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例 ✕ 方法

に関する学び

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思考の偏りをどう克服する？ 私たちは、自分自身の思考に偏りがあることを自覚しなければなりません。これは、過去の経験などに基づいて、考えやすいことを優先してしまいがちだからです。そのため、より広い視野を持つためには、対象から一歩離れて考える能力が求められます。他者からのフィードバックを積極的に受け入れることが、自分自身の思考をチェックするもう一人の自分を成長させます。振り返りの書き方一つとっても、慣れたやり方にこだわらず、試行錯誤が必要です。 目的を明確にする重要性 考える前に、まず目的を問うことは重要です。目的を明確にすることで、特定の側面にのみ注目したり、無意味な検討を避けることができます。このナノ単科の講座を振り返り、アウトプットを行うことで、受講の目的がより明確になりました。今後も目的を問い続けることで、その重要性を実感し、活用していきたいと考えています。 部門間調整で大切な視点は？ 私の業務には、対立する部門間の調整をしながら、会社のIT活用を推進することが含まれています。現在、意思決定が声の大きい人や役職者の意見に流されがちであることを認識しています。クリティカルシンキングを用いて、問題の本質を捉えることで、理想の姿に近づくことができると考えています。 効率的な議論のために必要なこと 上司や同僚に相談する際、ついその場のひらめきをトリガーにしてしまうことがあります。しかし、まずは自身にクリティカルシンキングを適用し、しっかりと考えることが、効率的な議論・検討につながります。これにより、対人関係において多様性を認め、他者理解を深めることができます。 目的意識を持った会議進行法は？ 部門間の調整では、常に目的を意識することが重要です。会議をファシリテートする際には、目的を冒頭で共有し、参加者との共通認識を築くことに努めています。また、新しい視点や発想を歓迎し、沈黙を無理に埋めようとしない姿勢を大切にしています。 相談・報告の際の効果的な伝え方とは？ 相談や報告をする際には、目的を明確にし、必ず伝えることが重要です。思考を整理するためには、3つの視点やロジックツリーを活用し、「なぜ」「何」「本当に」と自分に問いかけるようにしています。また、「前例」や「昔の方法」に頼らず、客観的に説明できる材料を準備することで、より効果的に他者と時間を共有できるよう心がけています。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

問題解決のステップをどう活用する？ 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには？ A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ＆エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する？ 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解（要素集約）すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要？ ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数（広告外のプロモーションや価格など）が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには？ 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

仮説の意義とは何？ 仮説思考は、現象をそのまま眺めるだけではなく、問題の所在を明確にするための鍵であると実感しました。単に現象を見るのではなく、複数の仮説を立てて検証することによって、より正確に課題を把握できると学びました。一つの仮説に固執すると誤った結論に至るリスクがあるため、視野を広げ、いくつかの仮説を同時に検討することが重要だと感じました。 フレーム活用の意味は？ また、3Cや4Pといったフレームワークを用いることで、要因を体系的に整理し抜け漏れを防ぐことができる点が大きな収穫でした。特に、4Pで「Product」「Price」「Place」「Promotion」を確認する手法は、課題を具体的かつ網羅的に分析するための有効なアプローチであると理解しました。さらに、「結論・問題」×「過去・現在・未来」という軸を意識することで、時系列に沿った深い分析が可能になり、原因と改善策の両方を考えやすくなることを実感しました。 評価制度の未来は？ 今回学んだ仮説思考の考え方を、評価制度や研修施策の設計にどのように活かすかを具体的にイメージしました。まず、評価の目的は単なる採点ではなく、人材育成に直結させることを明確に定義します。その上で、評価結果に基づき、たとえば「特定スキルが不足している層が存在する」「評価が高い層でもばらつきが大きい」「評価基準が現場の実態と乖離している」といった複数の仮説を設定しました。 分析方法に疑問は？ さらに、3Cでは評価制度、その受け手である社員、他社の研修事例を参考に、4Pでは研修内容、費用、実施場所、告知方法に注目することで、各要因を整理し網羅性を確保しました。仮説を検証する際は、定量的な評価スコアの分布や標準偏差、ヒストグラムなどで偏りを確認するとともに、現場のマネージャーや受講者へのヒアリング、アンケートによる定性的なデータ収集を重視しました。「誰に聞くか」「どのように聞くか」を明確にすることで、より意味のあるデータが得られると感じました。 研修施策の狙いは？ 最終的に、こうした検証結果を踏まえて、評価が低い層には基礎研修、高評価だがばらつきが大きい層にはリーダーシップ強化といったターゲット別の研修施策を設計するイメージを持ちました。これにより、単なる評価から一歩進んだ、実践的な人材育成へと繋げることができると考えています。

