分析手法を身につけたいと考えています。 評価の背景を読む？ また、評価の集計においても、単に数値を合算するだけでなく、個々の数値を詳細に分析することで、評価の変動に対する背景（仕事の内容や健康状態など）を把握し、人事としての原因究明に役立てられると思いました。 導入検討時の比較は？ さらに、物品やシステムの導入検討時も、購入したい対象の販売元のデータだけに依存せず、導入の目的や他の製品との比較を行うことが重要だと感じました。例えば、現状のシステムから変更する際、どの点で改善が期待できるのかを明確にすることが求められます。 条件判断の極意は？ 最後に、同じ条件での比較という考え方についてはなんとなく理解できましたが、本当に同じ条件なのかをどう判断するかという具体的なコツについては、まだ疑問が残ります。データ分析初心者として、わからない点が多い中で、皆さんと一緒に学びながらより深い気づきを得られればと思っています。

なぜデータを分ける？ まずは、分析はデータを分けて整理するところから始まると感じました。各要素や性質の細部まで明確に把握してから整理することが、効果的な分析につながると実感しています。また、比較対象や基準を設け、データを比べることで意思決定を支援する効果にも大きな意義があると印象に残りました。 どこを重点分析？ 動画学習では、帰還した戦闘機の被ダメージ部分とそうでない部分、さらにその他の箇所について、どの部分の分析が有用なのかという問いかけがありました。帰還しなかった戦闘機では、被ダメージの少ない部分に致命的な損傷がある可能性を想定し、その箇所を中心に分析すべきだという仮説思考を学び、これまでになかった視点を得ることができました。 データで判断する？ また、データの収集や分析の目的は、それを基にした適切な意思決定にあると感じます。意思決定を円滑に進められるよう、データ分析のスキルを磨いていく必要性を強く意識するようになりました。 売上の謎は何？ 売上分析においては、課題の真因を明確にするために、売上に直結する各種データをどのように収集するかが重要です。過去の実績や予算、さらに他社の数値との比較によりギャップを把握し、原因を推察して仮説を立てるプロセスは、正確な分析に寄与するというイメージが湧きました。 本質はどう捉える？ 最後に、データ収集の際は、必要な要素の抽出を慎重に行うことが求められます。MECEの思考法を活用し、要素の抜け漏れを防ぐとともに、各項目に適した分析手法を検討することが大切です。データそのものの生成に注力するのではなく、本質が何かを見極め、意思決定を促す資料として仕上げることが、最も重要であると感じました。

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。

共感はどう活かす？ デザイン思考の5ステップを学ぶことで、全体の流れが体系的に理解できました。特に「共感」と「問題定義」の重要性が印象に残り、表面的な言葉だけでなく相手の背景や感情をくみ取って本質的な課題に迫るアプローチを再認識することができました。日々の業務において、現場の方の話を丁寧に聞く大切さを改めて実感する良い機会となりました。また、プロトタイプやテストを通じて改善を図る考え方も、提案活動に活かせると感じています。 現場の実感は何？ 私の業務では、社内の各部門で発生する業務課題や非効率な業務フローのヒアリングを行い、データやデジタルの力を活用して改善提案をしています。今回の学びで得た「共感」「問題定義」「発想」「試作」「検証」の流れは、実際の現場支援プロセスに即していると感じました。特に、現場の方が本当に困っている点を深掘りする「共感」と、課題を的確に把握し整理する「問題定義」のステップは、今後のヒアリングや提案活動において意識していきたいポイントです。自分の仕事をより意味のあるものへと昇華させるヒントを得ることができました。 未来の改善はどう？ 今後のヒアリング業務では、相手の状況や感情に寄り添い「共感」をしっかりと行い、話の中に潜むニーズや課題の背景を深く理解することを意識します。そして、「問題定義」の段階で課題を整理し、関係者と共通認識を持つことに注力します。必要に応じて、可視化やプロトタイプのアイディア出しも行い、改善の方向性を早期に示す工夫を取り入れます。小さな実践でも「試してみる」「やってみる」姿勢を大切にし、相手と共に課題を乗り越えていくパートナーとして活動していくことが今後の目標です。

なぜ視点がずれる？ イシューを特定する重要性と、それがずれるケースが非常に学びになりました。チームで議論をするとき、メンバーとの視点がずれていると感じることがあります。その原因として、イシューをしっかり特定せず進めるケースや、イシューが問いの形になっていないケースがあることを学びました。また、特定はできていても、思考の力や意識によって途中でずれてしまう場合も多いため、立ち返ることができる進め方が必要だと考えています。 本質の判断は？ イシュー特定の際には、多くの分解ができたとしても、現状を踏まえ何をイシューとすべきかを特定する必要があります。今回の演習は、これまでの学びを繋げて実践的に学習できる機会となりました。 どう提案する？ 解決策の検討や提案については、他部署から提示された課題に対して、人事領域でできる解決策を提案・実行することが求められます。日々のイシュー特定では、受け取った問題をそのまま進めずに、自分でさらに問いを立て、イシューがきちんと特定できているか確認したいと考えています。 採用の疑問は？ 採用業務については、現状の問題を踏まえ来期の運用を考えている最中で、複数人で取り組んでいるものの、イシューの特定が正確かどうか疑問が残ります。そのため、データを分解し構造化して考えていきたいと思います。 具体策はどう考える？ 具体的な取り組みとしては、MTGの際に議事録の頭や自分のメモに、特定したイシューを記載して常に押さえ続けるようにすること。また、課題を考える際には必ず構造化して書き出し、具体的に考える力を強化するために、具体と抽象を行き来するトレーニングを進めたいと思います。

