スポンサーリンク

「業務分析・データ利活用」について

　業務分析・データ利活用は、企業が効率的な経営判断を行うために、データを活用して業務の改善や意思決定を行う分野です。この分野を学ぶことで、データに基づいた意思決定ができるようになり、企業の競争力向上にもつながります。試験対策だけでなく、実務においても役立つ知識を習得できます！

業務の把握

アンケート

　アンケートとは、多くの人々から意見やデータを収集するための調査手法です。例えば、企業が顧客満足度を測るためにアンケートを実施し、製品やサービスの改善に活用することがあります。適切な質問を設定し、データを正確に収集・分析することが重要です。

インタビュー（構造化、半構造化、非構造化）

　インタビューとは、人から直接話を聞くことで情報を収集する手法です。構造化インタビューは、質問項目が事前に決まっている形式で、データの比較がしやすいです。半構造化インタビューは、主要な質問を設定しつつ、柔軟に追加質問ができる形式です。非構造化インタビューは自由に会話を進める方法で、深い情報を引き出すのに向いています。

フィールドワーク

　フィールドワークとは、現場に出向いて観察や調査を行う手法です。例えば、工場の作業工程を観察して業務の問題点を分析するケースがあります。実際の環境を直接見ることで、書類やデータだけではわからない課題を発見しやすくなります。

スポンサーリンク

業務分析と業務計画

パレート図

　パレート図とは、問題の発生頻度や影響の大きさを視覚的に示すグラフです。例えば、「クレームの80%は特定の20%の要因によって発生している」といった分析を行い、優先的に解決すべき問題を特定するのに役立ちます。

ABC分析

　ABC分析とは、重要度に応じてアイテムをA・B・Cの3つのグループに分類する手法です。例えば、売上の大部分を占める商品をAグループ、中程度の商品をBグループ、売上が少ない商品をCグループとして管理し、重点的な対策を立てます。

特性要因図（フィッシュボーンチャート）

　特性要因図とは、問題の原因を体系的に整理するための図です。魚の骨に似た形状をしているため、フィッシュボーンチャートとも呼ばれます。例えば、「製品の不良が発生する原因」を「人・機械・方法・材料」といったカテゴリーに分けて分析します。

スポンサーリンク

PERT（アローダイアグラム）

　PERT（Program Evaluation and Review Technique）とは、プロジェクトのタスクの流れを矢印で示し、所要時間を可視化する手法です。例えば、新製品の開発スケジュールを決める際に、各工程の所要時間を考慮しながら効率的な進行計画を立てるのに活用されます。

クリティカルパス分析

　クリティカルパス分析とは、プロジェクトの最短完了時間を決定するために、最も時間のかかるタスクの流れ（クリティカルパス）を特定する手法です。例えば、建設プロジェクトで「設計→基礎工事→建築→仕上げ」といった作業の中で、全体の工期に影響を与える重要な工程を特定し、遅延を防ぐための対策を講じます。

最小二乗法

　最小二乗法とは、回帰分析などの統計手法で、誤差を最小にするように最適な直線を求める方法です。例えば、売上と広告費の関係を調べるとき、データのバラつきを考慮しながら、誤差が最小になる直線を引くことで、最も正確な予測が可能になります。最小二乗法は、予測モデルの精度を高めるために広く活用されています。

回帰分析

　回帰分析とは、ある変数（例えば広告費）が別の変数（例えば売上）にどのような影響を与えているかを分析する統計手法です。例えば、「広告費を10%増やすと売上はどれくらい伸びるか？」を予測するのに使われます。回帰分析を活用することで、データに基づいた意思決定が可能になります。

スポンサーリンク

相関と因果

　相関とは、2つのデータの間に関係があることを示しますが、一方がもう一方の原因であるとは限りません。例えば、「アイスクリームの売上が増えると、熱中症の発生件数も増える」という相関関係があっても、アイスクリームが熱中症を引き起こしているわけではありません。因果関係は、「Aが原因となってBが起こる」ことを示す関係です。例えば、「運動をするとカロリーを消費する」というのは因果関係です。

