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比較

に関する学び

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効果的な仮説の立て方は？ 今回は、「Why（原因の分析）」について学びました。このステップでも「What」「Where」同様に、複数の切り口を持ち、複数の仮説を立てることが重要だと実感しました。特に、切り口の感度の良さや仮説の筋の良さが問題解決の精度に大きな影響を及ぼすことを改めて痛感しました。高い視座と広い視野を持ち、ビジネスフレームワークを活用して大局的かつ網羅的に複数の仮説を立てることが有効だと学びました。 具体と抽象の使い分け方は？ また、仮説の分類として「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があり、前者は具体化、後者は抽象化が肝要です。具体と抽象を使い分けて行き来できるように練習することが必要だと改めて感じました。 データ検証のプロセスの重要性は？ そして、仮説は検証して初めて意味を持ちます。データを収集し（既存データに不足があれば新たにデータを集め）、指標を定め、その指標で比較できるように適宜データを加工し、段階的に仮説を絞り込み検証を繰り返すプロセスが重要であると学びました。 ツールを活用するために何が必要か？ ツールがあることは助かりますが、使いこなせなければ意味がありません。仮説設定やデータ収集・結果の比較を通して「経験や勘による決め打ちや意図的な絞り込み」という負の側面が出ないように、正しいプロセスを意識し、目的に適したツールを正しく使いこなせるように練習を繰り返したいと考えています。 次期事業計画の策定にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、このプロセスを活用します。「なぜ今ターゲット顧客から選ばれているのか」を深堀りし、仮説を設定してその再現性と競争優位の持続可能性を検証したいと思います。どのビジネスフレームワークを使って仮説を設定し、どの指標で比較し絞り込むかを考え、一つずつ丁寧に進めていきたいです。 客観性と説得力を保つためには？ 『経験や勘で導き出した答えの確からしさを、ビジネスフレームワークを用いて正しいプロセスを踏むことで確認する』という意識を持ちながら、フレームワークの選定や指標の設定、データの収集・比較、仮説の絞り込みなどの過程で、経験や勘による決め打ちや結論ありきの意図的なものにならないよう常に意識し、客観性と説得力を担保するように努力します。

リーダーシップをどう発揮する？ リーダーシップには特定の手法があるわけではなく、状況に応じて使い分ける必要があります。この使い分けの鍵は、「どんな仕事か」と「どんなメンバーか」を適切に見極めることです。「どんな仕事か」は、そのアウトプットの内容や期日などの見極めが比較的容易ですが、「どんなメンバーか」を把握するのは難しいと感じます。特に、異なる部署を横断するプロジェクトでは、普段関わりの薄いメンバーと仕事をすることになり、その人々をどのように見極めるのかが大変です。 メンバー理解で何が変わる？ 技術進化が著しい中、生成AIのような新技術に目を向けること以上に、「今一緒に仕事をしているメンバーはどのような人々なのか」、そして「仕事内容が変化してメンバーの思考や働き方は変わっていないか」といった「人」に着目することが、適切なリーダーシップを発揮する上で欠かせないと実感しました。仕事の進捗状況を含め、関わるメンバーの状況を把握することが最も大切です。その現状把握が誤ると、適切な行動やアウトプットが出せなくなるため、常に状況をアップデートしていく必要性を感じました。 現状把握をどう進める？ また、部署の異動やチーム編成の変更、新しいプロジェクトでの配置など、仕事の節目にはもちろん、1on1の場といったメンバーとのコミュニケーションの際にも、この現状把握を活用できると思います。自分がリーダーでない時も、リーダーがどのような行動をしているかを観察して、そのリーダーが現状をどのように判断しているのかを感じ取ることができます。このことは、リーダーへの相談の仕方や周囲のメンバーへの対応に活用できるのではないでしょうか。 行動変化のために何を意識すべき？ まずは「人に関心を持つ」ということから始めてみるのが良いでしょう。チームとして成果が上がらない時には、まず「メンバーの行動を変える」のではなく、「今のメンバーの状況」をしっかりと把握し、そこから「自分が取るべき行動」を変えることを意識することが重要です。現状の環境要因や部下の適合要因がわかりやすくなるようなフォーマットを作成し、それをアップデートすることで、自分が状況に応じた行動をとれているかを客観的に振り返ることができるようになると思います。

