(10ページ目)

分析 ✕ 手法

に関する学び

---

定性分析はどう整理？ 現在、自社の業務改善のための分析を進める中で、これまで漠然としていた内容が「定性分析」であったことに気づき、大きな発見となりました。業務のやり方は数値で把握しにくいため、現場での観察やインタビューを通じて状況を捉え、得られた情報から実態を明らかにする必要があると感じました。また、コーディングにより一次コード、二次コードと分類し、フレームワークやプロセスに落とし込む方法を実践することで、今後も学びを深めていこうという意欲が湧きました。 顧客課題をどう捉える？ 顧客課題仮説の導出は非常に難しいと実感しました。定性分析でコーディングを進める際、観察やインタビューから得られる情報が十分かどうか不安になるとともに、ペルソナやカスタマージャーニーマップの捉え方によって仮説の内容が変わる点も大きな気付きでした。今回の講義で学んだのは、顧客課題仮説を広く捉えるのではなく、焦点を絞り「ユーザー」「状況」「課題」「ソリューション」という具体的な文書化を行う手法であり、その手法は非常に有効だと感じました。 問題本質をどう捉える？ さらに、「問題の本質を捉える」から始まり、洞察の整理と可視化、顧客課題仮説の作成、ユーザー中心の視点の維持、そして検証と改善という流れを作ることの重要性を学びました。定性分析では、プロセスやフレームワークの構築により、定量分析で検証すべき仮説が明確になるという点も理解できました。実際の現場での観察からは、ユーザー自身が気づいていない暗黙知に触れることができる有効な手法であることを実感しました。今後はこれらの経験を活かし、顧客に対する課題分析をさらに実践していきたいと思います。

標準偏差をどう理解したか？ データを分析する際に使用する数値（平均値、中央値、標準偏差）について、特に標準偏差については名前を聞いたことがあってもよく理解していなかったが、今回の学習でよく理解できた。2SDルールを使うと、大体の平均値が分かることも印象的だった。また幾何平均についても学べてよかった。恥ずかしながら、これまで売上の成長率をデータを目で見た大体の数で算出していたため、売上予測を立てるのに幾何平均が大いに役立つと実感した。調べたところ、エクセルでは標準偏差はSTDEV.P関数、幾何平均はGEOMEAN関数を使うと算出できるようだ。 より的確な売上予測を立てるには？ まず、目標設定のために売上予測を立てること。また、各製品のポテンシャル予測にも活用できそうだ。さらに、自社サイト会員数の分布を散布図を使って確認することができると思った。ニッチな業界のためこれまで分布を確認したことがなかったが、年齢や勤務地等でデータを分析してみると面白そうだ。 各製品の成長率を比較する方法は？ 次に、扱う製品と市場の性質上、月毎の売上に大きなばらつきがあるため、年ごとにまとめるのでは効果的な数字が得られないと考える。そのため、各製品の月毎の売上を、過去の3-4年と比較することで成長率や今後の伸び率が確認できそうだ。また、例えば月1以上ログインしている会員の年齢を5年くらいごとに区切ってヒストグラムに示す、あるいは企画ごとに図式化することで、どの企画がどの年代に刺さっているのかが分かりそうだ。 有用なデータ分析を期待するには？ これらの手法を取り入れることで、より具体的で有用なデータ分析ができると期待している。

