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結果 ✕ 本

に関する学び

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比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

データはどう見切る？ データの切り方によって、同じ数字でも見える課題や傾向が大きく変わることを実感しました。目的を明確にして「何を見たいのか」を意識した切り分けを行うことで、漠然と眺めるだけでは気づけなかった本質が浮かび上がり、無駄を省いた的確な分析が可能になると感じています。 MECE活用は有効？ また、MECEの考え方を取り入れて整理することで、重複や見落としを防ぎ、全体像を正確に把握できるようになりました。その結果、何が起こっているのか、どこに手を打つべきかを論理的に説明でき、相手にも納得してもらいやすくなると学びました。 支援でどう効果発現？ たとえば、新規事業の構想支援では、顧客層、提供価値、チャネル、収益構造などの視点で情報を整理することで、情報の抜けや重複を防ぎ、相手の納得感を得て意思決定をスムーズにする効果を実感しました。 組織開発の整理法は？ また、組織開発の現場では、ヒアリングした内容を「構造」「風土」「スキル」「制度」といった切り口で整理することにより、課題の全体像や優先順位が明確になり、具体的な施策立案につながっています。 研修・講演はどう整理？ さらに、研修や講演の場面でも、参加者にとって複雑なテーマを目的に沿って段階的に分解して提示することで、理解と納得を引き出す効果がありました。オンラインでのクライアントとの対話やレビューの際にも、現在の視点や抜け漏れ、そして本質を可視化することで、共通理解と納得感のある議論が進められると感じています。 学びを今後どう活かす？ 今回学んだ「切り口の工夫」や「MECEの視点」は、事業開発や組織開発の現場で、初期の仮説立てからヒアリング結果の整理まで非常に役立つと実感しています。今後はこれらの手法を意識的に活用し、ツールを組み合わせながら日常業務に継続的に取り入れていきたいと思います。

正しい比較はどうする？ 「Apple to Apple」という考え方が印象に残っています。同じ条件に揃えて比較しなければ、意味がなく、データを正しく読み解くために非常に重要だと感じました。頭では理解していても、経験やクリティカルシンキングが不足していると、ついつい情報を鵜呑みにしてしまう危険性があります。 企画と集客の関係は？ 私は学生向けのオンラインイベントの企画と集客を担当しています。まず、企画と集客は表裏一体であり、学生の行動分析が重要です。具体的には、どの時期にどのような申込行動があるのか、参加後にはどのような行動に繋がっているのかを解析し、その結果をもとに企画の対象、開催時期、内容を決定しています。 認知広げる秘策は？ さらに、集客においては「いつ、何を、どのように」告知して認知を広げ、申込を促し、開催前に離脱を防ぐ対策まで考えなければなりません。状況が常に変化する中で、申込状況をリアルタイムに把握し、必要な打ち手の変更を迅速に行うことが求められます。企画の効果が集客に影響するため、両者は密接に連携させる必要があります。 データ整備は進んでる？ 現状では、まずデータの整備が最優先事項です。折り返し地点まで進めていますが、依然として地道な作業が続いています。正直なところ、「会社が整えておくべきだ」という愚痴も出るほどですが、しっかりと整備を進めなければ本質的な分析はできません。今後も引き続き取り組んでいきます。 管理方法はどうなってる？ また、データの記録や管理、分析を効果的に行うためには、エクセルフォーマットの整備も欠かせません。どのようにすれば見やすく、管理しやすく、分析しやすいかを、部署メンバーと意見を合わせながら調整を進めています。この作業は地道ですが、本質的なデータ分析の議論に繋がっているため、継続して進めていく覚悟です。

戦略的思考とは何か？ 戦略的思考について、私はゴールに最短で到達するための判断軸を養う力だと考えていましたが、ライブ授業で様々な考えを聞くことで、深掘りが不足していることを痛感し、学ぶ目的によって答えが変わることを知りました。 4つの視点でアドバイス 演習の中で、特に何をすべきか整理できていない相手に対して、目的、資源、リターン、競合という視点からアドバイスをする話がありました。このように切り口を変えることで相手に新たな気づきを与えることができ、これが具体的な4つの視点として役立つことを学びました。 自分の学びをどう活かす？ また、学んだ内容を自分のものにするとは、単なる暗記ではなく、自分が何をできるか、何ができないかを振り返り、それを自分の言葉で説明できる状態にすることだと理解しました。 思考の停滞をどう打破する？ 今まで、自分は思考が止まり、本質を理解できていないことが多かったと感じています。例えば、上司から指示された仕事で進捗が滞った時、上司の発言やその背景を再考し、ゴールを明確にすることで、より良い進め方を見つけたことがあります。今回のライブ授業を受け、自らの仕事の進め方を振り返る中で、相手の真意を探れなかった場面があったことを反省しています。そして、相手の考えや思いを確認することで、ゴールに近づく複数の方法があることを改めて理解しました。 アウトプットを重視する理由は？ これからはアウトプットを重視していこうと考えています。今回の受講ではアウトプットの機会が多く、他の方々のアウトプットから考え方や言語化の方法など、参考にしたい部分を自分に取り入れるよう心掛けていきます。仕事では全社員が閲覧できるグループウェアに日報を載せていますので、毎日の仕事の結果だけでなく、学んだ内容も積極的にアウトプットしていくようにします。

