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情報 ✕ データ

に関する学び

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代表値の魅力とは？ 今回の学習では、従来の平均値だけでなく、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値の種類について新たな知見を得ることができました。それぞれの概念を学ぶことで、データ分析の基本的な考え方を再確認する良い機会となりました。 グラフ選定のポイントは？ また、グラフの選び方についても、これまで感覚的に選んでいたグラフの代わりに、何を伝えたいのかという結論を明確にした上で選定する重要性を学びました。これにより、視覚的にデータを効果的に伝える方法を理解できるようになりました。 データ読み取りの工夫は？ さらに、データの読み取りにおいても、これまで直感に頼って見ていた部分を見直し、特徴的な箇所に注目するという具体的な指標を取り入れる点が印象に残りました。より重点的に情報を把握する手法を学べたことは、今後の業務に大いに役立つと感じています。 Web分析の疑問点は？ 業務面では、Web分析の中で代表値の使用機会が少なかったため、なぜ使用しないのか疑問が生じました。具体的には、1ユーザーあたりの平均ページビュー数や訪問時間帯の最頻値の取り扱いについて、今後の必要性を再考するきっかけとなりました。 数値羅列の問題点は？ 最後に、CSVで抽出される数値の羅列では異常値に気づきにくいという実務上の課題も再認識しました。毎日管理しているデータを視覚化することで、より直感的に異常値や問題点を把握し、効果的な分析につなげたいと考えています。

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。

データ加工で全体像を把握するには？ データを加工する際には、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、全体像を把握するために必要な項目を追加することが重要です。単に生の数値を羅列するのではなく、表として整理することで、様々な気づきを得ることができます。 グラフ化で得られる洞察とは？ また、グラフ化する際には、数値をどのように区切るかが得られる解釈に大きな影響を与えます。どのように分ければ、より良い気づきを得られるかを意識しながら数字を整理することが求められます。グラフ化はあくまで手段であり、そこから得られる洞察を基に仮説を立て、実際の行動に結びつけて改善を図ることが目的です。 傾向が見つからないときの価値は？ さらに、数字を分解してグラフ化した結果、傾向が見つからない場合もありますが、それは失敗ではありません。むしろ、傾向がないことが判明したこと自体に価値があります。 私はソフトウェアエンジニアなので、数字を分析する作業はあまり多くありません。しかし、例えばチームのミーティング時間を削減する際、いつ誰がどれだけの時間をミーティングに費やしているのかを分析するために、このような方法を活用できると考えました。 分析作業の目的をどう意識する？ 分析作業に取り組む際、つい情報をまとめることが目的になりがちです。しかし、「何のための分析作業なのか？」、「仮説を得るためにはどのようにまとめるべきか？」といったことを常に考えながら、分析作業を進めたいと思います。

分析の流れは？ 分析とは、情報を分類し整理して、比較対象や基準を設ける作業です。データには種類があり、それぞれに適した表現方法を選ぶことで、どのように加工し見せるかが重要となります。また、分析のプロセスは、まず目的を明確にし、次に目的に沿ったデータや項目を選び、その上で実際にデータ分析を行い、最後に結論やまとめを導く、という流れが求められます。特に目的の明確化、データ・項目の選定、そして結論づけが重要です。 原価推移は分かる？ 現在、立ち上げ中の製品原価推移を毎月報告し、現状を集計して前回との比較を行い変化点を確認しています。この報告は現状把握を目的としているものの、集計データから見える原価と、量産化後に実際に把握される実原価との間には差異が存在します。 差異の原因は？ そのため、この差異を低減するために、必要な情報が何かを検討し、データ収集と分析を実施することが求められます。どこに差異が発生しているのかを把握し、解決のための打ち手を提案することが目的です。 どのデータを選ぶ？ 比較に用いるデータとしてどの項目を選定するか考えると、多くの情報が存在するため、どこから手をつければよいのか迷うこともあります。まずは、既に把握している情報から仮説を立て、検証を進めるのが良いでしょう。その際、データをどのように加工し分析につなげるかに注意する必要があります。特に実原価を正確に把握するためには、人、物、時間といった要素が流動的である点に注意が必要です。

B/Sの読解スキルをどう活かす？ B/Sから会社のビジネスが読み取れるとともに、それがどのように数値として現れるかを学べました。特に重要だと感じたのは、その会社のイメージを持ちながら読み取ることの大切さです。また、B/Sを「5つのブロックに分けてみる」という読み方をすることで、考え方が散らかることなく確認できることが分かりました。 どの視点でB/Sを読むべきか？ 会社ごとにB/Sの現れ方は異なりますが、「全体像を掴む」、「お金を有効に活用しているか」、「倒産のリスクは高いのか」という視点はどの会社にも当てはまるため、これからもその視点で確認していきたいと思います。 倒産リスクをどうキャッチする？ 自分の仕事での活用の前に、まだ正しく読めているか不安が残るため、まずはウェブから拾える情報を基にB/Sを読んでみようと思います。その理解が正しいことを確認したら、自社に関連する情報を入手し、自分の見解を加えてデータとして保管し、社内関係部門と共有したいと考えています。主な目的は取引先の倒産リスクを早期にキャッチすることです。 カネ研動画で理解を深める？ B/Sについてはまだ学びが必要だと感じているため、動画を再度確認して理解を深めるつもりです。特にカネ研の動画が分かりやすいので、これを主に利用して確認します。さらに、ウェブから得た情報を読み、自分なりの見解を持ち、その見解も含めて正しいかどうかを社内の専門部門に協力してもらいながら理解度をチェックします。