状況変化の把握方法とは？ 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります： 1. 層別分解：全体を定義して分ける（例：単価別、年代別） 2. 変数分解：一つの数字に対する変数を分ける（例：売上＝客数×単価） 3. プロセス分解：分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける（例：来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店） 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には？本当に？」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は？ 解約要因の分析： - 層別：子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数：アプリ利用状況＝利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス：契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには？ 変数分解のスキルアップ： 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢： - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

B/Sの違いをどう見る？ B/Sについては、これまで業務の中で目にする機会が少なかったため、活用するチャンスがなかったが、今回のゲイルや総合演習を通して、PLとの関連性と役割の違いを認識し、企業を多角的に見るツールであることを実感することができた。特に、インフラ産業とクラウドビジネスのB/Sを比較する中で、インフラ産業は車両や駅舎、電線設備などの有形固定資産を多く保有（70％以上の割合）し、成熟した産業であるため負債が大きくなりがちである一方、クラウドビジネスは店舗や設備を必要としないため有形固定資産が少なく、新興の産業故に負債を抑え、純資産が大きい傾向があるという違いが明確に理解できた。 負債運用の意味は？ また、アキコの事例を用いたゲイルでは、「負債」の考え方について学ぶことができた。負債を極力抑える運用の重要性と、成長のチャンスを逃さないために時には必要な負債が発生するという現実も示され、安定した企業は負債が大きくなりやすい一方、個人で事業を展開する場合は負債を小さくしておくのが望ましいという点を考えさせられた。B/Sは、お金の「調達」と「使途」のバランスを把握できる資料として、企業の成り立ちそのものを理解する上で非常に有用であると感じた。 自社B/Sの現状は？ まずは、自身の会社のB/Sを確認し、分析を行うことが必要だ。現状を正しく把握し、運営上の数値管理のために何を追うべきか、またどの点に注力するかといった運営上の課題を明確にすることに役立てたい。同時に、他社のB/Sを読むことで成り立ちの違いを理解し、自社の今後の戦略について考える材料にしたい。 業界分析はどう進む？ さらに、薬局業界で公表されているB/Sを確認し、流動資産、固定資産（有形固定資産、無形固定資産）、流動負債、固定負債の各項目とその組成について把握する。そして、自社のB/Sを見直し、企業の成り立ちや現状を正確に把握することが求められる。現在、５月に実施予定の管理者向け研修資料作成にあたり、財務三表について分かりやすく噛み砕き、自社の状況と外部環境を具体的に受講者に説明できるよう、PLやB/Sを再度読み直し、情報の整理を進めていく。こうした人に教えるプロセスを通じて、知識の定着を図っていきたい。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

省エネでゴールに到達するには？ 目指すべきゴールを明確にし、可能な限り省エネでそのゴールに到達する方法を見極める方法について学びました。戦略的に行動するためには、現経営資源の独自性（強み、差別化ポイント）を正確に把握し活かすことが肝要です。そして、その差別化ポイントを見極める観点として下記の3点があります。 1. ターゲット顧客に価値を訴求できるもの 2. 経営数値面を含め実現可能なもの 3. 長期にわたり自社の競争優位性を持続可能なもの 本当に差別化できている？ 実際に、どのポイントも「できている」「差別化施策だ」と確固たる自信を持って言える状況ではないことに気づきました。例えば、自社が提供するサービスの価値が本当にターゲット顧客が求めているものであるのか（ニーズ／シーズの把握や過剰サービスの可能性も含め）、実際に差別化できているのか、そしてその競争優位性をどれだけ維持できるのかといった問いです。 次期事業計画の策定に向けて 次期中期事業計画の策定時には、「目指すべきゴールを明確にする」「やらなくてよいことをしない」「独自性（強み）を持ち自覚する」そして戦略の構造化を図ることが必要です。学んだ内容を基に、VRIO分析のフレームワークを用いながら周囲の協力を得つつ、関係者と一緒に「高い視座と広い視野」「一貫性と整合性」を意識しながら、差別化施策を立案していきたいと思います。 具体的な差別化施策をどう立案する？ 具体的には、以下の5点を意識して差別化施策を立案します。 1. ターゲット顧客は誰か？（ターゲット顧客にしないのは誰か？） 2. 自社はどのような価値をターゲット顧客に提供しているか？（価値を明確に表現できているか？） 3. それは本当にターゲット顧客が求めていることか？（ニーズ／シーズは何か？満たしているか？期待を超えているか？過剰サービスになっていないか？） 4. 本当に差別化できているか？（そう思い込んでいるだけではないか？） 5. 差別化できているとして、その競争優位性はいつまで持続できそうか？ 競合とどう比較し学ぶか？ また、ターゲット顧客の生の声を確認し、他社の事例から学び比較検討することにも挑戦してみたいと思います。

