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分析 ✕ 動画

に関する学び

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なぜ講座が有益？ 今回の講座を振り返ると、単なる知識のインプットにとどまらず、実際に使えるスキルへと昇華させることの重要性を実感しました。講座では、以下の点に重点を置いて学習しました。 どう分析すべき？ まず、戦略を考える際には、いきなり直感的に行動を決めるのではなく、自社を取り巻くビジネス環境、競合他社や周囲の動向、自社の強みなどをしっかりと分析する必要があるという点です。次に、先人の知恵であるフレームワークを活用することで、情報を体系的に整理し、抜け漏れなく確認することが可能になる点を学びました。また、施策の内容を検討する場合も、VRIOなどのフレームワークを用いて、その施策が意味を持ち、差別化が図られ、持続的に優位性を保てるかどうかを総合的にチェックする必要性を理解しました。 どの行動が必要？ これらの学びを自分のスキルとして定着させるため、以下の行動を継続していきたいと考えています。まず、論理的思考力を高めるため、思考のフレームワークに関する知識をさらに深め、書籍や動画学習など複合的な学習方法を取り入れていきます。また、知識を体系化するために、組織内のミーティングで学んだ内容を発表し、言語化する機会を設けることにも努めます。 どう戦略を練る？ また、自分で戦略を立てる際は、外部・内部の環境分析や施策内容の検討により、ロジカルな判断ができるようになりました。選択した施策や採用しなかった要素についても、明確な根拠を説明できるようになっています。 どう伝えるべき？ さらに、コミュニケーション面では、一連のフレームワークや考え方をしっかりと自分のものにするとともに、部下をはじめとするメンバーにもその考え方を丁寧に伝えるよう努めています。経営層や各メンバーの知識や理解度に合わせた言葉の使い分けを意識し、分かりやすいコミュニケーションを実践していきたいと考えています。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

仮説検討は効果的？ フレームワークを使って仮説を検討する重要性を改めて実感しました。自分の視点だけで考えると、異なる仮説が実は同じ意味を持っていたり、抜け漏れや重複が生じ、MECE（漏れなく、ダブりなく）にならないことがあると感じました。また、業務では自社の既存データを中心に扱っており、外部のデータと比較する機会が少ない点にも気づきました。一般的なデータにも注意が必要で、信頼性が低かったり数値が大げさに見せられるケースもあるかもしれません。こうした状況だからこそ、学んでいる知識を活かし、有効なデータと信頼できる情報源を見極める必要があると思いました。 動画から何を学ぶ？ 先週のグループワーク後に視聴した関連動画で紹介されたさまざまなグラフや分析手法も非常に参考になりました。自分がこれまでなんとなく実施していた方法が当てはまる部分もあれば、これまで注目していなかった視点に気付くこともあり、改めて復習する意欲が湧きました。 実務で新発見は？ 実務では、指示通りに同じグラフを作成することが多い中、自分自身でフレームワークを活用して仮説を立て調査することで、新たな発見につながる可能性を感じています。現在の職場では、これまでにない未来的な取り組みが多く、自社の過去のデータだけでは捉えきれない視点が必要だと再認識しました。大きな歴史的流れに沿った視点も、今後の改善に大いに役立つと考えています。 改善策の検証は？ まずは、フレームワークを用いて「どの部分が改善され、会社の売上に貢献できるか」という仮説を立て、データの収集と検証に取り組みたいと思います。また、データだけに頼らず、職場の改善点や取り組みについても多角的な視点を持って検証することで、会社全体の業績向上だけでなく、自分自身の成長につながる発見があると期待しています。

