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データ ✕ 多い

に関する学び

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どの分け方が効果的？ データを分解する方法について、実際に手を動かしながら学ぶことができました。表からグラフを作成する際、従来は区切りのよい数字（例：5刻みや10刻み）で分類していましたが、特徴が際立つ分け方を検討することが大きな学びとなりました。 なぜ来場数が減少？ また、博物館の来場数の減少原因を分析する中で、たとえ特徴的な傾向が見えても、その結果だけに安心せず「本当にそうなのか？」と別の切り口から検証することの大切さを実感しました。 どこでつまずいた？ ①お問い合わせの原因分析では、顧客がどこでつまずいているかを考える際に、MECEで学んだ「プロセスで分ける」手法が活用できそうです。どの工程で問題が多いのかを明確にすることで、根拠に基づいた対応策を検討することが可能だと感じました。 要望整理で新発見？ ②要望リストの整理に関しては、従来は顧客の要望が多い順に整理していましたが、顧客の属性や規模など、別の切り口でも考えることで新たな気づきが得られ、優先順位を決める際に役立つ情報が得られると感じました。 仕様調整はどう扱う？ ③仕様調整については、システム上対応可能なものの、影響範囲が大きく判断が難しい課題を抱えています。来週のミーティングに向け、MECEの三つの切り口を活用して影響範囲を漏れなく洗い出す予定です。優先度の高いこの項目から着手し、ミーティングまでに発生する可能性のある事象を整理し、そのうえで課題として発生しそうな点も含めた資料を作成します。 1on1で何を伝える？ また、①と②に関しては、1on1の場で上司に学びを伝える予定です。特に、①については、まず自分用のメモを作成し、顧客がどのプロセスにいるのかを把握してから対応策を検討する訓練を行います。

売上と利益は何を見る？ 売上から原価を引いたものが利益となり、P/Lでは売上や利益に注目するとともに、他のデータと比較することでトレンドや売上高と利益のギャップなどが見えてきます。 ビジネスの核心は何？ ビジネスを考える際、根幹をなすのはビジネスモデルであり、Core Valueと言えます。ビジネスモデルにはそれぞれストーリーがあり、P/Lを読む際にもその基本となる考えを頭に入れておくことが重要です。さらに、何か施策を実行する際には、Core Valueに一貫した行動を取らなければ、ビジネスモデルが崩れる危険性があります。 KPIはどう活かす？ また、P/Lを意識してビジネスモデルやCore Valueを理解することは、日常業務の評価にも役立ちます。たとえば、KPIはビジネスモデルやCore Valueを反映しているか、実際に価値を生み出しているかを判断する一助となります。KPI改善のためのアクションを検討する際も、これらを踏まえた一貫性のある取り組みが求められます。 事業比較の意味は？ あるケースで、2つの事業のP/Lを比較してみたところ、ある事業は利益が多いものの、売上に対する利益の割合は低く（約2.59%）、一方では利益率が高い（約2.86%）結果となりました。長期的な視点で考えると、高品質な調度品や内装を維持するためには定期的な更新が必要で、その際には特別な費用が発生する点に留意しなければなりません。前者では更新費用が比較的少なく済むと想定されるため、この条件下では後者のビジネスモデルの方が長く続く可能性があると感じました。 戦略評価はどうする？ このように、P/Lを通してビジネスモデルやCore Valueを理解することは、戦略の策定や日常業務の評価において非常に重要だと実感しました。

