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データ ✕ 収集

に関する学び

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仮説に盲点はあった？ 仮説を立てる際、ついつい決め打ちになっていたように感じます。また、仮説同士の網羅性が不十分であったため、上位層のレビューで指摘を受けたことに気づくことができました。特に、手間を惜しまないことの重要性が印象に残っています。 仮説の種類を見分けた？ 「仮説」という表現はよく使っていただけたものの、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という種類があることに気づくことができ、良い気付きとなりました。 戦略で仮説活かせた？ 今期の戦略策定にあたっては、結論の仮説と問題解決の仮説を活用し、目標に対するゴールを設定する方針です。また、現在課題となっているサービスの継続率向上のために、問題解決の仮説を用いてアプローチを検討しています。 データで仮説検証？ そのため、昨年度の契約状況に関するデータを収集し、業種や支援内容など様々な角度から比較して仮説を立てる計画です。 戦略計画は整った？ 戦略の策定は１ヵ月以内に完了させる必要があるため、まず事業部の戦略目標や方向性、自身の売上目標を確認します。その上で、契約に関するデータ（契約のきっかけ、契約内容、単価、期間、業種）を収集し、比較・分析を行う予定です。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。

なぜ目的を決めるのか？ 「分析とは比較なり」という言葉が分析の基本を表しています。まず、比較を行うための目的をしっかりと決定し、その目的に合った適切な比較対象を選ぶことが重要です。そして、得られた比較結果をどのように視覚化・言語化して伝えるかも、分析の重要な要素です。これらが全体的に連携し、一つの体系としてまとまっていることで、分析は効果的に行われます。各ステップで適切な判断を行うことにより、データ分析は精度を上げることができます。 有効なデータの活用法とは？ プロジェクトの進捗状況の把握や遅れの可視化と原因分析、製品の製造データの分析、それを基にした工程改善案の提案、さらに最終製品の性能・品質データの分析とそのトレンドの原因の把握など、それぞれの場面で明確な目的と最終的な活用イメージを持って分析を行うことが重要です。これによって、効果的なデータ分析の結果を示すことができるでしょう。 データ収集から始めるには？ 特に最終製品の性能・品質データの分析には豊富なデータがあり、因子もある程度特定されています。自らがデータを入手しやすい立場にあるため、早速データを集めて分析を進めていこうと思います。まずはデータの収集から始めてみます。

どんな問いから始める？ 問いは何かということからスタートする重要性を学びました。どのような問いに答えるために分析を行うのか、その目的を確認することから始める必要があると感じました。この際、問いの妥当性を確認するために、MECEになっているか、視座・視点・視野に偏りがないかなどのポイントを自分でチェックすることが重要だと考えました。 なぜギャップが生じる？ 現状の業務における課題としては、私の担当する台湾・香港エリアでの販売台数の低下に起因する過剰在庫問題があります。目指すべき目的は、不動在庫の消化および在庫レベルの適正化ですが、販売が思うように進まず、指標に対してギャップが生じています。このギャップを埋めるために、なぜ現状のギャップが発生しているのかを分析する必要があります。具体的には、カテゴリや客先別に切り分けて、予測と実績のギャップを把握し、それを要因別に分けて考えるという手順を踏みます。 何のためにデータを集める？ データ収集については、その前に何のためにデータが必要であるかをしっかり考えてから行動に移します。そして、分析を行った結果をチームや販売拠点の営業メンバーに共有し、具体的な対策を検討することが重要です。

分析の重要性とステップは？ 分析は、比較から始まります。まずは目的に沿って、正確な比較対象を絞り込むことが第一ステップです。条件が異なる比較は、結果に意味を持たせられず、有用ではない結論に至ってしまいます。そのため、それぞれの分析の目的を見失わず、仮説に基づいて対象を絞り込み、比較していくことが重要です。 具体的な分析方法は？ 具体的な分析としては、対象顧客の業界、販売結果、各営業メンバーの実績評価、営業拠点の比較、マーケット状況の分析、海外も含めた需要分析とそれに応じたサプライチェーンの構築、さらに競合他社との強み・弱みの比較分析が挙げられます。 効果的な分析サイクルとは？ 分析を進めるためには、以下のサイクルを回すことが必要です。まず、比較に用いるデータを収集し、次に目的に合わせた比較指標を決定します。そして、その指標に基づいてデータを整理し、比較を行います。最後に、分析に基づいて結論を導きます。 このサイクルを繰り返しながら、改善策や対策を検討し、実行します。その後、再度分析して変化を確認し、次のアクションを決定していくことが重要です。この一連のプロセスを繰り返すことで、効果的な分析と持続的な改善が可能になります。

問題解決ってどうする？ 問題解決の手順を踏む中で、まずは「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）」のステップを順に進めることが重要だと再認識しました。原因の仮説を立てるためにはデータ収集が不可欠で、仮説は単に立てるだけでなく、フレームワークを活用して幅広い視点から検討することで有用性が広がると感じました。その際、決め打ちせずにまずは自由に思考を発散させることも大切です。 数字から見える真実は？ また、現時点では具体的な数字は得られていないものの、例えば事務処理に関しては実際の受付件数、処理件数、処理できなかった件数、人員数などのデータをまず取得し、そこから何が見えてくるかを仮説として立ててみたいと考えています。ただ「件数が増えているから忙しい、人手不足が原因だ」という決め付けに陥らず、複数の視点で状況を検討する必要性を感じています。 具体的な例には触れませんが、まずは上記のデータを確実に収集することが先決です。その上で、今回の問題解決のステップに沿って、場合によってはフレームワークの活用も検討しつつ、少なくとも複数の仮説を提示できるようにしたいと思います。

