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分析 ✕ 活用

に関する学び

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なぜ図やグラフを活用する？ 数値だけで判断するのではなく、図やグラフを用いて分析することで、全体を把握しやすくなることを再確認しました。個々の切り口で分析を行っても、複合的なアプローチをすることで新たな要因が見えてくる可能性があり、その難しさも実感しました。 仮説検証の重要性とは？ ITを利用・提供・提案する企業として、BIツールを使って定型的なグラフでドリルダウンし、詳細に分析することはよくあります。しかし、今回の学習を通じて、定型的な分析にとどまらず、様々な視点で仮説を立てて検証することで、表面には見えない部分を捉える重要性を考えるきっかけになりました。 本質を追求するためには？ 今後も、分析ツールを用いた提案は続くと思われますが、単に目に見える形にするだけでなく、本質的な原因を追求するために、自分自身や顧客が仮説を検証しやすい環境やツールの整備が求められると感じています。そのためには、MECEなどを意識してデータを整理整頓することが重要だと考えています。

どの要因を重視する？ より良い分析を行うためには、単に手法を実施するのではなく、実態だけでなく、事象の背景にある要因に目を向け、仮説の設定に力を入れることが重要です。たとえば、期間、事業部、他社との比較や、売上を数量と単価といった要素に分解して、その関係性を明確にすることが求められます。 どの数値に注目すべき？ 現在、次期中期経営計画策定に向け、社内外の事業環境および自社の事業構造の把握に努めています。中期的な戦略を練る上では数値が非常に重要であるため、その分析結果をもとに、部内の若手社員と見立てを共有し、意見交換を進めることを目指しています。 仮説検証、どう進める？ また、これまで手薄だった社内データの分析についても、各種検証を重ねた結果、実施可能な体制が整いつつあります。データ分析にあたっては、仮説設定を重視し、エクセルのピボットテーブルや統計ツール、可視化ツールを活用しながら、複数のメンバーで議論を交わし、一定の結論に導くプロセスを進めています。

データ分析の重要性を再考するには？ 講座全体の学びを振り返ることで、データを分析してビジネスに活かすとはどういうことかを再考する良い機会となりました。基礎的な内容を再び学ぶことで、受講者がどの部分に関心を持っているのかを把握でき、自分の講座を作る際の参考になりました。 対話セッションのメリットとは？ データ分析の講座を設計する際、受講者の理解を深めるための施策を考えました。その結果、受講者同士が対話を通じて学びを深めることが有用だと感じました。この対話セッションはどんなコンテンツにも適用できるため、今後自分が企画する講座にも組み入れたいと考えています。 持続的な知識吸収をどう行う？ データ分析の知識を吸収し続けることは、今後も継続して取り組むべき課題です。自分の関わる案件でも、ビジネスにどうデータを活用できるかを常に検討していきます。また、受講者同士の対話型セッションを設計し、どのような項目でどのように深めていくかの具体的な内容を決める作業も続けていきます。

全体像を捉える重要性は？ まずは全体像を捉えることが重要です。様々な視点から分解することで解像度が上がり、具体的な問題や、これまで気付かなかった問題にも気付けるようになります。このため、入ってくる情報に対して適切なフィルターを掛けて受信することが求められます。 問題解決のために何を心がける？ 直面する問題に対して、まず全体像を知ることを心掛けたいと思います。その後、どのプロセスに課題や問題があるのかを分析していきます。この手法は、業務フローで全体を見える化し、どの工程でエラーが起きているのかを確認するのに適しています。頭の中でも自然にそれを描き、実践していきたいと考えています。 効率化のためにはどんな工夫が必要？ 上記の通り、頭の中で全体像を想い描けるように、常に心がけることが重要です。その癖をつけるために、まずは紙などに書き出して頭の中を整理するように取り組んでみたいと思います。様々な業務の効率化を追求するために、MECEを活用していきたいと考えています。

仮説はどう広げる？ 何も無いところから仮説を立てるのは難しいため、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、仮説の幅を広げることができます。例えば、3Cでは市場分析、競合分析、自社分析の視点から検討し、4Pでは製品、価格、流通、プロモーションの各要素に注目します。 提案はどう整理する？ 得意先へのマーケティング施策の提案においては、これらのフレームワークに沿って仮説を整理することが重要です。得意先からのヒアリング内容も3Cや4Pの枠組みに落とし込みながら分析することで、より論理的かつ具体的な提案が可能となります。また、机上の空論にならないよう、仮説の根拠を明確にし、確実な情報に基づいて絞り込んでいくプロセスが求められます。 客観性はどう測る？ 一方で、どうしても仮説が自分の思い込みに左右される場合は、客観的なデータに基づいて検証することが効果的です。信頼性のある資料や第三者の意見を取り入れながら、自己の偏りを減らし、仮説の精度を高める努力が必要です。

原因は何でしょう？ 問題を解決するためには、原因をプロセスごとに分解して明らかにする方法が効果的だと実感しました。広告にかかる費用と表示回数だけで費用対効果を計算しても、課題解決には至りません。しかし、クリック数や申し込み数といったデータを加えて各割合を算出することで、具体的な解決策のヒントを得ることができました。 A/Bテストはどう？ また、業務では主に定量分析や可視化を中心に行っているため、これまで触れる機会の少なかったwebマーケティングで活用されるA/Bテストについて学べたことは非常に新鮮でした。 仮説、どう作る？ さらに、日々の業務でデータ分析や問題解決を行う際、どうしても過去の経験や周囲の意見に基づくストーリーに頼ってしまい、データ活用が十分にできていなかったことに気付きました。今後は、「What」「Where」「Why」「How」の各ステップや様々なフレームワークを活用した仮説の立案を取り入れ、より効果的な解決策を模索していきたいと思います。

