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分析 ✕ 手法

に関する学び

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比較方法って何だろ？ 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か？ 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう？ 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える？ 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

配送改善はどうする？ 物流系の新規顧客から、配送量が大幅に増加することに伴い、荷物搬入や配送ルートの最適化の要望がありました。顧客は「AIが作ってくれるといいな」といった漠然とした期待を持っていますが、実際には荷物搬入や配送ルートだけでなく、その周囲の人的なロジスティクスも含めた全体的な改善が求められています。そのため、AIに偏らず、顧客と共にさまざまな視点で検討していくアプローチが有効だと考えています。 現状把握はどう進む？ 現段階では、初歩的なヒアリングのみが進められている状況です。3月中旬に終日現地で現状を把握する機会が予定されており、その情報を整理した上で議論を深める予定です。また、意思決定の分析手法も取り入れて、より具体的な提案に繋げていきたいと考えています。 本当の目的は何？ 顧客はAI導入を絶対条件としていますが、実際には荷物搬入や配送ルートの決定に伴う残業時間の軽減を本当の目的としているのではないかという予感があります。そのため、初めから答えを求めず、多くのアイデアを出し合いながら気づきを得るプロセスが重要だと考えています。 対話が生む発想は？ 発想を広げるためには、どうしても実務者が最初から解決策を提示しがちですが、グループで意見を交換しながら発散させることが効果的だと感じました。かつて恩師から「頭の中で様々な人とディスカッションすればいい」というアドバイスを受けたこともあり、実際に多くの人と対話しながら進めることで、よりよいアイデアが生まれるのではないかと思います.

問題をどう分解する？ 原因を明確にするためには、まず問題を各要素に分解することが重要です。たとえば、「目的は何か」「現状はどこに位置しているか」「なぜこの状況になったのか（仮説）」、そして「どのように解決するか」という視点で考察することで、全体像がより把握しやすくなります。 視点をどう変える？ また、対概念を活用することで思考の幅が広がります。自分たちの要因にとらわれるのではなく、組織外の要因も視野に入れて見直すことで、従来の経験則や主観に偏らない新しい仮説を導き出すことができます。 PDCAをどう運用する？ 仮説を実際に試しながら、少しずつPDCAサイクルを回す手法も効果的です。すべてを一気に実施してから「違った」という状況に陥るのではなく、柔軟に軌道修正を行うことで、スピード感を持った問題解決が可能になります。 要因はどう広げる？ 日常的に認知から採用までのプロセスを分解して考察する中で、一部の要因に決め打ちしてしまい、他の可能性に目を向けられなかった経験があります。そこで、仮説を決める前にまず対概念の視点を取り入れ、原因を広く探る習慣をつけるようにしています。 逆の視点は何を促す？ 採用集客のフェーズにおけるファネル分析では、前年対比や前四半期との比較、さらには得意な動きに対して何が起きているのかを議論するミーティングを実施しています。このような場では、ひとつの方向に偏りがちな意見に対し、意識的に逆の視点を取り入れることで思考を深め、より正しい方向付けを行うように努めています。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

数字だけで判断してる？ 数字をそのまま見ると、判断を誤る危うさや怖さがあります。実態を正確に把握するためには、数字の中身に潜む意味を紐解き、大枠と詳細を行き来しながら分析する必要があります。 集約方法は適切？ そのためには、数値を適切に集約して可視化することが求められます。ただし、集約の方法自体も状況に応じた判断が必要です。数字の意味を正しく読み取り、どの手法で集約すべきかを判断しなければ、誤った方向へ導いてしまうリスクがあります。 どの手法が最適？ 何度も試行錯誤を重ね、どの手法が実態を正しく反映しているかを見極めることが重要です。自分が行った集約内容を比較することで、分析の精度を高めることができます。 数字の羅列で判断？ 数字が羅列されるだけでは、実績、利益、投資経費といった各状態がどのようなリターンに結びつくのかが明確に見えにくくなります。これらの判断材料を集約し、分散して検討することで、より妥当な判断が可能になります。 見るべきはどこ？ また、見るべきポイントを示すことは分析を行う上での基本的なマナーであり、迅速な判断を下す要因にもなります。難しい計算式に頼るのではなく、基本的にはツールやExcel、BI、AIなどを活用して分析を進める場面も多いですが、これらの使い方を根本から学び、センスを磨くことも重要です。 視覚化の工夫は？ 単に数字をグラフにするのではなく、伝えたいポイントがしっかりと相手に伝わるビジュアルを作成するために、思考と工夫を重ねる必要があります。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

