データ・アナリティクス入門

生の声で伝える挑戦日記

代表値と散らばりとは? 大量のデータを分析する際には、中心的な特徴を示す代表値と、データのばらつきを示す散らばりの両面からアプローチすることが重要です。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特性を理解した上で適切に活用する必要があります。一方、データの散らばりを把握するためには標準偏差が用いられます。標準偏差とは、平均値から各データがどの程度乖離しているかを示すために、各乖離の二乗和をデータ数で割った値の平方根を意味します。 看護国家試験対策はどうする? 看護師国家試験対策では、4年生進級までの過去の成績を分析し、不得意な科目や分野を特定した上で重点的に補強する方法が提案されます。また、入学試験志願者の選抜においては、成績、出席日数、欠席理由、さらには高校卒業までの活動や志願理由を詳しく分析し、入学前教育に効果的に活かすことが期待されます。 早期支援の進め方は? さらに、早期からの継続的支援として、1年生前期の履修成績を把握した上で夏休み中に補習を実施し、後期終了後にも同様の取り組みを行うことが検討されています。これを各学年で実施することで、4年生にまとめて行う短期間の国家試験対策よりも、より効果的な成果が見込まれます。この取り組みは、大学の教務委員会や国家試験対策委員会に提案し、全教職員の協力のもと、実施体制と行動計画を整えることが前提となります。 書類評価の観点は? 加えて、現在提出される入学試験受験者の書類について、評価の見方や押さえるポイントを明確にすることが提案されています。これにより、入学制度に対するリアリティショックを軽減し、学力不足の傾向に対しても適切な対応策を講じることが可能になると期待されています。現時点では、入試広報部と連携してこの問題に取り組む方針が進められている状況です。

データ・アナリティクス入門

挑むデータ、拓く未来

データで信頼築ける? データが少ない状況では、医者の診断も検討はずれになりがちです。そのため、血液検査や各種データの収集、統計や原則に基づいた仮説の設定、そして一定期間の経過観察と検証を重ねることが求められます。こうした一連のプロセスは、日常生活の延長線上にある行為とも言え、直感に頼るのではなく、データを根拠とした理論的な意思決定に楽しさとやりがいを感じています。 どう伝えるのが良い? 日本の人口のごく一部がクリスチャンであり、その中でも特定の宗教団体に所属する会員はさらに限られています。残りの多くの人々に対して、回復された福音をどのように伝えるかという大きな課題に取り組んでいます。SNSやインターネット、テレビ、新聞、雑誌、口コミ、広告トラック、アドバルーンなど、さまざまなメディアを駆使し、目標達成の手法を模索中です。 伝わりにくいのは? もし、ひとりの会員が教会のことを知らない多数の人々に対して、漏れなく情報を伝えられたなら、その印象は全体に広がるでしょう。しかし、伝達だけではなく、クリック率やコンバージョン率といった指標を通じて、実際に人々の生活に喜びをもたらす変化を実現するまでには、段階的にその数が絞られていくのも事実です。それでも、たとえひとりのためであっても、自分のデータ分析が役に立つのなら、人生を賭ける覚悟で取り組むべきだと感じています。この講座と出会い、周囲から良い影響を受けられていることに感謝しています。 成果の極意は何? 毎週、成果を最大化するためのアイデアを考える時間を意識的に持ちたいと思います。インスピレーションが降りることを期待しながら、今週はABテストを実施してみようと考えています。データと真摯に向き合いながら、突破口を見つけ、進むべき道を探し続けたいです。

データ・アナリティクス入門

ABテストで見える進化の軌跡

どうプロセスを分解する? どこに問題があるかを明確にするため、プロセスを段階ごとに分解することが重要です。まず、問題発生箇所(Where)を複数の切り口で特定し、それぞれに対してABテストを実施することで仮説検証を行います。こうした手法は、効率的なコストパフォーマンスに寄与すると同時に、その後の具体的な取り組み(HOW)を事実に基づいて策定するために欠かせません。 どうデータを把握する? 私は製薬会社でMRを担当しており、担当エリアの製品が伸び悩んでいる状況をデータ分析によって明確に把握しました。売上や市場シェアの推移を詳細に検証することで、次のアクションに向けた具体的な問題点の特定が可能となりました。たとえ、担当者固有の感覚や直感に頼りがちな部分があっても、事実ベースの行動こそが仮説検証を丁寧に進める鍵であると実感しています。 何が効果的なABテスト? 具体的なABテストとしては、Aパターンではメディカル専門部署との同行訪問を実施し、Bパターンでは他施設での成功事例を共有する取り組みを行いました。一定期間のテストを経て、どちらのアプローチがより効果的であったかを定量的に評価し、その結果を基盤に最適な施策をエリア全体に展開する方向性を見出すことができました。 どう成長を促進する? 担当エリアの製品成長を促進するための手順は、まず現状把握として売上や市場シェアを分析し、成長が停滞している顧客層を見定めることから始まります。次に、影響力のあるキーパーソンや波及効果の大きい対象をリストアップした上で、仮説を設定しABテストを実施します。その後、テスト結果を定量的に比較し、最も効果が高い施策をエリア全体に適用し、次のアクションに反映させるという流れで進めています。

データ・アナリティクス入門

ABテストで効果を最大化する方法とは?

