(24ページ目)

分析 ✕ 手法

に関する学び

---

問題点の整理はどうする？ GAILを通じて、問題点の洗い出しが不十分であると痛感しました。直面している課題や状況を明確に言語化することがまず必要であり、そのためには「あるべき姿」と「現状」とのギャップに着目して問題点を整理することが重要だと学びました。たとえば、「なぜ赤字なのか」「なぜ生徒が集まらないのか」といった問いから、まずは数字に基づいて優先的に解決すべき問題を特定し、次に具体的な解決策（how）を検討するプロセスが非常に参考になりました。 計画実績のギャップは何故？ また、販売実績や利用状況の分析時には、「なぜ計画に対して実績が出ないのか」「目標に対して利用状況がどのように乖離しているのか」という問いを持つことはもちろん必須ですが、さらに、どの業態の顧客が利用しているのか、あるいは利用していないのかといった具体的な観点から問題を深掘りすることも大切だと感じました。いきなり解決策に飛びつくのではなく、what（現状把握）→where（問題箇所の特定）→why（原因の追究）→how（解決手法の検討）の流れを大切にすることが、問題解決への着実なアプローチだと考えています。 MECE活用は有効？ さらに、問題解決プロセスをきちんと踏む上で、MECEの考え方は非常に有効であると実感しました。その一環として、ロジックツリーを活用しながら実績の分析を進める手法は、今後の業務にも積極的に取り入れていきたいと思います。

具体的演習の魅力は？ 総合演習の課題解決は非常に具体的で、これまでの演習と比べると、より深い検討が求められる良い機会となりました。 フレームワーク使用法は？ 仮説を考えるプロセスでは、思考の幅を広げるためにフレームワークの活用や対概念の取り入れ方が提示されました。しかし、現時点ではフレームワークの使いこなしが十分ではないと感じ、今後の日々の活動の中で意識的に取り入れていきたいと思います。 A/Bテストの効果は？ また、A/Bテストを活用して早期にアクションを起こすことで、得られたデータをもとに仮説をさらに精緻化する取り組みも印象的でした。Web関連の利用場面では活用しやすい一方、現業務にすぐ生かすことは難しいと感じたため、二つの選択肢の中から比較しながら適した選択を見つけるアプローチを取り入れたいです。 問題解決の流れは？ 問題解決については、問題に至るまでの流れをプロセスに分解し、どの段階に原因があるのかを明らかにする手法が有効だと実感しました。解決策を検討する際にも、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性が伝わってきました。 現場実行のコツは？ 現在の業務では、大規模なデータ分析による示唆を提示するよりも、現場に近いところですぐに施策を実行することが求められていますが、仮説思考に基づいて複数の仮説を立てた上で行動に移すプロセスを意識的に実践していきたいと考えています。

データ分析の流れはどうなる？ 講座全体を通して、データ分析の流れを構築する大切さを改めて認識しました。どのような状況から仮説を立て、どのデータセットを用いて表現するかといったストーリーを意識することができました。各種フレームワークや分析、表現の手法はあくまでメソッドであり、講座前に自学していたため、今回はそれらの手法をいかに組み合わせてゴールに近づくかが重要だと感じています。 会社での分析はどう進む？ 現在、新しい会社で財務会計を担当しており、上記の資料やデータを集めながら一工夫加えた分析と仮説を展開する予定です。具体的な運用はまだ未定ではありますが、原価や経費、売上のデータ分析にも今後取り組んでいきたいと考えています。 学びの道はどこへ？ 以前から学びたいと思っていた分野ですので、今後の学びの方向性として以下の点を進めていくつもりです。まず、統計学をきちんと学び上げ、社会人向けの良書や統計検定の復習を通じて知識の向上を目指します。また、今回の講座で学んだマーケティングや他の考え方とデータ分析を組み合わせるため、以前かじったマーケティングについても更に深掘りしたいと思います。 ITスキルはどう磨く？ さらに、Python、SQL、データベース構築、クラウド技術など、データ分析に必要なIT分野の知識も広げる計画です。資格検定の受験も視野に入れながら、体系的に学んでいきたいと思います。

