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「データ・アナリティクス入門」

に関する学び

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振り返りで何を学んだか？ Week1からWeek6までの講義や演習を振り返り、私の中では「つい決め打ちしてしまう」という考えが消え、多くの仮説を立てられるようになりました。これにより、今後の仕事における課題解決や成果につながると感じています。特に、今回のライブ授業での陶芸体験の演習では、様々な仮説や解決策が瞬時に思い浮かび、考えることに対して柔軟になったと感じました。 少しずつ成長していることを実感し、自分が勉強や学ぶことが好きだということを改めて思い出しました。 オウンドメディアでの検証方法は？ 弊社のオウンドメディアにおける検証については、まずSEO数値分析やユーザー導線の見直し、SEOコラムのオーガニック増加をMECEで分類し、細かく分析しました。影響力の大きい分類だけでなく、%が少なくても重要視すべき分類もあるかもしれないので、細分化しました。6つくらいの大分類に分けてリライトの優先順位を決めました。 新規ユーザー獲得への取り組み 自社のWebサービスについても、以下のように活用しています。 1. 新規ユーザー獲得導線の増強に活用（Google広告のKWD分析など）。 2. 現在のユーザーに関しても分析し、新規獲得に活用。 まずは、自分のマーケティング、メディア制作、CS効率化などのタスクを明確化し、最終ゴールである新規会員登録増加と正しいKWと属性のユーザー獲得の仮説を検討しました。その後、スケジュールを立ててチームに共有。これにより、新たな発見や課題が出ることを期待しています。 3Cと4Pフレームワークの活用 また、オウンドメディアからの新規ユーザー獲得について、メディアの3Cの内「市場」と「競合」を4P（商品、価格、場所、プロモーション）フレームワークを活用して網羅的に検証しました。既存ユーザーに対しても同様に4Pフレームワークを活用し、ゴールまでの仮説を立てました。 Webメディア運用での問題特定法 自社Webメディアの運用では、現状の問題を特定し、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めました。また、A/Bテストやサイト上でのサムネイル策定、広告でのABテストに時間をかけ、効果を出していきたいと考えています。 原因をプロセス分解し、ボトルネックをきちんと把握することが課題解決の近道です。正解はないので、広く視野を持ちトライアンドエラーの精神で、複数の選択肢を視野に入れサイクルを構築。短期・長期のモデルを検討しながら結果をしっかり分析し、最大限の効果が現れるように、その見極めができるようになりたいと考えています。

データ分析の基本とは？ まず初めに、データ分析の大前提として「データは分析し結論を導き出すための情報・数値であること」と「分析の本質は比較であること」が言語化されていたことが印象的でした。これにより、分析の目的や方法を再認識することができました。 目的を見失わないためには？ 分析の目的を見失わないこと、目的を果たすために適切な仮説を立てることは重要です。しかし、実際には想定結果が出ず、焦ってデータ収集をやり直すことや、仮説が間違っていて最初からやり直すことが多々ありました。これは、深く考えることが不足しているからだと改めて気づきました。 効果的な比較対象の選定法 また、比較の対象を選定する際、分析する要素以外の条件を揃えることができていなかったように思います。さらに、分析結果をもとに意思決定を行うためには、どのようなデータをどう加工すると伝わりやすいかを理解することも欠かせません。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方ができていないケースが多く、自己満足に陥っていたと感じました。 第三者の知識をどう活かす？ これからは、まず自らしっかり考え、第三者の知識や知見・知恵を借り、フィードバックを活かすことが重要であると再認識しました。 次期中期計画にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、現状を振り返り、次期中期計画を「なぜその目標を設定するのか」「なぜそれを独自性（強み）と仮定したのか」「なぜそれをやる/やらないと仮定したのか」「現経営資源を踏まえた場合、なぜその方針が妥当なのか」と問うことで、分析結果を用いて説得力を持たせたいと考えています。「目指すべき目標を明確にする」「独自性（強み）を持ち自覚する」「やることとやらないことを峻別する」「目標までの道のりの妥当性を示す」これらを一つずつ丁寧に進めていくつもりです。 ゴールをどう明確にする？ バランススコアカードを用いて現在の中期計画の問題点を再考し、新たなビジョンと戦略を立てるためにゴールを明確にし、その達成策を明示します。戦略マップを作り、戦略の構造化を図ることで、分かりやすいアクションプランを立てたいと考えます。データ分析に基づくことで、より良い意思決定ができると信じています。 初めての取り組みに挑むには？ 初めての取り組みが多いですが、「自ら深く考える」「第三者の知識や知見・知恵を借りる」「フィードバックを活かす」ことを繰り返し、関係者全員にとって有益な中期計画にしていきたいと考えています。