擬似相関

　擬似相関とは、2つのデータの間に相関があるように見えるが、実際には直接的な関係がなく、他の要因が影響している場合のことを指します。例えば、「アイスクリームの売上とサングラスの売上には相関がある」ように見えても、これは気温の上昇が両方に影響しているだけであり、アイスクリームとサングラスの間に直接的な因果関係はありません。擬似相関に注意することで、誤った意思決定を防ぐことができます。

棒グラフ

　棒グラフは、データの大小や比較を視覚的に表すグラフです。例えば、売上の推移を月ごとに比較する際に、各月の売上を棒の高さで表すことで、一目で増減がわかります。カテゴリーごとのデータ比較に適しています。

折れ線グラフ

　折れ線グラフは、データの変化を線でつなぎ、時間の経過による傾向を示すグラフです。例えば、株価の推移を表す際に使用され、データの増減やトレンドを把握しやすくなります。

スポンサーリンク

散布図

　散布図は、2つの変数の関係を点で表すグラフです。例えば、「広告費」と「売上」の関係を調べる際に、広告費を横軸、売上を縦軸にしてプロットすると、2つの要素の相関が視覚的にわかります。

マトリックス図

　マトリックス図は、複数の要素の関係を整理し、比較するための表のようなグラフです。例えば、製品の特性と顧客のニーズの関係を整理する際に使用され、適切な戦略を決定するのに役立ちます。

箱ひげ図

　箱ひげ図は、データの分布を示す統計的なグラフです。例えば、テストの点数の分布を可視化し、中央値や最大・最小値、外れ値を把握するのに役立ちます。データのばらつきを確認する際に便利です。

ヒートマップ

　ヒートマップは、数値データを色の濃淡で表し、視覚的に傾向を把握しやすくする手法です。例えば、Webサイトの訪問者が多いエリアを赤く表示することで、ユーザーがよく見る場所を直感的に理解できます。

スポンサーリンク

レーダーチャート

　レーダーチャートは、複数の評価項目を放射状に広げて表示し、特徴を視覚化するグラフです。例えば、製品Aと製品Bの性能を「価格」「デザイン」「耐久性」などの項目で比較すると、強みと弱みが一目でわかります。

ヒストグラム

　ヒストグラムは、データの頻度分布を示す棒グラフの一種で、連続したデータの分布を把握するために使われます。例えば、工場の製品サイズのばらつきを確認する際に、どのサイズの製品が多いかを視覚化できます。

モザイク図

　モザイク図は、カテゴリデータの割合を視覚化するグラフで、棒グラフの面積を割合に応じて変えることで、データのバランスを示します。例えば、顧客の年齢層ごとの購買率を分析する際に使用されます。

クロス集計表

　クロス集計表は、2つ以上の変数の関係を整理して比較するための表です。例えば、「性別」と「購買商品」の関係を分析する際に、男性・女性別の購入データを整理し、傾向を把握するのに使われます。

スポンサーリンク

分割表

　分割表は、データをカテゴリーごとに分類し、頻度を示す表です。例えば、地域別の製品購入数を整理することで、どの地域で売れているかを分析できます。

相関係数行列

　相関係数行列は、複数の変数間の相関を数値で表した表です。例えば、売上・広告費・在庫数の相関を一覧にまとめることで、それぞれの関係性を比較しやすくなります。

散布図行列

　散布図行列は、複数の変数の相関を可視化するために、それぞれの組み合わせで散布図を作成したものです。例えば、マーケティングデータの「価格」「売上」「広告費」の関係を比較する際に利用されます。

スポンサーリンク

複合グラフ

　複合グラフは、異なる種類のグラフを組み合わせて表示するグラフです。例えば、売上（棒グラフ）と利益率（折れ線グラフ）を同じグラフ内に表示し、2つのデータの関係をわかりやすく示します。

2軸グラフ

　2軸グラフは、2つの異なる尺度を持つデータを同じグラフ内に表示する方法です。例えば、「売上」と「広告費」を同時に表示することで、それぞれの推移を比較しやすくなります。

ロジックツリー

　ロジックツリーは、問題の原因を階層的に整理し、解決策を導くためのツールです。例えば、「売上が低迷している原因」を「市場要因」「商品要因」「営業要因」に分けて考えることで、具体的な対策を立てやすくなります。

コンセプトマップ

　コンセプトマップは、概念やアイデアの関係を図式化する手法です。例えば、「データ分析」と関連する概念（統計、可視化、AIなど）をつなげて整理し、全体像を把握するのに役立ちます。

