(3ページ目)

分析 ✕ 活用

に関する学び

---

データ分析の効果は？ 今週の学びでは、データ分析を活用することで、感覚的な判断から離れ、客観的な事実に基づいた意思決定が可能になると実感しました。特に、仮説を立てた上でデータを収集・検証するA/Bテストや、アンケートの結果を定量的に処理しグラフや数字で確認する技術は、マーケティングやサービス改善に直結する有効な手段であると理解しています。今後は、業務後のアンケート集計やSNS施策において、小規模な仮説検証を取り入れ、データを活かした改善活動を進める必要性を感じました。数字で成果を語る習慣や改善に向けた意識を日々実践し、継続的な取り組みが未来を変える力になると学んだ一週間でした。 講座受講促進の秘訣は？ これまでの学びを自分の仕事にあてはめると、講師養成講座受講促進の例として以下のように整理できます。まず、仮説を立てる段階では、「40代女性は講座に興味を持っているものの、日程や価格が申し込みの障壁になっているのではないか」という仮説を設定します。次に、過去の資料請求や問い合わせ、説明会参加者の属性データ、SNS広告やランディングページ（LP）のクリック数、コンバージョン率といったデジタルデータを収集し、申込者と非申込者の属性やアクセスから申し込みまでの動線の違いをグラフで見える化します。年代別、職業別、流入経路別にヒートマップや棒グラフで傾向を把握した上で、例えばLPに掲載するキャッチコピーや導線を２パターン用意してA/Bテストを実施し、効果の高いパターンを検証します。最後に、データの変化を定期的に追い、仮説の修正や新たな施策の追加を繰り返すことで、改善活動を継続していきます。 問題解決の手順は？ また、ライブ授業で紹介された問題解決のステップ「What, Where, Why, How」に基づく行動計画も立てました。まず【What】として、講師養成講座の説明会参加者や資料請求者数に対して、受講申込みへの転換率の低さや、特定の層（例：30〜40代女性、地方在住、育児中）の申し込みが伸び悩んでいる現状を整理します。次に【Where】では、SNS広告からLPクリック、説明会参加、申込みへと至る導線の中で、LPでの離脱、説明会後のフォローアップ不足、そして広告のターゲットと実際のコンテンツの連動性不足といった課題があると考えます。【Why】においては、SNS広告の内容がターゲットのニーズ、例えば「副業」や「子育てとの両立」に十分応えられていないこと、LPの構成の不明瞭さ、説明会の内容と申込みへの動線が断絶していることが原因として挙げられます。最後に【How】として、SNS流入データや属性情報をもとに複数の仮説を抽出し、属性別のクリック率、離脱率、申込率をグラフ化して問題箇所を特定、A/Bテストで各施策の効果を検証し、成果の高いアプローチを標準化して他のターゲットにも応用していく、という一連の具体的な対策を検討しています。

売上分解のポイントは？ ライブ授業で、伝統工芸品の売上低下の原因を分析するワークに参加しました。その際、思いついた要因に飛びついてしまうと誤った結論に至ることを身をもって実感しました。事例を読むと、さまざまな要因が一気に頭に浮かびますが、まずは「売上」をどのように分解し、各要素で問題を明確にすることが大切です。具体的には、問題の本質をWhatの視点で整理し、Whereで該当箇所を特定し、Whyで原因を分析、Howで解決策を立案するというステップを忠実に踏む必要性を感じました。 原因検討の視点は？ また、原因を検討する際には、マクロとミクロ両面からの視点が求められることにも気づきました。普段から外部要因にも興味を持ちつつ、自社の業務や販売プロセスを細かく分解して分析することで、フレームワークの精度を向上させる努力が必要だと実感しました。さらに、実数と率の両方を確認するという基本的なポイントが、自身の分析手法において抜け落ちていたことにも気づかされました。 店舗運営の見直しは？ 店舗業務においても同様に、業務を分解しボトルネックを解消する手法を取り入れたいと思います。現在の店舗業務は煩雑で無駄が多いと感じていましたが、ある店舗では人員を削減した結果、業務効率が向上し生産性が上がったという事例を経験しました。この経験から、最適な人員配置を再考し、労働分配率を指標として理想的な店舗運営を模索する必要性を認識しました。 工程分析の進め方は？ そのためには、まず店舗の業務内容を細かく分解し、どの工程にボトルネックがあるかを洗い出します。具体的には、各作業にかかる時間や担当人数を数値化し、店舗間で比較を行います。比較指標は、優先順位をつけた上で、フレームワークを活用して要因の検証を行います。検証結果から仮説を立て、それを元に対策を立案することが最大の目的です。対策は、すぐに実行できるものと、長期的に計画的に実施すべきものとに分けて検討します。 環境変化への対応は？ 法改正や業界環境の変化といった外部要因に柔軟に対応しつつ、業務効率向上に努めることは簡単ではありません。しかし、業務を数値化し経年変化を追うことで、後からさまざまな要因との関連性を振り返り、分析できると考えています。 実行計画の具体策は？ 具体的なアクションプランは以下の通りです。 　 What：労働分配率が高いという問題を認識する。 ① 業務の洗い出しを今期中に行う（Where）。 ② 問題と考えられる業務を数値化する（今期中に実施）。 ③ 比較指標を立て、要因の検証を行う（今期中）。 ④ 店舗間の比較を来期上期に開始する。 ⑤ 結果を集計し、仮説を立てる作業を来期上期に実施する。 ⑥ 対策を立案するのを来期下期に進める（How）。 以上の手順を踏みながら、各ステップを着実に実行していくことが、問題解決への鍵となると感じています。