プロセスの意味は？ WHAT・WHERE・WHY・HOWという問題解決のプロセスを理解できました。実践演習では問題と対策を混ぜて考えてしまったものの、３W1Hを用いることで思考が整理されると感じました。ただし、問題を特定するための良い問いを思いつけるかどうかは課題と感じ、今後の研修中に学びを深めたいと思います。 ロジックツリーとは？ 問題を特定するには、ロジックツリーを用いて要素を分解する方法が効果的です。現状を図解しながら現場把握を進めることで、抜け漏れを防ぎ、問題発見のきっかけにもなると実感しました。 改善の手法は？ また、あるべき姿と現状を比較し、何が問題で、どの部分を改善すべきかを考えるアプローチは非常に有効です。MECEの原則に注意を払いながらも、完全なもれなくダブりなくを目指すのは難しく、目的と手段が逆転しないよう、今後更に意識して取り組みたいと感じています。 評価の見直しは？ 中間評価の時期において、目標と実績の乖離が見られる場合は、文章のみの報告ではなく、ロジックツリーなどを用いて状態を可視化することが重要です。こうすることで、どの問題に取り組むべきかを明確にし、下期に向けた目標値の妥当性や追加施策を再考することができると思います。 データの意義は？ また、毎日配信される売上データは、チェックや比較を通じて変化に気付き、疑問を持つ力を養うのに最適な題材だと感じています。 情報不足の理由は？ 最後に、問題解決のためにデータベースを確認すると、必要な項目が不足していたり、詳細なデータが得られなかったりするケースがあります。逆に、無駄な項目が多い場合もあるため、組織全体で問題を洗い出し、ロジックツリーを活用しながら必要なデータを蓄積できるよう、項目の設定に努めたいと思います。

仮説の整理はどう？ 問題解決のプロセスにおいては、「What」「Where」「Why」「How」といった仮説の立て方を4つのステップを通じて理解しました。また、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類に仮説を分類できることも学びました。特に、家具メーカーのWebマーケティングにおける指標へのアプローチは、私にとって非常に参考になりました。メーカーで働く身として、定量的なKPIを用いた費用対効果の分析の重要性を改めて認識しました。WEEK04では内容が難しくなってきましたが、総合演習や課題に取り組みつつ、学びを継続し、単位取得に向けて努めていきます。 マーケ戦略の実践は？ WEEK4で学んだ問題解決の仮説を職場で実践する予定です。「仮説思考をマーケティングに適用する」という視点から、3Cや4Pを効果的に利用し、リーダーシップではパッションを持つことを意識して行動したいと考えています。具体的には、ウイスキーの事例で、かつて高価とされていたウイスキーが、若者向けに手頃な缶製品として売上を拡大させた点を参考にしています。これは、今後の新商品の販売においても活用できると感じています。 未来予測の信頼は？ 過去のデータを基にした予測はAIに頼ることが多いですが、未来の予測、つまり仮説を立てる部分においては、人間の方が優位であると感じます。他大学では生成AIを使用する学生が増えており、Web上での期末試験にも対策が講じられていることを知りました。生成AIに対抗できるよう、自らの仮説構築や現場課題の抽出を迅速に行い、PDCAサイクルをスムーズに回していきたいと考えています。今回学んだ知見を活かして、12月の競馬のレース、特にデータが少ない馬のレース予測にも挑戦してみるつもりです。

スライド作成の重要性とは？ 視覚化のポイントとして、読み手の存在を意識してスライドを作成することが重要です。人間の目線の動きを考慮し、タイトルと構成の整合性を保つ必要があります。強調したい部分には装飾を加え、データは一つにまとめるなど、情報提示に工夫を凝らしましょう。特に、相手に情報を探させないように気を配ることが求められます。また、情報を表すグラフは用途に応じて使い分けることが大切です。 読み手を意識した文章作成法 良い文章の作成も同様に、読み手を意識することが肝心です。文章は目的を抑えつつ、読み手に理解しやすい内容で構成されていることが求められます。冒頭のアイキャッチでまずは興味を引き、リード文で引きつけて読み進めてもらうことが重要です。また、読み手に応じて文章の硬さや柔らかさを調整し、読みやすい体裁を整えることも忘れずに。 効果的な報告書や提案書の作成法 上司への報告やクライアントへの提案時には、スライドを作成する機会が多いでしょう。数字を報告する際には、単にファクトを並べるのではなく、伝えたい部分をグラフなどでわかりやすく表現することが重要です。提案内容をしっかりと読んでもらうためには、スライドのアイキャッチを意識し、文章の体裁を整えることが求められます。 課題分析の視覚化がもたらす効果 事業部の課題分析を行う際には、数字のデータをもとにスライドにまとめて報告することがあります。普段は数字の羅列で伝えることが多いため、グラフ化や色付け、強調ポイントの設定などを通じて、情報を探させないスライドを作成するよう心掛けましょう。スライドの中に含まれるタイトルや文章の体裁を整えることで、見るだけで伝えたい課題が明確に伝わるように工夫することが大切です。

