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仮説 ✕ データ分析

に関する学び

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問題点は何でしょう？ 何が問題かを明確にし、結論のイメージを持ちながら取り組むことが大切だと感じました。何を解決したいのかを考えることで、目的に立ち返ることができるため、数字をどのようなグラフで表現するか悩む場面でも、考え方の整理が進みました。データ分析においては、仮説思考が基本であるとも実感しています。 プロジェクトの目的は？ 業務改善プロジェクトに取り組む際には、まず目的の設定が不可欠です。進める中で何を解決したいのか、そして最終的な結論のイメージを持ちながら作業を進めたいと考えています。現状では、システムや運用の活用率といったデータが中心ですが、活用と非活用という単純な区分のみで目的に沿った分析が可能かどうか、再度検討する必要があるように思います。 誰にでも分かる目的は？ 目的設定については、誰にでもすぐにイメージできるような分かりやすいものにすることが重要です。現在取り扱っているデータから新たな気づきが得られないか、また、ほかのデータを追加することで見えてくる可能性があるかどうかにも注目していきたいと思います。

定量分析で何が重要？ 定量分析の重要性と、分析では比較や仮説、目的が重要であることを学びました。実務においては仮説を立てる能力や、分析において適切な切り口を見つけることが求められます。このためには、分析対象に対して強い興味を持つことが大切だと感じました。 問合せ増加の施策検討 現在、私は担当しているWEBサイトからの問い合わせ数を増やすための施策検討を行っています。問合せの生データやサイトのアクセスログなど、使用可能なデータは整っています。また、SFAデータを分析し、2025年度の営業施策を検討中です。こちらについてもSFAデータにアクセスできる状況にあり、今後加工は必要ですが、元データは揃っています。 SFAデータ分析の進め方 まずは、SFAデータの分析から着手する予定です。SFAデータには多くの分析切り口が存在しますので、目的や仮説を明確にするために、いきなり手を動かすのではなく、営業部門の担当者を巻き込むことにします。具体的にはどういった分析が求められるのか、現場で役立つかどうかを相談することが大切だと考えています。

分析の目的設定はなぜ重要？ 「分析とは比較なり」が今回の講義の究極のゴールであるが、それだけでは不十分である。分析の目的をしっかり設定し、自分なりに仮説を立て、それに必要なデータを用意することが重要だ。また、適したグラフを選ぶことも必要である。 結果を伝えるための見せ方とは？ 分析の目的を念頭に置きつつ、最終的にはデータ分析を基に説明や説得を行うため、見せ方にも気を配る必要があると感じた。 データ分析の活用方法は？ 現在、保証契約のデータを分析している。目的は、経営陣に過去の実績を報告することと、顧客に実績を示すパンフレットを作成することである。それぞれの目的を追求すると、保証契約制度を推進する施策の検討や実績アピールによる利用促進が考えられる。これらの目的を念頭に、どのデータを分析すべきか、どう表現すべきかを考えることが大切だ。 記憶に残る工夫はどうする？ 目的に立ち返ることを忘れないようにしたい。具体的には、PCの壁紙や手帳など、日常的に目にするものに「分析とは比較なり」と記入しておき、記憶のフックを作りたいと思う。

どうして比較が鍵？ 分析は比較です。判断基準には、Aがある場合と無い場合を比較することが重要です。適切な比較対象を選ぶことが鍵であり、特に分析する要素以外の条件を揃えること（Apple to Apple）が必要です。分析の目的に応じて比較対象を選定します。 実務でどう活かす？ 実務では、委託業者の選定などにおいて、この知識が非常に役立つことがわかりました。データ分析は比較が基本ですので、何のためにどのようなデータが必要なのかを明確にし、仮説を立てることが重要です。これにより、データ分析の目的をはっきりさせ、早速実践に移したいと思います。 コンテンツをどう提案？ ラーニングイベントのサーベイ結果をもとに、今後提供可能なコンテンツをいくつか提案する予定です。実践プロセスとして、まずはデータ分析の目的を仮説に基づいて明確化し、次に判断基準を具体化します。具体化のステップとしては、Aがある場合と無い場合を比較し、適切な比較対象を選ぶこと、また分析したい要素以外の条件を揃えて（Apple to Apple）、目的に沿った比較を行います。

全体像を掴めた？ 今週は、これまで学んできた内容の総括を行い、全体像を整理することができました。特に、さまざまなフレームワークを学ぶ中で、データ分析への応用という視点が十分に考慮されていなかったと感じ、その応用方法を学べたことは大きな成果となりました。 解決プロセスは？ 問題解決のステップや、各ステップにおけるプロセスの分解など、これらのフレームワークがMECEの実践には欠かせない要素であることを実感しました。今後は、これらの点を念頭に置いて取り組んでいきたいと考えています。また、仮説設定については、あくまで切り口として捉え、仮説の実証に固執しない姿勢を大切にしていく所存です。 データ活用はどう？ さらに、日常的に触れるデータを活用し、各フレームワークを自分の中に定着させるためには、意識的な実践の場が必要であると感じました。そのため、普段の業務はもとより、オープンデータを活用して実践できる環境づくりに取り組むつもりです。具体的には、新たな講座への受講や社内での勉強会の企画などを通じて、さらなるスキルの向上を目指します。

