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活用 ✕ 方法

に関する学び

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B/SとP/Lの関連性は？ Ｂ／Ｓを読み解くことで、Ｐ／Ｌとの関連性や資産の使い道、必要な資金調達について理解が深まりました。特に、業種によってＢ／Ｓの内訳が大きく異なる点を学びました。これにより、各企業の状況に応じた資金の活用方法や調達方法について理解を深めることができました。 どのように資金を活用する？ 自分の会社における資金の使い道や集め方を、Ｂ／ＳとＰ／Ｌの関連性を意識しながらしっかりと理解したいと思います。その上で、事業のお金の使い道にどのような問題があるのかを考えてみたいです。特に、過去の経年変化や他社との比較を通じて、自社の強みや弱みを知る手がかりにしたいです。 経年変化の確認方法は？ まずは、過去3年程度の自社のＢ／ＳとＰ／Ｌの経年変化を確認してみます。傾向がつかめなければ、さらに遡って数字の変化点や傾向を探ります。そして、現時点での自社の経営戦略と照らし合わせながら、自分の業務の立ち位置を再確認したいと考えています。

目的をはっきりさせる？ 現代はVUCAの時代であり、仮説→検証→問題解決というプロセスがますます求められています。この過程では、まず目的を明確にすることが不可欠で、そのために仮説を立てることが大切です。立てる仮説が結論に向けたものか、問題解決のためのものかを選択することで、自分自身の問題意識を高めることができると学びました。 結婚相談所の集客はどう見る？ また、結婚相談所が抱える集客の問題を解決するために、さまざまな角度から仮説を立て、プロトタイプを作成して検証を進めたいと考えています。具体的には、SNSを活用して自社の特徴を打ち出す方法や、文章の作成にAIを取り入れる方法を検討しています。しかし、現状では問題点を明確にすることが難しく、AIとの対話を通じてその壁を乗り越えられるかどうかを模索していきたいと思います。 AI活用の可能性は？ 加えて、プロトタイプの作成においても、どのようにAIを活用するかを検討する必要があると考えています。

手法が偏っている？ MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは？ 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI（CopilotやChatGPT）を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要？ 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。

どうして問いが大切？ 物事を進める際は、まず「問いは何か？」からスタートすることが重要です。人は問いがあると、自然と答えを出したくなります。問いを明確にすることで、余計なことを考えずに論理的思考に専念でき、問題解決に向けた適切なアプローチが可能になります。今まで、相手が求めることを何となく捉えて答えを提示していた方法から、問いと答えをはっきりさせることの重要性を再確認しました。 本当に必要な問い？ さらに、お客様や上司からのヒアリングの際には、表面的な要望ではなく、本当に求められている「問い」を明確にすることが大切です。こうした問いをもとに、主張と根拠を整理して提案することで、信頼性のある回答を提供できます。また、実際の現場では、お客様からの問いをノートに記録し、ピラミッドストラクチャーを用いて整理する方法が活用されています。そして、対面で急な質問があった場合にも迅速に対応できるよう、イシューリストを作成するなど、柔軟な対応が求められます。

Ａ／Ｂテストは有効？ Ａ／Ｂテストは、異なる施策を同時に試し、その効果を比較する手法です。同一時期に同じ条件で実施することで、時期や時間による顧客特性の違いを排除し、信頼性のあるデータを得ることが可能となります。新たな案だけを採用すると数値が悪化するリスクもあるため、このテストはリスク回避に寄与します。 広告影響はどう？ 私は食品業界に従事しており、広告の影響が売り上げに大きく作用することを実感しています。近年はテレビコマーシャルに加え、ＳＮＳを活用した告知が増えており、複数の媒体でどのような効果が得られるかを検証する必要があります。 媒体効果を比べる？ たとえば、同期間・同広告量でYouTubeと別のＳＮＳプラットフォームで同時に広告を流し、どちらが効果を上げるかを比較する方法は、コストパフォーマンスを考慮した場合に合理的な手法といえます。このようなＡ／Ｂテストの活用により、より効果的な広告戦略を立てることが可能になると感じています。

実例で理解が深まる？ 3C分析やSWOT分析については、以前から意識していたつもりでしたが、実例の解説が非常に分かりやすく、理解がより整理できたように感じました。 初めての分析体験は？ バリューチェーン分析に関しても、従来は言葉としては知っていたものの、具体的な分析手法としての活用方法は今回初めて学びました。事例が具体的で参考になったため、今後の業務などに積極的に活用していきたいと思います。 後進育成と戦略見直しは？ また、後進の幹部候補それぞれに3C分析を行ってもらい、自身の強みと弱みを把握した上で、企業活動のどの部分に貢献できるかを考えてもらう取り組みを計画しています。さらに、自社で行っている製造業向けのERPパッケージ導入サービスにおいて、最近、競合他社が低価格設定で攻勢を強めている状況を受け、マネージャー以上で3C分析やSWOT分析の見直しを行うとともに、新たにバリューチェーン分析にも取り組み、提案内容に反映させるつもりです。