比較分析のポイントは？ 今回の講義では、業務改善や標準化に取り組む上で、比較分析の重要性を再認識しました。まず、比較の軸として「インパクト」「ギャップ」「トレンド」「ばらつき」「パターン」という5つの視点を意識することが基本であると学びました。また、問題・目的・問いを整理し、仮説を立てた上でデータを収集・加工し、検証していくプロセスの大切さにも気づかされました。仮説を立てる際には、MECEを意識して常識にとらわれず新しい情報も取り入れつつ、まずはざっくりとした仮説を作成する。その後、必要な検証の程度を見極めながら、情報収集と分析を行い、仮説を肉付けまたは再構築していくという流れが印象に残りました。これらの仮説思考のクセを身につけることが、今後の業務改善に大いに役立つと感じています。 業務の課題は何？ また、実際に自分の業務改善に取り組む中で、長年携わってきた業務では「問題」として捉えられていない部分があるのではないかと考えています。そのため、まずは業務にかかる時間や売上といった指標を用い、仮説を立てて検証するアプローチを試みることにしました。具体的には、商談、見積、受注率、輸送費などの中から一つの業務を選び、その業務に要する時間を分析することで、担当者や取引先による差異が見られるかどうかを検証していきます。 数字の読み方は？ さらに、仮説思考や全体的な思考力を養うため、以前紹介していただいた『定量分析の教科書』を購入し、数字の読み方や使い方について継続して学んでいく予定です。これからも今回学んだ手法を業務改善に活かし、実践を通して思考の習慣化を図っていきたいと考えています。

分かりやすさの秘訣は？ 説明やプレゼンテーションで最も大切な点は、相手がどれだけ理解しやすいか、そして心に残るかどうかだと改めて実感しました。まずは、目的と対象に合わせて伝えたいメッセージを明確にすることが基本であると感じます。 視覚工夫は効果的？ その上で、メッセージの理解を助けるために、言葉遣いやフォント、色、アイコン、図表、グラフ、配置といった視覚的要素に工夫を凝らすことの重要性も学びました。これらの工夫は、伝えたい内容をより効果的に伝えるための手段となります。 分かりやすい事例は？ 具体例として、上司への企画書では、従来口頭で伝えていたアイデアを文章と図表で分かりやすく表現することが求められます。また、学校説明会では、参加者に特に伝えたいポイントを際立たせるために、シンプルなスライド構成が効果的です。さらに、授業での説明スライドでは、生徒の印象に残りやすいよう視覚資料を活用し、内容の理解と定着を図っています。 事例分析はどうすべき？ また、街のポスターや動画のサムネイル、他の人のプレゼンスライドなど、良いと感じた事例を分析し、自分なりの改善策として取り入れていく姿勢も大変参考になりました。ナノ単科のデータアナリティクスの授業で学んだ内容を活かし、目的に応じた図表やグラフを作成する能力も向上させることができました。 効率的資料作成は？ 最後に、PowerPointのショートカットを積極的に利用することで、効率よく資料作成が進められる点も印象深かったです。このような取り組みを通じて、より効果的な資料作成とプレゼンテーション技法を身につけることができたと感じます。

問いの大切さは？ 「問いから始める」という考え方が非常に印象に残りました。問いが何なのかを常に意識し、具体的な問いにまで落とし込むことが重要だと感じました。また、「問いを残す」ということは、問いを持ち続けることや自分が何を考えているのかを絶えず問いかけることであり、それにより、立てた問いが正しいのか、その問いに答えることで目標が達成できるのかを確認し続けたいと思います。さらに、問いを立てた後は「問いを共有する」ことが不可欠です。組織全体で方向性を共有しなければ、自分が解決しようとしている問題に取り組むことは困難になるため、問いの共有を常に心がけたいです。 工場問題の原因は？ 現在、私たちの会社は世界各国に5つの工場を持っており、お客様が希望するタイミングでの供給が困難になるケースが頻繁に発生しています。この問題の原因を詳しく分析する必要があります。考えられる切り口としては、工場のオペレーションに課題があるのか、あるいはシステムの受発注の仕組みに問題があるのかなどが考えられます。この分析を通じて、現状の問題点を明確にし、対策を検討していきたいと思います。 目標達成の方法は？ そのために目指すべきゴールと具体的方法、そしてその手段を実行することによって得られる価値についてしっかりと考えたいと考えています。検討した結果に基づいて資料を作成し、仮説を証明するための理由については、視覚的に分かりやすく示すように工夫したいです。この目的を達成するために必要なデータは何か、どのように分析すべきかを考慮しながら、自分の考えや実施したい施策について毎週の部内会議でチームメンバーと共有していきます。

