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データ ✕ システム

に関する学び

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何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

仮説検証の効果は？ 今週の学習を通じて、仮説を立て検証することの重要性を改めて実感しました。まず、ISSUEを設定し、その仮説が正しいかどうかを多角的な視点から検証する思考プロセスが有益であると学びました。 文脈理解はどうなってる？ また、生成AIの文脈理解にも印象を受けました。たとえ同じ言葉でも、状況によって意味が変わるため、文脈に基づいた判断が不可欠だと感じました。以前、生成AIに質問した際、期待する回答が得られなかった理由は、十分な文脈が伝わっていなかったからだと考えています。 背景情報はどう伝える？ 今後は、指示を出す前に背景情報や前提条件、具体的な要望を明確に伝えることが大切だと感じています。また、日々の業務においても、仮説を意識し生成AIを活用して検証を繰り返すことで、より良い判断と行動へとつなげていきたいと思います。 社内勉強会は効果的？ さらに、社内の勉強会を通じて、仮説を立てることの重要性を再確認しました。当社の飲食経営管理システムでは、お客様の環境における費用と売上のデータ連携が必要です。データ連携が十分に行われていない場合は、仮説を設定して原因を掘り下げ、問題解決までの時間を短縮することが求められます。この取り組みは、自分自身の課題解決力向上にも寄与しています。 商談準備はどうする？ 営業の現場でも、商談前にお客様の課題について仮説を立て、それに応じた提案を準備することが、商談をスムーズかつ効果的に進める鍵だと感じました。 継続実践の意味は何？ 今後も、日々の業務で仮説思考を意識し、継続的に実践していくとともに、仮説を立てる方法について他の受講生と意見交換をしていきたいと考えています。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

分析の基本: 比較の重要性とは？ 分析は比較であるというシンプルな理解に到達しました。以前は、数字から何を見出すべきか分からず複雑に考えていましたが、シンプルな視点からスタートすることの重要性を学びました。ただし、正しい比較対象がなければ、正確な分析はできません。このことに関連して、"要素をそろえる"という部分については、さらに実践的な学習や本コースでの深掘りを行いたいです。 効率的な分析設計のために必須なことは？ また、グラフなどの見せ方を決定する以前に、分析する目的を設定すること、特に依頼された場合はその確認が大事だという点も理解しました。これにより、システムテストの品質評価やベンダー選定時など、具体的な場面で分析の質を向上させることができると考えています。 データ分析における注意点とは？ これまでの経験では、依頼時に目的が曖昧な状態で受け取ることが多く、データの分析において何をすべきか判断がつかなくなり、結論を出せないこともありました。今後は、以下の3点を重視して取り組む予定です。まず、やみくもにデータを加工せず、目的の確認と仮説立てを確実に行うこと。次に、分析は比較を念頭に置くこと。そして、比較対象を分析の目的に沿って選定することです。 依頼者とのコミュニケーションで何が重要？ 依頼者からは、目的の確認や必要な分析の方向性をしっかり聞き取ることが重要です。分析を始める前に目的を明確にするステップを必ず取り入れるべきだと感じました。その際、仮説をある程度考えると良いと思いました。また、仮説を立てる際には、比較対象が適切かどうかを依頼者と事前に合意することで、さらにスムーズに進められると感じています。

