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活用 ✕ 情報

に関する学び

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比較と変化は？ 私は、日常の分析活動で「比較」と「変化」の視点が非常に重要であると実感しています。どの分野においても分析は欠かせず、特にメンバーから提出されるレポートを評価し、判断や助言を行う際にこの視点は大きな指針となります。 グラフで何が見える？ そのため、視覚的な要素、特にグラフの活用が不可欠です。グラフはデータの比較や変化を直感的に理解させる力があり、情報を分かりやすく伝えます。また、グラフを用いた分析においては、対象を適切に分解することが重要です。この分解はMECEの原則に基づき、内容を重複なく漏れなく整理することが鉄則です。 分解の方法はどう？ 分解の方法としては、基本的には均等な分割が王道ですが、状況によっては不均等に分けた方がより筋の通った分析ができる場合もあります。この柔軟な発想で分析することが、実践において非常に役立つと感じています。 分析の極意は何？ 以上の理由から、比較と変化の視点を大切にし、視覚的ツールとしてグラフを積極的に用いるとともに、MECEに基づく分解を意識することが、日々の分析やレポート作成において極めて有効であると考えています。

データ分析の新しい切り口は？ データ分析において、単に数字を見るだけでなく、その切り口や追加する要素によって新たに得られる情報が異なることを学びました。データを視覚化することで、適切な切り口を見つける手助けにもなります。そのため、まずは異なる切り口でデータを分けてみることから始めていきたいと思います。 売り上げパターンはどう探る？ 例えば、商品の売り上げを分析する場合には、既存顧客や新規顧客のどの層で売り上げが伸びているのか、また、新色と既存色のどちらが売り上げに寄与しているのかを確認する必要があります。 新商品の需要をどう予測する？ また、新商品の市場性やニーズについても、どの年代や年齢層に需要があるかを分析することが大切です。このためにアンケートを実施し、そのデータを元に市場性を確認していきます。 昨年の売り上げデータの活用法は？ 昨年発売した商品の売り上げについては、月ごとに分析を行っているため、データの分け方をさらに細かく見直し、実践に活かしたいです。新商品だけでなく、既存商品や周辺商品も含めて、相関性を確認することで、より深い洞察が得られると考えています。

正しい問いの立て方は？ 問いの立て方が重要であると感じています。適切に課題を捉えることで、その後の対応が大きく変わるため、イシューを特定することの意義は非常に大きいです。 過去の学びを振り返る？ 学んだことを生かすために、WEEK1からの学びを改めて見直すことが重要だと感じます。これまでの学びを再確認し、実践に活用することで、より良い結果が得られると信じています。 会議で方向性は？ 毎週行われる週次MTGでは、課題解決や情報共有の際に、まず冒頭にイシューを共有し、参加者全員の方向性を合わせるように努めています。また、エリアのプラン作成時には、自身のエリアの振り返りを論理的に行うことを心がけています。エリア会議の際には、論点をずらさず一貫して進めることを意識しています。 新たな取り組みの理由は？ MTGをアウトプットの機会と捉え、方向性を合わせるために課題解決についてのディスカッションを積極的に行っています。エリア内で新しい取り組みを始める際には、なぜその取り組みが必要なのかをしっかりと考え、ツリーやイシューを活用して目的や必要性を明確にしています。

問いの目的は何ですか？ 問いを発すること、問いを立て続けること、そしてそれを共有すること。この3つを業務において実践することが重要だと考えています。単に問いを発するだけでは、途中で迷子になってしまう可能性があるため、問いを立て続けなければなりません。そして、アウトプットすることで問いが適切か確認し、共有することが重要であると理解しました。 企画目的はどう決める？ 私は、グループ会社に情報を発信する企画業務において、この「問い」を活用できると考えています。企画を始める際には、まず立てる目的が重要です。私はこの目的を「問い」を活用して立てたいと考えています。企画の方向性やゴールを上司とすり合わせる際に役立つと感じています。 ゴール設定はどうする？ また、任されている企画についても、どこにゴールや目的を設定して進めるかを決める際に、このアプローチを活用します。設定したゴールや目的を納得してもらえるように説明できるよう、まずは自身で「問い」から始め、問いを立て続け、自分自身で納得できる問いと答えを求めています。それができたら、次はそれを共有するというアプローチをとる予定です。