データと本気で向き合う？ データの用い方や見せ方について再確認でき、また新たな発見を得ることができました。従来は説得力や妥当性を高めるためにデータを利用してきましたが、今回の講習では「データとの向き合い方」自体に踏み込むことで、さらに可能性が広がると感じました。踏み込むというのは、データを分解・分析し新たな発見につなげることを意味します。これまでは、一定の目的が達成できればそれ以上深堀りしなかった自分を反省し、今後は偏りを減らしてより深く分析することで、発見の数や他者への探求の深さ、そして説得力の向上につなげたいと思います。単に表面的な理解で終わるのではなく、データから何が見えているのかを追求していく姿勢が大切だと感じました。 業務で分析は活きる？ また、業務においては分類・分解・分析が多くの場面で役立つと実感しました。たとえば、目標設定では、市況や需要予測に基づいてシェアや販売量を設定し、その根拠となるデータや分析結果をもとに説明することで、計画の信頼性が高まります。実施計画においては、マーケティング戦略や営業活動の手段、ターゲット、期待できる効果、効果が現れるまでの時間などを細かく整理し、実行者、評価者、受益者それぞれとの連携を明確にすることが可能です。さらに、効果測定では、シェアや販売量・金額と実施計画との因果関係を明確にして、次のアクションの策定や判断につなげることができます。 分析手法を検討する？ こうした業務プロセス全般において、データの分類・分解・分析は有効な手法です。具体的には、説明が必要な場面で、利用可能なデータや参考になる情報がないかを常に意識し、検討することが大切です。たとえば需要予測においては、単に過去の推移を見るだけでなく、季節要因や提供者ごとの特徴も踏まえて分析することで、より実効性のある判断が下せると感じました。

分析の基本を理解するには？ 講座全体を通して学んだことのポイントは以下の通りです。 まず、分析についてです。分析とは、比較することと同義です。そして、問題解決のプロセスにおいては「What→Where→Why→How」の順序で進めることが重要です。平均値を見る際には、そのばらつきにも注意を払いましょう。対策を決定する際には固定的にせず、柔軟に対応することが求められます。また、生存者バイアスに影響されないように注意し、生存者と非生存者の両方に目を向け、データの分布全体を分析する必要があります。結果を他人にわかりやすく伝えるためには、データのビジュアル化が有効です。 戦略策定で役立つ方法は？ 次に、下半期の戦略策定です。クライアントの下半期戦略を作成する際に、講座で学んだ分析のフレームワークを活用することができます。 データをどう活かすか？ さらに、分析結果の資料への落とし込みについてです。クライアントの意思決定を支援することを目的として、データの見せ方に工夫を凝らします。 データ分析の効率化を目指すには？ データ分析のやり方の向上も重要です。AIなどのツールをうまく活用することで、精度の高い分析を短時間で実施します。必要最低限の情報をもとに素早く答えを出して実行する。このサイクルを多く回すことで、最短で最大の効果を生み出すことが可能です。 効果的なデータ伝達法は？ 最後に、データ分析結果の伝え方についてです。対峙する相手は数値分析を本職としていないことが多いので、単なる数値の伝達だけでは不十分です。データを可視化し、クライアントの課題を踏まえたフォーマットに変換します。クライアントが知りたいのはビジネス上のインパクトです。そのため、ビジュアルで見せたり、ビジネス言語で表現して、一目で理解できるようにすることが重要です。