問いの大切さは？ 「問いから始める」という考え方が非常に印象に残りました。問いが何なのかを常に意識し、具体的な問いにまで落とし込むことが重要だと感じました。また、「問いを残す」ということは、問いを持ち続けることや自分が何を考えているのかを絶えず問いかけることであり、それにより、立てた問いが正しいのか、その問いに答えることで目標が達成できるのかを確認し続けたいと思います。さらに、問いを立てた後は「問いを共有する」ことが不可欠です。組織全体で方向性を共有しなければ、自分が解決しようとしている問題に取り組むことは困難になるため、問いの共有を常に心がけたいです。 工場問題の原因は？ 現在、私たちの会社は世界各国に5つの工場を持っており、お客様が希望するタイミングでの供給が困難になるケースが頻繁に発生しています。この問題の原因を詳しく分析する必要があります。考えられる切り口としては、工場のオペレーションに課題があるのか、あるいはシステムの受発注の仕組みに問題があるのかなどが考えられます。この分析を通じて、現状の問題点を明確にし、対策を検討していきたいと思います。 目標達成の方法は？ そのために目指すべきゴールと具体的方法、そしてその手段を実行することによって得られる価値についてしっかりと考えたいと考えています。検討した結果に基づいて資料を作成し、仮説を証明するための理由については、視覚的に分かりやすく示すように工夫したいです。この目的を達成するために必要なデータは何か、どのように分析すべきかを考慮しながら、自分の考えや実施したい施策について毎週の部内会議でチームメンバーと共有していきます。

失敗から見える可能性は？ 今回の講義で学んだ「分解する」という考え方は、シンプルな言葉の裏に深い意味があると実感しました。最初は「分解を正しく行えず失敗した場合、どうすればよいのか」と不安に感じながら進めていました。しかし、講師の「失敗することで別の切り口に気づくことができる」という言葉とそのタイミングが非常に印象に残りました。自分一人で考えるとすでに複数の分解の切り口が浮かびましたが、解説を聞くことで新たな視点にも気づくことができ、複数人で検討することでさらに分解が進み、より正確な判断ができると感じました。 エンジニアの現場はどう？ 私は普段、エンジニアとしてデータを集める仕組みの構築に携わっています。業務上、「ログを取得してほしい」「アンケート結果を分析してほしい」「各種ツールと連携してほしい」「アクティビティを取得してほしい」といった依頼が多く寄せられます。当初は、システム自体の機能や操作性を向上させたいと思いつつも、正直なところ手間だなと感じていました。しかし、今回の講義を通じて、なぜ多方面からデータを集める必要があるのか理解が深まりました。多種多様なデータを集計できることは、顧客にとって大きな強みとなり、導入の決め手や売上の向上につながる可能性があると考えています。営業からの声を基に、どのような機能が求められているのかをしっかりと分解し、今後の開発計画に繋げていきたいと思います。 必要なデータは何？ 皆さんは普段、どのようなデータや数値をもとに業務をされていますか。また、ご自身の仕事や生活で、分解を行って正しい切り口を見出すためにどのようなデータが必要だと感じますか.

仮説の立て方は？ 仮説を立てる際には、複数の仮説を提示し、網羅性を意識することが大切です。3Cや4Pといったフレームワークを活用すると、仮説を立てやすくなることを実感しました。また、単に考えただけでなく、様々な切り口からアプローチするよう努めることが重要だと感じました。 データ選びはどう？ データ収集については、誰にどのように聞くかが非常に大切です。自分に都合の良いデータだけでなく、反対の意見となる情報も収集するよう心掛けています。一見、目の前にある情報だけで判断せず、目的に沿ったデータであるかどうかを考える重要性を改めて感じました。実際、抽出したデータで本当に検証したい内容が導き出せるかを、常に見直す必要があると考えています。 サービスはどう伝わる？ 新しい運用やシステムの活用状況、また提供しているサービスがどのようにお客様に届いているかを分析する際は、まず言葉で仮説を立てることに取り組んでいます。これまで、数値を見ただけで直感的に考え、その立証に必要なデータをどう抽出するか検討していましたが、目的に合致しているのか不安に感じることもありました。そのため、自分にとって都合の良いデータだけに偏らないよう、改めて意識しています。 生産性向上はどう？ また、社内の生産性向上施策が実際に効果を上げているかを検証する際にも、フレームワークを用いて複数の仮説を立て、網羅的に検討することを意識しています。抽出したデータが目的に沿っているかを確認した上で、そこからどのような結論が導けるのかをしっかり検証することが重要だと感じました。