グラフ選びの意義は？ データの基本的な加工方法について学び、どの場面でどのグラフを用いるべきかを考える大切さを実感しました。グラフの選択を誤ると、重要なポイントに気づけなくなる可能性があるため、今後はグラフ選びのセンスをより一層磨いていきたいと思います。また、X軸やY軸の設定がグラフの印象に大きく影響することも学び、客観的な視点でデータを分析する必要性を痛感しました。 分析視点の拡大は？ さらに、販売実績の分析においては、年齢、性別、購入時期などの切り口でデータを細分化し、多角的に見ることでより深い洞察が得られると感じました。データを見やすく加工することで、迅速な意思決定に繋がる効果や、説得力ある資料作成に役立つ点も納得できました。 仮説検証の基本は？ 一方で、仮説を立て検証するという基本ステップが省略されがちであると感じました。手元のデータのみで課題の発見から解決策の選定まで進める傾向が見受けられるため、仮説設定と検証のプロセスにもっと注力し、多角的な分析を可能にする適切なデータ加工の重要性を再認識しました。

データの見せ方は？ 分析の基本は比較であり、どのデータをどのように加工するとわかりやすいかを考えながら進めることが重要です。データにはさまざまな種類があり、それぞれに応じた加工やグラフの見せ方があります。データ分析を始めるにあたっては、「目的」の確認や「仮説」の設定とその検証が欠かせません。 オンライン離脱はなぜ？ 私たちのチームでは、お客様に対して紙の手続きではなく、ウェブサイトでのオンライン手続きを推奨しています。しかし、オンライン手続きを行っているお客様がどの段階で離脱しているのか、また、紙を取り寄せるお客様の属性や動機がどのようなものかを理解し、分析する必要があります。 改善点の見極めは？ 具体的には、オンラインで離脱しているページやそのユーザーの属性、さらに紙手続きを行っている方々の属性や動機に関するデータを収集し、オンライン手続き率を向上させるためのボトルネックを特定することが目指すべきゴールです。仮説を立てながら慎重にデータを分析し、検証するプロセスを通じて、この課題に取り組んでいきたいと思っています。

データ分析への新たな視点は？ 私は日々の業務でデータを分析する機会がありますが、今まで同じ手法で行ってきたことに気づかされ、反省しました。データ分析においては多様な視点で考えることが重要であり、仮説を立てつつデータを加工・分解し、結果が異なる場合には新たな仮説を構築して異なる視点から再チャレンジする。そうしたトライアンドエラーを繰り返し、データ分析のスキルを磨きたいと思います。 データ理解を深める挑戦 普段の業務で目にするデータも、ただ眺めて終わりにせず、自分で加工して理解や洞察を深めることに挑戦したいです。また、具体的なデータ分析業務に携わる機会を活かし、仮説立てとデータ加工のサイクルを繰り返し、分析スキルや仮説構築の感度を高めたいと考えています。 ニュースデータでのスキル向上 仕事だけでなく、ニュースや新聞で出会うデータにも自分なりに加工する挑戦をしてみたいと思います。ニュースに掲載されるデータの前提や、割合を示している場合の分母と分子の関係についても、MECEの視点で注意深く検討する癖をつけていきたいと考えています。

課題をどう発見する？ 本講座で、課題（イシュー）を特定するプロセスについて学びました。これまで、最終的に解決すべき問題が何であるかを自分の先入観や仮説だけに頼って考えていたように思います。今後は、各種データを様々な角度から分析し、その結果をもとに課題を特定する作業に慣れる必要があると感じました。 販売計画をどう分析？ 具体的には、ソリューション販売計画の策定に取り組む際、この手法を活用しようと考えています。たとえば、ある製品について「売る」「売りたい」といった単一のキーワードだけではなく、現状や市場、価格など複数のキーワードを抽出してデータ分析を行い、さまざまな切り口からイシューを探索する方法です。 意見交換は効果的？ さらに、大きな課題に対しては、課題を細分化したキーワードに分解し、各キーワードに対応するデータを揃えることで、より具体的なアプローチが可能になると実感しました。加えて、同僚の意見を積極的に求め、ディスカッションを通じて個人的な偏りを排除することが、より客観的にイシューを特定するために重要だと感じています。

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。

データ分解の重要性とは？ データを分解することで、事象の原因について仮説を立てやすくなると理解しました。ただし、分解方法を誤ると要因が見えにくくなる場合があるため、複数のパターンで試行して最適な方法を見つける必要があります。また、分解には漏れなく重複なく全体を分解していくことが重要です。さらに、異なる切り口で分解することで、要因を特定しやすくなることも判明しました。 顧客分析で見つかるボトルネック 新規顧客と既存顧客に分けて、受注に至るまでの各プロセスにどのようなボトルネックがあるのか分析したいと考えています。同様に、業種や規模、地域といった異なる視点からも分析を行い、どこにアプローチをすれば最大の効果が得られるか仮説を立て、実践してみたいです。 効果的な営業戦略を立案するには？ 営業戦略を立案する際には、まず業務プロセスを見直し、データを取得できるようにする必要があります。アプローチの回数や提案の回数、対面かWebかといった各種データを分析可能にするため、業務プロセスの改善から着手する必要があることが分かりました。

WEBマーケで目指す成果とは？ 私の業務はメーカーのWEBマーケティングに関するものであり、そのミッションは新規ユーザーをWEBページに集め、営業に引き渡すことで売上に貢献することです。具体的には、WEBページの閲覧状況を分析し、サイトの改善に役立てています。分析するデータには閲覧URL、流入キーワード、お問い合わせフォーム遷移率、その後の商談化率、売上金額などがあります。 分析の目的設定の重要性 分析においては、まず目的を明確にし、その目的を達成するために必要なデータの選定とどのように加工・分析するかを検討します。やみくもにデータを分析しても意味がないため、仮説を立てた上で分析を行うことが重要です。 業務スキルをどう活かす？ 学んだことを業務に活かすために、まずは分析のフレームワークを学び、それを活用できるスキルを身につけました。グループワークを通じて、わかりやすく伝えるスキルも向上させ、学習を業務に積極的にアウトプットしています。これらのスキルと知識を活用して、より良いWEBサイトの作成と改善を目指しています。