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に関する学び

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振り返るべき分析の本質とは？ ライブ授業を通して、以下の3点について再確認できました： 1. 分析の本質は比較である。 2. 問題解決の4つのステップ（What-Where-Why-How）全てにおいて仮説思考が重要である。 3. やみくもに注意！ データ分析における重要ポイント データ分析において覚えておきたいポイントは以下の通りです： まず、何のために分析するのかという「目的（問い）」を押さえ、その問いに対して「仮説（ストーリー）」を立て、その上で「データ収集」をし、分析を通して「仮説検証」を行うことが重要です。データ収集方法は既存のものを「リサーチ」、新たに必要なデータは「見る」「聞く」「行う」で収集します。 次に、分析の際に必要な視点として「インパクト」「ギャップ」「トレンド」「ばらつき」「パターン」があり、アプローチ方法として「グラフ」「数字」「数式」があります。 さらに、比較の前提となる"複数"と"網羅性"を担保するためにフレームワークを利用することが有効です。 長期的な目標設定の方法は？ 以上を踏まえ、データ分析をハイサイクルで繰り返すことで、客観性と納得性が高い本質的な課題解決や新しい目標設定が可能となることが分かりました。 また、GAiLを通して「ありたい姿（現時点での目指す方向）」をあらためて描くことで、自分の目標が職場だけでなく、公私に共通するものであると気づきました。ありたい姿を実現するには、「ゴールを設定する」「やることとやらないことを決める」「整合を取る」ところでデータ分析を活用したいと思います。そして、公私において必要となるコンセプチュアル・スキルとヒューマン・スキルの一つであるコーチング力に注力し、ビジネス・フレームワークを身に付けていくことで、中期事業計画の策定で高度な専門性を持つことを目指します。 即断即決の精度を上げるには？ 中期事業計画の策定に向けて関係者と共に戦略を自らのものとして進めるために、ビジネスの定石・フレームワークを活かしつつ客観性と納得性を担保し、最後にはこれまで培った集合知を総動員した発想の飛躍に挑戦したいと思います。 経験と勘による即断即決が多くなっていることに気づきますが、それに頼らずビジネス・フレームワークとコンセプチュアル・スキルを用いて自ら検証することの重要性も感じています。即断即決する前に深く考える時間を持ち、その考えをメモに書き出してデータ分析をもとに検証する習慣をつけたいと思います。これからも即断即決が必要な場面はありますが、その精度を上げ、発想の飛躍ができるために、視座を高く持ち、視野を広くもって先輩や上司、仲間と共に高め合える関係を継続していきたいと考えています。

分析はどう進める？ 演習を通じて、実際のビジネスにおける分析思考を実践することができました。目的を明確にした分析や比較対象の明示、仮説を網羅的に洗い出し、可能性の高いものを検証していくプロセスを学びました。また、数値のばらつきを意識し、代表値に惑わされず、データの適切な見せ方についても考えることができました。 割合の見方は？ 実数と割合の両方を把握することの重要性を理解しました。変化が現れる割合の内訳や、それが分析に値するかどうかを見極めることが求められますが、そこに対応が不十分な点に気付きました。無視してもよい場合は早めに切り捨てることで、分析の効率化につながることを学びました。 実績はどう比べる？ 実績を比較する際には、既存データの見え方に惑わされないようにし、元データをしっかり把握することが重要です。逆に社内での説明時には、平均や代表値を用いつつ、その根拠となるデータもグラフで示し、データの精度を納得させるように努めたいと思います。平均、中央値、最頻値のどれを用いるか、慎重に考える必要があります。 不要データは除く？ 効率化のために、不要な情報を最初に除外する判断が求められます。データの予測精度を上げるために複数の方法を試し、正確性に欠けるものを排除することが必要です。具体的には、当年実績予測を立てる際に、どの予測方法を採用するかを検討します。いくつかの手法を出し、例年の傾向を踏まえて選ぶといった作業が重要です。 課題は何でしょう？ 分析における「比較」「目的」「課題」を明確にし続けることが重要であり、学びやインプットの時間を意識的に捻出することを続けたいと思います。特にExcelの実践スキルを高めることが課題であり、データ分析の本質や考え方についての理解を深めることができましたが、実践がまだ不足しています。業務の中でも学びの時間を作り、スキルを磨いていかなければなりません。 効率はどう上げる？ データ分析を行う中で、「もっと効率的に行う方法や関数があるだろう」と感じながらも、業務の中では時間がとれないことがあります。学びの時間を構築し、最初は大変でも一度挑戦することが重要です。それを繰り返すことで、最終的な作業の効率化や精度の向上につながります。 多角的視点は？ 最後のライブ講義で提示されたクリティカルシンキングのポイントを忘れずに意識しておきたいと思います。多面的に考えることを意識し、様々な人と話し、インプットを続けることが大切です。

