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自分 ✕ データ

に関する学び

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自己紹介で何を感じた？ 「自己紹介」のエクササイズで、相手の自己紹介を聞いた際に自分の気持ちを意識するように指示されたことが印象に残っています。確かにこれは、商品やサービスを提供された際に顧客がどう受け止めるかという心の動きと全く同じです。個々のニーズにもよるでしょうが、私は経歴などの客観的なデータよりも、相手の話し方や温度感、表情に引き込まれる傾向があります。一方で、自分では自己紹介を比較的上手くできたと感じていましたが、実は何の根拠もなくそう思っていたことに気付き、フィードバックが重要であることを悟りました。相手がどのように受け止めたのかを把握することは、マーケティングの基本かもしれません。 コンテンツ反応を読み解く？ 自分の仕事に当てはめて考えると、提供したエンタメコンテンツがどのように受け止められているのか、その視聴時間数や視聴態度としてのフィードバックを読み解く視点が重要だと感じました。視点によって、浮き彫りになるフィードバックもあれば、埋もれてしまうものもあるでしょう。何を基準に解釈するかは感性も関わるので、感性の磨き方も学びたいと思います。 データで戦略を立てる？ 新しい職種へのチャレンジとして、まずはデータの全体像を把握することが必要です。調査方法や測定手法、マトリックスを理解し、何を成功とするのか、その基準を把握することに加え、なぜそれが成功とされるのかを考えます。また、過去の事例において、仮説と結果の差分はどの程度だったのかを知り、戦略を立てる際にどのようにデータを活用するのかを学びます。データがサポートしない新しいことにチャレンジする際は、どのように戦略を立てるのかを考えることが必要です。

問題の本質はどこ？ 問題解決には2つの種類があります。1つは正しい状態に戻すための問題解決であり、もう1つは目標に到達するための問題解決です。これらの解決を図るためには、まず問題の所在を明確にし、具体的な問題箇所を特定することが必要です。自分が「これが原因・問題だろう」と考えていても、予期せぬ原因や見逃している問題が存在することがあります。これを防ぐためにロジックツリーを用いることが有効です。 影響はどう見える？ また、原因や問題が業務や経営方針にどの程度の影響を及ぼしているのか、ライバルと比較して適切な条件になっているのか、全体の進行の中で重視すべき事象なのか、といった点も考慮に入れなければなりません。 説明は伝わる？ 業務上、特定のスタッフに業務負荷が偏ってしまうといった問題を解決する際、原因をなんとなく感覚的に見つけ、「これが原因だろうからこうすれば良いだろう」と進めてきました。しかし、それを周囲に説明し納得してもらい、動いてもらうためには、今回学んだロジックツリーを活用することが効果的であると感じました。 戦略はどこに？ 現在注目される訪日旅行において、どのエリアを強化するのか、どのような戦略を取るべきかを考える際、現状やこれまでの訪日旅行のトレンドや傾向についても考慮したいと考えます。 改善策は何だ？ 業務改善においては、ロジックツリーを活用して、問題の本当の原因を他の管理職と共に追求します。その上で、人員を増やすべきか、業務フローそのものの効率化を図るべきかについて議論します。また、今期の方針として、訪日旅行に関するどのようなデータが必要かを調査し、その中から必要な情報を選別する予定です。

データ分析で比較はなぜ重要？ データ分析の基本は「比較」であることを学びました。しかし、ただ単に比較すれば良いというわけではありません。分析の目的に応じて比較の軸が異なるため、その目的を明確にすることが重要です。さらに、データ分析の結果を報告する際には、見せ方を工夫することも大切です。比率を見たいのか、推移を見たいのかなど、定量データに応じた適切な見せ方を検討する必要があります。 飛行機の生存能力をどう改善？ 動画の中で、飛行機の生存能力を上げるための改善点を考えるという課題がありました。初めは「欠損している部分」を改善するべきだと思いましたが、分析の目的を考えると、「欠損していない部分」を補強する方が生存能力が上がるという解説を見て納得しました。 業務でのデータ分析の課題とは？ 日々の業務でも、お客様がデータ分析をしたいと言いつつ、現状の把握だけで終わってしまうケースが多々あります。そこで、データ分析の基本として、目的の明確化と比較の重要性を伝えていきたいと思います。たとえば、実績だけの数値を並べているケースでは、その数値が良いのか悪いのか判断できず、その後のアクションが不明瞭になっているお客様が多くいます。このような場合には、具体的な提案を行いたいです。 学びを実践するプロセスが大事？ 学んだことを実践し、アウトプットすることで、その結果が良かったのか、改善の余地があるのかを言語化することも大切です。振り返りを必ず行い、学んだことを整理し自分の中に落とし込むプロセスを欠かさないようにします。グループワークや講義の中では、自分ごととして捉えることを意識し、積極的に考え、発言するように心がけています。