ライブやグループの難点は？ WEEK６のライブ授業では、WEEK１からの振り返りができたものの、まだ基本的な知識が十分に定着していないと感じました。グループワークで自分の意見を述べる際、思いついたことをうまく言葉にできず苦労した場面もありました。「分析は比較なり」や「視覚的にデータの効果的な見せ方」といった考え方の重要性を再認識し、基本的な知識の定着と実務での活用を継続して、熟練度を高めていきたいと思います。 分析と戦略はどう？ 私は現在、グループ全体および各店舗のデータ分析や戦略策定を担当しており、来年度の計画立案の時期に入っています。今回の学びを最大限に活用し、戦略立案や目標設定に反映させるとともに、各店舗でのデータ収集、分析、そしてそのデータに基づく戦略立案に生かしていく所存です。 次の学びはどう進む？ 今後は、データアナリティクス入門で学んだ知識をしっかり定着させるため、「定量分析の教科書」を活用して理解を深め、実務での活用を通じて実践力を向上させていきます。また、4月から受講するクリティカルシンキング入門を通して、客観的かつ多角的、論理的な思考力を養い、データ分析や戦略立案に役立てたいと考えています。

分析目的をどう定める？ まず、分析を行うためには、その目的を明確にすることが大切です。分析の核心は、物事を比較することにあります。適切な比較対象を選ぶ際には、「apple to apple」を意識し、時には目に見えないデータとも比較することが求められます。仮説を立てた上で、分析を進めることが重要です。また、分析結果を可視化する際には、その目的を常に念頭に置くことが求められます。 新しい業務の分析に必要な視点は？ 新しい業務に取り組む際には、市場規模や競合他社、収支計画など、多岐にわたるデータを使用し、取り組む価値があるかどうかを分析します。コンサルティングなどの導入時においては、従来の定性的な説明に加え、コスト、業務効率化、収益への影響についてデータに基づく分析を行い、より説得力のある説明が求められます。 仕事の本質をどう理解する？ 次に、「自分が何をしたいのか」を明確にし、自身の仕事の本質を正確に理解します。その上で、なぜ分析が必要であるのかを整理します。分析を始める前に仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを収集します。最終的には、分析結果を適切に可視化し、周囲を納得させられるようにすることが重要です。

フレームワーク活用は？ 課題に対して仮説を立てる際、4Pや3Cなどのフレームワークを活用することで、これまでの漠然としたアプローチから、より効率的かつ効果的な方法へと進化できることを実感しました。従来の方法と比べ、論理的に整理された仮説構築が可能になり、今後の取り組みに大きな期待を持っています。 客観データで見直す？ また、仮説思考においては、反論を排除せずに客観的なデータ収集を行い、都合の良い解釈にとらわれないことが重要だと学びました。仮説が間違っている可能性を認め、検証に基づいた見直しを行う姿勢が、正確な結論に繋がると感じています。 問題解決の切り口は？ 今後は、問題解決に向けて複数の仮説を立てる際、フレームワークを活用しながら様々な切り口で検討していきたいと思います。これまで何となく仮説を立てていた点を改め、より具体的かつ体系的なアプローチを心掛けるつもりです。 進行中の分析は？ 現在進行中のデータ分析に関しても、今回の学びを活かし、もう一度仮説を立て直して検証を行います。日々の業務において常に仮説と検証のプロセスを意識し、フレームワークの活用に習熟することで、より確かな成果を目指していきます。

データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

仮説を立てる重要性とは？ 原因を見つけるためには、仮説を立ててデータを収集することが重要だとWeek4で学びました。仮説は一つに絞らず、複数立ててから絞り込むことが大切であり、仮説同士に網羅性を持たせる必要がある点に納得しました。しかし、網羅性や複数の仮説を考え過ぎると時間がかかるため、バランスを考えることが重要です。 営業成績向上の仮説は？ 例えば、自分の営業成績が悪いときに成績を上げることを目的とした場合、様々なポイントで仮説を立てられます。行動数が足りない、提案の質が悪い、ニーズが大きいクライアントに当たっていないなど、様々な仮説が考えられます。網羅性の確認には他のフレームワークを活用することが有効です。 データと仮説の精度を高める方法 具体的には、まず仮説を立てるために自分の営業プロセスを分解し、その過程でフレームワークを調べたり、上長とディスカッションを行ったりして網羅性を高めます。また、過去の営業成績からデータを抽出し、仮説の精度を上げるための材料にします。もし不可欠なデータが不足している場合は、将来的にはデータの取得が可能となるように社内で提案することも考えられます。

解決策はどう考える？ 問題解決のためには、まず原因を明らかにするためのプロセスに分解し、複数の選択肢を立案してから根拠に基づいて絞り込むアプローチが有効です。また、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返すことで、より的確な解決策へと精度を高めることができます。さらに、データ分析によって問題解決の精度を確実に向上させるため、仮説に基づいたアプローチと新たなデータ収集を組み合わせるという手法も取り入れ、日々その思考を鍛えていくことが大切だと感じました。 仮説検証は何が鍵？ 一方、問題解決プロジェクトにおいては実現性を重視するあまり、手軽に実行できる解決策が優先されがちな点に疑問を抱いていました。しかし、仮説検証を通じて得られる新たなデータもまた価値があると認識しています。そのため、事前にどのようなデータ収集や分析が可能かを議論し、リードすることが重要だと考えます。メンバーには、問題解決のステップ全体を共有し、現在の議論がどの段階に位置しているのかを意識してもらうことで、いきなり解決策の立案に飛び込むのではなく、新たなデータを用いた仮説検証を積極的に取り入れていくよう促していきたいと思います。