データ分解のポイントは？ ■データや数字を分解するとは、まず一手間かけて実際に手を動かし、異なる要素を取り入れながら分解・分類することです。案ずるより生むがやすしという言葉どおり、実際に試してみることで気づきが得られます。また、MECEの考え方を取り入れて漏れや重複を防ぎ、粒度を統一することも重要です。さらに、統計的手法そのものは使わなくとも、正の相関・負の相関や偏りといった結果が分解の過程で明らかになると考えられます。 視覚化の工夫は何？ ■データの可視化では、仕事に視覚的な刺激を与える工夫が求められます。最適なグラフや色使いを意識すれば、直感的に内容が把握しやすくなります。グラフ作成においては、意図を誘導するのではなく、客観的な視点と根拠に基づいて、見やすさを重視した作り方が大切です。 各指標の活用法は？ 自社の業務では、生産性や品質、お客様の満足度アンケートなど、数字で示せる指標が多数存在します。日常的に取得されるデータは社内ルールに従い取り出し・分析されていますが、KPIに基づかないデータはまだ十分に活用されていません。たとえば、音声データは今後、AIによる分類が進み、感情や品質の判断などに役立つ可能性があると感じています。 視覚情報活用の秘訣は？ ■視覚情報を活かすため、直感的に判断しやすい図形のバリエーションを増やそうと考えました。普段はワンパターンになりがちだったため、見直す必要があると反省しています。同様に、先に述べた通り、グラフは客観的でわかりやすいものを作ることが重要です。 異なる視点の効果は？ ■実際に手を動かす段階では、定型的な並べ方だけでなく、あえて異なる視点からグラフを作成してみることが大切です。失敗や試行錯誤の過程が次の発見につながるとともに、同じ行動様式によるバイアスやパターン化を排除する助けになります。たとえ時間効率を重視しすぎず、KPI項目に重点を置いた原因分析や仮説の構築に取り組む一方で、KPI以外のデータからも意外な傾向が見えてくるかもしれません。 比較で見える新発見は？ また、数値やグラフの比較や傾向を通じて、何も見えてこなかった場合でも、その経験を次への一歩として前向きに受け止めることが大切です。多くのお手本を参考にしながら、状況に応じて複数のグラフバリエーションを試作し、今まで活用できなかった手法を検証する機会を持つことが求められます。 数字伝達の秘訣は？ 最後に、数字による主張を客観的に伝えるためには、自分が立てた仮説や意見を偏らず筋道立てて説明する工夫が不可欠です。どれだけ簡潔な説明ができるかを追求しつつ、数字やグラフからどのように伝えるか、どんな言葉を用いるかを直感と経験で磨いていくことが、最終的な課題解決につながると考えます。振り返りや反復練習を通じて、基本を定着させ、一過性では終わらない実践を続けていきたいと思います。