数字の活用法は？ 数字を味方にするためには、分解して解像度を上げることが重要です。数字をうまく利用することで、問題箇所を特定しやすくなります。迷った時には、とにかく手を動かすことが肝心です。 データ加工の工夫は？ まず、数字の加工に関しては、与えられたデータをそのまま使用するのではなく、自分で追加の欄を設ける工夫が必要です。仮説を持ち、どの単位で分解すると有益かを考えることがポイントです。 切り口はどう考える？ 数字を分解する際の留意点としては、切り口をMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）で考えることが挙げられます。一つの傾向が見えても複数の切り口で他に傾向がないか探すことが重要です。傾向が見えなくても、それはそれで意味があります。 強みと弱みは？ 営業成績の振り返りにおいては、担当者の強みや弱みを把握すること、代理店内の強みや弱みも同様に把握することが肝要です。また、品質に関しても同様に、担当者や代理店の強みと弱みを理解することが求められます。 業務分担と数値は？ 業務適正化には、月間スケジュールと週間スケジュールの策定、および業務の分担が含まれます。さらに、営業成績の振り返りでは、まずは活用していた数字が正しかったかの確認から始め、決まった期間で得られる数値を把握し、分解する項目を決定。そして、その項目をルーティンで確認することが重要です。 品質分析はどう？ 品質の振り返りにおいては、定められた数値に対して新しい切り口を模索するために時間をかけることが求められます。業務適正化では、現状の分析と必要業務の確認が中心となります。

データ分解の必要性は？ 今週の学習では以下の点について考察しました。まず、データを分解する際には、さまざまな視点からの切り口を持っておくことが重要です。データの分解方法や細かくするやり方によって、データの見方は大きく変わり、傾向や仮説が立てやすくなります。また、多面的な視点でデータを分解することも必要です。MECE（漏れなく、ダブりなく）を用いて検証することは基本ですが、さまざまな角度から分析することの重要性を感じました。さらに、データの可視化も重要であり、グラフなどを使うことで傾向の見方が大きく変わるため、積極的に用いていきたいと考えています。 業務へどう活かす？ これを自分の業務に当てはめると、以下のようになります。データを単に表にまとめるだけでなく、詳細に分解したりグラフ化することで、関連性の洗い出しに役立てられると考えます。具体的には、開発中の製品の物性データ解析を行い、改善に必要な影響因子を洗い出したり、売上と在庫のデータ推移を国やユーザーごとに解析し、仮説立てに活用したりします。また、文章データを整理し、プロセス解析と分類分けによる分析を行います。 分析に多角視点は？ データ分析や分解については、自分だけで行うのではなく、他の人にも確認をお願いし、異なる視点や着眼点を参考にして分解のバリエーションを増やすよう心がけます。データを取得する際も、従来の方法にとらわれず、「本当に必要なデータなのか」という視点を意識して行います。過去のデータとの関連性も考慮に入れ、有用なデータ取得を目指します。結果に対しては、「本当か？」といった問いを繰り返し、別の視点での傾向の可能性を確認することも重要です。

