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情報 ✕ 仮説

に関する学び

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講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

問いの出発点は？ まず最初に、常に問いを立てる姿勢が大切だと感じています。抽象的な問いをそのまま受け止めず、具体的な内容に落とし込むためには、出発点そのものを疑うことが必要です。自分が今何に答えようとしているのか、常に意識することで、無駄な情報に振り回されるのを防げると考えます。 学びは実践できた？ 講義を受けたときは学んだ気になっていた部分も、実際に実践してみると忘れてしまっていることが多いと痛感しています。そこで、反復して復習し、学びを確実なものにする努力が必要だと感じました。 問いと仮説は合ってる？ また、データ分析や示唆出しの骨子を作成するときは、まず何に答えようとしているのか、その問いと仮説を明確に立てることがポイントです。資料作成に熱中するあまり、本来の目的から逸れてしまわないよう、問いに立ち返ることが効果的だと思います。 フィードバックは活かせる？ さらに、月次の振り返り発表では、他のメンバーの資料を事前に読み込み、フィードバックの質を上げることに努めています。普段、上位の方々との会話では迎合しやすい自分を見直し、しっかりと自分でイシューを考える意識を持つようになりました。 内省で成長中？ 毎日終業前の15分間は内省の時間として、今日学んだことが実践できたかを必ず振り返るようにしています。この内省を通して、小さな気づきを積み重ね、常に自己成長を意識するように努めています。

ライブ授業から得た教訓は？ ライブ授業で取り上げられた「売上昨対2割減」に向き合う例題についての感想です。このようなオーソドックスな例題に対して、何を知りたいか、どのように仮説を立てるかを考える際、必要な情報を十分に洗い出すことができませんでした。また、適切なグラフを思い浮かべることもできず、ビジュアル化に苦慮しました。しかし、「やみくもに分析しない」「ストーリーを大事にする」という前提は常に意識しています。こうした困難に直面しないよう、フレームワークや論理的思考、分析のための関連情報について日々インプットを続け、実践に活かせるようにしておかなければなりません。 赤字解消に向けた第一歩は？ 現在、自部門が赤字という現実に直面しています。まずは実績を集計し、現場のメンバーにもヒアリングしながら情報を集め、自分なりの仮説を明確化することから始めます。そして、4つのステップで分析し、解決に向けて取り組んでいきます。フレームワークを活用し、経験や勘に頼らない形で、フラットに考えながら取り組むつもりです。 チームの協力で問題を解決？ 早急に解決が求められる問題のため、迅速に対策を講じます。データ集計の際は、自身の目で確認するだけでなく、メンバーの協力を得ながら多角的にデータを収集します。講座で学んだ内容をチーム内で共有し、部門の問題について関係者とともに仮説を立て、解決策を見つける努力を続けます。

データ分析の最初の一歩は？ これまでデータ分析を行う際、どこから手を付けてよいかわからず迷っている時間が長かったのですが、今後は「まずは分解して傾向を探ってみる」「何も見えなくても失敗ではない！」という姿勢でアグレッシブに取り組んでまいります。 情報共有で意識すべきこと 施策立案前の仮説構築、施策の効果検証、上司／同僚／取引先との情報共有や報告など、全体像を漏れなく把握し問題点を特定、改善策を検討し、データ検証し、関係者へ共有／報告するすべてのフェーズにおいて、今週の学習が生かせると感じました。MECE（モレなくダブりなく）は、マーケティングやPDCA改善に欠かせない思考であるため、常に留意して業務に取り組んでまいります。 可視化がデータ分析の鍵？ データ分析においては、頭の中で考えるのではなく、まずは可視化できるもので状況を整理することが重要です。頭の中だけで整理したものでは抜け漏れが発生しやすいため、他者と共有する際のツールとしても活用できます。また、切り口に迷うよりもまずは分解をしてみて傾向を探ることが大切です。トライアンドエラーを通じて、分析方法の傾向を掴むことができます。 コミュニケーションで大切なことは？ コミュニケーションにおいては、情報共有や報告の際に「モレなくダブりなく」伝えられているかを意識し、データ共有においても相手が理解しやすい加工を心掛けます。