データ分析の意味は？ データ分析とは、目の前にある数値だけを見るのではなく、比較を通して全体像を把握する作業です。見えていない情報にも仮説を立て、その仮説を検証していくことが重要だと感じました。また、分析対象の情報が本当に分析に適しているか、すなわち同じ条件で比較ができるかどうかを考える必要があると再認識しました。 従業員調査の見方は？ 従業員サーベイの結果を集計・分析する際には、勤続年数や部署ごとの違いなど、比較するための項目を設定し、その項目ごとの数値の違いを検証する手法が有効だと思いました。過去と現在のデータをグラフで比較すると、経営陣にも伝わりやすい形で分析結果を示すことができると確信しています。今後の学びを通じ、より良い分析手法を身につけたいと考えています。 評価の背景を読む？ また、評価の集計においても、単に数値を合算するだけでなく、個々の数値を詳細に分析することで、評価の変動に対する背景（仕事の内容や健康状態など）を把握し、人事としての原因究明に役立てられると思いました。 導入検討時の比較は？ さらに、物品やシステムの導入検討時も、購入したい対象の販売元のデータだけに依存せず、導入の目的や他の製品との比較を行うことが重要だと感じました。例えば、現状のシステムから変更する際、どの点で改善が期待できるのかを明確にすることが求められます。 条件判断の極意は？ 最後に、同じ条件での比較という考え方についてはなんとなく理解できましたが、本当に同じ条件なのかをどう判断するかという具体的なコツについては、まだ疑問が残ります。データ分析初心者として、わからない点が多い中で、皆さんと一緒に学びながらより深い気づきを得られればと思っています。

規模と範囲の違いは？ 規模の経済性と範囲の経済性について学びました。規模の経済性は、現在の業務においても馴染み深いものであり、生産を拡大してコストを削減し、生産効率を向上させる手法です。一方で、範囲の経済性は複数の製品やサービスを同時に生産することでコストを低減する方法です。そのコストダウンのアプローチにはデメリットもあるため、目的に応じた選択が重要です。 演習で何を実感？ また、最後の演習では、与えられた数値や資料を基に仮説を立て、その仮説の正しさを検証することから始めました。この過程で、粒を出すことまではできても、それを整理するためのフレームワークの活用がまだまだ不十分であると感じたため、分析能力の向上が必要だと痛感しました。 中長期戦略はどう？ 今後の中長期的な視点としては、新規事業への挑戦時に学んだ内容を活用します。新たにBPO・BPR事業に参入する際には、3C分析、SWOT分析、PEST分析を活用し、目的に合わせた組織形成や業務設計を提案することを目指します。 課内改革は何から？ 短期的には、課内の組織編制の検討に学んだフレームワークを活用します。現在の業務における課題を明確にし、その課題解決のために適切な組織形態を提案できるようにしていきます。 分析の始め方は？ 分析においては、定量的なデータが多いほど効果的であるため、定性的なデータも可能な限り定量化していくところから開始します。また、定性的なデータにおいても進捗が確認できる指標を検討し、目的やKPIを設定します。この設定に当たっては、現状把握を正確に行い、そのための課題や解決策を設計するために学んだフレームワークを活用していきます。