魅力を伝える方法とは？ 顧客に情報を伝えることは意識していたものの、相手が魅力を感じる伝え方については深く考えられていなかったと感じます。他社との差別化を図るために設けた言葉が、結局顧客の魅力につながらなければ意味がありません。目的を見失わずに仕事をしたいと気付きました。 重要な学びの三つのポイントとは？ この講座を受けるにあたり重要だと感じた点としては、以下の3つがあります。まず、素直に取り組むこと。今までの経験から生じるバイアスを持たず、講義や動画、他の参加者の意見を真摯に受け止める。そして、積極性を持つこと。さらに、目標や目的を具体的にイメージして取り組むことが重要です。プログラムが終了する頃にはマーケティングへの興味が増し、仕事に活用したい、他の人にも伝えたいという熱意を持って集中して取り組みたいと思います。 プロモーションでの新しい挑戦は？ 仕事においては、新たに認知施策やプロモーションの手段を見直している時期ですので、データから独自のアイディアを出せる状態になりたいと思います。また、マネジメント向けのプレゼンやプロモーションのチャネル選択、方法の検討にもこの知識が活かせると感じています。魅力的に情報を伝えるために、他社や前例にとらわれずに考えることの大切さを再認識しました。さらに、顧客向けのアンケートを通じて、どこまで何が伝わり、魅力を感じてもらえたのかをヒアリングすることも心掛けたいです。 自信を持つためのステップは？ まだ具体的なイメージは持てませんが、自信を持って業務に取り組めるようになりたいと思っています。同僚や上司にも納得感があり、有益だと感じてもらえる分析や新施策を展開できるように、マーケティングの考え方に基づいてシンプルに話ができるようになりたいです。

経営視点の意義は？ 戦略的に物事を見ていくことについて、特に「経営者の視点で見る」ことが大切だと感じました。動画で説明されたこの視点は、大局的かつ総合的な視野を持つことに繋がります。しかし、具体的な行動に結びつけるには深い理解と多次元的な分析が必要です。今回の学びを通じて、極めて重要なこの視点に基づく実践を意識していきたいです。 目的設定のコツは？ 目的と目標を的確に設定するためには、幅広い視点で情報を集めることが重要です。さらに、分析では偏見を排し、客観的に数値や事実に基づいて進めたいと思います。特に、分析の目的を見失わず、問いを持ち続けることが肝要です。PEST分析の活用も意識しています。 本質をどう把握？ 本質を見極めることは難しいと感じますが、これを日々の実践に取り入れることで、最終的な目的や目標が正確に設定できると信じています。 リーダーの心得は？ 続いて、優れたリーダーの思考法について考えました。「過度にジレンマを恐れない」という考え方は、現在の環境において非常に重要だと実感します。特に、短期と中長期の効果を考慮しながら部内外で議論を進める際に、相手の判断軸を理解し、集合知へと導く努力をしたいと思います。 バリューチェーン利用は？ また、バリューチェーンの活用については、自社内の分析や自部署の方向性を考える際の有力なフレームワークとして大いに役立つと感じました。新たな業務の提案や、業務集約を検討する際、この考え方を用いて実践していこうと考えています。 今後の戦略はどう？ 最後に、今後の業務や部署の方向性を見定める際に、社内外の評価をバリューチェーンを活用して行うことで、より効果的な戦略を策定したいと思います。

なぜデータを分ける？ まずは、分析はデータを分けて整理するところから始まると感じました。各要素や性質の細部まで明確に把握してから整理することが、効果的な分析につながると実感しています。また、比較対象や基準を設け、データを比べることで意思決定を支援する効果にも大きな意義があると印象に残りました。 どこを重点分析？ 動画学習では、帰還した戦闘機の被ダメージ部分とそうでない部分、さらにその他の箇所について、どの部分の分析が有用なのかという問いかけがありました。帰還しなかった戦闘機では、被ダメージの少ない部分に致命的な損傷がある可能性を想定し、その箇所を中心に分析すべきだという仮説思考を学び、これまでになかった視点を得ることができました。 データで判断する？ また、データの収集や分析の目的は、それを基にした適切な意思決定にあると感じます。意思決定を円滑に進められるよう、データ分析のスキルを磨いていく必要性を強く意識するようになりました。 売上の謎は何？ 売上分析においては、課題の真因を明確にするために、売上に直結する各種データをどのように収集するかが重要です。過去の実績や予算、さらに他社の数値との比較によりギャップを把握し、原因を推察して仮説を立てるプロセスは、正確な分析に寄与するというイメージが湧きました。 本質はどう捉える？ 最後に、データ収集の際は、必要な要素の抽出を慎重に行うことが求められます。MECEの思考法を活用し、要素の抜け漏れを防ぐとともに、各項目に適した分析手法を検討することが大切です。データそのものの生成に注力するのではなく、本質が何かを見極め、意思決定を促す資料として仕上げることが、最も重要であると感じました。