採用課題は何だろう？ 総合演習で採用のボトルネックを特定するパートは、私自身の業務に十分活かせると感じました。実際、自社の採用活動では、1次面接には応募があっても2次面接への参加率が低い現状がありました。面接設問の内容や、面接メンバーにおける若手比率の不足といった点が、思いつき的な対応に陥っていたと反省しています。候補者の立場に立って考える視点が欠けていたことが大きな課題であると痛感しました。 営業検証はできてる？ また、営業面ではカスタマージャーニーマップを作成していたものの、どこにボトルネックがあるのか十分に検証できていなかったと感じました。分析の観点からは、ジャーニーをより細かく区切る必要性があると考えます。境界線が曖昧なために実際の検証が困難になってしまい、顧客の心理変化を後で分析できる形で設計することの重要性を再認識しました。 営業戦略はどう進む？ ＜営業データを活用した営業戦略の立案＞ 現在、成約率向上という課題に対応するため、これまでの商談データを活用して再検証を進めたいと考えています。以前から取り組んでいたものの、講義を受けたことでデータの粒度が粗い点に気付かされました。また、文章化やビジュアル化が十分に行われていなかったため、組織全体の納得感にも課題がありました。構造化データのみならず、商談履歴などの非構造データも組み合わせ、優先順位を明確に決定することで、より効率的な営業戦略の立案を目指します。 UX向上はどう進める？ ＜サービス利用データを活用したUX向上施策の立案＞ SaaSサービスの活用状況について、アクセスログを精査し、実際に利用されている機能と利用されていない機能を分類します。利用されていない機能については、その原因を分析し、仮説を立てた上で、機能の改善や場合によっては廃止も検討する計画です。具体的には、以下のステップで進めたいと考えています。 成約率低下はなぜ？ ＜営業データを活用した営業戦略の立案＞ ・まず、成約率が低い理由について仮説を立てる。 ・セグメント別や担当者別の成約率、さらに各営業ステップごとにボトルネックを抽出する。 ・低い成約率のセグメントや、担当者による影響、どのステップに問題があるのかを検証し、原因を明らかにする。 ・その上で、具体的な解決策を検討する。 使われない理由は？ ＜サービス利用データを活用したUX向上施策の立案＞ ・まず、データウェアハウスからアクセスログのデータを抽出する。 ・利用されていない顧客について、導入当初から使用していなかったのか、あるいは使用頻度が次第に低下したのかを分類する。 ・なぜ特定の機能が使われていないのか、仮説を立てながら改善案を策定する。 ・顧客インタビューを通じて仮説の検証を実施する。 ・最終的に、機能改善やUX向上、場合によっては機能の廃止を実施する。

問題解決のフレームワーク 講座全体を通じて、特に学びとなったポイントは次の通りです。 まず、問題解決のフレームワーク「What」「Where」「Why」「How」の順番で考えることが重要であることです。これにより、問題解決のプロセスが論理的かつ体系的になります。 データ分析の視点は？ 次に、数値データを分析する際に漠然と数字を見るのではなく、定量分析の5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を持つことが大切です。これにより、効率性や再現性が向上し、同じ気付きや示唆をより効果的に得ることができます。 また、平均値を取る際には「標準偏差（データのばらつき度合）」という視点を持つことが必要です。仮に平均値が同じであっても、「ばらつきがある」「ばらつきがない」ではデータの意味合いが変わってくるからです。 Howで成果をどう上げる？ 問題解決のフレームワークの最後「How」で解決策を考える際には、選択肢を絞り込むための判断基準を明確にすることが肝要です。これにより、成果を上げる可能性が高まり、仮に成果が上がらなかった場合でも、どの判断基準に問題があったのかを振り返ることで、さらなる改善が可能となります。 グラフ選びの新たな視点 関連動画で学んだポイントもいくつかあります。グラフを作成する手順「仮説や伝えたいメッセージは何か？」「比較対象は何か？」「どのグラフを使うのか？」は新しい学びでした。これまでの私は最初から「どうグラフを作ろうか」と考えていましたが、1と2を先に考えることで、自然とどのグラフを使うべきかが見えてくることに気付いたのです。 さらに、マイナスの項目がある場合にはウォーターフォールが有効であることや、何を比較対象とするかによって適切なグラフが異なることも学びました。例えば、ギャップがある場合は横棒グラフやウォーターフォール、時系列やトレンドがある場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、散らばりや構成比率を示したい場合はヒストグラムや円グラフ、相関を示したい場合は散布図がそれぞれ適しています。 学びの実践で何が変わる？ これらの学びをいくつかの面で活用したいと考えています。まず、自社サービスの課題の明確化や改善に向けて、営業プロセスの課題を整理し、日々の定例ミーティングでチームメンバーと議論を深める場で、得た知識を実践したいと思います。自分だけでなく、チーム全体に学びを共有することで、議論や分析の質を高め、より有効なアクションに繋げたいです。 また、経営分析（財務諸表の比較分析）においても今回の学びを応用するつもりです。四半期ごとに財務諸表を比較分析し、問題を具体的に特定することで、株主への業況説明の説得力を高めたいと考えています。そのためには関連書籍で知識の増強に努めたり、必要に応じて今回のような講座に参加することも検討しています。