失敗から見える可能性は？ 今回の講義で学んだ「分解する」という考え方は、シンプルな言葉の裏に深い意味があると実感しました。最初は「分解を正しく行えず失敗した場合、どうすればよいのか」と不安に感じながら進めていました。しかし、講師の「失敗することで別の切り口に気づくことができる」という言葉とそのタイミングが非常に印象に残りました。自分一人で考えるとすでに複数の分解の切り口が浮かびましたが、解説を聞くことで新たな視点にも気づくことができ、複数人で検討することでさらに分解が進み、より正確な判断ができると感じました。 エンジニアの現場はどう？ 私は普段、エンジニアとしてデータを集める仕組みの構築に携わっています。業務上、「ログを取得してほしい」「アンケート結果を分析してほしい」「各種ツールと連携してほしい」「アクティビティを取得してほしい」といった依頼が多く寄せられます。当初は、システム自体の機能や操作性を向上させたいと思いつつも、正直なところ手間だなと感じていました。しかし、今回の講義を通じて、なぜ多方面からデータを集める必要があるのか理解が深まりました。多種多様なデータを集計できることは、顧客にとって大きな強みとなり、導入の決め手や売上の向上につながる可能性があると考えています。営業からの声を基に、どのような機能が求められているのかをしっかりと分解し、今後の開発計画に繋げていきたいと思います。 必要なデータは何？ 皆さんは普段、どのようなデータや数値をもとに業務をされていますか。また、ご自身の仕事や生活で、分解を行って正しい切り口を見出すためにどのようなデータが必要だと感じますか.

会計データの意味は何？ 会計データが単なる数字や割合ではなく、企業が顧客に提供する価値と密接に結びついた「意味ある情報」として捉えられる点が印象に残りました。企業の提供価値やビジネスモデルに即してP/L・B/Sを分析することで、従来は抽象的だった数字に具体的な背景が読み取れるようになったと感じています。また、異なる業界の事例を比較検討することで、業界特性やビジネスモデルがより明確に理解できるという新たな視点も得られました。 比較で何を発見する？ 受講直後は、競合企業との比較に重点を置いていましたが、異業種との対比により新たな発見があることに気付かされました。もともと自社は通信制の教育事業を中心に展開しているため、同業他社との比較が主でしたが、コンテンツ配信の観点から他業界の会計データを参照することで、売上原価の削減など別の改善策を検討する余地が見えてきました。今後は「提供価値を意識した会計データの読み解き」と「比較・対比を通じた気付き」を大切にしていきたいと考えています。 異業種の決算書は何を示す？ また、新規事業立案にあたっては、競合のみならず異業種の決算書も調査し、従来の儲け方以外の可能性や資金の使い方、調達方法について幅広い視点で検討していきます。具体的には、5月末までに決算書が提出される企業の事例を調べ、6月中に自社との比較分析を行う予定です。決算書全体を細部まで追いかけるのではなく、主要な利益項目など大きな数字に注目し、グラフなどを活用して全体の傾向を把握した上で詳細な分析に進むことを意識していきます。

分析の目的は？ 今週の学習では、分析の本質が「比較」にあることがとても印象に残りました。分析を始める際は、まず「何を明らかにしたいのか」という目的を明確に定め、その目的に沿って「何と何を比較するのか」を考える必要があると学びました。以前は、目に見える数値や要素をそのまま眺めるだけで分析を行ってしまい、十分な示唆が得られていなかったと気づきました。目的に立ち返り、目の前にない要素も含めた比較を行うことで、初めて意味のある洞察が得られるのだと理解しました。 改善点はどこ？ 今回の学びは、GA4を活用した社内サイトの分析や、ページ改善、制作判断などの現場で役立つと考えています。具体的には、同じ目的を持つページ同士を比較しながら、閲覧数、流入元、離脱状況などのデータをもとに、どの部分に改善の余地があるのかを判断する手法が特に有用だと思いました。 目的整理はどう？ 今後は、GA4の数値を目にする際に、まず「今回の分析の目的は何か」を整理し、その目的を明らかにするために「何と何を比較すべきか」を先に決めてからデータに目を通すよう意識したいと思います。また、現場からの制作依頼に対しても、既存のページとの比較を行い、対応の優先順位や妥当性をデータをもとに説明できるよう努めたいと考えています。 目的不明な時は？ 一方で、実務の中では目的がはっきりしない状態で分析や施策検討を求められることも多いと感じています。そのような場合、皆さんはどのようにして目的を整理し、分析の着地点を見出しているのか、ぜひお伺いしたいです。