(3ページ目)

定量 ✕ 効果

に関する学び

---

代表値や散らばりは？ 今回の学びでは、データ分析における重要なポイントを整理しました。まず、定量分析を行う際には、「代表値」と「ちらばり」の両方を把握することが重要です。代表値には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特徴を理解することでデータの中心を捉える手助けになります。また、平均値を算出する際には、外れ値の確認が不可欠です。ちらばりには、標準偏差や正規分布があり、それらを活用してデータの散らばり具合を把握します。さらに、データをビジュアル化することで、特徴的な傾向が捉えやすくなりますが、その際には正しいグラフを選択することが求められます。 相関か因果か？ 次に、相関関係と因果関係の分析についてです。相関とは二つの要素がどのように関連しているかを示すものであり、因果関係とは原因と結果の関係です。これらをセットで分析し、次の打ち手を考察することが重要です。しかし、因果関係は誤認しがちであるため、自分の都合の良い分析結果に偏らないよう、常に意識して考えることが必要です。 分析は比較ですか？ 今回の復習では、分析とは比較であることを再確認しました。問から仮説を立て、データ収集を経て、それを検証するというプロセスを繰り返すことが基本です。インパクトやギャップ、トレンドなど様々な視点からデータを分析し、グラフや数値、数式を使うことが有効です。 ツール選択はどう？ 現状では、時系列分析を多用しており、分析ツールとしてTableauやSPSSを利用しています。これにより、顧客データや売上データ、プロモーション費用などを扱っています。具体的な分析例として、まず相関関係の分析においては、売上とプロモーション費用との関連を見て、どのプロモーションが効果的であるかを判断することを目的としています。また、パレート分析では、顧客をグルーピングし、どの顧客が優良であるかを可視化しています。これにより、優良顧客の特徴を把握し、効果的な販促やプロモーション計画の立案に活かしていきます。

仮説構築の秘訣は？ 仮説を構築し、データを活用して問題解決を進めるためには、いくつかのステップが重要です。まず、問題の発生箇所を明確にすることが必要です。具体的には、問題の所在を深掘りするために、原因仮説を立て、検証のためのデータを集めます。仮説を効果的に立てるためには、フレームワークの活用が有用です。 4Pのポイントは？ マーケティングの視点では、4Pフレームワークを使って事業展開を整理することができます。製品、価格、場所、プロモーションの各要素が顧客のニーズや適正かどうかを評価します。適切なデータを集める方法としては、既存データの活用やアンケート、インタビューが挙げられます。各手法の長所と短所を理解して、目的に応じた選択が求められます。 多角的検証は？ 仮説を立てる際には複数の仮説を用意し、異なる視点から網羅的に検討することが大切です。仮説の検証に際しては、比較の指標を意識的に選択することが必要です。具体的には、データを収集・分析し、仮説に説得力を持たせるためには、反論を排除する情報まで検討することが重要です。 意義はどこに？ 仮説設定の意義としては、検証マインドや問題意識の向上、迅速な対応が可能となる点が挙げられます。こうしたプロセスを経ることで、自分の業務に対する関心を高めることにつながります。 販促の効果は？ 販促企画の効果検証や販売目標達成の実績を見る際には、売り上げが伸び悩んでいる商材を特定し、どの要素に問題があったのかを4Pを用いて検証することが求められます。これを元に具体的な施策の効果を評価し、次の糧とすることが重要です。 実績比較はどう？ 販売実績を基に、商品ごとの実績を昨年と比較し、価格変動の影響や来客数の動向、プロモーションの効果を定量的に評価すべきです。それにより、次年度の方針を検討することが可能となります。このように、精緻な分析を通じて課題を明確にし、解決策を打ち立てるための指針とすることが重要です。

