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分析 ✕ 方法

に関する学び

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平均値の限界を知る データを分析する際、すぐに平均値を出してしまいがちですが、平均値には外れ値に弱いという特性があることを学びました。また、代表値には様々な種類があることも知り、今後データ分析を行う際には適切な手法を選ぶ必要があると感じました。 精緻な分析を行うには？ 収支分析では、単純平均を使用する場合と加重平均を使用する場合を考えることで、より精緻な分析が可能になります。こうした分析により、問題点の把握が促進され、より適切な打ち手を考えやすくなると思います。さらに、効果的なグラフを用いることで、分析結果を周囲に分かりやすく説明できるようになるでしょう。 グラフで何を伝える？ 分析を行う際には、常に顧客ごと、業種ごと、各部門や担当者ごとに適切な代表値を用いることを意識します。この結果、売上高や利益、経費、所属人数などが異なる場合でも、より合理的な比較が可能となります。また、分析結果を視覚的に分かりやすいグラフにすることで、事業部としての素早い意思決定にもつながると考えています。

アイデアの選び方は？ 差別化のポイントとして学んだことは、まず「ありきたりのアイデアに飛びつかない」ことの重要性です。次に、自社の強みをしっかりと意識し、場合によっては外部の力を借りること。そして、ライバルをあまりにも意識しすぎないことも大切です。これに加えて、ポーターの3つの基本戦略やVRIO分析についても学ぶことができました。 他業界のアイデアはどう活かす？ 他の業界から差別化のアイデアを取り入れることも一つの方法であるということが特に印象に残りました。ポーターの3つの基本戦略やVRIO分析は、事業計画の立案やM&A後のシナジー創出のための戦略を企画する際に役立ちそうです。こうしたフレームワークを活用することで、自社の現状やポジションを効果的に整理できると感じています。 これから事業計画の立案やM&A後の戦略を考える機会が多くあるため、今回学んだポーターの基本戦略やVRIO分析を積極的に活用しつつ、自社の現状を整理し、差別化のポイントを明確にして企画を立てたいと考えています。

イシューの立て方とは？ WEEK1からWEEK5までの総合演習を2つ実践しました。これにより、課題（イシュー）に対する問いの立て方や共有方法を再復習することができました。しかし、分析や視点の切り口についてはまだ習慣化されていない部分があり、今後も努力を続ける必要があります。 チームでの課題共有をどう進める？ 日々、様々な問い合わせや連絡が発生する中で、相手の求めている課題（イシュー）を明確にすることを部署内で共有していきます。インプットとアウトプットを繰り返すことで、これを習慣化し、チーム全体の課題解決力向上に繋げていきたいと考えています。 3つの「視」をどう活かす？ また、3つの「視」を意識することが重要だと感じました。 1. **視点**：個人としての課題を考えるための着眼点や注目点。 2. **視野**：周囲を意識した広範囲の課題を考える。 3. **視座**：上司としての立場から課題を考える視点。 これらを日々実践し、課題解決能力を身に付けていきたいと思います。

フレームワークの意味は？ フレームワークの基本やその使い方、そしてそれらの意味を理解することで、物事を深く考える力を得ることができました。この知識を実際の状況に当てはめながら確認することで、さらに理解が深まりました。しかし、現在の仕事を進める中で、これまでの準備段階で足りない部分が多く、組織として多くの課題が存在することを再認識しました。これを機に、チームを深く理解し、より良い方向に進ませる努力をしようと考えています。 競合情報はどう集める？ 競合の情報をどのように手に入れるかが課題であり、これは分析が難しい点でもあります。ただ、今まで教わったことの多くを実践していないことにも気づいたため、まずは学んだことをしっかりと実行することを第一のステップとします。 どこに注力する？ 具体的には、5フォース分析と自分の業務フローを確認し、チーム全体の流れを再確認することで、自分が注力すべきポイントをしっかり考えたいと思います。これに役立つ多くの方法を学べたことは非常に大きな収穫です。

計画の反省点は？ これまで計画的な勉強をせずに分析業務を進めてきましたが、これまでの経験を体系的に整理できたと感じています。 比較検討する意味は？ 特に印象に残ったのは、目的と比較対象を再確認することで、分析の内容がより鋭くなった点です。どの手法や見せ方を選ぶかは、結論を導き出しほかの人に共有する上で重要であり、データに応じた適切な手法の選択が求められます。 共有の大切さは？ 今後は、何を目指し何と比較するのかを具体的かつ明確にし、チーム内でしっかりと共有することを徹底していきたいと考えています。これにより、分析結果がより精度の高い仮説検証に繋がり、プロセス全体の質が向上すると思います。 挑戦の意義は？ 具体的には、フォローアップや分析の都度、目的を直接再確認すること、目指すべきものと比較対象をはっきりさせた上で最初にチームと確認し合うプロセスを重視しています。また、習得した分析手法を活かし、普段あまり使用しなかった方法にも意識的に挑戦するよう心掛けています。

