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確認 ✕ データ

に関する学び

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week5の難しさは？ week4までは「自分の伝えたいことを考え抜く」ことの大切さを学びましたが、week5では大量のデータの中から本当に伝えるべき内容を見極める難しさを実感しました。 どう説得力を作る？ また、説得力を高めるためには、次の①～③のサイクルを回すことが重要だと感じました。まず①、伝えたい思いを表現する前に、その背景をさまざまに想像します。次に②、その思いがデータによって裏付けられているかを確認し、さらに③、根拠が不足している場合には追加のデータを集めます。こうした手法により、単に閃きに頼るのではなく、しっかりと時間をかけることで、より良い成果が得られると自信が持てました。 サイクルの意義は？ ①～③のサイクルをしっかりと回せば、客観的な調査結果や説得力のある行動が浮かび上がり、未知の領域にも効果的にアプローチできると感じています。 大テーマの捉え方は？ また、想像するのが難しい大きなテーマに対しても、この手法は効果を発揮します。たとえば、新たなビジネス展開において、どの分野や顧客をターゲットにするか、どのようなアプローチが有効かを見極める場合などです。 計画への活かし方は？ ただし、十分な時間をかける必要がある分、定常業務にそのまま適用するのは難しいと考えています。年度方針や中期計画など、じっくり取り組む必要がある場面で活用するのが最適だと思います。現在、今期の計画に取り組むタイミングであり、この学びをしっかりと活かしたいと感じています。

目的は何を求める？ データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ（縦横）の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める？ 現在、私はR＆D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認？ 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

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。

学びで何が変わった？ 今週は、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性について学びました。これらはコスト削減に役立つという認識は以前からありましたが、具体的に言葉にして整理されることで、より実感できるようになりました。また、効果が見られない場合もあるという説明を受け、自分自身がその点に気づいていなかったことを再認識しました。 ネット効果をどう見る？ また、過去にゲーム業界、現在はIT業界にいるため、ネットワーク経済性に関しては日常的に意識する場面が多いですが、今回の学びにより、普段はあまり意識していなかった部分も含めて、再確認することができました。 固定費削減の秘訣は？ 私の所属する会社はデータ分析をビジネスの柱としており、これまで競合が比較的少なく、専門職であったため高コストでも許容されていました。しかし、最近ではLLMやAIエージェントの登場で、専門職に限定されない業務も増えているため、差別化戦略を検討する一方で、コスト削減が重要な課題となっています。いかに固定費を下げ、売上や利益を向上させるかが喫緊のテーマとなっており、今回の学びは具体的な施策を検討する際の重要な軸として活用していこうと考えています。 可視化で議論進む？ 今後は、各施策にフレームワークを適用して抜け漏れがないか、また見落としているメリットやデメリットがないかを整理し、可視化していく予定です。上司とのディスカッションは口頭で進むことが多いため、こうした可視化を通じて議論をより明確に進めていきたいと思います。

仮説はどう考える？ 仮説を考える際は、決め打ちにせずに複数の視点から仮説を立てることが大切です。仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で検討を行い、検証時には何を比較基準にするかを意識的に選ぶようにしましょう。 データはどう集める？ データを収集する際には、対象者が意味のある情報源であるか、またどのような方法（アンケート、口頭など）で情報を得るのかを考慮してください。比較対象となるデータを収集することを忘れず、都合の良い情報だけでなく、反論となる情報も取り入れて検証するように意識します。 仮説はどう分類？ 仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大きく分類され、時間軸（過去・未来・将来）によってその中身は変わっていきます。 過去データで発見？ たとえば、過去に掲載していた販売サイトのアクセス数やコンバージョン率を再確認することで、当時気づかなかった新たな発見が得られるかもしれません。担当していなかった時期のデータでも、改めて見返すことで仮説を生み出す練習ができます。また、メールマガジンのクリック率や流入ページ、ページビュー数なども注目すべき指標です。 多角的検討は必要？ これまで、思いついた仮説に合致する情報を優先的に探していたかもしれませんが、仮説が決め打ちにならないよう、複数の視点から網羅的に検討する意識が求められます。What、Where、Why、Howの各要素に落とし込んだうえで、プロセス通りに漏れなく検討していくことを心がけましょう。