分析で何が分かる？ 本日の講義では、「分析とデータの関係」「データの種類」「データ分析で大切なプロセス」という3点を新たに学びました。分析目的を明確に設定し、仮説を立てた上で様々なデータを検証することが非常に重要だと感じました。目的が曖昧なままだと、分析ニーズに対し誤った結論を導く懸念があるため、職場だけでなく人間関係や恋愛の場面でも同じ考えが当てはまると思います。 受講生はどう感じる？ また、講義中には他の受講生の方々から、データを分析する理由や扱うデータの種類について意見を伺う機会がありました。その中で、各々の環境や状況によって分析の目的や手段が異なるという点を実感し、本来の分析の定義を再確認できたのが印象的でした。今後は、職場の仲間にも本日学んだ内容を的確に伝えられるよう努めたいと思います。 なぜ分析重視？ さらに、受講生全員が各自の理由でデータ分析を必要としているという共通点に気づき、非常に心強く感じました。今回学んだプロセスを活かし、今後のBI分析やデータの可視化作業に取り組む際には、まず分析目的と仮説を明確にすることを心がけたいと考えています。 部署連携の意義は？ また、各部署とのヒアリングやニーズ調査を通して、求められる情報分析と可視化を準備することも重要だと感じました。私自身、新たな職場での取り組みとして、近々導入予定のシステムを活用するために、まずはデータの整理と分析方法についてしっかりと学び、理解を深める必要があると実感しています。

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。

分解の効果は何？ データを分解することで、より多くの知見を得られることを実感しました。特に、ある特徴が一つの切り口で現れた際に、それだけで答えを決めつけると他の観点から見ると誤りであることがあることに新鮮さを覚えました。答えが見つかったように見えても、それはあくまで仮説であり、しっかりと検証することが重要だと感じました。 現状をどう把握する？ ITシステム品質保証チームの今後の戦略を立てるにあたり、まず現状を把握したいと思います。そのために、システムの品質評価を分解し、現状に対する課題を見つけ、知見を得たいと考えています。具体的には、ユーザーが5段階で評価したデータの平均値であるNPS平均を分解していきます。 どの切り口が有効？ まず、MECEを意識しながら様々な切り口を考えます。層別分解としては、ユーザーの属性別や単価別を検討します。変数分解としては、評価の平均は合計値を評価数で割ることで得られるため、5段階各評価ごとの合計をグラフ化します。また、評価数の分布や1ユーザーあたりの評価回数の層を作り、さらに分解して考察します。プロセス分解としては、ユーザーが新規登録してからサービスを利用し終えるまでの流れをプロセスに分けて、各段階での評価がどの程度であるかを分析していきます。 検証の重要性は？ 以上のように、さまざまな観点から分解することで知見を得ることを目指します。

売上原価の違いは何でしょうか？ 企業分析を行う際、販管費と比べて業界やビジネスモデルによって売上原価の構成が大きく異なる点に着目することが非常に大切です。売上原価は売上獲得に直接関係するコストであり、各企業が採用する価値創造プロセスの違いによって、その内容が大きく変わってきます。学習中には、とある大手企業の事例からこの点の重要性を改めて実感しました。 事業分析の視点はどこでしょうか？ まず、自社事業別のPLやBSの分析と、各競合企業の分析が必要であると感じました。当社はビジネスモデルの異なる複数事業の複合体であるため、各事業の価値創造プロセスの違いを意識した分析が求められます。この考え方で競合企業を調査していくことにも意義を見出しています。 利益上昇の理由は何でしょうか？ また、売上総利益が前年比で大幅に上昇しているため、その要因を特定する必要があります。ここで注目すべきは売上原価です。原価は売上に直結する支出であるため、まずは売上構成の詳細やその推移を把握し、その上で原価の中身を詳しく調査することが基本になると考えています。 情報整理はどう進めるのでしょう？ さらに、必要な社内データが複数のシステムで管理されている現状では、情報の整理が不可欠です。すぐに必要な情報にアクセスできるシステム環境が整えば、より迅速かつ正確な分析が可能となり、大いに業務改善につながると期待しています。