(5ページ目)

実践 ✕ データ分析

に関する学び

---

グループで何を考える？ グループワークを通して、「イシューの共有」や「伝え続けること」の重要性を改めて感じました。業務に没頭して目の前の作業に追われると、本来の課題を見落としてしまうことがあるため、自分自身はもちろん、メンバーにとっても大切なポイントだと捉えています。 復習から学ぶことは？ ■ 復習 数週間前のことを思い出せず、自分の記憶力の弱さに直面した経験を反省しました。これは業務全体にもあてはまり、案件が増えるほど忘れることが多く、結局は思い出すところから始めなければならず効率が悪いと感じました。例えば、会議では時間の空白を極力避けるとともに、前回の内容を参加者がスムーズに思い出せるよう、事前に重要なポイントをピックアップしておくことで、良いスタートが切れるのではないかと思います。 イシューはどう伝える？ ■ イシューの共有 議論が分散しがちな際には、ホワイトボードなどを活用して、主要なイシューを皆が見える場所に書き出すとよいと感じました。こうすることで、常に意識が向けられ、議論の軸がぶれにくくなると考えます。 データ活用はどう？ ■ データ分析 数字に対する苦手意識は以前よりも軽減していますが、普段の業務で扱わなければ、再び苦手意識が強まる可能性があります。これからもデータに触れる機会を積極的に作り、スキルを維持・向上させたいと思います。 思考力を鍛えるには？ ■ コンセプチュアルスキルの向上 クリティカルシンキングだけではなく、ロジカルシンキングをはじめとする思考力全般の鍛錬が必要だと実感しました。今後は、本を読むなどして知識を増やし、それを実践で活かしていく所存です。

分析の仮説はどう？ 今後は、自社Webサイトのデータ分析において、依頼を受ける側から自ら積極的にABテストやファネル分析の目的、仮説、プロセスを策定し、実施に移す考えです。各プロセスを詳細に分解することで、どのページやどの段階でボトルネックが生じているのかを明らかにし、原因を追及するとともに、具体的な改善提案ができる分析へと進化させたいと考えています。また、日常生活に存在するささいなデータにも目を向け、シミュレーションを繰り返し行うことで、より一層の分析力向上を目指します。 問題をどう特定？ 業務の効率向上や問題解決のためには、まず問題を明確にし、その問題がどの段階で発生しているのかを特定することが重要です。具体的には、以下の点を実践していきます。まず、Webサイトだけでなく、日常生活の中で得られるデータも積極的に収集し、「なぜ」を5回繰り返すことで原因に迫る姿勢を持ちます。次に、あらゆる分野の情報収集を行い、同僚とのコミュニケーションを通じてマーケティングの知識も深めます。加えて、依頼された作業にとどまらず、自主的に分析に取り組むことを意識し、課題に対しては目的や仮説を明確に設定し、複数の仮説を立てながら、ファネル分析やABテストの計画を練ります。 改善策の道筋は？ さらに、プロセスをより詳細に分解し、各ステップでのユーザー行動（CS行動）を可視化することで、ボトルネックの特定と原因の解明を進めます。分析結果については、同僚と共有し、議論を重ねながら改善策を提案していく予定です。この一連のプロセスを繰り返し実践することで、より実践的な分析力を身につけ、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

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。

なぜ仮説が必要？ 仮説は非常に重要です。急いだり怠ったりして、仮説を立てずにいきなり方法論に入ると、結果として時間が余計にかかるか、誤った方向へ進んでしまう可能性があります。 どう検証すべき？ また、仮説はあくまで仮の答えであり、その検証が必要です。検証のためには目的意識を持ったデータ分析が不可欠です。そのため、たとえ「答え」となりうるものであっても、複数の仮説を立てることが求められます。さらに、3Cや4Pなど異なる切り口を用いることで、問題全体を網羅的に捉えることが可能となります。 疑いは成長の鍵？ 加えて、仮説の立証を目的としたデータ収集や分析においては、自身の仮説が誤っているのではないかという視点を忘れずに実践することが重要です。こうすることで、自分に都合の良いデータだけを集めてしまうことを避けられます。 原因はどう見極め？ 実店舗の売上やPLに関する業務では、好調な店舗と不調な店舗が存在します。いずれの場合も、その原因を正確に特定し、好調なら通例に従い、不調なら改善策を講じることが必要です。これまで、まず膨大な時間をかけてデータを収集していたところを、仮説思考を取り入れることで、何が問題なのかを先に明確にし、仮説を立てることから対応するようになりました。 何を意識すべき？ また、目につきやすい場所に仮説思考に関するポイントやステップを掲示し、常に意識できる環境を整えることも有効です。正解や不正解を問わず、失敗を恐れずに実践していくこと、日常的に課題意識や疑問を持つこと、そして先輩たちの実践事例や経験から学ぶことが、さらなる成長につながります。