複数仮説をどう活用する？ 仮説を考える際には、「複数の仮説を立てること」や「仮説同士に網羅性を持たせること」が重要です。その上で、仮説を検証するために必然的にデータを収集することが求められます。ケースの解説では「3C」「4P」が挙げられており、私が考えたケースの回答も結果として「4P」の視点に近かったですが、意識的に「4P」から発想したわけではありませんでした。どの場面でどのフレームワークを使用するべきか、まだ身についていないと感じましたので、今後はフレームワークを有効に使えるようにしたいです。 データ収集のポイントは？ データ収集の際にも、仮説を持った上で臨むことが重要だと再認識しました。例えば、故障対応の増加で残業が増えているという問題に対して、「昨年と今年の故障件数」の比較ではなく、「1件あたりの対応時間」を比較する方が良いという解説を受けて、その認識が強まりました。 日常業務での仮説と分析 仮説を考え、必要なデータを収集し、分析することは日常業務のあらゆる場面で必要です。具体的には、「毎月の財務諸表の比較分析」、「毎月の営業活動の振り返り」、「毎週のユーザー数の動向分析（新規獲得率、解約率、更新率）」などが挙げられます。 中長期的視点での活用法 また、中長期的な視点を持つ業務では、年間の目標設定やその達成に向けての方法を考える際、中期的なビジョンを考える際に、フレームワークの活用が有効です。特に中長期的な視点では、その活用をより一層進めていきたいと思います。 データ自動化とフレームワーク整理 日常業務で必要なデータ収集は現時点では自動化されていますが、収集されたデータに漏れがないか、今一度チェックすることが大切です。また、仮説を立てる際にはフレームワークの活用が有効と感じていますが、どの場面でどのフレームワークが有効かを一度整理したいと思います。そのために、フレームワーク集の書籍を手元に置いておく、もしくはChatGPTにどのフレームワークを使うかを尋ねるという方法も考えています。 独自視点はどう持つ？ ただし、フレームワークに頼りきりになると内容が似たり寄ったりになりがちですので、常に独自の視点がないかを意識していきたいと思います。

オリエンタルランドの視点は？ 今回、オリエンタルランドを題材に、P/L（損益計算書）とB/S（貸借対照表）を読み解くワークに取り組みました。まず、事業活動を考える際に、①顧客や企業、②提供価値、③価値提供のための活動、④経営資源といった要素を仮定し、それに基づいてP/Lの売上や売上原価、B/Sの資産を具体的に整理しました。このフレームワークは非常に分かりやすく、今後も活用していきたいと感じました。 売上はどう計上される？ 売上については、想定通りアトラクションやショー、商品販売などの順で計上されていました。しかし、オリエンタルランドの事業セクションが分かれているため、どこまでを同社の売上として扱うかという点は検討の余地があると感じました。一方、売上原価に関しては、商品原価は想定どおりでしたが、同社の場合は人件費、減価償却費、施設更新関連費、ロイヤリティなども計上されていることに驚きました。一般企業では、人件費は販管費に計上されるため、この違いが印象的でした。 人件費の扱いはどう変わる？ また、人件費の扱いに関して調べると、売上原価の製造費と販管費における販売費、一般管理費、研究開発費で分類されるのが一般的であることが分かりました。こうした知識を通して、財務3表の見方が変わり、各項目がどのような経営判断につながるかを考える良い機会となりました。 業界応用はどう考える？ さらに、フレームワークを他の業界に応用する際には、顧客の特性や利用シーンなど具体的な側面に注目する必要があると感じました。売上原価と販管費の違いが粗利や営業利益にどのように影響を及ぼすかを理解することで、経営判断におけるコスト構造の分析にもつながると考えています。 実践での説明はどう進む？ 今後は、この知識をもとに、実際の面談や決算報告の際に、事業活動とP/L、B/Sとの関連性を具体的に説明できるよう努めたいと思います。また、業界や同規模の企業との比較分析を通じて、より深い理解を得ることを目指しています。仕事以外では、複数の決算報告書を題材に事業活動を整理し、自分なりにP/LやB/Sを読み解く練習を続け、実際のお客様への説明機会も活用して理解をさらに深めていきたいと考えています。