CTRとCVRはどう分析？ プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR（クリック率）やCVR（購入率）を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る？ 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断？ プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的？ 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施？ 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む？ また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

定義はどう変わる？ GLOBISのマーケティングの定義は、顧客に「買ってもらえる仕組み」を作ることとしています。従来の「売れる仕組み」という表現が売る側の視点であるため、これを顧客の視点に変えたのです。 魅力はどう伝える？ 商品と顧客の関係では、商品の良さを顧客に伝えること、そして顧客がその魅力を感じることが重要です。これは自分と相手の関係にも似ています。自分の良さを相手に伝えるとともに、相手が自分を魅力的に感じられるようにすることです。 反応はどう把握する？ この考え方を自社商品に当てはめると、商品の良さをしっかりと伝え、相手が魅力を感じてくれるように努めることが求められます。しかし、相手にどのように感じてもらうかを自分が把握することが課題となります。このため、相手の反応をしっかり確認し、フィードバックを受ける方法を模索し続けることが必要だと感じています。 新たな職への挑戦は？ 現在、私はリスキリングしながらハローワークに通う生活を送っています。マーケティングは経営の要であると理解しており、これを学ぶことでマーケティングスキルを持つ社会人へと変わり、新たな職に就くことを目指しています。転職コンサルタントによれば、マーケティングスキルの高い人材は非常に重宝されるとのことです。これまでの約35年間、機械設計エンジニアとしてBtoBの世界におり、マーケティングを考える機会はほとんどありませんでした。しかし、現在は新しい職種に挑戦したいと考えており、再就職活動に取り組んでいます。 生活でどう活かす？ 日常生活でも、マーケティングの考え方は非常に役立ちます。例えば、私がイベントを企画する際には、マーケティングの知識が欠かせません。様々なイベントで参加者を集め、楽しませるために、マーケティングの視点を活用しています。具体的には、イベントの開催日時や場所の設定、参加者の募集方法、またイベント進行など、全てをマーケティングの視点から検討します。ターゲットを明確にし、それに合った告知方法を選ぶことで、多くの参加者を募ることが可能です。そして、イベントの内容を魅力的にすることで参加者の満足度を高められます. 目標はどう定める？ 行動計画では、「SMART」フレームワークを意識して実践する必要を感じています。そのため、2024年末までに再就職先を決定する目標を設定しました.

なぜ夏祭りに魅かれる？ 私が参加している地域活動の中で、毎年9月に自治会主催で開催される公園での夏祭りに、デザイン思考の手法を応用できる可能性を感じました。地域住民が自ら作り上げ、参加する祭りは、住民間の一体感を醸成し、地域コミュニティの維持に大変意義があると考えています。 情報の集め方は？ まずは、地域の動態データや歴史、地形・自然環境といった定量情報の収集に加え、住民の意識や興味を探るため、街並みの観察や各種団体、学校、飲食店での会話など、幅広い交流を実施しました。そして、夏祭りに特化し、過去の祭りの感想やアイデア、場合によってはネット上のコメントなどを収集し、さらには他地域の事例も参考にすることで、多角的な視点から祭りのあり方を見直しました。 住民の反応は？ 収集した情報をもとに、地域住民をいくつかのパターンに分類し、ペルソナを設定して共感マップを作成しました。参加意欲の高い層、興味はあるが一歩踏み出せない層、自分には関係ないと感じる層など、複数の視点からユーザー体験を明確にし、夏祭りへの参加インサイトを浮き彫りに、カスタマージャーニーを設計しました。 意見のまとめ方は？ その後、地域住民を対象としたワークショップを複数回開催し、参加者全員でビジョンやミッションを共有しながら、様々な課題の抽出とアイデア出しを行いました。実行グループには自治会の担当者も加わり、ブレインストーミングやシミュレーションを経て、評価を得ながら具体的な実施計画を策定しました。全員で高め合うために、意見の偏りが生じないよう付箋などを用いてアイデアを平等に扱う工夫も取り入れました。 計画実行の秘訣は？ 実行計画は、予算やスケジュール、人的資源、リスクなどの各要素を評価し、必要なパフォーマンスの確保方法も検討しながら、効率的に進めるためのプロジェクトマネジメント手法を取り入れました。基本的にはウォーターフォール方式を採用しつつ、進捗に合わせて新たなアイデアも取り入れ、柔軟に対応しました。 デザイン思考の本質は？ この一連のプロセスを通して、デザイン思考は単なる定型のプロセス消化ではなく、課題を深く掘り下げ、考え、アイデアを創出する反復作業であることを実感しました。各分野の知見や専門家の協働、また異なる視点を持つ作業者同士の意見調整が、最終的な成果に大きく影響すると感じています。