ピラミッド・ストラクチャーの効果とは？ ピラミッド・ストラクチャーの活用により、情報を相手に伝えやすくなることを学びました。この方法を使うことで、自分自身でも論理の妥当性をチェックしやすくなり、説得力のある内容に仕上げることができます。また、「隠れた主語」がないかを確認する視点を持つことが重要だと感じました。日常生活でも主語や述語は意識しているつもりですが、テキストコミュニケーションでは特に「隠れた主語」を意識できていないことに気づきました。さらに、複数の具体をまとめる力が不足していると感じ、演習を通してこの点を克服する必要があると実感しました。「クリティカル・シンキング入門」からさらなる成長を期待しています。 データ分析での工夫は？ 私の職務は、データ分析を通じて事実を伝え、示唆を出すことです。特に事業部長への説明が多いため、準備の際にピラミッド・ストラクチャーで内容を整理することが有効だと感じました。また、私以外のチームメンバーが本社勤務であるため、チャットツールでのコミュニケーションが頻繁です。認識の齟齬を防ぎ、一度で伝えたいことが伝わるようになれば、コミュニケーションコストを削減できると考えています。 コミュニケーションコストをどう削減する？ 会議の準備段階では、言いたいことをピラミッド・ストラクチャーでブレイクダウンして整理しています。また、チャットを送信する前には「隠れた主語」がないかを毎回チェックします。面倒に感じることもありますが、この作業の徹底が双方のコミュニケーションコストを削減することにつながると考え、実践を心がけています。

データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは？ ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき？ 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

原因の見極めは？ 問題を解決する方法の一つとして、プロセスを分解して原因を明らかにするアプローチがあります。また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて選定することが大切です。この際には、判断基準の重要度に基づき重み付けを行い、解決策を評価して選択します。 データで何が分かる？ データを分析しながら問題解決の精度を高めるためには、ステップを踏んで行う方法や仮説を試してデータを収集し、改善につなげる方法があります。これらのアプローチを組み合わせることで、データ分析をより高度に行うことが可能です。 業務の見直しは？ 現在、マーケティング関連の業務をしていなくても、特定の目標を達成するために、行動や業務フローを時系列や工程ごとに分解し、問題点やボトルネックを洗い出すことができます。これらの問題が実際にボトルネックとなっているかは、日々の業務を通じて確認、検証、改善を重ねることが必要です。このプロセスを通じて、実際に成果に結びつく行動を特定することが重要です。データ分析が可能となるよう、数値化された目標や行動（KPI）が設定されていることが重要な前提です。 残業改善のヒントは？ 例えば、チームが抱える課題として残業時間の多さがあるとします。この場合、目標を「各スタッフの残業時間を月10時間以内に抑える」と設定し、各スタッフの業務工程を洗い出し、それぞれの業務にどれくらいの時間がかかっているかを分析します。そこから、効率化またはアウトソーシング可能な箇所を特定し、実際に実践することが望ましいです。

データ分解の意味は？ データを分解して読み取ることは、大きな発見がなくても重要な学びにつながります。分解の結果として見逃すことがあっても、それを失敗と捉えず、なぜその部分が発見できなかったのかを学ぶことが大切です。分解が不十分な場合、結果の解釈に誤りが生じ、誤った打ち手につながる恐れがあるため、着実に進めることが求められます。 分析の発見は何故？ アナリストとしてデータ分析に取り組む際は、打ち手につなげることに重点を置いていましたが、ステップごとに学びをレポートする意義にも気づきました。たとえ施策効果や次のアクションへの直接的なインパクトが短時間で得られなくても、論理的なレポートが関係者との議論につながるのは大きなメリットです。常に様々な角度からデータを見るクリティカルシンキングを実践しつつも、周囲との協調を大切にし、堅実な報告を続ける姿勢が重要だと考えます。 手を動かす理由は？ まずは、実際に手を動かし、各ステップでの学びをアウトプットすることが第一です。作業を進める中で、なぜその分解から始めたのかをしっかりと伝え、周囲から意見をもらえる環境づくりが必要です。小さな発見であっても、粘り強く取り組むことで、確かな結果へとつながります。 変化の見極めは何処で？ 日常においては、単にパーセンテージの上昇だけで全体の動きを判断するのではなく、全体がどのように推移しているのか、その変化のインパクトを冷静に見極めることが求められます。こうした視点が、より正確な判断と次のステップにつながるでしょう。

