キーエンスのデータサイエンティストのチョビナーを聞いてきました

teruchan — Fri, 02 Sep 2022 22:47:27 +0000

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キーエンスのデータサイエンティストのお話を聞いてみました。

１回が30分程度のウェビナーなので、「チョビナー」と呼んでいるらしいです。

30分間の「チョビナー」を4回分聞いてみました。

キーエンスでは、さまざまな業界のお客様のデータ活用を、日々伴走支援もしているらしいです。

広くウェビナーをやっているので、実際には、直接聞いて欲しいです。勉強になります。

私が聞いて、印象に残ったのは以下の通りです。

①マジックナンバーを定義する

例えば、Facebook様では、「10日間で7人の友達登録が定着のカギ」という法則があるようです。

これが、データ分析の結果をビジネスに落とし込む強力なツールになります。

数値にフォーカスをして、具体的な取り組みを起こさせることが、マジックナンバーの本質だと思いました。

「成績上位の営業担当には、新規訪問が月７件以上という共通点がありました」というように、データを明確に明示し、実際の活動に生かしていくのが大切だというお話でした。

テーマを決め→分析→アクション→効果測定→分析→アクション→効果測定→分析・・・・・・

PDCAをしっかり回して、アジャイルな試行錯誤が大切だというお話でした。

②データ分析プロジェクトの進め方

　１．「施策化」を意識する

　２．「定常化」を目指す

　３．各ユーザで分担する

データ分析の目的は、あくまでも分析結果から業務効率化・課題解決に繋げ、ビジネス成果を得ることにあります。

施策化できるテーマを選ぶために、「効果は小さくても分析・施策化しやすいもの」を最初のテーマとして選定する。

「やりやすい」テーマから始める。それは、分析のしやすさや施策化のしやすさがポイント。

定常化した運用の中に組み込むことが重要。複数ユーザで分担し、効率的にする。

③データ分析を進めるポイント

　１．分析前　御用聞きにならならい

　　　社内営業が必要

　２．分析中　完璧を目指さない

　　　スケジュール優先で進めよう

　３．分析後　数字だけの報告はしない

　　　一歩踏み込んで提案をしよう

④デジタル人材とは

　　１．デジタルバズワードを理解し”脱却”する

　　２．本質的に必要なスキルを意識する

　　３．データ分析サイクルを”手段”としてとらえる

ジョブ型雇用がカギになる。「ジョブ型雇用」×「高度人材」×「デジタル」である。

顧客起点で考える。データに基づき意思決定できるスキル＝データ分析サイクルを回す多様なスキルが必須

データ分析サイクルを”手段”に一連のスキルを習得（OJT）

以上の４テーマが学んだ点である。誤りがあるかもしれないので、実際には、キーエンスの「チョビナー」を受けて欲しいです。

感想としては、私はKPIのためのKPIを沢山見てきました。アクションに繋がらず、全体的にこんな傾向になっていますというプレゼンが多く、何の意味があるのか疑問に感じていました。

キーエンスが一貫して、データ分析結果を施策化に結び付けているのが、一貫して捉えたメッセージでした。高収益企業に学ぶ必要がありそうです。

チョビナー | 人生のまなび ／ 人生の学び