課題発見のための具体的手法は？ 本質的な課題を発見するためには、対象を分解し問題点を明らかにし、その対策を検討することが重要です。その際、グラフなどを使用して問題点を的確にあぶり出すことが効果的です。手当たり次第に検討するのではなく、焦点を絞ることが求められます。 イシューの重要性を理解 イシューを明らかにし、常に意識することも重要です。打合せなどでは、まずイシューの共通認識を持つことが必要です。これは基本的なことですが、実践するのは難しいです。打合せの目的（イシュー）を共通認識として持つことが不可欠です。 業務を進める上でも、まず自分の中でイシューを明確にし、それを持ち続けることが大切です。必要に応じてイシューを修正する際も、その目的を明確に意識し続けます。 他社データの活用法とは？ また、同業他社や好きな会社のデータを見て分析し、自分の仕事に活用することができます。考えるための題材は自分の仕事以外にもたくさんあり、例えば同業他社の有価証券報告書などからも情報を得ることができます。 打合せでは、その目的（イシュー）を最初にアジェンダに記載し、全員が共通の認識を持てるよう確認することが重要です。また、新聞や書籍などのグラフに注目し、その場合に適したグラフを選ぶ視点を持つことも有益です。 さらに、新聞記事や自分の業務を進める上で、常に目的やイシューを意識しながらメモを取ることが有効です。これにより、意識的に課題や解決策に集中することができます。

目標設定の極意は？ まず、結論のイメージを明確に持ちながら取り組むことの大切さを実感しました。一度目標を定めることで、問題がどこにあるのかを細分化し、解決に向けた要素を順序立てて洗い出すことができると感じています。また、単に分析するだけでなく、考え得る原因を幅広く仮説として立て、実際に検証するプロセスが非常に有効だと考えています。 データ収集の工夫は？ 次に、データ収集の段階ではアウトプットとなる最終形を念頭に置き、必要なデータが不足している場合は柔軟に追加を行うことが重要だと思いました。集めたデータに対しては、有用な情報を引き出せるようどのように加工するかを常に考える姿勢が、最終的な成果に大きく寄与すると実感しています。 進捗管理の秘訣は？ また、プロジェクトの進捗管理においては、月次レポートの形式や要素を特定する際に、学んだ知識を活用しながら、問題点の洗い出しや原因分析を進めたいと考えています。プロジェクトごとに必要な情報を細分化し、検証することで、より的確な進捗管理が実現できると思います。さらに、可能性のある原因については一つに絞らず、複数の仮説を立てながら網羅的に検討することが効果的だと感じています。 加工方法はどう？ 最後に、データ加工に際しては、どのような方法が最適であるかを検討しながら進める必要があると学びました。これまでの学びを今後の実践に活かし、より実践的で効果的なプロジェクト管理に取り組んでいきたいと思います。

目標は見えてる？ 明確なゴール設定から始まり、現状とのギャップを分析し、そのギャップを埋めるための戦術―つまり、課題抽出とその解決策の策定―が重要であることを改めて認識しました。また、実行することとしないことをはっきりさせることも大切だと感じました。 戦略はどう進む？ さらに、自社のビジネス戦略をブラッシュアップするため、学んだフレームワークを活用して、ビジネスインパクトを強化するアイデアを生み出すとともに、これまであまり議論されてこなかった将来の機会やリスクについてのインプットを行いました。これにより、自身の担当領域における中長期戦略の立案が一層具体性を増すこととなりました。 手順は具体的？ 現在策定中の2025～2030年の人事戦略においては、以下の手順で戦略を完成させる予定です。まず、既に設定されたゴールをより明確に定義します。次に、そのゴールを達成するために必要な要素を具体的に列挙します。その中で、既に持っている強みと、今まだ不足している機会や弱みをファクトベースのデータ分析により整理します。そして、得られた情報からビジネスインパクトの大きい1～2の領域を選定し、それ以外のものは除外します。選んだ領域に関しては、その裏にある理由やギャップの本質的な課題を徹底的に分析し、解決策を策定します。 合意は取れてる？ 最終的には、上司や同僚に戦略ドラフトを提示して議論を重ね、合意形成を図ることで、実効性のある戦略の実現を目指します。

