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データ ✕ 授業

に関する学び

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どんな切り口がある？ データの扱いや切り口を変えることで、見え方や結果が大きく異なることを学びました。「本当にこれだけなのか？」と問い続ける姿勢の大切さを痛感しています。また、思い込みや自身の仮説だけで分析しないよう、注意が必要だと感じました。特に、細かくデータを刻む手法は非常に印象深く、発見の連続でした。 定性と数字はどう違う？ 普段は定性的な業務が中心で、データを扱う機会が少なかったので、新しい視点を得られたことに新鮮さを感じました。その一方で、数字をもっと活用すれば、業務の見え方が変わる可能性を実感しました。これまで「この業界はこの数字」という固定概念にとらわれていた部分以外の新たな数字や切り口を探る必要があると考えさせられました。 どんな指標が必要？ この授業を通じて、定性的な課題をどのように数字に置き換えるか、またどんな指標を使えば良いのかを改めて考える機会となりました。定性的なものを数字化する際には、それに見合う指標や基準が不可欠であり、その処理方法についても他の受講生の意見や感想を参考にしながら模索していきたいと思います。

データ分析の全体像を学ぶ WEEK6までは「what→where→why→how」のステップを各フェーズごとに学んできましたが、ライブ授業において総復習として、一連のデータ分析を行いました。各フェーズで重要な点を再確認することができ、また受講者の考えも伺うことができたため、非常に刺激を受けました。フレームワークの適用場所やグラフの選定についても分かりやすく解説いただき、実際の活用イメージがつかめました。 例題分析で新たな視点を得るには？ 今回のライブ授業では、例題のように属性ごとに分けて分析する場面もありました。「〇〇円以上買ったシニア」などといった二つの条件での比較は行っていませんでしたが、新たな切り口で分析できそうだと感じました。 経験を活かせる次のステップとは？ 今後は社内のデータアナリスト研修に参加し、アウトプットに注力していきたいと考えています。ただやみくもに分析するのではなく、ストーリーを立てて分析することを意識します。分析力を高め、数値やフレームワーク、表現するグラフを適切に選べるよう、自己啓発に努めていきたいです。

仮説検証で何が分かる？ ライブ授業では、WHAT⇒WHERE⇒WHERE⇒HOWの順番に沿って、適切な仮説を基にデータ検証を行う重要性を再認識しました。以前学んだクリティカルシンキングにおける問題解決のステップと共通点が多く、両者の関係性がよく理解できました。仮説検証のプロセスにデータ分析を組み合わせることで、より良い課題解決や提案が可能になると感じています。 内部監査にどう活かす？ この考え方を、私自身の内部監査業務にも取り入れ、問題の核心に迫る質の高い改善提案を実現したいと思います。特に、これまであまり重視してこなかったWHYの分析については、今後、的確に問題の真因を把握するために、重点的に実施していく予定です。 MECEで本質をつかむ？ また、課題に対して決めつけず、全体をMECEの視点で捉えながら不要な部分と深堀が必要な部分を明確に区別したいと考えています。深堀が必要な箇所については、改めてWHAT⇒WHERE⇒WHERE⇒HOWのステップを踏み、考えを可視化して説明できるよう努めることが大事だと実感しました。

実践と検証はどう感じた？ ライブ授業では、これまで学んできた内容の復習と実践演習ができた点がとても良かったです。データ分析においては、単純に数字を眺めるのではなく、比較を用いてしっかりと検証し、問題解決のプロセスに沿って取り組むことの大切さを実感しました。また、仮説を立ててからデータ収集を行い、やみくもな分析ではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを構築する重要性を改めて認識しました。 施策はどう整理する？ 今年度のマーケティング施策の振り返りにおいては、まず仮説をしっかりと立て、その後に問題解決のプロセスに沿って必要なデータを収集し、分析を進めています。さらに、来年度の施策を検討する際も、予め仮説を整え、後でデータ分析がしやすい状態で施策を実施する計画です。 仮説と比較で何が判明？ 現在、各メンバーに仮説の策定を依頼しており、分析に必要なデータを収集する段階へと進んでいます。集めたデータを比較することで、成果が出た施策の要因や、あまり効果が現れなかった理由について、具体的な考察を進めていく予定です。

