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分析 ✕ 講座

に関する学び

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イシュー特定はなぜ重要？ イシューの特定の重要性を改めて実感しました。それ以上に「問い」の方向性をブレないよう意識し続けることの重要性に気付かされました。課題を特定し、イシューを設定した後、実際に分析や議論に移る際、この「問い」がブレることが多々あります。気づけば最初に設定したイシューからずれた議論をしていることが何度もありましたので、改めて見直したいと思います。 データ分析で避けたいミスは？ データ分析においては、「問い」の方向性がブレてしまい後で気づき、やり直しが発生することがしばしばです。数字に触れ始めると、「分析」に夢中になり、本来の目的を見失ってしまうことがよくあります。特に注意すべきは「やった気になってしまうこと」であり、過去の経験を通じてこれを痛感しました。この講座を通して学んだフレームワークを意識し、同じ失敗を繰り返さないようにしたいと思います。 言語化の効果とは？ 「イシューを押さえ続けること」は「意識」するだけでは難しいため、言語化を必ず意識したいです。言語化することで、自分だけでなく、周りの方との認識統一にもつながります。これができると、自分が「問い」からずれていても、「誰かが気づき」修正してもらうことができます。自身の考えを客観的に見ることは重要ですが、完璧にはできません。常に第三者のヘルプも借りながら進めたいと思います。

MECEの難しさと挑戦 MECEを意識しすぎるあまり、本質的なロジックツリーを作れていないことがあるのは、本当にその通りだと思いました。漏れなく整理するために「その他」を多用している自分を容易に想像でき、今回の講座内容は非常に自分事として受け止めることができました。 良質な示唆を得るには？ MECEは重要ですが、あくまでフレームワークの一つであり、問題解決に繋がる良質な示唆を提供できる分け方が求められます。現状の自分の役割としては、営業戦略の策定と売上増加のための施策検討があり、常に課題解決に取り組む状況です。Week 01から学んでいる内容は、まさに今の業務に直結するものです。 定量的な分析を目指して WhatやWhereを置き去りにせず、現状の分析とありたい姿やあるべき姿をしっかり定義し、どこにギャップがあるのかを定量的に、そしてMECEに整理できるようにしたいです。前提となる「現状分析やありたい姿の定義」は、頭の中でわかった気で終わるのではなく、しっかりと言語化することを意識します。 フィードバックの活かし方 MECEのアプローチは、一人でアウトプットを出したうえで、同僚や上司からフィードバックをもらい、自分では気付けない「漏れやダブり」を見つけることが大切です。そのためのブラッシュアップを行い、練習を重ねていきたいと思います。

比較はどんな意味？ 「分析は比較」という考え方は、これまでさまざまな講座で耳にしていましたが、「比較する対象を見出す」という点については、あまり深く考えたことがありませんでした。そのため、今回の学びを通じて、まずは「どんな目的で分析を行うのか」や「ありたい姿」と現状のギャップを整理（言語化）することに意識を向け、分析のスタート地点としてしっかりと理解を深めたいと考えています。 現状整理はどう進む？ 業務では、依頼主から提示される課題に対して、その課題＝「在りたい姿」と「現状」の整理が不十分なまま、すぐにデータに取り掛かることが多くありました。そのためか、「こっちだったかも？」や「なんかズレてきている？」という不安にかられ、進めていた分析で手戻りが発生することも多々ありました。そこで、データに触れる前に、一度しっかりと整理してから進めるべきだと改めて感じています。 新規案件の見通しは？ 今回、新規の案件にあたっては、以下の点について整理しながら進めていく予定です。まずは分析の目的を明確にし、ありたい姿を言語化します。次に、現状の把握と、現在手元にある指標の洗い出しを行い、ありたい姿とのギャップを埋めるために必要なデータを整理します。こうしたプロセスをメンバー間で共有し、認識を合わせながら進めることが、より効果的な分析につながると期待しています。

目標設定はどう？ 「分析は比較なり」「何を明らかにしたいのか」という考えを軸に、データから得られる情報を見失わないため、まず明確な目標を設定しています。その目標に向かい、必要なデータやストーリーともいえる仮説を構築し、試行と検証を繰り返すことで、求める結果に近づけています。 データ表現はどう？ また、取り扱うデータの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方が重要であると感じています。そのため、状況に合わせて最適な表現方法を選ぶことに努め、いかなる場合も「とりあえず」での加工を避け、ビジネスにおける分析では、データに入る前に「目的」や「仮説」がしっかり整っていることを確認しています。 ランニング費用はどう？ これまで部門費管理を想定していた中で、担当しているITツールのランニングコストについても、使用金額や実際の作業時間など、これまで取得してこなかった新たなデータ要素を活用していく計画です。これにより、必要なツールや今後の投資対象となるソフトウエアの分析に役立てようとしています。 データ収集の工夫はどう？ さらに、データが不足している点を解消するため、まずは必要なデータの収集に力を入れると同時に、作業の効率化や一部自動化の導入も視野に入れています。今回の講座を通じて、時間の有限性を改めて認識し、これからはより計画的に活動していく所存です。

