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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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問題解決の基礎を学ぶ 今週は、問題解決の４ステップ（What→Where→Why→How）のうち、What（問題の明確化）について学びました。目的を見失わないために、あるべき姿と現状のギャップを数値や定量的に示すことが重要です。そのため、MECEを使い、漏れなく重複なく分解して考えると良いということを再認識しました。 分解の難しさをどう克服する？ 過去にロジックツリーを学んだことがありますが、MECEを意識しながら何で分解すべきかを羅列するのは難しいと感じています。多くの場合、目の前の情報や限られた知識だけで分解した気になってしまうことが多いです。この課題を解決するために、最近は生成AIを活用し、プロトコルやフレームワークを使って客観的な情報を得る機会が増えています。これにより、自分でロジックツリーを使って分析しつつ、他者やAIから得られる情報を組み合わせて問題を明確化していきたいと考えています。 学びを日常でどう活かす？ 毎月の会議資料や日常の部門の問題解決手段を検討する際に、この学びを活用します。ステップを踏んで考え、MECEを意識しながら、広く情報収集し、ロジックツリーを使って情報を分解することで、まずは問題を明確にすることから始めたいです。

問題解決の多様な切り口とは？ 問題解決にはさまざまな切り口があることを学びました。あるお題に対して「これ一択」と思いがちですが、見方や角度を変えることで多くの切り口が存在することが分かりました。また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識して要因分析を行うことの重要性も理解しました。これまでの業務でも要因分析を行う際、多くの漏れや重複があると感じていたため、この手法は非常に有益だと思います。 学生の満足度はどう測る？ 具体例として、大学に入学してきた学生の質と卒業時の満足度を比較する際にMECEの原則を使えるかもしれないと考えました。大学での4年間、学生は学業やクラブ活動などを通じて多くの経験をします。これらの経験を漏れなくパターン化することで、従来とは異なる分析結果が得られるのではないかと思います。 学生の実態把握の重要性 多くの学生にヒヤリングを行い、どのような学生生活を送っているのか現状を把握したいと考えています。大学職員として普段接するのは、多くが優秀な学生か、その逆の学生に偏っている現状があります。その中間層の普通の学生たちの実態を把握することが、重要であると感じています。

データ分析の意義は？ データ分析そのものが目的ではなく、What・Where・Why・Howの各ステップに沿って、イシューの設定、問題の特定、原因の分析、そして解決策の構築まで進めることの重要性を学びました。 課題解決の要点は？ また、課題解決とは現状のマイナス面を正常に近づけるだけでなく、将来のありたい姿に向けた戦略を立てることも含まれている点が新鮮な発見でした。 なぜ提案が浅く？ 内部監査の担当として実務を行う中で、課題の特定までは進むことができても、真の原因分析が困難で、改善提案が表面的になってしまうことが多いと感じています。今後は、原因をより深く掘り下げ、具体的な改善策を提案できるように努めたいと思います。また、提起する課題が現状の問題解消を目指すものなのか、将来のビジョンに向けたものなのかを明確に区別して提案できる力を養うことも目標にしています。 仮説検証のプロセスは？ What・Where・Why・Howの各場面で仮説を立て、その仮説をデータ分析により検証するプロセスを確実に実行したいと考えています。データ分析だけに留まらず、その他の情報も収集しながら、より深い原因分析と効果的な改善提案ができるよう、引き続き努めていきたいです。