データ分析前の課題は？ データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする？ 実際の業務においては、前月の業績（予実差）を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は？ 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

分析の目的はどう設定する？ 数字整理の段階で、分析の目的や仮説を設定して作業を進めることの重要性を学びました。この方法により、さまざまな観点から結果を導き出せることがわかりました。また、分析前にMECEやロジックツリーを活用して要素を整理することで、抜け漏れのない分析が可能であることも学習しました。 多様な切り口で何を掘り下げる？ この手法は、社内システムに対するユーザー満足度調査の分析に役立つと感じています。以前は、部署毎や勤続年数などの一般的な数値のみでの分析にとどまっていましたが、より多様な切り口で分析を進めることで、真のニーズを掘り下げることができるのではないかと考えています。 ロジックツリーの作成はどうする？ まず、ロジックツリーを手書きで作成し、可視化します。そして、それを基にしてExcelのピボットテーブルを活用し、他にどのような切り口があるかを常に自問しながら分析を進めます。あわせて、MECEによるモレやダブりがないかにも注意を払っています。

新たに学んだ加重平均とは？ 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています（会社的に求められていない）。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

プロセスはどう進む？ 問題解決のプロセスでは、目の前の事象に飛びつかず、複数の選択肢を用意してテストを行いながら、仮説検証を繰り返すことが大切だと感じました。その過程で根拠を持って絞り込みを進めることが必要です。 分析は何を示す？ また、データを収集して分析するアプローチも重要です。仮説を試しながら同時にデータの収集を進め、より良い解決方法を探ることが求められます。今の時代は動きが早いため、あれこれ考えすぎるよりも、実際に動きながら考え、必要に応じて迅速に修正していく体制が不可欠と感じました。 運営支援はどう変わる？ さらに、コミュニティ運営サポートにおいては、データ分析の手法が多岐に渡ります。特に受講生の満足度についての調査を通して、彼らがどのような興味や関心を持っているのかを理解し、退会率を抑えるための施策を検討する必要があります。そのためには、ABテストなどを用いて実際の反応を確かめながら、求められているサービスを提供していくことが欠かせないと感じました。

目的と対象は？ データ分析を行う際は、まず対象を明確にし、何を比較するのか、どのような目的で分析を進めるのかをはっきりさせることが大切です。やみくもに作業を進めるのではなく、解決すべき問題を洗い出し、最終的にどのようなアウトプットを目指すのかを事前にイメージしておく必要があります。 計画の進め方は？ 初めは大まかな分析から始め、そこから徐々に細部にわたる分析へと進めていくと、全体像を捉えながらも、必要な部分に着眼できるため効果的です。データの収集や加工の前に、分析のロードマップを描いて進めると、全体の流れが整理され、分析結果の精度向上につながります。 他部署での連携は？ 他部署と共同でデータ分析を実施する場合は、問題点やアウトプットのイメージについて十分なコミュニケーションを取り、上流工程での認識合わせを中心に進めることが重要です。また、学んだ各種のフレームワークやグラフの表現方法を意識的に活用することで、知識の定着や成果の説得力を高める努力をしています。

問題解決のための分析方法は？ 状況を正しく把握して行動を判断するためには、問題をより細かく分解し、複数の視点からデータを収集し整理することが重要であると学びました。データをまとめ、仮説を立てた後は、さらに新しいデータを集めてその仮説の真偽を再検討します。このプロセスを通じて、状況を正確に捉えることができると理解しました。 自店舗の分析をどう深める？ 現在、各部門や各商品の販売数、実利益、前年対比、予算、目標設定を行っていますが、これを自店舗のみならず、エリア内の他店舗のトレンドや市場トレンドと照らし合わせています。これまでもこのような分析を無意識に行っていましたが、今回の学びを通じて、それが複数の視点による分解であったことに気付きました。 他店舗の成功事例をどう活用する？ エリア内の他店舗にも連絡を取り、自店舗の特徴を聞き出しています。特定の部門や商品の売上が高い店舗の特徴や取り組みをヒアリングし、それを自店舗にフィードバックすることで売上向上を図っています。

計算方法はどう違う？ 他者による分析データでは幾何平均や標準偏差に触れる機会はありましたが、以前は計算式に苦手意識を感じていました。今回、単純平均や加重平均と併せて用いることで、データのばらつきや分布が視覚的に理解しやすいことを実感しました。また、分析結果同士の比較において要素が細分化され、読み解く幅が広がることも理解できました。普段目にするデータの背後には巧妙な仕組みが潜んでいることを再確認し、背景にある意図をより慎重に読み取ろうという意識が芽生えました。 部署ごとの傾向は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みでは、アンケート結果が全社的にポジティブな回答に偏る傾向が見受けられました。しかしながら、ネガティブな回答は特定の部署に偏っている可能性もあります。回答者の部署や性別などの属性に注目することで、異なる視点からの分析が可能になると感じました。こうした多角的な検証を通じ、部署ごとの業務特性やジェンダーバイアスなどの要因が明らかになることが期待されます。