仮説構築はどう効率化？ 仮説を立てる際、ゼロからすべてを考えると時間がかかるため、よく使われるビジネスフレームワークを活用することで、より効率的に仮説を構築できます。 3Cの有用性は？ 代表的なフレームワークのひとつに「3C」があります。これは事業戦略を分析する際に、顧客（Customer：市場・顧客）、競合（Competitor：競合）、自社（Company：自社）の観点から考える手法です。具体的には、顧客が誰か、市場が今後伸びるのか縮小するのか、どの競合が存在し、どれほど強いのか、そして自社のサービスが顧客のニーズを満たしているかといった点を検討します。 4Pのメリットは？ もうひとつは「4P」で、自社のサービスをさらに詳しく分析するためのフレームワークです。Product（製品）、Price（価格）、Place（場所）、Promotion（プロモーション）という観点から、製品やサービスの質、適正な価格設定、提供方法や手段、そして効果的な販売促進の方法などを具体的に検証します。 導入評価の視点は？ また、医薬品の導入評価時において、アセットの事業性評価を行う際は、3Cのフレームワークを意識することが重要です。ターゲットとなる患者層（Customer）、競合他社（Competitor）、自社の立ち位置（Company）という視点から評価を進めることで、より的確な判断が可能となります。

データの説得力は？ データに基づいて論理的に導き出された方策には、数ある手法の中でも特に説得力があり、実践する際に効果が期待できると感じました。 本質はどこにある？ チームで分析を進める際、議論が拡散して本来の問いを見失わないよう、得られた事実に対して丁寧に目を向けることが重要だと実感しました。実際の業務では、頭の中にある既定の原因や方策にとらわれず、フラットな姿勢でデータと向き合う意識を持つ必要があると感じています。 仮説の進め方は？ また、全ての要素を網羅的に分析し、一つひとつ順番に確認する方法は非効率であるため、仮説を立てた上で優先順位を意識しながら進める手法の重要性を改めて認識しました。 満足度の裏側は？ 年に一度、事務局を務める競技会の満足度アンケートを通じ、数値では明確に分解できないフリーコメントを整理・分類することで、参加者の満足や不満を体系的に把握することに努めています。その結果からイシューを特定し、真の原因へアプローチする方策を検討する意識が養われました。 チーム視点は整う？ さらに、日常業務においても、チームメンバーとイシューに対する視点を合わせ、要素を丁寧に分解することが大切だと考えています。問いかけを通してメンバーの意見を引き出し、原因や方策を決めつけることなく、常にフラットな視点で課題に向き合う姿勢を心がけたいと思います。

分析の意味は何？ 「分析は比較なり」という言葉は、普段何気なく耳にするものですが、今回改めてその意味を強く感じました。データ分析において、必要な情報を集めることに注力し過ぎるあまり、単にデータを並べただけで満足してしまい、見る人によっては分析結果の捉え方に差が生じる場面があったと実感しています。動画学習では、適切な比較対象を選ぶことの重要性にも触れ、データを揃える行為は無駄ではないものの、分析の目的や見せ方を意識しなければ本来の意味での分析にならないということを認識しました。 物流の選定はどう見直す？ この考え方は、物流部門における利用業者の選定や見直しにも応用できると感じます。たとえば、ある条件がある場合とない場合で、一律運賃が設定される荷主とそうでない荷主の運賃総額を比較する手法が考えられます。 大手と中小の差は？ また、単純に大手業者と中小業者を料金面で比較するのではなく、企業の規模や対応する配送範囲が同様である業者同士で運賃を比較することが、より適切な分析につながると理解しました。 比較対象の妥当性は？ さらに、自分が揃えたデータが本当に比較に適したものかどうか、常に振り返りを行うことが大切です。普段利用している輸送業者に注目し、過去の実績が明確な業者だけを比較対象にしている現状を見直し、新たな業者や新しい地区の業者も検討することで、より多角的な視点を持つことができると感じました。