戦略の整合性をどう整える？ 戦略を考える際には、広い視点で各要素を検討しつつ、それらの整合性を必ず意識することが重要です。また、高い視座と長期的な視点を持って実現したい姿を整合させることも求められます。そのためにはフレームワークを身につけ、それを活用して分析することが必要です。 フレームワークを活用するには？ ＜フレームワークの例＞ - 3C分析 市場／顧客・競合・自社の順番で分析を進め、市場と顧客を重点的に理解することで事業成功のための知見やマーケティングの方向性を得ることができます。シンプルで使いやすく、効果も高いのが特徴です。 - SWOT分析 内部の強み（Strength）と弱み（Weakness）、外部の機会（Opportunities）と脅威（Threats）を分析し、自社とビジネス環境を把握することで戦略立案に役立てることができます。 - バリューチェーン分析 製品やサービスが消費者に届くまでの事業活動で付加価値が生まれる箇所を分析し、基本戦略や改善に役立てることができます。また、競合や業界全体のバリューチェーンとの比較を通じて、バリューチェーンの再構築を検討できます。 SWOT分析で何を明確にする？ 私の事業部は設立から2年余りで、定量的および定性的な分析の蓄積が不足しています。その中で、来期に向けた重点課題を明確にし、優先順位を決め、取り組まないことを決定する段階にあります。ですので、SWOT分析を用いて事業部の強みと弱みを把握し、それに基づいて課題の選定を行いたいと考えています。 データ比較で見えることは？ まず、他事業部とのデータを比較し、要因を分析します。それに基づき、すぐに取り組める事項と中長期的な取り組みを棲み分けして戦略のヒントを得ようと考えています。そして、チームメンバーとの協議では、広い視野と高い視座を意識し、方向性の不一致を避けるよう留意したいです。

仮説検証はどう進める？ Gミュージックスクールの採用問題を通して、「仮説立案→データ検証→解決策選択」のプロセスを実際に考える機会となりました。特に、機会コストの概念を用いて「何を諦めるか」を定量的に評価する重要性に気付かされ、データ分析によって感覚的な判断を論理的な根拠に基づく戦略へと変換する価値を実感しました。また、限界に近づいていたある従業員の工数という制約条件下で最適解を導く過程は、現実のビジネス課題の複雑さを改めて認識させ、完璧ではない解決策を採用する経営判断の難しさも感じさせました。 受注と労働はどう連携？ 一方、労働集約型の企業においては、顧客獲得と労働力確保が相互に関連していると実感しています。今回学んだデータ分析手法を活用し、営業データ（受注量、案件規模、事業部別実績）と人材データ（残業時間、採用状況、離職率）の相関分析に取り組む予定です。具体的には、受注増加期における人材不足と残業の関係を定量化し、適切な採用タイミングと人員配置の予測モデルを構築することを目指しています。また、機会コストの視点から優秀な人材の流出による売上機会の損失を算出し、採用および定着への投資の優先順位を検討する考えです。 数値で見る採用戦略は？ まずは、日々収集している営業データと人材データを統合管理できるダッシュボードを構築し、問題の可視化を図ります。次に、相関分析と予測モデルの検討を通じ、「受注増加期の人材不足が残業の増加、ひいては離職率の上昇という負のスパイラル」にどのような影響があるかを定量的に捉え、適切な採用タイミングを予測するモデルを作り上げます。さらに、戦略的人材投資を実践するために、機会コスト分析によって優秀人材の定着に伴う投資効果を算出し、個別の引き留め戦略を検討します。特定の熟練者への依存構造も可視化し、業務の標準化やスキル継承プログラムの整備により、事業成長と人材確保のバランスをより戦略的に実現する経営体制への転換を目指します。

問題解決の要点は？ ビジネスにおける問題解決には、ステップで考えることが重要です。 何が課題なの？ まず、直面している課題や状況を明確にすることから始めます。これを「何が問題か？」という問題定義の段階として考えます。そして、「あるべき姿」と「現状」のギャップを定量的に捉えます。この段階で、問題の具体的な側面を客観的に整理することが肝心です。 どこで障害発生？ 次に、問題の発生箇所を特定します。これは要素分解を行い、問題が発生している場所を見極めるプロセスです。「どこに問題があるか？」を明確にし、優先してアプローチすべき箇所を洗い出します。その際、さまざまな切り口を用いて視野を広げます。仮説を複数立て、それらをデータで検証することが推奨されます。 なぜそうなったの？ 問題の原因を分析するためには、「なぜ問題が起きているのか？」を探ります。このステップでは、ロジックツリーを用いることが効果的です。ロジックツリーは問題を漏れなくダブりなく（MECE）分類する方法で、全体像を把握し、思考の幅を広げる手助けとなります。 どう解決すべき？ 次に解決策を考えます。「どうするか？」を定義し、原因に対する有効な解決策を提案します。ここでも、ロジックツリーを使うことで、さまざまな解決策を広く考えることができます。 どの手法が役立つ？ また、MECEに基づく分解手法も問題解決の際に有効です。階層文界や変数分解を用いることで、全体を細分化し、問題を明確に捉えることが可能です。MECEに考えることで、ビジネスチャンスを逃すことが少なくなります。たとえば、販売施策では商材ごとや月ごと、エリアごとの比較を行い、実績と目標を比較することが求められます。 どう進めるか？ このように、問題解決のプロセスでは段階的に考え、具体的な解決策に導くことが重要です。目標達成のためには、データを基に根拠を持った施策を考え、実行することが求められます。

