【STR DAY6】ビジネス・アナリティクス⑥

テーマとケース

【テーマ】複雑なメカニズムを分析する
【ケース】デリディッシュ社

クラスの学び

ビジネス・アナリティクスの最終クラスは重回帰分析。クラス前半は、AI、機械学習、ディープラーニング等を講義形式で学び、後半から予習で行った重回帰分析を元にいつものようにディスカッション形式でクラスが進んだ。

Day3の単回帰分析の復習で、自社の情報を元に重回帰分析をやってみたが、今回のクラスでさらに理解が深まった。

最も大きな気づきとなったのは、未来予測。

分析は、何らかの問いに対して答えを示すことで意思決定するために行う。Day5までの学びでは、自社の既存事業の範囲内での実践へ結び付けてきたが、重回帰分析とディープラーニングが結びついたことで、もっとも大きな可能性があることに気づいた。

ここまでの学びを実務に当てはめて簡単に整理すると、

①ありたい姿を描く
②現実とのギャップに対して問いを立てる
③何を意思決定したいのか決める
④情報を集め、整理し、分析する
⑤分析結果を読み解き、オプションを考える
⑥意思決定し、実行する

と、こんな感じだ。

①～③、⑥は経営者の仕事。④⑤は専門家に任せてもいい部分だと思うが、分析結果に対する健全な批判ができるくらいのスキルは持ち合わせておきたい。それを身につけようというのがこのクラスであり、受講前と比較すると数字に対する理解はかなり深まった。

数字に対するアレルギーはあまりなかったが、数字が好きというよりも、数学必須じゃないか…学び直さないとヤバイという意識にもなった。

自分（自社）への落とし込み

Day6までの全てを修了し、重回帰分析と感度分析は意思決定に重要な論理をもたらすことが分かった。（もちろん他のもそうだがこの２つは特に）

クリシンで学んだ問題解決ステップを、ビジアナで学んだ定量分析によってより強固なロジックにし、意思決定していく。これに尽きる。

分析に必要な情報を集めたり整理するのがかなり面倒だが、実践あるのみ。4月からは第3四半期に入るため、定量分析に基づいた予測や意思決定をしていこうと思う。