分析の面白さと辛さをご紹介!!未来予測ができる反面、データ収集は楽ではない!!

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分析の面白さと辛さをご紹介!!未来予測ができる反面、データ収集は楽ではない!!

はじめに

様々な事をある視点で読み解く事を「分析」と言います。

「分析」と言われると、お仕事でしか利用しないと考えがちですね。

しかし、プライベートでも「分析」を行うと、興味深い結果を導き出す事ができます。

例えば、家計に締める食費の割合があります。

その割合の中で「どの様なお肉」の頻度が高いのか?

もし、「牛肉」の頻度が高い場合、「鶏肉」や「豚肉」の頻度を上げれば、食費の負担を減らす事ができます。

時期による趣向の変化など、自分の身の周り起っている事を分析により理解する事ができれば、様々な事を知る事ができます。

今回は分析の面白さと辛さについて投稿いたします。

分析

分析とは

分析とは「情報やデータをある要素で分けて、細かい点まではっきりさせる」事です。

従って分析を行うには、「情報」や「データ」が不可欠となります。

そして、分析された情報により、「状況の判断」や「未来予測」を行う事ができます。

そして「情報」や「データ」の量が多ければ多いほど、分析の精度は上がり、より細かな「状況の判断」を行えたり、より正確な「未来予測」を行う事ができます。

簡単に解説すると

難しい事は置いておきます。

実は、殆どの方は日頃から「データの収集と分析」を行なっているのです。

例えば、子供の頃、ご両親に「叱られた経験」は誰にでもあります。

何か、「悪い事」をしたのでしょう。

それでは、「叱られない為にはどうすれば良いのでしょう?」

答えは「叱られる事をしなければ良い」のです。

それでは逆に、「ご両親に褒められるにはどのようにしましょう?」

答えは「過去に褒められた事を行えば良い」のです。

この様に、それまでの経験を「データ」として「分析」をしているのです。

これが、現在の状況の判断です。

そして、こうした行為を繰り返し、「叱られる事」と「褒められる事」を想像する事ができる様になります。

これが、未来予測です。

そして、友人や知り合いに対しても同様にデータの「収集」と「分析」を行い、付き合い方を学習しているのです。

面白さ

例えば、自分の分析をすると、自分では分からなかった一面を客観的に知る事ができます。

知る事が「良い事」なのか「悪い事」なのかは分かりませんが、例えば、自分の生活のお話しをしましょう。

自分にとって一番目覚めの良い時間は何時なのか?

何時間眠れば、調子が良いのか?

どの様な環境で眠るのが良いのか?

と言う様に「分析する要素」を増やしていけば、更に自分を知る事ができるのです。

辛さ

分析をする為には、十分な「情報」や「データ」が必要です。

これらを常に意識して、データを収集しなくてはいけません。

そして、中途半端な分析期間や分析量では、結果に誤りが発生します。

例えば、自分の好みの食べ物について、分析をするとします。

夏の期間だけ「データ」を収集しても、冬の食べ物のデータは殆ど無い為、自分の好みの食べ物は「夏場の食べ物」に偏ってしまいます。

従って、分析する要素に応じた期間の、「情報」や「データ」の収集が必要となるのです。

少々シンドイ作業なのですが、より正確に分析を行う為には、それに見合った「情報」や「データ」が必要不可欠となります。

仕事の場面

セルフアセスメント(自己評価)

お仕事では、セルフアセスメント(自己評価)を行う事があります。

セルフアセスメントは、客観的に自分を見なくてはいけません。

セルフアセスメントをして下さいと上司から伝えられ、その時に自分を振り返っても、「思い出すだけで、精一杯」と言う方も少なくはないでしょう。

その様な時に「分析」をする癖をつけておくと、それほど難しい作業ではなくなります。

セルフアセスメントの項目を「分析する要素」と捉えて、その要素について、毎日の自分のお仕事の中で「情報」や「データ」を収集し、溜めて行きます。

すると、既にデータが存在している為、あとはその「データ」を分析し、分析結果を評価レベルに当てはめるだけなのです。

例えば、セルフアセスメントの項目が3つあります

項目1:勤務状況

項目2:協調性

項目3:業務の難易度

これらの項目について毎日、状況を記入します。

項目1:勤務状況

○月1日:通常

○月2日:早退

○月3日:休暇

・・・

項目2:協調性

○月1日:3時間(Aさんの補佐)