データ分析の考え方をどう変える？ 今週の講義を通じて、データ分析に対する考え方が大きく変わりました。これまでデータ分析というと、「データを集めて傾向を見る」という漠然としたイメージがありましたが、実際には緻密な準備と明確な目的意識が必要であることを学びました。 目的をどう合意する？ 特に印象に残ったのは、「分析の目的を組織で合意を得てから始める」という考え方です。データで何を明らかにしたいのか、その結果をどのような行動につなげたいのかを関係者と共有することで、より効果的な分析が可能になります。目指すアウトプットや、その結果によってどのように行動変容を促したいのかを事前に合意できればと考えています。 比較分析がもたらす示唆は？ また、データは比較によってその意味が見えてくるという点も重要な学びでした。時系列での変化や異なる属性間の違いを分析することで、より深い示唆が得られます。さらに、分析結果を報告する際には、次のアクションプランを含めて提案することで、組織の意思決定に貢献できることを理解しました。 リスキリング企画の必要性は？ 現在担当しているリスキリング企画においても、研修後のアンケートの分析アプローチを見直す必要性を感じています。現状の満足度評価だけでなく、部署別の研修効果の違いや時間経過による行動変容を測定することで、より効果的な研修プログラムが設計できると考えています。 新規事業支援での戦略的活用 新規事業立ち上げ支援においては、ユーザー検証のデータをより戦略的に活用することが可能です。顧客属性による反応の違いやサービス理解度の変化を定量的に把握することで、事業戦略の精緻化が図れるでしょう。経営層への報告においても、データに基づく明確な示唆を提示し、具体的な投資判断の材料を提供できます。 研修アンケート設計の見直し 来週からは、現在実施中のリスキリング研修に関するアンケート設計を見直します。具体的には、研修内容の理解度や実務での活用意向に加え、3ヶ月後の行動変容を測定するための追跡調査の仕組みを構築します。 仮説の明確化と調査設計 新規事業の計画では、ユーザー検証前に仮説を明確化し、チームで合意します。その後、アンケートやインタビューのスクリプトを作成します。例えば、「このサービスは特定の年齢層でニーズが高い」という仮説を立て、それを検証できる調査設計を行います。 経営会議に活用するデータ分析 経営会議では、これまでのユーザー検証データを再分析し、顧客属性別の反応傾向や時系列での変化を可視化します。特に投資判断に直結する指標については、比較分析を通じて説得力のある資料を作成します。 これらの取り組みを通じて、データに基づく意思決定プロセスを組織に定着させ、より効果的な事業展開と人材育成を実現したいと思います。

分析の基本は？ 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は？ 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは？ さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何？ 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは？ たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は？ 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は？ ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう？ また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

仮説はどう捉える？ 仮説は論点に対する仮の答えであり、そこから検証や分析を進める出発点といえます。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類があり、前者は最終的な結論の方向性を先に立て、そこから逆算して必要な情報を集めて検証を進めるものです。一方、後者は起きている問題に対して「なぜそうなっているのか」「どうすれば改善できるか」を探るプロセスであり、What、Where、Why、Howといった問題解決の手法を意識して仮説を立てます。 仮説はどう整理？ これまでは仮説を一括りで捉えていましたが、今後はどちらのタイプの仮説に取り組んでいるのかを明確に意識して使い分けたいと感じています。また、複数の仮説を立てることで決め打ちを避け、柔軟な視点を保つことができます。加えて、仮説同士の網羅性を意識し、カテゴリやプロセスといった異なる切り口からの検討は、より構造的なアプローチにつながります。こうした取り組みが、課題設定力の向上にも寄与すると考えています。 どんな経験が役立つ？ これまでの業務経験では、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の両方に取り組む機会がありました。特に施策の立案など、結論を先に想定する場面ではフレームや構造を活用し、全体像を俯瞰したうえで結論から逆算して仮説を立てることが効果的だと感じています。一方、日々の業務でデータを確認し、問題を発見・提示する機会が増える中、What／Where／Why／Howのプロセスを意識した仮説立案が、原因特定から改善策の検討までの一連の流れを円滑に進める助けとなっています。 仮説の質はどう上がる？ また、仮説の質を高めるためには、網羅性を意識しながらさまざまな切り口で検討する姿勢が重要です。この取り組みを通じて、本質的な課題設定ができ、より実効性のある打ち手へとつなげることができると実感しています。 学習の効果は何？ 今回の学習を通して、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類の仮説が存在することを再認識しました。振り返ると、私は「こうすればうまくいく」という結論の仮説に対してやや苦手意識を持っていたと気づきました。 今後の改善はどう？ そこで今後は、まずフレームワークを活用して構造的に考えることに努めます。要素分解を通じて仮説を立てやすくし、思考に型を取り入れることで苦手な結論型の仮説も導き出しやすくする狙いです。また、間違ってもよいという前提で自分なりの仮説を積極的に立てることで、完璧を求めず「とりあえずの仮置き」を実践し、言い切る練習を重ねつつ検証を前提とした思考に慣れていきます。さらに、学んだ知識をそのまま受け入れるのではなく、自身の業務や経験に照らして問い直し、アウトプットや振り返りを通じて知識を深め、実際に使える形に育てる努力を続ける所存です。

