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数字 ✕ 本

に関する学び

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イシュー特定はなぜ重要？ イシューの特定の重要性を改めて実感しました。それ以上に「問い」の方向性をブレないよう意識し続けることの重要性に気付かされました。課題を特定し、イシューを設定した後、実際に分析や議論に移る際、この「問い」がブレることが多々あります。気づけば最初に設定したイシューからずれた議論をしていることが何度もありましたので、改めて見直したいと思います。 データ分析で避けたいミスは？ データ分析においては、「問い」の方向性がブレてしまい後で気づき、やり直しが発生することがしばしばです。数字に触れ始めると、「分析」に夢中になり、本来の目的を見失ってしまうことがよくあります。特に注意すべきは「やった気になってしまうこと」であり、過去の経験を通じてこれを痛感しました。この講座を通して学んだフレームワークを意識し、同じ失敗を繰り返さないようにしたいと思います。 言語化の効果とは？ 「イシューを押さえ続けること」は「意識」するだけでは難しいため、言語化を必ず意識したいです。言語化することで、自分だけでなく、周りの方との認識統一にもつながります。これができると、自分が「問い」からずれていても、「誰かが気づき」修正してもらうことができます。自身の考えを客観的に見ることは重要ですが、完璧にはできません。常に第三者のヘルプも借りながら進めたいと思います。

損益計算書で何を学んだ？ 損益計算書（P/L）を通じて、営業利益、経常利益、純利益の三つの営業利益についての理解を深めることができました。特に、本業での儲けが前年や前月と比較してどう変化しているかを数字で考察する方法を学びました。自社でも営業利益と経常利益が異なる結果になることがありますが、その際にどこに注目して数値を見るべきかを把握しました。特に販管費が間接費用の多くを占めるため、そこに注目していきたいと思います。 対予算で何を分析する？ 自社の毎月の業績報告では損益計算書の内容を自分なりに分析し、理解を深めるよう努めています。特に、毎月の対予算の観点から実績報告が行われるため、本業の稼ぐ力を示す営業利益と、企業全体の利益を示す経常利益については内容を精査するよう心がけています。自社は製造業であるため、売上高から工場損益と事業損益を差し引いて営業損益を算出するので、具体的な要素の変化に注視し確認することが重要です。 営業利益に何が影響する？ また、毎月の業績報告において、自分が担当している業務のコストが販管費に組み込まれているため、その数値が営業利益にどのように影響するかを確認するようにしています。そして、予算に計上されている売上高や売上総利益が目標を達成しているかにも注目し、損益計算書を順番に分析して状況を把握するよう心がけています。

データ加工はどう整理する？ データ加工においては、数値に集約して捉える、目で見て把握する、そして数式に集約するという3つの方法を基本としています。 分析はどう進む？ 分析の際は、まず目的（問い）を設定し、仮説を立てたうえでデータ収集・検証を繰り返すプロセスが基本です。さらに、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの視点と、グラフ、数字、数式というアプローチを組み合わせることで、多角的に情報を捉えています。 数値管理はどう考える？ 具体的な数値の扱いとしては、代表値に単純平均、加重平均、幾何平均、中央値を用い、散らばりは標準偏差で表現します。ただし、平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要です。 セグメントはどう見る？ また、キャンペーンメールのデータと顧客データを用いた分析では、どのセグメントにどのような傾向があるかを明確にし、それをもとに有意差が見込める仮説を立てる際に、プロセス・視点・アプローチの組み合わせが効果的であると感じました。 検証の深め方は？ 以前は、キャンペーンメールと顧客データを分析する際、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点に十分意識を向けていなかったため、今後はこれらの視点をしっかりと取り入れながら仮説を立て、より精度の高い検証を行っていきたいと考えています。

データ分析の目的を明確に データ分析は、目的を持たずに取り扱うと、ただの意味のない数字でしかありません。そのことを今回の学習で目の当たりにすることができました。データ分析を行うにあたっても、なぜその分析をするのかという背景が見えなければ、同じ数字でも全く違った見え方をしてしまいます。そこで重要なのは、何を目的として分析を行うのかを明確にすることです。目的意識を持ち、定量的にデータを取り扱うことの重要性を学びました。 データで組織をどう活性化？ 施策推進について考えると、個々の受付完了指標から組織や部単位での比較まで、データの切り口は多岐にわたります。組織が正常に稼働しているか、個人については「自分は頑張れているか」を評価することができます。さらには、何をもっと伸ばし、何を改善すべきか、メンバーのモチベーションの維持・向上のためにデータを利用したいと考えています。 データの伝達手段は？ データを出すタイミングについては、デイリーにするか毎月末にするかなど様々な選択肢があります。組織やプロジェクトチームが活性化するための指標として、データを積極的に活用していきたいと考えています。データの伝達手段もまた多様で、メールや対面、ミーティングなどがあります。伝えたい内容、そのボリュームや重要度に応じて手段を使い分け、効果的に展開していきたいと思います。

