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情報 ✕ 仮説

に関する学び

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フレームワークをどう活用する？ what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は？ 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する？ 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは？ 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

仮説はなぜ重要なの？ 仮説を持つことは非常に重要です。物事を早急に結論づけるのではなく、複数の視点から検証し、多角的に物事を捉えることが大切です。 結論への仮説は？ 具体的には、結論に向けた仮説と問題解決のための仮説の二種類を考えます。前者は提示された論点に対する仮の答えとして、後者は実際に問題を解決するための道筋として役立ちます。 仮説の意義とは？ 仮説を考える意義は大きく三点あります。まず、仮説を立てることにより検証マインドが向上し、説得力のある議論が展開できるようになること。次に、問題に対する関心や意識が高まる点。そして、仮説をもとにした検証プロセスが、最終的な結論に至るスピードアップに寄与することです。こうした仮説検証のプロセスには、アンケートやテストなどの具体的な手順を踏むことが有効です。 なぜ多角的に検証する？ また、クライアントのブランドリフトの結果や売上の変動を見た際に、すぐに結論を出さず、なぜその結果が生じたのかを複数の切り口で検証していく必要があります。検証の際は、過去、現在、未来という時間軸に沿って仮説の内容が変化する可能性も考慮することが重要です。 検証の手順はどうなる？ まずは情報やデータを収集し、各因子が売上や認知にどのように影響したのかを多角的に検証してください。その手段として、相関分析やヒストグラム、グラフなどによるデータの可視化、さらにはインタビューや簡易調査の実施が効果的です。

全体の流れは？ データの分析にあたっては、「what」「where」「why」「how」を意識し、細部に目を向けながら全体の流れを把握することが大切だと感じました。平均値を確認する際にはばらつきも捉え、代表値を選ぶときには元データの傾向を十分に理解することが、全体像（森）を見渡す鍵になると実感しました。 仮説検証の進め方は？ また、データから得られた示唆をもとに、さらに分解して仮説検証を進めるプロセスが重要であると感じています。単に数字を追うのではなく、その裏にある人々の行動や意図をイメージすることで、より深い理解へとつながると気づかされました。 アンケート設計はどう？ 加えて、アンケート設計において「どちらでもない」を選ばせない工夫が、回答者の意見をより明確に捉えるために有効であるという点も良い気づきでした。こうした取り組みは、得られる情報の質を高め、後の分析においても大いに役立つと思います。 EC分析の鍵は？ さらに、ECにおける顧客、商品、売上といった各視点のデータ分析に、この学びを応用していきたいと感じています。実習課題では前年との比較を行い、特定の商品カテゴリでの売上低下など、数多くの視点から分析する方法を学びました。昨年と今年の売上推移、売れ筋商品のトレンド、併せ買いの傾向、そして商品における顧客属性の違いなどを比較することで、売上が低下した場合のリカバリー対策の策定にも役立つ視点を得ることができました。

仮説検証におけるフレームワークの役割 仮説を立てるための考え方について学びました。特に、3Cや4Pのフレームワークは、以前大学で学んだものの、実際の仕事では体系的に使用していませんでした。しかし、これらを意識することで仮説検証のための情報整理に役立つと感じました。 仮説A以外のデータも探すべき？ また、自分の仮説に都合の良いデータだけでなく、仮説A以外の可能性を否定するデータも収集することの重要性に気付きました。実務ではスピードが求められ、自分の仮説を証明するデータを集めがちだったので、この学びは大変有益でした。これからは、直接的なデータだけでなく、複数の切り口からデータを検証するよう心がけたいと思います。 具体的には以下の点に活用できると考えています： - **企画・施策立案** - **クライアントへの提案内容の精査**：クライアントの立場に立って仮説を複数持つことで、より効果的な提案が可能です。 - **ユーザーの動向分析**：例えば、使用率が下がっている場合の原因検証などに使えそうです。 - **目標の設定**：年間目標の設定や到達見込みの予測に活用できます。 行動前に何が大切？ 行動の前に、もっと仮説の検証やデータの収集に時間をかけることが重要だと感じました。今後は、「データを分析して仮説を立てる」という従来の手順から、「仮説を立ててデータを分析して検証する」という手順に意識を変えていきたいと思います。

