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分析 ✕ 定量

に関する学び

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比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

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。

データ分析の基本を理解する 目的を明確にすること、要素を整理すること、そして比較することがデータ分析の基本だと学びました。特に、分析は比較であるという点が印象に残っています。しかし最も重要なのは、データ分析が「何のため」に行われるのか、その目的を明確にすることだと改めて感じました。ケーススタディではデータ分析が上手くいかなかった例もあり、要因に期間や項目の一般的な回答だけでなく、上司と部下のコミュニケーションについても意見が挙げられていました。そのため、基本に立ち返る必要性を再確認しました。 具体的な要素整理のポイントは？ 具体的な要素の整理を心掛けました。例題で行ったPC購入に関するディスカッションでは、メーカー、金額、スペック、OSなど具体化することで、共通認識が得られやすいと感じました。また、分析の際には定量データ同士、定性データ同士を比較することの重要性も理解しました。平均値についての説明は分かりづらい部分もありましたが、先生が示してくれたビジュアルを通じて少しずつ理解が進みました。 退職分析における「目的」の重要性 私は人事部でDX担当をしており、退職分析を行っています。職種、年齢、勤続年数といった要素を洗い出し、比較をしていますが、「目的」を見失いがちです。退職率を下げるだけでなく、「若手の」離職率、「技能職の」離職率といった具体的な目的を持ち、分析を続けていきたいと思いました。また、グラフを作成して終わるのではなく、伝えたい「メッセージ」をしっかり伝えるための改善も進めたいです。 データ分析で立ち止まる瞬間 データ分析を実践することは重要ですが、一度立ち止まって「目的」を考えること、また定期的にその目的に立ち返り確認することも必要だと感じました。私自身、考えすぎる傾向があるため、要素の整理においては柔軟な思考を持つように心がけていきたいです。

4視点の意義は？ 問題解決のステップとして、「What」「Where」「Why」「How」という４つの視点があることを学びました。関係者間で「あるべき姿」や「ギャップ」の認識を共有する重要性にも触れ、特に問題を特定する際には、単なるアイディアに頼らず、定量的な数値を比較することで、より客観的に捉えられる点が印象的でした。 原因はどう見る？ また、原因分析においてはロジックツリーを用いることで、漏れなく重複なく問題を分解できることを実感しました。全体を複数の部分に分ける「層別分解」や、詳細に細分化して検討する「変数分解」といった手法も、新たな気づきとなりました。 合意形成は可能？ チームプロジェクトでは多くの関係者が参加するため、事前に「あるべき姿」や「ギャップ」を共有し、チーム内で合意形成をとることが必要だと感じました。特に、最初の「What」が明確でないと、後のステップで方向性がぶれてしまうため、優先的に確認しながら進めることが重要です。 ロジックの活用は？ MECEの考えを意識していましたが、実際にロジックツリーを書き起こして検討する機会が少なかったことは反省点でした。今後は、層別分解と変数分解をそれぞれ活用し、チーム内の合意形成に役立てていきたいと考えています。 手順の意図は？ また、クリエイティブな業務では、Howのアイディアから発想してしまいがちです。そのため、４つのステップの順序に沿って思考する癖をつけることが必要だと感じました。日常生活では、電車内の広告などを見ながら、「何を狙っているのか」「どのような問題が起こり得るのか」「その原因は何か」「どうすれば解決できるか」といったプロセスを意識してみるとよいでしょう。さらに、業務中にも毎日5～10分間、ロジックツリーを用いてざっと洗い出す習慣を取り入れていきたいと思います。

