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新た

に関する学び

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データの見方はどうなる？ データの視点やグラフの表示形式が異なるだけで、見方が大きく変わることを実感しました。データ分析を行う際、まず仮説を立て、その仮説に基づいて情報を得るための切り口を考えたいと思います。逆に、他者が行ったデータ分析の結果を見るときは、その結果やグラフをそのまま信じるのではなく、見落としていることがないかを注意深く確認することを心掛けたいです。 顧客アンケートはどう見る？ 業務で顧客アンケートを分析する機会が多いため、分析時に複数の観点から試してみたいです。また、サービス改善を設計するときにも、データを根拠にした設計ができるように役立てたいです。特に定性的データ、つまり自由記述のデータをどのように分析していけばよいのか、これからさらに学んでいこうと思います。 定性と定量の使い分けは？ アンケート分析に関しては、事業部での週次ミーティングで報告することが多いため、その際には複数の観点からの分析結果を提示できるようにしたいです。また、定性的データの解釈に関しては、単独で分析するのではなく、定量的データと組み合わせて客観的に分析できるように努めたいと考えています。

なぜデータを深掘りする？ 自分が思っていた以上に、データを「何故？」と深く掘り下げることで新たな発見があることを実感しました。数値そのものを単純に上げるのではなく、比率や差額など、考え方の視点を変えることで、データの説得力を高める方法が学べたのが大きな収穫です。 なぜMECEが役立つ？ また、MECEの考え方を取り入れ、漏れなく切り分けて考えることで、多角的な視点から問題に取り組む方法を身につけました。これにより、一つのデータからでもいろいろな角度から分析する力が養われたと感じています。 なぜグラフを再加工する？ 実験で得た数値をさまざまな切り口から再加工し、より分かりやすいグラフを選ぶという取り組みも非常に有益でした。さらに、実験条件の設定時に自分の知りたいことが十分に実証できるよう、条件に抜け漏れがないかを意識して考えることで、学んだ知識を実践に応用できたと考えています。 どう切り分けるのが良い？ 一点、数値以外のデータ、例えば性別などの切り分け方については、どのようなアプローチが適切かすぐには思いつきませんでした。もし効果的な切り分け方法があれば、教えていただけると幸いです。

データの見方はどう変化？ データを分解して検討することで、新たな問題点に気づくとともに、当初の仮説では捉えきれなかった視点が明確になりました。たとえば、データの単位を変更すると見え方が変わり、5や10という大まかな区切りだけでなく、細かい単位で分けることで事象の本質が浮かび上がることを実感しました。また、売上データを新規と既存に分けたり、構成比で見ることで、単純な大小だけではなく各店舗の特徴が見えてくることも理解できました。このように、データはそのままの形で捉えるのではなく、分解の切り口や単位を変えるなど多角的に分析することで、根本的な原因や本質に近づくと学びました。 分析手法は活かされる？ また、データを分解して分析する手法は、日々の業務で問題が発生した時や、事前にリスクを察知する際に大いに役立つと感じました。これまで、業務状況を大まかに捉えて原因を深く掘り下げずに判断していた部分がありました。今後は、物事を細かく分解してどこに課題が潜んでいるのかをより具体的に把握することを意識し、問題が発生したときには一つの視点に固執せず、複数の角度から原因を追求する姿勢を大切にしていきたいと思います。

どんな発見があった？ オリエンタルランドを題材としたグループワークを通じて、深い学びを得ることができました。一人では思いつかなかったスポンサード料などの視点も、仲間と意見を交わすことで新たな発見となりました。 会計の視点は？ また、アカウンティングは単なる会計処理に留まらず、事業の顧客や提供する価値、そして市場における求められ方を数値で示す手法であると実感しました。 計画をどう練る？ 今後の計画策定にあたっては、まずベンチマーク企業の選定と、その企業の現状分析をアカウンティングの視点から実施することを考えています。さらに、同業他社や異業種からも参考になる企業をピックアップし、多角的な計画や目標設定を行うことで、従業員の価値向上と利益を生み出す体制づくりを目指します。また、今回の学びを活かして市場調査を再度実施し、不足している知識やスキルの習得計画を立てることも検討しています。 参加しにくい理由は？ 一方で、グループワークの日程が仕事と家庭（介護）の都合と重なり、参加が難しいことが多かったのは残念でした。また別の機会に、皆さんと一緒に学べることを心から願っています。