分解方法はどう選ぶ？ 分解して考える方法について学ぶ中で、層別分解（部分ごとや性年代別など）、変数分解（売上＝単価×数量など）、プロセスによる分解というさまざまな切り口があることを再認識しました。実際に経験を重ねる中、分解することで新しい事実が見えてくると感じる一方、切り口や分け方によって事実の見え方が変わるため、十分な確認が必要であると実感しました。特に、常に「MECE」の概念を意識して切り口を選び、数字の漏れや重複がないかを確認することが大切だと思います。 ロジックは何が新鮮？ ロジックツリーに関する学習では、MECEの切り口を組み合わせることで、全体像から個別の要素に至るまで論理的に整理できる点が非常に新鮮でした。動画での解説を通して、この考え方は便利だと感じた一方、実際に自分で応用しながら考えると難しさもありました。しかし、学習を進めるうちに、重要なポイントや具体例を通じて、影響を与えうる要素に対して仮説を立て、インパクトの大きい要因を組み合わせて考察する方法を習得できました。 実績分析のコツは？ 得意先となる食品スーパーなどの実績分析においては、全体実績から店舗別やカテゴリー別に分解し、どの要因が結果に影響を及ぼしているのかを的確に抽出するためにロジックツリーの活用が効果的だと感じました。 仕入分析は何重視？ また、仕入先商品の分析においては、商品の供給が最終的に販売店や消費者に届き、どのように売れているのかを詳細に検証する際にも、分解する考え方が役立つと考えます。表面的な数字だけでなく、どのような顧客層にどの時間帯や曜日に支持されているのかを把握することで、提案方法や販売店へのアプローチがより具体的になると感じました。 自社提案の秘訣は？ 自社提案および実績の分析では、取り扱う商品が複数に及ぶため、単品での販売ではなく「商品群」としての提案が求められることから、売上という表面的な数字だけでなく、分解方法を駆使して細かい部分まで検証・提案に活かしていく必要があると認識しました。 数字確認はどうする？ 日常的に数字の確認を行うため、基本の考え方を忘れないようにする目的で、手帳と勉強ノートに「分解方法」「MECE」「ロジックツリー」の内容や重要なポイントをメモしています。これにより、目に触れる機会を増やし、反射的に活用できるように心がけています。