分析を成功させるためには？ ライブ授業を通して、次の3点を改めて整理できました。 まず、分析は比較によって成り立つということです。目的とアウトプットを明確にしてから分析に取り組むことで、闇雲な作業を避けることができます。 問題解決のステップをどう活用する？ 次に、問題解決のステップ（What-Where-Why-How）の重要性についてです。当日の演習を通じて、これを実際に活用するイメージがつかめました。各ステップでは、目的を明確にし、ロジックツリーの活用や仮説設定、データ収集方法、データの見せ方などのポイントを整理しました。 データ分析から得た新たな発見とは？ 最後に、分析のステップとして、検証したいことを具体的にし、仮説を立て、何と比較するかを意識しながらデータを集め、加工してビジュアル化することで、新たな発見が得られることを再確認しました。 また、データ分析の活用については以下の3点が挙げられます。 1. 企画立案時のマーケティングプロセスにおけるデータ活用 現状では、企画立案が現場の勘や経験に偏りがちですが、データを用いることで、より良い意思決定や施策運営につなげたいと考えています。さらに、他の施策との比較や過去のデータ分析を通じて課題点を洗い出し、マーケティングプロセスを改善していきます。 2. 施策振り返り時の検証 施策を振り返る際には、実績に対する問題や課題を明確にし、次の意思決定のために仮説を立てて検証することが重要です。 3. 課題解決に向けた活用 具体的な課題が提示されたときは、問題解決のステップと仮説検証の考え方を用いて取り組んでいきます。 学習方法の見直しがもたらした効果 これらの活用方法を通じて、アウトプットを進めていきたいと考えています。 さらに、本講座の復習をしっかり行い、学んだことを言語化しアウトプットできるようにし、問題解決ステップや仮説思考、フレームワークを実務に取り入れて練習します。自然に使いこなせるようになることを目指します。また、周辺知識の学習も継続的に進めていきます。データ活用にはクリティカルシンキングや伝える力、マーケティングに関する知識が必要で、今回自分に合った学習方法が見えたのも大きな収穫です。 今年度の目標達成に向けた取り組み 今年度は、施策の乱立を防ぎ、効率的な施策運営のために可視化データを作成し、リソースを他の業務に割けるようにしていきたいと思います。そして、掲げた目標に向けて努力を続けます。