代表値と平均値の意味は？ 「代表値」の取り方によって、仮説そのものが変わるため、スタート時点ではデータが正しく取得されているか確認が必要です。また、「平均値」は何を表すために使用するのかを確認する必要があり、すべての現象に平均値が適切であるわけではありません。代表値が正しく算出されているかどうかは、確認できれば行うべきです。例えば、前月や前年同月と比較して、結果が適正範囲であるかどうかを確認することが有効です。 標準偏差の目的は何？ 「標準偏差」については、業務で適用するケースがほとんどなく、代表値同士を比較して分析する機会が少なかったと感じています。しかし、標準偏差を確認することで、実際のばらつき具合を把握できる場合があります。 データ推移をどう捉える？ また、数字だけの表が緑・赤・黄に色分けされているなど、見た目でわかりやすくしていますが、これが単月でしか使用されていない現状があります。数ヶ月ごとのデータ推移を比較し、グラフ化することで、情報をより深く読み取ることが可能になります。 新たな可視化方法は？ 可視化においては、円グラフやヒストグラムを多用していますが、それ以外の手法を取り入れることが少ないと気付きました。他の表現方法を取り入れ、第三者に訴える視覚的なグラフを作ることを試みたいと思います。むしろ、意図的に不適切なグラフも作成してみて、それがどのように不適切に見えるかを学ぶことも重要です。

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。

数字はどう見える？ まず、数字の見方について考えると、仮説を立てた上でデータを収集し、その後の分析で仮説の検証を行うという流れが基本だと感じました。AIを使って情報を収集する場合でも、自分なりの考えを持ち、AIから得られた情報と自分の意見を照らし合わせることが大切です。もしも自分の予想と結果が異なった場合、その違いがどこから生じたのかを考えることで、新たな学びのヒントが得られると実感しています。 代表値はどう見る？ 次に、データの見方としては、代表値に注目しました。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など、データの性質や目的に応じて使い分けることが必要です。また、散らばりを示す指標としては標準偏差があり、これらの数値をグラフ化することで、直感的に状況を把握できる点も魅力的だと思いました。 業務の数値活用は？ 普段の業務では、商品の売上や原価、コストダウンの検討などで、いろいろな平均値を算出することが新たな発見につながるのではないかと感じています。そして、その結果を他者に説明する際に、グラフを活用することで、理解を深め、合意形成をスムーズに進めることができると確信しています。 AIで何を発見？ 日常の業務の中で、実際に数値をAIに入力して計算やグラフ化を試みることで、これまで気づかなかった事実や見逃していた視点を発見できるのではないかという期待があります。来週には、何かの案件で試してみるつもりです。

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。

イシューの本質は？ 「イシューとは何か、そしてイシューを設定して考えるとはどういうことか」を学びました。例えば、ファストフードチェーンの事例では、売上増という大きな目標に向かって進む前に、まず情報を細かく分解し、本当に解決すべき問い（イシュー）は何かを探るプロセスが大切だと説明されていました。売上増そのものがイシューではなく、目標達成の障壁となる要因や課題を見極めることが、本質であると理解しました。これにより、これまで「売上に対して何をやるべきか」という問いを立てていた自分の方法にブレがあったことに気付き、今後は目標への障壁となる具体的な課題に着目して情報を整理しようと考えています。 イベント数字は何示す？ また、コラボイベントの売上やSNS運用のデータ集計から、次の施策へ向けた具体的なアクションを導き出す際にも、この視点が役立つと感じています。たとえば、3か月間実施したイベントの数字の推移を加工・整理し、目標売上に対して実績がどの程度であったか、また達成のためにはどのような条件が必要かを検討することで、課題（イシュー）を明確にする予定です。 イシューの適否は？ さらに、目標と解決すべきイシューが混同しやすいため、ピラミッドストラクチャーを活用して「そのイシューは本当に適切か」を客観的に確認し、より的確な仮説にたどり着けるよう進めていきます。

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。