知識と実践のギャップは？ グロービスの学習では、毎週のミニレポート作成を通して「知っている」と「使える」の違いを実感しました。ライブ授業の中で問われた際、インプットしたはずの内容がすぐには出てこなかったこともあり、知識を業務で実際に使うためには、継続的な反復練習や学んだことを意識的に活用する機会を作ることが重要だと感じています。 社内評価はどう変わる？ また、社内のモチベーションサーベイの分析業務についても、これまで数値の比較に終始していた自分のアプローチを見直す機会となりました。今回、ライブ授業で学んだ分析のステップを業務に取り入れることを決意しました。 分析の手順は何？ 具体的には、まず分析の目的を明確にするために問いを立て、その問いを共有することが大切であると認識しています。次に、情報を工夫し、必要に応じて新たな列を追加したり、割合を算出したり、データの並び替えを行います。最後に、グラフへと視覚化することで、数値だけでは見えにくかった情報を一目で把握できるようにする工夫を実践していきます。

なぜ財務表を学ぶの？ ライブ授業では、ある企業の事例を通して、財務諸表を詳しく見ることの重要性を学びました。これにより、損益計算書や貸借対照表の理解を深めることができ、この1か月以上の学びを振り返り、今後の学習方法についても考えることができました。 どうやって企業理解？ まず、顧客企業の財務分析においては、企業のホームページや採用情報、関連出版物、さらにはヒアリングを通じてそのビジネスモデルをしっかり理解していきたいと思います。これによって、単なるテンプレートに基づく定量分析ではなく、具体的に何を分析したかが明確になるような分析が可能になると考えています。 仮説検証の流れは？ 次回定量分析を行う際には、まずデータを収集するのではなく、企業のホームページや採用ページ、出版物をもとに、企業の人員構造や財務状況について仮説を立ててみます。その後、この仮説を検証するために定量分析を実施し、特に仮説と異なる結果が出た場合には、顧客への報告時に質問や議論を重ね、理解を深めていく予定です。

アカウンティングはどう見る？ これまで「アカウンティング」という言葉には専門的で難しい印象があり、避けがちでした。しかし、数字の読み方に関する共通ルールを学ぶことで、そのハードルが下がるのではないかと感じました。まずは基本ルールの習得に力を入れ、次週以降の講座で役立てていきたいと思います。 財務分析どう活かす？ 新規事業の提携先企業や、既に出資している企業の財務状況を分析する際に、この知識を活用したいと考えています。また、出資先候補が本来投資すべきでない場合、財務分析の結果をもとに適切に判断をしていきたいです。さらに、経営状況が悪い投資先企業には、業務改善に向けたコンサルティングを提供し、データに基づくPDCAを実行したいと思います。 知識はどう定着する？ NANO単科講座の受講を通じて学び得た知識は、授業終了後も引き続き定着させ、実際のビジネスにおいて財務分析を自ら積極的に活用できる環境を作りたいと考えています。また、他社の決算情報などに積極的に触れることにも努めたいです。

比較に意味があるのは？ 分析は比較であることを理解しました。つまり、比較に意味がない数値を比べることは無意味だと感じました。 失敗例から学ぶ分析法 データ同士の要素を揃えることも重要だと考えます。これまで成功例をいくつか分析して共通の要素を探したことがありますが、振り返ってみると、失敗例でも同じ分析をして失敗しているケースが多々あったのではないかと思います。それは、本当の成功要因とは異なると思います。 成功要因の鍵は何か？ 広告などのクリエイティブにおける結果の分析で、特に比較要素が多い動画クリエイティブでは、成功事例と失敗事例を踏まえて、本当にキーとなるポイントを発見することができれば、大きな成果につながると感じます。 具体的目標に向けて行動 3月末までに業務の特定の箇所を学んだデータ分析を用いて数値を改善させる目標を立てました。毎週の授業の中で、具体的に自分の業務をイメージしつつ、会社の中で自分がどう行動するかを考えながら学習に取り組んでいます。