捨てる意味は何？ 一番印象に残ったのは、捨てることで顧客のメリットが向上する可能性があるという点でした。なぜなら、これまでは捨てるという行為を、新しい価値を創造するために人や時間を作ることや、コストダウンを目的としたものと捉えていたため、顧客のメリットが上がるという発想はあまりありませんでした。この点から、自分たちの核となるサービスを充実させるために、あくまでお客様のためではなく自分たちのために行っていることがないのかという視点で戦略を再考し、これに活用したいと考えています。また、選択・捨てるときには、定量的な判断基準が必要であり、それによってより客観的な判断ができると感じました。そして、結果を振り返り、さらに必要なアクションをとるためにも、この基準が重要であることを強く認識しました。 対応中止の判断は？ 私たちは営業社員向けのコールセンターを運営し、「問合せ対応」と「手続きの受付対応」をサービスの柱としています。これまでは営業社員の満足度を意識して両方を提供していましたが、本当に顧客が望んでいるものを定義し、ROIを考慮した上で「手続きの受付対応」の中止を検討しています。判断基準として、手続き一件当たりの生産性や、顧客の想定通りに手続きが正しく行われるリスク、電話受付以外の代替手段の有無を検討項目としています。 問合せ対応の優先は？ さらに、問合せについても待たせることが多いため、つながりやすさを重視して優先順位を設定します。判断基準としては、コンタクトリーズンごとの問合せ量の割合と、営業活動における優先順位の有無を考慮していきます。まずは、優先順位を考える上で基準となる項目を洗い出します。具体的には、サービスの対象者が期待していること、手続き一件当たりのコスト、一回の電話で解決する割合、問合せの応答時間、後処理の時間などです。これらの基準項目を「効果」と「頻度」のマトリクスとして分析し、捨てるべきことを明確にしていきます。

事業経済性を深めるには？ 事業経済性について、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性それぞれの角度から理解を深めることができました。これまで学習してきた各種のフレームワークと同様、言葉だけが独り歩きしないよう、きちんと本質を捉え、事業分析に当てはめることが重要だと感じました。また、ケースに応じて意味のないことを見極め、捨てるという判断をすることで情報を整理していくことも大切です。 周囲の変化にどう対応する？ 以下に、動画内でのまとめが役立ちそうだったのでメモしておきます。 1. 実際に自分で手を動かして試してみる 2. 時代やビジネス環境変化の影響を考慮する 3. 指数関数的に急激な環境変化が起こる時代である 自動車に関連する複数の事業会社を管理する立場にあるため、規模の経済性やシナジー効果、範囲の経済性は非常に重要な視点です。 値決めにどう取り組むか？ サプリや化粧品は価格が高い方が逆に売れることがあるというのはとても納得がいきました。高級車を主に手掛ける洗車事業においても、値決めには苦労しています。創業当初は一般的な相場観でスタートしましたが、現在の物価やブランディング的にそぐわなくなってきており、事業経済性を考慮して値上げが必須となっています。しかし、長く務めるスタッフの値上げに対する理解が追い付かないため、小さな会社では現場スタッフの意見も無視するわけにはいかず、時間をかけて意見の擦り合わせを行っています。 客観的視点をどう維持する？ 総合演習でも取り上げられていましたが、定性的な判断や慣習・慣例、伝統などに固執するのは人としての常なのだと考えるようにしています。そのため、日常に埋もれてしまわないよう、客観的な事実と定量的な評価、データをもって自社の現在地や状況を定期的に把握する必要があります。全社の経営企画に携わる私は、すべてにおいてやや批判的・批評的な立ち位置でいることがちょうど良いと考えています。

