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分析 ✕ 方法

に関する学び

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講義終了の感想は？ 前期の講義終了後、学生アンケートの結果が教員にフィードバックされ、講義改善に生かされる仕組みがあることを改めて実感しました。ゼミの学生からも率直な意見が求められる中、今回の講義を通じて暗黙知の視点の大切さに気づき、複数の教員に授業見学をお願いするに至りました。 主体的授業の課題は？ これまでは、学生が主体的に考える授業を目指し、講義形式をできるだけ避けるよう努めてきました。しかし、学生の受講態度や教員の講義手法を観察する中で、自分に不足している視点が多いこと、そして現場には根本的な課題やニーズが多く存在することを痛感しました。 現場で何を学ぶ？ 課題の明確化のため、まずは現場に出向き、実際の行動や習慣を観察することが重要だと感じました。観察では、意識されにくいユーザーのニーズや行動の癖を捉え、インタビューではユーザーが自覚している経験や知識を言語化するという違いがあります。 定性分析の効果は？ また、定性分析を進める中で、KJ法や付箋を利用した方法を取り入れ、情報の整理やグループ化を行うことの有用性を学びました。具体的には、問題の本質を捉えること、得られた洞察を整理・可視化すること、そしてユーザーの状況や課題に対する解決策の提案を通じた顧客課題説の作成がポイントとなります。 今後の改善策は？ 最後に、今後も常にユーザー中心の視点を維持し、検証と改善を重ねる姿勢が必要であることを強く感じました。

フレームワークをどう活用する？ what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は？ 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する？ 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは？ 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

実務講義はどう感じる？ 今週までの講義やグループワークを終え、本格的なデータ加工、代表値とビジュアル化、データ傾向の把握といった実務に直結する講義が始まりました。私自身、エクセルの基本理解が十分でなかったため、代表値や散らばりを用いてデータ傾向を確認する方法や、グループワークで触れたピボットテーブルやクエリを活用した作業効率化に関する気づきは、今後につながる貴重な学びとなりました。これまでの業務の進め方を見直す上でも、大変有意義な受講でした。 業務効率向上の秘訣は？ 所属企業ではグループ店舗のデータ集計・分析や戦略提案を担当していますが、基本知識の不足から作業効率が悪く、長時間を要することが多く苦労していました。しかし、今回の学びを通じて、データの意味を正しくとらえる方法や、効率的な集計作業の進め方が理解できたため、すぐに実務に活かしながら、少しずつスキルを向上させていこうと考えています。 基本技術はどう磨く？ さらに、グループワークを経て代表値や散らばりの重要性に加え、エクセルのピボットテーブル操作など、データ集計の基本技術の習得が急務であると実感しました。そのため、早速オンライン動画でエクセル操作（ピボットテーブル活用）のレクチャーを受け、本日以降はこれまで触れていなかった基本知識をさらに深めるとともに、データの傾向把握のために代表値や散らばりに注目した確認を行い、誤ったデータ解釈につながらないよう注意していこうと思います。

数字の見方を再考しましたか？ 数字を見たとき、なんとなく自分なりの答えを出して、その答えに合うような分析をしているのではないかと思うことがあります。しかし、実際にグラフ化したり、さまざまな切り口から数字を分解すると、全く違った見え方をすることがあります。この体験から、自分にはそのような癖がついていると反省しました。 固定観念をどう破る？ 業績やマーケティングの結果を分析する際に、この経験を活かせると感じました。売上が下がっているときに、「人手不足だから」や「閑散期だから」といった固定観念に基づいて数値を分析していることに気づきました。後から振り返ると、本当の原因は他にあったのではないかと思うことがあります。そこで、切り分け方や見せ方を工夫し、より根拠のある分析を行い、業績向上と改善行動につなげていきたいと考えました。 分析スキルの向上方法 数字を切り分けるためのスキルを身につけたいと思います。与えられた数字だけでなく、分析におけるフレームワークを学び、実務で活用できるようになりたいです。 価格設定で何を意識する？ 今後、自社で運営している宿泊施設の価格設定業務において競合分析・自社分析を活用していきたいと考えています。さまざまな要因を分析し、一室あたりの価格を設定していますが、これまでは根拠が曖昧でした。今後は、より細かく根拠を持った価格調整を行い、顧客満足度を下げることなく、単価を上げていけるようにしたいと思います。

財務諸表の理解が深まる瞬間とは？ 総合演習を通じて、実際の企業のP/L（損益計算書）やB/S（貸借対照表）を確認することで、事業構造と諸表の関係性を実感することができました。私は個人的に株式の運用を少し行っており、これまで気になる会社の決算説明資料を読む機会がありました。しかし、それらの多くはP/Lに関する内容が中心であり、B/Sをじっくり見ることはほとんどありませんでした。このことに気づいたのも今回の発見でした。また、特定企業のB/Sを初めて詳しく確認した結果、興味がさらに深まりました。 IT投資比率の適正とは？ 私の業務は情報システム・セキュリティ管理です。ここでは、IT投資コストがP/L上で一般に販売費・一般管理費として扱われるため、これに関連する投資コストが売上高に対してどの程度の割合を占めるかを把握し、売上高IT投資比率としてモニタリングしています。これにより、競合や業界平均と比較しつつ、適正なIT投資を導けるよう工夫していきたいと考えています。 クラウド活用企業の比較方法は？ 自社のIT投資コストについても、売上高IT投資比率を指標として経年でのモニタリングを行い、競合や業界平均などと比較することで、適正なIT投資判断に努めています。また、自社の情報システムはほとんどがクラウドで構成されているため、固定資産が少ないという特徴があります。この特徴を考慮した上で、適切な比較対象を選定していく必要があると感じています。