戦略的行動をどう実現する？ 戦略的な行動をとるためには、古くから存在しビジネスの定石とされる様々な法則やフレームワークを知り、それらの原理や前提条件、例外パターンを含めた本質をきちんと理解し、適切に用いることが必須であるということを学びました。 ビジネスの定石を再確認 WEEK5で取り上げられた「事業経済性」というメカニズムを例に、自らを振り返ると、規模の経済性がそもそも効かない場合や、効くとしても非常に限定的であることに気づきました。そのため、ターゲットを絞りサービスの価値を高めることでネットワークの経済性を活かし、そこで浮いた経営資源を集中投下して経験曲線を活かす。このように、範囲の経済性へつなげることでコスト低減が実現できそうだと感じました。しかし、これまで私はビジネスの定石を「感覚的」に理解していただけだったことに気づきました。 中期経営計画の重要性 変化の激しい時代と業界において、中期経営計画を立てる意味と重要性を再認識しています。次期中期事業計画の策定に向けて、ビジネスの定石を本質的に理解・整理し直し、一年近くの時間を有効に活用したいと思います。 視座と視野を意識した仮説思考 周囲の協力を得ながら、「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しつつ、不確実な情報の中でもハイサイクルで仮説検証を行う仮説思考でビジネスの定石を適用します。また、実際に適用した結果について関係者と共有し、複数の視点を基に明確な判断基準を持って投資対効果を意識し、比較検討・取捨選択を行っていきます。 事業計画策定の精査ポイント 事業計画の策定にあたり、次のポイントを精査します： - 目指すべきゴールは何か - 現経営資源に何があるのか - 省エネはどこまで追求するのか - ゴールに到達するために「やるべきこと」「やらないこと」は何か - ターゲット顧客は誰か - 自社はターゲット顧客にどのような価値を提供するか - それは本当に顧客が求めているものか - 独自性（強み、差別化ポイント）は何か - 独自性で本当に差別化できているか - 独自性は実現可能か、長期的に競争優位性を持続可能か - 事業経済性で効くものは何か、なぜ効くのか - 他社事例で適用できるものはないか 定石を駆使した事業計画 今回の講座を通じて、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析、PEST分析、5Forces分析、ポーターの基本戦略、シナリオ・プランニング、VRIO分析、ジョン・コッターの8段階のプロセス、事業経済性など、10個以上の定石を学びました。事業計画を策定するにあたっては、これらの定石を意識しながら一つずつ理解し直し、他社事例を集めて研究しながら適用を進めていきたいと思います。