学習の振り返り：得た知識は？ これまでの「戦略思考入門」の学習を振り返り、思考整理、アウトプットの方法、ビジネス構造についての知識を得ることができました。 現代のビジネスリーダーに必要なスキルとは？ WEEK06のLIVE授業でも、激変する時代の中で今後のビジネスリーダーに求められるスキルとして「コンセプチュアルスキル」と「ビジネスフレームワークの活用」が重要であると話されましたが、これらの点が講座受講の動機となっています。 新人時代の経験と今の実感 新人時代は抽象的な概念で物事を考えることができず、実務をただこなす日々でした。しかし、自身の経験が積み上がってきた今、「コンセプチュアルスキル」の重要性を実感しています。また、抽象度の高い概念を具体化して伝えるためにはビジネスフレームワークが有効であることも学びました。各フレームワークの目的や用途を理解し、結果に結びつけるツールとして活用できるレベルを目指しています。 言語化スキルの成長は？ 言語化・文章化するスキルも力不足だと感じていましたが、講座期間中に考えをアウトプットする機会は良い鍛錬となりました。 自社の事業分析へ挑戦するために 今回の講座で学んだフレームワークを用いた自社の事業分析にも挑戦したいと考えています。これまではマーケティングや競合分析にあまり注力されていなかったため、SWOT分析やバリューチェーン分析などを実践し、新しい収益の柱となる新事業提案につなげられたらと思っています。 社内研修の目的は？ さらに、社内の人材研修でフレームワークを用いたグループワークを企画中です。若年層や中堅層に向けて、自社のサービスに対する理解を深め、他社や業界の動向にも視野を広げ、互いの意見を交換しながら分析作業の面白さを伝えることが目的です。 ビジネススキル強化のためのアプローチ 社内研修への活用については、既に企画検討中の研修にフレームワークの分析を取り入れ、ビジネススキルの強化を図りたいと考えています。具体的には3年目、6年目の社員に向けて、ビジネスフレームワークを通じてリーダーマインドを養い、自社のサービスを自分たちの手で構築する意識を持ってもらうことを目指しています。

本業と全体はどう？ PLには売上総利益、営業利益、経常利益といった項目があり、営業利益は本業で得られる利益を示す一方で、企業全体の収益性の判断には限界があることが理解できました。経常利益を見ることで、初めて企業全体の儲けを把握できるという点も納得できました。 PLから何が分かる？ また、PL単体では細かい財務活動まで把握することは難しいものの、利益の出し方やコストが発生する時点、そして過去と比較して各割合がどのように変動しているかなど、全体的な売上・利益構造を大まかに捉えるための有用な指標であると感じました。たとえば、対照的なコンセプトを採用するカフェのPLを通して、弱みを他の部分の費用で補うという戦略があることを学びました。店舗が小さく、立地条件が厳しい場合、集客力を補うために広告宣伝費を多く割り当てる戦略が取られているという点は興味深かったです。ただし、PLだけではその背景にある出店経緯や戦略は把握できないため、併せて確認する必要があると感じました。 報告書はどう読む？ 自社の利益報告書を読む際は、月単位や年単位での推移を丁寧に把握し、売上や利益の構造に変化がないか、儲けが増加しているのか減少しているのか、要因を明確にすることが大切だと考えています。 各店舗を比べる？ さらに、業界の特性から、売上原価の比重が高い店舗と低い店舗が存在するため、各店舗の利益の出し方の違いを比較し、より効果的な利益向上策を模索する意欲が湧きました。自社内の各店舗のPLを詳細に比較することで、利益構造やコンセプトの違いが明確になり、そこから自社分析を経たうえで競合他社のPLも確認し、販管費や労務費、売上原価の占める割合の違いから、何を強みとして成長させ、どこに改善の余地があるかを検討することが求められると感じました。 改善提案は何？ こうした分析を通じて、売上に対する各費目の割合や変化を正確に把握し、改善活動を次期の部門方針に反映させるとともに、管理側と店舗それぞれが取り組むべき課題を明確にする必要があると実感しました。自身の責任範囲内で具体的な改善提案を上司に示し、統括する店舗が改善活動に向けた大きな予算を確保できるよう検討していきたいと考えています。