プロセス分解で何が見えた？ プロセス分解を通じて問題の原因を明らかにすることが非常に印象に残りました。実際には、ある程度理解しているつもりになってしまうことが多いため、この方法にはハッとさせられました。プロセスを分解し、フェーズ毎の定量データを比較することで、ボトルネックが見えることがわかりました。特に採用プロセスとの親和性が高いと感じました。 A/Bテストの限界を考える A/Bテストについて、一要素ずつ検証を行う方法が紹介されましたが、実際には一要素だけで結果が大きく変わることは少ないのではないかと疑問に感じました。 採用データの深掘りが重要 採用プロセスや学生の動向を分解し、どの段階で歩留まりが多いのか定量データを用いて検証していきたいと感じました。また、顧客の採用ホームページを作成した際、その後どのくらいの人がサイトを訪れ、クリックされているのか、実際に応募につながった人数（コンバージョン率）についても調査していきたいと思いました。 来年の採用戦略とは？ さらに、顧客企業の採用プロセスを分解し、プロセス毎の参加数、辞退数、新規流入数などのデータを検証することが必要だと感じました。ボトルネックの原因を考えた上で仮説を立て、学生の志向性や市場全体の動きと比較することが重要です。その上で、来年の採用に向けてどのような行動を起こす必要があるかを考え、すぐに軌道修正ができる場合は速やかに行動に移したいと思います。

全体の流れは？ データの分析にあたっては、「what」「where」「why」「how」を意識し、細部に目を向けながら全体の流れを把握することが大切だと感じました。平均値を確認する際にはばらつきも捉え、代表値を選ぶときには元データの傾向を十分に理解することが、全体像（森）を見渡す鍵になると実感しました。 仮説検証の進め方は？ また、データから得られた示唆をもとに、さらに分解して仮説検証を進めるプロセスが重要であると感じています。単に数字を追うのではなく、その裏にある人々の行動や意図をイメージすることで、より深い理解へとつながると気づかされました。 アンケート設計はどう？ 加えて、アンケート設計において「どちらでもない」を選ばせない工夫が、回答者の意見をより明確に捉えるために有効であるという点も良い気づきでした。こうした取り組みは、得られる情報の質を高め、後の分析においても大いに役立つと思います。 EC分析の鍵は？ さらに、ECにおける顧客、商品、売上といった各視点のデータ分析に、この学びを応用していきたいと感じています。実習課題では前年との比較を行い、特定の商品カテゴリでの売上低下など、数多くの視点から分析する方法を学びました。昨年と今年の売上推移、売れ筋商品のトレンド、併せ買いの傾向、そして商品における顧客属性の違いなどを比較することで、売上が低下した場合のリカバリー対策の策定にも役立つ視点を得ることができました。

評価基準はどう決める？ 複数の案を選ぶ際、定量的な評価を行う方法はチーム内の納得感を高めるために有効です。ただし、評価の重みづけが主観的にならないよう注意したいと感じました。 テスト実施の秘訣は？ A/Bテストでは、変更する部分を限定・絞ることが重要です。どの部分が効果的だったかを明確に判断できるよう、実施時期や対象ユーザのセグメントを統一し、他の要因が分析に影響しないようにする点にも気をつける必要があります。 現状把握はできてる？ まずは現状をしっかりと確認し、当たり前の事実であっても言語化してチーム全体で共通認識を持つことが大切です。その上で、事象の原因を特定し、解決策の検討に移るステップが効果的だと感じます。 アンケート設計はどう？ また、仮説をもとにユーザアンケートをデザインする際は、因数分解やクロス集計ができるよう意識することがポイントです。フレームワークを活用して実際に分析し、わかりやすく言語化していくプロセスも有益です。 レポート共有はどう？ アンケートのデザインにおいては、考え方や方針をチーム全体で共有し、どのような分析が可能か、またはどの分析を行いたいかを仮のレポートとして作成してみると良いと感じました。 理想と現状の対比は？ 最後に、あるべき姿と現状を整理し、適切なフレームワークを見つけて習得することで、資料として他者に教えやすい形にまとめられる点にも大きな意義を見出しました。