対象比較の意義は？ 分析の真髄は、対象がある場合とない場合の値を比較する点にあります。たとえば、ある評価は対象が存在するときの値と存在しないときの値の差で示されます。さらに、評価する対象の選び方も非常に重要であり、ライブ授業で学んだように、対象を選ぶ際には「アップル・トゥ・アップル」の比較や生存者バイアスに注意する必要があります。今後はこれらの点を常に意識して取り組んでいきます。 反ユダヤ対策の現状は？ これまで、反ユダヤ主義をなくす取り組みは、行動前のアメリカにおける宗教犯罪における割合（ユダヤ教に対して69%）や、国民の反ユダヤ主義に対する無関心の割合（58%）に着目して行われてきました。今回、ある協力組織と連携した取り組みの成果は、次回のデータ分析においてユダヤ教に対する犯罪の割合と国民の無関心の割合を確認することで判明するでしょう。これらの結果を踏まえ、取り組みの内容を適宜見直すことになります。 実務で学んだことは？ 私たちの学びは、データの収集・加工を自ら行い、現状把握や課題の特定、そして解決策の提示を目指すものです。しかし、実務では主に協力先のデータ分析結果を利用して業務を進めています。もちろん、この講座ではさまざまな試行錯誤を行っていますが、業務に関連する際はこれまでの手法に頼ることが多かったのです。以上でよろしいでしょうか。

価値と戦略は一致？ 事業活動においては、まずターゲット顧客を設定し、次にどのような価値をどこまで提供するかを決めることが基本です。この段階で、必要な経営資源や資金の規模が大きく変わるため、環境の変化に応じて顧客に提供する価値を見直す必要があります。今回の学習では、経営判断をサポートするツールの一つとして、財務三表について取り上げました。 三表で現状把握？ 財務三表は、経営資源や資金の現状を数値化し、企業や事業の状況を定量的に把握するための重要な資料です。自社の経営状態の正確な把握に加え、他社との比較を通じて強みと弱みを明らかにすることができ、ターゲット設定や中期計画の策定にも役立つと感じました。 意見交換の価値？ また、講座では動画での座学だけでなく、さまざまな業種の受講生との意見交換を通して、多角的な視点から分析を行う機会がありました。学んだ知識を活用して分析や課題抽出に取り組むことで、実践的な理解が深まるとともに、今後の経営判断に応用できる点が印象的でした。 部門横断で見る？ さらに、経理や財務部門以外の人が会社の財務三表を見る機会の重要性も再認識しました。情報が十分に揃わなければ、それ自体が会社の課題となりうるという考察は、非常に示唆に富んでおり、今後の企業運営における課題意識を高めるポイントとなりました。

関係者間のゴール共有は必要か？ ひとつの課題に対しても、関係者それぞれがスタートの時点でゴールやプロセスを共有しておくことによって、方向性を見失わずに戦略を立案できます。しかし、経験値が高い人や声が大きい人に引っ張られることはよくあります。そのため、フレームワークを使って課題や情報を分析し、優先順位や重要度を整理することが重要だと思いました。 業務でフレームワークは活用できてる？ 現在の業務では、中期計画を策定する際にSWOT分析やPEST分析を使用していますが、実際に課題を十分に理解し洗い出せているか自信がありません。上司の出す結果をそのまま受け止める傾向があります。今回の学習で得た具体的な事例を参考に、業務に落とし込んでみたいです。特にカスタマーサービスにおいては、商品や営業に直接関与していないため、サービス業におけるフレームワークの効果的な活用法について考えていきたいです。 業界分析は計画にどう結びつく？ 業界の分析や自社の強み・弱みを踏まえて、優先的に強化すべき領域や必要な対応を整理し、進めてみます。既存の計画についてもフレームワークを適用し、具体的な改善点を見つけ出し、現在の計画にどのように結びつくかを確認して、理解を深めていきたいと思います。また、本講座を通じて他の業界の視点を学び、自分の視野を広げたいと考えています。