仮説思考をどう実践する？ ライブ授業を通じて仮説思考や問題解決のプロセスを実践した結果、自分がどの部分を理解しておらず、どのような思考のクセがあるかを把握できました。知識や情報が頭に入っていても、実際にそれを使ってみると、自分の理解が甘い部分や、学んだことを目の前の課題にどう適用するかの難しさに気づかされます。したがって、学んだ内容は業務内外で積極的に使ってみることが大切だと感じました。 思考のクセをどう克服する？ 特に自分の思考のクセでは、仮説立案の際に目の前のことにとらわれすぎて、要因を広げすぎる傾向があることが分かりました。ライブ授業の課題においても、例えば「8月の売上が昨対80%」という現状を経営者の立場で考える際、一昨年対比では大差がなく、昨年が特需だったのではないか、時系列に見た時期のずれがあり、年間で見れば問題ないのではないか、と考えてしまうことがあります。このような状況では、もともと課題なのか課題ではないのか、という判断が必要になることも学びました。目の前の課題が「8月単月の売上減少」なのか「長期的視点での経営インパクト」なのか、それ以外の課題も考慮し、分析の目的を明確に定義することの重要性を感じました。 データ分析はどう進める？ 様々な部署のデータ分析案件においては、まず最初に課題を明確にすることを心がけています。誰にどんなアクションを求めているのかを明確にして取り組むことが大切です。例えば、「商品Aのリピート率が課題で分析したい」という依頼があった場合、新規とリピートを比較し、なぜリピート率を上げたいのかという「なぜなぜ分析」を依頼者と一緒に考えるようにしています。その答えが売上アップだった場合、新規とリピートに分解した際に新規のインパクトが大きい可能性もあることに気づけるようにします。依頼された時点で依頼者が既に課題を分解して要因を特定している場合、特に注意が必要です。分析結果をもとに誰にどのようなアクションを起こしてほしいのか、共通認識を持って進めています。 課題擦り合わせの重要性とは？ 事業伴走においても、まず最初に課題の擦り合わせを行います。自身で仮説を広げることはもちろん、「なぜ」を臆せずに聞くことを大事にしています。また、各部門の事業理解が深ければ筋の良い仮説を立案する上で役立つため、各部門の経営会議資料を読み込み、事業の収益構造や現状課題への理解を深めるようにしています。

分析とは何を理解するべき？ 分析とは何かについて理解しているつもりではあったが、それを言語化することが出来ていないことに気づかされた。また、ライブ授業や動画学習で言及される内容は日常的に行っていることでも、その目的や意図を明確にすることの重要性を改めて認識した。 ライブ授業での学びとは？ 【ライブ授業】 分析の基本的な考え方として、「具体的に」かつ「はっきり」とさせることで意思決定に役立てることが非常に印象的だった。これは当たり前のことながら、この理解により方向性や手法を誤らないための指針として機能することがわかった。さらに、棒グラフについては、縦よりも横の方が差を認識しやすいというテクニックが参考になった。分析が第三者に理解され、納得してもらうことが目的であるため、このようなテクニックは非常に有意義であると感じた。 動画学習で気づいたことは？ 【動画学習】 「Apple to Apple」のように、分析には条件が等しいものを比較することが重要である一方、世間には意図的に「Apple to Orange」を行っている情報も存在する。この講義では、提示された資料の分析目的や意図を意識することの重要性について学んだ。また、生存者バイアスの考え方も参考になった。目に見えるデータに偏りがちだが、隠れたデータが示す意味について仮説を立てて考えることが重要であると学び、業務に生かしたいと思った。 後輩指導にどう活かす？ 後輩の指導や同僚の資料作成の際には、この講義で学んだ考えを意識して取り組みたい。その分析の目的は何なのか、比較対象は正しいのか、隠れたデータが何を意味しているのか。与えられた情報だけでなく、背景を含めて俯瞰する視点を持ちたい。また、自分の行う分析や提案に際しても同様に、目的を持ち、仮説を立て、対象を選定し、隠れた情報に注意を向けることを意識する。 高精度な需要予測を目指すには？ 私の担当する製品はSKUが非常に多く、その需要は季節や景気、エンドユーザーの意向によって大きく左右される。また、競合他社の動向にも影響を受け、需要予測が難しい。これまでは自部署の過去データのみを参考に需要予測と予算を立案していたが、これは客観性に欠けていた。今後は業界実績やその時のトピックスも取り入れることで、生存者バイアスを避け、より精度の高い分析を行いたいと考えている。