仮説の意義は？ 今週の学習では、どんな状況においても仮説を立てることの重要性を再認識しました。仮説はデータ分析や問題解決の道しるべとなり、何を調べ、どんな情報を収集すべきかを明確に示してくれます。また、代表値だけでデータの全体像を把握するのではなく、その背後にあるばらつきにも目を向ける必要があることを学びました。平均値は全体を簡潔に表す指標ではありますが、ばらつきを加味することでデータの実情をより深く理解できるという点が印象的でした。 データ把握はどう？ データの分布を視覚的に把握するためにはグラフを活用することが有効です。ヒストグラムを用いれば分布の様子が、散布図を用いれば2つのデータ間の関係性が直感的に読み取れます。また、標準偏差を理解し算出することで、データのばらつきを定量的に捉え、より正確な分析が可能になるという点も学びました。これらの学びは、特に患者の受診動向分析の現場で大いに役立つと感じています。 具体計画は？ 具体的な行動計画としては、以下のステップを実施する予定です。 1. データ収集と整理 　・受診データの抽出：電子カルテシステムから必要な情報を取り出す。 　・データクリーニング：欠損値や誤りがないか確認する。 　・データ加工：分析しやすい形に整える。 2. 仮説構築と検証 　・仮説リストを作成：過去のデータや経験を踏まえ、受診動向に関する仮説を立てる。 　・データ分析：収集データを基に仮説の正否を検証する。 3. 代表値の吟味 　・複数の代表値の算出：単純な受診者数だけでなく、年齢層別、性別、居住地別に平均値や中央値、最頻値などを計算する。 　・代表値の比較：異なる代表値を比較し、データの傾向を把握する。 4. 可視化 　・グラフ作成：受診者数の推移やデータ分布をグラフで表現する。 　・グラフ分析：作成した図表から季節変動やパターンを読み解く。 5. 標準偏差の活用 　・各診療科ごとに受診者数のばらつきを標準偏差で算出する。 　・科ごとの差異を比較し、正確な分析に役立てる。 6. 分析結果の活用 　・傾向の把握：得られたデータから受診動向の傾向を明確にする。 　・対策の検討：把握した傾向を元に、より良い医療サービスを提供するための対策を議論する。 　・情報共有：分析結果や検討内容を関係部署で共有する。 7. 行動の継続と改善 　・定期的な分析：定期的な受診動向の確認により、新たな傾向や変化を捉える。 　・行動計画の見直し：状況の変化に合わせ、計画を適宜更新する。 各ステップを着実に実行することで、学んだ分析手法を実務に効果的に活かしていきたいと考えています。

複雑性の原因は？ 現在、私の所属する会社では、複数の事業が並立し、複雑化しています。この状況を「範囲の不経済」として再認識する機会となりました。新規事業を立ち上げるにあたって、社内資源を最大限に活用しようと心掛けていましたが、それがかえって事業の複雑性を増す原因になっていたように感じます。今後は、「既存ビジネスとの資源の共通部分が本当に強みを生むのか」を再度考える必要があると感じています。 業務思考の向上は？ 総合演習を通じて、普段の業務に当てはめて考えることのできる観点を学びましたが、実際には業務中に立ち止まって考える余裕が足りませんでした。今後は、自分自身で立ち止まり、思考を深めるべきポイントを明確にすることから始めたいと思います。また、演習時に思い付きで意見を列挙した場合と、フレームワークを活用して検討した場合とでは、回答の整理や網羅性に大きな違いがありました。この違いは業務にも大きく影響するため、情報の整理や思考を深めることを習慣化したいと考えています。 部門調整はどう？ また、現在は事業が多様化しており、範囲の不経済が生じている状況です。業務においては、本部間の調整や組織の運営に対処する必要があります。これに対し、まずは個々の本部の意向を一旦脇に置き、会社全体のあるべき姿を客観的に見据えて、他部門との対話や調整を進めていきたいと思います。 ターゲット明確化は？ 演習を通じて、ターゲットの明確化が不可欠であることを改めて認識しました。現在、事業全体で共通のターゲット像が描けていないことが課題です。これまでこの問題に対して提言できずにいましたが、学習によって外部環境や内部環境の整理が不足していたことが原因であると理解しました。今後は、行動計画に従って具体的な対策を講じたいと思います。 資源活用を見直す？ まず、自部門に限らず他部門も含めたバリューチェーン分析やVRIO分析を行い、会社全体の構造と資源を再評価したいと考えています。これまでの「自社資源を何が何でも活用する」という考えを見直し、共通の資源が本当に強みとなるかを検討することで、真にシナジーが期待できる部分のみを利用するようにして、経済的な効果を生み出す状態を目指します. 議論で成長できる？ 加えて、3C分析やSWOT分析を用いて一切の漏れがないよう情報を整理し、ターゲットをどこに設定すべきか、自分の言葉で繰り返し言語化していきます。この学び全体を通じて、言語化の重要性とそれに伴う能力の鍛錬が必要であることに気づきました。したがって、今後のアウトプットについては、必ず上司や同僚と議論し、終わりではなく改善を繰り返す姿勢で取り組んでいきたいと思っています。

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。