どんな選択が必要？ 私たちが何を得るかと同じくらい、何を捨てるかという選択の重要性を学びました。戦略の一環として「捨てる」ことに対して、明確な見通しを持ち、周囲に適切に伝える準備が大切だと感じました。 何のために捨てる？ 選択（捨てる）の必要性は、顧客にとってのメリットが向上する場合があることを再確認する点にあります。具体的には、「何のために？」という視点をしっかり持つことが重要です。時には、捨てることで顧客の利便性が増すことがあります。例えば、あるパフォーマンス集団が動物を排除することで、人間の高度なパフォーマンスに注力できるようになったという具体例が理解を深めました。 なぜ変革が必要？ 長年の惰性に流されず、現状から最適な解を探求することが肝心です。「やめましょう」という勇気を持ち、新しい意見を取り入れることも重要で、これが惰性による無駄を排除するヒントとなります。 業務はどう見直す？ 業務プロセスの見直しにおいては、優先度の低いタスクを削減し、手動作業を自動化・簡素化することが必要です。サポート範囲の見直しでは、対象の中止や範囲を低減し、FAQやセルフサポートを導入するといった方法があります。データの管理と報告の効率化として、不要なデータを整理し、報告を簡略化することが挙げられます。 再構築はどう進む？ 「捨てる」という選択は価値を高めるための再構築と覚悟すべきです。具体的には以下のステップが有効です。まずは目標と優先順位の明確化を行い、リソースの把握を通じて捨てるべき項目の候補を挙げます。その後、捨てる対象を決定し、チームで共有します。そして、捨てた後の行動計画を策定し、計画的に新たに生まれたリソースを活用します。最後に、実行後はモニタリングを行い、捨てた結果が本当に改善されているかを確認することが大切です。

数字分析で見える傾向は？ 数字をいくつかのパターンでグラフ化し比較すると、傾向や特徴がつかめることがわかりました。知りたい情報に対して、意図的に複数の分析軸が必要であることも理解しました。特に一番の気づきは、一つの分析結果だけを見てすぐに結論を出すのは危険だということです。急ぐあまりに、ついやってしまいがちですので気を付けたいと思います。 分解時の注意ポイントは？ また、切り口を考える際のポイントとして、全体を定義したうえでモレなくダブりなく分解していくことが重要だと感じました。意識してチェックしていないと、歪みが出ることに気付けません。 課題の本質をどう見抜く？ 自分の業務では、お客様アンケートなどを整理する際の切り口を設定するときに使えると思いました。さらに、原因不明な状態で課題改善を依頼された際にも有効だと感じます。例えば、上司から「この課題はおそらくこの辺に原因があるからこの方向性で解決してほしい」と相談され、現場では「ほんとの原因はそこではないと思う」という意見の乖離があった際、どのように調整すればよいか悩むことがあります。そのようなときに、要素分解を用いて課題の本質を明らかにすることができると思いました。 精度の高い分析へ向けて 現在推進しているサイトのUI改善は、ヒアリングを中心に改善施策を検討していますが、今一度データの分析を掘り下げてみたいと思いました。その際に以下の点を実施しようと思います。 - 切り口を複数用意するために、分析に必要なデータを多く収集する - 手を動かして分解する - どんな切り口が分析に役立ちそうか関係者にもヒアリングしてみる - モレなく、ダブりなくの視点で問題ないか、分析の切り口を周囲の人と意見を聞き確認してみる 以上の点を意識して、より精度の高い分析を行いたいと思います。

P/Lの基礎はどう見る？ 先週、P/L（損益計算書）の基本的な理解が大切であると学びました。特に経常利益について、これは持続的に利益が出るかどうかを測る指標であり、本業の儲けに加えて財務活動での収益や費用が常に発生するという基本的な認識を持てたことが、私にとって大きなプラスとなりました。 原価率はどう変化？ 次に、売上原価率について、「原材料費が高くなっているのか、それとも原価率が高い商品が売れているのか」といった視点が学びとなりました。売上高が伸びた際には、原価率の変動原因を細かく見て、売上を形成する製品に基づいた戦略を立てることが重要だと感じました。また、当たり前のことではありますが、販売価格が低ければ原価率が上がる（クーポンによる安売りなどが原因）という点にも気付かされました。事業計画を達成するためには、利益を確保しつつ売上を伸ばすことが重要であると再確認しました。 取引先のP/Lって？ そして、実際に取引先や競合他社のP/Lを読み解くことに挑戦したいと考えています。具体的には、営業外収益や費用がどの程度あるのか、売上原価率が企業や年度ごとにどのように変化し、何がその原因であるのかを理解し、それが戦略にどのように結びついているのかを把握したいです。また、新聞で最終利益が報じられた際に、売上総利益、営業利益、経常利益の中でどこが影響してその結果が生まれたのかを確かめたいです。 IR活用は確実？ これを実践するために、11月に決算が発表された取引先企業のIR（インベスター・リレーションズ）を確認し、売上総利益、営業利益、経常利益の各利益率を同業界の平均や他社と比較することを毎週行いたいと考えています。この取組は、異なる業界である建設、エネルギー、人材業界から各1社ずつ選び、競合他社も含めた計6社を対象としています。

