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データ ✕ 残り

に関する学び

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フレームワークをどう活用する？ what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は？ 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する？ 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは？ 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

プロセス分解で何が見えた？ プロセス分解を通じて問題の原因を明らかにすることが非常に印象に残りました。実際には、ある程度理解しているつもりになってしまうことが多いため、この方法にはハッとさせられました。プロセスを分解し、フェーズ毎の定量データを比較することで、ボトルネックが見えることがわかりました。特に採用プロセスとの親和性が高いと感じました。 A/Bテストの限界を考える A/Bテストについて、一要素ずつ検証を行う方法が紹介されましたが、実際には一要素だけで結果が大きく変わることは少ないのではないかと疑問に感じました。 採用データの深掘りが重要 採用プロセスや学生の動向を分解し、どの段階で歩留まりが多いのか定量データを用いて検証していきたいと感じました。また、顧客の採用ホームページを作成した際、その後どのくらいの人がサイトを訪れ、クリックされているのか、実際に応募につながった人数（コンバージョン率）についても調査していきたいと思いました。 来年の採用戦略とは？ さらに、顧客企業の採用プロセスを分解し、プロセス毎の参加数、辞退数、新規流入数などのデータを検証することが必要だと感じました。ボトルネックの原因を考えた上で仮説を立て、学生の志向性や市場全体の動きと比較することが重要です。その上で、来年の採用に向けてどのような行動を起こす必要があるかを考え、すぐに軌道修正ができる場合は速やかに行動に移したいと思います。

どうして捨てるの？ 「捨てることが顧客の満足度アップにつながる」というフレーズが特に印象に残りました。普段、顧客のために多くの選択肢を用意するのが良いと考えがちですが、実際には選択肢を減らすことが求められる場面も多々あります。すべてに対応するのではなく、あえて選択肢を絞り、それを徹底的に磨き上げることで、最終的に顧客にとって魅力的な企業になれると学びました。 判断をどう明確に？ 「捨てる判断の明確化」は、結果的に正しい答えを導くだけでなく、周囲を納得させるためにも必要です。これまで「なんとなく良さそう」という感覚で判断していたことに気づかされました。今後は、定性的ではなく定量的に説明できるように意識していきたいと思います。 紙を捨てる理由は？ 現在進めているペーパーレス化は、まさに「紙を捨てる」ことであり、この考え方を直接活用できると感じています。その際、なぜ捨てるべきなのか、捨てた後の未来に何が待っているのか、顧客の利便性がどう向上するのかを意識し、経営陣の合意や周囲の説得を進めていきたいです。 成果をどう示す？ これらを踏まえて、以下の点を意識しながら施策を検討・実行していくつもりです。 1. 方向性を明確にし、何を実現したいのかを具体化する。 2. 紙を捨てることで得られる成果は何かを考え、それがブレークスルーになる案であるかを検討する（対顧客、営業、本社）。 3. 定量的なデータで示すことを心掛ける。

自分で動かす意義は？ 自分で手を動かしてみることで、理解の解像度が上がるのを実感しました。特に、データをグラフ化して視覚的に捉えるという発想は新鮮で、印象に残りました。 実践で何が見えてる？ 自ら手を動かして学ぶことで、学習の理解が深まりました。また、グラフ化の方法についても新しい発見がありました。こうした具体的な例を取り入れることで、理解をさらに進められると思います。 継続の理由は？ 今後も、手を動かしながら実践し、新しい手法を積極的に取り入れていくつもりです。継続することが重要だと感じています。 売上分析はどう見る？ 売上の過去３年分の推移を、担当別、単科別、クライアント別、職種別に分析すれば、自社の戦略を見出せそうです。特に業績が振るわないコンサルタントについては、売上を既存客と新規クライアントに分けて要因分析し、営業戦略に活用できると思います。また、決定プロセスを徹底的に分析し、CSF（Critical Success Factors）を担当別に分析することもイメージできました。全社売上におけるお客様の属性の変化も分析する価値がありそうです。 実行計画はどうなる？ これらの分析を早速実行してみたいと思います。まずどのデータを使うか探し出して加工し、毎週1時間程度の時間を確保して、自分の事業の特徴を深く理解していく予定です。そして、理解した内容を営業戦略にも活かしていきたいと考えています。

分析の目的は？ 分析について学んだ点としては、まず分析の目的を明確にすることの大切さを実感しました。分析は単なる数字の羅列ではなく、比較を通して意味を見出し、意思決定に役立つ結論を導き出すことが求められます。また、手元にないデータからも推測を行うことで、新たな洞察が得られる場合があること（例として、戦闘機の事例）が印象に残りました。 仕事にどう生かす？ この学びを仕事に活かすため、分析に取り組む前には「なぜ分析を行うのか（Why）」、「その目的を達成するために何を分析すべきか（What）」、「どのように比較検討するのか（How）」を明確に文書化することが必要だと考えます。例えば、進行中の消費者アンケート調査では、調査の目的、分析対象、比較対象と方法を整理することが求められます。また、広告効果測定においては、分析対象が広告以外の条件とどのように整合性をもって比較できるか検討することも重要です。 報告はどう伝える？ 報告時には、まずデータそのものの事実を示し、次にそこから読み取れる解釈を伝え、最終的に結論としてまとめるという流れが効果的です。一方で、営業提案用の資料作成の場面では、自社に有利な解釈ができるようデータの切り取り方に工夫が求められる状況もあります。私は分析担当として、あくまで客観的でフラットな視点からデータを伝えることを心がけているため、その点について皆さまのご意見を頂ければと思います。