6週間の学びの成果は何か？ 6週間の学びを通して、実例演習やグループワークでマーケティングに対する理解が深まりました。特に「機能的価値」と「情緒的な価値」を学ぶことで、競合他社に勝つためには、商品にまつわる経験に＋αを加えた情緒的価値が最も有用な差別化になると認識しました。結果として、マーケティングは顧客にポジティブな体験を提供し、自社の優位性を築くための重要な位置づけであると実感しました。 ライブ授業の課題は何か？ 一方、ライブ授業では大局的な視点が不足することがあり、これは直近の課題と捉えています。今後は、エンドユーザーである患者の動きや、業界団体、医師会、厚生労働省などの動向を定期的に観察し、流れの変化が関係団体や企業にどのような影響を与えるか、またはどのようなアクションが必要かを検討していきます。 体験設計はどう進む？ 具体的な取り組みとして、まず自社製品の機能的価値と情緒的価値を整理し、顧客にとってポジティブな体験を設計するために、ユーザーの声を丁寧に聴いて内容を整理します。さらに、顧客が持つ認識（パーセプションマップ）の理解を深めるため、インターネット調査や営業同行での顧客インタビューを通じ、定量的・定性的な情報を収集し、競合分析を経て自社の優位性を見出し、その軸に基づいた体験の創出を目指します。 マクロ視点はどう評価？ また、マクロな視点を養うため、情報の入手経路の模索と整理も行います。具体的には、SNSで患者に関連するキーワードを検索し、口コミやアンケートの結果をチェックするほか、業界団体や医師会の定期総会に出席して情報を収集します。そして、厚生労働省の公式発表や新聞記事に注目し、そこから得られる情報を元に大局的な動向を把握することで、迅速な対応策を検討できる体制を整えていく考えです。

定量分析の視点をどう活用する？ 定量分析の5つの視点（1. インパクト、2. ギャップ、3. トレンド、4. ばらつき、5. パターン）を学びました。データを漫然と眺めるのではなく、これらの視点で見ることで効率的に示唆を得られると感じました。特に、平均値を取る際に「標準偏差（データのばらつき度合）」という視点をこれまで考えたことがありませんでした。同じ平均値でも「ばらつきがある」か「ばらつきがない」かでデータの意味合いが変わります。今後は標準偏差も併せてチェックしていきたいと思います。 データ比較時のポイントは？ 売上やサービス利用者数などのデータを前年度と比較する際には、定量分析の5つの視点を意識して数字を見るように心がけます。また、特定月における新規受講者や解約者を年代別に分析する際、これまで表に落とし込むことは行っていたものの、グラフ作成は少なかったです。今後はヒストグラムなどのグラフを活用し、ビジュアルで傾向を把握できるようにしたいと思います。これはチームメンバーにも促していきたいです。 チームでの視点共有は？ まずは、学んだことを言語化し、チームメンバーと共有することが重要です。データの分析もチームメンバーと一緒に行う際、「Aさんはトレンドがないか」「Bさんはばらつきがないか」といった具合に、各メンバーに特定の視点で見る役割を依頼するのも良い考えだと思います。これにより、チーム全体として5つの視点を網羅することができます。 グラフ化で何を検証する？ 最後に、各月のサービス利用者の新規受講率や解約率のデータが表として存在していますが、まずは先月のものを目的に応じてグラフ化し、理解の速度や深度にどのような違いがあるのか、グラフから意味ある示唆を導き出しやすくなるのかを検証したいと思います。

分析の目的と手順は？ 分析は、比較（増減や時系列の変化、数字の意味）と何を明らかにするかの仮説が重要です。仮説を立てる際には、逆算思考で分析結果の見せ方や投入時間などを考慮します。課題解決のプロセスでは、自己の中でプロセスを明確にし、目的や狙い、コンセプトを先に確立することが大切です。その後、問題を特定し、どこに問題があるのか、なぜその問題が発生したのかを明らかにした上で、どのように解決するかを考えます。 データ分析で課題をどう解決する？ ビジネスにおいてデータ分析を行う際には、まず現状と理想のギャップを見つける問題発見力や課題形成力を磨く必要があります。そして、課題解決の仮説を立て、自由な発想と未来からの逆算を用います。次に、客観性を備えたデータ収集を行い、そのデータを加工し、考察と未来への洞察力を磨きます。 新しい取り組みへの挑戦 漠然と総花的な活動に陥りがちで、あれもこれもと欲張ってしまうことが課題です。採用戦略や事業計画策定の際には、採用市場データの分析スキルを評価することが求められます。定性と定量の分析をビジュアル化し、仮説を持ってデータ収集と分析、考察を効率化します。毎年の活動には、新しい取り組みに挑戦することが求められます。最新情報へのアクセスや情報分析から、課題解決策の提案力を高めて引き継ぎます。 ロジックツリーで何が見える？ ロジックツリーを用いて、課題（大学・高専との関係強化構築）や採用市場の傾向（少子化・18歳人口の激減、高学歴化・編入進学、高度人材の活躍など）を整理し、それらを明確化、細分化します。これにより、人材獲得のチャンスを検討します。実践を通じて学んだことを自分の活きた知識とするとともに、書籍や研修を通じて知識をアップデートし、実践能力の向上に努めたいです。