仮説はどう活かす？ スピードや精度を向上させるためには、分析の初期段階で仮説を立てることが重要だと学びました。結論に向けた仮説と問題解決のための仮説という二種類の仮説があり、それぞれ目的や時間軸に合わせて使い分けることが求められます。 フレームワークってどう活かす？ また、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、思考が整理され、仮説形成が容易になると感じました。仮説に沿って必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得するプロセスは、効果的な分析の基本と言えます。数字で見えにくい効果も、可能な限り数値として示すことで説得力が増し、合理的な判断材料となります。 数字で信頼はどう？ 具体的には、コンバージョンレートなどの数値計算により、直感だけに頼らず理論的な判断が可能となります。フレームワークを用いることで、業務のスピード感と精度が向上した経験もあり、反対意見を含めた多面的な情報収集が仮説検証の信頼性を高めると実感しました。 新機能はどう検証する？ さらに、新機能をリリースする際には、3Cの観点から分析して優先度を明確化したり、施策ごとの「影響度×実行難易度」を評価することで、迅速な判断を下しています。ユーザーインタビューにおいては、どの層のユーザーがどのフェーズで不満を感じているかを仮説から検証し、具体的なデータに基づいて問題点を抽出する工夫も行っています。 仮説と判断はどう連携する？ 週に一度、仮説をもとに業務課題を整理し、必要なデータを洗い出すワークシートを作成するなど、日常的な業務の中でも「仮説→データ→判断」の流れを徹底しています。毎月、ユーザーアンケートやインタビュー結果の分析から改善案を提案し、社内でのレビューにてその流れを共有することで、施策の精度や実行力の向上に努めています。

どの分け方が効果的？ データを分解する方法について、実際に手を動かしながら学ぶことができました。表からグラフを作成する際、従来は区切りのよい数字（例：5刻みや10刻み）で分類していましたが、特徴が際立つ分け方を検討することが大きな学びとなりました。 なぜ来場数が減少？ また、博物館の来場数の減少原因を分析する中で、たとえ特徴的な傾向が見えても、その結果だけに安心せず「本当にそうなのか？」と別の切り口から検証することの大切さを実感しました。 どこでつまずいた？ ①お問い合わせの原因分析では、顧客がどこでつまずいているかを考える際に、MECEで学んだ「プロセスで分ける」手法が活用できそうです。どの工程で問題が多いのかを明確にすることで、根拠に基づいた対応策を検討することが可能だと感じました。 要望整理で新発見？ ②要望リストの整理に関しては、従来は顧客の要望が多い順に整理していましたが、顧客の属性や規模など、別の切り口でも考えることで新たな気づきが得られ、優先順位を決める際に役立つ情報が得られると感じました。 仕様調整はどう扱う？ ③仕様調整については、システム上対応可能なものの、影響範囲が大きく判断が難しい課題を抱えています。来週のミーティングに向け、MECEの三つの切り口を活用して影響範囲を漏れなく洗い出す予定です。優先度の高いこの項目から着手し、ミーティングまでに発生する可能性のある事象を整理し、そのうえで課題として発生しそうな点も含めた資料を作成します。 1on1で何を伝える？ また、①と②に関しては、1on1の場で上司に学びを伝える予定です。特に、①については、まず自分用のメモを作成し、顧客がどのプロセスにいるのかを把握してから対応策を検討する訓練を行います。

本質をどう見極める？ データ分析では、思い込みや決めつけを排除し、常にMECEの視点で多角的に検討することが基本です。入場者数の分析を通して、一つの要因だけでなく、他にも潜む原因が存在することを実感しました。また、すべての切り口を機械的に網羅するのではなく、目的に沿った仮説を立てながら実際に手を動かし、トライ＆エラーを重ねるプロセスが非常に重要です。エラーは「失敗」と捉えるのではなく、「要因がなかった」と前向きに解釈することが大切です。 視点をどう広げる？ データをグラフ化する際には、分解のレンジを変えることで新たな視点が見えてくるため、施策検討の方向性が変わる可能性に注意が必要です。また、報告の際は相手に何を伝えたいかを明確にし、その目的に合わせた見せ方を工夫することが、効率的かつ効果的なコミュニケーションにつながると感じました。 分析の深掘りは？ 例年行っているプロジェクト業務の振り返りのためのアンケート分析においては、これまでの単なるデータ整理にとどまらず、本講座で習得したスキルを活用したいと考えています。過去の資料では、単なる数字の羅列に留まっていた部分が目立ちました。今回の学びをもとに、より深い考察と次回以降のプロジェクトに向けた提案や改善策の検討を進める予定です。 情報共有は進む？ また、まず全体像を把握することを意識しながら、初期の段階で上位者へ超速報としてインプットを行い、今後実施する分析の切り口や方向性を共有したいと考えています。これにより、最終的な分析結果に対する手戻りを防ぎ、効率的な業務遂行が可能になると期待しています。さらに、今後は自分自身だけでなく、チームメンバーへの分析依頼にも対応できるよう、本講座で学んだ内容を基盤として、サポート体制の強化にも取り組んでいきたいと思います。