(3ページ目)

データ ✕ システム

に関する学び

---

簿記学習のポイントを振り返る 今回の内容は、以前から簿記で学習していたことと重なっていたため、理解するのは比較的容易でした。固定負債と流動負債の違いを理解するのには最初苦労しましたが、学んでおいて良かったと思います。また、1年以上の負債でも通常の営業サイクルに含まれるのであれば流動負債とするという例外ケースは見分けるのが難しいかもしれません。ただし、今のところはそのようなケースにはまだ出会ったことがありません。 自店舗の資産を深く考えてみる 自分の店舗の資産と負債について考えてみました。これまで店舗の資産について深く考えたことがなかったので、良い機会になりました。私の店舗は賃借であり、大部分のPCやシステムもリースや利用料を払って使用しています。顧客データや人材などのソフトな部分は資産と言えますが、基本的にはBSには表記しません。具体的に考えると、資産の特定は難しいものです。 おおよそのBSを作成してみる 次に、自店舗のBSをざっくり作ってみました。正確なものではなく、おおよその仮定で考えられる項目に置き換えてみました。さらに、自社全店舗を合わせたものが会社全体のおおよそのBSになると考えると、若干大雑把な数字になりますが、それでも考えてみる価値はあると思います。

思考の偏りにどう向き合うか？ この講座を通じて、物事の分解方法や見せ方の基本を学ぶことができました。その中で、自分の考え方には思考の偏りがあることも改めて認識し、常にそれを前提として振り返ることが重要だと感じました。 データに基づく「イシュー」とは？ また、問題解決においては、本当に必要なデータとそれに基づく「イシュー」を抑え続けることが求められると実感しました。チームメンバーが同様に問題解決に取り組む際、その課題を特定し、解決策の立案までの流れを明確に説明できるようになることで、自分自身の理解も深まるように努めました。 業務要件定義の重要性 業務要件定義の際には、業務ユーザーが具体的にどのような問題に直面しているのかを分解し、それを言葉にする重要性を学びました。意識的に、このアプローチを用いることで、意思決定を行う際にどこまで網羅的に分解できているか、その対策が本当に有効であるかを十分に議論する必要性を感じました。 課題分解で認識の齟齬を防ぐ方法 特に、業務ユーザーの課題をシステムで解決する場合、課題の分解を丁寧に行い、認識の齟齬がないよう努めることが不可欠であると痛感しました。これらの学びを通じて、問題解決能力の向上に繋がることを期待しています。

データ分析の基礎を理解するには？ データ分析を始めるにあたり、まずはデータの形式を理解し、その違いを把握することが重要だと感じました。分析に必要なデータを集め、形式に合わせた加工を施し、さらに可視化することで示唆を得る流れを認識しました。特に、データの性質をしっかり理解しないままでは、可視化しても意味がないことを学びました。 どう業務課題を探索する？ 例えば、各店舗での様々な商品の契約状況から、それぞれの商品の契約者に共通する特徴を可視化したり、取引履歴と商品の契約状況の関連性を探るといった作業は、まずデータの性質を把握することから始まります。データを比較し、その特徴を掴むことで、業務課題に関連するデータが何であるかを見極めることができます。 他社事例をどう活かす？ また、他社のデータ活用事例を知ることで、自社の業務に置き換えて考え、業務上の課題を発見する手がかりとすることができました。社内においても、各種システムで収集・蓄積されているデータの内容を把握し、それを整理して業務課題を解決するための手法を模索することが大切です。こうしたプロセスを経て、データの性質を十分に理解し、適切に可視化し比較することで、より良い業務改善に繋げることができると感じました。

分析はどのプロセスから始める？ ＜印象に残った内容＞ ・プロセスに分解し、各プロセス毎に数値を見る ・A/Bテストの前に目的と仮説を明確にする ・データ分析はまず身近な課題から着手する A/Bテストの代替案は？ ＜感想＞ A/Bテストはオンラインサービスとの相性が非常に良いが、対面サービスやコストの問題で簡単に実施できない場合の代替案が気になりました。 残業時間削減へのアプローチ ①社内で使用しているSFA（営業支援システム）の切り替えに伴い、入力画面のインターフェース検討においてFigma等のツールを使ってA/Bテストを実施し、手戻りが無いようにする。 ②今後の人員削減に伴い、業務の棚卸しを行う。 この切り替えは少し先になるため、思考訓練として自分の残業時間を減らすための施策を考えました。 まず、業務の洗い出しと各業務のプロセスの分析を行います。そして、以下の代案を検討します。 外注や自動化は可能？ ・外注の可能性を探る 　・無料の外注が可能か 　・有料の外注が利用できるか ・自動化を進める ・不要なプロセスを廃止する 以上のステップを踏み、効率的かつ効果的な業務運営を目指したいと考えています。