なぜ視点がずれる？ イシューを特定する重要性と、それがずれるケースが非常に学びになりました。チームで議論をするとき、メンバーとの視点がずれていると感じることがあります。その原因として、イシューをしっかり特定せず進めるケースや、イシューが問いの形になっていないケースがあることを学びました。また、特定はできていても、思考の力や意識によって途中でずれてしまう場合も多いため、立ち返ることができる進め方が必要だと考えています。 本質の判断は？ イシュー特定の際には、多くの分解ができたとしても、現状を踏まえ何をイシューとすべきかを特定する必要があります。今回の演習は、これまでの学びを繋げて実践的に学習できる機会となりました。 どう提案する？ 解決策の検討や提案については、他部署から提示された課題に対して、人事領域でできる解決策を提案・実行することが求められます。日々のイシュー特定では、受け取った問題をそのまま進めずに、自分でさらに問いを立て、イシューがきちんと特定できているか確認したいと考えています。 採用の疑問は？ 採用業務については、現状の問題を踏まえ来期の運用を考えている最中で、複数人で取り組んでいるものの、イシューの特定が正確かどうか疑問が残ります。そのため、データを分解し構造化して考えていきたいと思います。 具体策はどう考える？ 具体的な取り組みとしては、MTGの際に議事録の頭や自分のメモに、特定したイシューを記載して常に押さえ続けるようにすること。また、課題を考える際には必ず構造化して書き出し、具体的に考える力を強化するために、具体と抽象を行き来するトレーニングを進めたいと思います。

問題分析はどうする？ 実際のビジネスでは、問題の要因が複雑に絡み合っており、「正しい」原因の究明はほぼ不可能です。そのため、原因の目星が立った段階で早急に対策を試してみることで、解決に近づけると感じました。データ収集と分析は重要ですが、what、where、whyがある程度把握できた時点で、howのアクションを起こしながら問題の原因を探ることが大切だと思います。こうしたアプローチの中で、A/Bテストは特に有用です。 仮説検討のコツは？ また、原因の仮説を考える際には「対概念」を活用することが効果的であると感じました。問題に関連しそうな要素をリストアップするだけでなく、それ以外の視点にも目を向けることで、思考の幅を広げ、戦略全体の問題点やその他の要因を整理することが可能になります。 迅速な対策は？ この「Howを試しながら問題の原因を探る」考え方は、変化の激しい現代の業務において非常に有効です。たとえば、定期的に行われるストレスチェックで高ストレス者が多い組織があった場合、原因を探り続けていると年度交代や組織変更で状況が一変してしまう恐れがあります。したがって、原因がある程度見えてきた段階で素早く打ち手を実行し、問題解決に向けたスピード感を持つことが求められます。 データ準備は万全？ さらに、現在担当している業務において問題解決の４ステップを進める際には、どのようなデータが必要かをあらかじめリスト化しておくことが重要です。必要なデータがすぐに揃わない状況では、検証に時間がかかり、迅速な対応を妨げる可能性があります。事前に想定して準備を整え、howの実行に至るまでをスムーズに行いたいと考えています。

グラフの特徴は？ グラフに関して、以前は感覚的に理解していたつもりでしたが、今回の学びを通じてその理解がより明確になりました。例えば、帯グラフと円グラフの違いを再確認しました。円グラフは数値の大きさを強調する一方で、帯グラフは要素間の比較がしやすいという特徴があります。また、棒グラフと折れ線グラフについても理解を深めました。棒グラフは推移を強調し、折れ線グラフは変化や傾向を捉えやすくする役割があります。 分析手法は何？ スライド作成における学びとして、データの解釈を示す際には基礎データを加工し、図表を用いて分析結果を表現するプロセスが重要です。しかし、その前にキーメッセージを仮説として立て、それに基づいたひと手間を加えることが大切であると理解しました。特にサンプル数が多い場合、このプロセスは複雑になることがあります。 業務にどう応用？ この学びを業務にどう活かすかについても考えました。リサーチ業務では、統計データや一般公開データからリサーチペーパーを作成する際に、適切な分析視覚を導き、適切な図やグラフを選択するスキルを磨きたいと思います。企画立案業務やプロジェクトの計画・遂行においては、質的情報を効率よく示すための工夫が求められます。特に分かりづらい内容を文章で表現する際には、フォントの選択や文章の配置、配色などを意識して、効果的に伝えるよう心掛けたいと考えています。 資料提案の工夫は？ 業務においては、現在取り組んでいるプロジェクトの提案資料作成において、学んだことを応用する予定です。スライドを用いる際には、「メッセージ」や「見せ方」に注意し、情報を盛り込みすぎないよう意識します。