目標に近づくには？ 全体の振り返りを行ったことで、改めてWeek1の時点で描いていたゴールに近づくために、具体的にどう行動すればよいかを考えることができました。 悩みをどう解決する？ 当初、私はお客様の行動分析をするうえで、課題に対する仮説の立て方や、正しい判断をするための具体的な方法が分からないという悩みがありました。しかし、クリティカルシンキングで学んだ自問自答や分解の手法を反復実践していくことで、今後はこの悩みを解決につなげられると思いました。 学びをどう活用する？ 次のような業務に学びを活用したいと思います。 - 個人目標設定 - 企画や改善業務の推進（特にゴールを具体化する際） - お客様アンケートなどの行動分析 - 資料・コンテンツ作成 - 他部門や他社への協力要請（コミュニケーション面） 具体的な実行プランは？ 自身の業務では、来期の個人の目標設定をする時期にあるため、以下の点を実践し、成果を上げられるように取り組みたいと思います。 - 課題解決の目的を自問自答しながら考える - 事実をもれなくダブりなく分解し、客観的に判断する - 抽象的な情報を具体化し、ポイントを絞って課題解決する - 相手の常識を覆すような情報の伝え方をする - 目的がぶれないように共有し、一貫して押さえ続ける 分析に効果的な方法とは？ お客様アンケートなどの結果を分析する際には、イシューを考え、分解する手法を実践したいと思います。実際にやってみると、とても時間がかかることが分かりましたが、客観性を担保することで、効果的な課題解決につながることを知りましたので、今後も業務で継続していきたいと思います。

数字を味方にするには？ 数字を味方にするには「分解」が必要であることを学びました。また、分解には複数の切り口で行うことが大切です。単純に機械的な切り口では、本当に欲しい結果が得られにくいため、定性的な仮説を持ちながら視点を変えつつ切り口を探すことが重要です。 手を動かすことの意義とは？ 特に「まずは手を動かす」という点は感銘を受けました。やってうまくいかなければ、それは失敗ではなく有効ではなかったことがわかるというパラダイムは新鮮であり、大きな学びとなりました。 MECE手法で得られるものは？ 手法としてMECEを活用することで、適切な分解に繋がることも学びました。「分解する」と一言で言っても、最低限の分解方法の知識がないと意味がありません。MECEの手法を学び、仮説を立てながら実践に移したいと思います。 キッチンカー分析にどう活かす？ 現在、自社の敷地内に出店しているキッチンカーの売上傾向の分析を行っていますが、この分析に今回学んだことが役立つと考えています。今まではデータを機械的に分解し、データを集めて傾向を調べ、次の仮説を立てていましたが、そもそもの分解が正しいか疑問を持つところから始める必要があります。異なる切り口によって、より効果的な分解と分析に繋がるので、その方法を実践してみます。 AIとの協働で得られる発見は？ 上記の集計しているデータを見直し、自分で立てた仮説とAI分析による切り口の提案を比較してみるつもりです。切り口や分け方を自分で考えると同時に、AIでもうまく提案させるようなプロンプトを工夫し、斬新な発見ができる方法を模索したいと思います。

比較分析のポイントは？ 今回の講義では、業務改善や標準化に取り組む上で、比較分析の重要性を再認識しました。まず、比較の軸として「インパクト」「ギャップ」「トレンド」「ばらつき」「パターン」という5つの視点を意識することが基本であると学びました。また、問題・目的・問いを整理し、仮説を立てた上でデータを収集・加工し、検証していくプロセスの大切さにも気づかされました。仮説を立てる際には、MECEを意識して常識にとらわれず新しい情報も取り入れつつ、まずはざっくりとした仮説を作成する。その後、必要な検証の程度を見極めながら、情報収集と分析を行い、仮説を肉付けまたは再構築していくという流れが印象に残りました。これらの仮説思考のクセを身につけることが、今後の業務改善に大いに役立つと感じています。 業務の課題は何？ また、実際に自分の業務改善に取り組む中で、長年携わってきた業務では「問題」として捉えられていない部分があるのではないかと考えています。そのため、まずは業務にかかる時間や売上といった指標を用い、仮説を立てて検証するアプローチを試みることにしました。具体的には、商談、見積、受注率、輸送費などの中から一つの業務を選び、その業務に要する時間を分析することで、担当者や取引先による差異が見られるかどうかを検証していきます。 数字の読み方は？ さらに、仮説思考や全体的な思考力を養うため、以前紹介していただいた『定量分析の教科書』を購入し、数字の読み方や使い方について継続して学んでいく予定です。これからも今回学んだ手法を業務改善に活かし、実践を通して思考の習慣化を図っていきたいと考えています。