グラフで何が見える？ 数字や表をそのまま眺めるのではなく、グラフ化することで「目に仕事をさせる」という考え方が印象的でした。数字を様々な角度から検証し、視覚的に捉えることで、普段は気づきにくい点が浮かび上がると感じました。また、MECEという概念についても、モレなくダブりなく分析するための具体的な手法（層別分解、変数分解、事象のプロセスでの分解）があることを学び、今後の分析において意識して活用していきたいと思いました。 現状把握のコツは？ 私は全社の事務部門において、業務プロセス上の課題を明確にし、改善策を提言・実行する役割を担っています。各種データから課題や問題点を抽出する際、今回学んだ分析手法を取り入れることで、より正確な状況把握ができると期待しています。また、メンバーからの意見をそのまま受け入れるのではなく、他の視点も取り入れながらクリティカル・シンキングを活かして問題点を見極める重要性を再認識しました。 多角的な視点は？ 日々の報告や相談を受ける際は、数字については多角的な分析ができているか、課題の洗い出しについてはMECEの観点で漏れがないかをひとつひとつ意識しています。必要に応じて分析の切り口を増やし、グラフ化するなど、手を動かしながら客観的に情報を整理しています。説明を行う際にも、これらの視点が十分に盛り込まれているかを確認し、分かりやすい内容を提供できるよう努めています。

平均値だけで信頼できる？ 平均値だけに頼ると、誤った仮説に導かれる可能性があると学びました。今後、データに向き合う際は、代表値だけでなく散らばりにも十分に気を配ることを心がけます。 どうやって指標を使い分ける？ 具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった指標を意識して使い分け、状況に適した分析を行いたいと考えています。 SNS分析はどう進める？ また、SNSコンテンツの制作分析においては、各カテゴリによって、反応が良い投稿でもインプレッションが伸びにくい場合や、逆に反応が少なくともインプレッションが増えるケースが存在することに気が付きました。このような現状から、再現性を持ったPDCAサイクルの実現が課題であると感じます。 どの手法で再現性を高める？ そこで、各コンテンツカテゴリについて平均インプレッションとユーザーの反応（例えば、いいね数など）の相関や散らばりを分析することで、再現性の高い投稿カテゴリを見つけ出せる可能性があると考えています。 具体的な分析アプローチは？ 具体的なアプローチとしては、まずコンテンツカテゴリの整理を行い、外れ値を除いた各カテゴリごとの平均インプレッションを調査します。次に、平均インプレッションとユーザーの反応数の相関関係や、データの散らばりについても検証します。特に、散らばりが小さいカテゴリは、再現性を高めやすいと捉えています。

今回の学習を通じて、以下の三つのポイントに留意したいと考えました。 目標はどのように？ まず一つ目は、目標設定とゴールイメージの明確化において、6W1Hを意識することです。これは、目標とその達成方法を具体的に理解し、伝えるための重要な手法です。 相手をどう評価？ 二つ目は、仕事を依頼する相手の客観的な分析です。他部署のメンバーと協働する際には、相手の知識やスキルをしっかりと見極める必要があります。「この部署ならこの程度は理解しているはず」という前提は危険です。したがって、仕事の目的や意義を明確に伝え、共感を得るよう努めるべきです。そして、相手がゴールイメージをしっかり理解した状態にすることが大切です。 任せ方は適切？ 三つ目は、仕事を丸投げせず、かといって過度なマイクロマネジメントを避けることです。一度任せたら主体性を促すため、コーチングやフォローアップに徹し、例えば週次会議などで進捗を確認します。 進捗は順調？ 現在、他部門と協業するプロジェクトをリードしています。この案件では、進捗を促進するために四半期ごとのマイルストーンを設定し、相手に日程計画を作成してもらうことを行っています。また、相手に案件の重要性を理解してもらうため、目的や狙いを週次で共有しています。もしも、当事者意識が不足している場合は、担当者の変更やエスカレーションも選択肢に含めています（これは最終手段です）。