分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

授業で何を実感？ ライブ授業では、クリティカルシンキングの総合演習を２テーマで実施しました。総まとめの復習機会としてはとても有意義でしたが、6週間で学んだ知識を横断的かつ有効に活用できる状態には、まだ程遠いと実感する時間でもありました。特に、イシューを特定することや、目の前のデータを適切な切り口で分解・分析して真因を見極めることが求められる中、限られた時間ではそのレベルに達していないと痛感し、反復トレーニングの重要性を再確認しました。 リーダーとして何を挑戦？ 現在はリーダーとしてチームの成果に責任を持つ立場にあり、これまで以上に事業課題を正しく把握し、それを解決するアウトプットを提供する必要があります。プレーヤー時代は、目の前の作業を適切にこなすことで評価されていましたが、求められるアウトプットの内容自体が大きく変わりました。学んだ知識を実践する機会は現場にたくさんあるため、これを好機ととらえ、なるべく多く、小さなトライを意識して行動していこうと考えています。

外部環境への気づきは？ 6週間の講座を通じて、これまで自分が所属していた業界のみに注目していたことに気づき、外部環境にも目を向ける重要性を学びました。マンネリ化した視点から脱却し、広い視野で世の中を俯瞰することで、変化の激しい時代に柔軟に対応する必要性を実感しました。 未来をどう描く？ 特に、VUCA時代においては常に変化に敏感であるべきであり、不確実性が高い環境下では、複数の未来を見据えたシナリオプランニングが有用であると感じました。また、マクロ環境の変化を整理するためのPEST分析の活用も、事業環境の理解に大いに役立つと考えています。 実践で何を活かす？ 今後は、マーケティングをはじめとする業務において、従来の業界知識に加えて新たな環境への情報整理に、これらのフレームワークを積極的に活用していこうと思います。また、表面的な対応にとどまらず、状況を中長期的な視点で分析し、根拠に基づいた判断を行いながら、チームマネジメントにも活かしていく所存です。

単純平均の問題は？ 今まで、KPIの試算において単純平均を用い、n数の設定に悩んでいました。しかし、加重平均、幾何平均、中央値など、何を計測するかという本質を見直すことで、適切な算出方法が存在することに納得しました。外的要因の影響を考えると算出が困難と思っていた点も、算出方法を変更することで実現可能な数値設定の仮説が立てられると気づきました。 外内要因をどう見る？ また、外的要因には時期、環境、予算、事業者などが、内部要因には内容、周知、品質が関係していると考えます。加重平均を用いることで、主要なペルソナの定義が明確になり、幾何平均からはユーザビリティテストの結果をもとに、改善が必要な箇所を特定することが可能であると感じます。 実務改善の方向は？ 実務への落とし込みとしては、提出率やPVなどの単純平均ではなく、加重平均、中央値、ボトルネック分析を活用し、実際に体験品質へ影響している課題を特定した上で、改善の優先度を定量的に判断する提案を目指しています。

戦略思考ってなぜ大事？ この６週間で、戦略的思考の重要性や難しさ、そして楽しさを学びました。まずはゴールを明確に定め、そのゴール達成のために何をすべきか、また何を避けるべきかを整理することの意義に気づかされました。さらに、戦略立案に役立つさまざまなフレームワークが存在することを実感し、有用な知識を得ることができました。 現地法人でどう活かす？ 現地法人の営業責任者としての役割を担う中で、経営戦略や営業戦略の策定にあたり、今回学んだことを積極的に活用していきたいと考えています。業界が急速に変化する中で、常に外部環境をアップデートし、臨機応変に対応できる組織作りが求められています。 外部環境は更新できる？ そこで、四半期ごとに3C分析やPEST分析を用いて外部環境を見直し、戦略の現状を把握しようと考えています。得られた分析結果から、自社のリソースや能力の不足している部分を補うために、担当部門や上司に適切に報告し、会社全体の改善へと繋げていく所存です。

なぜ課題の抽出が重要なのか？ 課題や論点の抽出において、もれなく重複なく進めることと、解決策を模索することの重要性が強調されています。この過程では、ステークホルダーと足並みをそろえて議論を深めるために、フレームワークの活用が有益です。ただし、各ケースに応じて最適なフレームワークを選択する必要があるため、事前の認識合わせが不可欠です。 フレームワーク活用の意義とは？ 自社の営業戦略や施策実行の判断に際しても、フレームワークに基づくディスカッションとアウトプットの作成が、論点の漏れを防ぐ役割を果たします。また、このプロセスを通じて自社商品の特徴を再評価し、環境分析を実施します。 効果的な会議準備方法は？ 普段の情報共有の場とは異なる長めの時間を設けて課題整理のディスカッションを行うことが提案されています。その前準備として適切なフレームワークを決定し、可能な範囲でアウトプットを準備することが求められます。これは、会議を効果的に進めるための重要なステップです。