原因の深掘りは？ トヨタ式「5 Why」を活用し、表面的な原因だけにとどまらず根本原因へと掘り下げる手法が、知識としてだけでなく実践の糸口となった点が印象に残りました。 複数策はどう？ また、解決策の検討では、一案に固執せず複数の選択肢を洗い出し、データや定性情報をもとに実現可能性・効果・コストを比較するプロセスがとても参考になりました。さらに、A/Bテストを活用することで条件を統一しながら柔軟に施策を検証していく方法も有効だと感じました。 本質を見抜く？ 総合演習を通じて、データを多角的な視点―性別や年齢、曜日、クラスレベルなど―で分解し分析することで、課題の本質を見出す大切さを学びました。アンケート結果と生徒のコメントから、具体的な不満点が明らかになり、問題解決の手がかりをつかむことができました。 なぜを追求する？ また、複数の仮説を立て「なぜ？」を繰り返し問うことで、定量データと現場感覚を両立させたアプローチの重要性を実感しました。目的を明確にし、何を改善するのかを起点に指標や手法を選ぶ姿勢は、実際の改善策を実行する上での大きな指針となりました。 具体策は何？ 特に、社員の離職率改善を例に、採用からオンボーディング、定着施策までの各段階における仮説立案と検証の流れを学ぶことで、短期・中期・長期のステップで具体的なアクションプランを策定する手法が実践的であると感じました。

代表値の選び方は？ データの分布を把握する際、代表値の選び方は非常に重要です。平均値は外れ値の影響を受けやすいのに対し、中央値はその影響が少なく、より正確な中心傾向を示すことがわかりました。また、平均値には単純平均、加重平均、幾何平均の３種類があるという点も新たな発見でした。特に成長率の変化を評価する場合に利用される幾何平均という概念は、初めて聞いた言葉で印象に残りました。 散らばりはどう測る？ 一方、データの散らばりを確認する方法として、数値で表す場合は標準偏差がよく用いられ、また、ヒストグラムなどの可視化手法が直感的な理解に役立つことが理解できました。 分析の視点は何？ これまでのデータ分析では、単純平均と加重平均に頼る傾向がありましたが、今後は中央値やヒストグラムといった手法も積極的に活用し、データの特徴を多角的に捉えていく必要があると感じています。さらに、これまで分析の選択肢に含めてこなかった幾何平均にも意識的に取り組み、より正確な分析を目指したいと思います。 BIツールの使い方は？ また、BIツールを活用して経営ダッシュボードを構築する際には、代表値と散らばりの両面からデータをビジュアルに表示できるよう工夫していく予定です。 幾何平均はいつ有効？ 今後は、幾何平均がどのような場面で最も有効に働くのか、具体的な利用シーンについても更に知識を深めたいと考えています。

データと仮説でどう考える？ これまでの総復習を通して、まずデータを用いて問題の所在を読み解き、原因を仮説思考で考察し、その上で対策を検討するフレームワークを再確認できました。どんな状況においても、ロジカルに物事をとらえ、データを基に仮説を立てることで問題解決の道筋を描く大切さを強く実感しました。 なぜ一貫性が感じられる？ また、ストーリー全体に一貫性があり、学びの流れが頭にしっかりと残りました。経営者になった気分で対策を検討できたことも、非常に印象に残っています。 マーケ実践はどう進む？ マーケティングの分野では、日頃の活動にデータドリブンな視点を取り入れることで、施策の有効性の比較、優先順位の設定、費用対効果や効果の見通しなど、具体的な対策を実行に移す自信が持てました。施策の判断軸となる評価項目や様式を統一することで、正しい比較ができる点も大変有用だと感じました。 病院DXで何を改善？ 一方で、病院のDX推進においては、導入率のトラッキングや向上施策、トレーニングの立案など、データに基づいた仮説と検証を繰り返す取り組みが今後の課題となると同時に、実践的な対策として役立つと考えています。目的を明確にし、過不足なくデータを収集、複数のメンバーと多角的な視点で仮説をたて検証することで、事前に設定した評価項目を使いながら、効果を正確に測る仕組みを構築する重要性を再認識しました。