○月2日:特になし

・・・

項目3:業務の難易度

○月1日:難易度-高を3時間

○月2日:難易度-低を4時間

・・・

そして、日々「分析」も行います。

注意する点は「必ず数値化」をする事です。

勤務状態は、「本日までの営業日数」「通常勤務日数」「遅刻日数」「早退日数」「休暇日数」を集計します。

協調性は、「他人の作業をした時間」で集計し、「全体の勤務時間」に対して、どれくらいの割合となるのかを集計します。

業務の難易度は、「難易度-低」「難易度-中」「難易度-高」を設定し、作業を行った時間を集計します。

尚、難易度については主観となってしまうので、「難易度-低とは、特に難なく行える作業」「難易度-中とは、過去に行った経験はあるが、簡単では無い作業」「難易度-高とは未経験の作業」など、基準を決めておきましょう。

項目1:勤務状況

○月1日:通常

○月2日:早退

○月3日:休暇

・・・

本日までの営業日数:100日

通常勤務日数:90日

遅刻日数:5日

早退日数:1日

休暇日数:4日

項目2:協調性

○月1日:3時間(Aさんの補佐)

○月2日:自分の作業

・・・

他人の作業をした時間:55時間

全体の勤務時間:800時間

割合:7%

項目3:業務の難易度

○月1日:難易度-高を3時間

○月2日:難易度-低を4時間

・・・

難易度-低:600時間

難易度-中:150時間

難易度-高:50時間

この様に日々、データを収集し、分析をする事で「勤務状況は遅刻が多いので、気を付ける」「協調性が低いので周りにも目を配る様にする」「業務の難易度が高いお仕事を積極的に頂く」など、セルフアセスメントを日常化する事ができるようになります。

上記は例ですので、職場の評価基準に従った「要素」を設定し、「データ」を収集して「分析」を行いましょう。

動向を知る

例えば、営業のお仕事をしているとします。

自分の状況は把握していると思いますが、他の方の状況は中々分かりません。

その様な中でも、他の方の「売上げの情報」は把握できると思います。

その情報を取り込み、「どの様な業種や地域の売上げが高いのか?」を知る事が出来ます。

また数年間、この様な情報を追い続けると、「何月が稼ぎ時なのか?」「何回訪問したら成約に繋がるのか?」「どの様な性格ならお客様に好まれるのか?」などの結果を得る事が出来ます。

最近はそういった情報を管理・運用するアプリケーションやクラウドサービスがあります。

しかし、分析する要素は決められています。

データがあるのであれば、それを活かして、他の方よりも1歩先に出る様な要素で情報を分析して活用しましょう。

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simacatから一言

分析をする事に慣れると、色々と応用する幅が広がります。

特に、人に対して行うと「意外な人が、自分と相性が良い」など、驚くような結果を得られるかも知れません。

最近ではAI(人工知能)が「情報」や「データ」を分析し、現在の状態や未来予測をしています。

機械学習やディープラーニングですね。

機械が人間に近づいてきているという事です。

しかし、人間が厄介なのは、気まぐれが発生する事です。

この、気まぐれを「情報」や「データ」をAIに学ばせると、現在の技術力では分析結果が良からぬ方向に行くかも知れません。

従って、「確定している結果を追求する事は機械に任せる」といった棲み分けをしています。

いずれは、AIが気まぐれを理解し、分析できる世の中になるかも知れません。

それまでは、「人間の本質部分の分析」は人間が行う必要があります。

その為に、分析する力を養っておきましょう。

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