Jmrx講演資料 (2016 7-6)

2016/7/7
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『日産で学んだ組織での実務に必要な
本当のデータ分析/リテラシー』
2016年7月6日
データ＆ストーリー LLC代表
多摩大学大学院客員教授
横浜国立大学非常勤講師
柏木吉基
2
プロフィール
日立製作所入社。2003年米国Emory UniversityにてMBAを取得後、日産自動車へ。
海外マーケティング＆セールス部門、組織開発部ビジネス改革マネージャ等を歴任。
Change agentとして、グローバル組織での経営課題の解決、社内変革プロジェクトの
パイロットを数多く務める。2014年独立。「実務データ分析」「課題解決」「ロジカル
シンキング」を軸とした、企業研修講師、コンサルタント、大学教員、著者として活動。
著書
柏木吉基
かしわぎよしき
多摩大大学院ビジネススクール客員教授
データ＆ストーリー LLC代表
Copyright reserved @ Yoshiki Kashiwagi 2016
ほか、「日経情報ストラテジー」等数多くの
ビジネス雑誌にも登場
本日のアジェンダ
3
１．実務の現場で「データ分析ができていない」その理由
２．一般実務家が「データを仕事に活かす」ために
必要なこととは
３．「データ整理」を卒業し、「データ分析」に
必要な視点
4
１．実務の現場で「データ分析ができていない」その理由
一般実務の職場（ビジネス部門）での
「データを生かせていない、データ分析ができていない」
という悩みの本質はどこにあるのでしょうか？
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この課題を考える時に
誰の視点で考えるか
はとても重要です。
データの有無・適切なデータ管理
6
課題（目的）とデータ・分析とを
つなげる思考スキル
データ分析・統計手法の知識
大容量データ管理・高度な分析実行の
ためのインフラ設備（システム・アプリ）
セルフサービス分析を行うインセン
ティブ（メリットの認識）
組織内・一般実務で数字やデータを
扱う際の基本リテラシー

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多くのクライアントが最初に挙げるのが・・・・
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実際にボトルネックになっているのは・・・・
同じように
・データ分析専門家/コンサルタント/データサイエンティスト
・IT/システム部門
が考える優先度（重要度）にも違う視点が見られることがあります。
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２．一般実務家が「データを仕事に活かす」ために
必要なこととは
データの有無・
適切なデータ管理
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課題（目的）とデータ・
分析とをつなげる思考スキル
大容量データ管理・高度な分析
実行のためのインフラ設備
セルフサービス分析を行うインセンティブ（メリットの認識）
組織内・一般実務で数字や
データを扱う際の基本リテラシー
一般実務家（ビジネス機能部署）に必要な要件の積み上げ
制度・リーダーシップ
データ準備と基本リテラシー
目的・課題解決思考/スキル
データ分析手法インフラ・ツール
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考える