代表値の種類は何？ 分析や比較を容易にするためのデータ加工の方法について学びました。まず、代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の4種類があること、また散らばりを表す指標として標準偏差（分布も含む）があることを理解しました。これまでの業務では単純平均と中央値を主に使用していたため、各数字に重みを付ける加重平均や、全データを掛け合わせる幾何平均を知ったことで、数値の見せ方に新たな視点を持つことができ、とても興味深く感じました。さらに、ローデータからグラフ化する際に、各代表値ごとの違いを意識することで、より適切なグラフやビジュアル表現が可能になると感じました。 業務評価の新手法は？ 直近の業務では社内アンケートを実施する予定があり、満足度などの評価数値に対して、従来の単純平均や中央値に加え、主要ターゲット層の受講率を掛け合わせた加重平均も算出してみたいと考えています。これにより、より実態に即した評価ができると期待しています。 エクセル関数はどう組む？ 一方で、各代表値の意味は理解したものの、エクセル上で関数をどのように組むかについてはまだ確認が十分ではありません。特に、幾何平均で平方根が出てくる点については苦手意識がありますので、ミスなく計算できるように仕組み化できないか振り返りたいと思います。また、2SDルールについては基本的な理解はあるものの、具体的にどのように活用すべきかというイメージが定まっていないため、いくつか事例を確認して今後の活用方法を模索していく予定です。

文章はどう伝える？ 相手に伝わる文章や資料作成においては、ただ情報を羅列するのではなく、読み手がすぐに理解できるよう、整理された構造と流れを意識することが大切だと学びました。単なる数字や文字の羅列ではなく、必要な情報が一目でわかるように、無駄な言葉を省きつつ具体的な内容を盛り込むことが求められます。 図表はどう活かす？ 資料作成では、グラフや図表を効果的に用いるため、まずは単体の数値やデータに適切な単位の記載を行い、その後、データの性質に応じたグラフ（時系列データならば棒グラフ、変化を示す場合は折れ線グラフ、要素ごとのデータなら横グラフ）を利用して全体を俯瞰できるように工夫します。また、フォントや色、アイコン、強調表現の使い分けにより、伝えたいポイントと図表の整合性を持たせることも重要です。 メールはどう構成？ メール文章については、結論を最初に示すとともに、題名や書き出しに相手の興味を引く工夫を施し、リード文から注意を引く構成にすることが大切です。文章全体も項目分けや箇条書きを取り入れ、情報を整理して分かりやすく伝えるよう努めています。 学びをどう確認？ これまで学んだ数字の分析や日本語表現の技法、資料作成のポイントを振り返り、デスクトップにまとめた内容を常に確認しながら業務に取り組むことが、効果的な資料作成への近道であると感じています。完成した資料は、まるで「もう1人の自分」がチェックしているかのように、全体の整合性や論理性を見渡して仕上げることを心掛けています。

データをどう加工すべきか？ 与えられたデータをどのように加工すればよいか、その考え方を学ぶことができました。大切なポイントは以下の3つです： 1. 与えられた表をそのまま見るのではなく、まず加工を考える。 2. 絶対値ではなく相対値でもデータを見る。 3. 一手間加えてグラフ化し、視覚的にわかりやすくする。 データ分析の仮説立て方とは？ これらを実行する上で重要なのは、仮説を立ててデータを分解することです。特に、MECE（漏れなくダブりなく）な分解を習得することが求められます。 可視化で何を達成できる？ 私は、売上や営業スタッフ一人ひとりの実績やシェアを見ることが多く、その際にフィードバックを行う機会があります。ただ結果を振り返るだけでなく、もう一歩踏み込んだフィードバックができるように、データを可視化したいと考えています。可視化する際には、様々な切り口でデータを分解し、仮説を立てて分析します。もし仮説が結果に結びつかなくても、トライ&エラーを繰り返して原因を追求します。 今後の目標は？ 今後の目標は以下の通りです： - 毎月の数字の振り返りの際に、特定エリアの商圏分析と購買年齢層を比較し、問題の明確化と特定を行い、さらに原因追求のプロセスを明確化する習慣をつける。 - 営業スタッフへの数字振り返り資料を、次回の会議時にはグラフ等を用いて改訂してみる。 - 月間の実績確認において、各カテゴリーごとにチェックするだけでなく、その都度気になる切り口でMECE分解を行う。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