分析はどう進める？ 演習を通じて、実際のビジネスにおける分析思考を実践することができました。目的を明確にした分析や比較対象の明示、仮説を網羅的に洗い出し、可能性の高いものを検証していくプロセスを学びました。また、数値のばらつきを意識し、代表値に惑わされず、データの適切な見せ方についても考えることができました。 割合の見方は？ 実数と割合の両方を把握することの重要性を理解しました。変化が現れる割合の内訳や、それが分析に値するかどうかを見極めることが求められますが、そこに対応が不十分な点に気付きました。無視してもよい場合は早めに切り捨てることで、分析の効率化につながることを学びました。 実績はどう比べる？ 実績を比較する際には、既存データの見え方に惑わされないようにし、元データをしっかり把握することが重要です。逆に社内での説明時には、平均や代表値を用いつつ、その根拠となるデータもグラフで示し、データの精度を納得させるように努めたいと思います。平均、中央値、最頻値のどれを用いるか、慎重に考える必要があります。 不要データは除く？ 効率化のために、不要な情報を最初に除外する判断が求められます。データの予測精度を上げるために複数の方法を試し、正確性に欠けるものを排除することが必要です。具体的には、当年実績予測を立てる際に、どの予測方法を採用するかを検討します。いくつかの手法を出し、例年の傾向を踏まえて選ぶといった作業が重要です。 課題は何でしょう？ 分析における「比較」「目的」「課題」を明確にし続けることが重要であり、学びやインプットの時間を意識的に捻出することを続けたいと思います。特にExcelの実践スキルを高めることが課題であり、データ分析の本質や考え方についての理解を深めることができましたが、実践がまだ不足しています。業務の中でも学びの時間を作り、スキルを磨いていかなければなりません。 効率はどう上げる？ データ分析を行う中で、「もっと効率的に行う方法や関数があるだろう」と感じながらも、業務の中では時間がとれないことがあります。学びの時間を構築し、最初は大変でも一度挑戦することが重要です。それを繰り返すことで、最終的な作業の効率化や精度の向上につながります。 多角的視点は？ 最後のライブ講義で提示されたクリティカルシンキングのポイントを忘れずに意識しておきたいと思います。多面的に考えることを意識し、様々な人と話し、インプットを続けることが大切です。

分析を成功させるためには？ ライブ授業を通して、次の3点を改めて整理できました。 まず、分析は比較によって成り立つということです。目的とアウトプットを明確にしてから分析に取り組むことで、闇雲な作業を避けることができます。 問題解決のステップをどう活用する？ 次に、問題解決のステップ（What-Where-Why-How）の重要性についてです。当日の演習を通じて、これを実際に活用するイメージがつかめました。各ステップでは、目的を明確にし、ロジックツリーの活用や仮説設定、データ収集方法、データの見せ方などのポイントを整理しました。 データ分析から得た新たな発見とは？ 最後に、分析のステップとして、検証したいことを具体的にし、仮説を立て、何と比較するかを意識しながらデータを集め、加工してビジュアル化することで、新たな発見が得られることを再確認しました。 また、データ分析の活用については以下の3点が挙げられます。 1. 企画立案時のマーケティングプロセスにおけるデータ活用 現状では、企画立案が現場の勘や経験に偏りがちですが、データを用いることで、より良い意思決定や施策運営につなげたいと考えています。さらに、他の施策との比較や過去のデータ分析を通じて課題点を洗い出し、マーケティングプロセスを改善していきます。 2. 施策振り返り時の検証 施策を振り返る際には、実績に対する問題や課題を明確にし、次の意思決定のために仮説を立てて検証することが重要です。 3. 課題解決に向けた活用 具体的な課題が提示されたときは、問題解決のステップと仮説検証の考え方を用いて取り組んでいきます。 学習方法の見直しがもたらした効果 これらの活用方法を通じて、アウトプットを進めていきたいと考えています。 さらに、本講座の復習をしっかり行い、学んだことを言語化しアウトプットできるようにし、問題解決ステップや仮説思考、フレームワークを実務に取り入れて練習します。自然に使いこなせるようになることを目指します。また、周辺知識の学習も継続的に進めていきます。データ活用にはクリティカルシンキングや伝える力、マーケティングに関する知識が必要で、今回自分に合った学習方法が見えたのも大きな収穫です。 今年度の目標達成に向けた取り組み 今年度は、施策の乱立を防ぎ、効率的な施策運営のために可視化データを作成し、リソースを他の業務に割けるようにしていきたいと思います。そして、掲げた目標に向けて努力を続けます。