どうして効果が出ない？ これまで、業務整理やチームの工数管理に取り組んできたものの、なかなか効果が見えず悩む中で、漠然と感じていたスキル不足の原因が「イシューの特定」ができていなかった点にあると、コースを通して実感しました。単にやり方を工夫するだけではなく、「今、本当に解決すべき課題」を正しく見極めることの重要性を学びました。 業務の優先度は？ この学びを得たことで、自分の業務やチーム全体の管理を、イシュードリブンの視点で見直し始めました。その結果、実は大きな価値を感じられない「いらない業務」や、もっと減らしても支障がない「頻度」が明確になり、逆に本来取り組むべき課題という新たな視点も見えてきました。 本当に仮説は組めた？ しかし、たとえその課題が本当に重要に思えても、場当たり的に行動を起こすのではなく、「本当にそれがイシューなのか」という仮説を立て、精査するプロセスが不可欠だと感じています。MECEやロジックツリー、ピラミッドストラクチャーといったこれまでの学びを活かし、多角的にデータの切り口を作るなどトライしているものの、精査するスキルは依然として不足していると実感しています。

分解の切り口をどう選ぶ？ 分解する時は、まず全体を定義することから始めるべきです。分解の切り口を考える際には、時間・人・手段などの上位にある概念を意識することがポイントです。一つの切り口だけで断定せず、別の切り口でも分解してみると、新たな事実が見えてくることがあります。いくつかの切り口で分解してみることが大切です。また、ある事象にいたるプロセスで分けることで、どこに問題があるのかが見えてくることもあります。 サーベイ分析における新たな視点 従業員サーベイを分析する際、かつてはチームごとに分けていましたが、在籍年数やグレード別など、複数の切り口で分解してみることにしました。たとえば、部門間のコミュニケーションがうまくいっていない場合、具体的な事例を取り上げて、そのコミュニケーションのプロセスを分解し、課題を見つけることが有効です。 1on1後の課題洗い出しは？ 現在、全社員との1on1を終え、課題の洗い出しをするタイミングにあります。そこで、まずは多く出てきた事象をプロセスに分けて書き出し、どの段階でズレが生じたり、問題のきっかけが発生しているのかを見つける作業を行いたいと考えています。

項目分けの意味は？ 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること（例えば「子供」とは何を指すのか）が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは？ これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか？」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は？ PL（損益計算書）やBS（貸借対照表）を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。

データ加工の効果的な手法とは？ データ加工の手法として、合計や割合を算出するための新しい列を加えることで、傾向や特徴を明確に把握できるという利点があります。また、これをグラフ化することも効果的です。 切り口次第で変わるデータ分析 データの切り口次第で傾向や特徴は変化します。そのため、どの切り口でデータを分けるかをしっかり考えることが重要です。さらに、グラフを活用することで、分析結果を視覚的に伝達しやすくなります。 広い視点で進めるデータ分析 データ分析を行う際には、When、Who、Howといった複数の切り口からデータを分解し、分析を進める必要があります。一つの切り口に頼らず、複数の視点から考えることで、より深い分析結果を得られると考えられます。 顧客増加へのデータ分析アプローチ 顧客を増やすためのデータ分析では、これらの手法が役立ちます。データ加工や分け方に基づいた分析結果をグラフで示すことで、発表時に結果を納得してもらいやすくなるでしょう。 新たな知見をどう活かすか？ 今回学んだ知見をデータ分析に活かし、様々な切り口からの付加価値のある分析を目指したいと思います。