分析のストーリーは？ 分析にはストーリーがあるという考えを強く認識しました。自分の分析では、What‐Where‐Why‐Howの各段階で一連のストーリーを明確に把握することが大切だと感じています。各段階のタスクが直前の段階とのつながりを持っているかどうかを振り返ることで、無駄がなく論理的な飛躍も防げるという点を、例題を通じて実践することで実感しました。 依頼対応のポイントは？ また、急な分析依頼に対応する場面でも、提供された情報だけでは問題本質（What）が十分に理解できないと感じた場合は、依頼者に直接確認するなど、問題の明確化に努めたいと思います。こうした確認を徹底すれば、Where以降の作業は自分の担当領域で適切に対処でき、正しい分析ストーリーに沿った有意義な解決策を導き出すことができると考えています。 今後の管理方法は？ 今後は、すべての作業においてWhat‐Where‐Why‐Howを軸に管理していきたいと思います。次に何をすべきかを判断する際、その選択肢についてじっくり立ち止まり、同じ段階の他の可能性がないか検討します。また、実施前にも一つ前の段階とのストーリーを再確認しながら、常に論理的で一貫性のある分析作業に努めていきます。

分析の基本とは？ 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準（目的）を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は？ 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素（要因）に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる？ 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は？ 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

内省はどう進める？ 内省的観察については、仮説検証型、行為一体型、外部フィードバック型の3つのアプローチがあることを学びました。実務では仮説検証型に偏りがちですが、変化の激しい現代においては、状況の変化をとらえながら行動と連動して内省を進める行為一体型が重要だと感じました。 学習動機をどう捉える？ また、学習動機に関しては、ある理論モデルに沿って内発的な動機と外発的な動機を考えることの意義を学びました。具体的には、内側に起因する充実思考、訓練思考、実用思考と、外側に起因する関係思考、自尊思考、報酬思考という区分に基づいており、チームメンバーそれぞれの内発的動機づけをより一層支援する必要性を感じました。特に、評価目標に含まれていない業務に対しても、その必要性を相手の立場に立って理解してもらえるよう説明することが大切だと思います。 外発動機の見える化は？ さらに、外発的動機については、データ分析の結果などを可視化した資料をより多く共有することで、目的に即した行動や目標の具体的なブレイクダウンを個々にサポートする重要性を実感しました。新しい指標を取り入れるなど、自身の行動変容やマインドセットの転換にも積極的に取り組んでいく必要があると感じました。

平均値を使う意味は？ 平均値を中心に使っていたものの、実はその名称や意味を十分に理解できていなかったことに気付きました。加重平均や幾何平均も実は使ってはいたのですが、今回の学びで、自分の仕事の中で具体的にどう応用できるかをイメージすることができました。 散らばりはどう捉える？ また、散らばりや標準偏差といった指標を通じて、データ比較のためにさまざまな基準があることが理解でき、非常に興味深かったです。普段はあまり使っていなかったヒストグラムも、実際に活用することで、案件のサイズがどこに集中しているかが一目で分かり、次の一手を考えるためのヒントになりそうです。 どの平均を選ぶ？ さらに、加重平均は現状のデータ分析に役立ち、幾何平均は来年度の数字を検討する際に採用できそうだと感じています。標準偏差の活用法については、これから意識しながら幅広い視点で考えていく予定です。 実践で数字はどう変わる？ 明日には、過去のデータをもとに加重平均、ヒストグラム、幾何平均の活用を実践し、特に幾何平均については過去数年分のデータを基に来年度の数字の妥当性を検証してみたいと思います。これまで漠然と感覚で判断していた数字が、しっかりとした目安となると確信しています。

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

前提を間違えずに検証するには？ 平均年齢30才という言葉から、勝手に30才前後が多いと解釈してしまいました。仮説を立てて検証する際にも、前提を間違えると意味がないことを実感しました。データをビジュアル化することで、事実を正しく把握しやすくなり、様々な視点を得られることが体感できました。この誤認しやすい傾向を忘れず、丁寧に事実を把握することを意識したいと思います。自分の単純に判断しやすい癖を改めて感じました。 予測はどのように立てるべき？ グラフを作成する前に予測を立ててみることも重要です。事前に予測することで、想定と現実とのギャップを見つけやすくなり、課題箇所を把握しやすくなります。また、作業手順に意識を向け、グラフ作成時には特徴的な箇所を意識することも大事です。今まであまり意識してこなかった手順を意識し、ステップを可視化して実施することに努めたいと思います。 ビジュアル化がもたらす効果は？ 仮説検証は、正確な事実把握ができて初めて成り立つため、まずは身近な課題や過去の課題から事実把握のビジュアル化を実践し、確認していくことが大切です。正しい事実把握の習慣化を努め、課題を把握しやすいデータ加工とビジュアル化を念頭に作業を意識的に進めていきます。