代表値の選び方は？ データの分布を把握する際、代表値の選び方は非常に重要です。平均値は外れ値の影響を受けやすいのに対し、中央値はその影響が少なく、より正確な中心傾向を示すことがわかりました。また、平均値には単純平均、加重平均、幾何平均の３種類があるという点も新たな発見でした。特に成長率の変化を評価する場合に利用される幾何平均という概念は、初めて聞いた言葉で印象に残りました。 散らばりはどう測る？ 一方、データの散らばりを確認する方法として、数値で表す場合は標準偏差がよく用いられ、また、ヒストグラムなどの可視化手法が直感的な理解に役立つことが理解できました。 分析の視点は何？ これまでのデータ分析では、単純平均と加重平均に頼る傾向がありましたが、今後は中央値やヒストグラムといった手法も積極的に活用し、データの特徴を多角的に捉えていく必要があると感じています。さらに、これまで分析の選択肢に含めてこなかった幾何平均にも意識的に取り組み、より正確な分析を目指したいと思います。 BIツールの使い方は？ また、BIツールを活用して経営ダッシュボードを構築する際には、代表値と散らばりの両面からデータをビジュアルに表示できるよう工夫していく予定です。 幾何平均はいつ有効？ 今後は、幾何平均がどのような場面で最も有効に働くのか、具体的な利用シーンについても更に知識を深めたいと考えています。

比較で何を探る？ 「分析とは比較なり」という言葉が示すように、分析を行う際には、条件を整えて比較し仮説を立てることが重要です。この手法は、日常的にデータを扱う作業の中で非常に役立っています。例えば、全国推奨品になった製品のシェアが推奨される前後でどの程度伸びているのか、値下げ要求に応じた場合に売上がコストダウンのインパクト以上に増加したかどうかなどの質問です。 目的と条件はどう？ 分析を始める前に、分析の目的とデータの条件がしっかりと整っているかを確認します。目的がはっきりしていなければ、分析結果は曖昧になり、有益ではなくなってしまいます。また、「生存者バイアス」という思考に陥らないように、成功体験だけでなく失敗からも学ぶ意識を持ち続けたいと思います。たとえば、競合との製品コンペに勝つためには過去の成功事例から学ぶだけでなく、敗北したケースの反省点を検討し、どこが競合よりも劣っていたのかを追求していくことが重要です。 データの見せ方は？ さらに、データの見せ方も大切です。数字やパーセンテージで示すべきか、どのようなグラフを使用するかを考え、視覚的に訴える効果的な方法を選択することが求められます。こうした分析の技法や思考法は、データを扱う日々の作業の中で重要な役割を果たします。ファクトに基づいた正確な分析結果を出し、それを適切に伝えられるように努めていきたいと思います。

現状はどう認識？ 課題解決のためのデータ分析を行う際は、まず「what」「where」「when」「how」の観点で現状とあるべき姿の違い、すなわちギャップを明確にすることが大切です。特に「what」では、現状と理想との間にどのようなずれがあるかを捉え、その認識を関係者間で事前にすり合わせておくと、混乱なく分析を進めることができます。 手法はどう整理？ 次に、ロジックツリーやMECEといった手法を活用することで、要素を段階的に整理し、状況を階層や変数別に切り分けることが可能です。実際の業務においても、初めて触れるデータに関して上長とのギャップ認識のずれから分析をやり直すケースがあったため、事前の共有が重要だと感じています。 結果はどう活かす？ また、分析結果をもとに報告書や提言を作成する際は、その場しのぎの発想に頼らず、体系的にロジックツリーを活用して現実的な対策を検討すべきです。社員の意識調査のアンケートなどでは、まず「what」「where」「when」「how」に関する仮説を立て、その上で使用項目の選定とデータ分析に入るプロセスが理想的です。 対策はどのように？ さらに、社内教育後の報告書で今後の取り組みを提案する際には、すぐに実行できる対策と時間を要する対策に分類し、複数の段階に分けて具体的な打ち手を検討することで、実現可能な内容を選定することが求められます。