代表値はどう役立つ？ 今まで、分析に代表値をほとんど使ったことがなかったと反省しました。業務で特に活用できそうだと思ったのは、加重平均と中央値です。 加重平均でどう評価？ まず、加重平均を販売施策の効果分析に利用しようと思います。施策ごとに異なる予算をかけているため、予算に応じて効果を加重平均で評価します。これにより、施策の効率性を測り来年度の販売施策立案に活かせます。具体的には、販売施策の実績を「かかった費用」「成約金額合計」「販売台数」「粗利益額」「費用対効果」などの項目でまとめておきます。そして、年度内に加重平均で評価し、費用対効果の良かった施策とその要因を明らかにします。 中央値はどう活かす？ 次に、中央値をSNSマーケティングの効果測定に役立てます。たとえば、Instagramにおける直近一年のインプレッション、リアクション、アクティビティをまとめ、中央値を算出します。これにより、通常の反応水準を把握し、外れ値に該当する投稿を見つけて分析し、今後の投稿戦略に活用します。具体的には、外れ値を見つけ、増やしていくべき投稿内容や逆に今後は減らしていくべき投稿の傾向を把握します。

平均値の危うさを再認識 今回の学習で、平均値の危うさを改めて知りました。例題を通じて、グラフにすると簡単に理解できる数値もあれば、解釈が難しい数値もあると感じました。代表値と散らばりをうまく活用して、仕事に活かしたいと思います。 正規分布と2SDルールに興味 これまでも様々なグラフを見たことはありましたが、平均値の名称と内容について初めて深く理解できました。特に、正規分布と2SDルールはとても興味深かったです。 標準偏差の応用は可能？ 標準偏差の数値でデータの散らばりを明確にすることも応用できそうです。弊社オウンドメディアにおけるコラムのオーガニック流入の記事ごとの順位を、分布グラフを用いて検証してみたいと思いました。それにより、カテゴリーを大分類し、リライトの優先順位を決めるなどの応用が期待できます。 新たな発見を期待して まずは、今回学んだ内容をしっかり復習し、これまで手をつけていなかった集計にも活用してみます。そうすることで、新たな発見や課題が生まれることを期待しています。さらに、TOP10の記事のキーワードリサーチにも、この解析手法を試してみたいと思います。

大きな数値の秘密は？ P/Lを読み解く際は、まず大きな数字に注目することが基本だと実感しました。売上総利益、営業利益、経常利益、税金等調整前当期純利益、そして当期純利益といった各項目の構造をしっかりと整理することで、全体のビジネスの流れや収益性の全容が見えてきます。 費用内訳はどう考える？ また、売上原価率の違いや販管費、一般管理費の内容についても学び、単なる数字の比較ではなく、各費用の内訳から企業がどのようなポリシーでビジネスを展開しているのかを考察する重要性を感じました。特に、業界ごとに異なる費用構成は、それぞれのビジネスモデルの特徴を反映している点に着目することで、より具体的な分析が可能となります。 共通点はどこにある？ さらに、同業者や異業種のP/L構造を比較検討し、自社やグループ企業の収益構造とはどのような共通点や相違点があるのかを探ることが、経営戦略の充実につながると実感しました。これに加え、新たなビジネスモデルやそれに伴う技術開発の場合、どのような収益構造が想定されるか、様々な視点から考察するディスカッションは非常に実践的であり、幅広い視野を養う良い機会となりました。

仮説はどう考える？ 仮説を立てる際には、ただ闇雲に考えを巡らせるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークを有効に活用することを学びました。その上で、仮説は複数立てることが重要であると感じています。 本当に必要なデータは？ また、データ収集に関しては、まず既存のデータを検討し、不足している情報がある場合に新たなデータを集める必要があると理解しました。立てた仮説に都合の良いデータだけを選ぶと説得力が欠けるため、注意深くバランスをとることが求められます。 問題の原因は何か？ さらに、業務における障害分析では、問題の解決に向けた仮説の立案が主な目的となります。現状で行っている真因分析とも連動し、What、Where、Why、Howのプロセスを意識して問題を深く掘り下げることが必要だと感じました。 実践で学ぶヒントは？ 実際、日々発生する障害や事象について原因を深掘りし、複数の仮説を検討する癖をつけることで、経験を積んでいきたいと思います。ただし、データ収集の方法には工夫が必要であり、過去の事例をカテゴリー分けするなど、データを整理・加工する手法の改善が求められると考えています。