グラフの読み方は？ ■グラフの解釈と仮説の立て方 グラフを用いる際は、まず読み取りたい内容に合わせて最適な形式を選びましょう。グラフを観察する前に予測を立てることで、分析の方向性を明確にします。分析方法には、特徴的な部分を注目したり、複数のデータを比較して差異を見つけるなどのアプローチがあります。この過程で、解釈と仮説を同時に立てると効果的です。 R&Dチームの成果をビジュアル化する際には、チーム別に成果物の数をヒストグラムにし、偏りや詰まりを確認しましょう。この情報を基に各チームへのフィードバックを行い、改善につなげます。 データ表現の工夫は？ ■ビジュアル化のヒント データビジュアル化では、代表値や散らばりに着目します。代表値の設定においては、データに応じて使い分けが重要です。 - 単純平均は、データ全体の総和をデータ数で割る方法で一般的に多く用いられます。 - 加重平均は、影響力の異なるデータに重み付けを行って平均を取る方法です。 - 幾何平均は、主に変化率や比率を扱う際に使用されます。 - 中央値は、外れ値に影響されにくいため、データの中心を把握する際に便利です。 さらに、散らばりを把握するためには標準偏差を用います。標準偏差はデータのばらつきを測る指標で、値が大きいほどばらつきも大きいことを示します。大きく逸脱したデータは重要なポイントかもしれないため、注意が必要です。 データが正規分布に近い場合、95%のデータが標準偏差の2倍以内に収まるとされています。この特性を活用して標準偏差を逆算する方法もあります。 最後に、プロジェクト参加者の満足度を測る際には、参加期間に応じた重みづけを行って加重平均を計算し、その結果を適切なグラフで示すことで満足度の傾向をわかりやすく伝えられます。 仮説検証の流れは？ ■解釈と仮説の流れ まず、チームごとに成果物を数え、それを表にして視覚化します。次に、そのデータから予測を立て、詳細な解釈を行った上で仮説を形成します。この仮説をチームにフィードバックし、インタビューなどを通じて実態と照らし合わせることで、仮説を検証します。これにより、チームやプロジェクトのさらなる改善へと導くことができます。

セグメントは何がポイント？ まず、セグメンテーションの切り口として、人口動態変数、地理的変数、心理的変数、行動変数の4つがあることを学びました。購買行動に差が出る切り口を意識することが重要であり、当社の観光コンテンツ配信事業では、アニメファンという趣味嗜好や行動特性を重視すべきだと考えています。 火付け役の意義は？ 次に、1stユーザー（火付け役）の選定と普及要因の重要性について学びました。サービス設計においては、比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性の5つの普及要因を押さえる必要があります。特に、AIDMAの各段階に合わせ、まずは注意を引くための可視性、次に分かりやすさで興味を喚起し、比較優位で魅力を訴求、適合性により導入意欲を高め、試用可能性を低いハードルで実現することを意識した設計に取り組みたいと考えています。 評価基準はどう違う？ さらに、ターゲティングの評価基準として、Realistic Scale（市場規模）、Rate of Growth（市場成長率）、Rival（競合優位性）、Rank（優先順位）、Reach（到達可能性）、Response（顧客反応）の6Rについて学びました。各セグメントについて、代表ペルソナの課題に基づく市場規模や成長率、自社アセットとの親和性、チャネルを活用した到達可能性、そして顧客反応を具体的に評価することが必要です。 事業企画の狙いは？ 今回の事業企画は、既存のコミックプラットフォームを活用した観光コンテンツ配信として、アニメファンに推し旅や推し消費の提案を行うものです。現時点で顧客課題の把握、ペルソナの定義、解決方向性の設定、課題の確からしさに関するインタビューが済んでおり、今後は以下のスケジュールで具体的な検証を進めます。 検証スケジュールは？ 2月下旬の週には、セグメントごとの市場規模とコストの調査を行い、3月上旬にはその結果をもとに市場規模の判定とコスト試算を実施します。続く週には、優先すべき事業アイデア3つについて、解決策の適合性をインタビューを通じて確認し、3月中旬にこれらの成果をまとめ、未達事項を整理します。そして、3月末の審査会に向けた最終調整を進める予定です。