計算重視で成果は？ 数値で表れない効果を具体的な数値に置き換える方法は非常に新鮮でした。直感だけに頼るのではなく、計算に基づいてコンバージョンレートを算出し、その結果を判断に反映させる重要性を、改めて実感しました。理論的に考えることの大切さを実体験として再認識できました。 SNS戦略はどう考える？ 各SNSの特性を踏まえ、効果を最大化するためのアプローチを分析に基づいて決定する必要があると感じました。特にFacebookでは、以下の点がフォロワー以外のユーザーにリーチし、リーチ数やシェア数が向上する要因として考えられます。まず、ユーザーにとって有益で興味深い情報が含まれるコンテンツは、シェアされやすい傾向にあります。次に、画像や動画などの視覚的要素の活用が、ユーザーの関心を引き、シェア拡大につながります。また、ユーザーがオンラインで活発な時間帯に投稿することで、全体のリーチとエンゲージメントが向上することが期待できます。さらに、質問や呼びかけを通じたユーザーエンゲージメントの促進、適切なハッシュタグの使用、そして他のページやインフルエンサーとの連携も、投稿の拡散に寄与する重要な要素です。 インスタ投稿の極意は？ 一方、Instagramでのリーチ数やシェア数を高めるためには、いくつかの施策が効果的です。投稿頻度を1日1回以上にすることで、多くのユーザーに接触する機会が増加します。また、ターゲットユーザーがアクティブな時間帯を分析し、最適なタイミングで投稿することがリーチ向上に大きく寄与します。さらに、再投稿を避け、独自のオリジナルコンテンツを作成することは、Instagramのアルゴリズム上も優遇されるため有効です。関連性の高いハッシュタグの活用や、コメントなどを通じたユーザーとの積極的なコミュニケーション、そして「いいね＋フォロー」などの参加しやすい条件でのキャンペーン投稿も、投稿の発見性やエンゲージメントを高める効果が期待できます。これらの施策により、投稿が「発見」タブに掲載される可能性も高まります。 データで最適化する？ また、2月のSNS投稿の各コンテンツ別の結果をまとめ、そのデータに基づいて仮説を導き出す時間を確保する必要があります。CFMの効果最大化には、シェアされることと夕方以降の投稿が鍵であると考えています。アクティブな時間帯に投稿しているものの、Instagramでの投稿内容や曜日についても、仮説を立て、会議で検討するべき点が多いと感じました。

