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情報 ✕ データ

に関する学び

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なぜ深掘りが重要なのか？ 物事に対して「なぜ」と深く掘り下げる姿勢が大切だと気づきました。データや他人の意見を表面的に捉えることが多かったことに改めて気づかされました。クリティカル・シンキングがなぜ必要なのか。物事の意味を深く考えることが、その本質を捉えることに結び付くのだと実感しました。 ロジックツリーで得られる新しい発想とは？ また、ロジックツリーの考え方を学び、自分の思いつきに頼った方法から離れることができました。課題に対して原因をカテゴリーに分けて掘り下げることで、新しい発想を得られることがあります。今後もこの考え方を活用していきたいと思います。 なぜデータの深掘りが必要なのか？ 具体的には、新商品の企画立案や商品の売上分析の際に役立つと考えています。市場調査や顧客の声を参考にしている中で、データをそのまま受け取ってしまうことがあるため、なぜそのような意見やデータになるのか深掘りする思考を持ち、情報を整理することに努めたいです。また、売上分析では、顧客の感じ方をより深く理解するために「なぜ」を問い続けることで、具体的な施策提案につなげられると考えています。 思考整理の習慣化はどう進める？ 一度学んだからといってすぐに身につくわけではありませんが、まずは日々の考え方の習慣づけから始めて、自分の能力として高めていきたいです。例えば、上司に確認する予定の内容について「なぜそう思ったのか」を考え直し、思考整理を進めます。また、現在の課題や案件にロジックツリーを使い、漏れや重複がないかを確認しながら原因と考察をしていく予定です。

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。

データ分解の意味は？ データを多角的に捉えるための分解フレームワークを学びました。このフレームワークでは、①分け方を工夫する、②切り口を変えて考える、③複数の切り口を用いる、④導いた仮説が正しいか自問する、といった思考スキルを活用します。こうした手法により、データを正しく理解し、課題解決へとつなげることが可能になります。また、切り口を検討する際は、目的に沿ってMECEの原則を意識することが重要です。 顧客インサイトはどう？ 現在、タスクチームで顧客インサイトに基づくConfidence活動を担当しています。顧客インサイトは、顧客ニーズの特定や戦略策定において重要な情報資源ですが、膨大なデータと多岐にわたる内容により、情報の整理や可視化に課題を感じています。さらに、目の前の数字や表にとらわれがちで、「そのデータから何を導き出すか」という視点が薄れることで、本質的な課題に辿り着けない可能性もあります。 分解スキルの使い方は？ そこで、今回Week2で学んだ「分解」のスキルを活用し、データ分析に対する心理的ハードルを下げたいと考えています。まずは来月の顧客インサイト分析資料作成に向け、手を動かしてデータを分解することから始めます。その上で、目的に沿った複数の切り口を検討しながら、自分自身で問いを立て、データを深掘りしていきます。表やグラフなども試行し、情報をいかに伝えやすくするか工夫していきます。最終的には、使用した分析手法と見えてきた課題、そこから導かれる解決策を、チームメンバーに分かりやすく説明できるよう整理するつもりです。

会計データの意味は何？ 会計データが単なる数字や割合ではなく、企業が顧客に提供する価値と密接に結びついた「意味ある情報」として捉えられる点が印象に残りました。企業の提供価値やビジネスモデルに即してP/L・B/Sを分析することで、従来は抽象的だった数字に具体的な背景が読み取れるようになったと感じています。また、異なる業界の事例を比較検討することで、業界特性やビジネスモデルがより明確に理解できるという新たな視点も得られました。 比較で何を発見する？ 受講直後は、競合企業との比較に重点を置いていましたが、異業種との対比により新たな発見があることに気付かされました。もともと自社は通信制の教育事業を中心に展開しているため、同業他社との比較が主でしたが、コンテンツ配信の観点から他業界の会計データを参照することで、売上原価の削減など別の改善策を検討する余地が見えてきました。今後は「提供価値を意識した会計データの読み解き」と「比較・対比を通じた気付き」を大切にしていきたいと考えています。 異業種の決算書は何を示す？ また、新規事業立案にあたっては、競合のみならず異業種の決算書も調査し、従来の儲け方以外の可能性や資金の使い方、調達方法について幅広い視点で検討していきます。具体的には、5月末までに決算書が提出される企業の事例を調べ、6月中に自社との比較分析を行う予定です。決算書全体を細部まで追いかけるのではなく、主要な利益項目など大きな数字に注目し、グラフなどを活用して全体の傾向を把握した上で詳細な分析に進むことを意識していきます。

比較方法って何だろ？ 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か？ 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう？ 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える？ 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