問題解決の第一歩は？ 優先度や重要度が高い問題を選び、結果から要因を抑えることが重要です。以下のプロセスに沿って進めます。 まず、現状把握です。直面している課題や状況を明確にします。次に、原因の特定を行い、問題箇所を絞り込み、その原因を分析します。最後に、原因に対する有効な解決策を考えます。 多様な視点を持つ意義とは？ この一連の流れをスムーズに行うためには、もれなくダブりなく、意味のある分け方が必要です。そのためには、多様な視点や切り口を持つことが重要です。 経験に頼る危険性は？ 長い間仕事をしていると、経験や勘に頼りがちですが、ここでは必ずしもそれが最善策とは限りません。プロセスを再確認し、思い込みを排除するために要素を分解し、状態を把握して、問題を多く出すことが求められます。 ロジックツリーの活用法は？ そのために、ロジックツリーを使用する機会を増やしていくことが有効です。実際の職場で何が起きているのかを確認するためには、課題をロジックツリーを用いて整理し、自分が把握できていない部分を確認することが重要です。 問題の優先順位をどうつける？ その上で、優先度や重要度が高い問題を明確にして対策を立てることが必要になります。

学んだ知識は有効？ 7月にマーケティング入門と戦略思考入門を受講した経験があり、今回のGAiLの課題ではこれまで学んだ内容とデータ・アナリティクス入門で学んだことが融合し、スムーズに取り組むことができました。 旅行商品の問題点は？ 私の所属する訪日旅行のチームでは、アメリカの旅行会社と協力して訪日旅行商品を企画開発し、仕入れや手配、受客対応を行っています。しかし、現状の訪日旅行商品は基本的に東京・京都・大阪の周遊ツアーに偏っていて、旅行者にも受入先にもあまりメリットがないオーバーツーリズムの問題が深刻化しています。この現状をどうにか打破し、解決策を導くために「3W1H」を活用して考察していきたいと思います。 観察の視点は何？ まず、日常で目にする商品やサービスを観察するときに、それがなぜヒットしているのか、その背景を考えることを心掛けています。具体的には、商品やサービスが誰に向けられているのか、どのようなニーズを満たしているのか、セールスポイントは何か、という要素を分析します。また、日本人が感じる日本の魅力と外国人が感じる魅力にはしばしば隔たりがあるため、日本政府観光局のデータと海外メディアのデータを比較分析し、観光素材の調査を進めています。

ギャップをどう埋める？ 分析の中で、あるべき姿と今後ありたい姿を明確に描き、そのギャップをどう埋めていくかという点がとても印象に残りました。売上の分析においては、MECEの考え方が非常に参考になったと感じています。実際、売上を「その他」の部分として約4割以上扱う状況で、金額ベースでロングテールの顧客層をどう検討するかが難しい課題として浮上しています。また、これまで頭の中だけで簡単に考えていた層別・変数分解も、紙に整理してじっくり考える重要性を再認識させられました。 実データはどう活かす？ 現在の業務では、担当エリアにおけるエリアマーケティングをはじめ、受注・売上・在庫の計画立案とその差異の分析、さらに5年後を見据えた将来の計画の策定に取り組んでいます。顧客は代理店経由ですが、代理店の先に多様な顧客層が存在するため、その実績や市況感を的確に把握することが求められます。そこで、代理店から得られる販売実績とインタビュー内容をもとに、実態とのギャップを層別変数分解によって明確化し、これまでの勘に頼る計画立案から、実データを活用した計画への転換を図っていこうと考えています。特に顧客層の分類には重点を置き、時間をかけてしっかりと取り組んでいきたいと思います。