分析の本質とは？ この学びを通じて、分析の本質を理解することができました。分析とは「比較」することが核心であり、特に条件を整えた「Apple to Apple」の比較が重要です。まずは「何を明らかにしたいのか？」を明確にし、そのために「何と何を比較すべきか？」を定めることが大切です。 棒グラフ作成の注意点は？ 印象に残った点として、棒グラフの縦軸と横軸など、細かな部分にまで注意を払ってより分かりやすく伝えることが求められるということです。例えば、縦軸は上がった・下がったを示し、横軸は要素間の比較を表現します。普段は手元のデータだけで判断してしまうことが多かったと気づかされました。この分析の本質は、課題解決のための分析決定だけでなく、解決策の実行後の効果検証にも活用できると感じました。 具体的な応用法は？ 具体的な応用として、解決策の効果を比較することが挙げられます。解決策を導入する場合としない場合での比較を行い、条件をできるだけフェアに揃えることが重要です。この考え方を業務に活かすことで、顧客の課題を定量的に解決する方法を確立し、納得できる成果を提示できるようになると期待しています。 より良い分析へのプロセス この知識はすぐに実務に活用できるもので、特に分析の本質を理解できたことは大きな収穫です。今後、以下の流れを意識して分析の質を向上させていきたいと思います。 まずは課題の明確化から始め、何が課題なのかを特定し、解決するためにどのような分析が必要かを考えます。次に仮説を設定し、それを検証するためのデータを収集します。重要なのはフェアな条件で比較できるようにデータを集め、分析結果を分かりやすく可視化することです。 最後に、結果を解釈し示唆を整理します。ただ結果を提示するだけではなく、その傾向や含意をまとめ、目的に沿った分析であるかを確認します。この一連のプロセスを通じて、より質の高い分析を目指していきます。

何を学んだ？ 今週は、これまでの学びを整理し、各週の要点を再確認することに集中しました。以下は、特に自分にとって重要だと感じた部分をまとめたものです。 どう活用する？ まず、自社や自身の優れた経営資源を分析し、理解することは重要であり、状況に応じてそれらをどのように活用するかを考える視点が不可欠です。また、個人のリソースには限りがあるため、やることと捨てることの優先順位をつける必要があると再認識しました。惰性で業務を進めるのではなく、判断基準を持ちながら考えることが求められます。そのためには、定量的なエビデンスに基づき、さらにROI（投資対効果）を考慮する重要性に気づきました。 視野を広げるには？ さらに、自身の視野狭窄や見落としを防ぐためには、集合知を意識して他者と相談し、意見をすり合わせることが大切です。 現部署の取組みは？ 現部署では、既存業務の効率化・高品質化を目的としています。また、新規業務の構築やフロー作成にも関わる機会があり、それぞれに適切な目的や目標設定が必要です。日々のMTや資料作成時にはFWを活用できます。 助けを求めるには？ 個人での業務には限界があるため、大きな成果を達成するには周囲の助けが必須です。その際、伝えるべき情報を正確に伝え、納得感や理解を得るには、FWを活用した情報整理やKSF（重要成功要因）や課題の特定、戦略立案が不可欠だと感じました。 新知識の収集は？ 新規業務の担当窓口に任命されましたが、未知の業界であるため、新たな知識・スキルを収集し続け、現状の業務フローを理解する必要があります。3C分析を中心に使用して理解度を深め、顧客の潜在ニーズや課題を抽出することを目指します。 習慣化はどうする？ 活用方法やタイミングについてはまだ慣れていないため、自分のスタイルを見つけるべく、地道に繰り返し実践して習慣化する努力を続けます。

判断軸ってどう決める？ 業務の優先順位を設定する際には、まず明確な判断軸を設定し、その基準に沿って取捨選択を行うことが重要です。たとえ判断軸がはっきりしない場合でも、仮説を立てた基準に基づいて判断することは可能ですが、軸がぶれたり曖昧になると、優先順位が個々の感覚や属人的な経験に左右されるリスクがあります。そのため、客観的に納得できる判断軸を持つことが肝要です。また、専門的な業務については、専門家に集約するか、あるいは外部委託を検討することで、より高い付加価値を生み出す可能性が期待できます。 継続業務はどう見直す？ 長期にわたって継続している業務や日々のルーティン業務を見直す際には、業務の効果や必要なリソース（主に社員の工数）をできるだけ具体的に把握し、その上で業務の取捨選択を行うことが求められます。たとえ一時的に棚卸や整理の負担が生じても、中長期の視野で見れば、委託することで効率的かつ経済的に業務を遂行できる場合があります。 見える化で何が見える？ また、日々のルーティン業務については、具体的な情報を定性・定量双方の視点で見える化することが大切です。具体的には、その業務が誰のどのような業務に貢献しているのか、どの程度の時間を要しているのか、そして業務を削減または中止することでどのような弊害が生じるのか、これらを明確にする必要があります。その上で、業務を「絶対に必要なもの」「無いと困るもの」「あったらいいな程度のもの」「無くても問題ないもの」といった基準で分類し、削減や委託の可能性を検討していくことが重要です。 効率アップをどう実現？ 最後に、削減が難しい業務においても、あらかじめ一定の判断軸をもって優先順位を整理しておくことで、必要に応じた取捨選択が容易になります。投資対効率（ROI）の考え方を取り入れながら、自身の労務工数を意識し、業務の効率性を高める姿勢が求められると言えるでしょう。