比較方法はどう選ぶ？ 分析を行う際は、比較が重要であると学びました。たとえば、ある要素の効果を検証する場合、その要素がある場合とない場合を比べ、その他の条件をできるだけ一致させることが求められます。 目的は何で大切？ また、データを分析する前に、何のために分析するのか目的を明確にすることが大切です。その目的に沿って必要なデータを収集し、目的に合わせて加工や分析を行い、得られた結果を言語化することで、ビジネス上の判断材料として活用できます。 今後どう実践する？ 今回の学びが直ちに業務に活かせる場面は少ないかもしれません。しかし、問題解決の基本的な考え方を意識しながら業務に取り組むことで、今後の課題解決に役立てることができると感じています。 継続の秘訣は？ さらに、何事も使わなければ忘れてしまうものです。業務にすぐに適用できなくても、日常生活の中で今回学んだ分析手法を実践し続けることで、着実にスキルを磨いていきたいと考えています。

復習会で何を学んだ？ 今週は、学んだ内容を振り返る復習の会が行われました。授業内での演習では、これまで学んだ知識が実際の場面で役立つことが多く感じられましたが、フレームワークの定着が不十分なため、仮説を立てる際に無計画に仮説を出してしまうこともありました。しかし、即座にフィードバックを受けることで、その意見が定着の助けとなり、次のステップに進む良い機会となりました。 業務でどう活かす？ 学んだ内容は、業務での問題解決や意思決定に大いに役立ちそうです。例えば、部門で課題が発生した場合、データ分析を用いて仮説を構築し、フレームワークで整理することで、明確な解決策を導き出しやすくなります。また、新しいツールや業務プロセスの導入時には、評価軸を設定し、客観的に比較する方法が意思決定の支援に有効です。今後は、データ分析技術やフレームワークを日常的に意識して活用し、論理的な仮説立案を習慣付けることで、業務の説得力と成果を高めていきたいと考えています。

グループワークの価値は？ グループワークで、普段の仕事の進め方や新たな学びの方法について話し合う機会があり、その経験を講座終了後も活かすことができたのは大変良いと感じました。 振り返りの意義は？ ライブ講座では、これまでの学びを振り返ることができましたが、再度復習したいという思いも残りました。 どんな分析が役立つ？ また、自分が普段担当していない手法であるファネル分析やA/Bテストについて学ぶことができ、新たな発見となりました。グループワークでは、原因の仮説を立てる際に３C分析を活用し、課題解決のフレームワークをいくつか身につけておくことで、仮説を立てやすくなると実感しました。 フレーム習得は難しい？ 今後は、代表的な課題解決のフレームワークを３つ程度覚え、常に思考の一部として活用できるように努めたいと考えています。最初は難しいかもしれませんが、思考の確認として、予めAIに質問・確認するステップを取り入れることにしています。

問題解決の4ステップは？ この講義では、ビジネスにおける問題解決の基本となる4つのステップ―What（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）―を学びました。現状とあるべき姿とのギャップを意識することで、問題そのものを正しく捉え、解決に向けた具体的なアプローチが可能になるという点が印象的でした。 どうして進化を狙う？ また、単にマイナスの状態を回復させるだけではなく、既に正常な状態からさらに進化させ、より良い結果を生み出す方法にも目を向ける大切さを理解しました。この学びは、事業性評価や臨床試験の失敗理由の考察、交渉時に相手を説得する際の有効なツールとしても応用できると感じています。 数値情報はどう活用？ さらに、データ解析の手法―例えばピボットテーブルの活用―を通じて、日常の業務や意思決定に具体的な数値情報を取り入れる方法を学び、実践的なスキルの向上を目指していきたいと考えています。

比較の意義は何？ 「分析とは比較である」という考え方を実践することができました。その他のデータと比較しながらその意味合いを考察することが、分析の基本であると再認識しました。具体的には、数字による集約、視覚的に捉える方法、そして数式で関連性を見るといった３点について学びました。数字の集約では、平均値のみならず、データの散らばりを示す標準偏差の役割も重要だと理解しました。また、データの中心を考える際には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の指標があることを確認できました。 実務への応用は？ ヒストグラムの作業では、実際に手を動かすことでその理解が深まり、自身の業務において作業プロセスのミスの発生度合いなどを視覚化する際に活用できると感じました。また、気象庁の温度データを用いた演習を通じて、公開情報からデータをダウンロードして利用する方法を再認識しました。今後は、こうしたデータ活用の手法を実務に積極的に取り入れていきたいと思います。

生成AIで何が変わる？ 生成AIの活用に対しては、多くの受講生が共通の問題意識を持っているように感じます。グループワークを通じて、これまで実際に試したことのなかった活用シーンに気づくことができ、また動画を通じてAIを活用してプレゼン資料を作成できるという点も改めて理解できました。 効率的資料作成はどう？ これまで毎年、昨年度の振り返りや今年度の目標・課題、テーマを説明する資料を作成していましたが、今後は最終的な資料のイメージや伝えたい内容をもとに情報を整理することで、効率的な資料作成を目指せると考えています。時間がない際には、AIにメールや資料を読み込ませ、論点を整理してもらうことで、迅速に頭の中を整理する助けになると実感しました。 AI活用の次の一歩は？ また、AIエージェントと呼ばれる自律的な使い方やプログラミング支援について紹介されていますが、具体的にどのように活用していけば良いのか、今後の実践方法を知りたいと思います。