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。

これまでの経験はどう？ これまでの学びを総合的に活用し、さらに学び直す機会を得ることができました。実践演習における戦略や総合演習での課題解決を通じて、共通して重要だと感じたのは次の2点です. 問題を分解できる？ まず、データにある多様な事実から問題を分解し、イシューを特定すること。次に、対策を立てた上で懸念事項を洗い出し、本当に問題が解決されるかを逆算して確認することです。特に、問題の本質を見極めるためにイシューを特定することが、現在の自分にとって最も重要な課題だと感じています。これらを日常の業務でも活かし、実践を通じて経験を積んでいきたいと思います. 育成は何を重視する？ また、学んだことは主に「マネージャー候補者の課題に対する育成計画」でも役立つと考えています。現在、マネージャー候補者を育成するために、イシューを特定し、課題の解像度を高めようとしています。候補者は数十名おり、問題は複雑に絡み合っています。そのため、候補者自身だけでなく、彼らを取り巻く環境にも着目する必要があります。最終的に対策を立てる際には、分解の視点から外れないよう、自問を続けていきたいです. 計画の進め方は？ 今後の具体的な行動として、次の2点を実施していきます。まず、課題特定のために集めた資料やヒアリングの情報を基に仮説を立て、様々な視点から問題を分解します（例：問題解決力、ピープルマネジメント、育成力）。次に、会議では受け手の関心がどこにあるのかを考え、論じる目的がぶれないように注意します。会議後には、上司と自分の間でイシューが一致していたか、相手にきちんと伝わっていたかを基にフィードバックを受けたいと思います.

データ分析は日常にも必要？ データ分析は、ビジネスだけでなく家電製品の購入など日常生活でも無意識に行われており、身近な行動の一部です。ビジネスの場では、定量分析が非常に有用です。一方、日常生活では感覚や好みなど定量化できない要素も分析項目になり得ます。 データ分析の目的とは？ 重要なのは、データ分析は目的ではなく、目的達成のための手段であるという点です。ただ数値を比較したり並べたりするだけではなく、データに解釈を加えることで初めて目的に沿った活用が可能になります。したがって、他の業務と同様に、データ分析の際にも目的を考えることが大切です。また、分析したデータを使用する相手と目的を確認することも重要です。 職場のデータ環境は？ 現在の職場では、データ分析を行いながら業務を進める人がほとんどいません。業務の担当も定まっておらず、情報を共有する環境も整っていないため、分析に必要なデータが揃っていないと感じています。入社して半年経ちますが、過去のデータ（案件、契約金額、契約終了後の顧客評価など）や取扱製品の情報が一覧になっておらず、それぞれの資料を見るか人の記憶に頼るしか方法がないことに難しさを感じています。 必要なデータの収集方法は？ まずは、分析に必要なデータを集めて整理することが必要です。その後、競合との差別化や取引業者の選定など、目的を設定した上で必要なデータ分析を行います。具体的には、人の記憶に頼っている情報を可視化し、自分が入社してから苦労してきた過去のデータや取扱製品の情報を整理します。その上で、現在の会社の課題を意識し、その課題解決のために必要な分析を進めていきたいと考えています。

数字を味方にするには？ 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは？ 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは？ 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす？ 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は？ 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。

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。

思考の偏りはどう？ 考え始めると、つい考えやすいことから手をつけてしまいがちで、思考が偏ることがあります。そのため、まず「答えを出すべき問い」を明確に立て、その問いに対して適切な手法を選ぶことが大切であると学びました。特に私は以下の2点が苦手であるため、これからも意識して取り組みたいと思います。 問いはどう立てる？ 1つ目は「問いの立て方」です。解決したいことを具体的な問いの形にする必要があります。考えたり議論したりするときは、「今の考えが問いに沿っているか？」を確認し続けるのが重要です。 どう分解して見る？ 2つ目は「分解して考えること」です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、一つの切り口に満足せず、層別、変数、プロセスなどの様々な角度から分けて考えることが必要です。データを分析するときも、自分で手を動かすことを大切にしています。 どんな深堀りが有効？ また、商品コンセプトに対してポジティブに深堀りする力を、議論の場で活用したいと考えています。これまでは答えが出れば良しとしていましたが、自分の考え方が正しいのか逐一確認し、考え方や分析の手数を増やすことで、スムーズなコミュニケーションを図りたいと思います。そのためにも、フレームワークを活用していきたいです。 自分はどう考える？ 普段から自分がどう考えているかを意識し続け、自分の考えが正しいのかを常に確認する。また、考え方や分析の手数を増やしていくために、フレームワークを活用し、円滑なコミュニケーションを実現することを心がけていきます。

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。