意見対立の要因は？ 方針を定め、戦略を決める際に、各事業の意見や目的が異なるため、立場上の意見対立が生じることはよくあると感じました。実務に追われるあまり視野が狭くなることについても、自分自身にも覚えがあり、特に印象に残りました。適切な戦略を立てるには、定量的なデータと根拠をもとに各方面の意見を参考にすることが重要だと思います。また、思考だけで整理しようとすると混乱や抜け漏れが起きることが多いため、フレームワークを活用して論理的に組み立てることが必要です。 戦略の実態は？ 現在、自分は戦略を考える立場にはいませんが、「自分の部署で取り組んでいる業務が会社にどのような影響を与えるのか」を常に意識しながら業務を進めていきたいと思います。上層部からの戦略をただ受け入れるのではなく、その戦略がどのような意見や現状をもとに立案されたのかを自分なりに分析し、「自分ならどうするか」を考えながら取り組んでいきたいです。 フレームの壁を感じる？ フレームワークを実際に使用したことがないため、概要は理解できても実務に生かせるか不安を感じています。そこで実務でのフレームワークの使用頻度を増やし、視野を広げる試みをしたいです。施策を立案する機会が多いため、KGIやKPI達成のために「なぜそれをやるべきなのか」をフレームワークで整理し、納得してもらえる提案ができるようになりたいと考えています。

分析手法をどう感じる？ 受講を通して、問題解決プロセスに沿いながら分析を進める手法が非常に印象的でした。目的や仮説の根拠となるデータの見せ方が多様で、読み手や主張によって使い分ける工夫が大切であると実感しました。また、比較を行う際に明確な軸を定めることで、より論理的な分析が可能になる点も学びました。 成果をどう評価する？ 受講生の皆さんのアウトプットの質の高さも印象に残りました。各自が多角的に課題を分析し、仕事にどう反映させるかを常に意識している姿が刺激的でした。グラフの作成方法やデータ加工、プレゼンテーション資料の作成など、実際に手を動かしながら進める重要性を改めて認識することができました。学んだ内容を自分なりにアウトプットすることで、知識が確かなスキルへと結びつくと感じました。 業務改善のカギは？ また、既存業務にデータ分析の機会が少ない中、自ら課題を見つけ改善していくためのプロセスを学んだことも大きな収穫です。まず、チーム内で起こり得る問題やその可能性を探り、起こっている原因を特定するために必要なデータを洗い出します。続いて、データの収集・加工を行い、仮定が正しいか、また改善のインパクトがあるかを確認しながら分析を繰り返す。このプロセスを上司やメンバーとレビューすることで、納得感のある提案へと昇華させる流れは、今後の業務改善に大いに役立つと感じています。

効果的な伝え方とは？ 学びになったと感じたことは、相手に伝えたいことを意識して、それに合わせたグラフや文章、イメージを使用することです。 具体的には、比較を行う際には棒グラフを、継続したものを示す場合には折れ線グラフを使用します。また、文章を印象に残りやすくするために、斜体や下線、色をつけたり、フォントを変えたりといった工夫を行います。さらに、捉え方や考え方に合わせたアイコンを表示して、イメージを掴みやすくすることも有効です。 読者を引きつけるには？ 文章を書く際には、読んでもらうことを意識します。アイキャッチや興味を引く冒頭を用意し、全体のバランスや体裁を整えることが重要です。また、相手に合わせて文章の硬軟を調整します。これらのテクニックは、業務の様々な場面で役立ちます。指示を受けた業務の報告、顧客への提案、取引関係先への説明、社内への告知などで、相手に合わせて表示や文章を調整することで、伝えたいことを効果的に伝えることができます。 相手のニーズに応える表現 最後に、相手の価値感や状況に合った内容、表現を心がけます。何を達成したいのか、どんなことを望んでいるのか、相手がどの程度の知識を持っているのかを考慮し、関係性に合わせた表現をすることが大切です。これらを意識して、伝えたいことをしっかりと伝えていきたいと思います。

分析の基本を確認？ この講座では、分析とは単にデータをそのまま受け入れるのではなく、要素を分類し比較する作業であることを学びました。現状を鵜呑みにするのではなく、多角的に考え、目的や仮説を明確に持って取り組む重要性が印象に残りました。 分類と比較の仕方は？ 具体的には、まず分析の基本として、データを分類することが必要だと再認識しました。そして、その分類された情報を比較することで、より深い理解が得られると感じました。さらに、明確な目的や仮説を持つことで、分析の取り組み方が一層意識的になり、有益な示唆が得られる可能性が高まると実感しました。 実務での分析戦略は？ また、現職の業務においては、クライアント向けのマーケティング戦略を立案する際、膨大なデータの中から適切な視点を見出し、効果的な分析を行うことが求められます。目的や仮説を明確に持ちながら、意識的な比較検証を進めていくことで、売上に貢献できるような分析手法を確立していきたいと考えています。 着眼点を模索中？ さらに、与えられたデータのどの部分に着目すべきか、どの分析手法を適用すべきかについては、まだ模索している部分もあります。今後は、理論を学びながら実務に直結する知識やスキルを身につけ、より具体的な分析ができるよう努力していきたいと思います。