7月12日（火）に「ビジネス数学」の第一人者・深沢真太郎氏にご登壇いただき、「数字をベースに仕事を語れるデジタル人材育成『データ分析・超入門講座』」の無料体験セミナーを開催しました。DX、AI、ファクトフルネス…、データや数字をベースにして仕事をすることが常識になりました。このデジタル時代には、社内外にあふれているデータを活用して、課題を明らかにし、仮説を立て、問題を解決できるデジタル人材育成が不可欠です。当日は、数字で語れるビジネスパーソンを増やしDX化を底上げするヒントと、深沢真太郎氏の育成プログラムの一部をお伝えしました。セミナーの内容の一部をご紹介します。
DXの時代に、社内にあるデータをかき集めて、何かできないか？と課題を抱えている企業は多くいらっしゃいます。
「とりあえず分析してと言われても、どうしていいかわからない」
「データ分析は文系だからできません」
などと社内で聞いたことはありませんか？
プロスポーツでもデータ活用する時代です。データを使って、戦略を組み立て、試合をしています。私たちのビジネスでもデータの活用が求められています。理系・文系に関係なく、数字で語れるビジネスパーソンを増やしDX化を底上げするヒントをお伝えします。
まず、みなさんに質問です。データ活用人材の育成、なぜ（どんなところが）難しいと感じていますか？チャットにご記入ください。
「何のデータを取っていいかわからない」「全員がデータの使い方に慣れていない」「そもそもデータが分散しており一元管理されていない」「定性的なデータが多い」「知識に差があって理解が難しい」「データを自分の都合で見るので、見方に違いが生じる」「分析方法の知識がない」「何から手を付けていいのかわからない」「統計や分析について詳しい人が元々あまりいない」「やりたいことのイメージがない」などの回答がありました。
当研修の目的は、
・従業員の「動作」を変える
・問題解決するために正しいデータ活用の「手順」を身につける
の２点です。
「そもそもデータ分析とは何をすることか？」「データ分析は『データを触る前』が９割」「データを料理する技術」「総合演習・事後課題」のうち、前半の部分を中心に講義を行います。
仕事の「型」は、問題提起→構造化→仮説構築→データ分析→課題発見→実践→解決の順序で行われますが、そもそもデータ分析とは何でしょう。「とりあえずデータを触る症候群」の人が多いですが、それはやめましょう。
料理をする際に何を作るのか決める前に、下ごしらえを始めることはないと思います。データ活用も料理と同様です。
①何を作りたいの？→必要な素材を扱う
②何をしたいの？→必要なデータを扱う
を事前に考えた上で、データを触り始めましょう。解決したい問題が はっきりしているからデータ分析はできるのです。
多くの方が問題提起をしたあとに、課題が見つかった気分になり、実行してしまいます。うまく仕事をしている人は、構造化・仮説構築・データ分析を行った上で、課題を見つけていきます。このステップのうち「構造化」が肝になります。ツリー上に分けていくことで、わかりやすくなります。
研修では、「問題提起→構造化→仮説構築→データ分析→課題発見」の５つで物事を考えることを伝えています。全員でこの「型」を共有することで、思考も同じ「型」になり、正しいデータ活用ができるよう人が育ちます。みなさんの会社でも、「型」を示す、数会話をさせることを組織全体で行い、デジタル人材育成に取り組んでください。
ご参加者の声
・データに弱い方ばかりで、データに関する取扱いを知らないことが多いのでためになりました。
・作業者の意識を変えてもすぐ戻ってしまうので、動作を変える研修（問題解決するために正しいデータ活用の「手順」を身につけること）が必要だと理解した。
・構造化の重要性が理解できた。
・「数会話」を組織に広めていきたい。
・「とりあえずデータを触る症候群 」「従業員の動作を変える」。データ分析の考え方が学べ、苦手意識を持っている社員も型を使うことで取り組めると感じた。
・問題提起のあとに、課題発見・実践の流れで進めてしまっていることが多いことに気づきました。
・深沢講師の話がとても聞きやすくイメージもわきました。質問にも丁寧に答えてください勉強になりました。まずは型を使い仕事を進めます。
・業務にデータ分析が必要だと理解する土壌をどのように整えるかが課題です。
・そもそもデータ分析とは、課題解決をする為の手法である事を、改めて認識する事ができました。
・行動ができるように指導するということを特に最近は全ての研修の重要ポイントとして掲げていますので、セミナーで講師がおっしゃっていた「動作」と「手順」というポイントは共感できました。
・データ分析と聞くと難しく堅苦しいイメージがありましたが、全くそんなことはなく聞くことができました。私自身もデータ分析が苦手なタイプですが、「型」があることでやりやすさを感じましたし、基本的なデータ分析法を学んでみようと思うことも出来ました。
・「仕事の型に沿うこと」「構造化」「数値は比較と分解」が印象に残りました。