グラフ選びは正解？ グラフの見せ方において、題名や単位などの細かい部分を記載することで、相手にとって見やすくなり、目的に応じたグラフ選びが必要であることが分かりました。また、文字の色やフォントによって印象が大きく変化するので、TPOや内容に合わせたデザインにすることで、相手への読みやすさや伝わりやすさが向上すると感じました。スライドでは、さまざまなグラフを使うよりも、シンプルに一つにまとめる方が、読み手の注意を集中させやすいことが理解できました。 カテゴリ毎の工夫は？ 売上などをまとめる際には、カテゴリごとにグラフを活用したいです。データの時系列、経緯、要素がどれに適しているかは、改善したい目的によって変わると思うので、初めはさまざまなグラフを試して、最適なものを見つけたいです。スライドを作成する際は、目的に応じてフォントや色を調整し、強調したい部分が派手になりすぎないよう配慮したいです。 分析で何を掴む？ また、売上データのどの部分を確認し、何を分析して改善するべきかを、グラフを使って言葉で説明できるようにしたいです。そのためには、自分自身でデータを分析し、必要な情報を精査していきたいと思います。スライド作成時には、常に相手の視点に立ち、初めて見る人でも分かるように、フォントや文字、グラフを選定していきたいです。特に、どのような印象を与えたいのか、どのような意識を持ってほしいのかを考え、人の心理に働きかけられるように試行錯誤しながら練習していきたいと思います。

データ分解の視点とは？ 事象をより深く理解するためには、分解が重要です。分解の際は、Who、When、Howなどの視点から試行錯誤が必要です。一つの切り口に固執せず、様々な切り口から数字を確認することが求められます。このとき、切り口は「もれなくダブりなく」を意識しながら進めましょう。 直感に頼らずデータ確認 切り口が見つかったら、それに基づいてデータを直感的に分析します。しかし、直感的な推測は一度疑い、データで確認することが大切です。結果が期待外れであっても、それは失敗ではなく、次のステップへの前進です。 新しい視点で見る方法は？ ウェブデータの分析でも、新しい切り口での分析が効果的です。切り口は自動的に決めるのではなく、MECEを意識して分解していきます。ある切り口が有効であっても、他にないかを考え、複数の切り口でデータを分析します。 チームで進める業務の確認 業務においても同様に、チーム全体での作業がもれなくダブりなく行われているか確認します。また、責任範囲を異なる切り口で考えてみると良いです。 マンスリーレポートにどう反映？ ウェブデータの分析に関しては、全体を定義した上で新しい切り口をMECEを意識して今週から来週の間に実施し、その結果をマンスリーレポートに反映します。この過程では、全体を把握した上でチームメンバーと議論し、より良い切り口を探してみましょう。 なお、チームの業務に関しては、まずは思考実験を行うことから始めてみてください。

長期視点って大事？ 戦略思考は短期的な成果だけでなく、長期的な視点に立って計画や行動を進めることで、持続可能なビジネス成長を実現するための重要な要素であると学びました。限られたリソースである時間や人材を最もインパクトの高い活動に集中させるために、フレームワークを活用して幅広い視野を持つことの大切さも実感しています。今後は、内部の戦略だけにとどまらず、外部の市場や競争環境の変化をいち早く察知し、柔軟に対応できる力を身につけたいと考えています。 どう戦略を磨く？ 現在、営業企画として業務に従事しており、ターゲットの洗い出し、データ分析、プロジェクト計画の策定といったさまざまな場面で戦略思考の必要性を感じています。今後は、アウトプット作成に際して常に戦略的な視点が反映されているかを確認する習慣を確立し、より質の高い企画立案に努めたいと思います。 未来をどう描く？ まずは、本講座の復習や読書を通して知識をさらに深めることを第一歩とし、次のステップとして自社業務におけるシナリオプランニングに取り組みたいと考えています。複数の異なる市場シナリオを設定し、それぞれに対する営業戦略を検討するとともに、データ分析ツールを活用して顧客データや販売データから有用なインサイトを抽出し、戦略の根拠をしっかりと定めたいです。また、メンターや同僚とのディスカッションを通じたフィードバックを取り入れ、PDCAサイクルをしっかり回していくことで、より実践的な戦略思考を養っていく所存です。