実践による学びの深まり Week1から継続して学び続けた内容を、ライブ授業の演習を通じて「一気通貫」で実施することができ、実践に活用するイメージが具体化しました。特に、仮説は一度立てたら終わりではなく、段階ごとに検証を通じてブラッシュアップしていくこと、また分析は比較であることを強く感じました。さらに、課題解決のプロセスは「What→Where→Why→How」という順序で考えることが重要であると学びました。このプロセスを進める中で、「データのビジュアル化」や「多様な切り口を考えること」の大切さも再認識しました。 課題解決の新たな視点とは？ 自分の仕事は基本的に社内の「課題」を解決することが主な業務であり、この講座で学んだ内容はあらゆる場面で活用できると確信しました。これからは、課題解決のプロセス「What→Where→Why→How」を常に意識したいと思います。問題を解決する際には、直ちにデータ分析に取り掛かるのではなく、まず問題の定義から始め、問題点を特定して原因を分析するというプロセスを「事前」に頭の中で描くことが重要です。それにより、無駄な作業やヌケモレを防ぎ、「How」を忘れずに取り組むことが可能です。 事前準備の重要性について 具体的には、すぐに「データ分析」に取り掛からないことを意識的に行い、事前にそれぞれの課題解決プロセスで必要な「タスク」をイメージし、タイムラインを引いて計画を立てることが大切です。最初はしっかりと言語化し、プランをドキュメントに起こしておくことを心がけます。

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。

長期視点って大事？ 戦略思考は短期的な成果だけでなく、長期的な視点に立って計画や行動を進めることで、持続可能なビジネス成長を実現するための重要な要素であると学びました。限られたリソースである時間や人材を最もインパクトの高い活動に集中させるために、フレームワークを活用して幅広い視野を持つことの大切さも実感しています。今後は、内部の戦略だけにとどまらず、外部の市場や競争環境の変化をいち早く察知し、柔軟に対応できる力を身につけたいと考えています。 どう戦略を磨く？ 現在、営業企画として業務に従事しており、ターゲットの洗い出し、データ分析、プロジェクト計画の策定といったさまざまな場面で戦略思考の必要性を感じています。今後は、アウトプット作成に際して常に戦略的な視点が反映されているかを確認する習慣を確立し、より質の高い企画立案に努めたいと思います。 未来をどう描く？ まずは、本講座の復習や読書を通して知識をさらに深めることを第一歩とし、次のステップとして自社業務におけるシナリオプランニングに取り組みたいと考えています。複数の異なる市場シナリオを設定し、それぞれに対する営業戦略を検討するとともに、データ分析ツールを活用して顧客データや販売データから有用なインサイトを抽出し、戦略の根拠をしっかりと定めたいです。また、メンターや同僚とのディスカッションを通じたフィードバックを取り入れ、PDCAサイクルをしっかり回していくことで、より実践的な戦略思考を養っていく所存です。

問題解決のアプローチは？ 問題に対応する際には、まず何を明らかにしたいのかをしっかりと理解することが重要です。結論のイメージを持ちながら取り組むことで、ストーリーが明確になります。 データ分析の重要な視点とは？ データを分析する際には、実数と比率の両方を確認しましょう。これは、母数の違いによって見え方が大きく変わるためです。また、効果的なグラフを用いることで、分析結果を直感的に理解しやすくすることができます。事象に応じて最適なグラフの表現方法を選びましょう。 考えを整理するコツは？ 課題に取り掛かる際には、問題点を整理しましょう。考えたことや思い浮かんだことをメモし、それをグループ化して整理します。必要に応じて一旦立ち止まり、考えを再度整理することも大切です。優先順位を決め、効率的に進めていきましょう。 Copilotを活用する方法とは？ また、Copilotと相談しながら思考を整理するのも有効です。特に難しい問題に直面した際には、飛躍した考えやアイデアを得る手助けになります。 クリティカルシンキングをどう磨く？ 比較資料についても、実践を重ねながらベストな可視化方法を見つけていくことが求められます。クリティカルシンキングを意識し、しっかりと身につけることが成功への鍵となります。 AIを使って新しい視点を得るには？ AIを活用することも一つの手段です。AIで壁打ちをすることで新しい視点を得たり、考えの整理が進んだりするでしょう。