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分析 ✕ 手法

に関する学び

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代表値は何が最適？ 代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、データの内容に応じて使い分けることが求められます。たった一種類の代表値だけを見てしまうと、判断を誤る可能性があるため、標準偏差も含め、データがどれだけ散らばっているか、もしくはまとまっているかといった視点も重要です。 データはどう分析？ これまで契約データの分析では、各代表値をそれぞれの視点から確認し、常に多角的なアプローチをとってきました。これにより、一方に偏ることなく、データ全体の特徴をしっかりと把握することができました。CAGRを用いていた部分も、実は幾何平均の単年度バージョンとして捉えることができると考えています。 今後の判断はどう？ 今後も、ただ一つの代表値に依存するのではなく、複数の指標を参照しながら、データ群にどのような特徴があるのかを判断したいと思います。そして、分析の目的に立ち返り、適切な分析手法やグラフの選択を通して、より正確な業務遂行を目指します。

新たに学んだ加重平均とは？ 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています（会社的に求められていない）。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

全体像を捉える重要性は？ まずは全体像を捉えることが重要です。様々な視点から分解することで解像度が上がり、具体的な問題や、これまで気付かなかった問題にも気付けるようになります。このため、入ってくる情報に対して適切なフィルターを掛けて受信することが求められます。 問題解決のために何を心がける？ 直面する問題に対して、まず全体像を知ることを心掛けたいと思います。その後、どのプロセスに課題や問題があるのかを分析していきます。この手法は、業務フローで全体を見える化し、どの工程でエラーが起きているのかを確認するのに適しています。頭の中でも自然にそれを描き、実践していきたいと考えています。 効率化のためにはどんな工夫が必要？ 上記の通り、頭の中で全体像を想い描けるように、常に心がけることが重要です。その癖をつけるために、まずは紙などに書き出して頭の中を整理するように取り組んでみたいと思います。様々な業務の効率化を追求するために、MECEを活用していきたいと考えています。

問題箇所はどこ？ 問題個所の特定は、次のアクションプランを考える上で非常に重要です。数値に基づいて問題箇所を洗い出し、優先順位を明確にすることで、納得のいくアクションプランを策定できます。また、数字に紐づく具体的な行動も同時に把握することで、プロセス全体の見直しの基準が整います。 課題解決はどう進む？ 課題解決は、問題をプロセスに落とし込みながら進めることが求められます。What、Where、Why、Howといった基本の枠組みに沿って対応することで、業務改善の手法の一つとして、DX化推進の取り組みも効果的に実施できるのではないでしょうか。 目的設定はどう？ 目的の設定においては、まず問題や課題を洗い出し、その中から複数ある項目に対して優先度を付け、分析と順位付けを徹底します。その上で、アクションプランを策定することが求められます。さらに、UI/UXに関わる場合はA/Bテストを取り入れ、スタンダードなフレームワークに沿った進め方を実施することが重要です。

分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。

手法が偏っている？ MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは？ 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI（CopilotやChatGPT）を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要？ 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。

比較分析で何を見つける？ 「分析とは比較」という言葉が胸に響きました。この気づきは、新しい考え方というより、これまで業務で実践しているはずが、その意識を持たずに進めていたことへの反省です。意識せずに進めていたため、分析手法や精度、スピードにムラがありました。 月次業績評価のポイントは？ 毎月の決算分析において、その月の業績を評価するためには、他の月と比較することが欠かせません。売上が増えたのに利益が減少している場合や、各項目の増減率が一致しない場合などに、その原因を分析する際には、どのように条件付けをすればよいのかをよく考えたいと思います。 効果的な比較の習慣とは？ さらに、前月との比較に加え、今年度の平均や前年同月・前年平均との比較も行う習慣をつけたいと思います。また、益となった特殊要因を将来も続けられるようにし、損となった特殊要因についてはその発生を抑えるため、比較分析で終わらずに対策や方針をしっかりと検討していきたいです。

ライブで何を学んだ？ ライブセッションでは具体的な企業の分析を行い、実在する企業を題材にすることでイメージがしやすかったです。そこで、BS（貸借対照表）とPL（損益計算書）の観点から分析する方法を学びました。この手法をさまざまな業界や知識に応用することで、さらに学習を深められると感じました。 未知企業の分析、どうする？ 企業をBSとPLの観点で分析する際、その企業の活動を具体的にイメージすることが重要であると思いました。特に自分が詳しくない分野の企業については、まずその分野の知識を増やすことで理解が深まると考えています。 継続学習の秘訣は？ また、継続的な学習や自分の業界に対する理解が深まることで、BSとPLを読み解く際の理解度や深さが変わることを実感しました。これを考慮に入れて、会計の知識だけでなく、個人的に興味のある分野についても学習し続けたいと思います。今回の経験を機に、さらに会計の知識を深める努力を続ける意欲が高まりました。

比較の意義は何？ 「分析とは比較である」という考え方を実践することができました。その他のデータと比較しながらその意味合いを考察することが、分析の基本であると再認識しました。具体的には、数字による集約、視覚的に捉える方法、そして数式で関連性を見るといった３点について学びました。数字の集約では、平均値のみならず、データの散らばりを示す標準偏差の役割も重要だと理解しました。また、データの中心を考える際には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の指標があることを確認できました。 実務への応用は？ ヒストグラムの作業では、実際に手を動かすことでその理解が深まり、自身の業務において作業プロセスのミスの発生度合いなどを視覚化する際に活用できると感じました。また、気象庁の温度データを用いた演習を通じて、公開情報からデータをダウンロードして利用する方法を再認識しました。今後は、こうしたデータ活用の手法を実務に積極的に取り入れていきたいと思います。

グループワークの価値は？ グループワークで、普段の仕事の進め方や新たな学びの方法について話し合う機会があり、その経験を講座終了後も活かすことができたのは大変良いと感じました。 振り返りの意義は？ ライブ講座では、これまでの学びを振り返ることができましたが、再度復習したいという思いも残りました。 どんな分析が役立つ？ また、自分が普段担当していない手法であるファネル分析やA/Bテストについて学ぶことができ、新たな発見となりました。グループワークでは、原因の仮説を立てる際に３C分析を活用し、課題解決のフレームワークをいくつか身につけておくことで、仮説を立てやすくなると実感しました。 フレーム習得は難しい？ 今後は、代表的な課題解決のフレームワークを３つ程度覚え、常に思考の一部として活用できるように努めたいと考えています。最初は難しいかもしれませんが、思考の確認として、予めAIに質問・確認するステップを取り入れることにしています。

仮説はどう活かす？ 今回の学びで、仮説は結論を導くだけでなく、問題解決に役立つ視点としての「問題解決の仮説」が存在することに気づきました。また、仮説には時間軸があることや、複数の仮説を立て網羅性をチェックすることで、偏りのない視点を保つことが大切だと理解できました。 データはどう扱う？ また、データ収集においては、新たなデータを集めることに注目する一方で、手元にある既存のデータや一般に公表されている情報を活用する分析が軽視されがちである点に気が付きました。新しいデータの収集は楽しい面もありますが、一方で入手が難しい場合もあるため、状況に応じた柔軟な対応が求められると感じました。 手法はどう広げる？ 現在、業務効率化のためにデータ収集を通じて行動様式の検証に取り組んでいますが、今後はデータ収集に限定せず、インタビューやアンケートなど多様な手法を組み合わせることで、より効果的な業務改善を目指していきたいと考えています。