(87ページ目)

分析 ✕ 活用

に関する学び

---

A/Bテストの意義は？ A/Bテストの存在を知ることができ、業界ではそのような視点があまりなかったと感じました。また、week5はこれまでの中で一番難しく感じました。グループワークでAIの活用を聞いていたので、実際に少し取り入れてみました。動画で指摘されていたように、日常生活の中でこうした思考や手法を実践することが、身につけるために重要だと痛感しました。 転職と時間管理は？ プライベートでは、転職の検討や残業削減の工夫、高額な商品の購入を見据えた時間の使い方について考えています。例えば、まずはどの仕事にどれくらいの時間がかかっているかを計測することから始める予定です。 研修と目標達成は？ 一方、業務面では、研修担当として対応できる研修の分類や不足している部分を調査し、人材育成モデルとの紐づけを行いながら、研修内容の過不足を確認しています。また、年間計画の検討や売上目標達成に向けた具体的な行動計画の作成、社内合宿のアンケート結果の分析にも取り組んでいます。

代表値の意味は？ データを理解する際、代表値の考え方が基本であると学びました。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、たとえ二つの集団で平均値が同じでも、ばらつきの度合いによって集団の実態は大きく異なることがわかります。ばらつきは標準偏差という指標で表され、また、グラフを用いてデータを視覚化することで、説得力が増すことも学びました。 報告書のポイントは？ 報告書にデータやグラフを用いる際には、より意味のある情報を見出すことが重要です。平均値だけでは集団の性質を十分に理解できないため、ばらつきなど他の要素も加味し、「本当にそう言えるのか？」と多角的に考える必要があると感じました。 分析目的は何？ そのため、まず何のための分析なのか、その目的を明確にすることが大切です。次に、必要なデータを特定し、信頼できる情報源から取得すること。そして、代表値や標準偏差をどう活用すれば集団の性質が理解できるのかを考慮しながら、データを適切に扱いたいと思います。

業界PLで何を理解できたか？ 事業の構造や提供価値に応じて、費用のかかる部分が異なるため、利益を生み出す仕組みも変わることが理解できました。異なる業界のPLを見ることで、その業界の特徴を理解することができ、また、同業他社のPLを確認することで、各社がどこに費用をかけているのかが分かり、今後の動向を予測できると考えました。 競合他社の動向をどう把握する？ 経営企画として競合他社の動向を把握する際には、PLを活用し、どこにどれだけの費用をかけているのかを分析します。また、単年度ではなく複数年にわたる変化を追うことで、今後の動向を予測するのに役立てたいと思います。 自社PLの整理で見える課題は？ 具体的には、競合他社の過去3年間のPLをまとめ、どのような予測が可能かを整理します。そして、その整理した内容が直近の動向と一致しているかどうかを確認します。また、自社のPLについても整理を行い、課題がどこにあるのか、そして利益を生み出すために何が必要なのかを考えたいと思います。

分析の目的はどう設定する？ 数字整理の段階で、分析の目的や仮説を設定して作業を進めることの重要性を学びました。この方法により、さまざまな観点から結果を導き出せることがわかりました。また、分析前にMECEやロジックツリーを活用して要素を整理することで、抜け漏れのない分析が可能であることも学習しました。 多様な切り口で何を掘り下げる？ この手法は、社内システムに対するユーザー満足度調査の分析に役立つと感じています。以前は、部署毎や勤続年数などの一般的な数値のみでの分析にとどまっていましたが、より多様な切り口で分析を進めることで、真のニーズを掘り下げることができるのではないかと考えています。 ロジックツリーの作成はどうする？ まず、ロジックツリーを手書きで作成し、可視化します。そして、それを基にしてExcelのピボットテーブルを活用し、他にどのような切り口があるかを常に自問しながら分析を進めます。あわせて、MECEによるモレやダブりがないかにも注意を払っています。

どのようにプロセスを整理する？ 営業成績を振り返る際に、プロセスをMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解して整理するという視点が欠けていました。プロセスの分解自体は行っていたものの、その後の分析が不十分だったと感じています。今後は、この点を業務に活かしていきたいと思います。 問題解決に向けた分解思考 営業活動において、顧客を業界や職種で分解するだけでなく、自分の仕事のプロセスも細かく分解しました。その結果、どこに要因があり、何を解決すれば問題の特定につながるのかが明確になりました。このような分解という思考を、日々の活動に取り入れていきます。 課題特定のためのアプローチは？ 具体的には、まず自分の営業プロセスを分解し、どこに課題があるか特定します。次に、顧客と受注の傾向も分解し、その中で自分の課題やポジティブな傾向を探っていきます。さらに、このアプローチを部下にも活用していこうと考えています。

データの隠れた意味は？ 「分析は比較なり」という講師の言葉に、これまでの自分のデータに対する見方を改める衝撃を受けました。単に手元にあるデータだけでは、平均値や統計情報といった基準を算出することができず、その中に秘められた情報を読み解く重要性を再認識する機会となりました。 数字以外も活かせる？ また、データ分析と言えば数字を思い描くことが多いですが、文字列などで表現される資料もまたデータであると教わりました。間接部門で働く中で、これまでデータに対して多少なりとも距離を感じていた私にとって、まずは日常の中で身近に存在するデータを取りこぼさず活用することの必要性を実感しました。 管理と復習は十分？ 具体的には、毎日、毎週、毎月の使用単位で見落としがないかデータをチェックすること、一元的な保管場所を確保してデータの集計状況を整えることが挙げられます。迷ったときは今回の学びを振り返り、復習を繰り返すことで「データとは何か」を体で覚えていくことが大切だと感じました。