データ加工の真実は？ データの加工によって、見えてくる事実や印象は大きく変わるものです。「数字は嘘をつかないが、詐欺師は数字を使う」との言葉がありますが、まさにその意味を実感しました。情報は、どのように分解するかによって、判明する内容に差が出ます。ただし、最初から適切な区分けを定義することは難しく、仮説に基づいた検討になりがちです。そのため、区分けをできるだけ小さな単位で行い、グラフ化や計算によって傾向を見出すという方法が現実的です。 異軸の関係は？ 一つの軸で明らかになった事実を他の軸と結びつける際には、それらの軸がどのような関係にあるのかを考慮する必要があります。全く異なる軸同士の場合、それらを組み合わせて四象限にするなどの工夫が求められます。 ログ分析で何が？ 私は現在、自社サービスの顧客の利用状況をログで分析し、利用状況に問題がないか確認する工程に取り組んでいます。その結果に基づき、さらにARPU向上を提案しています。このデータ分析には、今回学んだ分解する観点を活用したいと考えています。 新データの可能性は？ 先週、新しい利用状況データを取得できたため、来週にその分析を実施する予定です。この新しいデータは、これまでのものよりも詳細で、分析する軸が多岐にわたります。今回学んだ、複数の軸の関連性を考慮した事実抽出の手法が、大いに参考になりそうです。

仮説の網羅性を高めるには？ 仮説を立てることや仮説を立てる際に用いる視点について学びました。課題に取り組んだときは、思いつきで同じような切り口でしか仮説を立てられませんでしたが、３Ｃや４Ｐ分析を用いることで仮説の網羅性を高めることができると理解しました。思考が凝り固まり、仮説を立てる際に一つの視点に固執してしまうことがありましたが、フレームワークを用いることで柔軟な思考ができるようになりたいと感じます。 採用市場の変化にどう対応する？ 急速に変化する採用市場では、「昨年はこのような状況だったのに、今年は全く異なる」という場面が多々あります。仕事をする上で常に仮説思考を持つことで、次にどのような変化が起こるかを予測し、迅速に行動することができると感じました。市場の変化（求職者の志向性、行動、価値観の変容など）を常に仮説に基づいて理解し、顧客に良いサービスを提供できるように努めたいです。 変化に敏感なマーケティングとは？ 市場の変化を敏感に感じ取り、対応する学生や求職者に対してマーケティングを行うために、自分から積極的に情報を取りに行くことが重要です。顧客企業の「競合」「市場」「自社」を考慮し、求職者や学生にとってのロイヤリティを明確にし、適切な採用戦略を考える必要があります。また、常に「なぜ変化が起きているのか」を思考し続けることが大切だと感じます。

ライブ授業で感じた点は？ 締めのライブ授業では、これまでの学びを振り返る機会がありました。データ分析の手法として、比較を活用する方法を学び、目的設定から仮説構築、データや情報の収集、分析、さらには仮説の検証という一連のプロセスの重要性を実感できました。また、自分の考えにとらわれず、さまざまな視点から検証することの大切さも理解でき、これらの手法をいかに実践し、スキルとして身につけるかが今後の課題であると感じています。 部門業績の課題は？ 部門業績分析においては、自部門の営業データを活用し、強みと弱みの再確認を進めています。さらに、セグメント別の成長性や低成長部門の課題を明確にし、改善策の検討や戦略の見直しにつなげたいと考えています。次年度の目標設定にあたっては、今年の実績を論理的に分析し、定量的・定性的な評価が可能な具体的な目標を立てる予定です。すでに各メンバーには来期に向けて自ら考えた目標設定を進めてもらっており、私自身も部門全体の強みや弱み、注力すべきセグメントを整理した上で、各メンバーの目標と比較・検証を行っています。このプロセスを通じて、部門全体で論理的な目標理解を深め、同じ方向性で次年度の業務に取り組むことを目指しています。目標設定は3月中に取りまとめ、次年度からは月次で目標達成度の比較分析を実施し、達成に向けた具体策を全員で共有していく方針です。

データ加工はどう整理する？ データ加工においては、数値に集約して捉える、目で見て把握する、そして数式に集約するという3つの方法を基本としています。 分析はどう進む？ 分析の際は、まず目的（問い）を設定し、仮説を立てたうえでデータ収集・検証を繰り返すプロセスが基本です。さらに、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの視点と、グラフ、数字、数式というアプローチを組み合わせることで、多角的に情報を捉えています。 数値管理はどう考える？ 具体的な数値の扱いとしては、代表値に単純平均、加重平均、幾何平均、中央値を用い、散らばりは標準偏差で表現します。ただし、平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要です。 セグメントはどう見る？ また、キャンペーンメールのデータと顧客データを用いた分析では、どのセグメントにどのような傾向があるかを明確にし、それをもとに有意差が見込める仮説を立てる際に、プロセス・視点・アプローチの組み合わせが効果的であると感じました。 検証の深め方は？ 以前は、キャンペーンメールと顧客データを分析する際、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点に十分意識を向けていなかったため、今後はこれらの視点をしっかりと取り入れながら仮説を立て、より精度の高い検証を行っていきたいと考えています。