CSV（Comma Separated Value）

　CSVは、データをカンマ（,）で区切ったテキスト形式のファイルで、表計算ソフトやデータベースで広く利用されています。例えば、顧客情報をCSV形式で保存し、Excelで開いて分析することが可能です。

スポンサーリンク

シェープファイル

　シェープファイルは、地理情報（GIS）を保存・管理するためのデータ形式です。例えば、地図データをシェープファイルで管理することで、地域ごとの売上データを地図上に可視化できます。

共起キーワード

　共起キーワードは、特定のキーワードと一緒に頻繁に使われる単語のことを指します。例えば、「スマホ」というキーワードと一緒に「最新モデル」「5G」「カメラ性能」などが多く出てくる場合、それらが共起キーワードとなります。

チャートジャンク

　チャートジャンクとは、グラフや図表において、余分な装飾や情報が多すぎて、データの本質が伝わりにくくなることを指します。例えば、不要な3D効果や過剰な色使いがあるグラフは、視認性を下げる原因になります。

スポンサーリンク

データ利活用

調査データ

　調査データとは、アンケートやインタビューなどを通じて収集したデータのことです。例えば、市場調査のために顧客の購買傾向を調べる場合、オンライン調査や対面調査で得られるデータがこれに該当します。調査データを分析することで、企業は消費者のニーズを把握し、製品やサービスの改善につなげることができます。

実験データ

　実験データとは、科学的な実験やテストを行うことで得られたデータのことです。例えば、新しい製品の耐久性を調べるために試験を実施し、結果を記録したものがこれに当たります。実験データは、製品開発や品質管理のために重要な役割を果たします。

人の行動ログデータ

　人の行動ログデータとは、ウェブサイトの閲覧履歴やアプリの利用履歴など、人の行動を記録したデータのことです。例えば、ECサイトで「どの商品がよく見られているか」「カートに追加されたが購入されなかった商品は何か」といった情報を分析することで、購買行動の傾向を把握し、マーケティング戦略を改善できます。

スポンサーリンク

機械の稼働ログデータ

　機械の稼働ログデータとは、工場の生産設備やITシステムの稼働状況を記録したデータのことです。例えば、製造ラインの機械がどのくらい稼働しているか、エラーが発生した時間帯などを分析することで、機械のメンテナンス時期を予測し、効率的な運用が可能になります。

GISデータ

　GISデータ（地理情報システムデータ）とは、地理的な位置情報を含むデータのことです。例えば、道路の交通量データや災害時の避難所の位置情報などがGISデータに該当します。GISデータを活用することで、物流の最適化や都市計画の立案が容易になります。

量的データ

　量的データとは、数値で表されるデータのことです。例えば、「売上高」「気温」「テストの点数」などが該当します。量的データは、統計分析を用いて客観的に評価することができます。

質的データ

　質的データとは、数値ではなく、カテゴリや特徴を示すデータのことです。例えば、「顧客の意見」「製品レビュー」「色や形」といったデータが該当します。質的データは、テキストマイニングやAI解析によって分析されることが多いです。

スポンサーリンク

1次データ

　1次データとは、自社や研究者が独自に収集したデータのことです。例えば、企業が自社の顧客にアンケートを実施して得たデータは1次データに該当します。1次データは、特定の目的に応じて収集されるため、より正確で信頼性の高い情報となります。

2次データ

　2次データとは、他の機関や企業が収集したデータを活用することです。例えば、政府が公開している統計データや、業界の市場レポートなどが2次データに当たります。2次データは、自社で新たにデータを収集するコストを削減できるメリットがあります。

構造化データ

　構造化データとは、決まった形式で整理されたデータのことです。例えば、データベースに保存された顧客リスト（名前・住所・電話番号など）が該当します。構造化データは検索や分析がしやすいという特徴があります。

スポンサーリンク

非構造化データ

　非構造化データとは、特定の形式に整理されていないデータのことです。例えば、SNSの投稿、動画、画像、メールの本文などがこれに該当します。非構造化データは、そのままでは分析が難しいため、AIやテキストマイニングなどを活用して情報を整理することが求められます。

時系列データ

　時系列データとは、時間の経過に沿って記録されたデータのことです。例えば、「1時間ごとの気温の変化」「月ごとの売上データ」「株価の推移」などが該当します。時系列データを分析することで、過去の傾向から未来を予測することができます。