原因を見極めるには？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定することはほぼ不可能と言えます。様々な要因が複雑に絡み合っているため、正解を見つけるのは難しいものの、「こんな方向性で問題に取り組めばよいかもしれない」という目途は立つこともあります。問題の原因を明らかにする方法としては、プロセスに分解するアプローチが有効です。 クリック率不足の理由は？ 特にWEB手続きを推進する業務では、プロセスで分けてクリック率やコンバージョン率を見ていく考え方がすぐに役立ちそうです。クリック率が低い箇所には、どのように誘導を行うかを検討する必要があります。また、手続き完了率が低い箇所については、説明の文言がわかりにくいのか、コールセンターに電話したいと思われる要因があるのかなど、問題の原因を深掘りする必要があります。 ABテストで改善は？ これらのプロセスで分解して得られた情報を基に、クリック率やコンバージョン率が低い部分にはABテストを行い、より良い施策を立てます。さらに、その結果を活用して、データに基づく意思決定を行ったり、他者を説得する材料とすることが重要です。

どうやって問いを共有？ 今取り組むべき課題に常に焦点を当て、その問いを周囲と共有し共通認識を持つことが重要です。このため、問いを可視化し、自分の思考に偏りがないかをメタ認知することが求められます。知識のインプット、アウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りを絶え間なく繰り返し、継続していくことが不可欠です。 どんな文章構成？ これらの考え方は、文章作成やチーム内での発表、プロジェクトの企画・提案などの場面で活用できます。具体的には、すぐに文章を書き始めるのではなく、まず文章構成を考え、ターゲットとなる読者像に応じた伝え方を工夫します。また、ロジックツリーを利用して思考を明確にし、チームで共有する際には具体的な言葉を使って誤解が生じないようにします。さらに、目的に沿ったデータを選び、その使用意図を常に考慮します。 思考はどう見極め？ 日常業務においてこれらのアプローチを心に留め、上質な情報のインプットとアウトプットを心がけ、周囲からのフィードバックを依頼します。思考が偏ることを防ぐため、仕事以外でも常に思考の過程を可視化し、メタ認知を実践することが大切です。

平均の意味は？ 複数の平均（単純、加重、幾何）をビジュアルで理解できたのは大変参考になりました。計算自体は表計算ソフトを使用すれば難しくないものの、イメージをしっかりと思い出し、目的に合わせて正しく使用することが大切だと感じます。また、今まで漠然としか捉えていなかった標準偏差も、今後、平均とデータのばらつき具合を説明する際に大いに活用できると考えています。 分析方法はどう？ 膨大な顧客情報や生産実績の分析においては、単純平均や幾何平均を用いた有用な分析方法があると実感しました。売れ行き製品の傾向をグラフで表現する際、散布図の利用も面白い発見です。これまで棒グラフによる比較が中心でしたが、何をアピールしたいのかを一歩深く考え、見せ方を工夫する必要性を感じさせられました。 データ活用はどう？ 所属する営業グループ内でも、データ集計方法や見せ方に関して工夫が求められています。これまで、従来のやり方を盲目的に踏襲するか、各自の感覚に頼る方法に偏っていたため、私がリーダーとして理論に基づいたデータ抽出とグラフ選択を整理し、より効果的な活用方法を提示していきたいと思います。

仮説をどう整理する？ 今回の講義では、複数の仮説を立て、その網羅性に注目する視点が非常に印象的でした。これまで仮説検証に取り組む際、十分に意識していなかった点も改めて考える良いきっかけとなりました。特に、結論を導くための仮説と問題解決に向けた仮説を、過去・現在・将来の軸で整理して考える手法は、新たな学びとして大変有意義でした。また、仮説を証明するために必要なデータの収集方法や、データを加工する際の視点についても、今後さらに知識を深めるべきと感じました。 データで何を探る？ さらに、Google Analytics以外の情報源、例えば売上データや顧客データ、購買データなどから顧客の傾向や購買パターンを把握し、適切な施策へと結びつける重要性を再認識しました。仮説検討時には3Cや4Pの視点を意識し、より具体的な改善策に取り組んでいきたいと考えています。担当クライアントのデータを活用しながら、どの組み合わせの商品が選ばれるのか、また一回あたりの購入金額をいかに向上させるかなど、具体的な戦略を検討し、常に新たな課題や仮説に向き合う姿勢を持ち続けることが大切だと実感しました。