思考の偏りはどう？ 考え始めると、つい考えやすいことから手をつけてしまいがちで、思考が偏ることがあります。そのため、まず「答えを出すべき問い」を明確に立て、その問いに対して適切な手法を選ぶことが大切であると学びました。特に私は以下の2点が苦手であるため、これからも意識して取り組みたいと思います。 問いはどう立てる？ 1つ目は「問いの立て方」です。解決したいことを具体的な問いの形にする必要があります。考えたり議論したりするときは、「今の考えが問いに沿っているか？」を確認し続けるのが重要です。 どう分解して見る？ 2つ目は「分解して考えること」です。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、一つの切り口に満足せず、層別、変数、プロセスなどの様々な角度から分けて考えることが必要です。データを分析するときも、自分で手を動かすことを大切にしています。 どんな深堀りが有効？ また、商品コンセプトに対してポジティブに深堀りする力を、議論の場で活用したいと考えています。これまでは答えが出れば良しとしていましたが、自分の考え方が正しいのか逐一確認し、考え方や分析の手数を増やすことで、スムーズなコミュニケーションを図りたいと思います。そのためにも、フレームワークを活用していきたいです。 自分はどう考える？ 普段から自分がどう考えているかを意識し続け、自分の考えが正しいのかを常に確認する。また、考え方や分析の手数を増やしていくために、フレームワークを活用し、円滑なコミュニケーションを実現することを心がけていきます。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。

ロジックツリーで課題を細分化するには？ ロジックツリーを活用して課題を細分化することは、ビジネスにおいて非常に役立つと感じました。大きな課題はどこから手を付けてよいかわからないものですが、細分化することで優先順位を付けやすくなり、各課題の重要性に応じて対応することが可能となります。また、漏れなくダブりなく分析することも非常に重要です。分析や解決策に漏れやダブりがあると、無駄な労力ややり残しが生じてしまいます。そのため、MECEの視点で課題解決の計画を立てたり、分析方法を考えることが不可欠だと認識しました。この手法を今後の業務で活用したいと思います。 計画立案の重要性とは？ 過去に私が業務課題へ対応した際、初期段階で計画を立てずに場当たり的な解決策を進めた結果、効果が限定的となり、打った策が効果を上げていたかどうかも分析できなかった経験があります。この経験から、最初にしっかり計画を立て、関係者の合意を得た上で解決にあたった方が良いと感じました。今後は、今回学んだロジックツリーの考え方を活用し、業務課題の特定や優先順位付けを最初に行い、効率的に解決策を立案して実行したいと思います。 成長戦略にロジックツリーを活用する方法 私は現在、自社の売上をさらに伸ばし、業務の質を高めるための戦略を考え、実行する部門に所属しています。この業務を担うために、今回学んだ考え方が非常に役立ちます。具体的には、グループ全体の業績、店舗ごとの業績、そして社員個々の業績までを細分化して分析し、業績をさらに高めるための課題洗い出しや対応策の立案に、ロジックツリーの考え方やMECEの視点を取り入れたいと考えています。

データ分析の新たな視点は？ データの加工や分析など、日常業務で行うことが多かったが、今まで機械的に区分していたことに気づいた。例えば、10歳刻みで分けることはあっても、19歳〜22歳の大学生という区分で考えることはなかった。しかし、高校生・大学生・社会人という区分で行動が異なることから非常に納得できた。また、MECEを意識して複数の切り口で分解することを、すぐに実践に活かしたいと思った。 効果的なフィードバック法は？ 研修や会議等の企画、運営を行う際には、事後アンケートを実施している。これまでのフィードバックは、コメントや全体の感想のみを基にしていたが、アンケート取得時には役職や年次などの詳細なデータも把握できる。これにより、MECEを意識した層別分解を活用することで、現状をより具体的に把握し、改善点としてフィードバックを行いたい。より良い研修や会議の運営を目指すためにも、この手法を取り入れたい。また、営業推進業務においてもデータの取り扱いが多いので、率算出やグラフ化などを行い、データから得られる情報をしっかりと把握することで、全国への営業推進に役立てたい。 目的を持ったアンケートの活用法は？ 研修や会議の計画に際しては、分解を踏まえ、自分が把握したい点や次回以降の運営のために知りたい点を事前にしっかり考えることが重要だと感じた。その結果、目的を持った事後アンケートの設問を考えることができる。アンケート取得後には結果だけに頼らず、MECEを意識した分解によって多くの情報を把握し、それに基づいて現状を知り、今後の業務に活かすようなフィードバックを行いたいと思う。