目的をどう明確化？ 分析の目的を明確にすることの重要性を実感しました。データを活用する相手がどのような目的で情報を求めているのか、コミュニケーションを通して具体的に確認する必要があります。しかし、実際に会話をすると、目的が漠然としていたり、具体的な内容が伝えられないケースが多く見受けられました。そのため、抽象的な要素を具体的な内容として引き出すヒアリング力が非常に重要だと感じています。この過程で、仮説設定や比較対象の選定がより明確になり、全体の分析基準がしっかりと定まると考えます。 営業データは何を示す？ また、営業活動においては、提供するデータがますます重要になっています。特に、自社製品の導入理由を明確に説明することが求められる中、競合他社との比較において自社製品を選ぶ根拠を明確なデータで示すことが必要です。営業と意見を共有しながら、データ活用の目的を具体的に明確化し、客観的な視点を保った説得力のあるデータ提供を行うことで、導入率の向上につなげたいと考えています。

学びの振り返りは？ 今週は、戦略思考の講座全体を通して学んできたことを改めて振り返る機会となりました。毎週、知識のインプットとアウトプットを繰り返し、グループワークでは多くの良い刺激を受けてきた一方、全体を見直すと知識の一部が忘れかけていることに気づき、少なからず焦りを感じました。今回学んだ内容を確実に定着させるためには、意識的に活用し、実践を重ねながらアウトプットを繰り返すことが必要だと実感しました。 知識の活かし方は？ また、戦略思考で得た知識は特に事業計画の策定に役立つと考えています。これまでは、現状と短期間の予測に基づいた計画しか考えていなかった自分に気づかされ、まずは目指すべき理想像を描くことから始める決意を新たにしました。変化が激しく不確実な状況の中で持続可能な競争優位を確立し、勝ち残るためには、今回学んだ知識とフレームワークを活用してさまざまな角度からデータを客観的に分析し、やるべきこととやらざるべきことを明確にして実践していくことが重要だと感じています。

目的と対象は？ データ分析を行う際は、まず対象を明確にし、何を比較するのか、どのような目的で分析を進めるのかをはっきりさせることが大切です。やみくもに作業を進めるのではなく、解決すべき問題を洗い出し、最終的にどのようなアウトプットを目指すのかを事前にイメージしておく必要があります。 計画の進め方は？ 初めは大まかな分析から始め、そこから徐々に細部にわたる分析へと進めていくと、全体像を捉えながらも、必要な部分に着眼できるため効果的です。データの収集や加工の前に、分析のロードマップを描いて進めると、全体の流れが整理され、分析結果の精度向上につながります。 他部署での連携は？ 他部署と共同でデータ分析を実施する場合は、問題点やアウトプットのイメージについて十分なコミュニケーションを取り、上流工程での認識合わせを中心に進めることが重要です。また、学んだ各種のフレームワークやグラフの表現方法を意識的に活用することで、知識の定着や成果の説得力を高める努力をしています。

分析の視点は正しい？ 分析を行う際、「分析は比較なり」という視点を常に意識することが大切だと感じました。まず、分析の目的を正確に把握し、提示先の求める結果と意識を合わせることの重要性を学びました。また、比較する目的に沿って適切な軸を設定する必要性も再認識しました。 意見交換はどう進む？ また、さまざまな業界の方々のご意見を聞くことができ、グループワークでは意見交換が活発に行われ、非常に助かりました。 データの意味は十分？ 私はIT業界で、顧客向けのデータ分析やBIツールの活用を行うことが多いため、依頼内容をただ見える化するのではなく、分析の目的をしっかり意識し、データの意味を考えた上で最適なグラフを選択する必要性を感じました。そのため、データの格納方法や保持方法を含めたトータルな提案力を高めたいと考えています。 業界課題はどう見る？ さらに、さまざまな業界が抱える課題や、それぞれがどのようにデータ分析を実施しているのかについても非常に興味深く感じました。

仮説思考はなぜ必要？ 仮説思考の大切さを改めて実感しました。日々得られるファクトに対して「なぜ？」や「どうすれば良いか？」と疑問を持つ中で、あらかじめ仮説を設定することで業務上の疑問点や関心事に対し、より具体的なアプローチが可能となり、結果として業務の精度が上がると感じました。 データの活かし方は？ また、データ収集においても、ただ数多くの情報を集めるのではなく、データの特性を十分に理解した上で、絞り込んだ活用を行う必要性を感じました。実績の分析に際しては、例えば「この時期だから売上が伸びないのか」や「この季節だから売り上げが良いのか」といった視点で、状況を整理することが有効でした。 記録の意義は？ さらに、手元にあるデータやメモを活用し、気になった点や疑問点を記録しておくことは、仮説の検証や業務改善に直結する重要なプロセスであると感じました。日々その記録を見返しながら自問自答を繰り返すことで、自分なりの解を持ち、分析を重ねる姿勢が身に付いたと思います。

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。