これまでの「データ分析研修」を切り替えるお客様



 



「これまで『統計』や『データ分析』の社内研修を続けてきたけど、結局実務とはかけ離れていた」



 



このようなお言葉を新たに私のプログラムに切り替えたお客様から、複数続けてお聞きすることがありました。



理由は分かりませんが、製造業(メーカー)のお客様が比較的多い印象です。



これまでは、何となくデータ分析をするためには統計理論や分析手法が必要だと思い(そして、その方法論や理論を教えれば自ずと自業務で使いだし、成果を上げるだろうと期待して)、続けたきたものの、年々受講希望者が減り、近年では希望者が一桁台という状況が続いたようです。



 



メーカーの技術者や開発者であっても、統計的検定や重回帰分析、クラスター分析といった、”統計学”の中では代表格と言われるものでさえも、使ったことが無く、やり方を習ったところで結局それは不要であったという事実に直面します。



 



「使って成果を出す」ためにスキルアップを狙ったにも関わらず、これでは当初の目的達成はおぼつきません。



本当に現場で必要なのは、統計学や統計理論ではありません。高度な分析ツールや手法でもありません。



AI(人工知能)の時代に必要なのは、それを扱う人の思考スキルとデータリテラシーです。



 



この2つの重要性とテクニックをプログラムでお伝えすると、受講者の行動と意識、テクニックが変わります。



そのため、現在は対応させて頂くクライアントの2/3以上がリピート案件となっています。



小手先の理論やテクニックではなく、本質的な答えを出せる力をつけたいとお考えの方、企業の皆様、一度ご相談ください。



今年の登壇日数160日超、メルマガ登録1500人突破!



1~2時間程度の講演を除いて、2017年1年間を通じた講演日数が確定しました。



昨年は154日だったものが、今年はお蔭様で161日であることが確定です。



これは日数のカウントであり、一部半日ずつのダブルヘッダーの日もあるため、登壇回数としては恐らく180回を超えるのではないかと思います。



これも多くの方々にご支援、ご依頼を頂いた結果だと思っております。



本当にありがとうございます。



 



161日の中身は、大体ですが



 ・5割:企業、自治体向け研修の実施(その内、2/3程度は恐らくリピートのご依頼)



 ・3割:企業、自治体向け実務サポートの実施(実課題、実データを用いた実際の課題解決プロジェクト)



 ・2割:大学での授業



 



といったところでしょうか。特に独立後4年目を迎え、過去3年間で実施させて頂いた研修やサポートの評価から、リピートでその後毎年ご依頼頂いている案件の割合がグンと増えてきていることも事実です。





 



 



 



 



 



 



統計理論の解説や、データ分析手法の紹介に終わってしまう、いわゆる「データ分析研修」とは一線を画す、データ分析”活用”プログラムとしてご評価頂いております。



 



あなたは、「データ分析手法を知りたい」のでしょうか?



それとも、「データ分析を活かしてパフォーマンスを改善したい」のでしょうか?



 



後者であれば是非、ご相談頂ければと思います。



横浜国立大学の4年生留学生プログラムでの一コマです。



英語によるビジネス系授業を年間5コマ担当し、作り上げています。



学生は本当に多国籍で、今求められる多様性、ダイバーシティ環境での実践的な力を身に付けています。



今年の1年生はドイツ、ベネズエラ、ナイジェリア、イギリス、カナダ、台湾、ベトナム、ケニア、中国、デンマーク、アメリカ、バージン諸島と本当に多彩です。



 



ビジネスに必要な会計、プランニング、データ分析活用といった具体的なテクニックの授業だけでなく、正解のない「課題解決」や「論理構築」といったアクティブラーニング、ディスカッション中心の授業が特徴(強み)です。



 



もちろん、これらの内容を企業や自治体向けに(日本語で)実施してもいます。



答えの無い課題に対し、どのように自らの主張を説得力を持って作り上げるか。または課題を解決するのか。



日本および英語での実践トレーニングを実施することが可能です。ご興味ある方、課題をお持ちの方は



是非ご相談ください。企業での選抜候補者向けなど、プロジェクト型での実施も可能です。





プロのカメラマン、メイクさんにインタビュー取材対応でプロフィール写真を撮影頂きました。



 



モデル自体は大したことないのですが、プロの技で仕上げて頂きました。



 



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研修そのものに加え、「データを業務に活用できるチームにしたい」という具体的なご相談も増えています。



 



「データを活用する」



確かにそうなのですが、本当に活用したい場合、考える順番を真逆にすることが必要です。



つまり、



 



「データを活用する」のではなく、「活用できるデータは何か」



 



から考えるのです。とりあえず無目的に色々集めたデータをどう活用するかは、「目の前のデータありき」の発想です。その中には本当に重要なものも、実際には全く活用されていないものも含まれています。



 



その中だけで考えるのではなく、本当にアクションにつながる指標(データ)は何かを考えることから始めることをアドバイスします。



 



例えば「売上データを活用したい」という場合、売上実績だけをいくらこねくり回しても、アクションにつながりません。



 



売上と関連する要素として、例えば「製品」「営業プロセス」「お客様」などのカテゴリーが思いつくでしょう。ではそれぞれのカテゴリーをどのように分解・指標化できるのか、それらの中で売上向上のアクションにつながるのは何か、などを一緒に議論していきます。



 



すると、必然と「活用すべきデータは何か、どう活用すれば良いか」が見えてき



ます。


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