データ分析の重要性再確認 ライブ授業で教わった「データ分析は比較である」ということや、目的に沿った分析が重要だという点は、今までの経験から理解していたつもりでした。しかし、動画で出てきた愛の値段の計算や補強すべき部分の選択などの設問に答えることができなかったため、自分にはまだできていないことが多いと気づかされました。 比較視点をどう持つか？ プロジェクトや業績の実績評価の際に、他の競合や他の例と比較して報告することができたら良いと思いました。「Apple to Apple」の比較対象を探すことは簡単ではありませんが、比較がないよりは評価や分析が深まるはずですので、挑戦したいと考えています。 比較癖をつけるための方法 結果や業績などの数字を見た際に、必ず他と比較する視点を身に付けることが重要です。何と比較して良かったのか、標準はどのくらいなのかを自分で確認するようにし、その比較対象があることでどのような見え方になるのかを考える癖を付けたいと思います。

なぜ比較が大切？ 今回の授業で改めて学んだのは、「分析は比較なり」という考え方と、目的や仮説を持って取り組む姿勢の重要性です。データ分析の根幹となるこの考え方は、今後の講義や業務の現場で常に意識して取り入れるべきだと感じました。 意見交換で何を得る？ また、授業中にパソコンを購入する際の調査項目や、自身が望む条件について話し合った際、他の受講生の様々なアイデアが非常に参考になりました。この経験から、自分の考えに固執せず、複数の視点から意見交換を行うことのメリットを実感しました。 業務で分析のコツは？ さらに、データ分析の考え方は業務においても広く応用できると考えています。例えば、ある業務プロセスにおいて不具合の解決を目的としてデータやプロセスを分析する際、目的や仮説を明確にすることが問題解決への近道になると感じています。 普段からデータ分析に携わっている方には、業務で分析を進める中で直面する課題や、その解決方法についてぜひお伺いしたいと思います。

復習会で何を学んだ？ 今週は、学んだ内容を振り返る復習の会が行われました。授業内での演習では、これまで学んだ知識が実際の場面で役立つことが多く感じられましたが、フレームワークの定着が不十分なため、仮説を立てる際に無計画に仮説を出してしまうこともありました。しかし、即座にフィードバックを受けることで、その意見が定着の助けとなり、次のステップに進む良い機会となりました。 業務でどう活かす？ 学んだ内容は、業務での問題解決や意思決定に大いに役立ちそうです。例えば、部門で課題が発生した場合、データ分析を用いて仮説を構築し、フレームワークで整理することで、明確な解決策を導き出しやすくなります。また、新しいツールや業務プロセスの導入時には、評価軸を設定し、客観的に比較する方法が意思決定の支援に有効です。今後は、データ分析技術やフレームワークを日常的に意識して活用し、論理的な仮説立案を習慣付けることで、業務の説得力と成果を高めていきたいと考えています。

授業で何が足りた？ ライブ授業を通して、学んだ内容が実際には抜け落ちていると感じることがありました。日常にうまく落とし込めず、知識が血肉になっていないため、再度復習する必要性を強く感じています。一方で、学習初期から具体的な指針があったおかげで、課題に対して何をすべきかが明確になり、その成長を実感できた面もあります。 分析で自信は得られた？ また、採用状況の分析は、初めから取り組んできたこともあり、これまでの経験が自信につながっています。繰り返し実践する中で、数字を扱う技術をさらに磨けると感じており、新たなデータにも積極的に取り組みたいと考えています。 異動後の数字はどう変わる？ この春に異動があり、新しい職場でどのような数字に触れることになるのかはまだ不明ですが、現職場ではこれまでの分析手法がレガシーとして共有されています。新たな環境でも、数字を扱うスキルを引き続き活かし、積極的に取り組んでいきたいと思います。