成功のための顧客理解とは？ 今週の事例では、顧客の隠れた真のニーズを深堀し、自社の強みを活かした製品を製造・販売することがヒット商品の成功要因だと実感しました。キャッチーなネーミングも販売を後押しする重要な要素です。また、最後の動画で「ビジネスチャンスのタネがなくなっている」や「今後AIが進化し、仕事がなくなるのでは？」といった懸念についても触れられていました。私も同様の懸念を抱いていましたが、動画を通じて、環境が変化すれば人々のニーズも変化し、そこにビジネスチャンスが生まれることを知りました。今後、顧客視点に立ち、敏感にニーズを察知し、深堀することの重要性を改めて感じました。 顧客のニーズをどう捉える？ 「顧客自身が欲求に気付いていないため、単純な質問ではうまくいかない」という点は特に印象に残りました。実際にツール開発のための要望アンケートを提案していましたが、うまくいかない理由が手法の誤りにあると気付きました。顧客のニーズをヒアリングやアンケート、グループインタビューだけでなく、行動観察といった多角的な視点から捉えることが重要だと感じました。 次のステップで何をすべき？ 今後取り組みたい具体的なアクションとしては、以下の点に重点を置きます。 - 常に「なぜそのように思うのか？」や「本当にそれが物事の本質なのか？」を考える癖をつける - 会社が提示する自社の強みについて、他にもないかを考える - 社内で議論し、新しい付加価値を顧客に提案する - 自社商品のカスタマージャーニーを実践する - 他業種のニーズを考え、自分自身で分析する癖をつける 以上のアクションを通じて、顧客視点を持ちつつ、自らの分析力を高めていきたいと思います。

データ分析で比較はなぜ重要？ データ分析の基本は「比較」であることを学びました。しかし、ただ単に比較すれば良いというわけではありません。分析の目的に応じて比較の軸が異なるため、その目的を明確にすることが重要です。さらに、データ分析の結果を報告する際には、見せ方を工夫することも大切です。比率を見たいのか、推移を見たいのかなど、定量データに応じた適切な見せ方を検討する必要があります。 飛行機の生存能力をどう改善？ 動画の中で、飛行機の生存能力を上げるための改善点を考えるという課題がありました。初めは「欠損している部分」を改善するべきだと思いましたが、分析の目的を考えると、「欠損していない部分」を補強する方が生存能力が上がるという解説を見て納得しました。 業務でのデータ分析の課題とは？ 日々の業務でも、お客様がデータ分析をしたいと言いつつ、現状の把握だけで終わってしまうケースが多々あります。そこで、データ分析の基本として、目的の明確化と比較の重要性を伝えていきたいと思います。たとえば、実績だけの数値を並べているケースでは、その数値が良いのか悪いのか判断できず、その後のアクションが不明瞭になっているお客様が多くいます。このような場合には、具体的な提案を行いたいです。 学びを実践するプロセスが大事？ 学んだことを実践し、アウトプットすることで、その結果が良かったのか、改善の余地があるのかを言語化することも大切です。振り返りを必ず行い、学んだことを整理し自分の中に落とし込むプロセスを欠かさないようにします。グループワークや講義の中では、自分ごととして捉えることを意識し、積極的に考え、発言するように心がけています。