問題解決ステップの理解をどう深める? 問題解決の4つのステップについて学んだ中で、特にWhy(原因分析)とHow(解決方法の立案)、そしてその手法としてABテストについて理解が深まった。ABテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コスト・低工数・低リスクで実行可能なため、非常に活用しやすい。実施の際には、目的設定、改善ポイントの仮説設計(何でも変えるのではなく、意図を持って比較しやすくする)、実行(十分なデータ量を確保)、結果検証の流れが効果的である。ただし、Web広告の場合には時間帯や曜日、プラットフォームなど他の条件が異ならないように注意が必要だ。 ABテストで問題解決の精度を高めるには? さらに、ABテストは「データ分析を通じて問題解決の精度を高める(Check)」と「仮説を試しながらデータを収集し、よりよい問題解決につなげる(Act)」を迅速に行うことができるため、非常に効率的だ。 例えば、メルマガでイベント告知を行う際にABテストを活用すれば、それぞれ訴求する内容を変えて、どの訴求ポイントが効果的かを検証することができる。しかし、解決案をひとつに絞るのは良くないので、SNS投稿など別のアプローチも併用して検証する必要があるだろう。 問題解決の全体像を把握するには? これまで、ランディングページ(LP)作成や広告を打つ際、一度行ったABテストの結果に満足して長期間使用していたことを反省。常に仮説を持ち、様々な角度から検証して改善していくことが必要だと感じた。また、問題解決の4つのステップ(What→Where→Why→How)の順番を意識し、単に解決策を考えるだけでなく、その全体像を把握することにリソースを費やすことを心がけたい。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリア・アンカー再挑戦と内省の重要性

キャリア・アンカーとは何か? 過去に学ぶ機会があり、メンバーに対して自分が8つのキャリア・アンカーのどれに当てはまると思うかを尋ねたことがあります。結果、自分も含めて、1つだけ当てはまるという感じではありませんでしたが、どれにも当てはまらないというわけでもありませんでした。今回の学びでは、自己チェックとインタビューのステップを学んだため、再度チャレンジしてみたいと思います。 キャリア・サバイバルの現状とは? キャリアの分析ではなく仕事の分析です。仕事の棚卸、環境変化の認識、仕事の見直しをどう組み込むか、内側から自分を眺め自分の仕事を貫く価値観を振り返ること、そして今後の方向性を考えることが求められます。これが、いま正にキャリアに悩んでいる自分自身の状況と重なります。 キャリアの悩みから新たな学びへ キャリアに関する悩みは誰しもが抱えるものであり、転職しても新たな悩みが出てくるというメッセージには救われました。私の現状はまさにサバイバルの期間です。 自分の内面と向き合う時間の大切さ 積極的に自分の力を養う期間であると捉え、辛い中でも生き抜き学びの期間であると、できる限り前向きに考えていきたいです。まずは自分の内面に向き合い、自分のキャリア・アンカーは何か、どうありたいのか、自分は何者かを認識するところから始めたいと思います。 日々の目の前の仕事に忙殺されないように、まずは落ち着く時間と余裕を持ち、自分の内面に向き合う時間を作ります。メンバーがキャリアに向き合っている私を見て、部下がサポートしたいと思ってくれるような、部下が仕事を好きになり、部下自身もキャリアを考えられるような環境を作りたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見えてくる新しい視点

データ分析の基本概念とは? 今回の講座を通じて、データ分析のアプローチ方法や考え方を学ぶことができました。特に以下の点について多くの学びがありました。 まず、「分析とは比較である」という基本的な概念を理解しました。また、データ分析においては仮説思考が重要で、最初に仮説を立ててからデータを使ってその確からしさを確認するプロセスが大切であることを学びました。特に印象的だったのは、スポーツチームの例を通じて、単に打率ではなく得点貢献度に注目することでチームが勝つための分析方法を実践している点でした。 問題解決の枠組みは? さらに、問題解決のアプローチ方法として、「what、where、why、how」という枠組みを学びました。また、分析の視点としてインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの五つの視点を持つことの重要性を認識しました。それぞれの視点に合わせたグラフの見せ方も習得しました。 今後の実践計画は? これらの学びを実務に反映させるべく、現在進めているマーケットプランの中で実践していきたいと思います。具体的には、仮説思考を取り入れてロジカルにフレームワークを組み立て、その仮説をデータで証明するために正しいグラフを選び、説得力のある資料を作成します。そのために、フレームワーク、ロジカルシンキング、グラフの見せ方を再度復習しました。 9月14日から9月16日にかけての期間に、これらの復習を行いました。そして、9月中には今回習ったことを営業組織にフィードバックし、アウトプットに向けての準備を進めます。これらの知識とスキルを、日常のマーケットプラン、アカウントプラン、計数管理、CS調査に役立てていきます。