分析目的は何？ 分析の目的やゴールを明確に決めることは、分析の方向性や手法、評価基準を正しく設定するために非常に重要です。明確な目的がなければ、分析結果がどのように活用されるか不透明となり、効果的な判断が難しくなってしまいます。 比較はどう考える？ また、分析の本質は比較にあります。過去と現在のデータや異なる状況を比較することで、パターンや傾向が明確になり、最適な選択や戦略を導き出すことができます。 SNS比較で何が見える？ 私自身の仕事においては、過去のSNSキャンペーンを期間ごとに区切り、比較することで、これまで見えていなかった結果が浮かび上がると感じました。ただやりっぱなしにするのではなく、過去との比較から数字の意味や背景が見えてくるため、結果の解釈がより具体的になると思います。たとえば、フォロワー数やエンゲージメント数の推移だけを見るのではなく、過去のキャンペーンと比較することで「なぜ今この結果が出ているのか」という背景に迫ることができます。 データ活用はどう？ さらに、実際にデータを活用してマーケティングキャンペーンを企画することも有効です。小規模なプロジェクトを自ら立ち上げ、仮想のデータセットを使用してキャンペーンを分析することで、製品ごとの購買データに基づいた最適な広告戦略を立てる試みが可能になると感じました。

問いはどう見つける？ 動画学習を通じて学んだことは、まず課題に対して「問い」を立てることの重要性です。自分自身に問いを投げかけ、それを残し、共有することが求められます。問いを立てていないということは、何も考えていない状況と同じだと気づきました。問いを立てることで、本当に考えていることが明らかになるのです。 分解で何が明らか？ 実践演習では、物事を分解することで普段は見えないまたは分かりにくい部分が明らかになり、結果として判断が容易になることを学びました。この分解のプロセスは、考える力を高めるために非常に効果的です。 どこに問題が？ 特に印象に残っているのは、明らかに問題がある資料において、具体的にどこが問題なのかを文章で説明する難しさです。また、職場でのテーマがずれることを防ぐためにも「問い」を残し、周囲と共有することが役立つと感じました。 数字は何を示す？ 営業職などの数字が厳しい環境においても、その数字がなぜそうなったのかを振り返る機会が少ない現状を打破し、ここで学んだ論理的思考を活かすことが重要だと考えます。まず「問い」から始め、業務で悩んだときには問いをしっかり立て、何も考えていない状態を避ける。もう一人の自分に問いかける行動を取り、課題を分けて考える癖をつけることが、業務改善に繋がるのではないかと思います。

問題の原因をどう理解する？ 問題の原因を探る際には、単純に数字に飛びつくのではなく、割合などを他の数字と条件を合わせ、その数字の本質を理解し、原因を考える必要があると学びました。 仮説の選択基準は何？ また、複数の仮説のうちどれを選択すべきか簡単に判断できない場合には、判断基準を設定し、仮説ごとに評価し点数を付ける手法を学びました。その際、判断基準項目の影響度に応じて重み付けを行う必要もあることを理解しました。 新システムの導入検討はどう行う？ 新しいシステムや運用の導入検討を行う際には、メリット・デメリットごとに判断基準を設け、現行と比較することで、周囲に納得感を持ってもらえる説明ができると思います。また、収支検証では、単純に数字に飛びついて結論を出すのではなく、委託されている人数や内容、イレギュラー案件の有無など、できる限り事情を細かく理解し、条件を揃えた上で検証を進めるよう意識します。 日常的な思考の癖付けの重要性 日常的に「この物事の切り口は何だろう？」と意識することで、必要なときに的確な判断基準をすぐに想定できるようになりたいと思います。そのため、日頃から思考の癖付けを行うことが重要です。また、数字を扱う際には、数字同士の条件が合っているかどうかや、数字ごとの持つ重みを意識するようにします。