イシューはなぜ大切？ 大きな経営課題でも小さな問題でも、イシューを基盤に事実の整理とデータ解析を行い、判断することの重要性を学びました。適切なイシュー設定ができていないと、課題が誤った方向に進むことが多々あります。そのため、基盤となる情報の整理が重要であると感じました。これにより、物事を多面的に捉える力を養うべきだと強く思いました。 採用課題の見方は？ 採用の課題に対しては、一つの側面だけでなく多面的に見て、どのような打ち手を講じるべきかをイシューやツリーを活用して検討しています。議論を行う際には、現状と課題を整理し、イシューを明確にすることで論点がぶれずに進められるよう意識したいです。さらに、イシューを資料に落とし込むことで、定期的に振り返りを行い、ぶれないよう工夫することの重要性も感じました。 新たな挑戦はなぜ？ 新たな取り組みを行う際、なぜその結論に至ったのかを説明するために、ツリーとイシューを活用してわかりやすい資料を作成します。また、ミーティングの開始時には、イシューとなる内容をチャットに投下し、常に全員が意識できるようにすることも心がけています。

問いを中心に考える学び 常に問いを中心に考えるという点を強く意識する学びがありました。 具体的な事例は非常にわかりやすく、表面的な情報からイシューを間違えてしまうと、全く異なる行動や結果を導いてしまうと感じました。 何を考えるべきか？ 重要なのは、何を考えるべきかを考えることです。問いの形にする、具体的に考える、一貫して押さえ続けるという3点を意識して、本質的な課題を捉えるようにしていきます。 課題をどう特定する？ これまで課題としていたことが本当に課題なのかを考え直す機会が増えました。今、事業部を取り巻く課題の中からイシューを特定し、それをピラミッドストラクチャーを活用して構造的に理解することができれば、社内の様々なシーンで応用できます。 今期の振り返りと戦略作成 まずは現在取り組んでいる課題に対して、課題の深掘りとイシューの特定を進めます。来期の目標を達成するために今期の振り返りを行っているタイミングなので、今回学んだことをすべて活用し、社内共有用のアウトプット資料を作成するつもりです。これにより、振り返りと目標達成の戦略を作成します。

データ比較は何が目的？ データ分析において、比較は重要な手法です。たとえば、単純平均は代表的な指標ですが、これだけでは散らばりの情報が反映されず、重要なデータが見逃される危険性があります。そこで、標準偏差や中央値など、状況に応じたさまざまな指標を併用することで、より正確な分析が可能となります。また、グラフ化することにより、傾向を把握しやすくなり、新たな仮説を立てやすくなるという利点もあります。 サイト指標をどう考える？ Webサイトにおける各種指標の検討でも、従来の単純平均だけでなく、データのばらつきを反映させる標準偏差の計算や、グラフを用いたビジュアル化が重要であると考えられます。こうした手法によって、これまで気付かなかった仮説を発見する可能性が広がります。 仮説検証はどう進む？ 現在実施しているWebサイトのデータ分析についても、今回学んだ各種指標を活用し、改めて平均値の計算やヒストグラムによる可視化を行います。その上で、従来の仮説が成立しているかどうか、また新たな仮説が導き出されるかを検討し、反復的な検証により、より多角的な分析を進めていく予定です。

データはどう活かす？ データは単に眺めるだけでは意味がありません。他のデータと比較することで初めてその意味が明らかになります。また、数値化やデータの加工を行うことで、より多くの情報が見えてきます。代表的な統計量を見ることで全体の傾向を把握できるものの、平均値だけではデータのばらつきを捉えきれないため、標準偏差の確認やグラフ化によって視覚的に捉えることが重要です。 グラフ作成はどう選ぶ？ 多くの数値データを扱う際には、経時変化を示すグラフを活用することも大切だと感じます。ただし、複数の要素が存在する場合、どの部分をグラフ化するかの選択は慎重に行う必要があります。あらかじめ目的に沿った問題箇所を整理し、具体的にどの要素が有効かを明確にした上でグラフ化する習慣を身につけたいと思います。 数値の裏側を探る？ 業務でデータを加工したり、調査を行う場合、平均値が頻繁に目に入りますが、その数字の背後にあるばらつきを意識することが欠かせません。単純な数字に惑わされず、加重平均や幾何平均といった他の代表値も適切な場面で選択できるように、知識を深めていきたいと考えています。