分かりやすさの秘訣は？ 説明やプレゼンテーションで最も大切な点は、相手がどれだけ理解しやすいか、そして心に残るかどうかだと改めて実感しました。まずは、目的と対象に合わせて伝えたいメッセージを明確にすることが基本であると感じます。 視覚工夫は効果的？ その上で、メッセージの理解を助けるために、言葉遣いやフォント、色、アイコン、図表、グラフ、配置といった視覚的要素に工夫を凝らすことの重要性も学びました。これらの工夫は、伝えたい内容をより効果的に伝えるための手段となります。 分かりやすい事例は？ 具体例として、上司への企画書では、従来口頭で伝えていたアイデアを文章と図表で分かりやすく表現することが求められます。また、学校説明会では、参加者に特に伝えたいポイントを際立たせるために、シンプルなスライド構成が効果的です。さらに、授業での説明スライドでは、生徒の印象に残りやすいよう視覚資料を活用し、内容の理解と定着を図っています。 事例分析はどうすべき？ また、街のポスターや動画のサムネイル、他の人のプレゼンスライドなど、良いと感じた事例を分析し、自分なりの改善策として取り入れていく姿勢も大変参考になりました。ナノ単科のデータアナリティクスの授業で学んだ内容を活かし、目的に応じた図表やグラフを作成する能力も向上させることができました。 効率的資料作成は？ 最後に、PowerPointのショートカットを積極的に利用することで、効率よく資料作成が進められる点も印象深かったです。このような取り組みを通じて、より効果的な資料作成とプレゼンテーション技法を身につけることができたと感じます。

数値と定性の評価はどれ？ デザイン変更の方法案を、コスト、スピード、意思疎通などの各観点から数値で比較する手法は、とても効果的だと感じました。しかし、実際には数値化が難しい場面も多いため、例えば「大中小」や「◎〇△×」といった定性的な評価方法も有効だと思います。実際、イベントのプランニング月間である6月には、MECEに基づいて項目を洗い出し、これらの評価方法を用いて各案を総合的に比較したいと考えています。 A/Bテストの理解は進んでる？ A/Bテストについては、これまで学んできた知識を活かし、解説通りの考え方で演習に取り組むことができました。その後の動画で、ポイントを絞って比較するという視点が紹介され、非常に納得のいく気づきを得ました。以前から社内ではA/Bテストの必要性は認識していたものの、コストを抑えながら迅速に実施する方法が見出せずにいました。今後、部内でのリサーチや議論を重ね、具体的な手法が確立できた際には、今回の学びを活かしていきたいと思います。 行動と分析のバランスは？ 最も印象に残ったのは、原因の特定に時間をかけすぎず、実際に行動を起こし、仮説検証のサイクルを早期に回すという考え方でした。これまで、分析にもっと力を入れるべきだと考えていた自分が、ビジネスのスピードとのバランスを重視する必要性に気付かされました。もちろん、分析と実証の双方に適切な時間とエネルギーを割くことが重要だと感じています。具体的には、先輩社員の意見を聞いたり、必要に応じて外部の知見も取り入れながら、約半分の比率で分析を進める方法を模索し、明日から日々意識して取り組んでいきたいと考えています。

原因はどこにある？ データ分析の各ステップを学んでいく中で、問題の原因を具体的に特定する段階に達しました。その過程では、確かに難しさも感じました。普段、何気なく行っている問題の究明はあいまいな部分があり、必ずしも分析に基づいて進められているわけではありません。たとえば、ある文書に対する口コミに関心を持っても、その口コミの年代や時期、男女比、キャンペーン実施の有無など、詳細な点には踏み込まない場合が多いと感じます。 どう試せばいい？ また、動画でも示されていたように、このステップや手法に慣れるためには、身近な事例で実際に試してみることが不可欠です。うまくいかないときには、どの点をどのように改善すればよいかを考え、再度取り組むというプロセスを繰り返す必要があると実感しました。 適用例はどう考える？ この手法は幅広い場面で活用できると思いますが、具体的な適用例をすぐにイメージするのは難しい面もあります。日常的には数字を扱っていますが、それらの数字から直接施策や解決策を導き出す機会が少ないため、意識があまり向かないのかもしれません。また、非常に困難な状況や緊急性の高い場面が少ないことも影響していると考えます。 改善の実現方法は？ 現職は大きな問題がないため安定しているものの、逆に「こうなればもっと良くなるかもしれない」という改善点に積極的に取り組めていない部分も多くあります。問題と捉えるというよりは、今後の課題として「どのようにすればさらに良い状態になるか」を洗い出し、身近に改善すべき対象を見つけていきたいと考えています。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。