データ分析の本質とは？ データ分析における本質は「比較」にあると言われています。この過程では、分析したい要素以外の条件を揃えることが重要です。適切な比較対象を選定し、分析の目的に沿った比較を行うことが求められます。 分析の目的設定はなぜ重要？ まず、分析を始める際には、目的を明確にすることが必要です。そして、仮説を立て、それに基づいて優先順位を設定します。データの収集、加工、発見を経て、最終的には効果的な意思決定につなげていくのです。 成果を再現するには？ 具体的な例としては、Aによる効果を分析する場面があります。この場合、Aが「ある場合」と「ない場合」を比較することが重要であり、分析はまさにこの比較によって成り立っています。特に営業職においては、成果が出ている活動の再現性を高めることが、組織の実績向上へとつながる可能性を秘めています。実績としては、販売実績やシェアが分かりやすいですが、行動としても活動日数や活動時間、活動製品内訳など、さまざまなデータが存在します。 比較を成功させるためには？ 競合他社や都道府県別、営業社員別での比較を行う際には、まず分析の目的を明確にすることが肝要です。マネジメント業務では、売れる仕組みや自社製品の選定理由などを分析し、再現性の高いアクションプランの策定を推進しています。比較対象を選ぶ際には、目的に沿っているか、条件が均一かを確認し、分析を始める前によく見直すことが重要です。

リーダーシップの4つのスタイルとは？ 効果的なリーダーシップ行動について学びました。リーダーシップのスタイルとして、指示型、参加型、支援型、達成志向型の4つがあります。この4つのスタイルについては、どのような仕事や相手に対しても、それぞれ使い分けることが必要です。しかし、スタイルを意識しすぎるのではなく、仕事や相手に注目して、その状況に適したリーダーシップの行動を自分なりにイメージすることが重要です。このイメージを繰り返すことで、自分なりのリーダーシップの型を形成していくことが大切です。 行動を振り返る意義は？ それぞれの仕事や相手に応じて、状況をよく考えた上で行動を決定し、実際に試みてみることをお勧めします。そして、しばらくの間は意識的にその行動を振り返ることが求められます。 具体的な仕事ごとの対応方法は？ 具体的な仕事についてですが、採用、研修、運営に関しては現時点では支援型で対応を進め、企画については参加型を、DXやFSには指示型を採用しています。特に、DXと採用に関して同じ相手とのコミュニケーションが今週予定されているため、自分の中で意識的に違いを持ちながら物事を進めてみたいと思います。 自己分析で何が変わる？ スタッフと対話する際には、どんな相手で、どんな仕事を行うのかを意識し、行動を変えていくことが重要です。また、これまでの自分の行動からどのように変わったのかを自己分析することも含まれます。

数字分解のヒントは？ 与えられた数字をそのまま分析するのではなく、一工夫加えることで、そこから新たに導出できる数値や傾向に気づくことができました。数字を分解する過程で、単に機械的に区切る方法だけでなく、仮説に基づいた分解を試みると、初期段階で見えた傾向とさらに詳細に分解した際の傾向に違いが出ることを実感しました。 ミッション立案はどう？ プロジェクトの初期段階では、全体のミッションを自ら定義し、タスクを洗い出す際にMECEを意識した分解を行うことが非常に重要であると再認識しました。特に、層別分解、変数分解、プロセス分解の3つの分解方法を念頭に置き、問題・課題の解決においても「どこに問題があるのか」「根本原因は何か」「どのように解決していくのか」をWhere、Why、Howの視点から論理的に整理することが有効だと感じました。 情報収集の工夫は？ また、数字の分解に関しては、立場やアプローチによって分解できる数字とそうでない数字があるという点にも納得できました。特に、顧客情報や個人情報の取り扱いが厳しくなっている現状では、必要な情報を収集するために、仮説を立てた上で本当に分析に必要な情報を厳選し、十分な手続きを経て入手する必要があると考えています。一方で、実際にデータを集めてみて初めて明らかになる傾向もあるため、収集段階で何を取り入れるべきか、または除外すべきかを判断するのは難しい部分があり、今後の課題として捉えています。

講座で再確認した3つのポイント 今回の講座を通じて、以下の3点について再確認することができました。 まず、多角的に分析・比較することの大切さです。次に、自分の目線ではなく、聞き手の目線や聞き手の属する組織の目線に合わせることの重要性です。そして、聞き手が普段から利用している分析の観点を押さえておくことで、話が通じやすくなることも理解しました。 保有案件と市場調査の具体的学び 具体的な学びとしては、以下の内容が挙げられます。 まず、保有案件の分析です。案件のコンディション別に受注確率を算出し、保有案件量を確度別に分類して先週との差異を出しました。また、市場調査においては、マーケット分析を自動化する手法を学びました。 売上分析と満足度調査の手法 次に、売上分析に関しては、特定マーケットに対する自社の製品・サービス別の売上を整理する方法と、その自動化について学びました。お客様満足度調査では、データを用いて定量的に経年比較を行う生産性の高い分析方法を習得しました。 実務での応用と課題解決の姿勢 さらに、新しく作成した分析結果の表やグラフをわかりやすくする方法についても学びました。 これらの考え方や手法を実務で試みました。特に、頻度の高い業務である保有案件量の分析で実践し、課題を発見。その課題を講座で確認し、解決を図る姿勢を持ちました。講座内で解決が難しい場合には、職場の周囲から教わり、解決する方針としました。