クリティカルシンキング入門

データを解剖して見えた営業の新展開

数字の活用法は? 数字を味方にするためには、分解して解像度を上げることが重要です。数字をうまく利用することで、問題箇所を特定しやすくなります。迷った時には、とにかく手を動かすことが肝心です。 データ加工の工夫は? まず、数字の加工に関しては、与えられたデータをそのまま使用するのではなく、自分で追加の欄を設ける工夫が必要です。仮説を持ち、どの単位で分解すると有益かを考えることがポイントです。 切り口はどう考える? 数字を分解する際の留意点としては、切り口をMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)で考えることが挙げられます。一つの傾向が見えても複数の切り口で他に傾向がないか探すことが重要です。傾向が見えなくても、それはそれで意味があります。 強みと弱みは? 営業成績の振り返りにおいては、担当者の強みや弱みを把握すること、代理店内の強みや弱みも同様に把握することが肝要です。また、品質に関しても同様に、担当者や代理店の強みと弱みを理解することが求められます。 業務分担と数値は? 業務適正化には、月間スケジュールと週間スケジュールの策定、および業務の分担が含まれます。さらに、営業成績の振り返りでは、まずは活用していた数字が正しかったかの確認から始め、決まった期間で得られる数値を把握し、分解する項目を決定。そして、その項目をルーティンで確認することが重要です。 品質分析はどう? 品質の振り返りにおいては、定められた数値に対して新しい切り口を模索するために時間をかけることが求められます。業務適正化では、現状の分析と必要業務の確認が中心となります。

アカウンティング入門

5つの利益を直感的に理解する旅

P/Lの基本を理解するには? 損益計算書(P/L)の見方や5つの利益の関係について、講義を通して自社のP/Lを確認することで、大まかな理解が進み、頭の整理ができました。特に、大まかに要点を捉える方法が大変参考になりました。また、実践演習を通じて、5つの利益に繋がる具体的な構成要素についての理解を深めることができました。 営業利益を上げる方法とは? 特に、営業利益の数字を上げるために、安易にスタッフの削減などで販管費を下げるのではなく、week1で学んだ「顧客と提供価値」のコンセプトを意識し、顧客への提供価値の質を維持しつつ、全体を俯瞰しながら販管費を下げる方法を考えることが重要だと理解しました。 営業利益と当期純利益の要素は? 自社の損益計算書を確認し、営業利益や当期純利益に影響を与えている要素が何かを把握することが必要です。販管費や特別損失などの内容を財務諸表作成部署へ問い合わせ、その内容の妥当性を短期間で判断できるようになりたいと思います。 決算結果の推移をどう見る? また、半期決算の財務諸表を見ながら、5つの利益の対前期、対前年の結果がどう推移しているのか、その要因を具体的に特定し、即座に議論と改善策の検討ができるようにすることを目指しています。 財務諸表をどう活用する? 今後、他社の財務諸表を参照しつつ、5つの利益と各項目の意味を具体的にイメージしながら取り組んでいきたいです。「決算書「分析」超入門2024 100分でわかる!」を活用して、より実践的に理解し、活用できるように努力します。

アカウンティング入門

B/Sと減価償却で学ぶ経営の真髄

B/Sの見方はどう学ぶ? B/S(バランスシート)の見方について、全体像を把握することの重要性を学びました。具体的には、流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産の5つの項目の大きさを確認することが必要です。これにより、資金が有効に活用されているか、何に資金が多く使われているかをチェックし、売上成長に見合った適切かつ効率的な事業への投資が行われているかを確認できます。また、倒産の危険性がないかを確認するために負債についても分析が必要です。特に、借入が過剰でないかや支払い能力については、流動資産と固定資産に焦点をあてて検討することが大切です。 減価償却とは何か? 減価償却についても学びました。これは、固定資産の取得にかかる支出をその資産の使用期間にわたって計上する手続きで、価値が下がった分を費用としてB/Sに反映させます。減価償却の方法には定額法と定率法があります。 賃借対照表から何が見える? ある賃借対照表からは、流動資産、固定資産、流動負債が存在するものの、固定負債がないこと(無借金経営)を通じて経営状況を推測することができました。自社のB/Sを確認することで、これらの項目の大きさを把握し、今後の予測を立てることが可能になります。 また、原価償却について、自社での固定資産の棚卸を行った際、そのリストを基にして、B/Sにどのように反映されているのかを確認しました。自社のB/Sを確認する際には、資金が有効に活用されているか、売上成長に見合った投資がなされているか、流動負債と固定負債の割合やそれに関するリスクに注意を払います。