クロスセクションデータ

　クロスセクションデータとは、特定の時点における複数の対象のデータを示したものです。例えば、「ある年の各企業の売上データ」や「全国の市町村ごとの人口データ」が該当します。クロスセクションデータを分析することで、異なるグループ間の比較が可能になります。

母集団

　母集団とは、調査や分析の対象となる全てのデータの集合を指します。例えば、日本全国の学生の平均身長を調査する場合、日本全国の全ての学生が母集団になります。母集団全体を調査するのが難しい場合、一部を抽出して分析します。

標本抽出

　標本抽出とは、母集団の中から一部のデータを取り出して分析する方法です。例えば、全国の学生の平均身長を調べる際に、全員を調査するのが難しいため、1000人の学生を無作為に選んで調査することが標本抽出です。適切な標本を選ぶことで、母集団の傾向を推測できます。

スポンサーリンク

仮説検定

　仮説検定とは、データを使って仮説が正しいかどうかを統計的に判断する方法です。例えば、「新しい広告戦略で売上が増加する」という仮説を立て、広告前後の売上データを比較し、統計的に有意な変化があるかを検証します。

有意水準

　有意水準とは、統計的な検定で「偶然ではなく、意味のある結果」と判断する基準のことです。通常、5%（0.05）や1%（0.01）といった値が用いられ、例えば「有意水準5%」とは「偶然ではない確率が95%以上」という意味になります。

第1種の誤り

　第1種の誤りとは、「本当は正しい仮説を誤って棄却してしまう誤り」のことです。例えば、新しい薬が実際には効果があるのに、統計的な検定の結果「効果がない」と判断してしまう場合が該当します。

第2種の誤り

　第2種の誤りとは、「本当は間違っている仮説を誤って受け入れてしまう誤り」のことです。例えば、新しい薬が実際には効果がないのに、統計的な検定の結果「効果がある」と判断してしまう場合が該当します。

スポンサーリンク

精度と偏り

　精度とは、測定結果がどれだけバラつきなく一致するかを示し、偏りとは、測定結果が特定の方向にずれてしまうことを指します。例えば、体重計が常に+2kg高く表示される場合、それは「偏り」がある状態です。

統計的バイアス

　統計的バイアスとは、データ収集や分析の過程で生じる系統的な誤差のことです。例えば、インターネットのアンケート調査で高齢者の回答が少なくなると、若者の意見に偏った結果になる可能性があります。

BI（Business Intelligence）

　BI（ビジネスインテリジェンス）とは、企業がデータを収集・分析し、経営の意思決定に活用する手法やシステムのことです。例えば、売上データを分析し、どの商品が最も売れているかを可視化するBIツールが広く利用されています。

データウェアハウス

　データウェアハウス（DWH）とは、大量のデータを一元的に保存し、分析しやすくするためのデータベースのことです。例えば、小売業の企業が数年分の売上データをDWHに保存し、トレンドを分析する際に利用します。

スポンサーリンク

データマイニング

　データマイニングとは、大量のデータの中から有益なパターンや関係性を見つけ出す手法です。例えば、スーパーの購買データを分析し、「おむつとビールを一緒に買う人が多い」などのパターンを発見するのがデータマイニングの一例です。

ビッグデータ

　ビッグデータとは、従来のデータベースでは処理が難しいほど膨大で、多様なデータのことです。例えば、SNSの投稿データやスマートフォンの位置情報データなどがビッグデータの代表例です。

テキストマイニング

　テキストマイニングとは、文章データの中から特定の単語やキーワードの出現頻度を分析し、傾向を見つけ出す手法です。例えば、商品レビューのテキストを分析し、「価格」「デザイン」「耐久性」などのキーワードがどのくらい出現するかを調査するのに使われます。

スポンサーリンク

データサイエンスのサイクル

　データサイエンスのサイクルとは、データ収集から分析・活用までの一連の流れを指します。一般的には、データの収集・前処理・分析・可視化・活用のプロセスが含まれます。

データサイエンティスト

　データサイエンティストとは、統計学・機械学習・プログラミングのスキルを活かしてデータ分析を行い、ビジネスの意思決定を支援する専門家のことです。例えば、ECサイトの売上予測モデルを作成する仕事がデータサイエンティストの一例です。