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。

仮説の重要性を感じる？ 仮説とは、ある論点に対する、または不明な事柄に対する仮の答えのことです。仮説を立てた上で、その検証のためにどのようなデータ収集が必要かを考えることが重要です。 データ収集はどう考える？ 具体的には、仮説を立てる際には比較する指標を意図的に選び、平均や標準偏差の算出など、一手間を惜しまない努力が求められます。また、必要なデータが不足している場合は、誰にどのように情報を求めるか、どんな手法で収集するかを検討し、反論が出る可能性も想定して複数のデータ収集手段を準備することが大切です。 複数仮説で探る方法は？ さらに、問題箇所の特定には、一つの仮説に固執せず、複数の仮説を立てることが必要です。これにより、各仮説同士で網羅性を持たせ、より広い視野で問題にアプローチできます。頭の中だけで考えるのではなく、視覚的に仮説を書き出すことで、検証作業の効率をさらに高められると感じています。 経験と共有の大切さは？ 実務経験が積まれるほど予想は立てやすくなり、その予測に基づいたデータ分析に陥りがちですが、今後はまず複数の仮説を明確に書き出し、漏れなく網羅することを意識したいと思います。また、上司やメンバーとも仮説を共有することの重要性を認識し、共通の意見を持って話し合うことで、コミュニケーションをより円滑に進めたいと考えています。

変化にどう対応する？ ビジネス環境は刻々と変化しており、すべての情報をあらかじめ把握することは難しくなっています。そのため、仮説を立てながら方向性を見出し、PDCAサイクルのスピード感を向上させることが不可欠だと感じています。仮説があることで、リソースを効果的に活用し、時間や費用の無駄遣いを防ぐことができると実感しています。 ブランドの価値はどう見る？ 特に新規事業で新しいブランドを立ち上げる際は、単に機能面の優位性だけではなく、ブランドのストーリーや価値が重要になると考えています。そこで、ターゲット層に確実に響く戦略を構築するため、仮説検証を繰り返し行っています。 仮説検証は効果的？ まずは以下の仮説を設定しました。 ① ターゲット層は単に高価格だけでなく、ブランドのストーリーに価値を見出す。 ② 既存の高級製品と比べ、性能面での優位性を示すことで購買意欲が高まる。 これらの仮説を検証するため、ユーザーへのインタビュー、限定販売での反応テスト、SNSやマーケットでのフィードバック収集を実施しました。もし仮説が誤っていた場合には、その原因を徹底的に分析し、新たな仮説を立て直しています。 このようなプロセスを通じて、ターゲットにしっかりと刺さる戦略を練り上げ、新ブランドの価値を最大限に引き出すことを目指しています。

どんな人物を目指す？ まず、自分が何を学ぶかという内容よりも、どのような人物になりたいか、その「ありたい姿」を明確に描くことの大切さを改めて実感しました。講座を進める中で、演習に没頭していた自分がいましたが、その過程で「ありたい姿」に向けては、学習習慣を確立しながら、同時にコンセプチュアル・スキルを身につける必要性を感じるようになりました。 どんな体験を届ける？ また、ただ単に数値を改善するのではなく、ユーザーにどのような体験を届けたいのかという「ありたい姿」から物事をスタートすることで、ぶれのない方向性が保てると感じました。具体的には、何をいつまでに行うかという計画だけでなく、チーム全体で「私たちはどのような存在になりたいか」を共有し、そのビジョンに基づいて戦略を立てることで、メンバーの主体性が高まり、プロジェクトがスムーズに進行することを学びました。 なぜ数字が気になる？ さらに、データに注目する際は「なぜこの数字になったのか」という仮説を立て、チーム内で共有することの重要性を知りました。月初には、プロジェクトを通じた「ありたい姿」を簡潔に1～2行でまとめ、企画立案や施策レビューの際には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用して情報を構造化することで、現状のチェックと翌月に意識すべきスキルの選定が可能になると感じています.