分析の基本は何？ 本資料は、分析を比較の視点から行い、仮説思考を持って問題に取り組むための考え方と手法を示しています。分析の要点として、プロセス、視点、アプローチの三つの軸が必要とされ、各軸が互いに補完しながら、より深い理解を促すことを意図しています。 プロセスをどう考える？ プロセスでは、まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次いで、データを収集し、分析によって仮説を検証するという流れが求められます。 視点と工夫は？ 視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった観点からデータを捉え、それぞれの側面から情報を整理していきます。一方、アプローチでは、グラフ、数字、数式などを用いて、情報を視覚的かつ計量的に表現することで、理解しやすくする工夫が大切です。 可視化はどう？ 比較のための可視化手法としては、データの特徴を一つの数字に集約する方法、グラフ化して目で捉える方法、そして数式に集約するアプローチがあります。これにより、データの持つ意味がより明確になります。 代表値は何？ また、データを見やすくするためには、代表値と分布の確認が有効とされています。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、一方、ばらつきを見るためには標準偏差が活用されます。特に、95％のデータが含まれるという2SDルールは、分布の確認において重要な指標となります。 契約単価の意味は？ 具体例として、【１】の契約単価の場面では、相加平均を用いた結果、受注率などの違いが十分に反映されず、平均値が大きく見えてしまうという事実が挙げられます。そのため、加重平均を用いることで、感覚に近い平均単価が算出できる可能性が示唆されます。 成長率はどう考える？ また、【２】の成長率の場面では、合計の成長率を足して年数で割る方法が用いられていましたが、こちらは幾何平均を利用するアプローチが適切です。具体的には、(1+x)^2＝◯年後の売上／スタート年の売上という考え方に基づく計算が求められます。 計算見直しは？ これらの考え方を踏まえ、Q2では【１】と【２】の実際の計算を見直し、過去に作成したデータを再評価する行動を取る必要があります。また、平均値の計算方法一覧を見える場所に保存し、必要な際にすぐに確認できるようにすることで、定着した学習行動が実現されることが期待されます。

仮説の意義は何？ 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えであり、課題解決のプロセスではまず「what（課題の特定）」を行い、その後「where（どこに問題があるか）」を考えることになります。 問題点はどこ？ どこに問題があるかを検討する際、ポイントは以下の２点です。まず、必ず複数の仮説を立て、いずれかに固執しないようにします。次に、各仮説に網羅性を持たせることが重要です。今回の学びでは、例えば「レッスン内容」「レッスン代金」「立地や日時」「販促方法」といったサービスの各要素をあらゆる角度から洗い出すイメージでした。また、3Cや4Pといったフレームワークに触れることで新たな視点を得ることができました。 仮説の種類は？ さらに、仮説には主に２種類があると学びました。ひとつは、ターゲット層の拡大などの結論に関する仮説、もうひとつは問題の原因や解決策を具体的に検討する問題解決の仮説です。後者は「where:問題の箇所を仮定する」「why:その原因を推測する」「how:解決方法を検討する」という順序で考え、筋道を立てる手法でした。 アンケート結果は？ 社内で実施する教育後のアンケートでは、解答直後にアプリが提示する円グラフから、何が問題か（what）の部分を大まかに把握することができます。その後、回答者の属性や状況を踏まえ、できるだけ網羅的に「where」を洗い出すために仮説を検討します。4Pの観点では、教育内容、コスト（ここでは時間や労力）、実施方法や時間配分、連絡手段などを考慮した仮説となります。 事前整理の効果は？ このように事前に分析の視点を整理しておくことで、設問作成もスムーズに進められ、必要なデータを最初から集めやすくなると感じました。 結論仮説の重要性は？ また、業務で用いている仮説の中では、特に結論に関する仮説が重要であると改めて実感しました。直近で実施する意識調査の分析にあたっては、複数の結論の仮説を立て、その理由を深く考えた上で、使用するデータ項目を決定し、最終的に対策案を立案する流れを実践する予定です。最終提出前には、自分の仮説が他の仮説と矛盾しないかも確認し、他者の視点を意識することで、更なる精度向上を目指したいと思います。 実践活用はどう？ また、6月に実施する教育後アンケートでは、これまでの気づきを反映し、より実践的な思考ツールとして活用できるよう努めていきたいと考えています。

どうして実践は難しい？ ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する？ また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう？ ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事？ さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える？ また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か？ 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え（国語的分解と算数的分解）を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