因果と相関、どう考える？ 相関関係と因果関係をセットで分析すると、その結果をもとに具体的な打ち手を考えやすくなります。具体的には、因果関係が成立するためには、「時間的順序が正しいこと」「相関関係が存在すること」「第三の要因が介在しないこと」という3つの条件を満たす必要があります。 時系列分析ってどう？ また、過去のデータを活用して将来を予測する際には、時系列分析が非常に有効です。これに加えて、パレート分析やウォーターフォールチャートといった手法も、データの分析や可視化に役立ちます。 データ収集は大丈夫？ データ収集にあたっては、対象が意味のあるものであるか、アンケートや口頭での聞き取りといった方法が適切に実施されているかを確認することが重要です。 契約商品の予測はどう？ さらに、契約商品同士の相関関係や因果関係を把握することで、因果関係が認められる商品から、契約しやすい商品を予測して提案することが可能になります。特に、履歴などの時系列データを活用して、時系列データの4つの要素を理解し、使用するデータが何に該当するかを明確にした上で分析を行うことが求められます。 定義変更、何をチェック？ 最後に、データの収集段階では、データの定義が変更されていないかどうかを確認した上で、顧客情報や各種商品の契約状況をリスト化し、各種商品間の相関係数を算出します。もし、相関が認められる商品同士に因果関係が存在する場合は、その因果構造に基づいた商品提案を検討することができます。

目的は何を求める？ データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ（縦横）の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める？ 現在、私はR＆D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認？ 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

ビジネスのメカニズムとは？ ビジネスの知識は「先人の知」であり、既存の法則や手法の上に成り立っていると考えられます。多くのビジネスが存続している理由を分析すると、規模の経済性、範囲の経済性、習熟効果、ネットワーク経済性といったメカニズムによって分類できることがわかります。 経済性を活かす戦略は？ 当社の基幹ビジネスである環境測定関連の保守事業が全国展開したことは、規模の経済性に該当します。また、関連するシステム開発や他の環境関連部署を設置した事例は範囲の経済性に当たります。社内資源の活用だけでなく、顧客接点やブランド力といった無形資源も考慮に入れることで、規模や範囲の経済性を最大限に活かしながら、不経済に陥らないよう留意すべき点についても理解が深まりました。これにより、業務改善に対するアプローチも変わってきます。 多角化の根拠は何か？ さらに、今後の多角化を進めるにあたって、単にキーワードを関連づけるだけでなく、その多角化の根拠を明確に整理し、より戦略的な思考を持つことが必要だと思いました。 多角化事業をどう分析する？ 以前、自社事業の多角化状況を表に整理したことはありましたが、その経緯や現状については十分に考えていませんでした。多角化事業のそれぞれがどのメカニズム上に成立しており、現在のどの段階で規模や範囲の不経済に陥っていないかを分析することが重要だと感じています。新規事業の位置づけについても、ビジネスのメカニズムに則った説明ができるように分析を進めたいと思います。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

リサーチの必要性は？ ある企業の開発事例から、まずリサーチ段階で潜在的なニーズを見つけることの重要性を学びました。真のニーズを引き出すためには、デプスインタビューやカスタマージャーニーの詳細な分析など、緻密な作業が必要であることが印象に残りました。 ニーズと強みはどう？ 商品開発の段階では、潜在ニーズと自社の強みを掛け合わせることで相乗効果が期待できると感じました。同時に、消費者がどのようなブランドイメージを期待しているのかという視点を取り入れる必要があると気づかされました。特にネーミングに関しては、開発側が届けたいイメージよりも、消費者が直感的にイメージできる言葉が求められると考えました。 調査手法はどう？ さらに、カスタマージャーニーのリサーチをより丁寧に行う必要性も感じました。過去のユーザーを数名ピックアップし、デプスインタビューを実施して真のニーズを明らかにすることや、業界サービスにおけるクライアントのペインポイントを探すことで他社との差別化を図ることが今後の課題です。 行動計画はどうする？ 具体的なアクションプランとしては、まず過去ユーザーの中から年齢層や職種ごとに3名のデプスインタビューを設定し（初めは5名から8名程度に声をかける）、次にデプスインタビューを通して転職活動に至るまでの行動背景やペインポイントについて再調査を行います。さらに、登録者が約2000名いるインスタアカウントを活用してインスタライブを実施し、ユーザーの生の声を収集していく予定です。

自社状況はどう把握する？ 差別化を検討する場面では、自社の現状を正確に把握することが不可欠です。これを実現するために、フレームワークを活用することで、見落としなく効率的に分析が行えます。 差別化の基準は何？ 「良い差別化」を考える際には、次の点を確認する必要があります。まず、顧客が求めているものかどうか。そして、その差別化の実現性や持続可能性はあるのか。他社が容易に追随できないかどうかも重要な視点です。 独自視点はどう活かす？ さらに「ユニークな差別化」を図るためには、他業界を参考にしたり、集合知を活用したり、必要に応じて外部の力を借りたりすることが求められます。また、ライバルを過度に意識しすぎないことも大切です。 施策成果はどう確認？ 現在、ペーパーレスの推進に向けた様々な施策を進めていますが、それが自社の強みに繋がるよう差別化できているか検討したいと考えています。また、業務改善の際には、差別化に繋がるかを再評価する観点で進めてみる予定です。そして、業務削減やコスト削減の場面では、VRIO分析を通じて自社の経営資源を明確にし、強みを活かせるようメリハリのある予算削減を行いたいと考えています。 具体策はどう選ぶ？ 私は、すぐに具体的なアイディアに飛びつく傾向がありますので、一度はフレームワークを使って俯瞰的に物事をとらえ、自社の強みを生かした手法を選びたいと考えています。自分の部署において何が差別化につながるのか、VRIOを用いて分析を進めてみるつもりです。