データ分析で重要なのは？ 現在、実務の初歩的なデータ分析に触れる機会はあるものの、改めて分析手法を体系的に理解することができました。特に、データ分析においては課題設定と仮説が極めて重要です。ただ単に分析手法の知識を持つだけでなく、領域知識も必要となるため、日常業務では特に業務理解を深めることを意識していきたいと思います。 業務改革で何が求められる？ 業務改革の根拠としてデータ分析を利用することが多いですが、第1週の学習を通じて、私が現在取り組んでいるのは、分析というよりもむしろ集計や可視化に近いことを理解しました。したがって、まず課題の設定や仮説に基づいてどのようなデータで比較するかを慎重に検討し、情報を収集することから始めるべきだと考えています。 領域知識を高めるには？ また、課題設定や仮説を立てるための領域知識が不足しています。そこで、領域知識の向上を目指しながらも、分析を進めるためには周囲の協力を仰ぐことも重要だと感じています。データが複数のシステムにまたがって保存されているため、一度どのようなデータが存在するのかを整理することが重要です。

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。

データ分析で新視点を得るには？ データ分析とは、比較を行うことで新たな視点やアイデアを引き出すことが可能であると学びました。同じ基準や条件を用いることで効果的に分析ができ、新しい発見に繋がることが特に印象的です。 効率化への第一歩は？ これまでの仕事では、何となくデータを用いながらプロジェクトの進捗を管理していましたが、新しい職場では積極的にデータの可視化を取り入れ、業務の効率化を図りたいと考えています。以前は過去のデータより直近のプロジェクトの状況にのみ焦点を当てていました。 なぜデータ可視化が重要？ 日常業務の中で、業務上必要がない場面でもデータを可視化することは重要だと考えていましたが、既存のシステムやBIツールに頼りがちでした。しかし、自ら業務プロセスをデータ化することが、業務のパフォーマンス向上に繋がるのではないかと考えています。 ダッシュボード作成スキルをどう磨く？ 現在は過去のプロジェクトマネジメントの経験を活かし、会社の既存のダッシュボードを一から作成するスキルを身につけるために勉強を続けています。

各平均値はどう選ぶ？ 加重平均は以前から活用していましたが、その際は重み付けの解釈に重点を置いていました。改めて考えると、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった各種の平均値は目的に応じて使い分けるべきですが、実際の業務では加重平均に偏りがちです。また、見える化の手法としても円グラフやヒストグラムが多用され、ばらつきは主に標準偏差の数値で把握しています。 業務量の重みをどう見る？ 業務量の重み付けについては、データから抽出することで一層理解が深まり、数値化により説得力のある説明へとつながると感じています。今後も業務要件を数値から読み解く手法を積極的に採用していきたいです。 数値が語る本質は？ さらに、業務量のヒアリング調査結果やシステム利用率など、数値のインパクトは重要な判断材料となります。これらを自分の業務タスクに組み込み、インプットデータのマネジメントを計画の初期段階から取り入れていくことが今後の課題だと考えています。

フレームワークの意義は？ 仮説の基本的な理解を改めて振り返ることができました。これまで、どちらかというと自分のバイアスに左右されることが多かったですが、3Cや4Pといったフレームワークに沿って物事を進める習慣が必要だと実感しました。もちろん、データの活用において都合の良い点に気付いてしまう傾向もあり、そこは今後の課題です。 チーム作業に注意すべき？ また、実際の業務においては、ある程度の人数で構成されるチームで作業を進める場合、フレームワークを用いる際に工夫が求められることを改めて認識しました。それでも、基本に則って作業を進めることが、合意形成を図る上で重要であると感じました。 合意形成、どう進める？ 変革やシステムの刷新・改善といった業務では、関連部門との合意形成が不可欠です。こうした基本的なプロセスをフレームワークに落とし込むことで、問題の根本をより深く理解し、具体的なアクションプランを立てることができると考えています。

ライブ授業をどう捉える？ ライブ授業を通して、分析においては「比較」が非常に重要であると改めて実感しました。限られた情報の中で考察を進めると、様々な視点が生まれる一方で、正確な回答を導き出せない場合もあることが認識できました。 データ準備の確認は？ データ分析を実施する際には、まず必要なデータをしっかりと揃えることが不可欠だと学びました。新しいシステムの導入を検討する場合、価格、使用頻度、使用者の経歴、最も利用される時間帯など、複数のデータを準備し、事前に確認すべきポイントを絞り込む必要があります。 集計と比較はどうする？ その上で、まずは確実にデータを集め、その後に集めたデータを比較しながら、必要な情報や懸念点を検討していくことが大切です。さらに、足りない情報がないかを意識しながら、新しいシステムに求められる要素を見極めるプロセスの重要性を再認識しました。