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仕事に「データ分析」を活かすために必要な３つの箱
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（１）
分析前の仮説構築
仮説作り
データ収集分析手法決定
分析実施
目的確認
結果解釈
分析の手順
仕事に「データ分析」を活かすために必要な３つの箱
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（３）
分析結果の解釈と
ストーリー構築
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３．「データ整理」を卒業し、「データ分析」に
必要な視点
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平均をとってみた
時系列で並べた
「データを使おう」とすると、よくあるのは・・・・・
1軸⇒2軸の視点へ
（出典：日本アイスクリーム協会https://www.icecream.or.jp/data/type.html）
アイス販売の課題を深掘りしたい。
そのために、何と組み合わせて「ストーリー」（仮説）を考えるか。
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意味のある「組み合わせ」を考える
仮説：「アイスの主要消費層は子供である（＝YESであれば、子供を狙った
販促が有効なはず）
主要消費層の代表として“子供”と掛け合わせてみると
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仮説：「暑い地域ほどアイスが売れる（＝YESであれば、地域を絞った
販促が有効なはず）
“真夏日日数”と掛け合わせてみると
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仮説：「他の嗜好品との組み合わせで売れる（＝YESであれば、組み合わせ
販売が有効なはず）
“炭酸飲料消費量”および“スナック菓子消費量”と掛け合わせてみると
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顧客ID 総合満足度駅からの近さ料金の安さ設備の種類の多さ予約の取れやすさサービスの質接客の良さ
0001 10 4 10 2 6 9 9
0002 10 7 10 10 4 4 9
0003 4 2 9 7 4 10 5
0004 4 6 6 5 4 8 1
0005 10 8 6 5 6 2 8
0006 8 3 10 3 6 9 8
0007 9 7 7 4 7 1 6
0008 5 7 8 7 3 10 3
0009 9 5 2 2 6 3 7
0010 1 2 3 4 1 9 4
0011 3 1 1 3 3 1 2
0012 3 4 3 4 1 3 3
0013 5 2 9 5 3 9 4
0014 5 9 4 5 2 9 7
0015 1 3 10 7 1 6 3
0016 4 4 8 2 3 4 2
0017 8 7 1 10 7 2 8
0018 6 8 10 4 3 9 5
0019 3 10 6 6 1 1 2
0020 1 1 3 6 2 5 4
0021 9 6 7 6 7 2 8
0022 5 9 6 10 5 6 6
0023 4 3 5 9 4 1 8
0024 6 4 4 10 1 1 6
0025 8 6 8 7 7 2 8
0026 7 5 1 5 3 3 6
0027 6 8 7 7 3 8 5
0028 9 10 4 7 6 8 9
0029 1 8 6 1 2 2 3
0030 6 2 8 10 3 3 9
平均値 5.7 5.4 6.1 5.8 3.8 5.0 5.6
顧客アンケートを深掘りする
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顧客アンケートを深掘りする
これをどう“深掘り”しますか？
ご清聴ありがとうございました。
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データ＆ストーリーHP: http://data-story.net（メルマガもこちらからご登録頂けます）
Email: kashiwagi@data-story.net
TEL: 080-3433-8462
研修・人材育成/講演等のご依頼
データ＆ストーリーLLC 代表
多摩大学大学院ビジネススクール客員教授
慶應義塾大学理工学部卒業後、日立製作所にて海外向けセールスエンジニア。
米国にてMBAを取得後、2004年日産自動車へ。海外マーケティング＆セールス部門、
組織開発部ビジネス改革マネージャ等を歴任。2014年10月独立。
グローバル組織の中で、数多くの経営課題の解決、社内変革プロジェクトのパイロットを務める。
豊富な実務経験と実績に基づいた実践的研修・コンサルができる唯一の講師として高い定評がある。
主な著書『Excelで学ぶ意思決定論』、『人は勘定より感情で決める』
『明日からつかえるシンプル統計学』
『「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本』
『それちょっと、数字で説明してくれる？と言われて困らない
できる人のデータ・統計術』
『日産で学んだ世界で活躍するためのデータ分析の教科書』
ほか、「日経情報ストラテジー」等数多くのビジネス雑誌にも登場
講師プロフィール：柏木吉基
かしわぎよしきお問い合わせ
メール：kashiwagi@data-story.net
電話：080-3433-8462
HP：http://data-story.net/
他の研修・セミナーとは圧倒的に違う特徴：
●コンサルや研究者と異なり、「理論や手法だけ」ではなく、「仕事にデータや分析をどう活かすか」
に徹底的にこだわります。
●実務で必要な「データの見方」「仮説の立て方」「ストーリーの作り方」から教えられる唯一の講師
●ワークショップ／演習形式を積極的に取り入れた実践プログラム
●ビジネス書著者でもあり、日産で多くの経営課題解決プロジェクトをリードした柏木吉基が講師
他では決して受けられない、実務家による“仕事で成果を出すための”研修。
カルロス・ゴーンCEO始め、外国人役員に数々の
提案をうなずかせ、成果に導いた秘訣を伝授！