比較による効果測定とは？ 分析とは、比較することである。まず、分析する項目を整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが重要だ。何かの効果を測りたい場合、「ある」場合と「ない」場合で比較を行い、分析対象以外の条件も整える必要がある（これは「Apple to Apple」と呼ばれる）。 データ分析の目的と仮説 データ分析を行う際には、まず目的と仮説を立てる。例えば、データ分析の目的は何で、その結果どのような状態を目指すのかを明確にすること。そして、どの項目を分析すれば目的を果たせるのか、その項目をどのようにデータ加工すれば良いのかを考え、具体的な仮説を立てることが大切だ。 適切なデータ加工と表現法 データにはその種類に応じた加工法やグラフの見せ方が必要である。割合で表現するのが適切な場合と、実数（本来の値）で表現するのが適切な場合がある。また、質的データ（数値の大小に意味がないもの）と量的データ（数値に意味があるもの）の違いを見極める必要がある。 人事部門のデータ活用法 人事部門では、健康経営やエンゲージメントに関するデータを扱い、改善に向けた施策を企画することが多い。このため、データを活用して課題解決や目標達成のためのPDCAサイクルを効果的に回せるようにすることが求められる。これまでの施策参加者がどれだけ改善したか、「参加した人の中で●●をした人はより■■だった」といった分析を行うが、このためには、参加者と不参加者の間での比較を行うことが重要だと感じている。 目的設定と議論の重要性 まずは、目的を明確にし、自分自身の思い込みや仮説に偏らず、上司やメンバーと徹底的に議論することが必要だ。次に、課題に対して目指す姿を定量的にKPIとして設定し、現状を把握する。算出するデータに定義と根拠を持ち、それを分かりやすく伝えるスキルを身に付けることも重要である。

講座内容の印象は？ ライブ授業のアーカイブを拝見しました。今回の講座は、ビジネスパーソンが陥りがちな視点を見直し、MBA生が効果的にデータ分析を行えるよう構成されていると感じました。他のEMBA生が適切なデータ加工を行い、ケースの課題について効果的な表を作成して発表しているのに対し、私は数値をそのまま載せ、力量の差を感じることが多く、本講座の内容は非常に参考になりました。今後、レポート作成を行う際には、本講座の内容を何度も振り返り参考にしようと思います。 定量分析の意義は？ パソコンを購入する時、私は「価格」と「スペック」を重視しますが、実際にはその場の感覚で購入することが多く、定性的だと感じました。ライブ授業を通じて、定量的な仕分けと表のまとめの大切さ、スモールデータを基に仮説を立て、あるべき姿を検討することが重要であると学びました。 実践の効果は？ 社内の会議や発表の場でも、本講座で学んだ仮説やあるべき姿を考えた効果的な資料作成を実践していきます。この実践により、受け手の印象が大きく変わり、営業やメーカーの社内会議でも限られたリソースの中で短期間に成果を上げることに繋がると思います。ビジネスの場では、勘や直観といった定性的な判断に偏りがちですが、一工夫して定量的にデータをまとめることで、社内で数値に基づいた効果的な判断ができるようになると感じました。 一歩踏み出すのは？ 普段行っている新NISAの株式投資判断や競馬の予測など、小さなことから始めていきたいです。例えば、サステナビリティに力を入れている会社を投資の目標にして、2050年のカーボンニュートラルに向けた資金の投入度をエクセルで分析し、効果的なグラフ作成に活かせると思います。また、ビジネスの場の資料作成では、小川先生の理論を基に、受け手が効果的な判断を行えるよう努めたいと思います。