目的は何でしょうか？ 今回の講義を通して、まず目的を明確にすることの大切さや、その目的に沿って適切な情報を集めること、そしてデータを加工し比較することで初めて分析が成立するという基本的な考え方を学びました。 難問の比較ってどう？ また、難しいテーマの比較においては、直接的な比較だけでなく間接的なアプローチも可能であり、柔軟な考え方が求められると実感しました。特に、愛の価値の算出方法に触れた際は、自分の考えの枠を超える新たな視点に出会い、非常に勉強になりました。そして、これまで耳にしていた「Apple to Apple」という言葉の意味を実体験に基づいて理解することができ、当時の意図にハッとする瞬間がありました。加えて、どのデータが適切かという判断には個人差があることを実感し、さらなる経験の積み重ねが重要だと感じました。 学びはどう活かす？ 今回の学びは、商品の販売企画やプロモーション活動にも役立つと考えています。実際、講義を受けた後からは、販売企画の場面で比較を意識するようになり、データ分析を通じて「新しいことがわかる楽しさ」を感じ始めています。 数字以外の視点は？ さらに、来週からは数字以外の情報を分析する予定であり、どのような視点で分析を進めるのかが楽しみです。また、得られた情報を効果的に伝える方法についても興味があります。グラフや表、あるいは絵など、さまざまな手法がどのように利用されているのか、また絵を用いる場合にはどのようなアイデアが生み出されるのか、実際に皆さんのお話を聞いてみたいと思います。

データ分析で重要なのは何か？ データ分析を行う際には、事実（ファクト）に基づくことはもちろん重要ですが、比較の視点も非常に重要だと学びました。また、見えている事実から見えない事実を推測し考察することも大切です。 分析目的をどう設定する？ データ分析の目的を最初にじっくり考えることが重要だと感じました。目的が明確であるならば、そのための準備や材料となるデータも自ずと見えてきます。 上記の内容を自分でしっかり把握した上で、上司や部下に理解してもらうためにどのようにデータを見せるか、プレゼンの仕方も重要です。 大学データをどう活用する？ 私は大学に勤務しているため、大学内のさまざまなデータを分析に活用したいと考えています。具体的には、以下のテーマに取り組みたいです： - 入試成績と入学後の成績（GPA）の相関分析 - 入学後の学生生活と卒業時アンケート回答（大学に対する満足度）の相関 - 上記が国籍によってどのような差異があるか - これらのデータをもとに、大学全体として学生に提供する教育やサービスをどう向上させるか 学生の実態をどう把握する？ 一例として、学生生活と満足度の相関を探るために、現在の資料を見直し、学生生活の実態を把握するための質問や指標、卒業時のアンケート内容をより充実させたいと考えています。現在のデータをより細かく見ることで、職員である私たちにも見えていない学生の実態があるのではないかと考えています。 さらに、「比較が大事」という視点を持ち、他大学の情報も参考にしたいと考えています。

フレームワークはどう活かす？ 3Cや4Pなどのフレームワークを活用して、問題を細分化することで仮説を立てやすくなります。検討事項を分解することで、具体的かつ論理的な課題設定が可能になり、全体像が明確になります。 データ分析は何故重要？ 既存のデータと新たに収集するデータを組み合わせ、多角的に分析を進めることが重要です。手持ちのデータをどのような視点で再分析するか工夫するとともに、公開されている一般データも活用して、消費者の行動傾向などの研究に取り組むと良いでしょう。さらに、必要な詳細データを得るために、広範な集団の傾向を把握できるアンケートや、特定の対象に対して深掘りするインタビューといった方法を、ケースバイケースで使い分けることで、既存データを補完し、分析の精度を高めることができます。 仮説はどう検証する？ 仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に設定し、それぞれの網羅性を持たせることが大切です。何気なく仮説を設定するのではなく、比較の指標や対象を明確にし、具体的な意図を持って検討することで、説得力のある仮説が構築できるでしょう。 なぜ仮説策定する？ 仮説を策定する理由としては、検討マインドや説得力の向上、関心および問題意識の深化、意思決定のスピードアップ、そして行動の精度向上が挙げられます。普段の業務でも仮説構築は行われていますが、フレームワークを意識し、何を比較すべきか、対象は誰か、どのように情報を収集するかを十分に検討することで、より総合的で優れたデータ分析体制を整えることができます。

問題の絞り込み方法は？ 問題の箇所を明確にするためには、まず分析対象を絞り、原因を考えやすくします。また根本的な原因の仮説を立てる際には、3C（市場、競合、自社）や4P（製品、価格、場所、プロモーション）のフレームワークを活用します。そして、仮説に基づいてデータを集めます。この過程では、必要なデータが何かを見極めることが重要です。 仮説構築の多様性は重要？ 仮説は複数立てるべきで、決め打ちにしないよう注意します。また、異なる切り口で網羅的な仮説を立てることも大切です。データ収集は、自分で取りに行ったり、誰かに聞いたりして行います。また、比較のためのデータも集めます。さらに、反論を排除するためのデータを集めることも重要です。自分に都合の良い情報だけを集めるのではなく、説得力のある分析を目指します。 データ分析のポイントは？ データを見る際には、意図を持って分析します。例えば、問題箇所を絞り込み、フレームワークを活用して根本的な原因の仮説を立てます。その際、異なる切り口から多角的に仮説を立てるよう心がけます。そして、データを集めて比較し、反論を排除するための情報まで踏み込んで確認します。この一連のステップを可視化し、習慣化することが重要です。 どのフレームワークが適切？ 仮説を立てるためのフレームワークについては、自分の業務に適したものを探し、過去の事例から有効なフレームワークを検証します。反論を排除する情報を集めるためには、周りのメンバーの協力を得て壁打ちを行い、反論点を意識的に探るようにします。