少ないデータを分解する方法は？ 少ないデータを最初に見たとき、「わかることが少ない」という印象を持ちました。しかし、データを分解して考えることで、新たに見えてくる情報があることを実感しました。求める情報に対して、適切な分解方法を考えることができるようになったと感じています。 新しい気付きが得られない時の対処法は？ また、分解しても新しい気付きが得られない場合でも、それは失敗ではなく、新たな学びであるという考え方に勇気をもらいました。この経験を経て、MECEを意識してデータ全体をさまざまな視点から分析し、手を動かして新しい情報を得ることを心掛けています。 具体的には、顧客データを分析し、仮定していたペルソナとのギャップを発見したり、イベントの参加アンケート結果を基に告知と実際の内容の違いを分析したりしています。また、施策の結果を数字だけでなく、さらに深く分解し新たな情報を提示しつつ判断しています。データを他のチームに依頼する際には、目的や期間を明確に伝え、無駄なデータのやり取りを減らすことを意識しています。 どんなデータが必要か整理するには？ 「どんなデータがあれば知りたい情報が得られるのか？」をまず整理し、実際に手を動かしてデータを分解しグラフ化することで、多くの新たな発見が得られます。アンケートを行う際には、逆算して負担を軽減する項目や回答方法を検討し、Excelなどの利便性の高いツールを活用して効率的にデータを見られる環境を整えています。

検証方法の違いは？ 過去の学習では、「データをつくって検証するアプローチ」（実験科学的）と「データを取得して検証するアプローチ」（社会科学的）の二種類に整理していました。しかし、デジタル領域の発展により、社会科学的なアプローチにも実験科学的手法が導入可能となり、ABテストが実施できるようになりました。いずれの方法も最終的な目的は「最善の行動をとること」であり、状況に応じて観測による検証と実験による検証の有効なステージを意識することが重要です。 現場での検証は？ 現状の業務では、実験による仮説検証が難しいケースが多いですが、人事分野ではトライアルとして人事制度の導入が行われることがあります。また、業務改善ツールの試験導入時に導入群と非導入群に分けることで、ABテストのような検証手法が活用される可能性もあります。一方、ある情報発信においては、2通りの作成が現実的な工数を超えることから、デジタル技術を活用する方法が望ましいと考えられます。 原因検証はどう？ 原因探索において重要なのは、単にABテストを行うことではなく、原因仮説を体系的に（MECE）導出し、それぞれを迅速に検証するプロセスです。たとえば、特性要因図や5 Why分析を用いて複数の原因仮説を立て、適切な方法でスピーディーに検証していくことが求められます。特に人事分野では、複数の要因が絡むため、一つの真因に固執せず、各要因の寄与を考慮しながら柔軟に仮説検証を進めることが大切です。

グラフ作成の工夫は？ グラフ作成では、データや伝えたい内容に合わせた形式を選び、誰が見ても一目で理解できる工夫をしています。フォントや色、アイコンといった文字表現も、インパクトある印象を与えるために効果的に活用することが大切だと感じました。ただし、過剰な装飾は伝えたいメッセージをかえって曖昧にしてしまうため、バランスを意識する必要があります。 スライド順序はどう？ また、スライド全体の構成においては、情報の順番を伝えたいメッセージに沿って並べることが重要です。一言添えることで意図を明確に伝えられるとともに、自分が伝えたい情報ばかりに偏ってしまいがちな点を改善し、常に受け手の視点を意識して作成するよう努めています。 資料作成でアクセントは？ 業務推進会議での資料作成では、数字が羅列されただけの売上一覧など、情報を細かく把握しにくい現状を踏まえ、各項目に明確なアクセントを加えることが求められます。グラフや補足メッセージを活用し、全体感や進捗が視覚的に伝わるよう整理する手法は、非常に有効だと考えています。 メール文はどう改善？ さらに、動画研修のメールが十分に読まれなかった経験から、受け手に読みたくなる工夫が必要だと改めて感じました。アイキャッチや工夫された件名を取り入れることで、相手の関心を引き、本文に目を通してもらえる可能性が高まると実感しています。今後は、この視点を活かしてより伝わりやすい文章作成に努めていきたいと思います。

仮説はどのように考える？ 仮説を考える際には、複数の仮説を立てることと、それぞれの仮説に網羅性を持たせることが重要です。また、反論を排除するためにも必要なデータを集め、仮説同士を比較検証できるようにすることを忘れてはいけません。 仮説定義はどうなってる？ ビジネスの現場における仮説とは、ある論点に対する仮の答えを示すものです。仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大別され、時間軸によって仮説の内容が変化します。 戦略はどう変化してる？ マーケティングにおいては、プロモーションの戦略がIT関連の技術発展によって大きく変動する現状を踏まえ、トレンドを正確に抑えることが重要です。同時に、顧客満足度を非常に高いレベルに引き上げることでブランド価値を高めることが求められます。 実施前に何を検証すべき？ 実際、分析の段階で仮説を立てずに作業してしまうことが多いと感じました。そのため、より網羅的に情報を確認するためにも、クリティカルシンキングを意識することが有効だと実感しています。これまでフレームワークの活用に対して懐疑的な面もありましたが、まずは基本に立ち返ることが大切だと感じました。 新施策の仮説検証は？ 新しい施策を進める際には、4Cの視点を取り入れて仮説を立て、その仮説に基づいて必要なデータを収集することが有効です。データ収集の際は、自己のバイアスに捉われることなく、網羅的な情報収集を心がけるよう努めています。