重要な三つのポイントとは？ 私が特に重要と感じた点について整理すると、次の三つが挙げられます。 まず、「分析は比較なり」という点です。物事を細分化して整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが求められます。また、具体的な比較対象や基準を設けることで、状態を把握しやすくなり、意思決定もしやすくなります。 データ分析の目的確認はなぜ大事？ 次に、「データ分析を始める前に目的の確認をすること」の重要性です。仮説を立てて取り組むことが強調され、目的と照らし合わせながら比較することで、目に見えない情報を想像しながらの分析が可能になります。 最後に、「Apple to Appleになっているか」の確認が重要です。不適切な比較対象を避け、意思決定に役立つ分析を行うよう心がけなければなりません。 グラフの可視化はどう変わる？ また、グラフの可視化においても学びがありました。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方を学び、「どんなデータを」「どう加工するとわかりやすいか」をより意識する必要があります。これを企画ごとのデータ分析に役立て、反響率や成約率、属性やエリアなど、比較すべき視点が今まで以上にあることに気づかされました。 実践にどう活かすか？ さらに、作成するグラフの可視化方法についても実践していきたいと感じました。分析の本質をチーム内で共有し、分析に取り組む前の目的の明確化を意識することが必要です。そのうえで、これまで出してきた分析指標が正しい比較だったのか、新しい視点はないかを見直し、より良い意思決定に役立つものにしていきたいと思います。 企画運営の課題を定量分析によって発見し、根拠のある提案ができるようにするために、まずは学びを実践していくことが大切だと感じました。

どこを分析すべき？ 客観的に情報を捉え、定量的に分析することは重要です。勝てるポイントを見極め、選択と集中を行うことで、効率的な資源配分が可能となります。このためには、高コスト・高品質・時間・労力・効率・利益率・回転率といった多方面からの分析が必要であり、どこに投資するのかを明確にすることが大切です。 優先順位はどうする？ 「選択と集中」という考え方は、言い換えれば「捨てる勇気」を持つことにも繋がります。限られた資源を最適に活用するためには、何を優先し、何を後回しにするのかという優先順位を付けることが求められます。そして、何を捨てるべきかという理由を探し、その反対に捨ててはならない理由を考えることも、優先順位の明確化に役立ちます。 品質はどう選ぶ？ 捨てることが良い結果をもたらす場合もあります。例えば、顧客が喜ぶと思って商品を過度に高品質にすることでコストがかかることがありますが、品質を少し落としても販売価格を下げることが顧客の望みである場合も少なくありません。 本当に改善できる？ 人は習慣を変えることに抵抗を示す傾向があります。しかし、始めたことをやめる際には、それが最適な選択であることを確認できるようにすることが大切です。例えば、重複している定例シートの作成や、必ずしも必要ではないダブルチェック、意味のない定例業務にリソースを割く意味を再評価する必要があります。 効果はどこに現れる？ 結論として、費用対効果や得られる結果を考慮しながら資源の投資先を決定し、冷静にリソースの分配先を選ぶことが重要です。そのためには、批判的な思考を持ち、無駄を見つけたときにはそれをやめてみる勇気を持つ必要があります。これらを客観的かつ定量的に考え、判断することが求められています。