戦略思考入門

捨てる決断が未来を創る

網羅を見直すべき? トレードオフの考え方を学び、すべてを無条件に網羅しようとするアプローチの見直しが必要だと実感しました。時間、費用、品質といった要素を考慮し、あえて不要なものを捨てる決断が、自分自身や組織にとって新たな武器になると考えています。そのため、どの取り組みを採用し、どれを見送るかを、定量的な分析によって判断する能力がこれまで以上に求められていると感じました。 激変時代の整理は? 現代は外部環境が複雑化し、変化が激しい時代です。そんな状況下では、トレードオフの視点で業務を整理することは容易ではありません。しかし、変化の激しい中でこそ、不要な部分を意識的に捨てることが、企業や組織、さらには個人の疲弊を防ぐ上で重要だと言えます。特に、開発業務においては、新規や継続、または中止の判断を明確にすることで、効率的な取り組みが可能になると考えています。 開発判断の基準は? 具体的には、開発の推進可否を決定する際に、固定費を含む開発費に対して、どの程度の収益に結びつくのか、その効果がどれくらいの期間持続するのか、また競争力をどれだけ維持できるのかといった観点から、各項目の価値を明確に見極めたいと思います。さらに、技術ノウハウの蓄積や新技術の探求といった、費用対効果だけでは整理しにくい要素についても、その実現が社会にどのような貢献をもたらすのか、顧客に何を提供できるのか、そして競争上の優位性がどのように確保できるのかを具体的に言語化することで、より明確な優先順位を持って開発を推進していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

なぜを解き明かす成長術

なぜイシューは難しかった? 今週のテーマは「イシューを捉える」でしたが、これまでの学びの中でも特に難しさを感じました。これまでは、解決したいこと=イシューと捉えがちでしたが、今回、まず解決したい目標を前提としてデータを分析し、根本的な問題を洗い出すことが効果的だと学びました。 具体と抽象はどう使う? データを細かく分け、一つ一つ検証する過程で、week1で学んだ具体と抽象の考え方が役立ち、これまでの知識の総合によって初めてイシューを正しく捉えられると実感できました。 なぜ修正時間が増える? 自身の業務では、開発プロジェクトの工数見積もりにおいて、簡単な修正にもかかわらず、なぜ時間がかかってしまうのかという疑問が生じることがよくあります。修正作業や影響確認、テストに要する時間で終わらせがちな現状を踏まえ、それぞれの問題について「なぜ」を追求していく必要性を感じています。 解決策はどう見出す? それぞれの問題に対する具体的な解決策が見つかれば、プロジェクト全体の必要期間が短縮でき、恒久的な改善策が確立されれば、将来的なプロジェクトもこれまでより短い期間で進めることが可能になるでしょう。 論理的思考の進め方は? 今後も、問題に対して論理ツリーのように「なぜ」を分解し、根本課題および効果的な解決策を模索する姿勢を持ち続けたいと思います。今週の総合演習では思考にかなり頭を使い疲労を感じましたが、このプロセスに慣れ、考える場面を増やしていくことが成長に繋がると考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説で広がる学びの世界

仮説の意味は? 仮説について、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2つの種類があることを学びました。普段何気なく使っていた「仮説」という言葉について、自分はどちらの立場で話していたのだろうかと振り返る貴重な機会となりました。また、仮説を考える際には、決め打ちせず複数の可能性を探ることや、さまざまな切り口から網羅的に考えることの重要性を再認識しました。さらに、データ収集においては、必要なデータだけでなく、仮説に対する反論を排除するために比較対象となるデータも意識的に集めるべきであるという点が印象に残りました。 3Cと4Pの使い分けは? 業務では、Customer/Competitor/Companyの3C分析を中心に行っていましたが、細かいサービス検討の場面では、Product/Price/Place/Promotionの4Pも活用していく必要性を感じました。特に新規事業の商品検討にあたっては、4Pの視点からより具体的な検討を進めたいと思います。 問題解決の手順は? また、問題解決のプロセスとして、What、Where、Why、Howの順で考えることの重要性を学びました。これまでどうしてもHowから着手してしまう癖があったため、今後の学習期間内に、残りのプロセスもしっかり取り入れるようにしていきたいと考えています。 検証との連携は? 最後に、仮説と検証はセットで考え、事前の準備や仕込みを徹底し、比較データなどを用いた適切なデータ収集ができるよう努めたいと思います。

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