仮説検証の重要性とは？ 改めて仮説を立てること、そしてそれを検証することの重要性を学びました。ビジネスには正解がない場合が多いですが、その状況に応じた最適な答えを出す必要があります。そのためには、良い仮説を立て、データを収集し、それを素早く検証するサイクルを回すことが極めて重要です。このサイクルを通じて問題や施策を導き出すことを再認識しました。 フレームワークはどう活用すべき？ また、仮説を立てる際にはフレームワークを活用すること、その仮説を検証するためには適切な指標を選び、収集したデータが反論を排除するための情報にまで踏み込めているかどうかを確認することも新たな気づきでした。これまでの経験を振り返ってみると、「仮説～検証」については何となく同じようなことをしてきましたが、仮説が網羅的でなかったり、検証が不十分だったりしました。今後は意識してこれを実行していきたいと思います。 未然防止に役立つ学びとは？ 安全衛生活動（事故未然防止活動）にもこの学びを活用します。例えば、ヒヤリハットが年に１回発生している工場と全く発生していない工場では、現状は表面的な差異を見つけて、適当な仮説を立てて施策に結びつけようとしていました。しかし、これからはもっと網羅的に問題を分析し、適切な打ち手に繋げていきたいと思います。 ヒヤリハットの原因を追究するには？ まず、そのヒヤリハットが「不安全行動」や「不安全状態」のどちらから発生しているのか、「４Ｍ」のどれに起因しているのかなど、問題の発生要素を網羅的に仮説立てします。それが本当にそうであるのか、データやヒヤリングを通して検証していきます。

仮説とは何か？ 仮説とは、論点に対する一時的な答えを意味します。仮説を立てる際には、決め打ちせず複数の可能性を検討することが重要です。フレームワークを活用して、どの指標を基準に、何と比較するか、またそのためにどのようなデータを集計し、どのように見せるかを考える必要があります。 データはどう取る？ また、着目する指標や比較対象のデータを収集する際には、「誰に、どのように聴くのか」という点が大切です。都合の良いデータだけに頼ると、誤った仮説を前提にしてしまうリスクがあります。他の可能性を十分に考慮することで、不要な仮説を排除し、より正確な情報に基づいた議論につなげることができます。 議論はどう進む？ 日常の業務においても、仮説をもとに論点を提示し、議論を重ねる場面が多いです。これまで経験や肌感覚から決め打ちしていた仮説も、複数の視点で検討することで、より網羅的かつ具体的な検証が可能になります。仮説を裏付けるデータの示し方や、どのように比較し、提示するかという方法も試行錯誤の対象です。 人事事例はどう見る？ 人事領域の取り組みとしては、スタッフが出会い採用内定、入社からその後の活躍、さらには休職や退職に至るまでのジャーニーマップを構築した事例が挙げられます。まずこれまでの経験や収集できるデータをもとにストーリーとしてのジャーニーを描き出し、その後、ヒアリングや不足しているデータの補完によって仮説を検証・肉付けしていくという方法です。このとき、現状の仮説が網羅的かどうか、また他の切り口がないかを再確認し、データの取り方や示し方を見直すことが大切です。