新たな発想は？ 視点、視座、視野というワークを通じて、アイデアを広げる具体的なステップを学びました。各ステップで軸をずらし、視点を変えることで異なる可能性を引き出すアプローチは、短い時間でも新たな発想の扉を開く手法だと感じました。 批判的思考はどう？ また、クリティカルシンキングという批判的思考法について学びました。一人でもテクニックを身につけることで、これまで経験してこなかった視点や発想に気づける点、そして周囲の意見を取り入れる大切さを再認識しました。この知見は、分析レポートの作成やデータの取り扱い、施策検討の場面で活かせると感じています。 レポートは分かる？ 特に、分析レポートにおいては、読み手がアナリストだけでなく、企画者や経営層といった幅広い層であることを意識する必要があります。事実だけでなく、結果指標や売上といった視点でまとめるプロセスが、より分かりやすいレポーティングにつながると実感しました。 顧客体験を考える？ また、企画者の意図や、提供するサービスがどのように顧客体験を改善するかを検討する際にも、今回学んだ視点の切り替えや多角的なアプローチは大いに役立つと考えています。 情報の真実は？ そして、日々新聞や書籍などから情報を得る際には、事実と意見を明確に区別しながら、批判的な視点で読み解くことが重要だと感じています。題材を自分ごとに捉え、ベースとなる軸や書き手の意図を考慮しながら、自分なりの表現にまとめることで、本当に伝えたいことは何かを見極めることができると考えています。

メッセージをどう活かす？ 作成者のメッセージを深く理解し、グラフを作成して資料化するスキルを学ぶことが重要であると感じました。単に型にはめたグラフを選ぶのではなく、メッセージとの整合性を意識して見直すことが大切です。これまでの自分を振り返ると、資料とは作成者が伝えたいことを載せるだけではなく、伝える相手を理解し、相手が知りたい情報をわかりやすく伝える視点が重要だと気付きました。 相手に合わせる方法は？ 報告や共有資料として、上司のプレゼン資料、部署内の担当報告資料、他部署への実施報告資料、案内資料など、日々の資料作成に活用しています。相手の役職、部署、経験値が異なるため、フォントや装飾、グラフの選択、デザインなどを相手に合わせて考えたいと思います。業務効率の観点でも、見た目がきれいな資料ではなく、目的が達成できる資料を作る意識が大切です。 グラフの選定で迷う？ グラフに関しては、業務でグラフを使用する機会が少ないため、グラフの種類やそれぞれの得意とするメッセージについて理解を深める必要があります。調べて学ぶことや、過去の会社の資料などを振り返って読むことが学びにつながります。 資料の目的は何？ 資料作成においては、次の手順を考えています。まず、過去の資料作成の手順を振り返り、自分の傾向を見直します。そして、次回作成時には資料で誰に何を伝えるのか、伝えるメッセージは何かを明確にし、それを常に見返せる状態を作ります。最後に、必要なデータを事前に調べ、グラフを作成するなどの準備をして進めます。

データ分析はどう見直す？ 得られたデータをそのまま解釈するのではなく、解析の手間を加えることで新たな理解を得ることが可能です。具体的には、割合や相対値を使ってデータを加工したり、数値をグラフや図に変えて視覚的に理解する方法が有効です。また、多くの視点や切り口でデータを分け、特徴的な傾向を探ることが重要です。この際、単に機械的に等間隔で分けるのではなく、その方法が本当に適切かどうかを常に疑う姿勢が求められます。いくつかの切り口で得られた結果を総合的に考慮する際は、誤った結論に至らないよう注意が必要です。 新規事業の見極め方は？ 新規事業テーマを探索する過程では、どのテーマを選定すべきか全体像を把握するために、異なる切り口を試してみると良いでしょう。市場規模、成長率、顧客数、深刻度、性別、年齢、居住地などでデータを分けると、それぞれ異なる見方ができるかもしれません。そして、特徴的な傾向に対しては鵜呑みにせず、一度その信ぴょう性を確認する習慣を持つことが大切です。 情報収集は何を重視？ 現在は情報収集やヒアリングの段階ですが、まずは分析に必要な情報をしっかり集めることが重要です。その後、複数の切り口でデータを分け、特徴的な傾向が浮かび上がるかを確認します。ヒアリングを行う時も、聞いた内容をそのまま受け取るのではなく、別の視点や視座で見た場合どうなるかを意識して理解を深めたいと考えています。また、課題がどのように存在しているのかを探る際、ヒアリングした内容を整理することで思考を整えたいと思っています。