問題はどこにある？ まず、データ分析の出発点として、どこに問題があるのかを明確に特定し、その問題に対して仮説を立ててからデータを集める流れの重要性を実感しました。過去のデータは失敗の原因を探るために、未来のデータは仮説の検証に活用するという視点が新鮮で、漠然とデータを眺めるのではなく、明確な仮説を持って取り組むことで分析の質が大きく向上することが分かりました。 複数仮説は難しい？ また、複数の仮説を一から立てるのが難しいため、ビジネスフレームワークの活用が有効であると学びました。たとえば、4Pの視点から事例を考えることで、各観点から仮説を立て抜け漏れなく問題を多角的に捉えられる効果を実感しました。 複数仮説で見抜く？ さらに、一つの仮説に固執せず、複数の仮説を立てて決め打ちしないという原則が印象的でした。一つの仮説に偏ると、それを裏付けるデータばかりに目が行きがちですが、複数の視点を組み合わせることで、より客観的な分析が可能になると理解しました。 検証方法は正しい？ 仮説を検証する際には、自分が見たい情報だけでなく、反証となるデータも集めることが重要です。比較対象となる情報を確実に収集することで、確証バイアスを避け、より信頼性のある判断が下せると感じました。 費用対効果はどう？ また、問題解決の際には、費用対効果を基準に施策を評価する方法も学びました。複数の施策候補がある中で、この指標を活用することで、効率的に優先順位を決め、実行可能な解決策を選択できることを実感しています。 なぜ仮説を並べる？ 現場でのインシデント対応についても、調査開始前に必ず複数の仮説を書き出すことが改善につながると感じました。たとえアプリケーションの問題と疑っても、インフラやデータ層の可能性も考慮し、各仮説に対してどの指標やログを確認すれば検証できるか明確にすることで、偏らない客観的な分析が実現されます。 監視の落とし穴は？ さらに、システム監視の見直しでは、インフラ層、アプリケーション層、データ層、外部依存という4つの視点に分類し、それぞれで見逃されがちな指標やアラート設定の不足がないかを洗い出す作業を行っています。特に、複数の層にまたがる問題に対しては、層間の関係も意識することで、予兆を捉え、問題が深刻化する前に対策できる体制の構築に寄与していると感じています。

数字の分解をどう進める？ 数値を分析する際には、その分解が重要です。まず、視覚的に数字を分解する方法として、グラフや率に変換することで、新たな視点が得られます。また、年齢別、男女別、天候、曜日、時間軸、新規既存、場所、近隣施設、売場面積など、あらゆる角度から数字を分解することで、様々な発見が可能です。繰り返し分解することで、新たな傾向が見えてくることもあります。分解しても何も見えない場合は、他の切り口を試してみるのが良いでしょう。 数字分析の重要ポイントは？ この分解の作業は、まるでダンジョンを探検するようなもので、新たな気付きを得るほどに面白くなります。しかし、無秩序に進めるのは危険です。そこで、MECE（ダブりなく・モレなく）を意識し、網羅的な数値の切り口を探すことが重要です。また、期間、金額、人数などの下限値や上限値を定義して分解するのも効果的です。 おすすめの分解手法は？ 分解手法としては、以下の3つをおすすめします。 1. 層別分解：全体を2つ以上のグループに分ける方法です。例えば、年齢別や所得別に分解します。 2. 変数分解：売上や単価、販売数をもとに、利益率や原価率などに変えて分解する方法です。 3. プロセス分解：入店前、入店後、商品選択・支払い・退店などのプロセスごとに分解する方法です。この手法は、業務効率の改善にも役立ちます。 プロセス分解で何が見える？ クライアントからの相談や自分たちの業務効率改善において、プロセス分解は非常に有効です。業務プロセスのどの部分で時間を使っているのか、その部分をさらに細分化し、どの作業に時間がかかっているのかを分析します。それにより、課題解決に繋がり、業務効率改善や業務内容の見直しなど、幅広い提案が可能となります。 問題解決へのステップは？ プロセスに着目しながら業務を遂行することで、偏りを拭う習慣をつけ、問題のあるプロセスを分解してみることが大切です。その結果から多くの気付きを得て、解決の糸口を探りましょう。導き出した答えを他者と共有し、さらにブラッシュアップすることも重要です。これにより、3つの視点・視座・視野を広げることができます。 行動計画をどう立てる？ 最後に、これらを活用するために計画的なトレーニングを行いましょう。まずは行動計画を立てることから始めて見てはいかがでしょうか。