どうして視覚化すべき？ 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える？ また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う？ 代表値の使い分けと散らばり（標準偏差）を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は？ さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は？ 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。

どんな仮説を考える？ 仮説を事前に多角的に考えることが重要です。仮説を構築するための材料として「比較の軸」が存在し、Week2の設問4では「どのような切り口が考えられるか」という問いかけがありました。そこで、いくつかの切り口を無理のない範囲で検討した結果、Week3の設問1における仮説パターンの設定が容易になりました。切り口がなければ、「30歳前後のビジネスパーソン」以外の像を描くのはすぐに行き詰まってしまいます。しかし、切り口を明確にすることで、切り口の個数や各切り口が持つ要素数が設定でき、その掛け算によって仮説パターンを構築する枠組みが整います。仮説は「そのパターンであれば、どのような状況や条件が考えられるか」という、一定のとっかかりをもって検討することが可能となります。 成長指標をどう見る？ また、事業の成長を示す指数の設定についても考える必要があります。成長の指標としては、直接的には「売上」や「利益」が挙げられますが、これだけでは解像度が低く、分析やそれに基づくアクションの軸としては不十分です。エリアや商品分類ごとといった軸を設定し、より具体的な分析ができるように解像度を上げる必要があります。 どんな軸で考える？ さらに、軸を設定する段階ではまず「切り口」となるアイデア出しが求められます。たとえば、分かりやすい切り口として「エリア」や「商品」が考えられますが、その他に「時間」や顧客側の分類（顧客、部門、属する業界など）も有効です。このようなアイデア出しの際には、ロジックツリーやブレーンストーミングといった手法が有効に活用できると考えます.

振り返りの3つの学びとは？ WEEK1の受講を通じて感じたこと・印象に残ったことは主に以下の3つです。 1. 考え方には偏りがでること 2. クリティカルシンキングは考え方の土台であること 3. 大事になってくるのは『3つの視』 これらが非常に大切なことだと感じました。 直感からの視点転換が重要 以前の私は、考え方が直感に偏っていました。しかし、その直感から一度立ち止まり、「本当にそれで大丈夫か？」と考えることの重要性に気づきました。自分の考えを客観的に見直し、異なる視点で切り口を変え、分解して突き詰めていくことが必要です。このプロセスが問題や課題の根本に辿り着き、チームと自分自身を正しい方向に導いていくのだと確信しました。今後もこの考え方を意識し、自分の土台を常にアップデートし続けていきます。 具体的な実践方法は何か？ 具体的な実践としては以下の3つを考えています。 1. 業務改善の提案：先方が感じる課題の根本的要因を考え、適切な提案を行います。 2. 業務設計の構築：目の前の手法に固執せず、本質を見落とさないように設計時の目的や課題点を多角的に分析し設計します。 3. 繰り返し行動する：これまでの思考や行動の習慣から脱却し、考える機会が訪れた際には必ず一度立ち止まり、客観的に考える力を養います。 記録と分析のプロセスをどう活かす？ また、考える際は頭の中だけで解決しようとせず、一度文字に起こして考えを整理します。外に出すことで、異なる視点から物事を見ることができ、より客観的かつ分解しやすくなるため、この方法を実施していきます。