収益仕組みをどう捉える？ P/LやB/Sには、企業がどのように収益を上げる仕組みになっているのか、またターゲットと提供しているサービスのコアバリューが反映されていることがよく現れていると感じました。業界ごとに特徴が異なるのはもちろん、同じ業界内でも各社の核となる価値観が異なる点が印象的でした。 業務視点をどう広げる？ また、自分の業務を単なる小さなかたまりと捉えるのではなく、会社全体や事業全体の観点からアカウンティングに結びつけて理解していくことの重要性を実感しました。事業部単独だけでなく、他部署の数字やコアバリュー、今後の方向性をアカウンティングを通して捉えられるようになりたいと思います。 B/S項目をどう見る？ さらに、自社のB/Sの各項目については、社内で積極的に質問し確認していきたいと考えています。会社全体や各事業部のセグメント利益は決算資料から把握できますが、事業部ごとのP/Lも存在を確認し、しっかりと目を通すことが大切だと感じました。 他社比較はどう進む？ また、100本ノックの資料を読み、同業他社と自社のP/LやB/Sを比較することで、現状の理解を深めたいと考えています。そして、これらの数値やコアバリューを改善するための観点から、新規事業の検討にも積極的に取り組んでいきたいと思います。

予測を立てる重要性は？ グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す？ 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値）や散らばり（標準偏差）のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは？ 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題（目的・問い）となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点（インパクト・ギャップ・トレンド等）を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

指標分析の重要性を理解する 売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった指標の順番で分析することの重要性を学びました。分析に際しては、比較や対比を用いて傾向の変化や大きな相違点を見出すことが必要です。 説明を丁寧にする意識を高める ケーススタディの設問に答える際に感じたこととして、コアな部分は捉えられているものの、顧客心理の説明においては、もう少し丁寧に説明する必要があると気づきました。これは、言葉足らずな部分を丁寧にカバーすることを軽視していた結果であり、もっと丁寧に説明する姿勢が重要だと実感しました。今後は、説明の出口部分から意識をより高めていこうと思います。 提供価値の分析と強化点は？ 自社の提供する価値と競合他社の価値をP/Lから分析し、それによって自社が強化したい点や改善すべき点を考えてみます。さらに、自分が関わる事業の商品やプロモーションで今後どのように注力していくかを検討したいと思っています。 数字の定着と今後の計画 自社のP/Lデータはすでに確認しましたが、数字を頭に定着させるために直近2年分と今期の予測を自分でまとめ、空で言えるようにしてみようと思います。競合他社のデータについては、今後数週間で確認する予定です。そして、推薦いただいた本もぜひ読みたいと思っています。

問題点の把握はどう進める？ まず、問題点をきちんと把握し、理想の姿と現在の状況との差を捉えることが重要です。そのためには、物事を様々な角度から分析し、分解する必要があります。平均的に一括りで捉えると、真の問題を見逃す恐れがあります。ここで、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の原則を意識すると、要素を漏れなく重複なく分けることができ、問題の明確化から課題設定がしやすくなります。 数字の状況をどう把握する？ 数字の状況や問題点を把握する際には、つい平均で語られることが多くなります。しかし、細部までしっかりと捉えた上でサマリーをすることが大切です。そして、いつでも元に戻れるように、プロセスを明確にしてツリー構造として残しておく必要があります。これを怠ると、感覚的な議論と空論の間を行き来することが多く、物事が進まない原因となります。 視点設定と情報分解の秘訣は？ 数字や定量的情報で状況を表し、要素分解を行うことが鍵です。この際、視点の設定が非常に大切ですが、解決したい問題、本来の目標、最終目的を意識し、人に聞きながら自分の考えを伝える形で整理していきます。立ち戻る目的を明確にすることで、偏見がかからないように注意することも重要です。

データ分析の基本を押さえるには？ データを分析する際には、全体を定義し、MECE（漏れなく、重複のない）を意識した仮説を立てることが重要です。これにより、さまざまな切り口でデータを見ることができ、効果的な分析が可能となります。 また、データをグラフ化することで、視覚的に分かりやすくなり、判断基準を明確にすることができます。ただし、与えられたデータだけで結論を出すのではなく、自分自身で手を動かして深く分析し、異なるデータから他の現象が存在しないか確認することも重要です。 新たな分析法をどう模索するか？ 販売データの分析においては、毎月同じ切り口でデータを出している現状があるため、新たな切り口を検討し、どのようにMECEで考えていくべきかを模索したいです。提供された資料の確認の際にも、仮説を持ち、さらに分析を深めることで、他にない切り口を模索していきたいと考えています。 データに接するたびに、MECEが適切にできているか、他にどのような分析の切り口が考えられるのかをしっかり考えたいと思います。また、数字をグラフ化することで、よりわかりやすく情報を整理することの重要性を学びました。これにより、固定概念に囚われず、批判的な視点を持ちつつ柔軟なアプローチでデータに向き合っていきたいと感じています。