対概念の意義は何？ 対概念とは、ある概念に対して反対または対照的な意味を持つ別の概念を考えることで、物事をより明確に理解し議論の幅を広げる手法です。問題解決に取り組む際は、原因をプロセスに分解する方法、複数の解決策を根拠をもって絞り込む視点、A/Bテスト方式を活用した実践検証、そしてデータ分析を組み合わせた段階的な課題抽出と検証の流れが重要となります。 M&Aリスクはどう考える？ 例えば、M&A案件のリスク評価と意思決定においては、ポジティブな要素であるシナジー効果と、ネガティブな統合リスクを対概念として捉え、財務リスク、組織文化、オペレーションといった要因に分解して考えます。各リスク要因を定量化することで、M&A後の成功確率を高めるためのより正確な判断が可能となります。 統合戦略はどれが最適？ また、企業の経営戦略策定、特にM&A後の統合戦略においては、段階的統合と急速統合という二つのアプローチを検討し、A/Bテスト方式でそれぞれの効果を比較します。統合プロセスの進捗データや業績、従業員満足度といった具体的な指標をもとに、どちらの戦略がより良い成果を生むかを実証的に評価していきます。 リスク評価の秘訣は？ さらに、リスク評価のためのフレームワーク作成では、過去の成功事例や失敗事例をデータベース化し、財務、組織文化、オペレーション、市場環境といった指標を基にリスク評価シートを作成します。これにより、各案件ごとのリスクが客観的に評価され、精度の高い投資判断を導き出すことが期待されます。 定量化結果は何？ 続いて、データ分析を用いた定量化では、財務データや従業員エンゲージメント、企業文化の適合度を測る指標を設定し、回帰分析や相関分析を活用します。特に、文化の不一致が従業員の離職率に与える影響などを数値化することで、過去のM&Aデータから成功パターンや失敗パターンを明らかにし、これを次の意思決定に生かすことが可能となります。 結果の信頼はどう確保？ 対概念とA/Bテストを通じて物事を深く理解しようとする姿勢は非常に評価できます。今後は、どのような状況で対概念を活用するのが効果的か、またA/Bテストで得られた結果の信頼性をどのように確保していくかといった点について、さらに思考を深めながら実践につなげていくことが求められます。

最初に何を明確に？ 分析に着手する際、何から手をつけてよいのかわからない状態でしたが、まずは「目的」を明確にし、何を知りたいのか、また改善点につなげるにはどうすればよいのかを意識しながらデータと向き合うことが大切だと実感しました。その上で、データ分析の前段階として、比較対象となる条件を整理し、どの条件や項目を設定するかを精査することが、結果の精度を高める鍵であると理解できました。 整理方法はどうする？ 授業からは、細かい点まで明確に比較できるように各要素を分けて整理する方法や、項目を一覧化して理路整然と進める手法を学びました。また、その調査結果の意味や期待される効果について問いかけながら項目を設定する重要性、そして各データ項目ごとの感覚の違いを補うために他のデータを参照する必要性についても示唆を得ました。さらに、数字を加工して割合を算出しグラフ化する際は、情報の性質に応じたグラフ（要素間の割合には円グラフ、上下の数値比較には縦棒グラフ、要素間の比較には横棒グラフなど）を効果的に用いる工夫が求められると学びました。場合によっては、実数そのままで比較したほうが効果的なケースもあるという点も印象的でした。 ビッグデータをどう見る？ また、スモールデータとビッグデータの違いに触れ、ビッグデータを扱う際には「クレンジング」に注意し、類似性の高いデータを抽出することで、過去のデータを新たな価値に変えていくプロセスの重要性も認識しました。データ分析は、目的と仮説に基づいた切り口の設定、データ収集、加工、発見、そして結論へのプロセスを着実に踏むことが不可欠で、見えている加工データと状況や根拠に基づいた解釈とを組み合わせることで、より説得力のある分析結果が得られると感じました。 広報戦略はどう考える？ 具体的な広報戦略を考える際には、施策を大項目から小項目へと段階的に設定し、戦略の目的に沿ってPRのアイディアを複数仮定しました。その上で、各ツールの選択肢や条件を一覧化し、データを当てはめて比較検討することが効果的であるという実践的なアプローチも印象深かったです。 グループ作業はどう？ グループワークでは、見えている加工データに状況や他の根拠・解釈を加えて分析する手法が強調され、その具体的な組み合わせ方や実例について、さらに深掘りして聞いてみたいと感じました。