AI比較で何が分かる？ 受講前は、各AIの特徴や違いを意識することなく、単にChatGPTに何でも指示していました。しかし、複数のAI（ChatGPT、Gemini、Copilot、gammaなど）を試すうちに、出力される結果の質が大きく異なることを実感しました。 プロンプト工夫は必要？ また、単に適当な指示を投げるのではなく、プロンプトに工夫を凝らすことが重要だと感じました。さらに、AIが出力する内容を人間がしっかりとチェックする役割は変わらず必要であると学びました。特に、大量のデータを扱う分析処理においては、出力の前半部分に正しい法則が適用されていたとしても、後半で崩れるケースがあったため、初めの部分だけで簡単に確認を済ませることは危険だと気づきました。 処理速度をどう見る？ 分析処理においても、各生成AIの処理速度や対応可能なデータ量には差があるため、事前にそのスペックを理解しておく必要があると感じました。 最新の情報収集は？ 加えて、講座内で紹介されたまだ使用経験のないAIを通じて、用途ごとに最も効果的な生成AIを使いこなせるよう、AIの活用幅を広げたいと思います。加えて、AIのアップデートが非常に早いため、毎日アップデート情報を調査するような定期的な情報収集の体制を整えようと考えています。

問題解決の手順とは？ 問題解決の手順として、What→Where→Why→Howの流れに沿い、データを基に判断してステップを進めるフレームワークや分析手法を学びました。 特に、データを扱う際には、平均だけでなく、標準偏差や中央値など、適切な表現方法を用いることが重要であると理解しました。 ロジカルな判断を支える方法は？ 3Cや4Pなど、論理的に判断するためのフレームワークも学びました。これにより、何か判断基準や切り口を持って考えたり、仮説を立てることができるようになりました。 市場分析のアプローチをどう変えた？ 市場分析についても学びました。以前は既存のデータから何かを導き出そうとしましたが、今は自ら立てた仮説から始め、データを比較分析するという方法に切り替えました。 また、「豪州の顧客は〇〇を求めているため、このエリアにも需要があるだろう」という仮説を基に、市場の価格や利回りを分析したいと考えています。この仮説を例にして、Where〜Howまでの仮説検証を行い、加重平均やフレームワークの有効性を試したいです。 結果の共有と学びの深化を目指して 結果を部内に発表し、自らの考え方としてしっかりと習得することを目指しています。講座のワークや動画も見返しながら、さらに理解を深めていきたいと思っています。

戦略の再定義はどう？ 普段、漠然と使用していた「戦略」という言葉を改めて定義し直し、「ゴールを明確化すること」の重要性を再認識しました。演習問題では「ゴールが明確でない」と感じましたが、実際の業務では「手段」に目が行きがちだと気付きました。「ゴール」についても、自分が考える「目標・ゴール」ではなく、組織全体としての「ゴール」を考える必要がありますが、異なる価値観を持つ人々の集合体である組織において、その「ゴール」を設定する難しさを感じています。今後、この点についてさらに学んでいきたいと思います。 企画業務で何を見抜く？ 企画業務においては、企画の実現に向けた戦略的なアクションが必要です。人事部としての目指すゴールと事業本部の目指すゴールが初めから一致することは少ないです。そのため、傾聴して相手のニーズを分析し、必要に応じて人事部から提案することで、最終的に共通の「ゴール」を設定し、実現に向けた手段を検討していく必要があります。 論理と共通解は何？ 自分の考えを論理的にまとめるだけでなく、周囲の人々の状況や考えを認識し、共通する結論、つまり目指すゴールや解決策を見出していくことが求められます。本講座のグループワークでも、自分の意見を押し通すのではなく、グループとしての最適解を導き出せるよう努力しました。

解決策をどう選ぶ？ 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは？ 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

分析の基本を確認？ この講座では、分析とは単にデータをそのまま受け入れるのではなく、要素を分類し比較する作業であることを学びました。現状を鵜呑みにするのではなく、多角的に考え、目的や仮説を明確に持って取り組む重要性が印象に残りました。 分類と比較の仕方は？ 具体的には、まず分析の基本として、データを分類することが必要だと再認識しました。そして、その分類された情報を比較することで、より深い理解が得られると感じました。さらに、明確な目的や仮説を持つことで、分析の取り組み方が一層意識的になり、有益な示唆が得られる可能性が高まると実感しました。 実務での分析戦略は？ また、現職の業務においては、クライアント向けのマーケティング戦略を立案する際、膨大なデータの中から適切な視点を見出し、効果的な分析を行うことが求められます。目的や仮説を明確に持ちながら、意識的な比較検証を進めていくことで、売上に貢献できるような分析手法を確立していきたいと考えています。 着眼点を模索中？ さらに、与えられたデータのどの部分に着目すべきか、どの分析手法を適用すべきかについては、まだ模索している部分もあります。今後は、理論を学びながら実務に直結する知識やスキルを身につけ、より具体的な分析ができるよう努力していきたいと思います。