【BAN】ビジネス・アナリティクスDAY6：デリディッシュ社

2024年にグロービスを卒業したので、これまで受講した科目を振り返り学びをまとめます。
一生に一度のMBAライフを楽しみましょう！
※本記事は自分自身の学びの整理で、授業内容全体の共有はしません。

授業内容

今回の最終回では、相関分析と回帰分析を中心に深掘りしました。
単回帰分析と重回帰分析の違いを明確に認識し、それぞれの手法がどのように活用できるのかを学びました。

特に、単回帰分析がシンプルな因果関係の把握に向いているのに対し、重回帰分析は多変量データを用いた予測や実務への応用が可能である点が印象的です。
また、与えられたデータをどのように分析し、ビジネスに活かすかを具体的に考える実践的な内容でした。

自分の学び、自社への落とし込み

バイアスに注意する

授業を通じて、データを扱う際のバイアスの危険性を改めて実感しました。例えば、新規出店計画を立てる際、コーヒーショップの平均売上が13万円というデータがあったとしても、それをそのまま信用して計画を進めるのはリスクがあります。

というのも、売上が11万円以下の店舗は既に倒産しており、データとして反映されていない可能性があるからです。
つまり、見えているデータだけでは全体像を把握できない場合があるということです。
このような偏りや欠損データを考慮し、多角的な視点でデータの正確性を検討する重要性を再認識しました
。今後は、データの背景や前提条件に目を向ける癖をつけます。

単回帰と重回帰の違い

単回帰分析は1つの独立変数と1つの従属変数の因果関係を把握するのに適しており、重回帰分析は複数の独立変数を用いて従属変数を予測するために活用されます。
この違いを理解することで、分析の目的に応じて適切な手法を選べるようになりました。

特に、現場で使う変数が多い場合、分析の精度を高めるためには仮説を持ち、それに基づいて重要な変数を絞り込むことが求められます。
この考え方を新規事業の計画に取り入れ、売上や顧客数、単価などの主要な変数を特定し、それを中心に分析を進めます。

予測と実務の違い

データ分析を実務に適用する際、予測モデルと現場のリアルな状況を一致させることが大切だと学びました。
例えば、営業チームの目標を設定する際、単純な数値目標だけでは不十分で、ベルカーブ（正規分布）を意識した設計が必要です。

具体的には、営業担当者が0～3件の契約を取るのは比較的容易でも、4件目以降の契約獲得には10倍の労力が必要になることがあります。
このような特性を考慮し、目標設定や評価基準をより現実的で納得感のあるものに改善していきます。

学びと実践の振り返り

定量的な会話ができるようになった

これまでは感覚的な会話が中心で、データに基づく議論が不足していました。
しかし、今回の授業を通じて、定量的な視点を取り入れた会話ができるようになりました。数字に基づいて議論を展開することで、より説得力のある意思決定が可能になりました。

分析の目的が明確になった

「なぜ分析をするのか？」という問いに対して、因果関係の特定や差分の比較を通じて、経営判断に役立つ情報を得るためであることを改めて理解しました。
データ分析が単なる作業やデータ収集に終わらないよう、目的を常に意識して取り組む重要性を学びました。

新規事業への活用

今回学んだ定量分析の手法を、現在進行中の新規事業に応用します。具体的には、売上予測やコスト構造の分析に加え、シナリオ別の計画立案を実施し、リスクを最小化しながら事業を推進します。

変化を起こす上での課題と解決策

課題：定性的視点に偏る癖

これまで定性的な視点に頼りがちな傾向があり、定量分析を机上の空論だと捉えることがありました。
このため、数字を扱う際に十分な信頼感を持てず、行動に移すスピードが遅れることが課題として挙げられます。

解決策：数字と定性の整合性を意識する

今後は、ROIやCPAといった明確な目標数字を設定し、それを軸に定性分析を行う習慣をつけます。
これにより、定量データと現場の感覚をバランスよく統合した意思決定を行えるようにします。

今後の具体的なアクションプラン

悩んだら可視化する

データや思考が頭の中で混乱した際には、グラフや数値を書き出して比較することで整理を行います。
特に、不確実性の高い状況では、売上幅や確率を具体的に可視化し、複数のシナリオを作成して対応策を検討します。

日常で数字の意味を考える

授業で扱った「相撲の八百長」や「コインの裏表の確率」といった題材を参考に、日常の中で数字の意味や背景を考える習慣を取り入れます。
数字をそのまま受け入れるのではなく、「なぜこの数字が出ているのか？」という問いを立て、その背景や意図を分析します。
これにより、データの解釈力を向上させ、より深い洞察を得ることを目指します。

グロービス交流しましょう！

僕は2022期東京校のセクションGです。
これまで先輩や後輩の皆さんと事業連携や相談を重ね、多くのサポートを受けてきました。
恩送りの精神を大切にし、グロービスのネットワークを活用していきたいと考えています。
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また、僕は企業支援(戦略・営業・採用・M＆A伴走)をしてるのですが、おかげ様で手が回らなくなり副業からでも一緒に動いてくれる方を募集してます。
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