問題解決の手順は？ 「問題解決の４ステップ」と「ロジックツリーを使った分解思考」が今週の学びの中で特に印象に残りました。まず「問題解決の４ステップ」では、「何が問題か？（What）」を明確にし、「どこに問題があるか？（Where）」でその範囲を絞り込みます。さらに、「なぜ起きているのか？（Why）」で原因を深堀りし、「どうするか？（How）」で具体的な対策を検討する流れを学びました。このフレームワークを用いることで、感覚や経験だけに頼らず、論理的に課題を捉えられると実感しました。 ロジックの整理は？ また、ロジックツリーの手法では「モレなく・ダブリなく（MECE）」を意識しながら、問題やテーマを枝分かれさせ、整理する方法が紹介されました。例えば、現場で発生する遅延という問題に対して「人」「資材」「天候」などのカテゴリーに分解し、それぞれを詳細に検討することで、原因の見落としを防ぐことが可能となります。さらに、各要素を深掘りすることで、より具体的な解決策に結び付けられる点が非常に実践的だと感じました。 再現性は保たれる？ これらの思考法を現場の課題整理に活用することで、感覚や経験に頼らず、再現性のある改善が実現できると考えています。たとえば、工期が予定よりも遅れている場合には、まず「What：何が問題か？」で遅延の事実を明確にし、「Where：どこに問題があるか？」で特定の工程に絞ります。そして、「Why：なぜ起きているのか？」で人員不足や資材納品の遅れ、天候の影響など原因をロジックツリーで分解し、それぞれに対して「How：どうするか？」の具体策を検討します。 トラブル対応は？ 実際に現場で問題やトラブルが発生した際には、まず「何が問題か？」を関係者と共有し、事実を明確にします。その上で、問題のある工程や範囲を「どこに問題があるか？」の観点から洗い出し、ロジックツリーを活用して「なぜ起きているか？」を検証します。原因が複数考えられる場合には、MECEを意識して整理し、各要素に対して「どう対応するか？」という具体策を検討することが重要です。 習慣化は可能？ 今後は、毎日の朝礼後など短いミーティングを通してこの４ステップを活用し、現場の問題を見える化・言語化する習慣を身につけたいと考えています。個人としても、業務日報にこのフレームワークを取り入れることで、思考力と実践力をさらに高めていきたいと思います。

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

データ比較はどう進める？ 分析の基本原則は「比較」であり、まずはデータを比較する目的に立ち返ることが大切だと感じました。データ収集の前に仮説を設定し、その仮説を検証していくプロセスの中で、データをどのように加工して示すかという点が今回の学びのポイントでした。加工の視点としては、大きく代表値と散らばりの２つに分けられ、代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があること、そして散らばりについては標準偏差で表現されることを学びました。 外れ値の対応はどうする？ 今までは単純平均しか扱ったことがなく、重みを考慮した平均やべき乗を利用した手法は初めて触れる内容でした。また、平均値だけでは捉えきれない外れ値に対しては中央値を用いることで対応する方法がある点も新鮮でした。標準偏差については、なぜルートがつくのかという計算過程が理解でき、正規分布の場合にデータの約95％が±２個分の範囲に収まるという納得感を得ることができました。これまで平均を取るだけで思考が止まってしまっていた部分を、散らばりの視点からデータ活用の具体的なイメージに結び付けることができました。 移住データで何が見える？ また、人口減少対策において活用される移住者データを分析することへの関心が高まりました。各市町村の移住者データを様々な属性で分析し、特に年齢や家族構成の散らばりを調べることで、どの施策に注力すべきかを推測するひとつの手法となり得ると感じています。現状、移住促進施策はUターン促進とIターン促進の大別がなされており、例えばUターンでは地元を想う集まりの取り組みを強化し、Iターンではボランティアや副業などにより継続的な関わりを持つ関係人口への支援を強化するという方針です。こうした大まかな区分に加え、より具体的な属性の分析が進むことで、移住理由を数値的に捉え、具体的な施策検討に役立てることができそうです。 今後の分析計画は？ 今後は、所管部署に対して詳細な個別データの入手が可能かどうか問い合わせる予定です。データが手に入れば、エクセルを用いた分析に取り組みたいと思っています。特に県全体と沿岸地域の違いを明らかにすることで、一緒に施策を進める市町村の担当者や移住コーディネーターの方々の取り組みにも影響を与えられるのではないかと感じています。5月20日（火）に、所管部署の担当者が意見交換に来訪する予定のため、その際にデータ入手の依頼を進めるつもりです。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。