仮説の整理はどう？ 問題解決のプロセスにおいては、「What」「Where」「Why」「How」といった仮説の立て方を4つのステップを通じて理解しました。また、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類に仮説を分類できることも学びました。特に、家具メーカーのWebマーケティングにおける指標へのアプローチは、私にとって非常に参考になりました。メーカーで働く身として、定量的なKPIを用いた費用対効果の分析の重要性を改めて認識しました。WEEK04では内容が難しくなってきましたが、総合演習や課題に取り組みつつ、学びを継続し、単位取得に向けて努めていきます。 マーケ戦略の実践は？ WEEK4で学んだ問題解決の仮説を職場で実践する予定です。「仮説思考をマーケティングに適用する」という視点から、3Cや4Pを効果的に利用し、リーダーシップではパッションを持つことを意識して行動したいと考えています。具体的には、ウイスキーの事例で、かつて高価とされていたウイスキーが、若者向けに手頃な缶製品として売上を拡大させた点を参考にしています。これは、今後の新商品の販売においても活用できると感じています。 未来予測の信頼は？ 過去のデータを基にした予測はAIに頼ることが多いですが、未来の予測、つまり仮説を立てる部分においては、人間の方が優位であると感じます。他大学では生成AIを使用する学生が増えており、Web上での期末試験にも対策が講じられていることを知りました。生成AIに対抗できるよう、自らの仮説構築や現場課題の抽出を迅速に行い、PDCAサイクルをスムーズに回していきたいと考えています。今回学んだ知見を活かして、12月の競馬のレース、特にデータが少ない馬のレース予測にも挑戦してみるつもりです。

アンケート変更の必要は？ 自社サービスのユーザー向けに定期的に開催しているイベントでのアンケートについては、これまで項目を変更せずに実施してきました。項目変更を行うと比較が難しくなると考えたためです。今後は、アンケート内容に本当に変更の必要があるのか、改めて問い直しながら検討していきたいと思います。 インタビュー内容は羅列になる？ ユーザーインタビューでは、インタビュー後の記事化において、質問内容と返答が単なる羅列になりがちな点を改善する必要を感じました。コーディングを実施することで、情報の分析がしやすくなるとともに、他者へ伝わりやすいアウトプットにつながると考えています。まだ試行段階ですが、各担当者と意見交換の場を設け、特にインタビューに関しては、こちらが意識してヒアリングしないと暗黙知を引き出せないため、事前に質問項目に組み込むか、必須項目としてルールを決めることにしています。 定性定量の違いは何？ また、今回の取り組みで、解決策を前提に課題を定義しないという考え方や、分析データの収集方法には定量分析と定性分析の2種類があることを認識しました。定性分析は、感情など数値化や可視化が難しい情報の解析に適しており、暗黙知と形式知の両面を理解することが大切です。暗黙知については、こちらから意識して引き出す必要があると感じています。 課題設定はどう見直す？ これまで、課題は解決策をあらかじめ想定したうえで捉えていたため、今回の「解決策ありきで課題を定義しない」という視点は大きな気づきとなりました。定性分析の難しさを実感しているため、まずは自分自身のナノ単科におけるカスタマージャーニーを作成し、感情の可視化の練習からアプローチのコツをつかめるよう挑戦していきたいと思います。

議論の偏りは大丈夫？ サンライズ社のケースを通して、課題解決に向けた議論が偏った論点だけでは進まないことを学びました。まず、各自の直近の関心事や体験によって視野が狭まる可能性があるため、客観的な課題分析が不可欠であると実感しました。 フレームワークは何故有用？ 課題に取り組む上で、PEST、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析といったフレームワークが非常に役立つことがわかりました。特に人事部に所属する立場として、バリューチェーンの観点から戦略を考えることの重要性を感じました。 経営者視点はどう？ 戦略策定においては、経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに行動すること、また他社の意見を積極的に取り入れることが大切です。バリューチェーン分析により企業の優位性の源泉を探ることで、基本戦略の構築や改善が促進されると考えています。 SWOTをどう活かす？ さらに、SWOT分析を通じて現在の業界や自社の状況をより深く理解し、それを自部門の戦略構築に活かしていく姿勢が求められると感じました。具体的な人事施策を企画・実行する際には、各部署のニーズや成果を定量・定性で把握することが重要であり、これが強固なバリューチェーン形成や組織の強化につながると実感しています。 全体影響をどう捉える？ 今後は、日々の業務や制度、施策が全体のバリューチェーンにどのような影響を及ぼすかを意識するとともに、その視点をメンバーと共有していきたいと思います。経営者になったつもりで、独自の判断軸と基準を持ち、より良い意思決定を行うためにジレンマに果敢に向き合う姿勢が求められると感じました。また、他社の意見を取り入れ「集合知」を活用することも、今後の課題解決に大いに役立つと考えています。