どこに問題ある？ 問題を明確にするため、まずはプロセスごとに分解し、どの段階に問題が存在するかを捉えます。具体的には、What（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因分析）、How（解決策の立案）の4つのステップに沿って検討します。ロジックツリーを活用することで、体系的かつ効率的に思考を進め、見落としのない分析が可能となります。また、全体を複数の部分や変数に分解する層別分解も有効です。 仮説はどう広がる？ ライブ授業では、既に把握している内容を元に分解を進め、仮説を複数立てて何を明らかにするかを検討していきます。グラフなどで可視化し、重点的に見るべき箇所を明示することで、ストーリー性を大切にしながら分析を進めています。仮説を広く立て、可能性のある原因を網羅的に洗い出す点がポイントです。 日常分析の実践は？ 日常の分析業務では、ロジックツリーを活用したプロセス分解がまだ十分でないため、正確な分析を目指す実践に取り入れています。解決の4ステップに従って、原因追及だけでなく提案まで行うことを意識し、当たり前のことにも疑問を持ち「なぜ」を繰り返すことで、自然とできるようになるまで継続していく所存です。 スキル習得はどう？ 今後は、データ分析に必要な専門スキルの習得にも力を入れていきます。たとえば、SQLは毎朝の学習を継続し、プログラムや統計学、機械学習については、講座終了後に専門スクールで集中的に学んでいく予定です。 フィードバックは大切？ さらに、依頼された分析だけでなく積極的にデータ分析に取り組み、上司や同僚からのフィードバックを得ることで自らのスキル向上を図ります。日次、週次、月次のKPI目標の振り返りを行い、要因分析にはロジックツリーやMECEを用いてプロセスを分解し、より正確な分析を実践していきます。 情報共有は進んでる？ また、分析に必要な情報収集のため、自組織や他部署のメンバーとの密なコミュニケーションを重ねながら、Webマーケティングやデータに関する知識の習得にも取り組みます。これらの活動を具体的なスケジューリングに落とし込み、着実に専門知識を身につけていきたいと考えています。

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。

講座内容の印象は？ ライブ授業のアーカイブを拝見しました。今回の講座は、ビジネスパーソンが陥りがちな視点を見直し、MBA生が効果的にデータ分析を行えるよう構成されていると感じました。他のEMBA生が適切なデータ加工を行い、ケースの課題について効果的な表を作成して発表しているのに対し、私は数値をそのまま載せ、力量の差を感じることが多く、本講座の内容は非常に参考になりました。今後、レポート作成を行う際には、本講座の内容を何度も振り返り参考にしようと思います。 定量分析の意義は？ パソコンを購入する時、私は「価格」と「スペック」を重視しますが、実際にはその場の感覚で購入することが多く、定性的だと感じました。ライブ授業を通じて、定量的な仕分けと表のまとめの大切さ、スモールデータを基に仮説を立て、あるべき姿を検討することが重要であると学びました。 実践の効果は？ 社内の会議や発表の場でも、本講座で学んだ仮説やあるべき姿を考えた効果的な資料作成を実践していきます。この実践により、受け手の印象が大きく変わり、営業やメーカーの社内会議でも限られたリソースの中で短期間に成果を上げることに繋がると思います。ビジネスの場では、勘や直観といった定性的な判断に偏りがちですが、一工夫して定量的にデータをまとめることで、社内で数値に基づいた効果的な判断ができるようになると感じました。 一歩踏み出すのは？ 普段行っている新NISAの株式投資判断や競馬の予測など、小さなことから始めていきたいです。例えば、サステナビリティに力を入れている会社を投資の目標にして、2050年のカーボンニュートラルに向けた資金の投入度をエクセルで分析し、効果的なグラフ作成に活かせると思います。また、ビジネスの場の資料作成では、小川先生の理論を基に、受け手が効果的な判断を行えるよう努めたいと思います。

データ分析はなぜ有用？ データ分析は、問題解決を確実に進めるために非常に有用であると理解しました。ライブ授業では、前提条件が整理されていたため、問題解決のステップである問題箇所の特定や絞り込みが比較的容易でしたが、実際のビジネス現場では、これらのステップが難しく、訓練が必要だと強く感じました。 売上減少はどう解決？ 今回のライブ授業では、事業運営における売上減少という問題をデータ分析で解決する演習を行いました。その際の問題解決のステップは、1. Whatで問題を明確にし、2. Whereで問題箇所を絞り込み、3. Whyで原因を分析し、4. Howで解決策を考えるという流れです。 具体分析の進め方は？ 具体的には、売上減少という問題を特定し（What）、売上を構成する客単価や客数のデータ分析を通じて問題の所在（Where）を特定しました。その要因を仮説・検証により原因分析（Why）し、次に打ち手を判断・評価する（How）という手順です。分析においては、データに基づいたストーリーを構築することが重要です。比較対象を明確にし、データを加工して必要な情報を可視化することがポイントです。 差異の原因は何？ 日常業務でも計画と実績との差異分析を行っていますが、浅はかな要因分析に留まらないように、原因分析を網羅的に行うことが重要だと考えます。また、問題を明確にし、問題箇所を特定し、原因分析し、打ち手を考える一連の手順によって、データ分析が目的化せず、何を主張するための分析なのかを振り返ることができます。 定着はどのように？ これらの問題解決のステップを習得し、データ分析を取り入れた一連の流れを月に2回以上実施することで、手法の定着化を図りたいです。特に、問題箇所の特定（Where）に苦手意識がありますが、事例を積み重ねることで対応時間の削減にも取り組みます。