スポンサーリンク

意思決定

デシジョンツリー

　デシジョンツリーとは、意思決定の過程をツリー状の図で表したものです。各分岐点（ノード）で選択肢があり、それに従って最終的な結果にたどり着きます。これにより、複数の選択肢がある場合の最適な決定を視覚的に理解しやすくなります。例えば、飲食店の開業場所を決める際に「賃料が高いか」「人通りが多いか」などの要素を分岐点とし、それぞれの条件での結果を比較できます。

モデル化（確定モデル、確率モデル）

　モデル化とは、現実の問題を数式やデータ構造に落とし込み、分析しやすくする手法です。確定モデルは変数が固定されており、一定の条件のもとで決まった結果が得られるモデルです。一方、確率モデルは未来の不確実性を考慮し、確率的な要素を取り入れて分析を行います。例えば、天気予報では確率モデルが用いられ、過去のデータから「明日の降水確率70%」と予測します。

シミュレーション

　シミュレーションとは、実際の状況を仮想的に再現し、結果を予測する手法です。例えば、新製品の販売戦略を考える際に、過去の販売データを基に売上予測を行うことで、最適なマーケティング手法を検討できます。現実での試行に比べてコストやリスクを抑えられる点がメリットです。

スポンサーリンク

シミュレーションのデータ同化

　データ同化とは、シミュレーションに実際の観測データを取り入れ、精度を向上させる手法です。例えば、気象予測では過去の気象データと最新の観測データを組み合わせて、より正確な予報を作成します。

予測

　予測とは、過去のデータを基にして、未来の状況を推測する手法です。例えば、過去の売上データから来月の売上を予測することで、適切な生産計画を立てることができます。

グルーピング

　グルーピングとは、データを共通の特徴に基づいて分類する手法です。例えば、顧客データを「年齢」「購買履歴」などの要素で分類し、それぞれのグループに適したマーケティング施策を実施することができます。

スポンサーリンク

パターン発見

　パターン発見とは、大量のデータから規則性や関連性を見つけ出す手法です。例えば、スーパーの購買データを分析し、「ビールとおつまみは一緒に購入されることが多い」といったパターンを発見することで、販売促進に活用できます。

最適化

　最適化とは、限られた資源の中で最大の効果を得るための方法を見つけることです。例えば、物流企業が配達ルートを最適化することで、配送コストを削減しつつ、より早く商品を届けることが可能になります。

在庫管理

　在庫管理とは、必要な商品の数を適切に保つための手法です。在庫が多すぎるとコストがかかり、少なすぎると販売機会を失うため、適切なバランスを取ることが重要です。

与信管理

　与信管理とは、取引先の支払い能力を評価し、未回収リスクを防ぐ手法です。例えば、銀行がローンを貸し出す前に、申請者の信用スコアを確認するのは与信管理の一例です。

発注方式

　発注方式とは、商品や原材料の発注ルールを決める方法です。例えば、定期的に決まった量を発注する「定期発注方式」や、在庫が一定量を下回ったら発注する「発注点方式」などがあります。

スポンサーリンク

問題解決手法

ブレーンストーミング

　ブレーンストーミング（Brainstorming）とは、**複数の参加者が自由に意見を出し合い、新しいアイデアを生み出す手法**です。アイデアの量を重視し、否定や批判をせずに発想を広げることが特徴です。例えば、新商品の企画会議で「どんな商品が売れるか？」をテーマに、多様な意見を集める際に活用されます。

ブレーンライティング

　ブレーンライティング（Brainwriting）は、ブレーンストーミングと似ていますが、**口頭ではなく紙やデジタルツールを使ってアイデアを記入する手法**です。発言が苦手な人でも参加しやすく、個々の発想を尊重できるメリットがあります。例えば、新しい広告キャンペーンのアイデアを考える際に、全員がアイデアを書き出し、それを共有して発展させることができます。

親和図法

　親和図法（Affinity Diagram）とは、**多くの意見や情報を整理し、類似するものをグループ化して関係性を明確にする手法**です。例えば、顧客アンケートの結果を分析する際に「価格」「デザイン」「品質」といったカテゴリーごとに分類し、共通点を見つけるのに役立ちます。