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「データ（分析）を武器に」仕事の成果を出したい。
そのために本当に必要なのは、分析方法・理論・ツールの習得だけではなく
一つでもこれにあてはまれば……
【若手・中堅クラス】・「分析して」と言われても、何から手を付けてよいかわからない
・データ管理はしているが、効果的に情報が取り出せていると思えない
・説得力のある企画や提案が思うようにできていない
【マネージャ・経営者クラス】・過去の経験と勘だけで、数字やロジックに基づいた仕事ができていない
・社内のデータが十分に使われておらず、機会損失をしている
・意思決定者として、自ら深く読み解く"データリテラシー"が欲しい
データ（分析）が仕事の成果を上げる武器になります
1. 目の前の課題に対して、データを活かすための考え方がわかるようになります
2. データから示唆（インサイト）を引き出し、業務のパフォーマンスが圧倒的に向上します
3. 説得力・客観性のある業務遂行（課題発見/解決、提案など）ができるようになります
データ分析実務活用力研修
プログラム概要
A
半
日
入門編
・「データ分析を仕事に活かす」ために必要な考え方や視点の基礎を身に付けます
・データ分析の基礎的な手法と応用方法を学びます
B
1
日
標準編
B-1コース：分析前の仮説構築にウェイトを置き、データ分析のベースとなる
「データの見方」「仮説の置き方」「課題と分析のつなげ方」を深く学びます。
「何となくデータ整理していた」を卒業し、価値ある情報を引き出すデータ分析
ができるようになります。
B-2コース： 1日を通じて一つの実務課題解決に取り組みます。豊富な演習を行い、
個々の分析結果を有機的につなぎ合わせ、ストーリー性のあるメッセージ
（結論）を作り上げます。データ分析による実践的課題解決プログラムです。
C
マネージャのための
データリテラシー
講座
自ら手を動かしてデータ分析をするのではなく、「分析結果」を提示され、意思決定する
立場にある方向けプログラム。データに騙されない、見落としや勘違い等を避けるための
技術を養います。データによる意思決定の質を上げる“チェックリスト”が手に入ります。
D カスタマイズ編クライアントの実課題、実データを題材とする等、ご要望に応じたアレンジを行います
研修プログラムラインナップ（例）データ分析実務活用力研修
“思いつき”ではなく、根拠と客観性で仕事を進めるようになりたい。
そのために本当に必要なのは、理論・の習得だけではなく
問題解決思考力研修
論理思考を養い、実践で結果を出せるようになるためのラインナップ
プログラム主な内容
仮説立案実践講座問題解決・データ分析などで成果を出すために必要な「仮説」。
でも多くの人が実践するのに壁を感じています。
視野を広げ、論理性を高めるテクニックと思考法を、“実務で使う”を
ゴールにお伝えします。
ロジカルシンキング（１）説得力があり、理解される結論を組み立てるための論理構築
（２）本質的原因を突き止め、適切な方策を導くための課題解決
（３）チームでの議論をリードし、合意に導くためのチーム合意形成
をテーマに、論理力を組織力に変えるテクニックをお伝えします。
プロジェクト型問題
解決ワークショップ
プログラム
クライアント組織の実課題をテーマに、問題解決・企画/提案を
プロジェクト化し、スキルと結果両方をアウトプットとして目指します
「理解したけど使わない」、「理解したけど自課題を目の前に頭真っ白」状態
をスムーズに突破しましょう。
・研修後受講者の皆様が職場に戻り、自業務・課題に応用する際のアドバイス、サポート、
質問対応などをさせて頂きます。
・学んだスキルを目の前の課題に “自ら試みる”際の壁を取り除き、スムーズな“自走状態”
を実現します。
【２】貴社の実課題・データを用いた実践プロジェクトプログラム
研修後、より具体的な課題解決実績につなげるための
“ ”プログラムのご提案
単独（研修をスキップした）ご依頼もご相談ください
具体的な実務課題をプロジェクト化し、データを武器にした課題解決プロセスを学び、
課題への成果も出すサポートを致します。
ただ「データ分析」を教えるのではありません。実務での課題解決プロセス
全体を目の前の課題で鮮明に体感し、成果を出すサポートを致します。
【１】現場定着サポート
実施例）・小売業の営業成績管理指標（KPI)構築プロジェクト
・地方自治体の地元観光振興プロジェクト
・サービス業の中期戦略立案とアクション策定プロジェクト等
課題・ゴール設定
・仮説設定
・課題分解
・切り口検討
データ分析結果解釈
① ② ③ ④
通常のデータ分析研修講師は
③だけを提供します。
本プログラムは、結果につながる
①～④を通してサポート致します。
アクティブ・ラーニング型
PBL(Project-Based Learning)型

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