Week6での気付きは？ Week1から学んでいたことが、ようやくWeek6で腑に落ちた感じがしました。 仮説思考の重要性とは？ ライブ事業では、ストーリーを立てて分析する方法を具体的に学びながら復習することができました。 よい分析のためには「仮説思考」が重要です。まず目的を明確にし、問いに対する仮説を立てます（例：打率ではなく失塁率が高い選手が原因ではないか）。次にデータを収集し、その仮説をデータで検証します。仮説がデータにより証明されなければ、新たな仮説を立て直します。 データ収集はどう進める？ データ収集の手段としては、検索エンジンや公開データ、アンケートやABテストなどがあります。 分析を進める際の5つの視点として、以下の点が重要です： - インパクト：影響度の大きさ - ギャップ：何がどのように違うのか - トレンド：時間的な変化の傾向 - ばらつき：分布に隔たりがあるか - パターン：法則性があるか WEBマーケティング分析のポイント グラフ化のステップとしては、まず仮説やメッセージを明確にし、比較対象を決めて、適切なグラフを選びます。 WEBマーケティングの売上に繋がりやすい顧客の分析には、以下の点を考慮していきます： - 企業規模や購入製品群（リピート購入か、多種製品群を購入しているかなど） - 地域による差異 - 製品の月別の差異 - 顧客情報の獲得経路の有効性 これらをMECEに分解し、先入観を避けつつ仮説検証を進めます。 来月以降、少し余裕ができるので、上記の分析を進め、WEBサイトの改善を図ります。ロジックツリーの活用で細かく分解しつつも、Week6の講義にあったとおり、目的に必要な分析範囲を見極めたいと思います。また、メンバーに説得力のあるプロセスを踏み、説明することも重視したいと思います。

仮説実践の難しさは？ ライブ授業では、複数の仮説を立てるという基本的な部分が十分に実践できなかった点が痛恨でした。一つの仮説に固執せず、他の可能性も探る姿勢が足りなかったと感じています。また、MECEの視点で仮説を整理することも十分にできていなかったため、異なる切り口からの検証が不十分でした。 どう多角的に考えた？ 仮説を立てる際には、まず複数の仮説を提示し、その中から最適なものを選び抜くことが大切です。一つの見方に偏らず、様々な要因を網羅することで仮説同士の整合性と広がりを持たせることが求められます。例えば、仮説の検討時には「ヒト」「モノ」「カネ」などの多角的な視点を意識することで、より具体的かつ網羅的なアプローチが可能になると感じています。 整理と評価はどう？ 全体としては、仮説を立てるポイントが明確に整理されており、その点は非常に評価できると感じています。今後は、具体例を積極的に取り入れながら、仮説の網羅性や検証方法をさらに深めると、理解もより一層深まるでしょう。 検証法をどう考える？ また、仮説を立てた後にその妥当性をどのように検証するかも重要なテーマです。MECEを実践した具体例について自分の言葉で説明できるようになると、思考の質はさらに向上します。日常の小さな問題にも仮説を導入して検証することで、実務における分析力や判断力の強化に繋がります。 チーム成果はどう見る？ さらに、データ分析チームのマネージャーとして、自分自身で分析計画を立てるとともに、チームメンバーへの具体的なアドバイスや指摘ができる状態を目指すことが求められます。今回学んだ仮説思考を活用し、チーム成果を資料やグラフでわかりやすく可視化する取り組みは、今後のマネジメント業務においても大いに役立つと感じています。

基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。